KLASIFIKASI TEKS DALAM LAYANAN AKOMODASI HOTEL BERDASARKAN KEUNIKAN HOTEL MENGGUNAKAN ALGORITME NAIVE BAYES

AHMAD AFIF, Adhistya Erna Permanasari, , S.T., M.T., Ph.D. ; Ir. Lukito Edi Nugroho, M.Sc., Ph.D.

2019 | Tesis | MAGISTER TEKNOLOGI INFORMASI

Pada saat ini, sektor pariwisata Indonesia memiliki peran penting dalam pemasukan keuangan negara. Hal ini dikarenakan turunnya nilai ekspor Indonesia, baik itu dari segi migas maupun non-migas. Dalam hal ini. pemerintah harus meningkatkan pertumbuhan kunjungan wisatawan yang datang ke Indonesia. Salah satu bagian yang perlu diperhatikan oleh pemerintah dalam meningkatkan sektor pariwisata adalah akomodasi hotel. Dalam meningkatkan pelayanan akomodasi hotel, perlu adanya sebuah layanan yang berisikan informasi tentang keunikan hotel. Layanan yang akan dikembangkan memiliki teknik hubungan dua arah antara pelanggan dan penyedia layanan. Hubungan dua arah ini terjadi dengan mengelompokkan jenis hotel berdasarkan data komentar di situs penyedia layanan akomodasi hotel. Data komentar dari hotel akan dijadikan referensi dalam proses rekomendasi Sistem. Layanan ini berjalan pada dua kerangka besar, yaitu pengklasifikasian teks dan rekomendasi. Penelitian ini hanya akan membahas proses pengklasifikasin teks. Pada proses klasifikasinya, teks akan dibagi menjadi 5 klasifikasi. Klasifikasi itu adalah klasifikasi alam, klasik, rumah, foto dan eropa. Algoritma yang digunakan dalam pengklasifikasian teks adalah algoritma Naive Bayes. Hasil dari penelitian ini adalah kumpulan hotel di Yogyakarta yang memiliki tema alam, klasik, rumah foto dan eropa. Setelah dilakukan evaluasi dengan menggunakan train test spit, didapatkan akurasi pengklasifikasian sebesar 60%.

At present, the Indonesian tourism sector has an important role in the revenue of the country's finances. This is due to the decline in the value of Indonesia's exports, both in terms of oil and gas and non-oil and gas. In this case. the government must increase the growth of tourist arrivals to Indonesia. One part that needs to be considered by the government in improving the tourism sector is hotel accommodation. In improving hotel accommodation services, it is necessary to have a service that contains information about the uniqueness of the hotel. The service to be developed has a two-way relationship technique between the customer and the service provider. This two-way relationship occurs by grouping hotel types based on comment data on the hotel accommodation service provider website. Comment data from the hotel will be used as a reference in the System's recommendation process. This service runs on two broad frameworks, namely the classification of texts and recommendations. This research will only discuss the process of classifying texts. In the classification process, the text will be divided into 5 classifications. The classification is the classification of nature, classics, homes, photographs and Europe. The algorithm used in text classification is the Naive Bayes algorithm. The results of this study are a collection of hotels in Yogyakarta that have natural, classical, photo house and European themes. After evaluating using the spit train test, a classification accuracy of 60% was obtained.

Kata Kunci : Tourism, Hotels, Classification, Naive Bayes.