Analisis Sentimen Ulasan Kedai Kopi Menggunakan Metode Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Algoritme Genetika

Di era sekarang, kedai kopi tak hanya dikenal sebagai tempat berkumpul dan menyeruput kopi saja, tetapi kedai kopi telah menjadi tempat yang nyaman untuk belajar dan bekerja. Namun, tidak semua kedai kopi memiliki kualitas yang baik sesuai dengan apa yang diharapkan pelanggan. Ulasan tentang kedai k...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Naziha Azhar, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Format: Article
Language:Indonesian
Published: University of Brawijaya 2021-06-01
Series:Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Online Access:https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4436
_version_ 1819099714978578432
author Naziha Azhar
Putra Pandu Adikara
Sigit Adinugroho
author_facet Naziha Azhar
Putra Pandu Adikara
Sigit Adinugroho
author_sort Naziha Azhar
collection DOAJ
description Di era sekarang, kedai kopi tak hanya dikenal sebagai tempat berkumpul dan menyeruput kopi saja, tetapi kedai kopi telah menjadi tempat yang nyaman untuk belajar dan bekerja. Namun, tidak semua kedai kopi memiliki kualitas yang baik sesuai dengan apa yang diharapkan pelanggan. Ulasan tentang kedai kopi dapat membantu pemilik kedai kopi untuk mengetahui bagaimana respons mengenai produk dan pelayanannya. Ulasan tersebut perlu diklasifikasikan menjadi ulasan positif atau negatif sehingga membutuhkan analisis sentimen. Terdapat beberapa tahap pada penelitian ini yaitu pre-processing untuk pemrosesan ulasan, ekstraksi fitur menggunakan Bag of Words dan Lexicon Based Features, serta mengklasifikasikan ulasan menggunakan metode Naïve Bayes dengan Algoritme Genetika sebagai seleksi fitur. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 300 data dengan 210 data sebagai data latih dan 90 data sebagai data uji. Hasil evaluasi yang didapatkan dari klasifikasi Naïve Bayes dan seleksi fitur Algoritme Genetika yaitu accuracy sebesar 0,944, precision sebesar 0,945, recall sebesar 0,944, dan f-measure sebesar 0,945 dengan menggunakan parameter Algoritme Genetika terbaik yaitu banyak generasi = 50, banyak populasi = 18, crossover rate = 1, dan mutation rate = 0.   Abstract In this era, coffee shops are not only known as a place to gather and drink coffee, but also have become a comfortable place to study and work. However, not all coffee shops are in good quality according to what customers expect. Coffee shop reviews can help coffee shop owners to find out the response to their products and services. These reviews need to be classified as positive or negative reviews so that sentiment analysis is needed. There are several steps in this study, which are pre-processing to process reviews, feature extraction using Bag of Words and Lexicon Based Features, also classifying reviews using the Naïve Bayes method with Genetic Algorithm as a feature selection. The data used in this study were 300 data with 210 data as training data and 90 data as test data. Evaluation results obtained from the Naïve Bayes classification and Genetic Algorithm feature selection are 0.944 for accuracy, 0.945 for precision, 0.944 for recall, and 0.945 for f-measure using the best Genetic Algorithm parameters which are many generations = 50, many populations = 18, crossover rate = 1, and mutation rate = 0.
first_indexed 2024-12-22T00:51:17Z
format Article
id doaj.art-c9601ce90c884ee28d8d3166325283fb
institution Directory Open Access Journal
issn 2355-7699
2528-6579
language Indonesian
last_indexed 2024-12-22T00:51:17Z
publishDate 2021-06-01
publisher University of Brawijaya
record_format Article
series Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
spelling doaj.art-c9601ce90c884ee28d8d3166325283fb2022-12-21T18:44:26ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792021-06-018360961810.25126/jtiik.2021834436723Analisis Sentimen Ulasan Kedai Kopi Menggunakan Metode Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Algoritme GenetikaNaziha Azhar0Putra Pandu Adikara1Sigit Adinugroho2Fakultas Ilmu Komputer, Universitas BrawijayaFakultas Ilmu Komputer, Universitas BrawijayaFakultas Ilmu Komputer, Universitas BrawijayaDi era sekarang, kedai kopi tak hanya dikenal sebagai tempat berkumpul dan menyeruput kopi saja, tetapi kedai kopi telah menjadi tempat yang nyaman untuk belajar dan bekerja. Namun, tidak semua kedai kopi memiliki kualitas yang baik sesuai dengan apa yang diharapkan pelanggan. Ulasan tentang kedai kopi dapat membantu pemilik kedai kopi untuk mengetahui bagaimana respons mengenai produk dan pelayanannya. Ulasan tersebut perlu diklasifikasikan menjadi ulasan positif atau negatif sehingga membutuhkan analisis sentimen. Terdapat beberapa tahap pada penelitian ini yaitu pre-processing untuk pemrosesan ulasan, ekstraksi fitur menggunakan Bag of Words dan Lexicon Based Features, serta mengklasifikasikan ulasan menggunakan metode Naïve Bayes dengan Algoritme Genetika sebagai seleksi fitur. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 300 data dengan 210 data sebagai data latih dan 90 data sebagai data uji. Hasil evaluasi yang didapatkan dari klasifikasi Naïve Bayes dan seleksi fitur Algoritme Genetika yaitu accuracy sebesar 0,944, precision sebesar 0,945, recall sebesar 0,944, dan f-measure sebesar 0,945 dengan menggunakan parameter Algoritme Genetika terbaik yaitu banyak generasi = 50, banyak populasi = 18, crossover rate = 1, dan mutation rate = 0.   Abstract In this era, coffee shops are not only known as a place to gather and drink coffee, but also have become a comfortable place to study and work. However, not all coffee shops are in good quality according to what customers expect. Coffee shop reviews can help coffee shop owners to find out the response to their products and services. These reviews need to be classified as positive or negative reviews so that sentiment analysis is needed. There are several steps in this study, which are pre-processing to process reviews, feature extraction using Bag of Words and Lexicon Based Features, also classifying reviews using the Naïve Bayes method with Genetic Algorithm as a feature selection. The data used in this study were 300 data with 210 data as training data and 90 data as test data. Evaluation results obtained from the Naïve Bayes classification and Genetic Algorithm feature selection are 0.944 for accuracy, 0.945 for precision, 0.944 for recall, and 0.945 for f-measure using the best Genetic Algorithm parameters which are many generations = 50, many populations = 18, crossover rate = 1, and mutation rate = 0.https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4436
spellingShingle Naziha Azhar
Putra Pandu Adikara
Sigit Adinugroho
Analisis Sentimen Ulasan Kedai Kopi Menggunakan Metode Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Algoritme Genetika
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
title Analisis Sentimen Ulasan Kedai Kopi Menggunakan Metode Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Algoritme Genetika
title_full Analisis Sentimen Ulasan Kedai Kopi Menggunakan Metode Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Algoritme Genetika
title_fullStr Analisis Sentimen Ulasan Kedai Kopi Menggunakan Metode Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Algoritme Genetika
title_full_unstemmed Analisis Sentimen Ulasan Kedai Kopi Menggunakan Metode Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Algoritme Genetika
title_short Analisis Sentimen Ulasan Kedai Kopi Menggunakan Metode Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Algoritme Genetika
title_sort analisis sentimen ulasan kedai kopi menggunakan metode naive bayes dengan seleksi fitur algoritme genetika
url https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/4436
work_keys_str_mv AT nazihaazhar analisissentimenulasankedaikopimenggunakanmetodenaivebayesdenganseleksifituralgoritmegenetika
AT putrapanduadikara analisissentimenulasankedaikopimenggunakanmetodenaivebayesdenganseleksifituralgoritmegenetika
AT sigitadinugroho analisissentimenulasankedaikopimenggunakanmetodenaivebayesdenganseleksifituralgoritmegenetika