Text Mining dalam Analisis Sentimen Review Restoran Menggunakan Algoritma K-Nearest-Neighbor (KNN) - Indrayuni, Elly (Jurnal Teknik Informatika, 2017)
Abstract— The Internet becomes an important part of everyday life. The experience available online has garnered a large number of consumer reviews for products or services on the Web. Reading the whole review can be time consuming, but if only a few reviews are read, the evaluation will be biased. The restaurant is one of the many objects reviewed online based on one's personal experience. Many aspects can affect a person to decide to visit the restaurant just by reading reviews or reviews of others. The classification of sentiments aims to address this problem by automatically classifying user reviews into positive or negative opinions. The method used in this research is K-nearest-neighbor (KNN). KNN and SVM have much better performance than other classifiers. The evaluation was conducted using 10 fold cross validation. The results show an accuracy value of 93% for the K-nearest-neighbor algorithm (KNN). Intisari— Internet menjadi bagian penting dalam kehidupan sehari-hari. Pengalaman yang tersedia secara online telah mengumpulkan sejumlah besar ulasan konsumen untuk produk atau layanan di Web. Membaca keseluruhan ulasan tersebut bisa menyita waktu, namun jika hanya sedikit ulasan yang dibaca, evaluasi akan menjadi bias. Restoran merupakan salah satu objek yang banyak direview secara online berdasarkan pengalaman pribadi seseorang. Banyak aspek yang dapat mempengaruhi seseorang untuk memutuskan berkunjung ke restoran tersebut hanya dengan membaca review atau ulasan orang lain. Klasifikasi sentimen bertujuan untuk mengatasi masalah ini dengan secara otomatis mengklasifikasikan ulasan pengguna menjadi opini positif atau negatif. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah K-nearest-neighbor (KNN). KNN dan SVM memiliki kinerja yang jauh lebih baik daripada pengklasifikasi lainnya. Evaluasi dilakukan menggunakan 10 fold cross validation. Hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi sebesar 93% untuk algoritma K-nearest-neighbor (KNN). Kata Kunci— Review, Klasifikasi Sentimen, Analisis Sentimen, K-nearest-neighbor, KNN