Awalina, Aisyah (2021) Klasifikasi Ulasan Palsu menggunakan metode Borderline Over-Sampling (BOS) Dan Support Vector Machine (SVM). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Kemudahan memperoleh informasi saat ini telah banyak membantu manusia, salah satu mencari ulasan untuk tempat makan baru. Pencarian ulasan ini dipicu karena pengunjung tidak mengetahui layanan dari tempat tersebut. Ulasan juga dapat menguntungkan penjual, karena mereka mengetahui pengalaman yang dimiliki pengunjungnya. Oleh karena itu, ulasan palsu dimanfaatkan banyak orang untuk membuat ulasan palsu. Ulasan palsu bisa secara efektif dibedakan menggunakan machine learning. Namun, banyak dari dataset ulasan palsu ini tidak seimbang (imbalanced dataset) sehingga dapat mempengaruhi hasil klasifikasi. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan metode BOS untuk mengatasi tidak seimbangnya data dan melakukan klasifikasi dengan metode SVM. Adapun tahapan dari penelitian yaitu preprocessing, lalu pembobotan kata dengan tfidf dan fitur sentimen menggunakan lexicon-based features, dilanjutkan proses menyeimbangkan dataset dengan BOS, setelah itu proses klasifikasi oleh SVM. Adapun langkah dalam pengujian BOS dan SVM yaitu pembagian data latih dan uji dengan 80%:20%, setelah itu pencarian parameter terbaik pada data latih dengan 5-fold cross validation, dan dievaluasi dengan data uji. Adapun nilai parameter terbaik pada BOS dan SVM yaitu N dengan nilai 400% dimana hasil evaluasi akurasi dengan nilai 78,6%; precision dengan nilai 19,7%; recall dengan nilai 17,1%; f-measure dengan nilai 14,4%; dan g-mean dengan nilai 32%.
English Abstract
The convenience of obtaining information nowadays has helped many people such as looking for reviews for new places to eat. The search for reviews was triggered because visitors were not aware of the services of the place. Reviews can also benefit sellers, because they know the experience their visitors have had. Therefore, many people abuse reviews to create spam reviews. Spam reviews can be effectively resolve using machine learning. However, many of these spam review datasets are imbalance and thus may affect classification results. In this study, BOS algorithm was used to overcome data imbalances, and SVM algorithm for the classification of spam reviews. The stages of the research are preprocessing, then weighting words with tfidf and sentiment features using lexicon-based features, followed by the process of balancing the dataset with BOS, and classification process with SVM. Step in testing BOS and SVM are split data of training and test data with 80%:20%, after that the search for the best parameters in the training data with 5-fold cross validation, and evaluated with test data. The best parameter values for BOS and SVM were N with a value of 400% where the results of the accuracy evaluation were 78.6%; precision with a value of 19.7%; recall with a value of 17.1%; f-measure with a value of 14.4%; and g-mean with a value of 32%.
Item Type: | Thesis (Sarjana) |
---|---|
Identification Number: | 0521150052 |
Uncontrolled Keywords: | Ulasan Palsu, Imbalance Dataset, Support Vector Machine, Borderline Over-sampling, Spam Review Imbalance Dataset, Support Vector Machine, Borderline Over-sampling |
Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 004 Computer science |
Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
Date Deposited: | 01 Nov 2021 06:30 |
Last Modified: | 25 Feb 2022 07:23 |
URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/186274 |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
Aisyah Awalina.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2023. Download (5MB) |
Actions (login required)
View Item |