Analisis Sentimen Pada Ulasan Buku Berbahasa Inggris Menggunakan Information Gain Dan Support Vector Machine

Abstract

Informasi yang terdapat di Internet sangat bermacam-macam, salah satunya adalah informasi mengenai buku. Jika informasi tersebut diolah dengan baik maka akan diperoleh kualitas buku dari informasi tersebut. Dengan membaca ulasannya, maka kita akan mengetahui kualitas dan juga menganalisis sentimen positif dan juga sentimen negatif dari buku tersebut. Namun, begitu banyaknya opini akan mempersulit pengguna lain untuk memperoleh kualitas dari informasi tersebut. Analisis sentimen merupakan penilaian seseorang tentang topik yang dibahas baik itu sentimen positif ataupun sentimen negatif. Untuk mempercepat dalam menganalisis banyaknya sentimen yang ada, digunakanlah metode klasifikasi yaitu Support Vector Machine . Kelebihan dari SVM ini yaitu untuk menentukan hyperplane yang dapat menghasilkan margin yang maksimal antara kelas yang satu dengan kelas yang lainnya. Tetapi SVM mempunyai kelemahan terhadap pilihan fitur atau parameter yang dapat mempengaruhi akurasi. Maka dari itu, pada penelitian ini mengunakan metode Information Gain agar dapat meningkatkan akurasi dengan mengurangi jumlah fitur yang akan dianalisis dan Support Vector Machine sebagai metode klasifikasi untuk menangani permasalahan ini dan hasil dari penelitian ini menghasilkan nilai rata-rata F1-score sebesar 82.35% Kata Kunci: Review Buku, Klasifikasi, Support Vector Machine (SVM), Information Gain