Laporkan Masalah

Analisis Sentimen Review Hotel Menggunakan Algoritme Naive Bayes Classifier Dan Pendekatan Lexicon Based

SURYADI, Drs. Edi Winarko, M.Sc., Ph.D

2017 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Wisatawan atau masyarakat saat melakukan pemesanan hotel seringkali mengalami kesulitan dalam menentukan hotel mana yang akan dipilih. Traveloka merupakan salah satu situs pemesanan hotel yang memiliki berbagai fitur bagi pengunjung dalam menentukan hotel yang akan dipilih. Salah satu fitur tersebut adalah ulasan yang menampilkan berbagai komentar pengunjung tentang suatu hotel. Akan tetapi semakin banyak komentar tentang suatu hotel maka pengunjung membutuhkan waktu yang lama untuk membaca dan memilih hotel yang diinginkan. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka dibutuhkan sebuah sistem analisis sentimen yang dapat mengolah sejumlah komentar untuk memperoleh informasi yang bermanfaat bagi pengunjung Sistem analisis sentimen yang dibangun memiliki tujuan untuk membuat model sentimen review hotel. Selain itu hasil analisis sentimen akan digunakan untuk menentukan opini suatu hotel. Proses analisis sentimen akan dilakukan dengan menggunakan algoritme Naive Bayes Classifier sedangkan proses penentuan opini berdasarkan hasil analisis sentimen menggunakan pendekatan Lexicon Based dan Support Vector Machine sebagai metode pembanding. Hasil pengujian memperlihatkan bahwa metode naive bayes classifier memberikan hasil yang lebih baik untuk klasifikasi opini hanya pada akurasi nilai rata-rata sebesar 89,95%, presisi nilai rata-rata sebesar 98,55% dan f-measure dengan nilai rata-rata sebesar 91,07 dibandingkan dengan metode support vector machine. Sedangkan metode support vector machine hanya memberikan hasil yang lebih baik pada recall dengan nilai rata-rata sebesar 96,88%.

Travelers or peoples often have a difficult to make a choice when book a hotel. Traveloka is one of site booking hotel has many features for customer to choose a hotel. One of the features is the review that show many comments from visitors about a hotel. However, more comments about a hotel then customers need more times to read and choose a hotel that they want. Based on these problem, it needs a sentiment analysis system that can process a number of comments to obtain useful information for visitors. The sentiment analysis system that is built has a aim to create a model of sentiment review of the hotel. Beside that the result of sentiment analysis will be used to determine the reason of hotel. The process of sentiment analysis will be done using a Naive Bayes Classifier algorithm and the process of determining the reasons based on sentiment analysis result using the Lexicon Based approach and Support Vector Machine that is used for comparing method. The test results showed that the method of naive bayes classifier give a better result for opinion classification than support vector machine with accuracy, precision dan f-measure results only, average 89,95%, the precision average 98,55%, and the f-measure average 91,07% compared with the method of support vector machine. The method of support vector machine only give a better with recall average 96,88%.

Kata Kunci : text mining, sentiment analysis, naive bayes classifier, lexicon based, support vector machine

  1. S2-2017-371419-abstract.pdf  
  2. S2-2017-371419-bibliography.pdf  
  3. S2-2017-371419-tableofcontent.pdf  
  4. S2-2017-371419-title.pdf