Eka Rahayu Setyaningsih
{"title":"Sentiment Classification untuk Opini Berita SepakBola","authors":"Eka Rahayu Setyaningsih","doi":"10.52985/insyst.v3i2.193","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Pada penelitian ini akan dibahas mengenai sebuah aplikasi yang dibuat secara khusus untuk mengkategorikan opini masyarakat terhadap sebuah berita Sepak Bola. Opini yang diolah diperoleh dari dua sumber, yaitu melalui hasil crawl situs berita olah raga dan opini yang ditambahkan oleh user sendiri pada aplikasi ini. Opini yang ada nantinya akan disajikan secara terpisah menurut kelompoknya; sentiment positive, negative, maupun netral. Proses klasifikasinya sendiri terdiri dari dua tahap. Tahap pertama adalah proses preprocessing yang terdiri atas proses tokenisasi, normalisasi, case folding, stop word removing, common word removing, stemming. Tahap kedua adalah mengklasifikasikan opini-opini tersebut dengan algoritma Baseline, dan Naive Bayes. Opini yang digunakan untuk proses klasifikasi yaitu opini yang menggunakan bahasa Inggris dari situs fifa.com dan goal.com. Dari perhitungan macroaveraged untuk setiap kelas, didapatkan akurasi 93,06%, presisi 81,90%, dan recall 92,67% untuk kelas sentiment positive. Dari perhitungan kelas sentiment negative didapatkan akurasi 87,73%, presisi 96,29%, dan recall 83,63%. Dari perhitungan kelas sentiment netral didapatkan akurasi 92,26%, presisi 64,44%, dan recall 90,37%. Kesimpulan yang diperoleh saat penelitian ini dari awal hingga akhir adalah, proses crawling yang digunakan untuk mendapatkan berita dan komentar berita sangat membantu dalam penambahan konten website, tetapi banyak sekali komentar berita yang diperoleh kurang cocok untuk proses klasifikasi.","PeriodicalId":183705,"journal":{"name":"Journal of Intelligent System and Computation","volume":"63 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-10-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Intelligent System and Computation","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.52985/insyst.v3i2.193","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

本研究将讨论一项专门为对足球新闻进行分类的应用程序。通过爬上体育新闻网站,以及用户自己在这个应用程序上添加的意见,可以从两个来源获得。现有的意见将按照小组不同的方式提出;积极、消极和中立的情感。分类过程包括两个阶段。第一阶段是预习过程,包括脱敏、正常化、案例折叠、停止词删除、公文删除、印章。第二阶段是用基线算法和天真Bayes对这些观点进行分类。分类过程中使用的观点是fifa.com和goal.com站点使用英语的观点。从macroaveraged计算中,每个类的准确率为93.06%,精度为81.90%,推荐率为92.67%。负情感类计算为87.73%,精度为96.29%,召回为83.63%。中性情感类计算得到926%的准确性,64.44%的精度,以及90.37%的召回。在这项研究从始至终获得的结论是,新闻报道和新闻评论的爬虫过程在网站上的添加内容方面是非常有用的,但是获得的许多新闻评论并不适合分类过程。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Sentiment Classification untuk Opini Berita SepakBola
Pada penelitian ini akan dibahas mengenai sebuah aplikasi yang dibuat secara khusus untuk mengkategorikan opini masyarakat terhadap sebuah berita Sepak Bola. Opini yang diolah diperoleh dari dua sumber, yaitu melalui hasil crawl situs berita olah raga dan opini yang ditambahkan oleh user sendiri pada aplikasi ini. Opini yang ada nantinya akan disajikan secara terpisah menurut kelompoknya; sentiment positive, negative, maupun netral. Proses klasifikasinya sendiri terdiri dari dua tahap. Tahap pertama adalah proses preprocessing yang terdiri atas proses tokenisasi, normalisasi, case folding, stop word removing, common word removing, stemming. Tahap kedua adalah mengklasifikasikan opini-opini tersebut dengan algoritma Baseline, dan Naive Bayes. Opini yang digunakan untuk proses klasifikasi yaitu opini yang menggunakan bahasa Inggris dari situs fifa.com dan goal.com. Dari perhitungan macroaveraged untuk setiap kelas, didapatkan akurasi 93,06%, presisi 81,90%, dan recall 92,67% untuk kelas sentiment positive. Dari perhitungan kelas sentiment negative didapatkan akurasi 87,73%, presisi 96,29%, dan recall 83,63%. Dari perhitungan kelas sentiment netral didapatkan akurasi 92,26%, presisi 64,44%, dan recall 90,37%. Kesimpulan yang diperoleh saat penelitian ini dari awal hingga akhir adalah, proses crawling yang digunakan untuk mendapatkan berita dan komentar berita sangat membantu dalam penambahan konten website, tetapi banyak sekali komentar berita yang diperoleh kurang cocok untuk proses klasifikasi.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信