Analisis Sentimen Berdasarkan Aspek Menggunakan Relevance Vector Machine

Analisis Sentimen Berdasarkan Aspek atau dikenal juga sebagai Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA) adalah metode untuk menemukan polaritas (positif atau negatif) suatu review terhadap aspek dari review tersebut. Analisis Sentimen Berdasarkan Aspek dinilai lebih baik dari Analisis Sentimen pada umumnya karena mampu mengeluarkan aspek yang menjadi fokus suatu review. Untuk melakukan proses ABSA ini digunakan machine learning. Metode machine learning yang digunakan adalah Relevance Vector Machine (RVM). Metode RVM menggunakan kernel untuk melakukan pemisahan antar kelas target. Kernel yang digunakan pada penelitian ini adalah kernel linear. Pada dasarnya RVM merupakan metode machine learning yang hanya dapat melakukan klasifikasi terhadap dua kelas. Namun RVM dapat digunakan untuk mengklasifikasi banyak kelas dengan menggunakan teknik multiclass. Pada penelitian ini jenis multiclass akan digunakan adalah One Versus All (OVA) atau dikenal juga sebagai metode One Against All (OAA). Data masukan yang akan digunakan adalah data review pengunjung terhadap beberapa restoran yang telah dikumpulkan dan disimpan dalam format comma separated value atau csv.