Analisis sentimen review candi borobudur pada situs tripadvisor dengan berbagai skenario data testing menggunakan metode support vector machine / Hana Rachma Citra - Repositori Universitas Negeri Malang

Analisis sentimen review candi borobudur pada situs tripadvisor dengan berbagai skenario data testing menggunakan metode support vector machine / Hana Rachma Citra

Citra, Hana Rachma Citra (2021) Analisis sentimen review candi borobudur pada situs tripadvisor dengan berbagai skenario data testing menggunakan metode support vector machine / Hana Rachma Citra. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

Candi Borobudur merupakan salah satu tempat wisata yang paling terkenal di Indonesia yang memiliki pengunjung dari seluruh dunia. Setiap pengunjung dapat meninggalkan pengalaman berupa review pada situs Tripadvisor. Teks review digunakan sebagai dataset untuk klasifikasi. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine. Pada penelitian ini dibuat sembilan skenario dimana setiap skenario akan dilakukan lima kali percobaan perbandingan penggunaan data training dan data testing untuk selanjutnya setiap hasil digunakan sebagai bahan evaluasi. Hasil yang dikeluarkan dalam percobaan berupa confusion matrix dimana akan mendapatkan hasil akurasi presisi recall dan f1 score. Tahapan pada penelitian ini terdiri dari 4 tahap yaitu pengumpulan data yang dilakukan pada situs TripAdvisor dimana diambil dari review Candi Borobudur dari tahun 2015 hingga 2019 preprocessing terdapat 4 tahap yaitu remove punctuatin tokenize stopword removal bag of words (BOW) klasifikasi support vector machine evaluasi menggunakan confusion matrix. Dari penelitian yang ada hasil akurasi tertinggi dimiliki oleh skenario perbandingan 60 40 dengan akurasi 0.99913 yang baik digunakan untuk analisis sentimen review candi Borobudur menggunakan metode Support Vector Machine.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: ?? ??
Divisions: Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Informatika
Depositing User: Users 2 not found.
Date Deposited: 01 Oct 2021 04:29
Last Modified: 09 Sep 2021 03:00
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/152253

Actions (login required)

View Item View Item