Implementasi Metode Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen Warga Jakarta Terhadap
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Proses training menggunakan klasifikasi Naive Bayes Classifier dengan pembobotan term frequency-inverse document frequency terhadap 3000 data latih, yang memiliki komposisi
Tujuan dari penelitian ini untuk dapat membuat aplikasi analisis sentimen komentar tweet dan mengklasifikasikan tweet tersebut ke dalam kategori opini positif
Berdasarkan dari hasil penelitian yang telah dilakukan, penggunaan metode naïve bayes classifier terhadap opini berupa tweet pada akun twitter jasa ekspedisi
Selanjutnya dokumen yang telah melalui tahapan preprocessing, dilakukan perhitungan menggunakan pembobotan TF-IDF, kemudian setelah hasilnya didapatkan, maka proses
Pada tugas akhir ini, sistem yang akan dibuat adalah sistem yang mengimplementasikan metode pembobotan TF dan TF-IDF dengan klasifikasi decision tree C4.5 untuk mengelompokan
Selain menggunakan word embedding untuk proses mengubah data teks mentah menjadi yang dapat dibaca mesin bisa menggunakan metode TF-IDF, penelitianAfifah et al., 2021 menjelaskan bahwa
Metode yang diusulkan pada penelitian ini adalah dengan menerapkan fitur seleksi Particle Swarm Optimization PSO terhadap algoritma Naive Bayes untuk meningkatkan akurasi pada proses
Use Case Aplikasi Analisis Sentiment Pada penelitian ini, aplikasi pemodelan yang dikembangkan adalah analisa sentimen pada klasifikasi data tweet dengan algoritma Naïve Bayes
