Klasifikasi Sentimen Review Produk Otomotif Menggunakan Back Propagation Neural Network

FUAD ASH SHIDDIQ

Informasi Dasar

18.04.1863
006.32
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Abstrak Perkembangan teknologi sekarang menuntut untuk dapat mengikuti perubahan jaman. Salah satunya dalam transaksi jual-beli yang dilakukan secara online. Sebuah toko online dapat menjual berbagai jenis barang misalnya barang elektronik, mainan, bahkan barang otomotif. Dengan adanya transaksi secara digital banyak pembeli yang ingin mengetahui bagaimana ulasan atau review tentang barang yang dijual di toko online dari pembeli yang sebelumnya telah membeli barang tersebut. Banyaknya review yang diberikan oleh konsumen menimbulkan data review untuk suatu produk di toko online menjadi sangat besar. Untuk melakukan klasifikasi data yang besar tersebut diperlukan sistem yang terotomatisasi. Dalam penelitian ini, system yang dibangun menggunakan metode Back-propagation Neural Network untuk melakukan klasifikasi data review. Hasil yang didapatkan dengan akurasi paling tinggi adalah dengan jumlah hidden layer : 1000, epoch:100, dan learning rate : 0.2 dengan akurasi sebesar 69%. Untuk pengujian tanpa menggunakan proses stopword removal didapatkan dengan akurasi paling tinggi dengan jumlah hidden layer : 1000, epoch:100, dan learning rate : 0.2 dengan akurasi sebesar 65.07%. Hal ini dikarenakan proses stopword removal dapat mengurangi noise dalam sebuah data dan mempercepat proses klasifikasi.

Kata kunci : review, klasifikasi, back-propagation, stopword removal

Subjek

NEURAL NETWORKS
 

Katalog

Klasifikasi Sentimen Review Produk Otomotif Menggunakan Back Propagation Neural Network
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

FUAD ASH SHIDDIQ
Perorangan
SAID AL FARABI, ADIWIJAYA
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2018

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini