Analisis Sentimen pada Produk Kecantikan dari Ulasan Female Daily Menggunakan Information Gain dan SVM Classifier
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Telkom
Author
NADIFA FADILA PUTRI
Subject
ABSTRACT
Datestamp
2021-10-25 00:00:00
Abstract :
Dampak dari perkembangan teknologi salah satunya yaitu pembelian produk secara online semakin disukai oleh masyarakat. Ulasan produk dapat membantu konsumen dalam mengetahui kualitas pada produk tersebut. Analisis sentimen adalah sebuah proses menemukan opini untuk menentukan pendapat atau sikap seseorang atas produk, layanan, atau organisasi lalu mengidenfikasi ke dalam sentimen yang telah diungkapkan dan kemudian mengklasifikasikannya. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan melakukan penelitian terhadap klasifikasi sentiment untuk mencari performansi terbaik ulasan produk kecantikan dengan menggunakan seleksi fitur Information Gain menggunakan dataset yang bersumber dari situs Female Daily, dengan dilakukan beberapa proses yaitu melakukan preprocessing, pada ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF untuk mengetahui jumlah bobot dari setiap kata, dan feature selection menggunakan metode Information gain untuk mereduksi dimensi pada sebuah dataset dengan menghapus atau mengurangi fitur-fitur yang dianggap tidak diperlukan. Hasil dari penelitian ini mendapat akurasi sebesar 85.89%, dan klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Mechine (SVM) mendapat akurasi sebesar 85.98% dengan menggunakan kernel sigmoid.
Dampak dari perkembangan teknologi salah satunya yaitu pembelian produk secara online semakin disukai oleh masyarakat. Ulasan produk dapat membantu konsumen dalam mengetahui kualitas pada produk tersebut. Analisis sentimen adalah sebuah proses menemukan opini untuk menentukan pendapat atau sikap seseorang atas produk, layanan, atau organisasi lalu mengidenfikasi ke dalam sentimen yang telah diungkapkan dan kemudian mengklasifikasikannya. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan melakukan penelitian terhadap klasifikasi sentiment untuk mencari performansi terbaik ulasan produk kecantikan dengan menggunakan seleksi fitur Information Gain menggunakan dataset yang bersumber dari situs Female Daily, dengan dilakukan beberapa proses yaitu melakukan preprocessing, pada ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF untuk mengetahui jumlah bobot dari setiap kata, dan feature selection menggunakan metode Information gain untuk mereduksi dimensi pada sebuah dataset dengan menghapus atau mengurangi fitur-fitur yang dianggap tidak diperlukan. Hasil dari penelitian ini mendapat akurasi sebesar 85.89%, dan klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Mechine (SVM) mendapat akurasi sebesar 85.98% dengan menggunakan kernel sigmoid.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
