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 Dasar

202 kali
23.04.154
006.312
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

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%.

Subjek

DATA MINING
GAME,

Katalog

Analisis Sentimen pada Valorant Game Review Menggunakan Seleksi Fitur Information Gain dengan Classifier Multinomial Naive Bayes dan Support Vector Machine
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

RAFIF IHDHAR MILZAM ANSHORI
Perorangan
Angelina Prima Kurniati, Ichwanul Muslim Karo Karo
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2023

Koleksi

Kompetensi

  • CDG4K3 - DATA MINING
  • CSH3L3 - PEMBELAJARAN MESIN

Download / Flippingbook

 

Ulasan

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