Analisis Sentimen berdasarkan Aspek Pada Review Restoran Menggunakan Bayesian Networks Untuk Dokumen Berbahasa Inggris - Dimas Adhi Prasidya (Indonesia Symposium on Computing, 2016)
Analisis Sentimen memungkinkan penggunanya untuk mengetahui bagaimana pendapat orang lainÂ mengenai produk atau bisnis yang ada. Konsumen biasanya memberikan pendapat mereka setelahÂ menggunakan produk ataupun jasa yang ditawarkan. Dengan mengetahui apakah produknya disukaiÂ atau tidak, penjual dapat mengambil langkah strategis. Penulis menerapkan konsep text mining padaÂ bidang analisis sentimen dalam penelitian ini. Ada beberapa tahapan yang dilalui. Pertama adalahÂ tahap preprocessing data, pada tahap ini dilakukan proses normalisasi, tokenization, filtering/stop word removal, daÂ lemmatization. Tahap kedua adalah tahap learning classifier, yaitu membangunÂ struktur graf yang dipakai pada proses klasifikasi. Graf yang dibuat ada Sembilan jenis yang masingÂ â masingnya terdiri dari tiga node, yaitu word, polarity, dan aspect. Setelah graf selesai dibuat, grafÂ tersebut akan dihitung nilai kompleksitasnya dengan menggunakan rumus BDeu (Bayesian Dirchlet Equivalence Uniform) untuk menentukan graf yang terbaik. Tahap ketiga adalah tahap klasifikasi,pada tahap ini dokumen diklasifikasikan sentimennya apakah cenderung ke positif, negatif, konflikÂ atau netral dan aspeknya apakah food, ambience, miscellaneous, price atau service. Tahap keempat