PERFORMANCE ANALYSIS OF CLASSIFIER ON FACEBOOK DATA USING UNIGRAM & BIGRAM COMBINATIONS - Yudha Sulistiyo Wibowo; Mohammad Reza Faisal; Ahmad Rusadi; Dodon T Nugrahadi; Muhammad Itqan Mazdadi (Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat, 2020)
Penelitian ini pada analisis sentimen menggunakan metode random forest sebagai klasifikasi. TF-IDF adalah fitur berbobot dan fitur kombinasi dari N-Grams adalah unigram dan bigram sebagai kata fitur. Dalam penelitian ini TF-IDF digunakan untuk fitur ekstraksi, tes ini menggunakan data Komentar Facebook tentang Berita Olahraga. Dalam studi ini, dataset digunakan sebanyak 1000 data terbagi menjadi 2, yaitu data pengujian dan pelatihan data. Mencapai kinerja akurasi tinggi hasil dalam fitur unigram dengan akurasi 83,67% dari 2757 fitur, Bigram menghasilkan 58% dengan fitur sebanyak 8457.