Pratama, Novan Dimas (2018) Analisis Sentimen Pada Review Konsumen Menggunakan Metode Naive Bayes Dengan Seleksi Fitur Chi Square Untuk Rekomendasi Lokasi Makanan Tradisional. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Ulasan konsumen pada sebuah restoran sangat berpengaruh dalam kualitas restoran itu sendiri. Banyak dari konsumen menuangkan kritik atau pendapatnya melalui media internet. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen opini dari konsumen makanan tradisional serta memberikan rekomendasi lokasi dengan kata kunci yang diinginkan. Naive Bayes adalah teknik machine learning yang sering digunakan untuk mengklasifikasikan data berupa teks. Chi Square merupakan seleksi fitur yang digunakan untuk menghitung tingkat dependensi sebuah fitur terhadap suatu kelas. Dalam penelitian ini, metode Chi Square memberikan nilai pada fitur yang selanjutnya diurutkan dan diseleksi menurut persentase yang diujikan. Fitur yang terseleksi digunakan untuk proses klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes. Hasil akurasi klasifikasi dengan seleksi fitur 25% adalah sebesar 81%, dengan seleksi fitur 50% adalah sebesar 80 % dan dengan seleksi fitur 77% adalah sebesar 80%. Dari pengujian ini dapat disimpulkan bahwa seleksi fitur tidak begitu berpengaruh terhadap nilai hasil akurasi. Hal ini dapat diketahui perbedaan dari nilai akurasi antara menggunakan seleksi fitur dan tanpa menggunakan seleksi fitur yang tidak terlalu signifikan.
English Abstract
Consumer reviews at a restaurant are very influential in the quality of the restaurant itself. Many of the consumers pour critics or opinions through the internet media. The purpose of this study was to analyze the opinion sentiment from traditional food consumers as well as provide location recommendations with the desired keywords. Naive Bayes is a machine learning technique that is often used to classify text data. Chi Square is a feature selection used to calculate the level of a feature's dependencies on a class. In this study, Chi Square method gives value to the feature which is then sorted and selected according to percentage tested. Selected features are used for the classification process using the Naive Bayes method. The result of classification accuracy with 25% feature selection is 81%, with 50% feature selection is 80% and with 77% feature selection is 80%. From this test it can be concluded that feature selection is not so influential on the result value accuracy. It can be seen the difference of the accuracy value between using feature selection and without using a feature selection that is not very significant.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2018/61/051800921 |
| Uncontrolled Keywords: | Ulasan Konsumen, Restoran Makanan Tradisional, Analisis Sentimen, Chi Square, Naive Bayes |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods > 006.3 Artificial intelligence > 006.31 Machine learning |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Yusuf Dwi N. |
| Date Deposited: | 06 Jun 2018 03:09 |
| Last Modified: | 27 Oct 2021 05:16 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/11456 |
Preview |
Text
SKRIPSI Novan Dimas Pratama.pdf Download (3MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |