I n d on e s i an   Jo u r n al   o f  El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   1 5 ,   N o .   1 ,  Ju ly   201 9 ,   pp .   4 68 ~ 4 75   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 1 5 .i 1 . pp 468 - 475             468       Jou r n al   h o m e pa ge :  ht t p: / / i ae s c or e . c om / j our na l s / i nde x . php/ i j e e c s   Op i n i o n   m i n i n g   o n   c u l i n a r y   f o o d   c u st o m e r   sa t i s f a c t i o n   u s i n g   n a ï v e   b a y e s   b a s e d - o n   h y b r i d   f e a t u r e   se l e c t i o n       O m an   S o m an tr i ,  D yah   A p r i l i an i   D e pa r t m e n t   o f   I n f o r m a t i c s ,   P o l i t e kn i k   H a r a p a n   B e r s a m a   T e g a l ,   I ndo ne s i a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T     Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e d  N ov   26 ,   201 8   R e v i s e d  J a n   21,   201 9   A c c e pt e d  M a r   1 ,   201 9       C o nduc t i ng   a n  a s s e s s m e n t   o f   c o ns um e r   s e n t i m e nt s   t a ke n  f r o m   s o c i a l   m e di a   i n  a s s e s s i ng   a   c ul i na r y   f oo d  g i v e s   us e f ul   i nf o r m a t i o n  f o r   e v e r y o ne   w h o  w a nt s   t o   g e t   t hi s   i nf o r m a t i o n  e s pe c i a l l y   f o r   m i g r a nt s   a nd  t o ur i s t s ,   i n  t h  o t he r   ha nd  t ha t   i nf o r m a t i o n  i s   v e r y   v a l ua bl e   f o r   f oo d  s t a l l   a nd  r e s t a ur a n t   o w ne r s   a s   i nf o r m a t i o n  i n  i m pr o v i nf   f oo d  qua l i t y .   O v e r c o m i ng   t hi s   p r o bl e m ,   a   s e n t i m e nt   a na l y s i s   c l a s s i f i c a t i o n  m o de l   us i ng   na ï v e   b a y e s   a l g o r i t hm   ( N B )   w a s     a ppl i e d  t o   g e t   t h i s   i nf o r m a t i o n.   T h i s   pr o bl e m   o c c ur s   i s   t he   l e v e l   o f   a c c ur a c y   o f   c l a s s i f i c a t i o n  o f   c o ns um e r   r a t i ng s   o f   c ul i na r y   f oo d  i s   s t i l l   no t   o pt i m a l   be c a us e   t h e   w e i g ht   o f   v a l ue s   i n  t he   da t a   p r e p r o c e s s i ng   pr o c e s s   a r e   no t   o pt i m a l .   I n  t h i s   pa pe r   p r o po s e d  a   hy br i d  f e a t u r e   s e l e c t i o n  m o de l s   t o   o v e r c o m e   t he   pr o bl e m s   i n  t h e   pr o c e s s   o f   s e l e c t i ng   t he   f e a t ur e   a t t r i but e s   t h a t   ha v e   no t   be e n  o pt i m a l   by   us i ng   a   c o m bi na t i o n  o f   i nf o r m a t i o n  g a i n   ( I G )   a nd   g e ne t i c   a l g o r i t hm   ( G A )   a l g o r i t hm s .   T h e   r e s u l t   o f   t h i s   r e s e a r c h  s h o w e d  t ha t   a f t e r   t he   e xpe r i m e n t   a nd  c o m pa r e d  t o   us i ng   o t he r s   a l g o r i t h m s   p r o duc e   t he   be s t   o f   t h e   l e v e l   o c c ur a c y   i s   9 3% .   Ke y w or ds :   Cul i na r y   foo d   Cus t o m e r  s a t i s f a c t i o n   H y b r i d  f e a t ur e   s e l e c t i o n   N a ï v e   b a y e s   O pi n i o n  m i ni n g   C opy r i gh t   ©   201 9   I n s t i t ut e   o f   A dv anc e d  E ng i ne e r i ng   and   S c i e nc e .     A l l   r i gh t s   r e s e r v e d .   Cor r e s pon di n g   Au t h or :   O m a n  S o m a n t ri ,     D e pa rt m e n t   o f   In f o r m a t i c s ,     P o l i t e kni k  H a r a pa n  B e r s a m a   T e ga l ,   J l n. M a t a ra m   N o . 09   P e s ur u nga n  L o r ,   K o t a   T e ga l   52141 ,   I ndo n e s i a .   E m a i l :   o m a n. s o m a n t ri @ po l t e kt e ga l . a c . i d       1.   I N TR O D U C TI O N     S o c i a l   m e di a   h a s   a   m a j o r   i n f l ue n c e   t o   t h e   de ve l o pm e n t   o f  i nfo r m a t i o n   m e di a   w h e r e   t o   ge t   t h e   o r i gi n  of   t h e   i n f o r m a t i o n   i s   di f f i c ul t ,   b ut   us i n g  t h e   m e di a   f i na l l y   t h e   de s i r e d  i n f o r m a t i o n   c a n   b e   e a s i l y   ob t a i n e d  a n d   m o r e   qui c l y ,   i n   a   m a t t e r  o f   h o ur s   a nd  m i n u t e s   [1].   T h e r e   a r e   v a r i o us   s o c i a l   m e di a   t ha t   a r e   o f t e n   us e d  by   m a n y   pe o pl e ,   s uc h   a s   a   b l o gs ,   t w i t t e r ,   f a c e boo k,   y o ut ube ,   t ri pa dv i s o r ,   i n s t a g ra m   a nd  o t h e r s   [2].   T hr o ug h   t hi s   m e di a   o pi n i o n s   e m e r ge d  f r o m   e a c h   i n di v i du a l   w h i c h   c o n t a i n e d  s ubj e c t i v e   a s s e s s m e n t s   a b o ut   v a r i o us   t hi n gs ,   o n e   of  t h e m   w a s   a n  a s s e s s m e nt   o f   foo d  a nd  c ul i n a r y   a t t ra c t i o n .   Cu l i na r y   f oo d  i s   pa r t i c ul a r  a t t ra c t i o n  f o r   e v e r y o n e ,   us i n g  s o c i a l   m e di a   n o w a da y s   m a n y   pe o pl e   m a ke   s oc i a l   m e di a   a   b e n c hm a rk  i n  a s s e s s i n g   a   c ul i n a r y   foo d  s o  t h a t   i t   b e c o m e s   a   d e c i s i o n   s uppo r t e r   t o   t r y   t h e s e   foo d.   T hr o ugh  rh e   c o m m e nt s   a n d   pe o pl e   o pi n i o n s   w h o   ha v e   e xpe r i e n c e d  c ul i na r y   foo d  a t   pl a c e   t h a t   ha s   b e e n   v i s i t e d,   i t   c a n   b e   us e d  a s   a   s uppo r t   fo r   de c i s i o n s   of   c us t o m e r s   w h o   i n   t h i s   c ul i na r y   c o n n o i s s e ur s   t o   c o m e   t o  t h e   pl a c e   a s   w e l l   a s   s uppo r t i ng  t h e   de c i s i o n   of  t h e   s t a l l   ow n e r s   a n d  c ul i na r y   r e s t a ura n t s   t o   b e   m a de   a s   r e fe r e n c e   fo r   t h e   s uc c e s s   r a t e   o f  t h e   f o r m   of   s e r v i c e   t o   i t s   c us t o m e r s v  [3],   b e s i de   t ha t   i t   c a n  a l s o   b e   us e d  a s   a a   m e di a   f o r   t o uri s m   p ro m o t i o n   f o r   t o u r i s t s   a n d   i m i g r a nt s   [ 4].   T h e   p r o b l e m   t ha t   o c c ur s ,  s o m e t i m e s   c us t o m e r s   c a n  n o t   r e a d  c o m m e nt s   t o o   m uc h   t o   ge t   a   r e c o m e n de d  de c i s i o n   t h e   r i g ht   c h o i c e ,   i n   t h e   o t h e r   ha n d   t h e   p r o b l e m s   o c c ur   o f   foo d  s t a l l   a n d  r e s t a u ra n t   o w n e r  w h o   w a n t   t o   o b t a i n   da t a   a b o ut   c o m m e n t s   f r o m   c ul i n a r y   c o n n o i s s e ur s   t o   t h e i r   pl a c e   t o   be   a b l e   t o   de t e r m i n e   a   de c i s i o n   r e l a t e d  t o   s e r v i c e   gi v e n   a c c o r di n g  t o   t h e   w i s h e s   o f   t h e   c us t o m e r s   o r   s t i l l   n e e d  a n   i n c r e a s e   i n   s e r v i c e ,   m a y b e   i n   t e rm s   o f   fo o d,   c o m fo r t a b l e   pl a c e   o r   s e r v i c e   a t   t h a t   p l a c e .   R e l a t e d  t o   t h e   e x i s t i n g  p r o b l e m s ,     a   m e t h o d  i s   n e e de d  t h a t   c a n  h e l p  t o   a na l y z e   t h e   r e l a t e d  c om m e n t s .   T h e   s o l ut i o n   i s   t h e   i m p l e m e n t a t i o n   o f   a   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       O pi ni on   m i ni ng   on   c u l i nar y   f oo d  c us t om e r   s at i s f a c t i on  us i ng   naï v e   ba y e s   b as e d - on…   ( O m an  Som ant r i )   469   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   m o d e l   (S A )  o r   o pi n i o n   m i n i ng  i n   w hi c h   us i n g  da t a s e t   f r o m   s o c i a l   m e di a   b e c o m e s   a   de c i s i o n   s uppo rt e r  [5] .     N ow a da y s   A n a l y t i c a l   s e nt i m e nt   i s   a pp l i e s   t o   m a n y   r e s e a r c h   o b j e c t ,   a s   f i l m   r e v i e w s   [6 ,  7],     foo d  r e v i e w s ,   c e r t a i n   p r o duc t   r e v i e w s   [8],   t o ur i s t   a t t r a c t i o n s   [9],   h o t e l   r e v i e w s   [10 ,  11]  e t c .   A na l y t i c a l   S e n t i m e n t   (A S )  i s   a   p a r t   o f   c o m put e r   s c i e n c e ,   w h i c h   i s   w o r ks   t hr o ugh   a   p r o c e s s   of   un de r s t a ndi n g  a n d  t h e n   e xt ra c t i n g   a nd  p r o c e s s i n g   t e xt u a l   da t a s e t   a u t o m a t i c a l l y   [1 2 ,  1 3].   A S   w o r ks   t o   ge t   i n f o r m a t i o n   s e nt i m e n t   c o n t a i n e d  i n   i t   a n   o pi n i o n   s e nt e n c e   t ha t   i s   s ub j e c t i ve   a s s e s m e n t   [14] .   N o w a da y s   A S   w o r ki n g  t o   s e e   t e n de n c i e s   f r o m   o pi n i o n s   t ha t   i s   a   p r o b l e m   o r   ob j e c t   c a rri e d  o ut   by   s o m e o n e   l e a d  t o   a   p o s i t i v e   o r   n e ga t i v e   o pi n i o s   a n d  i t   c a n  b e   t ha t   t h e   o pi ni o n   t h a t   e m e r ge s   i s   n e ut ra l   s o   t ha t   i t   b e c o m e s   a   de c i s i o n   s uppo rt   m a t e r i a l .   A s   a   pa rt   o f   t h e   s c i e n c e   t e xt   m i n i ng,   A S   i s   w i d e l y   us e d  t o   c l a s s i fy   a n   e xa m p l e   o f   t h e   da t a   t e xt   f r o m   v a ri o u s  s o ur c e s   a s   s h o r t   t e xt ,   e xa m pl e   s h o rt   s t o r i e s ,   a b s t ra c t   t e xt ,   n e w s ,   a r t i c l e s ,   w e bs i t e   i n f o r m a t i o n s ,   e t c   [15] .   N ow a da y s   t h e r e   a r e   t e c hni c s   l e a rni n g  m a c h i n e   m e t h o de   ha s   b e e n   us e d,   a s   N e u r a l   N e t w o r k ,   S uppo rt   V e c t o r   M a c hi n e ,   N a i v e   B a y e s ,   D e c i s i o n   T r e e ,   k - N e a r e s t   N e i g h b o ur s   a n d   B a y e s i a n  N e t w o r k  [16] .     In   t h i s   pa pe r ,   t h e   s e nt i m e nt   o f   s a t i s f i c a t i o n   a s s e s m e n t   f o r   c ul i na r y   foo d  i s   a ppl i e d  t o   a   c l a s s i f i c a t i o n  a l go ri t hm   t ha t   i s   N a i v e   B a y e s   (N B ).   N a i v e   B a y e s   (N B )  i s   a   o n e   of   g o o d  a l go r i t hm   i n   c l a s s i f i c a t i o n   a na l y s i s   s e n t i m e n t   a na l y s i s   [17 - 19].   O n   t h e   o t h e r   ha n d ,   t h e r e   a r e   pr o b l e m s   t ha t   o c c ur ,   na m e l y   t h e   e xi s t e n c e   of  pr o b l e m s   i n   t h e   d a t a   p r o c e s s i n g  p r o c e s s ,   o n e   o f   w h i c h   i s   t h e   w e i gh t   o f   pr o c e s s .   T h e   s e l e c t i o n   o f   a pp r o p r i a t e   w e i ght   v a l ue   i s   o n e   o f   t h e   ke y s   i n   t h e   l e a rni n g  p r o c e s s   c a rr i e d  o ut   by   t h e   a l go r i t hm   us e d  s o   t h a t   i t   i n f l ue n c e s   t h e   l e v e l   o f   a c c ur a c y   pr o duc e d.   S o m e   r e s e a r c h   r e l a t e d  o pt i m a l i z i ng  t h e   l e v e l   of   a c c ur a c y   c l a s s i f i c a t i o n   i n   t e xt   m i ni n g  p r e v i o us l y   c a rr i e d  o ut   by   r e s e a r c h e r s ,   a m o n g  o t h e rs ,   by   t h e   pr o c e s s   f e a t ur e   s e l e c t i o n   us i n g  s e v e r a l   o pt i m i z a t i o n   a l go r i t h m .   S o m e   r e s e a r c h e r s   c a r i e d  o ut   o pt i m i z a t i o n   t o   ov e r c o m e   t h e s e   pr o b l e m s   us i n g  P a rt i c l e   S w a r m   O p t i m i z a t i o n   (P S O )  [20 – 24 ] ,   ge n e t i c   a l go r i t hm   (G A )  [25 - 27] ,   i n f o rm a t i o n  ga i n   (IG )  [28] ,   G i ni   i nde x  [29]  a n d  o t h e r   a l go r i t hm s .   I n   t h e   ri g ht   s i de   t hi s   s o l ut i o n   i s   n o t   e n o ugh   t o m   p r o v i de   a   s i gn i f i c a n t   l e v e l   o f  a c c ur a c y   a n d   t h e   n e e d  f o r   o pt i m a t i o n.   B a s e d  o n   t h e   r e s e a r c h   t ha t   ha s   b e e n   do n e   be f o r e ,   t hi s   p a pe r   p u r po s e s   a   m o de l   w i t h   a   f e a t ur e   s e l e c t i o n   by   a ppl y i n g  2  o pt i m i z a t i o n   a l go ri t hm s ,   a r e   I n f o r m a t i o n   G a i n   a nd  G e n e t i c s   a l go r i t hm   w hi c h   i m p l e m e nt a t i o n   o n   N a i v e   B a y e s   m o de l   s o   t h a t   t h e   l e v e l   a c c ur a c y   of   c l a s s i f i c a t i o n   o n   s e nt i m e n   a s s e s m e n t   s a t i s f i ca t i o n   a n d   p r e s e n t a t i o n  m o r e   h i g h  p r e s e nt a t i o n   r e s ul t s .       2.   P R O P O S ED   M ETH O D   P r o po s e d  m e t h o d  i n   t hi s   pa pe r   i s   a   h y b r i d  f e a t u r e   s e l e c t i o n   m o de l   t ha t   us i n g  a n a l y s i s   s e n t i m e nt   f o r   c us t o m e r s   s a t i s f i c a t i o n  a s s e s m e nt   o f   c ul i n a r y   fo o d.   P r o po s e d   m o de l   a r e   i nt e gra t e d  b e t w e e n   I n f o r m a t i o n  G a i n  a n d  G e n e t i c   A l go ri t hm ,   t o   ge t   t h e   b e s t   r e s ul t   s o   t h e   i m pl e m e n t a t i o n   o n  S V M   a l go r i t h m ,   N B ,   k - N N   a n d   D e c i s i o n   T r e e .   E v a l u a t i o n   o f   pr o po s e d  m o de l   a s   s e e n   a t   t h e   F i gu r e   1,   c a rr i e d  o ut   w i t h   c o m pa ri n g  o f   m o de l s   t h a t   a f t e r   h a s   b e e n   a ppl i e d  IG   a n d  G A   m o de l s .   S i s t e m   v a l i d a t i o n   us e s   Cr o s s   k - F o l d  v a l i da t i o n,   w h i c h   i s   e xpe c t e d  t o   s h ow   t h e   b e s t   l e ve l   of  a c c ur a c y   o n   t h e   e xi s t i n g   m o de l   [30].   D a t a s e t   i n   t hi s   r e s e a r c h   di v i de d  i n   t w o  pa r t ,   t h e y   a r e   da t a   t ra i ni n g  a n d  d a t a   t e s t i n g ,   w h e r e   da t a   t r a i n i ng  us e d  t o   g e t   t h e   e xpe c t e d   m o d e l ,     w h i l e   da t a   t e s t i ng  us e d  t o   t e s t i ng  t h e   d a t a s e t ,   i s   t h e   m o de l   o bt a i n  a s   e xpe c t e d.   T h e   f i n a l   r e s ul t   o f   t h i s   s t udy   i s   t o   o b t a i n  t h e   b e s t   m o de l   w i t h  t h e   hi g h e s t   pe r f o r m a n c e   a nd   ha s   t h e   hi g h e s t   p r e s e n t a t i o n .       2 . 1 .       I n fo r m ati o n   G ai n   (I G )   In  t hi s   p a pe r ,   IG   a pp l y   a s   m e t o de   o n   t h e   m o de l .   T h i s   i s   n e e d  t o   c a rri e d  o ut   b e c a us e   IS   i s   o n e   o f   t h e   b e s t   a l go r i t h m   t h a t   c a n  b e   us e   f o r   f e a t ur e   s e l e c t i o n  [28] .   Ca l c ul a t i o n  o f   Inf or m at i on  G a i nt   i s   do n e   b y   us i n g   e qua t i o n :        ( ) =   − ∑ = 1 2 ( )   (1)     W i t h :   c :   n um b e r  o f   v a l ue s   i n  t h e   t a r ge t   a t ri b ut   ( num b e r   o f   c l a s s i f i c a t i o n  c l a s s e s )   pi :  n u m b e r   o f   s a m pl e   f o r   c l a s s   i        ( ) =   ∑ (  ) = 1        ( )   (2)     F o r   m e a s u r e   t h e   e f fe c t i v e n e s s   of   a n   a t t r i b ut e   i n   c l a s s i fy i n g   t he   da t a   c a l c ul a t e d  by   e qua t i o n   :       G a i n (A )   =   |   I n f o (D )  –   I n f o A (D )   (3)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   1 5 ,   N o .   1 ,  Ju ly   201 9   :     4 6 8   -   4 7 5   470       F i gu r e   1 .   P r o po s e d  m e t h o d  (   H y b r i d   IG   a n d   G A   )       3. 2 .       G e n e ti c   A l go r i th m   G e n e t i c   A l go ri t hm   (G A )  i s   a   s e a r c hi n g  m e t h o de   w h o s e   w o r k  pa t t e rn s   a r e   b a s e d  o n   t h e   p ri n c i pl e   o f  ge n e t i c   p r o c e s s   a n d  na t u ra l   s e l e c t i o n .   S e a r c h   p r o c e s s i n g  t h a t   do n e   by   G A   i s   a ppr o p r i a t e   w i t h   ge n e t i c   p r o c e s s   f r o m   b i o l o g y   o r ga ni s m s   t h a t   b a s e d  o n   a   e v o l ut i o n a r y   t h e o ry   [31].   T h i s   a l go r i t hm   us e d  t o   b e   a l t e rna t i v e   o n   de c i s i o n   o f   a   f e a t u r e   s e l e c t i o n   i n   o r de r  t o   ge t   t h e   m o de l   t h a t   i s   o pt i m a l   m o de l   [3 2].       3.   R ES EA R C H   M ET H O D   T h e   P r o po s e d  m o de l   i n   t h i s   s t udy   i s   a n   a r e a   c o n s i s t i n g   o f   s e v e r a l   m e t h o ds   w h i c h   i nt e g r a t e d  i nt o   a n  a l go ri t hm   t ha t   ha s   b e e n   de t e r m i n e d  b a s e d  o n   i t s   c a p a b i l i t i e s   a n d  s t r e n gt h.   T h e   s t e ps   t a ke n   t o   ge t   t h e   b e s t   m o de l   c o n s i s t   o f   s e v e r a l   s t a ge s ,   i n c l u di n g   t h e   p r o c e s s   of   pr o c e s s i n g  t h e   do c um e n t   p r o c e s s   da t a   w hi c h  c o n s i s t   of   t h e   w e i gh t i ng  t o ke ni s a t i o n   f i l t e ri n g  u n de r s t a n di ng  o f   t h e   a t t ri b ut e s   a n d  a p l i c a t i o n   o f   t h e   m o de l   a d n   t h e   l a s   pa r t   i s   da t a   v a l i da t i o n.     3. 1 .       D at as e t   an d   M at e r i al s   T h e   f i r s t   s t a ge   c a rri e d  o ut   i n   t h e   s e n t i m e n t   m o de l   a n a l y s i s   of  t h e   a s s e s m e nt   o f   c us t o m e r   s a t i s f i c a t i o n   i n   c ul i na r y   fo o d  i s   t h e   pr o c e s s   of   c o l l e c t i n g   d a t a s e t .   D a t a s e t   us e d  i n   t hi s   e xpe r i m e n t   a r e   da t a   t a ke n   o n e   of  s i t e s   w w w . t r i pa dv i s o r. c o m   t a ke n   du ri n g  t h e   pe ri o d  o f   da t a   c o l l e c t i o n   i n   2 0 17   a n d  20 18.   D a t a s e t   t a ke n   i s   t h e   t e xt   o f   o pi ni o n s   w r i t t e n   by   t h e   s i t e   v i s i t o r s   o n   f o o d  a n d  c ul i na r y   s t a l l s   f o un d  i n  T e ga l   c i t y ,   I n do n e s i a .   I n  t h e   pr o c e s s   c o l l e c t i n g   t hi s   da t a s e t ,   d a t a s e t   us e d  i s   l i m i t e d  o n l y   t o  I n do n e s i a n   t e xt   da t a .       3. 2 .       P r aP r o c e s s i n g   D a ta   In   t hi s   s t udy ,   t h e   pr e p r o c e s s i n g  da t a   c a rri e d  o ut   t o  ge t   i n p ut   da t a   t h a t   a pp r o p r i a t e   w i t h   p r o po s e d   m o de l .   In   t hi s   p r o c e s s   d o i n g  by   s o m e   s t e ps ,   o n e   of   t h e m   i s   t o ke n i z e d  w h e r e   i n   t h i s   p r o c e s s   do n e   b y   s e pa ra t a t i o n   o f   t e xt   da t a ,   t ha t   s e pa r a t e d  by   e a c h   s y l l a b l e   w i t h   a   s p a c e   s e pa r a t o r.   T h e   n e xt   s t e p  i s   do n e   by   t r a n s f o r m c a s e ,   i n   t hi s   s t e p,   t h e   e xi s t i n g  t e xt   da t a   i s   c h a nge d  a l l   i nt o   l ow e r c a s e   t e xt   da t a   w i t h   m i ni m a l   c ha r  i s = 4  a n d  m a x i m a l   c h a r   i s = 20 .   O n   t h i s   p r o c e s s ,   t h e   c l a s s   i s   a l r a dy   do n e ,   t ha t   i s ,   di s pl a y i n g  w o r d  t ha t   ha v e   e n t e r e d  y o u  a l r e a dy   w e l l   o r   n o t   i nt o   t h e   da t a   t ra i ni n g  m o de l   t j a t   h a s   b e e n   pr e pa r e d ,   o f   c o ur s e ,   t h e   da t a   us e d  fo r   s t o pw o r d  i s   In do n e s i a n   w o r ds .   I n   t hi s   s t e p  doe s n o t   do  pr o c e s s   S t e m m i n g ,   t h a t   i s   c h a nge   e ve r y   w o r d  w h i c h  c o n s i s t   p r e f i x  a nd  s uf f i x  a r e   b a s i c   w o r ds .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       O pi ni on   m i ni ng   on   c u l i nar y   f oo d  c us t om e r   s at i s f a c t i on  us i ng   naï v e   ba y e s   b as e d - on…   ( O m an  Som ant r i )   471   3. 3 .      We i gh ti n g   TF - IDF   T h i s   s t e p  c a rri e d  o ut   t o   ge t   a   w e i ght   v a l ue   o b t a i n e d  o n  e a c h   f e a t u r e .   A t   t h i s   s t e ps   w e   gi v e   w e i gh t i n g   us i n g  t e rm   pa t t e rn s   f r e que n c y   o r   a m o u n t   t e r m   i n  e v e r y   doc u m e nt s ,   a nd  i n v e r s e   do c um e n t   f r e que n c y   o r   i n v e r s   f r o m   a m o unt   do c um e n t s   i n  t h e   t e rm .   W e i gt hi n g   p r o c e s s   i n  e ve r y   t e r m   i n  t hi s   s t e p   us e   T e rm   F r e que n c y - In v e r s   D o c um e n t   F r e que n c y   (T F - ID F )   m e t h o d  [33] .     , =  ,   l o g ( )   (4)     w h e r e ,   tf ij   =   n u m b e r   o f   o c c ur e n c e s   of   i   i n  j   df i   =   n u m b e r   o f   do c um e n t s   c o n t a i ni n g   i   N   =   t o t a l   num b e r  o f   doc um e n t s       4.   R ES U LTS   A ND  DISCUSSIO N   T o   ge t   t h e   b e s t   e xpe r i m e n t a l   r e s ul t   n e e d  ha r dw a r e   a n d  s o f t w a r e   t h a t   a c c o r da n c e   w i t h   i s   e xpe c t e d,   t h i s   r e s e a r c h   us e   s o f t w a r e   R a pi d m i n e r  w i t h   o pe ra t i ng  s y s t e m   w i n do w s   7,   p r o c e s s o r   s y s t e m   In t e l   Co r e   i % ,     a n d  4  G B   m e m o r y .   E xpe ri m e n t   w e r e   c a rri e d   o ut   by   a ppl y i n g   pr o po s e d  m o de l   i n t o   s e ve a l   a l go ri t hm   i n c l udi ng  S uppo r t   V e c t o r   M a c h i n e   (S V M ),   N a ï v e   B a y e s   (N B ),   K - N e a r e s t   N e i gh b o r s   (K - N N ),   da n   D e c i s i o n   T r e e   (D T ).   E xpe r i m e nt   w a s   c a rri e d  o ut   us i ng  a   h y b r i d  m o de l   p r o po s e d,   na m e l y   f e a t ur e   s e l e c t i o n   us i n g  I n f o rm a t i o n  G a i n   (IG )  a nd  G e n e t i c   A l go ri t hm   (G A ) .       4 . 1 .       C l as s i c a l   M o d e l   T h e   r e s ul t   i n   t h i s   h y b r y d  m o de l ,   I n f o r m a t i o n  G a i n  ( IG )   i s   c o m b a i n i ng  w i t h   s e v e r a l   a l go r i t hm   m o de l   na m e l y   S uppo r t   V e c t o r   M a c hi n e   (S V M - IG ),   N a ï v e   B a y e s   (N B - IG ),   K - N e a r e s t   N e i gh b o r s   ( k - NN - IG ) ,     da n   D e c i s i o n   T r e e   (D T - IG ).   I n  t hi s   e xpe r i m e n t   s e v e r a l   m o de l s   w e r e   pr o duc e d  w h i c h   ha d  de f f e r e n t   l e v e l s   of  a c c ur a c y   f r o m   e a c h   o t h e r .   A t   T a b l e   1,   c a n   b e   s e e n   r e s ul t   t h e   m o de l   w h i c h   ge t   by   us i n g  s e ve r a l   a l go ri t hm   m o de l   f r e que nt l y   us e d.   O n  t hi s   m o de l   us i n g   t w o   v a l i da t i o n  m o de l ,   t h e y   a r e   k - F o l d  10   a n d   k - F o l d  5 ,   s o   t ha t   i t   c a n  s h o w   t h e   d i f fe r e n c e s   w i t h   t h e   a c c u r a c y   s o m e   e xi s t i n g   m o de l s .       T a b l e   1 .   T h e   R e s ul t   Co m p a r i ng  A c c ura c y   A l go r i t h m   M o d e l   V a l i d a t i o n   k - F o l d = 1 0   k - F o l d = 5   S V M   6 9 . 3 6 %   6 9 . 1 7 %   D e c i s i o n   T re e   7 4 . 8 7 %   7 3 . 2 9 %   N a ï v e   Ba y e s   6 8 . 7 2 %   7 3 . 2 6 %           T a b l e   2 .   T h e   R e s ul t   A c c ura c y   SVM - IG + G A   k e rn e l   V a l i d a t i o n   k - F o l d = 1 0   k - F o l d = 8   k - F o l d = 6   k - F o l d = 4   k - F o l d = 2   d o t   7 4 . 2 3 %   7 4 . 9 0 %   7 5 . 6 1 %   7 4 . 8 2 %   7 7 . 2 1 %   ra d i a l   7 7 . 1 2 %   7 7 . 1 9 %   7 8 . 0 3 %   7 7 . 9 2 %   7 4 . 8 1 %   p o l y n o m i a l   7 4 . 6 8 %   7 3 . 3 3 %   7 4 . 7 8 %   7 4 . 0 9 %   7 4 . 8 0 %             F i gu r e   2 .   R e s ul t   o f   c o m pa ra t i v e   m o de l           F i gu r e   3 .   E f fe c t s   of   s e l e c t i ng  d i f f e r e n t   s w i t c h i n g   u n de r  d y n a m i c   c o n d i t i o n       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   1 5 ,   N o .   1 ,  Ju ly   201 9   :     4 6 8   -   4 7 5   472   A t   T a b l e   1  s h o w s   t h e   l e ve l   a c c ur a c y   f r o m   e ve r y   e xi s t i n g  m o de l   a n d  ha v e   di ff e r e n t   r e s ul t .   S V M   m o de l   ha s   t h e   h i g h e s t   a c c u r a c y   69, 36%  by   us i ng  k - F o l d  5 ,   b ut   D e c i s i o n   T r e e   h a s   t h e   l e v e l   a c c ura c y   74. 87% .   D i f fe r e n t   f r o m   t ha t   p r o duc e d  by   N a i v e   B a y e s ,   t h i s   m o de l   h a s   l e v e l   a c c ur a c y   73, 26%  a l m o s t   s a m e   a s   i t s   a c c ur a c y   w i t h   D e c i s i o n   T r e e   m o de l .   T h e   v i s ua l   de s c r i p t i o n   o f   t h e   r e s ul t   o f   a n a l y s i s   m o d e l   s h o w n   a t   F i gu r e   2,   s h o w s   t ha t   t h e   hi g h e s t   i s   ge n e r a t e d  by   t h e   D e c i s i o n   T r e e   m o de l .     4 . 2 .       S u p p o r t  V e c to r   M a c h i n e   (S V M )  an d   H yb r i d   M o d e l   P r o po s e d  m o de l   i n   t h i s   p a pe r   a r e   h y b r y d   fe a t ur e   s e l e c t i o n   m o de l   t ha t   a p pl i e d  o n   e xi s t i ng  da t a s e t ,   na m e l y   IG   a n d  G A .   T o   ob t a i n   a n o t h e r   l e v e l   a c c ur a c y   v a l ue ,   e xpe r i m e nt   o f   fe a t u r e   s e l e c t i o n   w a s   c a r ri e d  o ut   us i n g  G A .   P r o c e s s   G A   w a s   a ppl i e d  o n   s e ve r a l   e xi s t i n g  m o de l ,   a s   S V M ,   N a i v e   B a y e s ,   K - N N   a n d  D e c i s i o n   T r e e .   O n   t hi s   s t a ge   IG   s t i l l   us e d,   e xpe c t e d  c a n   b e   i n c r e a s e   t h e   l e ve l   a c c ur a c y .   F o r   f i r s t   s t a ge   c a rri e d  o ut   t o  a ppl i e d  e xpe r i m e n t   G A   i nt o   S V M   a nd  IG   o r   c a n   b e   na m e l y   m o de l   (S V M - IG + G A ),   a n d  t h e   r e s ul t   c a n   b e   s h o w n   i n   T a b l e   2.   T h e   e xpe r i m e n t a l   r e s ul t   s h o w ,   t ha t   S V M   by   a ppl i e d  h y b r i d  IG   a n d  G A   m o de l   i n   T a b l e   2,   t h e   hi g h e s t   a c c ura c y   l e ve l   i s   78, 03% .   R e s ul t   of   T h e   b e s t   m ode l   w a s   a p pl i e d  us i n g  k - F o l d  6  a nd  ke rn e l   r a d i a l   t y p e .   In   t h e   o t h e r   s i de ,   s h o w n   t h e   r e s ul t   o f   h i g h e s t   a c c u ra c y   l e v e l   w a s   a ppl i e d  do t   ke rn e l   t y p e   w i t h  t h e   a c c ur a c y   w a s   77. 21 %  a d n  k - F o l d  2 .   F u rt h e r,   s h o w n   a t   T a b l e   2  f o r   S V M   b y   us i n g  po l y n o m i a l   ke rn e l   t y pe   h a s   r e s ul t   t h e   h i g h e s t   l e v e l   a c c ur a c y   w a s   74. 80%  w i t h   k - F o l d  2.   B a s e d  o n   t h e   r e s ul t   f r o m   t h e   e xpe r i m e n t   w a s   ge t   de s c r i pt i o n   s h o w n   a t   F i gu r e   3.     4 . 3 .      N a ï v e   B a ye s   (N B )  an d   H yb r i d   M o d e l   T h e   r e s ul t   e xpe r i m e n t a l   w e r e   us i n g   N a i v e   B a y e s   a l go r i t h m   ( N B )  by   a ppl i e d  c o m b i na t i o n   IG   a n d   G A   (N B - IG + G A ).   A t   t hi s   m o de l ,   us i n g   G A   w a s   a   p a r t   o f   fe a t ur e   s e l e c t i o n   i n   o r de r  t o   ge t   v a l ue   w i t h  t h e   b e s t   l e v e l   a c c ur a c y .   T h e   c o m b i n a t i o n   r e s ul t   w a s   s h o w n   a t   T a b l e   3,   s h o w n   w a s   t h e   p r o po s e d  m o d e l   i n c r e s i n g  a   go o d   l e v e l   a c c ur a c y .       T a b l e   3 .   T h e   a c c u r a c y   r e s ul t   NB - IG + G A   S a m p l i n g   V a l i d a t i o n   k - F o l d = 1 0   k - F o l d = 8   k - F o l d = 6   k - F o l d = 4   k - F o l d = 2   l i n e a r   8 4 . 9 4 %   8 5 . 1 6 %   9 2 . 9 3 %   8 9 . 6 9 %   6 7 . 4 7 %   s h u ffl e d   7 8 . 1 4 %   7 7 . 1 4 %   7 7 . 8 9 %   7 6 . 4 6 %   7 7 . 1 9 %   s t a t i f i e d   7 6 . 4 7 %   7 7 . 8 6 %   7 5 . 5 4 %   7 7 . 9 2 %   7 7 . 9 9 %       A t   T a b l e   3  s h ow   t h e   N B - IG + G A   m o d e l ,   t h e   l e v e l   of   a c c ur a c y   pr o duc e s   h a s   i n c r e a s e d  s i gni f i c a nt l y .   T h e   a c c ura c y   r e s ul t   us i ng  k - F o l d  6  ha d  t h e   b e s t   l e v e l   a c c ur a c y ,   w a s   92. 93%  by   us i n g  l i n e a r   s a m p l i n g .     A t   T a b l e   3   s h o w n   t h e   r e s ul t   a c c ura c y   by   us i n g  s h uf f l e d   s a m p l i n g  a n d  s t ra t i f i e d  s t i l l   l o w e r   t ha n   l i n e a r  s a m pl i n g ,   i f   s h o w n   t h e   r e s ul t   s t i l l   l o w .   In   de t a i l   t h e   m o de l   re s ul t s   a r e   di s p l a y e d  a t   F i gu r e   4.   F i gu r e   4  s h o w n   t h e   m o de l   N B - IG + G A   by   us i n g  l i n e a r   s a m pl i n g  ha s   t h e   l e ve l   a c c ur a c y   m o r e   b e t t e r   t h a n  o t h e r s ,   t hi s   i s   s e e n  e ve n   t h o ug h   t h e   l o w e s t   v a l ue   of   a c c ur a c y   ob t a i n e d  o n   k - F o l d  2  i s   67 . 47%  b ut   o n   t h e   o t h e r   ha n d  o b t a i n s   t h e   hi g h e s t   l e v e l   of   a c c ur a c y   c o m pa r e d   t o   o t h e r  m o de l s .           F i gu r e   4 .   Co m p a r i ng  t h e   r e s ul t   a c c ur a c y   by   u s i n g   N a i v e   B a y e s         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       O pi ni on   m i ni ng   on   c u l i nar y   f oo d  c us t om e r   s at i s f a c t i on  us i ng   naï v e   ba y e s   b as e d - on…   ( O m an  Som ant r i )   473   4 . 4 .      K - N e ar e s t  N e i gh b o r s   ( K - N N )  an d   H yb r i d   M o d e l   T h e   n e xt   e xpe r i m e nt   i s   t o   a pp l y   t h e   G A   f e a t ur e   s e l e c t i o n   by   us i n g  IG   o n   K - N N   a l go r i t hm .   I n   t h i s   m o de l ,   h y b r y d  IG + G A   m o de l   i nt o   K - N N   s h o w i n g   t h e   e xpe r i m e nt a l   r e s ul t   i n   T a b l e   4 .   T h e   r e s ul t   a c c ura c y   ob t a i n s   a s   s h o w n   i n   T a b l e   4  a n d  F i gu r e   5,   s h o w s   t h e   hi g h e s t   l e v e l   o f  a c c ur a c y   us i n g  pa ra m e t e r s   k(o pt i m a l ) = 1 ,   w h e r e   us i n g  l i n e a r   s a m pl i n g  pr o duc e d  a n   a c c u r a c y   74, 10%  a d n   77. 8 8%  b y   s uff e d  s a m pl i n g .   D i f fe r e nt   f r o m   t h e   r e s ul t   h a s   b e e n   a ppl i e d  by   s t a t i f i e d  s a m pl i n g ,   t h e   hi g h e s t   l e v e l   a c c ur a c y   ha s   b e e n   o b t a i n   77. 18%   b ut   by   us i ng  k   (o pt i m a l )= 2.         T a b l e   4 .   T h e   a c c u r a c y   r e s ul t   KNN - IG + G A   k  (O p t i m a l )   S a m p l e   l i n e a r   s h u ffl e d   s t a t i f i e d   k = 1   7 4 . 1 0 %   7 7 . 8 8 %   7 5 . 0 0 %   k = 2   7 3 . 9 7 %   7 6 . 3 5 %   7 7 . 1 8 %   k = 3   7 3 . 9 1 %   7 7 . 1 2 %   7 6 . 5 4 %   k = 4   7 2 . 3 1 %   7 6 . 2 8 %   7 5 . 8 3 %   k = 5   7 3 . 1 4 %   7 7 . 3 7 %   7 7 . 3 7 %   k = 6   7 2 . 4 4 %   7 6 . 5 4 %   7 6 . 3 5 %   k = 7   7 2 . 5 0 %   7 5 . 9 0 %   7 5 . 6 4 %   k = 8   7 0 . 9 0 %   7 5 . 5 8 %   7 5 . 7 7 %   k = 9   7 0 . 8 3 %   7 4 . 9 4 %   7 4 . 1 7 %   K = 1 0   6 8 . 4 6 %   7 4 . 9 4 %   7 4 . 9 4 %         F i gu r e   5 .   T h e   r e s ul t   a c c ur a c y   by   u s i n g   K - N N   &   h y b r i d  M o de l       T a b l e   5 .   T h e   a c c u r a c y   r e s ul t   by   D e c i s i o n   T r e e   w i t h   IG + G A   Cri t e ri o n   S a m p l e   l i n e a r   s h u ffl e d   s t a t i f i e d   g a i n _ ra t i o   7 6 . 1 5 %   7 7 . 3 1 %   7 7 . 3 7 %   i n fo r m a t i o n _ g a i n   7 4 . 6 8 %   7 2 . 3 1 %   7 3 . 2 7 %   g i n i _ i n d e x   7 3 . 9 1 %   7 4 . 9 4 %   7 4 . 8 7 %   a c c u ra c y   7 3 . 1 4 %   7 7 . 1 2 %   7 7 . 3 1 %         T a b l e   6 .  R e s ul t   o f   IG   M o de l   de nga n  G A   M o d e l   A c c u ra c y   S V M - I G + G A   7 8 . 0 3 %   NB - I G + G A   9 2 . 9 3 %   K - NN - IG + G A   7 7 . 8 8 %   D e c i s i o n   T re e - IG + G A   7 7 . 3 7 %             F i gu r e   6 .   T h e   a c c u r a c y   r e s ul t   by   DT - IG + G A           F i gu r e   7 .   T h e   r e s ul t s   l e v e l   o f   a c c ur a c y   i n  e a c h   m o de l       4 . 5 .      D e c i s i o n   Tr e e   (D T)   an d   H yb r i d   M o d e l   B a s e d  o n   D e c i s o n   T r e e   m o de l   a l go r i t hm   f e a t ur e   s e l e c t i o n   a ppl y   IG   a n d  G A ,   t h e   e xpe r i m e n t   c a rr i e d   o ut   a t   s e e n   i n   T a b l e   5.   C ri t e r i o n   p a r a m a t e r s   ha s   b e e n   us e d  on   D T   p r o duc e d  di f fe r e n   l e v e l   of   a c c ur a c y ,   s o   t h a t   t h e   r i g ht   s e l e c t i o n   p a ra m a t e r   m us t   b e   do n e .   I n  T a b l e   5  c a n   b e   s e e n   t h e   a c c u r a c y   r e s ul t   by   c o m b a i n i ng   b a s e d  o n   c r i t e ri o n   p a r a m a t e r s   w i t h   e xi s t i n g  m o de l .   By   us i n g  ga i n _ ra t i o   pa ra m a t e r s ,   t h e   h i g h e s t   l e v e l   of   a c c ur a c y   i s   77. 37 %.   I n   t h e   o t h e r   s i de ,   t h e   l o w s e t   l e ve l   of   a c c ur a c y   w a s   o b t a i n e d  by   i n f o r m a t i o n_ga i n t   c r i t e ri o n   i s   72. 31 %.   F i gu r e   6  c a n   b e   s e e n   de s c r i pt i o n   t h e   r e s ul t   e xpe ri m t a l   by   us i n g  D T - IG + G A   a n d  a l s o   c a n   be   s e e n   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   1 5 ,   N o .   1 ,  Ju ly   201 9   :     4 6 8   -   4 7 5   474   hi g h e s t   l e v e l   o f   a c c ur a c y   w a s   o b t a i n e d  b y   pa r a m e t e r  c r i t e r i o n = a c c u r a c y   a n d   ga i n _ ra t i o .   I n   t h i s   s e c t i o n ,   i t   i s   e xpl a i n e d  t h e   r e s ul t s   o f   r e s e a r c h   a nd  a t   t h e   s a m e   t i m e   i s   gi v e n   t h e   c o m pr e h e n s i v e   di s c us s i o n .   R e s ul t s   c a n   b e   pr e s e nt e d  i n   f i gu r e s ,   g r a p h s ,   t a b l e s   a n d   o t h e r s   t ha t   m a ke   t h e   r e a de r   u nde r s t a n d   e a s i l y   [2],   [5] .   T h e   di s c us s i o n  c a n  b e   m a de   i n  s e v e r a l   s ub - c ha pt e r s .       5.   C O N C LU S I O N   V a r i o us   ki n ds   o f   e f fo r t s   i n   i m p r o v i n g   a c c u r a c y   b a s e d  o n   t he   r e s ul t s   o f   e xpe r i m e n t s   t h a t   ha v e   be e n   do n e ,   f e a t ur e   s e l e c t i o n   i s   o n e   of  w a y   c a n   b e   us e d.   In t e gra t e d  b e t w e e n   In f o r m a t i o n   G a i n   a n d  G e n e t i c   A l go r i t h m   ha s   b e e n   gi v e   t h e   s a t i s fy i n g  r e s ul t s .   F e a t u r e   s e l e c t i o n   by   us i n g  G a i n   I n f o r m a t i o n   a n d  G e n e t i c   A l go r i t h m   w a s   a pp l i e d  i n t o   N a i v e   B a y e s   i n   t hi s   p a pe r   i s   t h e   p r o po s e d  m o de l ,   t ha t   c a n  g i v e   t h e   b e s t   l e v e l   a c c ur a c y   i s   92. 93% .   I n  t h e   n e xt   s t udy ,   gi v i n g  t h e   a pp r o p r i a t e   w e i gh t   v a l ue   t o   t h e   m o de l   t ha t   w i l l   b e   us e d  a s   l e a rn i ng  i s   ve r y   i n f l ue nt i a l   o n   t h e   l e v e l   of  a c c ur a c y   t h a t   i s   p ro duc e d,   s o  t h e r e   n e e ds   t o  b e   a n   e ff o r t   i n   s e l e c t i ng  t h e   b e s t   w e i gh t .   F u r t hu r ,   o n   p r e p r o c e s s i n g  p r o c e s s   t e xt   da t a   t o   t hi s   r e s e a r c h   di d  n o t   do   s t e e m i ng  p r o c e s s ,     s o  i n f l ue n c e   t h e   r e s ul t   ha s   b e e n   r e a c h   w a s   n o t   m a xi m a l .   In   s ub s e que n t   s t u di e s   n e e d  e ffo r t   t o   i n c r e a s e   a c c ur a c y   m o r e   b e t t e r   t h a n  b e fo r e ,   s pe c i a l l y   i n  s t e e m i n g   p r o c e s s   fo r   I n do n e s i a n   t e xt .       A C K N O WL ED G E M EN TS   T h e   a ut h o r s   w o ul d  l i ke   t o   t h a nk s   t h e   D i r e kt o r a t   J e n de r a l   P e n gua t a n  R i s e t   da n   P e n ge m b a n ga n  K e m e nr i s t e k  D IK T I  I n do n e s i a   w a s   f un di ng  p r o v i de d  t hr o ug h   t h e   “ P e n e l i t i a n   D o s e n   P e m ul a   (P D P )”   s c h e m e   i n   2 018.       R EF ER EN C ES   [ 1]   A .   M uha m m a d ,   N .   W i r a t ung a ,   a nd  R .   L o t hi a n ,   “ C o nt e x t ua l   s e n t i m e nt   a na l y s i s   f o r   s oc i a l   m e di a   g e nr e s , ”   K now l e dge - B as e d  Sy s t . ,   v o l .   108 ,   pp .   92 – 1 01 ,   2 016 .   [ 2]   W .   F a n  a nd  M .   D .   G o r do n,   “ T he   P o w e r   o f   S oc i a l   M e d i a   A na l y t i c s   H o w   t o   us e ,   a nd   i nf l ue nc e ,   c o ns um e r   s o c i a l   c om m uni c a t i o ns   t o   i m pr o v e   bu s i ne s s   pe r f o r m a nc e ,   r e p ut a t i o n,   a nd   pr o f i t , ”   C om m un .   A c m ,   v o l .   5 7,   no .   6 ,   2 014 .   [ 3]   A .   R e y e s   a nd  P .   R o s s o ,   “ M a k i ng   o bj e c t i v e   de c i s i o ns   f r o m   s ubj e c t i v e   da t a :   D e t e c t i ng   i r o n y   i n  c us t o m e r   r e v i e w s , ”   D e c i s .   Su ppo r t   Sy s t . ,   v o l .   53 ,   no .   4 ,   pp .   754 – 760 ,   2012 .   [ 4]   C .   B uc ur ,   “ U s i ng   O pi n i o n  M i ni ng   T e c hni q ue s   i n   T o ur i s m , ”   P r oc e di a  E c o n.   F i n anc . ,   v o l .   23 ,   no .   O c t o be r   20 14,     pp.   16 66 – 1 673 ,   2015 .   [ 5]   M .   N .   I nj a da t ,   F .   S a l o ,   a n d  A .   B .   N a s s i f ,   “ D a t a   m i n i ng   t e c hn i qu e s   i n  s o c i a l   m e d i a :   A   s ur v e y , ”   N e ur oc om pu t i ng ,  v o l .   214 ,   pp.   6 54 – 6 70 ,   2 016 .   [ 6]   A .   S .   H .   B a s a r i ,   B .   H us s i n ,   I .   G .   P .   A na nt a ,   a nd  J .   Z e ni a r j a ,   “ O p i ni o n  m i ni ng   o f   m ov i e   r e v i e w   us i ng   hy br i d  m e t ho d   o f   s uppo r t   v e c t o r   m a c hi ne   a nd   pa r t i c l e   s w a r m   o p t i m i z a t i o n , ”   P r oc e di a   E ng . ,   v o l .   53 ,   pp.   4 53 – 4 62,   2 013 .   [ 7]   A .   T r i pa t hy ,   A .   A g r a w a l ,   a nd  S .   K .   R a t h ,   “ C l a s s i f i c a t i o n  o f   S e nt i m e n t a l   R e v i e w s   U s i ng   M a c hi ne   L e a r ni ng   T e c hni qu e s , ”   P r oc e di a   C om p ut .   Sc i . ,   v o l .   57 ,   pp .   821 – 829 ,   2015 .   [ 8]   N .   G e nc - N a y e bi   a nd  A .   A br a n,   “ A   s y s t e m a t i c   l i t e r a t ur e   r e v i e w :   O p i ni o n  m i n i ng   s t udi e s   f r o m   m o bi l e   a p p  s t o r e   us e r   r e v i e w s , ”   J .   Sy s t .   So f t w . ,   v o l .   125 ,   pp .   2 07 – 2 19 ,   2 017 .   [ 9]   D .   G r ä bne r a   a nd   M .   Z a nk e r b ,   “ C l a s s i f i c a t i o n  o f   c us t o m e r   r e v i e w s   ba s e d  o n  s e nt i m e n t   a na l y s i s . , ”   T e c h nol .   T our .   p .   12,   20 12.   [ 10]   Y .   H .   H u ,   Y .   L .   C he n ,   a nd   H .   L .   C ho u,   “ O p i n i o n  m i n i ng   f r o m   o nl i n e   ho t e l   r e v i e w s   –   A   t e xt   s um m a r i z a t i o n  a ppr o a c h, ”   I n f .   P r oc e s s .   M a nag . ,   v o l .   53,   no .   2 ,   pp .   4 36 – 4 49 ,   2 017 .   [ 11]   Y .   H .   H u   a n d  K .   C h e n ,   “ P r e di c t i ng   ho t e l   r e v i e w   he l pf u l ne s s :   T he   i m pa c t   o f   r e v i e w   v i s i b i l i t y ,   a nd  i n t e r a c t i o n  be t w e e n   ho t e l   s t a r s   a nd   r e v i e w   r a t i ng s , ”   I nt .   J .   I n f .   M ana ge . ,   v o l .   3 6 ,   no .   6 ,   pp .   929 – 944 ,   2016 .   [ 12]   D .   M .   E .   D .   M .   H us s e i n,   “ A   s ur v e y   o n   s e nt i m e n t   a na l y s i s   c ha l l e ng e s , ”   J .   K i n g  Saud  U n i v .   -   E ng .   Sc i . ,   v o l .   30,   no .   4,   pp.   33 0 – 33 8,   20 18.   [ 13]   K .   R a v i   a nd  V .   R a v i ,   A   s u r v e y   on  opi ni on  m i n i ng  an d  s e nt i m e nt   anal y s i s :   T a s k s ,   app r oa c he s   and  app l i c a t i o ns ,    v o l .   89,   no .   J une   20 15.   E l s e v i e r   B . V . ,   2 015 .   [ 14]   B .   L i u ,   Se nt i m e n t   A nal y s i s   an d  S ubj e c t i v i t y ,   2nd   e d.   H a n dbo o k  o f   na t u r a l   l a ng ua g e   pr o c e s s i ng ,   2010 .   [ 15]   E .   H a ddi ,   X .   L i u ,   a nd  Y .   S h i ,   “ T h e   r o l e   o f   t e x t   p r e - p r o c e s s i ng   i n  s e nt i m e n t   a na l y s i s , ”   P r o c e di a  C om pu t .   Sc i . ,    v o l .   17,   p p.   26 – 32 ,   2013 .   [ 16]   M .   V .   M ä n t y l ä ,   D .   G r a z i o t i n ,   a nd  M .   K uu t i l a ,   “ T he   e v o l ut i o n  o f   s e nt i m e n t   a na l y s i s — A   r e v i e w   o f   r e s e a r c h  t o pi c s ,   v e nue s ,   a nd   t o p  c i t e d   p a pe r s , ”   C om p ut .   Sc i .   R e v . ,   v o l .   27 ,   pp .   16 – 3 2 ,   2018 .   [ 17]   Z .   E .   R a s j i d  a nd  R .   S e t i a w a n,   “ P e r f o r m a nc e   C o m pa r i s o n  a nd  O pt i m i z a t i o n  o f   T e xt   D oc um e nt   C l a s s i f i c a t i o n  us i ng   k - N N   a nd   N a ï v e   B a y e s   C l a s s i f i c a t i o n  T e c hni q ue s , ”   P r oc e di a  C om p ut .   S c i . ,   v o l .   116 ,   pp .   107 – 112 ,   2017 .   [ 18]   G .   F e ng ,   J .   G uo ,   B . - Y .   J i ng ,   a nd  T .   S u n,   “ F e a t ur e   s ub s e t   s e l e c t i o n  us i ng   na i v e   B a y e s   f o r   t e xt   c l a s s i f i c a t i o n, ”   P at t e r n  R e c og ni t .   L e t t . ,   v o l .   6 5,   pp .   109 – 115 ,   201 5.   [ 19]   A .   M c C a l l um   a nd  K .   N i g a m ,   “ A   C o m pa r i s o n  o f   E v e nt   M o de l s   f o r   N a i v e   B a y e s   T e xt   C l a s s i f i c a t i o n , ”   A A A I / I C M L - 98  W or k .   L e ar n.   T e x t   C a t e g. ,   p p.   4 1 – 48 ,   199 8.   [ 20]   S .   P .   R a j a m o ha n a   a nd  K .   U m a m a he s w a r i ,   “ H y br i d  a pp r o a c h  of   i m pr o v e d  bi na r y   pa r t i c l e   s w a r m   o pt i m i z a t i o n  a n d  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       O pi ni on   m i ni ng   on   c u l i nar y   f oo d  c us t om e r   s at i s f a c t i on  us i ng   naï v e   ba y e s   b as e d - on…   ( O m an  Som ant r i )   475   s huf f l e d   f r o g   l e a p i ng   f o r   f e a t u r e   s e l e c t i o n, ”   C om p ut .   E l e c t r .   E ng. ,   v o l .   6 7,   pp .   497 – 508 ,   201 8.   [ 21]   Y .   J i n ,   W .   X i o ng ,   a nd  C .   W a ng ,   “ F e a t u r e   S e l e c t i o n  f o r   C hi ne s e   T e xt   C a t e g o r i z a t i o n  B a s e d  o n  I m pr o v e d  P a r t i c l e   S w a r m   O pt i m i z a t i o n, ”   N a t .   L ang .   P r o c e s s .   K now l .   E ng . ,   pp .   1 – 6 ,   2 010.   [ 22]   B .   M .   Z a hr a n  a nd  G .   K a n a a n ,   “ T e x t   F e a t u r e   S e l e c t i o n  us i ng   P a r t i c l e   S w a r m   O p t i m i z a t i o n  A l go r i t hm , ”   W or l d  A p pl .   Sc i .   J ou r na l Spe c i al   I s s ue   C om pu t .   I T ,   v o l .   7,   pp .   69 – 74 ,   2 009 .   [ 23]   Y .   L i u,   G .   W a ng ,   H .   C he n ,   H .   D o ng ,   X .   Z h u,   a nd  S .   W a ng ,   “ A n  i m pr o v e d  pa r t i c l e   s w a r m   o pt i m i z a t i o n  f o r   f e a t u r e   s e l e c t i o n, ”   J .   B i on i c   E ng . ,   v o l .   8,   no .   2 ,   pp.   1 91 – 2 00,   2 011 .   [ 24]   B .   X u e ,   M .   Z ha ng ,   S .   M e m be r ,   a n d  W .   N .   B r o w ne ,   “ P a r t i c l e   S w a r m   O p t i m i z a t i o n  f o r   F e a t u r e   S e l e c t i o n  i n   C l a s s i f i c a t i o n  :   A   M u l t i - O bj e c t i v e   A ppr o a c h, ”   pp .   1 – 1 6,   20 12 .   [ 25]   J .   V i r m a n i ,   V .   K um a r ,   N .   K a l r a ,   a n d  N .   K h a nde l w a l ,   “ S V M - ba s e d   c ha r a c t e r i z a t i o n  o f   l i v e r   u l t r a s o und  i m a g e s   us i ng   w a v e l e t   p a c ke t   t e x t ur e   de s c r i p t o r s , ”   J .   D i gi t .   I m ag i ng ,   v o l .   26 ,   no .   3 ,   pp.   5 30 – 5 43,   2 013 .   [ 26]   S .   L e i ,   “ A   F e a t ur e   S e l e c t i o n  M e t ho d  B a s e d  o n  I nf o r m a t i o n  G a i n  a nd  G e n e t i c   A l g o r i t hm , ”   20 12  I n t .   C on f .   C om p ut .   Sc i .   E l e c t r on .   E ng . ,   p p.   35 5 – 35 8,   20 12.   [ 27]   A .   K .   U y s a l   a nd  S .   G un a l ,   “ T e xt   c l a s s i f i c a t i o n  us i ng   g e ne t i c   a l g o r i t hm   o r i e nt e d  l a t e n t   s e m a n t i c   f e a t ur e s , ”   E x pe r t   Sy s t .   A pp l . ,   v o l .   41,   no .   13 ,   pp .   5938 – 594 7,   20 14.   [ 28]   A .   K .   U y s a l   a nd  S .   G una l ,   “ A   nov e l   pr o ba b i l i s t i c   f e a t ur e   s e l e c t i o n  m e t ho d  f o r   t e xt   c l a s s i f i c a t i o n, ”   K now l e dge - B as e d  S y s t . ,   v o l .   36 ,   pp .   226 – 235 ,   2012 .   [ 29]   A .   S .   M a n e k ,   P .   D .   S h e noy ,   a nd   M .   C .   M .   V .   K .   R ,   “ A s pe c t   t e r m   e xt r a c t i o n  f o r   s e n t i m e nt   a n a l y s i s   i n  l a r g e   m o v i e   r e v i e w s   u s i ng   G i n i   I nde x   f e a t ur e   s e l e c t i o n   m e t ho d  a n d  S V M   c l a s s i f i e r , ”   W or l d   W i de   W e b ,   2016 .   [ 30]   T .   S .   W i e ns ,   B .   C .   D a l e ,   M .   S .   B oy c e ,   a nd  G .   P .   K e r s ha w ,   “ T h r e e   w a y   k - f o l d  c r o s s - v a l i da t i o n  o f   r e s o ur c e   s e l e c t i o n   f unc t i o ns , ”   E c ol .   M ode l l . ,   v o l .   212 ,   no .   3 – 4 ,   pp .   2 44 – 2 55 ,   2 008 .   [ 31]   R .   H a up t   a nd   S .   H a up t ,   “ T h e   bi na r y   g e ne t i c   a l g o r i t hm , ”   P r a c t .   G e n e t .   A l go r i t hm s ,   Se c on d  … ,   p p.   27 – 50 ,   1998 .   [ 32]   T .   W e i s e ,   “ G l o ba l   O p t i m i z a t i o n  A l g o r i t hm s   -   T he o r y   a nd  A ppl i c a t i o n, ”   2 007 .   [ 33]   K .   C he n,   Z .   Z ha ng ,   J .   L o ng ,   a nd  H .   Z ha ng ,   “ T u r ni ng   f r o m   T F - I D F   t o   T F - I G M   f o r   t e r m   w e i g h t i ng   i n  t e x t   c l a s s i f i c a t i o n, ”   E x pe r t   Sy s t .   A pp l . ,   v o l .   66 ,   pp .   1339 – 135 1,   20 16.       B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S         O m a n  S o m a nt r i ,   he   r e c e i v e d  h i s   B a c he l o r - de g r e e   i n  I nf o r m a t i o n  T e c hno l ogy   a t   t he   S T M I K   S um e da ng   I ndo ne s i a   a nd  l a t e r   he   r e c e i v e d  h i s   M a s t e r / s   D e g r e e   i n  I nf o r m a t i o n  T e c hno l o gy   f r om   U ni v e r s i t a s   D i a n  N us w a nt o r o   I ndo ne s i a .   T he   a r e a   o f   hi s   r e s e a r c h   i nt e r e s t   l i e s   i n  da t a   m i n i ng ,   s e n t i m e nt   a n a l y s i s   a n d  I nt e l l i g e nt   S y s t e m .         D y a h  A pr i l i a ni ,   s h e   r e c e i v e d  h i s   B a c he l o r - de g r e e   i n  I nf o r m a t i o n  T e c hno l o gy   a t   t he   U ni v e r s i t a s   A hm a d  D a hl a n   ( U A D )   I ndo ne s i a   a n d  l a t e r   s he   r e c e i v e d  h i s   M a s t e r / s   D e g r e e   i n  I nf o r m a t i o n   S y s t e m   f r o m   U ni v e r s i t a s   D i pe no g o r o   I ndo ne s i a .   T he   a r e a   o f   hi s   r e s e a r c h  i n t e r e s t   l i e s   i n   i nf o r m a t i o n   s y s t e m ,   a n d  I nt e l l i g e nt   S y s t e m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.