Ringkasan Jumlah Aspek Ulasan Hotel untuk Pembentukan Dataset Sentimen Analisis Berbasis Aspek

  • Maulana - Maulana STMIK Nusa Mandiri

Abstract

Mempelajari dan memahami opini orang lain menjadi topik yang cukup banyak dibahas dalam bidang Natural Languge Processing (NLP). Tools yang digunakan dalam memahami opini ini adalah Sentimen Analisis, dalam perkembangan untuk memahami opini lebih jauh mengenai apa yang dibahas dalam suatu teks atau kalimat dan serta melihat sentimen nya apakah menyukai atau tidak terhadap apa yang sedang disampaikan,  sentiment analisis berbasis aspek menjadi salah satu pengembangan yang cukup baru untuk saat ini. Dari hasil evaluasi dengan cross validation, dataset tersebut memiliki akurasi masing-masing nya untuk setiap aspek adalah sebagai berikut, untuk aspek kamar memiliki akurasi 79,39%, untuk aspek fasilitas memiliki akurasi 60,14%, untuk aspek lokasi memiliki akurasi 89,53% serta untuk aspek Pelayanan/Umum memiliki akurasi sebesar 78,38%. Dari hasil pengujian yang diperoleh nilai akurasi nya normal, tetapi hanya aspek fasilitas yang memiliki akurasi yang paling rendah yaitu 60,14%. Nilai akurasi ini masih belum maksimal dikarenakan adanya perbedaan jumlah data pada data training dari setiap label pada masing-masing aspek nya, sehingga menurunkan kualitas akurasinya.

References

[1] Bing Liu. (2010). Opinion Mining. Departemen of Computer Science, University of Illinois at Chicago.
[2] Ronen Feldman. (2008). Applied Text Mining. Information Systems Department School Of Business Administration Hebrew University, Jerusalem.
[3] Maria Potinki, Dimitrios Galanis, John Pavlopoulos, Haris Papageorgiou, Ion Androutsopoulos, Suresh Manandhar, SemEval-2014 Task 4: Aspect Based Sentiment Analysis, Proceedings of the 8th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2014), pages 27–35.
[4] Nadeem Akhtar, Nashez Zubair, Abhishek Kumar, Tameem Ahmad. Aspect based Sentiment Oriented Summarization of Hotel Reviews. Procedia Computer Science 115 (2017) 563–571
[5] Martania Triana Dewi, Anisa Herdiani, S.T.,M.T, Dana Sulistyo Kusumo, S.T.,M.T.,PHD, Multi-Aspect Sentiment Analysis Komentar Wisata TripAdvisor dengan Rule-Based Classifier (Studi Kasus : Bandung Raya), e-Proceeding of Engineering : Vol.5, No.1 Maret 2018 | Page 1589, Universitas Telekom.
[6] Ferdinand Zebua (22 Februari 2018). Laporan Dailysocial: Survey Online Travel Agencies (OTA) 2018. 26-05-2019
[7] Minqing Hu, Bing Liu. Mining and Summarizing Customer Reviews. Departemen of Computer Science, University of Illinois at Chicago (2004).
[8] Isidoros Perikos, Konstantinos Kovas, Foteini Grivokostopoulou, & Ioannis Hatzilygeroudis. (2017). A System For Aspect-Based Opinion Mining Of Hotel Reviews. Webist. 13th International Conference on Web Information Systems and Technologies (WEBIST 2017), pages 388-394
[9] Thang Tran, Hung Ba, & Van-Nam Huynh.. Measuring Hotel Review Sentiment: An Aspect-Based Sentiment Analysis Approach. Research Gate (2019)
[10] Mariana Apidianiki, Xavier Tannier, & Cecile Richart. Datasets For Aspect-Based Sentiment Analysis In French. Limsi, Cnrs, Universit´E Paris-Saclay (2018).
Published
2020-09-29
How to Cite
MAULANA, Maulana -. Ringkasan Jumlah Aspek Ulasan Hotel untuk Pembentukan Dataset Sentimen Analisis Berbasis Aspek. Jurnal Linguistik Komputasional, [S.l.], v. 3, n. 2, p. 62 - 66, sep. 2020. ISSN 2621-9336. Available at: <http://inacl.id/journal/index.php/jlk/article/view/26>. Date accessed: 03 aug. 2021. doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v3i2.26.
Section
Articles