Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Bumigora Information Technology (BITe)

Analisis Sentimen Movie Review Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square Ahmad Zuli Amrullah; Andi Sofyan Anas; Muh. Adrian Juniarta Hidayat
Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) Vol 2 No 1 (2020)
Publisher : Prodi Ilmu Komputer Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (225.868 KB) | DOI: 10.30812/bite.v2i1.804

Abstract

Ulasan film berisi opini atau pandangan penonton terhadap suatu karya film, dalam hal ini gambaran secara umum dan detail sebuah film. Banyaknya respon dari penonton terhadap suatu film belum bisa dikategorikan secara langsung menjadi sebuah sentiment, untuk itu perlunya sebuah sentimen analisis. Analisis sentimen adalah subjek utama dalam machine learning yang bertujuan untuk mengekstrak subjektif informasi dari ulasan tekstual. Pada penelitian ini akan melakukan analisis sentiment pada movie review yang didapat dari IMDB untuk menganalisis respon penonton terhadap film yang mereka tonton kedalam dua kelompok; respon positif dan negatif. Proses analisis dilakukan dengan menggunakan text mining dalam mengekstraksi informasi yang diperoleh dan diklasifikasi dengan Naïve Bayes. Sentimen respon akan diuji dengan Chi Square.
Klasifikasi Data Ulasan Positif dan Negatif Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes Muh. Adrian Juniarta Hidayat; Gilang Primajati; Ahmad Zuli Amrullah
Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) Vol 2 No 1 (2020)
Publisher : Prodi Ilmu Komputer Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (326.67 KB) | DOI: 10.30812/bite.v2i1.809

Abstract

Bagi para pelaku penyedia jasa, kualitas pelayanan merupakan suatu hal yang sangat penting karena dapat berdampak pada keberlangsungan bisnis mereka. Salah satu cara untuk menilai kualitas suatu layanan ialah dengan melihat ulasan dari para pelanggan yang pernah menggunakan layanan tersebut. Ulasan yang berbentuk teks dapat menjadi data yang berguna apabila diolah dengan teknik tertentu untuk melihat kualitas suatu layanan dengan mengelompokkan ulasan positif dan negatif dari suatu layanan. Pada tulisan ini mengusulkan untuk melihat kualitas layanan suatu hotel dengan mengolah data ulasan yang berbentuk teks dengan membandingkan rasio ulasan positif dan negatif dari pelanggan dengan menggunakan algoritma Naive Bayes. Hasil dari percobaan terlihat bahwa pengelompokan ulasan positif dan negatif dapat dilakukan dengan baik dengan memberikan bobot rangking tertentu pada setiap kata yang terdapat didalam ulasan, sehingga dapat diketahui bahwa kualitas layanan cenderung mendapat umpan balik positif atau negatif.