IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES MENGGUNAKAN ISEAR UNTUK KLASIFIKASI EMOSI LIRIK LAGU BERBAHASA INGGRIS

71120020, Laksmita Widya Astuti (2016) IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES MENGGUNAKAN ISEAR UNTUK KLASIFIKASI EMOSI LIRIK LAGU BERBAHASA INGGRIS. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (Skripsi Informatika) 71120020_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf Download (3MB)
	Text (Skripsi Informatika) 71120020_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Lirik lagu merupakan suatu ungkapan perasaan seseorang terhadap sesuatu hal yang sudah dilihat, didengar maupun dialaminya. Ungkapan perasaan tersebut tidak jarang menjadi salah satu kriteria user dalam melakukan pencarian lirik lagu, sehingga pencarian tidak hanya terbatas berdasarkan genre atau judul lagu namun melalui emosi dari lirik lagu yang diungkapkan. Pemilihan lirik lagu terutama saat user melakukan sebuah pencarian melekat dengan sebuah kategori agar lebih mudah dan terstruktur. Agar dapat mencapai tujuan tersebut, diperlukan suatu sistem pengkategori agar dapat mengklasifikasikan lirik lagu secara otomatis. Dengan latar belakang seperti yang disebutkan diatas, penulis membangun sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan lirik lagu berdasarkan emosinya dalam 3 kategori emosi yaitu sad, happy dan angry. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan bantuan ISEAR sebagai feature selection. Tahap proses yang dilakukan pada penelitian ini yaitu preprocessing, feature selection dan klasifikasi. Preprocessing yang digunakan pada penelitian ini adalah tokenisasi, stopword dan stemming. Sedangkan proses feature selection yang digunakan dalam penelitian ini yaitu melakukan perhitungan TF-IDF dengan bantuan ISEAR. Hasil dari penelitian ini menunjukkan dengan menggunakan ISEAR akurasi tertinggi terdapat pada feature set 40%-100% yaitu sebesar 82,2%. Perbedaan signifikan dihasilkan pada penggunaan ISEAR dengan akurasi rata-rata keseluruhan porsi featureset sebesar 79% sedangkan tanpa menggunakan ISEAR rata-rata akurasi sebesar 54%. Dokumen paling relevan untuk pengujian menggunakan ISEAR terdapat pada kategori angry dengan rata-rata f-measure sebesar 0.7267.

Actions (login required)

View Item