Penerapan Algoritma Genetika Untuk Seleksi Fitur Pada Analisis Sentimen Review Jasa Maskapai Penerbangan Menggunakan Naive Bayes - Risa Wati - AMIK BSI Tasikmalaya (Evolusi : Jurnal Sains dan Manajemen, 2016)
Abstract - The quality of airline services can be seen from any opinions or reviews on passengers before. This reviewer classification grouped into positive opinion and a negative opinion. Data mining classification algorithm used is Naive Bayes are widely used in research because it serves well as a text classifier method however has the disadvantage that is very sensitive in the selection of features. Genetic Algorithm (GA) is one of the optimization algorithms, which is invented to mimic some of the processes observed in natural evolution. After testing the two models, namely models Naive Bayes algorithm and Naive Bayes algorithm based on the results obtained GA is Naive Bayes algorithm produces an accuracy of 60.00% while for Naive Bayes algorithm based on GA value amounted to 89.50% accuracy. Difference in value by 29.5% accuracy and included into the category of excellent classification. Keywords: Sentiment Analysis, Review, Naive Bayes, Text Classification Abstrak - Kualitas layanan maskapai dapat dilihat dari pendapat atau review penumpang sebelumnya. Klasifikasi resensi ini dikelompokkan menjadi opini positif dan pendapat negatif. algoritma klasifikasi data mining yang digunakan adalah Naive Bayes secara luas digunakan dalam penelitian karena berfungsi juga sebagai metode classifier teks namun memiliki kelemahan yang sangat sensitif dalam pemilihan fitur. Algoritma genetik (GA) merupakan salah satu algoritma optimasi, yang diciptakan untuk meniru beberapa proses yang diamati dalam evolusi alam. Setelah menguji dua model, yaitu model algoritma Naive Bayes dan algoritma Naive Bayes berdasarkan hasil yang diperoleh GA adalah algoritma Naive Bayes menghasilkan akurasi 60,00% sedangkan untuk algoritma Naive Bayes berdasarkan nilai GA sebesar akurasi 89,50%. Selisih nilai dengan akurasi 29,5% dan termasuk ke dalam kategori klasifikasi sangat baik.Kata Kunci: Analisis Sentimen, Ulasan, Naif Bayes, Klasifikasi Teks