Analisis Sentimen pada Valorant Game Review Menggunakan Seleksi Fitur Information Gain dengan Classifier Multinomial Naive Bayes dan Support Vector Machine
RAFIF IHDHAR MILZAM ANSHORI
Informasi Umum
Kode
23.04.154
Klasifikasi
006.312 - Data mining
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Data Mining, Game,
Dilihat
446 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
<p>Video game adalah salah satu hiburan yang memiliki perkembangan paling pesat dibandingkan dengan hiburan lainnya seperti film atau musik. Karena perkembangannya yang pesat itulah membuat banyak game perlu di-review untuk menentukan apakah game tersebut layak atau tidak untuk dimainkan. Secara umum review terbagi menjadi 2 pendapat yaitu review negative dan positive. Namun ada juga review yang tidak bisa dimasukkan ke kategori positive atau negative oleh komputer karena memiliki kata yang ambigu. Maka dari itu diperlukan sebuah metode yang dapat membantu komputer dalam menentukan kategori dari review tersebut. Salah satu metode yang digunakan adalah metode analisis sentimen. Pada penelitian ini penulis melakukan penelitian pada dataset valorant game review dengan metode information gain dengan menggunakan dua classifier yaitu Support Vector Machine dan Multinomial Naive Bayes dan menghasilkan akurasi paling besar untuk metode classifier Multinomial Naive Bayes dengan akurasi sebesar 87%.</p>
- CDG4K3 - DATA MINING
- CSH3L3 - PEMBELAJARAN MESIN
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | RAFIF IHDHAR MILZAM ANSHORI |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Angelina Prima Kurniati, Ichwanul Muslim Karo Karo |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2023 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
