ANALISIS SENTIMEN PADA REVIEW NOVEL MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY

MUH AMIN NURROHMAT, Azhari, Drs., M.T., Dr.

2018 | Tesis | MAGISTER ILMU KOMPUTER

Berkembang pesatnya internet dan media sosial serta besarnya jumlah data teks, telah menjadi subjek penelitian yang penting dalam memperoleh informasi dari data teks tersebut. Dalam beberapa tahun terakhir, telah terjadi peningkatan penelitian terhadap analisis sentimen pada teks review untuk mengetahui polaritas opini pada media sosial. Namun, masih sedikit penelitian yang menerapkan metode deep learning yaitu Long Short-Term Memory untuk analisis sentimen pada teks berbahasa Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengklasifikasian terhadap review novel berbahasa Indonesia berdasarkan sentimen positif, netral dan negatif dengan menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). Dataset yang digunakan adalah data review novel berbahasa Indonesia yang diambil dari situs goodreads.com. Dalam proses pengujian, metode LSTM akan dibandingkan dengan metode Na�¯ve Bayes berdasarkan perhitungan dari nilai akurasi, precision, recall, f-measure. Berdasarkan hasil pengujian memperlihatkan bahwa metode Long Short-Term Memory memiliki hasil akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan metode Na�¯ve Bayes dengan nilai akurasi 72.85%, precision 73%, recall 72%, dan f-measure 72% dibandingkan dengan hasil akurasi metode Na�¯ve Bayes dengan nilai akurasi 67.88%, precision 69%, recall 68%, dan f-measure 68%.

The rapid development of the internet and social media and a large amount of text data has become an important research subject in obtaining information from the text data. In recent years, there has been an increase in research on sentiment analysis in the review text to determine the polarity of opinion on social media. However, there are still few studies that apply the deep learning method, namely Long Short-Term Memory for sentiment analysis in Indonesian texts. This study aims to classify Indonesian novel novels based on positive, neutral and negative sentiments using the Long Short-Term Memory (LSTM) method. The dataset used is a review of Indonesian language novels taken from the goodreads.com site. In the testing process, the LSTM method will be compared with the Na�¯ve Bayes method based on the calculation of the values of accuracy, precision, recall, f-measure. Based on the test results show that the Long Short-Term Memory method has better accuracy results than the Na�¯ve Bayes method with an accuracy value of 72.85%, 73% precision, 72% recall, and 72% f-measure compared to the results of the Na�¯ve Bayes method accuracy with accuracy value of 67.88%, precision 69%, recall 68%, and f-measure 68%.

Kata Kunci : analisis sentimen, review novel, Long Short-Term Memory, Naive Bayes