Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

Final Project

No description
by

Desmon Christian

on 26 August 2014

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of Final Project

Metode Holistic Lexicon - Based untuk Analisis Sentimen pada Dokumen Bahasa Indonesia
Sentiment Analysis
berbasiskan Kamus
Studi Kasus : Tweets mengenai
Isu Sosial

Hetti Hidayati, S.Kom., MT
Alfian Akbar Gozali, ST.
Immanuel Desmon Christianto Purba
NIM : 1103101118

Perkembangan jumlah pengguna twitter
#2 Top 15 Most Popular Social Media
-
eBizMBA
INDONESIA
#1 Tingkat penambahan jumlah akun Twitter
- e
Marketer
TWITTER
PENGARUH OPINI
Penjualan Produk
Perubahan Kebijakan
Suara Rakyat dalam Pemilu
SENTIMENT ANALYSIS
Public
Opinion
masih didominasi
studi kasus review produk
ISU SOSIAL
struktur yang berbeda
dengan opini produk
HOLISTIC LEXICON-BASED
penanganan multi-opini
LATAR BELAKANG
TUJUAN
Menerapkan metode Holistic Lexicon-Based pada data tweets
Menganalisis dan mengidentifikasi kata opini
Mengukur akurasi klasifikasi sentimen
KOTA BANDUNG
BATASAN MASALAH
Data yang dianalisis, Tweets Bahasa Indonesia
Klasifikasi opini hanya untuk
sentiment positif & negatif
Data dianalisis secara offline
Metode ektraksi dan klasifikasi
HOLISTIC LEXICON-BASED
METODE HOLISTIC LEXICON-BASED
Informasi yang dipakai adalah Global
Penanganan Multi-Opini
Melihat hubungan berdasarkan Jarak
Fitur Isu
Opini
Opini
ALUR SISTEM
START
END
Data Acquisition
Preprocessing Data
Case Folding
A
a
Remove Character
*&^%#@
Tokenisasi
sukabirus penuh kemacetan.
sukabirus
penuh
kemacetan
Pembakuan Kata
yg
yang
nuhun
terima kasih
gue
saya
Remove Link
Pos Tagging
Ekstraksi Opini
Ekstraksi Fitur Isu
HMM (Hidden Markov Model)
mendapatkan kelas kata


mendapatkan kata opini
mendapatkan kata fitur isu
Opinion Orientation
Evaluasi Negasi
Evaluasi Multi-Opini
Evaluasi Polaritas Fitur Isu
Sentiment Classification
#SuaraBDG via @KyuukiArt #Bandung keren tanpa sampah. Yuk aksi nyata jgn cuma ngeluh :)
http://t.co/qyRuOE6rZE @ridwankamil @PemkotBandung
suarabdg via kyuukiart bandung keren tanpa sampah ayo aksi nyata jangan cuma mengeluh ridwankamil pemkotbandung
PENGUJIAN SISTEM
Prediksi Orientasi
Berdasarkan kamus yang dipakai
Lexicon-Based vs Holistic Lexicon-Based
Rata-rata Akurasi ----> 95.55%
Ekstraksi Kalimat Opini
Kesimpulan
Modifikasi kamus mampu meningkatkan akurasi prediksi kalimat opini menjadi 88.6%.
Penanganan multi-opini mampu meningkatkan akurasi
prediksi kalimat opini sebesar 2.64%.
Analisis Sentimen masih sulit dilakukan pada kalimat sindiran.
Demo Program
mULTI OPINION HANDLE
Ekstraksi KAlimat Opini
Prediksi Orientasi
berdasarkan kamus yang dipakai
Lexicon-based vs Holistic Lexicon-Based
Temuan Tambahan
#SuaraBDG cc @infobdg "@ojansmith: Seberapa tidak mampu kah orang orang berkunjung ke tempat es krim gratis yang membuat macet selama 2 jam?
Real Sentiment -->
System Sentiment -->
Full transcript