Feature Weights Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk Sentiment Analysis Penilaian Kepuasan Pelanggan Makanan KulinerOman Somantri, Dyah Apriliani Kategori: machine learning Dilihat: 1037 kali AbstractMendapatkan rekomendasi makanan kuliner dengan rasa enak dan pelayanan restoran yang terbaik merupakan hal yang paling diharapkan oleh setiap para penikmat kuliner, dan hal ini masih sangat terbatas. Sentiment analysis diterapkan sebagai solusi dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) karena dapat mengatasi permasalahan yang ada dan merupakan model terbaik saat ini untuk sentiment analysis. Feature weight dengan menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) diusulkan untuk dapat meningkatkan tingkat akurasi klasifikasi. Hasil eksperimen dengan model SVM+PSO dihasilkan sebuah peningkatan akurasi yang lebih baik, hal ini terlihat dari evaluasi yang dilakukan. Berdasarkan hasil yang didapatkan makan model SVM+PSO dapat meningkatkan tingkat akurasi klasifikasi sentiment analysis pada penilaian kepuasan pelanggan terhadap makanan kuliner.Keyword:Sentiment analysis, Support Vector Machine, Particle Swarm Optimization, feature weight, kepuasan pelanggan ReferencesG. Grefenstette, Y. Qu, J. Shanahan, and D. Evans, “Coupling Niche Browsers and Affect Analysis for an Opinion Mining Application.,” Proc. 12th Int. Conf. Rech. d’Information Assist. par Ordinat., no. iii, pp. 186–194, 2004. J. R. Bellegarda, “Emotion analysis using latent affective folding and embedding,” Proc. NAACL HLT 2010 Work. Comput. Approaches to Anal. Gener. Emot. Text, no. June, pp. 1–9, 2010. T. Wilson et al., “OpinionFinder : A system for subjectivity analysis,” October, no. October, pp. 34–35, 2005. G. Vinodhini and R. Chandrasekaran, “Sentiment Analysis and Opinion Mining : A Survey,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Softw. Eng., vol. 2, no. 6, 2012. P. D. Turney, “Thumbs up or thumbs down? Semantic Orientation applied to Unsupervised Classification of Reviews,” Proc. 40th Annu. Meet. Assoc. Comput. Linguist., no. July, pp. 417–424, 2002. O. Somantri, “Text Mining Untuk Klasifikasi Kategori Cerita Pendek Menggunakan Naïve Bayes (NB),” J. Telemat., vol. 12, no. 01, 2017. D. Gräbnera and M. Zankerb, “Classification of customer reviews based on sentiment analysis.,” … Technol. Tour. …, p. 12, 2012. B. Liu, Sentiment Analysis and Subjectivity, 2nd ed. Handbook of natural language processing, 2010. A. Qazi, R. G. Raj, G. Hardaker, and C. Standing, “A systematic literature review on opinion types and sentiment analysis techniques,” Internet Res., vol. 27, no. 3, pp. 608–630, 2017. B. Pang, L. Lee, and S. Vaithyanathan, “Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques,” Proc. ACL-02 Conf. Empir. Methods Nat. Lang. Process. - EMNLP ’02, vol. 10, no. July, pp. 79–86, 2002. M. Rushdi Saleh, M. T. Martín-Valdivia, A. Montejo-Ráez, and L. A. Ureña-López, “Experiments with SVM to classify opinions in different domains,” Expert Syst. Appl., vol. 38, no. 12, pp. 14799–14804, 2011. R. Moraes, J. F. Valiati, and W. P. Gavião Neto, “Document-level sentiment classification: An empirical comparison between SVM and ANN,” Expert Syst. Appl., vol. 40, no. 2, pp. 621–633, Feb. 2013. Y. Liu, G. Wang, H. Chen, H. Dong, X. Zhu, and S. Wang, “An improved particle swarm optimization for feature selection,” J. Bionic Eng., vol. 8, no. 2, pp. 191–200, 2011. S. Kiritchenko, X. Zhu, C. Cherry, and S. Mohammad, “NRC-Canada-2014: Detecting Aspects and Sentiment in Customer Reviews,” Proc. 8th Int. Work. Semant. Eval. (SemEval 2014), no. SemEval, pp. 437–442, 2014. H. Kang, S. J. Yoo, and D. Han, “Senti-lexicon and improved Naïve Bayes algorithms for sentiment analysis of restaurant reviews,” Expert Syst. Appl., vol. 39, no. 5, pp. 6000–6010, 2012. S. Nadali, M. Murad, and R. Kadir, “Sentiment classification of customer reviews based on fuzzy logic,” Inf. Technol. (ITSim), 2010 Int. Symp., vol. 2, pp. 1037–1044, 2010. Q. Gan and Y. Yu, “Restaurant rating: Industrial standard and word-of-mouth - A text mining and multi-dimensional sentiment analysis,” Proc. Annu. Hawaii Int. Conf. Syst. Sci., vol. 2015–March, pp. 1332–1340, 2015. D. Jurafsky, V. Chahuneau, B. R. Routledge, and N. A. Smith, “Narrative framing of consumer sentiment in online restaurant reviews,” First Monday, vol. 19, no. 4, Mar. 2014. D. Panday, R. Cordeiro de Amorim, and P. Lane, “Feature weighting as a tool for unsupervised feature selection,” Inf. Process. Lett., vol. 129, pp. 44–52, 2018. L. V. Fausett, “Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms, and Applications,” p. 461, 1994. Full Text : PDFBila artikel ini bermanfaat silahkan share Feature Weights Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk Sentiment Analysis Penilaian Kepuasan Pelanggan Makanan Kuliner ini dengan teman anda, Terima kasih sebelumnya Tweet Artikel Terkait 'machine learning'Feature Weights Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk Sentiment Analysis Penilaian Kepuasan Pelanggan Makanan Kuliner dibaca (1037) |
Search TopicsBerita TerbaruSelasa, 7 November 2023 | 23:03 WIB Dilihat 1696 kaliFKPT Akan Langsungkan Pengabdian Masyarakat Internasional Kolaborasi PTSS Malaysia dan Saengtham ThailandRabu, 30 Agustus 2023 | 21:39 WIB Dilihat 1519 kaliPKM Diversifikasi Media Pembelajaran Inovatif untuk Meningkatkan Kompetensi Literasi dan Numerasi Pada SDN Tabing Rimbah 1Rabu, 30 Agustus 2023 | 16:46 WIB Dilihat 1434 kaliWorkshop Penulisan Artikel Ilmiah Pengabdian MasyarakatKamis, 24 Agustus 2023 | 10:01 WIB Dilihat 4070 kaliPKM Internasional FKPT dan Politeknik Tuanku Sultanah BahiyahSelasa, 18 Juli 2023 | 15:51 WIB Dilihat 1287 kaliUniversitas Islam Sumatera Utara Melakukan Penandatanganan Kerjasama (MOU) dengan FKPTTerbanyak DidownloadSenin, 27 Juli 2020 | 15:14 WIB Dilihat 2834 kaliDownload Materi How to be a Good Reviewer pada Jurnal Internasional dan Nasional TerakreditasiKamis, 5 Desember 2019 | 15:59 WIB Dilihat 5038 kaliDownload Materi Proposal Hibah Program Kreativitas Mahasiswa (PKM)Senin, 18 November 2019 | 09:19 WIB Dilihat 5411 kaliDownload Materi Workshop Hak Kekayaan Intelektual (HKI)Sabtu, 27 Juli 2019 | 00:12 WIB Dilihat 3779 kaliDownload Materi Pembicara Seminar Nasional 2nd SENSASI 2019Rabu, 10 Juli 2019 | 10:45 WIB Dilihat 3848 kaliDownload Materi Seminar Nasional Riset dan Information Science (SENARIS) 2019Terbanyak DilihatJumat, 30 April 2021 | 10:31 WIB Dilihat 40191 kaliRISK AND RETURN PADA INVESTASI PENDAPATAN TETAPJumat, 29 November 2019 | 15:01 WIB Dilihat 18325 kaliSEMINAR NASIONAL Teknologi Komputer dan Sains (SAINTEKS) 2020Rabu, 28 November 2018 | 11:32 WIB Dilihat 16928 kaliSEMINAR NASIONAL Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) 2019Senin, 17 Juni 2019 | 17:07 WIB Dilihat 11492 kaliSeminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI) 2019Senin, 2 Sepember 2019 | 19:40 WIB Dilihat 9255 kaliKonferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer (KOMIK) 2019 |
Berikan Komentar Anda Pada Artikel Feature Weights Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk Sentiment Analysis Penilaian Kepuasan Pelanggan Makanan Kuliner