eProceedings of Engineering
Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019

Analisis Sentimen Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Chi-square Feature Selection Terhadap Penyedia Layanan Telekomunikasi

Ainun Nisa (Telkom University)
Eko Darwiyanto (Telkom University)
Ibnu Asror (Telkom University)



Article Info

Publish Date
01 Aug 2019

Abstract

AbstrakPendapat masyarakat terhadap penyedia layanan telekomunikasi merupakan sesuatu yang dapatdigunakan sebagai bahan pertimbangan untuk membuat keputusan, baik bagi pengguna maupun pihakperusahaan. Analisis sentimen merupakan bidang studi yang meneliti tentang opini terhadap suatu objek,dimana opini tersebut dapat diklasifikasikan berdasarkan polaritas yang terkandung di dalamnya.Penelitian ini melakukan klasifikasi menggunakan metode naive bayes terhadap opini masyarakat tentangpenyedia layanan telekomunikasi. Dimensionalitas data yang tinggi pada klasifikasi menggunakan naivebayes dapat dikurangi dengan seleksi fitur chi square. Hasil penelitian menunjukkan rata-rata performansitertinggi didapatkan oleh klasifikasi menggunakan metode naive bayes dengan seleksi fitur chi squaredengan tingkat signifikansi 0,01 yaitu akurasi 85,5%, presisi 83%, recall 86% dan f1-score 84%. Seleksifitur chi square tidak memberikan perbedaan yang signifikan terhadap klasifikasi menggunakan naivebayes.Kata kunci : analisis sentimen, naive bayes classifier, chi squareAbstractPublic opinion on telecommunications service providers is something that can be used as a considerationfor making decisions, both for users and the company. Sentiment analysis is a field of study that examinesopinions on an object, where opinions can be classified based on the polarity contained in them. Thisresearch classifies use Naive Bayes method on public opinion about telecommunications service providers.High data dimensions in classification using Naive Bayes can be reduced by the chi square feature selection.The results showed that the highest average performance obtained by classification using naive bayes withchi square feature selection with significance level of 0,01, get 85.5% accuracy, 83% precision, 86% recalland 84% f1-score. Chi square feature selection did not give a significant difference to the classification usingnaive bayes.Keywords: sentiment analysis, naive bayes classifier, chi square

Copyrights © 2019






Journal Info

Abbrev

engineering

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Description

Merupakan media publikasi karya ilmiah lulusan Universitas Telkom yang berisi tentang kajian teknik. Karya Tulis ilmiah yang diunggah akan melalui prosedur pemeriksaan (reviewer) dan approval pembimbing ...