## ANALISIS SENTIMEN PADA TWEET BENCANA ALAM  MENGGUNAKAN DEEP NEURAL NETWORK  DAN INFORMATION GAIN
M. Burhanis Sulthan 1 , Imam Wahyudi 2 , Luluk Suhartini 3
1 Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Institut Sains dan Teknologi Annuqayah
2 Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Institut Sains dan Teknologi Annuqayah
3 Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Institut Sains dan Teknologi Annuqayah
1 burhan.sulthan33@gmail.com, 2 wahyudigo94@gmail.com, 3 lulukkhafi@gmail.com

## ABSTRAK
Kemajuan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  membuat  informasi  terkait  bencana  alam  menjadi  lebih cepat  tersebar,  salah  satu  soial  media  yang  banyak  digunakan  yaitu  twitter.  Pada  penelitian  ini mengklasifikasikan  teks  terkait  analisis  sentimen  terhadap  bencana  alam  yang  terjadi.  Metode  klasifikasi  yang digunakan  adalah  Deep  Neural  Network  (DNN),.  Jadi  untuk  mempercepat  proses  klasifikasi  digunakan  teknik seleksi  fitur  yaitu  Information  Gain  (IG)  untuk  memilih  fitur-fitur  yang  terbaik  dari  hasil  ekstrasi.  Kemudian evaluasi dan validasi dilakukan untuk mengetahui hasil kinerja klasifikasi. Digunakan confusion matrix dan 10 fold  validasi  sebagai  proses  evaluasi  dan  validasi  didalam  penelitian  ini.  Pada  penelitian  ini  menggunakan beberapa metode yaitu Naïve bayes, Random Forest, Decision Tree dan Support Vector Machine. Hasil akurasi dari metode Deep Neural Network dengan Information Gain lebih besar dari metode yang lain.
Kata kunci : Analisis Sentiment, Information Gain, Deep Neural Network

## ABSTRACT
Advances  in  information  and  communication  technology  make  information  related  to  natural  disasters  more  quickly spread,  one  of  the  widely  used  social  media  is  twitter.  In  this  study,  classifying  texts  related  to  whether  or  not  natural disasters  occurred.  The  classification  method  used  is  Deep  Neural  Network  (DNN).  So,  to  speed  up  the  classification process, a feature selection technique is used, namely Information Gain (IG) to select the best features from the extraction results.  Then  evaluation  and  validation  are  carried  out  to  determine  the  results  of  the  classification  performance. The confusion matrix and 10 fold validation are used as the evaluation and validation process in this study. This research uses several methods, namely Nave Bayes, Random Forest, Decision Tree and Support Vector Machine. The accuracy result of the Deep Neural Network method with Information Gain is greater than the other methods.
Keywords : Sentiment Analysis, Information Gain, Deep Neural Network

## 1. PENDAHULUAN
Bencana  alam  adalah  fenomena  yang  diakibatkan  oleh  peristiwa  atau  serangkaian peristiwa  yang  disebabkan  oleh  alam  antara  lain  berupa  gempa  bumi,  tsunami,  gunung meletus, banjir, kekeringan, angin topan, dan tanah longsor.  Fenomena bencana alam terjadi dikarenakan  alam  berupaya  dalam  menyeimbangkan  ekosistem  yang  rusak  oleh  manusia maupun proses alam itu sendiri.
Kemajuan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  membuat  informasi  terkait  bencana alam  menjadi  lebih  cepat  tersebar.  Itulah  salah  satu  keuntungan  dari  perkembangan  masa terutama  teknologi  komunikasi.  Salah  satu  media  komunikasi  yang  banyak  digunakan  ialah twitter,  yang  mana  penggunanya  terus  meningkat.  Media  memiliki  peran  penting  dalam bencana  alam.  Melalui  media  informasi  mengenai  bencana  alam  dapat  tersebar  ke  berbagai penjuru  dunia.  Informasi  mengenai  jenis  bencana,  informasi  mengenai  kapan  terjadinya bencana,  informasi  mengenai  lokasi  bencana,  dampak,  dan  kebutuhan  korban  bencana  alam dapat terekam dan tersampaikan melalui pemberitaan.
Kawasan  rawan  bencana  adalah  suatu  wilayah  yang  memiliki  kondisi  atau karakteristik  geologis,  biologis,  hidrologis,  klimatologis,  geografis,  sosial,  budaya,  politik, ekonomi, dan teknologi yang untuk jangka waktu tertentu tidak mampu mencegah, meredam, mencapai  kesiapan,  sehingga  mengurangi  kemampuan  untuk  menanggapi  dampak  buruk
bencana  alam  tertentu  dan  lambat  dalam  mensosialisi  bencana.  Sehingga  perlu mengedentifikasi  bencana  alam  yang  mungkin  terjadi  dengan  menganalisis  sentiment  pada tweet terkait bencana alam yang nantinya menjadi sebuah sistem.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  memiliki  hubungan  dengan  sentimen  teks, ditemukan  beberapa  kelemahan  yang  dapat  disimpulkan.  Kelemahan  tersebut  diantaranya adalah  perbedaan  dimensi  dataset  yang  digunakan  berpengaruh  pada  hasil  akurasi  dan performen  dalam  penggunaan  metode  klasifikasi  yang  diusulkan.  Dikarenakan  dataset  yang digunakan memiliki tipe yang berbeda-beda. Pada penelitian [1],[2],[3],[4],[5] banyak sekali dataset  yang  digunakan  tidak  inbalance  antara  negatif  dan  positif  sehingga  sangat mempengaruhi  hasil  akhir  dari  proses  kinerja  klasifikasi.  Dan  juga  dataset  yang  digunakan masih  terbatas,  kemungkinan  akurasi  akan  menurun  jika  diterapkan  pada  dataset  yang  lebih besar sekaligus tidak inbalance antara negatif dan positif.
Kelemahan  selanjutnya  yang  paling  dominan  adalah  pada  biaya  komputasi.  Pada  penelitian yang berhubungan [1] metode yang digunakan adalah deep learning, yang mebutuhkan biaya komputasi  yang  sangat  besar  meskipun  hasil  akurasi  cukup  bagus  dibandingkan  dengan penelitian-penelitian  yang  lain.  Kelemahan  dari  penelitian  ini  adalah  tidak  adanya  teknik reduksi  fitur  untuk  proses  input  dari  deep  learning  tersebut,  sehingga  menambah  biaya komputasi pada proses klasifikasi deep learning.

## 2. PENELITIAN TERKAIT
Penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya,  dengan  topik  terkait  dengan  pembahasan analisis sentiment pada tweet ketika bencana terjadi dari segi text mining. Sehingga nantinya akan menemukan posisi, perbedaan, metode, kesamaan, dan beberapa aspek lain.

## a) Morphological  evaluation  and  sentiment  analysis  of  Punjabi  text  using  deep  learning classification
Pada  penelitian  ini  maslah  yang  dibahas  ialah  tidak  efektifnya  metode  untuk  linguistic komputasional  untuk  evaluasi  dan  analisis  isi  bahasa  Punjabi  yang  berkaitan  dengan  bunuh diri petani yang dilaporkan di surat kabar lokal. metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah  Deep  Neural  Network  (DNN)  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  pada  punjabi  teks yang ada di surat kabar. Hasil akurasi yang didapatkan cukup bagus yaitu 90,29%.
b) Sentiment analysis during Hurricane Sandy in emergency respons
Masalah yang diangkat dalam penelitian ini ialah ketidakmampuan untuk menyortir dan mengelompokkan  data  menjadi  tipe  yang  berguna,  ketidakmampuan  untuk  sepenuhnya mempercayai  data  atau  sumber  yang  tidak  diketahui  dan  kurangnya  hubungan  antara  lokasi kejadian  bencana  dari  tweeting  tentang  bencana  tersebut.  Metode  yang  digunakan  adalah Algoritma  SentiStrength  digunakan  untuk  pelabelan  polaritas  negative  dan  positive selanjutnya menggunakan metode Naïve bayes dan SVM untuk mengklasifikasiakn negative dan positive. Diteruskan dengan geo mapped sentiment analisis untuk mengetahui situasi dari lokasi bencana yang terjadi. hasil yang di dapat menggunakan metode SVM mencapai akurasi 75,91%  sedangkan  metode  SentiStrength  mencapai akurasi  53,54%  dan  untuk  metode  naive mencapai kurasi 53.34%.

## c) Towards  Twitter  Sentiment  Classification  by  Multi-Level  Sentiment-Enriched  Word Embeddings
Penelitian  ini  mengangkat  masalah  dengan  menganggap  semua  kata  memiliki  polaritas sentimen  dalam  tweet  yang  sama  dengan  selruh  tweet,  yang  mengabaikan  kata  polaritas sentimennya  sendiri.  Dengan  masalah  yang  ada  peneliti  mengusulkan  cara  untuk  belajar sentimen  kata  spesifik  embedding  dengan  mengeksploitasi  baik  sumber  leksikon  dan informasi yang diawasi. Dan mengembangkan metode pembelajaran yang menggunakan kata
sentimen  multi  tingkat  untuk  mengatasi  dua  kata  memiliki  polaritas  yang  berlawanan  dan peran  sintaksis  yang  sama  untuk  tugas  klasifikasi  sentiment.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  Multi-level  Sentiment-enriched  Word  Embedding  (MSWE)  dan Convolution  Neural  Network  (CNN).  Hasil  akurasi  yang  dicapai  pada  penelitian  ini  sebesar 85,75%.
d) Classification of Sentiment Reviews using N-gram Machine Learning Approach
Pada  penelitian  ini  menjelaskan  tentang  masalah  dampak  dari  metode  pembelajaran terawasi  pada  data  berlabel  dalam  menganalisis  sentimen  pada  review  suatu  produk. Menggunakan  beberapa  metode  pembelajaran  yang  terawasi  untuk  mengetahui  tingkat keberhasilan  dari  metode-metode  yang  digunakan.  Peneliti  melakukan  komparasi  beberapa metode  yaitu  Support  Vector  Machine,  Naive  Bayes,  Maximum  Entropy  dan  Stochastic Gradient  Descent  (SGD)  dan  fiture  ekstrasi  dengan  unigram,  bigram  dan  trigram.  Hasil akurasi yang paling tinggi sebesar 88,89% pada kombinasi SVM dan unigram+bigram+trigram.

## e) Random  Forest  and  Support  Vector  Machine  based  Hybrid  Approach  to  Sentiment Analysis
Pada penelitian ini mebahas tentang masalah untuk menentukan opini dominan dalam sebuah  dokumen.  Peneliti  menentukan  polaritas  kontektual  dari  teks,  apakah  teks  itu  positif atau  negatif.  Pada  penelitian  ini  fokus  pada  analisis  sentmen  yang  dihasilkan  dari  ulasan produk  menggunakan  teknik  asli  penelusuran  teks  dan  menyajikan  pendekatan  untuk menentukan  bagaimana  sentimen  dapat  diklasifikasikan  dengan  dukungan  Vector  Machine. Pendekatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  membandingkan  Rendom  Forest, Support  Vector  Machine  dan  metode  yang  diusulkan  oleh  peneliti  dengan  menggabungkan antara  dua  metode  klasifikasi  sekaligus  Rendom  Forest  dan  Support  Vector  Machine (RFSVM).  Hasil  metode  yang  diusulkan  lebih  tinggi  dari  pada  metode  sebelumnya  yaitu dengan nilai F-measure 83,4%.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  berhubungan  masih  terdapat  peluang  untuk  posisi penelitian  yang  akan  dilakukan.  Penelitian  sebelumnya  yang  kedua  tentang  identifikasi polaritas  sentimen  pada  kabar  berita  pada  suatu  bencana,  masih  dapat  ditingkatkan  hasil akurasi  dan  performa  atau  kecepatan  dari  metode  klasifikasi  yang  digunakan.  Pada  metode Deep  Neural  Network  yang  digunakan  pada  penelitian  pertama  masih  terdapat  kelemahan yaitu  biaya  komputasi  yang  diperlukan  sangat  besar,  karena  tidak  mereduksi  fitur  yang digunakan.  Pada  penelitian  yang  akan  dilakukan  tetap  menggunakan  deep  neural  network sebagai klasifikasi tetapi lebih fokus pada meningkatkan hasil akurasi pada klasifikasi dengan fitur  seleksi,  tidak  hanya  meningkatkan  akurasi  tetapi  juga  dapat  mempercepat  proses klasisikasi.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1. Persiapan data
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  public  yang  di  ambil  dari  website  kaggle dengan link berikut https://www.kaggle.com/jannesklaas/disasters-on social media. Pada dataset tersebut memiliki 13 atribut yaitu unit_id,golden,unit_state,trusted_judgments,last_jud gment_at,choose_one,choose_one:confidence,choose_one_gold,keyword,location,text,tweete d dan userid, tetapi ada beberapa atribut yang tidak berpengaruh pada proses klasifikasi yang nantinya akan dibuang atau tidak digunakan.
Data tersebut hanya digunakan beberapa atribut  yaitu text dan chose_one, yang mana atribut  chose_one  akan  dijadikan  sebagai  target  klasifikasi.  Atribut  text  tersebut  di klasifikasikan  sebagai  isu  terjadinya  bencana  yaitu  relavant  dan  not  relavant  pada  atribut chose_one.

## Gambar 1 : Proses Model

## 3.2. Pre-pocessing data
Beberapa  tahap  yang  digunakan  dalam  preprocessing  diantaranya,  yaitu  tokenization, stopword,  dan  stemming  [6].  Tekonization  adalah  proses  untuk  menghilangkan  tanda  baca pada  suatu  kalimat  dalam  suatu  dokumen  yang  akan  menghasilkan  kata-kata  yang  berdiri sendiri  [7].  Stopword  adalah  proses  penghilangan  kata  sambung  yang  tidak  relavan  dalam penentuan topik sebuah dokumen, misalnya kata "dan", "yaitu", "atau" [1]. Stemming adalah tahap  untuk  menghilangkan  imbuhan-imbuhan  pada  sebuah  kata  sampai  diperoleh  kata dasarnya dalam suatu dokumen [7].
Pada  tahap  ini  yaitu  pre-pocessing  data,  yang  mana  data  mentah  atau  text  dilakukan proses  tokenizer,  stemming  dan  stopwords.  Hasil  dari  tahapan  tersebut  akan  menghasilkan fitur-fitur yang nantinya akan digunakan sebagai input pembelajaran mesin oleh Deep Neural Network (DNN).

## 3.3. Pembobotan term
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mohamed  Abdel  Fattah  [8]  mengatakan bahwa  frekuensi  kata/term  adalah  seberapa  banyak  kata-kata  yang  muncul  dalam  suatu dokumen.  Dalam  penelitian  ini  menghitung  term  untuk  mengetahui  tingkat  kemunculan term/kata  dalam  dokumen.  Sehingga  nantinya  akan  meningkatkan  keefektifan  dalam  proses selanjutnya.  Penelitian  ini  menerapkan  Term  Frecuency  dan  Inverse  Dokument  Frequency (TF-IDF) sebagai teknik penghitungan frekuensi kata pada dokumen untuk ekstrasi fitur.
Pada  tahap  pembobotan  term  ini  dilakukan  setelah  data  mentah  menjadi  suatu dokument  matrix  melalui  proses  sebeumnya  yaitu  pre-pocessing.  Pembobotan  term merupakan  term  documents  matrix  yang  representasi  kumpulan  dokumen  yang  digunakan untuk melakukan proses klasifikasi dokumen teks. Pada penelitian ini akan digunakan metode TF-IDF  sebagai  proses  pembobotan,  yaitu  akan  dilakukan  pembobotan  pada  tiap  term berdasarkan tingkat kemunculan term tersebut di dalam sekumpulan dokumen yang ada.

## 3.4. Seleksi fitur dengan information gain
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  Changxing  Shang,  dkk  [9],  akan  mengalami kesulitan  dan  ketidakefektifan  jika  seluruh  kata/term  langsung  digunakan  sebagai  dokumen vektor.  Jadi  untuk  mengurangi  biaya  komputasi,  memilih  fitur  yang  penting  yang  nantinya akan  mewakili  karakter  dari  semua  dokumen.  Dalam  pemilihan  fitur  menggunakan
Persiapan data • data tweet bencana Pre-processing • tokonizer
• stemming • stopword Pembobotan term • TF-IDF Fitur seleksi • Information Gain Klasifikasi •Deep Neural Network
Information Gain (IG), untuk memilih fitur-fitur yang terbaik dari hasil ekstrasi. Information Gain salah satu teknik seleksi fitur yang menggunakan metode scoring untuk nominal ataupun pembobotan  atribut  kontinu  yang  menggunakan  maksimal  entropy.  Entropy  merupakan definisi dari nilai Information Gain. Banyaknya informasi digambarkan dengan entropy yang dibutuhkan  untuk  menafsirkan  suatu  kelas  [10].  Information  Gain  (IG)  dari  term  didapatkan dengan  menghitung  jumlah  bit  informasi  yang  diambil  dari  prediksi  kelas  dengan  ada  atau tidaknya term dalam dokumen.
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  fitur  terbaik  dari  data  mentah  yang  sudah diekstrasi  menjadi  fitur  atau  term.  Sangat  tidak  efektif  jika  seluruh  kata  atau  termlangsung digunakan  sebagai  vektor  dokumen.  Fitur  yang  tidak  relavan  akan  dihapus  atau  tidak digunakan  agar  mempercepat  proses  komputasi,  karena  fitur  yang  terpilih  tersebut  nantinya akan  menjadi  input  pada  Deep  Neural  Network  (DNN).  Melalui  penerapan  tahap  pemilihan fitur  yang  sangat  penting  untuk  membentuk  sekumpulan    kata  untuk mewakili  karakter  dari suatu  kelas.  Fitur  yang  dipilih  adalah  fitur  dengan  nilai  Information  Gain  yang  tidak  sama dengan nol dan lebih besar dari suatu nilai threshold tertentu.
( ) | | i ( , ) ( ) ( ) | | ( ) log v v v value L i i K g K L
Entropy K Entropy K K K K Entropy K K K     

##  
Dimana  K  adalah  jumlah  seluruh  fitur,  L  adalah  kategori,  Kv  adalah  jumlah  sampel  untuk nilai  v,  v  adalah  nilai  yang  mungkin  untuk  kategori  L,  Ki  adalah  fitur  ke  i  dan  Value(L) adalah himpunan nilai-nilai yang mungkin untuk kategori L.

## 3.5. Klasifikasi menggunakan Deep Neural Network
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hosen  [11],  Pembelajaran  mendalam (deep  learning)  adalah  suatu  pembelajaran  mesin  dengan  banyak  tingkat  representasi,  fitur yang  lebih  tinggi  ditentukan  dari  tingkat  fitur  yang  rendah  dan  sebaliknya  fitur  yang  sama dapat  mendefinisikan  banyak  fitur  yang  tinggi.  Deep  learning  berkembang  dari  jaringan saraf(NN) dengan memperbanyak hidden layer pada arsitektur jaringan salah satunya adalah Deep Neural Network. Output dari satu lapisan berfungsi sebagai input ke lapisan berikutnya, dengan pembatasan pada semua jenis loop dalam arsitektur jaringan [12].
Pada tahap ini menggunakan metode deep learning yaitu deep neural network untuk mengklasifikasikan  data  yang  diproleh  dari  tahap-tahap  sebelumnya.  Fitur  yang  dibentuk sebagai  representasi  fitur  Bagof-words  (BoW)  sebagai  masukan  dari  beberapa  fitur  yang sudah  diproses  menggunakan  teknik  prepcessing  terhadapnya,  diekstrasi  dengan  fitur ekstrasi  TF-IDF  dan  fitur-fitur  tersebut  dipilih  menggunakan  Information  Gain.  Dari  fitur yang dimasukkan, kemudian dilakukan algoritma forward propagation dengan memasukkan semua  fitur  yang  sudah  dipilih  oleh  Information  Gain.  Bertahap  dari  lapisan  input dilanjutkan  ke  lapisan  tersembunyi  sampai  lapisan  output.  Dari  hasil  output,  dilakukan perhitungan menggunakan fungsi kesalahan untuk mengukur tingkat kesalahan yang terjadi antara  proses  fitur  yang  dimasukkan  melalui  setiap  lapisan  input  hingga  ke  lapisan  output yang dihasilkan. Penggunaan fungsi kesalahan, yang juga didasarkan pada label yang sudah ditentukan  adalah  relavant  dan  non  relavant,  maka  dari  hasil  kesalahan  yang  diperoleh diterapkan  algoritma  back  propagation  untuk  mencapai  kesalahan  minimum  hingga ditemukan konvergensi nilai fitur.

## 3.5. Evaluasi dan Validasi
Setelah  semua  proses  dilakukan,  yaitu  dari  proses  pre-processing  hingga  proses klasifikasi menggunakan  Deep  Neural  Network,  selanjutnya  dilakukan  evaluasi  dan  validasi dari  hasil  kinerja  klasifikasi.  Pada  penelitian  ini,  evaluasi  untuk  mengetahui  performa  dari hasil  kinerja  klasifikasi  menggunakan  confusion  matrix  pada  tabel  3.1  dan  validasi menggunakan  10-fold  cross  validation.  Pada  saat  melakukan  validasi,  urutan  dari  kumpulan dokumen  yang  ada  akan  diacak.  Hal  ini  bertujuan  untuk  menghindari  adanya pengelompokkan  dokumen  yang  berasal  dari  kategori  tertentu.  Dan  juga  waktu  (t)  yang dibutuhkan untuk proses komputasi antara menggunakan fitur seleksi dan tidak yaitu dengan Information Gain.
Tabel 3.1 Cofution matrix yes no precision yes True positive  False Positive Precision yes no False Negative True Negative Precision no recall Recall yes Recall no

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Ekperimen  yang  dilakukan  adalah  membandingkan  metode  yang  diusulkan  dengan metode-metode  yang  lain  seperti  Naïve  bayes  (NB),  Rendom  forest(RF),  Support  vector machine(SVM), Decision Tree (DT) dan metode yang diusulkan yaitu Deep Neural Network (DNN) dengan Information gain(IG).

## Tabel 4.1 Hasil komparasi dengan metode yang lain
Method Precision Recall Accuracy NB 79.60% 58.82% 66.08% RF 62.53% 100.00% 63.86% SVM 70.56% 97.79% 74.06% DT 71.98% 96.32% 75.17% DNN+IG 81.21% 93.75% 83.15%
Pada  tabel  4.1    menunjukkan  hasil  komparasi  dari  bebearapa  metode  dengan  metode  Deep Neural  Network  dan  Information  Gain.  Naïve  bayes  mencapai  nilai  akurasi  sebesar  66.08% dan random forest 63.86%, sedangkan hasil akurasi dari Support Vector Machine 74.06% dan decision  tree  75.17%  lebih  besar  dari  hasil  metode  Naive  bayes.  Hasil  untuk    Deep  Neural Network dengan Information gain sebesar 83.15%.

## 5. KESIMPULAN
Hasil akurasi yang didapatkan untuk metode Naive Bayes lebih rendah dari metode yang lain,  dengan  hasil  akurasi  sebesar  66.08%.  Pada  hasil akurasi  metode  Deep  Neural  Network dengan Information Gain (DNN+IG) lebih tinggi dari metode yang lain yaitu sebesar 83.15%, karena  adanya  proses  seleksi  fitur  yang  dilakukan  sebelum  diklasifikasikan  dengan  metode Deep Neural Network.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. Singh, G. Singh, R. Singh, and P. Singh, “Morphological evaluation and sentiment analysis of Punjabi text using deep learning classification,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol. 33, no. 5, pp. 508– 517, 2021, doi: 10.1016/j.jksuci.2018.04.003.
[2] A. Squicciarini, A. Tapia, and S. Stehle, “Sentiment analysis during Hurricane Sandy in emergency response,” Int. J. Disaster Risk Reduct. , vol. 21, no. December 2016, pp. 213–222, 2017, doi: 10.1016/j.ijdrr.2016.12.011.
[3] S. Xiong, H. Lv, W. Zhao, and D. Ji, “Towards Twitter sentiment classification by multi-level sentiment- enriched word embeddings,” Neurocomputing , vol. 275, pp. 2459–2466, 2018, doi: 10.1016/j.neucom.2017.11.023.
[4] A. Tripathy, A. Agrawal, and S. K. Rath, “Classification of sentiment reviews using n-gram machine learning approach,” Expert Syst. Appl. , vol. 57, pp. 117–126, 2016, doi: 10.1016/j.eswa.2016.03.028.
[5] Y. Al Amrani, M. Lazaar, and K. E. El Kadirp, “Random forest and support vector machine based hybrid approach to sentiment analysis,” Procedia Computer Science , vol. 127. pp. 511–520, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.01.150.
[6] A. Luthfiarta, J. Zeniarja, and A. Salam, “Algoritma Latent Semantic Analysis ( LSA ) Pada Peringkas Dokumen Otomatis Untuk Proses Clustering Dokumen,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. Terap. 2013 (SEMANTIK 2013) , vol. 2013, no. November, pp. 13–18, 2013.
[7] G. Karyono, F. S. Utomo, A. Sistem, and T. Balik, “Temu Balik Informasi Pada Dokumen Teks Berbahasa Indonesia Dengan Metode Vector Space Retrieval Model,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Terap. 2012 , vol. 2012, no. Semantik, pp. 282–289, 2012.
[8] M. Abdel Fattah, “New term weighting schemes with combination of multiple classifiers for sentiment analysis,” Neurocomputing , vol. 167, pp. 434–442, 2015, doi: 10.1016/j.neucom.2015.04.051.
[9] C. Shang, M. Li, S. Feng, Q. Jiang, and J. Fan, “Feature selection via maximizing global information gain for text classification,” Knowledge-Based Syst. , vol. 54, pp. 298–309, 2013, doi: 10.1016/j.knosys.2013.09.019.
[10] I. Maulida, A. Suyatno, H. Rahmania Hatta, and U. Mulawarman, “Seleksi Fitur Pada Dokumen Abstrak Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Information Gain,” JSM STMIK Mikroskil , vol. 17, no. 2, pp. 249–258, 2016.
[11] H. Mohsen, E.-S. A. El-Dahshan, E.-S. M. El-Horbaty, and A.-B. M. Salem, “Classification using deep learning neural networks for brain tumors,” Futur. Comput. Informatics J. , vol. 3, no. 1, pp. 68–71, 2018, doi: 10.1016/j.fcij.2017.12.001.