Feature Weights Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk Sentiment Analysis Penilaian Kepuasan Pelanggan Makanan Kuliner


Oman Somantri, Dyah Apriliani

Kategori: machine learning
Dilihat: 318 kali

Abstract

Mendapatkan rekomendasi makanan kuliner dengan rasa enak dan pelayanan restoran yang terbaik merupakan hal yang paling diharapkan oleh setiap para penikmat kuliner, dan hal ini masih sangat terbatas. Sentiment analysis diterapkan sebagai solusi dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) karena dapat mengatasi permasalahan yang ada dan merupakan model terbaik saat ini untuk sentiment analysis. Feature weight dengan menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) diusulkan untuk dapat meningkatkan tingkat akurasi klasifikasi. Hasil eksperimen dengan model SVM+PSO dihasilkan sebuah peningkatan akurasi yang lebih baik, hal ini terlihat dari evaluasi yang dilakukan. Berdasarkan hasil yang didapatkan makan model SVM+PSO dapat meningkatkan tingkat akurasi klasifikasi sentiment analysis pada penilaian kepuasan pelanggan terhadap makanan kuliner.



Keyword:Sentiment analysis, Support Vector Machine, Particle Swarm Optimization, feature weight, kepuasan pelanggan

References

G. Grefenstette, Y. Qu, J. Shanahan, and D. Evans, “Coupling Niche Browsers and Affect Analysis for an Opinion Mining Application.,” Proc. 12th Int. Conf. Rech. d’Information Assist. par Ordinat., no. iii, pp. 186–194, 2004. J. R. Bellegarda, “Emotion analysis using latent affective folding and embedding,” Proc. NAACL HLT 2010 Work. Comput. Approaches to Anal. Gener. Emot. Text, no. June, pp. 1–9, 2010. T. Wilson et al., “OpinionFinder : A system for subjectivity analysis,” October, no. October, pp. 34–35, 2005. G. Vinodhini and R. Chandrasekaran, “Sentiment Analysis and Opinion Mining : A Survey,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Softw. Eng., vol. 2, no. 6, 2012. P. D. Turney, “Thumbs up or thumbs down? Semantic Orientation applied to Unsupervised Classification of Reviews,” Proc. 40th Annu. Meet. Assoc. Comput. Linguist., no. July, pp. 417–424, 2002. O. Somantri, “Text Mining Untuk Klasifikasi Kategori Cerita Pendek Menggunakan Naïve Bayes (NB),” J. Telemat., vol. 12, no. 01, 2017. D. Gräbnera and M. Zankerb, “Classification of customer reviews based on sentiment analysis.,” … Technol. Tour. …, p. 12, 2012. B. Liu, Sentiment Analysis and Subjectivity, 2nd ed. Handbook of natural language processing, 2010. A. Qazi, R. G. Raj, G. Hardaker, and C. Standing, “A systematic literature review on opinion types and sentiment analysis techniques,” Internet Res., vol. 27, no. 3, pp. 608–630, 2017. B. Pang, L. Lee, and S. Vaithyanathan, “Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques,” Proc. ACL-02 Conf. Empir. Methods Nat. Lang. Process. - EMNLP ’02, vol. 10, no. July, pp. 79–86, 2002. M. Rushdi Saleh, M. T. Martín-Valdivia, A. Montejo-Ráez, and L. A. Ureña-López, “Experiments with SVM to classify opinions in different domains,” Expert Syst. Appl., vol. 38, no. 12, pp. 14799–14804, 2011. R. Moraes, J. F. Valiati, and W. P. Gavião Neto, “Document-level sentiment classification: An empirical comparison between SVM and ANN,” Expert Syst. Appl., vol. 40, no. 2, pp. 621–633, Feb. 2013. Y. Liu, G. Wang, H. Chen, H. Dong, X. Zhu, and S. Wang, “An improved particle swarm optimization for feature selection,” J. Bionic Eng., vol. 8, no. 2, pp. 191–200, 2011. S. Kiritchenko, X. Zhu, C. Cherry, and S. Mohammad, “NRC-Canada-2014: Detecting Aspects and Sentiment in Customer Reviews,” Proc. 8th Int. Work. Semant. Eval. (SemEval 2014), no. SemEval, pp. 437–442, 2014. H. Kang, S. J. Yoo, and D. Han, “Senti-lexicon and improved Naïve Bayes algorithms for sentiment analysis of restaurant reviews,” Expert Syst. Appl., vol. 39, no. 5, pp. 6000–6010, 2012. S. Nadali, M. Murad, and R. Kadir, “Sentiment classification of customer reviews based on fuzzy logic,” Inf. Technol. (ITSim), 2010 Int. Symp., vol. 2, pp. 1037–1044, 2010. Q. Gan and Y. Yu, “Restaurant rating: Industrial standard and word-of-mouth - A text mining and multi-dimensional sentiment analysis,” Proc. Annu. Hawaii Int. Conf. Syst. Sci., vol. 2015–March, pp. 1332–1340, 2015. D. Jurafsky, V. Chahuneau, B. R. Routledge, and N. A. Smith, “Narrative framing of consumer sentiment in online restaurant reviews,” First Monday, vol. 19, no. 4, Mar. 2014. D. Panday, R. Cordeiro de Amorim, and P. Lane, “Feature weighting as a tool for unsupervised feature selection,” Inf. Process. Lett., vol. 129, pp. 44–52, 2018. L. V. Fausett, “Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms, and Applications,” p. 461, 1994.

Full Text : PDF


Bila artikel ini bermanfaat silahkan share Feature Weights Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk Sentiment Analysis Penilaian Kepuasan Pelanggan Makanan Kuliner ini dengan teman anda, Terima kasih sebelumnya

Artikel Terkait 'machine learning'

Feature Weights Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk Sentiment Analysis Penilaian Kepuasan Pelanggan Makanan Kuliner dibaca (318)


Berikan Komentar Anda Pada Artikel Feature Weights Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk Sentiment Analysis Penilaian Kepuasan Pelanggan Makanan Kuliner
Search Topics
Berita Terbaru

Jumat, 18 Juni 2021 | 19:59 WIB Dilihat 2642 kali

Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI) 2021

Jumat, 30 April 2021 | 10:31 WIB Dilihat 1597 kali

RISK AND RETURN PADA INVESTASI PENDAPATAN TETAP
SEMINAR NASIONAL Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) 2019
Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI)
Top Artikel
Terbanyak Didownload

Kamis, 5 Desember 2019 | 15:59 WIB Dilihat 3009 kali

Download Materi Proposal Hibah Program Kreativitas Mahasiswa (PKM)

Senin, 18 November 2019 | 09:19 WIB Dilihat 2844 kali

Download Materi Workshop Hak Kekayaan Intelektual (HKI)

Sabtu, 27 Juli 2019 | 00:12 WIB Dilihat 1613 kali

Download Materi Pembicara Seminar Nasional 2nd SENSASI 2019
Terbanyak Dilihat

Jumat, 29 November 2019 | 15:01 WIB Dilihat 13430 kali

SEMINAR NASIONAL Teknologi Komputer dan Sains (SAINTEKS) 2020

Rabu, 28 November 2018 | 11:32 WIB Dilihat 12016 kali

SEMINAR NASIONAL Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) 2019

Senin, 17 Juni 2019 | 17:07 WIB Dilihat 8030 kali

Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI) 2019

Senin, 6 Agustus 2018 | 07:24 WIB Dilihat 5507 kali

Begini Penjelasan Direktur BAN PT, Terkait Similarity Terhadap Borang Akreditasi

Sabtu, 6 April 2019 | 13:16 WIB Dilihat 5354 kali

Seminar Nasional Riset Dan Information Science (SeNaRis) 2019
 (C)opyright  mesran.web.id 2018