Implementasi Particle Swarm Optimization (PSO) pada Analysis Sentiment Review Aplikasi Trafi menggunakan Algoritma Naive Bayes (NB)

research
  • 03 Oct
  • 2022

Implementasi Particle Swarm Optimization (PSO) pada Analysis Sentiment Review Aplikasi Trafi menggunakan Algoritma Naive Bayes (NB)

Pengembangan Aplikasi Transportasi saat ini semakin besar sehingga banyak sekali vebdor-vendor bersaing bisnis dalam menciptakan aplikasi moda transportasi, muali dari kualitas dan kuantitasnya sehingga sering dipertanyakan. Dengan ini peneliti mengadakan pemutaran aplikasi transportasi yang bernama Trafi untuk mendapatkan pendapat atau komentar applikasi Trafi dari masyarakat yang telah menggunakan aplikasi dan dituangkan ke dalam media online. Dari sekian banyak komentar yang telah ditinjau untuk mendapatkan satu set data bentuk positif dan negatif dari teks yang akan peneliti olah. Untuk data klasifikasi menggunakan Naïve Bayes (NB), NB salah satu algoritma paling populer untuk pengenalan pola. Selain kesederhanaan, Naive Bayes classifier adalah teknik pembelajaran mesin populer untuk klasifikasi teks, Particle Swarm Optimization (PSO) yang dikombinasikan dengan Naive klasifikasi Bayes bersangkutan untuk meningkatkan kinerja. Sebelum digunakan optimasi dengan PSO dalam akurasi set data yang diperoleh 69,50% dan setelah dikombinasikan antara Naive Bayes dan akurasi PSO adalah 72,34%. Gunakan PSO dan Naïve Bayes sesuai dengan konsep text mining yang bertujuan untuk menemukan pola-pola yang ada dalam teks, kegiatan yang dilakukan oleh text mining di sini adalah klasifikasi teks. 

Unduhan

 

REFERENSI

Cari

Bidang Ilmu

Kategori

Kiriman Terbaru