Implementasi Rule-Based Classifier pada Analisis Sentimen dengan Metode Ontology Supported Polarity Mining
(Studi Kasus: Ulasan Pariwisata Bandung)

DANIEL ADI NUGROHO

Informasi Umum

Kode

19.04.053

Klasifikasi

004 - Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Hardware Komputer

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Text Mining

Informasi Lainnya

Abstraksi

Ulasan online pada bidang pariwisata merupakan suatu kebutuhan bagi calon wisatawan untuk mengetahui tempat wisata tersebut sebelum berpergian. Sebagian wisatawan menyampaikan opini berupa pengalaman mereka terhadap suatu tempat wisata di TripAdvisor. Opini tersebut digunakan sebagai bahan analisis sentimen untuk mengetahui aspek wisata apa saja yang dibahas serta nilai sentimen yang terkandung pada ulasan tersebut. Berdasarkan ide tersebut, Metode Ontology Supported Polarity Mining(OSPM) dipilih karena memiliki keunggulan dalam menentukan informasi suatu topik pembahasan dan menambang polaritas dari informasi tersebut. Untuk mengatasi permasalahan pada tekstur kata atau kalimat, implementasi Rule-Based Classifier dibutuhkan untuk Ontology Supported Polarity Mining. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, implementasi Rule-Based Classifier dapat meningkatkan performansi pada Ontology Supported Polarity Mining sebesar 8,11%.