Optimasi Seleksi Fitur Chi-Square pada Analisis Sentimen Ulasan Toko Online Berbahasa Indonesia

NISA NURHARDINI

Informasi Umum

Kode

19.04.3456

Klasifikasi

005.12 - Software System Analysis and Design

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Analysis

Dilihat

40 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Berbelanja melalui E-commerce kini menjadi salah satu bagian gaya hidup masyarakat. Kemudahan dalam berbelanja menjadi daya tarik tersendiri. Masyarakat sudah tidak perlu lagi membuang waktu terlalu banyak hanya untuk berbelanja, karena dengan E-commerce belanja bisa dilakukan dimana saja dan kapan saja. Namun, berbelanja di toko online pada E-commerce membuat pembeli tidak bisa melihat kondisi barang secara langsung dan bagaimana pelayanan toko online di E-commerce tersebut. Oleh karena itu, diperlukan adanya ulasan terhadap toko online yang diinginkan tersebut untuk mengetahui apakah toko tersebut terpercaya atau tidak. Dengan melakukan analisis sentimen, kita bisa mengetahui gambaran mengenai toko online yang akan dituju tersebut. Beberapa penelitian sebelumnya sudah dilakukan analisis sentimen terhadap toko online, dan untuk metode klasifikasi yang menghasilkan nilai paling baik yaitu Bayesian Networks. Pada penelitian ini, sistem menggunakan metode Bayesian Networks dengan seleksi fitur Chi-Square untuk melakukan analisis sentimen. Kombinasi ekstraksi fitur TF dan Chi-Square pada Bayesian Networks menghasilkan rata-rata nilai akurasi 95.46%, sedangkan kombinasi TFIDF dan Chi-Square pada Bayesian Networks menghasilkan rata-rata nilai akurasi 97.38% dengan threshold 0.001.