PELABELAN KLASTER FITUR SECARA OTOMATIS PADA PERBANDINGAN REVIEW PRODUK
Abstrak: Penggunaan review
produk sebagai suatu
sumber untuk mendapatkan
informasi dapat dimanfaatkan
untuk mengoptimalkan
pemasaran suatu produk.
Situs belanja online
merupakan salah satu
sumber yang dapat digunakan untuk pengambilan review
produk. Analisa terhadap produk dapat dilakukan dengan membandingkan antara dua
buah produk berbeda
berdasarkan fitur produk
tersebut. Fitur dari
suatu produk didapatkan
melalui ekstraksi fitur dengan metode double propagation. Fitur yang
terdapat dalam sebuah review sangat banyak serta terdapat beberapa
kata yang memiliki
arti yang sama
yang mewakili suatu
fitur tertentu, sehingga
diperlukan suatu pengelompokan terhadap fitur tersebut. Pengelompokan
suatu fitur produk dapat dilakukan secara otomatis tanpa memperhatikan
kamus kata, yaitu
dengan menggunakan teknik
clustering. Hierarchical clustering merupakan salah
satu metode yang
dapat digunakan untuk
pengelompokan terhadap fitur
produk. Pengujian dengan metode
hierarchical clustering untuk pengelompokan fitur menunjukkan bahwa metode
average linkage memiliki nilai recall
dan f-measure yang
paling tinggi. Sementara
untuk pengujian pelabelan
menunjukkan bahwa semantic similarity antar fitur lebih berpengaruh dari
pada kemunculan fitur di dokumen.
Penulis: Fahrur Rozi, Satrio
Hadi Wijoyo, Septiyan Andika Isanta, Yufis Azhar, Diana Purwitasari
Kode Jurnal: jptinformatikadd140137
