Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Informatics and Computer Science (JINACS)
Fachriza Dian Adhiatma
Universitas Negeri Surabaya
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode TF-IDF dan Deep Neural Network untuk Analisa Sentimen pada Data Ulasan Hotel Fachriza Dian Adhiatma; Anita Qoiriah
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 4 No 02 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v4n02.p183-193

Abstract

Data ulasan pelanggan memainkan peran yang penting dalam dunia bisnis karena dapat digunakan oleh para pelaku usaha untuk lebih memahami pelanggan serta mengetahui kelebihan dan kekurangan dari produk yang ditawarkannya. Namun, data ulasan tersebut hadir dalam jumlah yang besar di internet dan terus bertambah setiap harinya sehingga proses analisis menjadi lebih susah jika dilakukan secara manual. Analisa sentimen merupakan teknik untuk mengklasifikasikan data-data teks kedalam berbagai kelas sentimen. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem analisa sentimen untuk data perhotelan menggunakan metode TF-IDF dan deep neural network. Metode TF-IDF digunakan untuk mengubah data teks menjadi vektor numerik, sedangkan deep neural network digunakan untuk mengklasifikasikan data vektor tersebut kedalam tiga kelas sentimen, yaitu positif, negatif dan netral. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengeksplorasi kombinasi parameter yang memberikan hasil terbaik atau biasa juga disebut dengan hyperparameter tuning. Beberapa parameter yang diuji adalah kombinasi n-gram, nilai learning rate, dan jumlah hidden layers. Dari hasil penelitian yang dilakukan, metode TF-IDF dan deep neural network terbukti mampu untuk menyelesaikan permasalahan analisa sentimen untuk data perhotelan. Selain itu, kombinasi parameter yang memberikan hasil terbaik yaitu n-gram dengan jumlah 3, nilai learning rate 0,001, dan hidden layers dengan jumlah 3.
Co-Authors Anita Qoiriah