Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Jumlah review mengalami peningkatan yang sangat pesat untuk setiap produk nya. Hal ini berakibat sulit nya bagi setiap pengguna untuk membaca semua review yang ada. Karya akhir ini menawarkan solusi menggunakan feature based opinion mining untuk mempermudah pengguna membaca review lebih mudah. Pada karya akhir ini terdapat 2 langkah yang akan dilakukan. Langkah pertama ialah melakukan ekstraksi feature menggunakan association rule dan pruning. Sedangkan langkah terakhir ialah menentukan orientasi dari setiap opini dengan menggunakan teknik klasifikasi. Beberapa algoritma klasifikasi seperti C45, Naïve Bayes dan Support Vector Machine cocok untuk mengatasi masalah ini. Dari hasil pengujian algoritma Support Vector Machine memiliki performa terbaik jika dibandingkan dengan algoritma lainnya.

---

The number of customer reviews for each product grows rapidly. This condition makes customer difficult to read all the review.This thesis propose feature based opinion mining to help customer reads review easily. Feature based opinion mining in this thesis consist of two steps. First step identify product features using association technique and pruning. The last step identify opinion sentence orientation using classification technique. Several classification algorithm, such as C45, Naive Bayes, and Support Vector Machines are good approaches to solve this problem. Support Vector Machine has the best performance compared to other algorithms."