Analisis Sentimen Terhadap Review Restoran Fish Streat pada Aplikasi Zomato Menggunakan Stemming Nazief Adriani dan Naive Bayes Classifier
23 Nov 2017-Vol. 3, Iss: 1
TL;DR: A system that can process the data review by applying of understanding, extracting and processing textual data automatically to get sentiment information contained in an opinion sentence and uses the Naive Bayes Classifier method for its classification.
Abstract: Zomato is a restaurant search site that provides information about the restaurants in indonesia. Zomato provides accurate and very detailed information, ranging from photos, food, menus, to reviews from diners. Review helps restaurant owners can see how consumers resond to their products. With the large number of reviews, required a system that can process the data review by applying ofunderstanding, extracting and processing textual data automatically to get sentiment information contained in an opinion sentence. In the sentiment analysis, one of the classification methods that can be used is the Naive BayesClassifier. This system uses the Naive Bayes Classifier method for its classification. The stage to be performed before the classification is preprocessing. Stages in preprocessing consist of case folding, tokenizing, stopword removal, and stemming using nazief adriani algorithm. Reviews that have passed the preprocessing stage will be classified into positive opinions or negative opinions and displayed into table form. The accuracy of the system in the analysis of sentiments on the review of fish streat in zomato application was 87,50%.
Citations
More filters
06 May 2019
TL;DR: Pemilihan Calon Gubernur and W.Wakil Guberra as mentioned in this paper, 2018 akan melalui beberapa tahapan pemilu mulai dari penentuan bakal, and akan dilaksanakan pada tanggal 27 Juni 2018 (KPU).
Abstract: Pemilihan Calon Gubernur dan Wakil Gubernur Bali 2018 akan melalui beberapa tahapan pemilu mulai dari penentuan bakal calon Gubernur dan Wakil Gubernur Bali hingga tahapan penghitungan suara. Dalam pemilihan Gubernur dan Wakil Gubernur Bali masyarakat dapat terlibat langsung dalam tahapan pemungutan suara yang akan dilaksanakan pada tanggal 27 Juni 2018 (KPU, 2018). Sehingga dapat memunculkan banyak komentar atau pendapat, tidak hanya komentar positif dan netral tapi juga komentar yang negatif. Penelitian ini diharapkan mampu untuk melakukan riset atas komentar masyarakat yang mengandung sentimen baik atau positif, sama sekali tidak mengandung senrimen atau netral dan mengandung sentimen buruk atau negatif. Dalam penelitian ini metode digunakan untuk preprocessingdata menggunakan tokenisasi N-gram. N-gram adalah token yang terdiri dari tiga kata setiap satu token. Pada tahap stemming menggunakan algoritma Nzief Adriani. Untuk proses klasifikasinya menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC).Pada pengujian data calon Gubernur akurasi tertinggi diperoleh dari klasifikasi data KBS-Ace pada data yang diambil dari Twitter dengan nilai akurasi 89%, presisi 91% dan recall 94% dan akurasi terendah pada saat proses kalsifikasi data KBS-Ace pada media sosial Facebook.
Kata Kunci—Analisa Sentimen, Calon Gubernur Bali 2018, Naive Bayes Classifier
4 citations
Cites background from "Analisis Sentimen Terhadap Review R..."
...In the stemming stages used the Nzief Adriani algorithm....
[...]
...Pada tahap stemming menggunakan algoritma Nzief Adriani....
[...]
...[1] Tristiyanti, Diana Ikasari, Elisa Pratiwi dan Nur Syahri, “Analisa...
[...]
...Pada tahap stemming menggunakan algoritma Nzief Adriani [1]....
[...]
22 Nov 2022
TL;DR: In this paper , the authors used sentiment analysis on movie reviews to make it easier for the public to find valid and valuable information about movie reviews and achieved an accuracy of 72.23%.
Abstract: Along with the development of the movie industry and the internet, watching movies has become accessible to the public. Nowadays, it is easy to watch movies, and people need to know whether a film is good or not through a collection of movie reviews. The extensive collection of movie reviews spread across many sites makes it difficult for the public to find valid reviews of existing films. From these problems, the public can search for valid and valuable information about film reviews. Therefore, it is necessary to use sentiment analysis on movie reviews to make it easier for the public to find valid and valuable information. The method used in this research is Naive Bayes as classifier and Word2Vec as feature extraction. Word2Vec is chosen because this method can group words with the same meaning in a vector form. Naive Bayes is chosen as a classifier because the method works quickly and is easy to implement. The performance result from this research produces an accuracy value of 72.23%.
1 citations
References
More filters
06 May 2019
TL;DR: Pemilihan Calon Gubernur and W.Wakil Guberra as mentioned in this paper, 2018 akan melalui beberapa tahapan pemilu mulai dari penentuan bakal, and akan dilaksanakan pada tanggal 27 Juni 2018 (KPU).
Abstract: Pemilihan Calon Gubernur dan Wakil Gubernur Bali 2018 akan melalui beberapa tahapan pemilu mulai dari penentuan bakal calon Gubernur dan Wakil Gubernur Bali hingga tahapan penghitungan suara. Dalam pemilihan Gubernur dan Wakil Gubernur Bali masyarakat dapat terlibat langsung dalam tahapan pemungutan suara yang akan dilaksanakan pada tanggal 27 Juni 2018 (KPU, 2018). Sehingga dapat memunculkan banyak komentar atau pendapat, tidak hanya komentar positif dan netral tapi juga komentar yang negatif. Penelitian ini diharapkan mampu untuk melakukan riset atas komentar masyarakat yang mengandung sentimen baik atau positif, sama sekali tidak mengandung senrimen atau netral dan mengandung sentimen buruk atau negatif. Dalam penelitian ini metode digunakan untuk preprocessingdata menggunakan tokenisasi N-gram. N-gram adalah token yang terdiri dari tiga kata setiap satu token. Pada tahap stemming menggunakan algoritma Nzief Adriani. Untuk proses klasifikasinya menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC).Pada pengujian data calon Gubernur akurasi tertinggi diperoleh dari klasifikasi data KBS-Ace pada data yang diambil dari Twitter dengan nilai akurasi 89%, presisi 91% dan recall 94% dan akurasi terendah pada saat proses kalsifikasi data KBS-Ace pada media sosial Facebook.
Kata Kunci—Analisa Sentimen, Calon Gubernur Bali 2018, Naive Bayes Classifier
4 citations