OPTIMALISASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE PADA ASPECT-BASED SENTIMENT ANALYSIS MENGGUNAKAN GRIDSEARCHCV
DOI:
https://doi.org/10.31849/zn.v7i1.17800Keywords:
Aspect-Based Sentiment Anlysis, GridSearchCV, Machine Learning, Pariwisata Yogyakarta, Support Vector MachineAbstract
Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu algoritma Machine Learning yang umum digunakan untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi. SVM sangat baik digunakan untuk klasifikasi biner, tetapi masih kurang optimal dalam melakukan klasifikasi multi-class. SVM masih mendapatkan akurasi yang rendah dalam melakukan klasifikasi multi-class, rentang akurasi yang didapatkan sekitar 52% - 62%. Ketidak konsistenam SVM dalam melakukan klasifikasi multi-class perlu dilakukan perbaruan agar lebih baik lagi. Penelitian ini menggunakan dataset opini masyarakat tentang Pariwisata Yogyakarta, label dari dataset adalah representasi dari wisatawan. Jumlah data wal yang diperoleh adalah 4121 baris, memiliki 5 label dalam hal ini pelabelan Aspect-Based Sentiment Analysis. Penelitian ini memiliki tahpaan data acuisition, pre-processing data, feature extraction, feature selection, modelling dan evaluasi. Penelitian ini melakukan percobaan pada 2 kernel SVM yang berbeda, yaitu linear dan rbf. Kemudian dilakukan hyperparameter tuning menggunakan GridSearchCV untuk mendapatkan parameter terbaik dari algoritma SVM. GridSearchCV dapat meningatkan akurasi SVM dengan kernel linear dengan nilai peningkatan tertinggi nya mencapai 7%. Akurasi pada kernel Rbf lebih tinggi yaitu 67,4% setelah dilakukan hyperparameter tuning.
Downloads
Published
Issue
Section
License
CC BY-SA 4.0
Attribution-ShareAlike 4.0
You are free to:
- Share — copy and redistribute the material in any medium or format for any purpose, even commercially.
- Adapt — remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.
- The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
Under the following terms:
- Attribution — You must give appropriate credit , provide a link to the license, and indicate if changes were made . You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
- ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
- No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.
Notices:
You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation .
No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.
