Klasifikasi Sentimen Review Produk Otomotif Menggunakan Back Propagation Neural Network - Fuad Ash Shiddiq; Said Al Faraby; Adiwijaya Adiwijaya (eProceedings of Engineering, 2018)
Abstrak- Perkembangan teknologi sekarang menuntut untuk dapat mengikuti perubahan jaman. Salah satunya dalam transaksi jual-beli yang dilakukan secara online. Sebuah toko online dapat menjual berbagai jenis barang misalnya barang elektronik, mainan, bahkan barang otomotif. Dengan adanya transaksi secara digital banyak pembeli yang ingin mengetahui bagaimana ulasan atau review tentang barang yang dijual di toko online dari pembeli yang sebelumnya telah membeli barang tersebut. Banyaknya review yang diberikan oleh konsumen menimbulkan data review untuk suatu produk di toko online menjadi sangat besar. Untuk melakukan klasifikasi data yang besar tersebut diperlukan sistem yang terotomatisasi. Dalam penelitian ini, system yang dibangun menggunakan metode Back-propagation Neural Network untuk melakukan klasifikasi data review. Hasil yang didapatkan dengan akurasi paling tinggi adalah dengan jumlah hidden layer : 1000, epoch:400, dan learning rate : 0.2 dengan akurasi sebesar 60%. Untuk pengujian tanpa menggunakan proses stopword removal didapatkan dengan akurasi paling tinggi dengan jumlah hidden layer : 1000, epoch:400, dan learning rate : 0.2 dengan akurasi sebesar 56.7%. Hal ini dikarenakan proses stopword removal dapat mengurangi noise dalam sebuah data dan mempercepat proses klasifikasi. Kata kunci : review, klasifikasi, back-propagation, stopword removal