KOMBINASI PEMBOBOTAN TF-IDF DAN WORD2VEC PADA KLASIFIKASI ANALISIS SENTIMEN HARI BELANJA ONLINE NASIONAL (HARBOLNAS) DENGAN ALGORITMA RANDOM FOREST

Abstract

Hari Belanja Online Nasional (Harbolnas) merupakan kegiatan tahunan terbanyak untuk seluruh E-Commerce di Indonesia. Harbolnas selalu dinantikan oleh seluruh pelanggan di Indonesia selaku momen buat berbelanja online, banyak komentar dari masyarakat di media sosial terhadap Harbolnas salah satunya media sosial twitter. Dari media sosial twitter tersebut dapat dilakukan dengan melakukan klasifikasi terhadap komentar masyarakat mengenai event Harbolnas. Pada penelitian ini melakukan perbandingan menggunakan metode Word2Vec, TF-IDF, dan kombinasi Word2Vec-TF-IDF untuk ekstraksi fitur degan menggunakan metode klasifikasi Random Forest. Ekstraksi fitur Word2Vec dilakukan dengan du acara yaitu menggunakan Sum dan Average, dari hasil perbandingan diperoleh hasil bahwa TF-IDF memliki kinerja klasifikasi lebih baik dibandingkan Word2Vec, dan kombinasi Word2Vec-TF-IDF yaitu sebesar 69,47%.

Kata kunci: Harbolnas, Kombinasi, Word2Vec, TF-IDF, Random Forest.