Implementasi Ensemble Learning Menggunakan Logistic Regression, Naive Bayes, dan SVM untuk Analisis Sentimen Bahasa Indonesia

Dhammajoti, Dhammajoti (2021) Implementasi Ensemble Learning Menggunakan Logistic Regression, Naive Bayes, dan SVM untuk Analisis Sentimen Bahasa Indonesia. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (106kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (152kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (317kB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (168kB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (337kB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (112kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)

Abstract

Adanya pandemi membuat tenaga kerja harus menyesuaikan keadaan untuk bekerja secara online atau work from home (WFH). Dalam pelaksanaan WFH, banyak tenaga kerja yang merespon dengan baik begitu pula sebaliknya. Salah satu cara untuk mengetahui respon dari tenaga kerja dapat menggunakan kuesioner. Banyaknya respon yang didapatkan akan memerlukan banyak waktu dan tenaga untuk memproses kuesioner tersebut. Cara yang dapat dilakukan untuk memproses respon adalah dengan membuat sistem yang dapat menganalisis sentimen secara otomatis. Ensemble learning merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk membuat sistem analisis sentimen. Banyak algoritma ensemble learning salah satunya adalah Voting Classifier dimana menggunakan beberapa base classifier. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan ensemble learning dengan menggunakan Logistic Regression, Naïve Bayes dan SVM untuk analisis sentimen bahasa Indonesia. Hasil implementasi ensemble learning dengan menggunakan 3 base classifier didapatkan performa terbaik untuk precision didapatkan dari base classifier Logistic Regression sebesar 85,28%, sedangkan recall sebesar 81,10%, akurasi sebesar 85,27%, dan F1-Score sebesar 82,54% didapatkan dari Voting Classifier dengan metode hard voting, semua performa terbaik didapatkan dari penggunaan data yang melalui tahap stemming & remove stopword.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Analisis Sentien, TF-IDF, Ensemble Learning, Voting Classifier, Naïve Bayes, Logistic Regression, SVM
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 001 Knowledge > 001.2 Scholarship and Learning 400 Language > 400 Language > 400 Language
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	24 Aug 2021 11:36
Last Modified:	22 Aug 2023 06:33
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/18017

Actions (login required)

View Item