Analisis Sentimen Berbasis Aspek Pada Restoran dengan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Komputer Indonesia
Author
Hendriawan, Ryan Yusup
Subject
004_Data Processing & Computer Science
Datestamp
2022-01-18 08:11:23
Abstract :
Analisis sentimen berbasis aspek dilakukan untuk melihat kecenderungan opini terhadap objek, baik negatif ataupun positif pada aspek tertentu. Analisis sentimen berbasis aspek dapat menggantikan fungsi dari survei untuk menghimpun opini masyarakat. Pihak yang perlu menerapkannya yaitu restoran, karena restoran dapat mengembangkan usahanya berdasarkan komentar konsumennya. Pada penelitian sebelumnya analisis sentimen dengan metode K-Nearest Neighbor menghasilkan akurasi sebesar 74,50%, dengan kekurangannya dalam menangani data pencilan. Maka dari itu penelitian ini menggunakan Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) untuk analisis sentimen berbasis aspek pada restoran. Data pada penelitian ini menggunakan ulasan restoran dengan bahasa indonesia dengan kategori makanan, harga, suasana, dan tempat. Jumlah data latih berjumlah 420 data dan data uji berjumlah 60 data. Hasil pengukuran akurasi Confusion Matrix dengan nilai k yang berbeda menghasilkan akurasi maksimum sebesar 78,3% dengan k=1 dan hasil akurasi minimum sebesar 53,3% dimana k=9. Dalam penerapannya, metode MKNN memiliki kekurangan dimana nilai k bersifat tidak pasti dan menimbulkan masalah lain yaitu besarnya nilai validitas pada salah satu kelas yang menyebabkan terjadi kesalahan klasifikasi.
Analisis sentimen berbasis aspek dilakukan untuk melihat kecenderungan opini terhadap objek, baik negatif ataupun positif pada aspek tertentu. Analisis sentimen berbasis aspek dapat menggantikan fungsi dari survei untuk menghimpun opini masyarakat. Pihak yang perlu menerapkannya yaitu restoran, karena restoran dapat mengembangkan usahanya berdasarkan komentar konsumennya. Pada penelitian sebelumnya analisis sentimen dengan metode K-Nearest Neighbor menghasilkan akurasi sebesar 74,50%, dengan kekurangannya dalam menangani data pencilan. Maka dari itu penelitian ini menggunakan Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) untuk analisis sentimen berbasis aspek pada restoran. Data pada penelitian ini menggunakan ulasan restoran dengan bahasa indonesia dengan kategori makanan, harga, suasana, dan tempat. Jumlah data latih berjumlah 420 data dan data uji berjumlah 60 data. Hasil pengukuran akurasi Confusion Matrix dengan nilai k yang berbeda menghasilkan akurasi maksimum sebesar 78,3% dengan k=1 dan hasil akurasi minimum sebesar 53,3% dimana k=9. Dalam penerapannya, metode MKNN memiliki kekurangan dimana nilai k bersifat tidak pasti dan menimbulkan masalah lain yaitu besarnya nilai validitas pada salah satu kelas yang menyebabkan terjadi kesalahan klasifikasi.
File :
UNIKOM_RYAN YUSUP HENDRIAWAN_COVER.pdf
UNIKOM_RYAN YUSUP HENDRIAWAN_LEMBAR PENGESAHAN.pdf
UNIKOM_RYAN YUSUP HENDRIAWAN_BAB 5.pdf
UNIKOM_RYAN YUSUP HENDRIAWAN_KONTAK PENULIS DAN KONTRIBUTOR PENELITIAN.pdf
UNIKOM_RYAN YUSUP HENDRIAWAN_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf
UNIKOM_RYAN YUSUP HENDRIAWAN_SURAT PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf
UNIKOM_RYAN YUSUP HENDRIAWAN_KATA PENGANTAR.pdf
UNIKOM_RYAN YUSUP HENDRIAWAN_DAFTAR ISI.pdf
UNIKOM_RYAN YUSUP HENDRIAWAN_BAB 1.pdf
UNIKOM_RYAN YUSUP HENDRIAWAN_BAB 2.pdf
UNIKOM_RYAN YUSUP HENDRIAWAN_BAB 3.pdf
UNIKOM_RYAN YUSUP HENDRIAWAN_BAB 4.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
