Analisis Sentimen Berdasarkan Fitur Pada Ulasan Film
Menggunakan Algoritma Apriori dan Orientasi
Opinion
Words

Luh Gde Meiriska Rae Madhita

Informasi Umum

Kode

118091016

Klasifikasi

006.76 - Multimedia systems- Programming, internet programming, web programming

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Web Programming

Dilihat

6 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Sekarang ini, banyak perusahaan yang menggunakan internet sebagai sarana untuk berbisnis layaknya belanja online . Tidak hanya digunakan untuk berjualan barang, tetapi internet juga bisa digunakan untuk melihat tanggapan pelanggan terhadap sebuah produk dari perusahaan melalui ulasan yang diberikan oleh pelanggan. Untuk dapat mengolah ulasan tersebut pada level fitur dibutuhkan sentimen analisis berdasarkan fitur. Permasalahan yang sama telah dikerjakan pada[8,9] dengan domain fitur pada barang elektronik dan menggunakan metode CBA ( Classification Based on Association ) pada ekstraksi fitur. Pada tugas akhir ini domain yang digunakan adalah film. Metode yang digunakan adalah Algoritma Apriori dilengkapi dengan p-support pruning untuk ekstraksi fitur dan orientasi opinion words dengan kamus SentiWordNet untuk klasifikasi sentimen. Hasil dari dua proses tersebut akan digunakan pada proses summarization. Hasil dari percobaan pada ekstraksi fitur menunjukan nilai precision lebih tinggi daripada nilai recall. Hal ini menunjukan bahwa sistem menghasilkan sedikit fitur yang sebagian besar merupakan relevan fitur dengan manual fitur, tetapi banyak juga relevan fitur yang hilang. Sedangkan h asil dari percobaan pada klasifikasi sentimen menunjukan, bahwa secara keseluruhan performansi berada diatas 80% dan untuk metode orientasi opinion words bekerja dengan baik sebesar 78%. sentimen analisis, level fitur, SentiWordNet, apriori