Analisis Sentimen Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dengan Seleksi Fitur Chi Square.
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Proses preprocessing merupakan hal yang penting untuk tahap berikutnya, yaitu mengurangi atribut yang tidak cukup berpengaruh untuk proses klasifikasi. Data yang
Hasil dari penelitian ini menyimpulkan bahwa fitur-fitur yang memiliki pengaruh signifikan terhadap prediksi cacat perangkat lunak berdasarkan seleksi fitur Chi Square pada dataset
Pada penelitian ini Penggunaan kata tidak baku terdapat fitur – fitur yang memiliki makna sama tetapi ejaan pada term tersebut berbeda dan pada fitur ensemble
Hasil uji fitur Chi Square Statistic dapat mengurangi fitur yang tidak relevan dalam proses klasifikasi Naïve Bayes Classifier pada tweets berbahasa Sunda
Sistem yang akan dibuat pada penelitian Analisis Sentimen Pariwisata di Kota Malang menggunakan Metode Naive Bayes dan seleksi fitur Query Expansion Ranking
Terdapat 6 kategori keyword unsur produk dan layanan yang didapatkan dari hasil pengolahan data latih yang membentuk 55 kata untuk pengelompokan kategori komentar tertentu,
Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan seleksi fitur Algoritma Genetika maka model Naibve Bayes Classifier menjadi model klasifikasi yang lebih baik untuk
Perbandingan Tingkat Akurasi Algoritma Naive Bayes Berdasarkan Metode Seleksi Fitur No Penulis Tahun Judul Jumlah Dataset Seleksi Fitur Tingkat Akurasi 1 Putri, Mubarok, &
