Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Kecantikan Menggunakan K-Nearest Neighbor dan Information Gain

EKKY YULIANTI PRASTIKA S

Informasi Dasar

21.04.2966
006.35
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Adanya ulasan pada situs online membuat masyarakat lebih tertarik dalam membeli suatu produk. Untuk membeli suatu produk, khususnya produk kecantikan membutuhkan banyak pertimbangan. Selain itu, masyarakat harus teliti dalam membaca ulasan untuk menentukan apakah suatu produk akan dibeli atau tidak. Namun, ulasan tersebut jumlahnya sangat banyak dan beragam. Hal ini menyebabkan ulasan menjadi bias. Oleh karena itu, dibutuhkan analisis sentimen berbasis aspek dengan pendekatan machine learning. Analisis sentimen berbasis aspek membantu untuk mencari sentimen pada tiap kalimat di suatu ulasan produk. Penelitian ini menggunakan metode machine learning yaitu K-Nearest Neighbor (KNN) dengan dataset female daily. KNN merupakan salah metode sederhana dan efisien tetapi menghasilkan bias. Masalah tersebut dapat diatasi dengan menerapkan metode seleksi fitur. Metode seleksi fitur yang digunakan adalah Information Gain (IG). Pengujian dilakukan pada tahapan preprocessing, seleksi fitur, dan klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan data yang menggunakan stemming, normalisasi, threshold IG 0,5, dan nilai k = 23 pada KNN menghasilkan akurasi terbaik sebesar 74,21%.

Subjek

Natural language processing
 

Katalog

Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Kecantikan Menggunakan K-Nearest Neighbor dan Information Gain
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

EKKY YULIANTI PRASTIKA S
Perorangan
Said Al Faraby, Mahendra D P
Indonesia

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2021

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

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