UMN Knowledge Center

Implementasi Word Embedding untuk Klasifikasi Sentimen pada User Feedback Menggunakan Random Forest Classifier

Gunawan, Yehezkiel (2020) Implementasi Word Embedding untuk Klasifikasi Sentimen pada User Feedback Menggunakan Random Forest Classifier. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
PDF
HALAMAN_AWAL.pdf

Download (745kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
DAFTAR_PUSTAKA.pdf

Download (214kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
BAB_I.pdf

Download (197kB) | Preview
[img] PDF
BAB_II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (639kB)
[img] PDF
BAB_III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (501kB)
[img] PDF
BAB_IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (867kB)
[img] PDF
BAB_V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (177kB)
[img] PDF
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (4MB)

Abstract

User feedback menjadi suatu wadah bagi pengembang piranti lunak untuk mempelajari dan memahami kebutuhan, preferensi, dan keluh kesah pengguna. Penting bagi pengembang untuk mengidentifikasi persoalan muncul dalam feedback yang diberikan pengguna. Seiring dengan pertumbuhan dan perkembangan aplikasi, jumlah user pun semakin meningkat. Membaca dan mengklasifikasi setiap feedback secara manual memakan banyak waktu dan tenaga. Untuk mengatasi masalah tersebut, sistem analisis sentimen menggunakan Random Forest Classifier yang menggunakan word embedding sebagai feature extraction dibuat untuk membantu menentukan apakah suatu feedback memiliki sentimen positif, netral, atau negatif. Algoritma Random Forest dipilih karena performanya yang sangat bagus, meskipun membutuhkan resource yang agak besar. Selain itu, dengan bantuan word embedding, kata-kata yang memiliki kemiripan baik secara semantik maupun sintatik dapat terdeteksi dan diharapkan dapat memberikan performa yang lebih baik dibandingkan metode machine learning tradisional. Dengan bantuan word embedding, tidak lagi diperlukan stemming dan stop word removal agar konteks yang menjadi input dapat terbaca dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan word embedding untuk klasifikasi sentimen pada user feedback menggunakan Random Forest Classifier. Hasil implementasi yang paling ideal pada penelitian ini diperoleh ketika menggunakan dataset BYU (200 dimensi) sebagai Embedding Dataset dengan perbandingan train dan test set 80:20, yaitu akurasi sebesar 70.27%, precision sebesar 80%, recall sebesar 54%, dan F1 sebesar 54%.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Uncontrolled Keywords: Analisis Sentimen, Feature Extraction, Word Embedding, FastText, Random Forest Classifier, Requirement Engineering, User Feedback
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
SWORD Depositor: mr admin umn
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 04 Dec 2020 23:15
Last Modified: 04 Dec 2020 23:15
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/14164

Actions (login required)

View Item View Item