<![CDATA[AbstrakZomato merupakan sebuah situs dan aplikasi yang menyediakan ulasan tentang tempat wisata sertakuliner. Saat ini hasil dari riset yang dilakukan oleh Pho Chus Wright, 53% wisatawan membaca ulasanterlebih dahulu sebelum melakukan pemesanan di restoran. Namun penilaian pada Zomato kurangspesifik untuk mengetahui nilai aspek yang terdapat pada topik ulasan Zomato tersebut. Pada pengujianyang dilakukan pada studikasus ini OSPM (Ontology Supported Polarity Mining) ini diusulkan karena ontologi mendukung pendekatan penambangan polaritas (OSPM). OSPM dievaluasi dalam domain ulasanzomato menggunakan Teknik Supervised Learning yang didukung pendekatannya dengan Naïve Bayesclassifier. Hasilnya sentiment yang didukung menggunakan Ontologi memiliki akurasi yang lebih tinggisebesar 84.2% sedangkan yang tidak didukung penggunaan ontologi hanya sebesar 62.8%. Hasil akhirdari penelitian ini mengungkap bahwa pada pengujian yang dilakukan OSPM pada studi kasus ini sangatbaik untuk digunakan.Kata kunci : zomato, ontolgy, polarity mining, ontology supported polarity mining.AbstractZomato is a site and application that provides reviews of attractions and culinary. At present the results ofresearch conducted by Pho Chus Wright, 53% of tourists read the reviews first before making a reservationat a restaurant. Related to on Zomato. In tests conducted on this study at OSPM (Ontology SupportedPolarity Mining) it is proposed because the supporting ontology supports polarity mining (OSPM). OSPMis evaluated in the zomato review domain using Supervised Learning Techniques which are supported bythe Naïve Bayes classifier. Sentiments that were supported using Ontology had a higher verification of84.2% while those that were not supported using ontology were only 62.8%. The final results of this studyreveal that the research conducted by OSPM in this case studio is very good to use.Keywords: zomato, ontolgy, polarity mining, polarity mining supported ontology]]>
