Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.998
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Technologia: Jurnal Ilmiah Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Jurnal Pengabdian Mandiri Jurnal Nusantara Berbakti RJOCS (Riau Journal of Computer Science) SmartComp Jurnal Sains Sistem Informasi Jipmas : Journal Inovasi Pengabdian Masyarakat
Herry Adi Chandra
Universitas Islam Kalimantan Muhammad Asryad Al Banjari Banjarmasin
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
DEKOMPOSISI HIERARKIS UNTUK PENINGKATAN AKURASI KLASIFIKASI EMOSI ULASAN E-COMMERCE INDONESIA MENGGUNAKAN INDOBERT M. Muflih; Silvia Ratna; Herry Adi Chandra
Jurnal Sains Sistem Informasi Vol 2 No 3 (2024): JSSI (September)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/jssi.v2i3.25095

Abstract

Pemilahan opini pelanggan ke dalam lima kategori emosi menyediakan informasi yang jauh lebih tajam daripada pemilahan positif dan negatif, namun akurasinya masih tertahan karena satu model dipaksa memisahkan kelima kategori itu sekaligus. Studi ini menawarkan jalan keluar berupa pemecahan persoalan menjadi susunan bertingkat. Bahan yang dipakai adalah PRDECT-ID, himpunan 5.400 ulasan Tokopedia dari 29 kategori produk yang telah dianotasi ke dalam lima kategori emosi. Prosedur kerja disusun dalam lima tahap sesuai kerangka Knowledge Discovery in Databases. Pemeriksaan awal menemukan pemilahan sempurna antara kedua jenis label, tanpa satu pun kategori emosi yang muncul di dua sisi sentimen, sehingga persoalan lima kelas dapat dipecah menjadi satu tugas penentuan cabang dan dua tugas pengenalan di dalam cabang yang masing-masing hanya memuat dua dan tiga kategori. Penentuan cabang dijalankan secara lunak melalui perkalian peluang cabang dengan peluang emosi di dalamnya, dan diuji melalui dua skenario, yakni berbasis teks dan berbasis peringkat bintang. Susunan bertingkat menghasilkan akurasi 69,35% berbanding 67,59% pada model datar, sementara F1 makro naik dari 0,6243 ke 0,6580. Perbaikan paling menonjol muncul pada kategori yang semula paling kabur pengenalannya.
Co-Authors Agung Wibowo, Dwi Anggraini, Lilis Budi Ramadhani Dwi Agung Wibowo Fakhriani Eka Wati Fakhriani Ekawati Haldi Budiman Hoiriyah Hoiriyah, Hoiriyah M. Muflih Muhammad Amin Muhammad Amin Muhammad Amin Muhammad Rasyidan Muhammad Saidi Rahman Muharir Nur Alam Syah NUR ALAMSYAH Nur Alamsyah Rusdina Silvia Ratna WAGINO Wagino Yusri Ikhwan Yusri Ikhwani Yusup Indra Wijaya