KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI PADA ANALISIS REVIEW HOTEL - Utami, Lila Dini; Rachmi, Hilda; Nurlaela, Dini (Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 2018)
Pada saat ini kebebasan menyampaikan pendapat dalam bentuk lisan maupun tulisan tentang segala hal sudah sangat mudah. Kegiatan ini dapat dimanfaatkan untuk mengambil keputusan oleh sebagian pelaku bisnis. Khususnya oleh penyedia jasa, seperti hotel. Hal itu akan sangat bermanfaat dalam perkembangan bisnis hotel itu sendiri. Namun data review tersebut harus diolah menggunakan algoritma yang tepat. Maka penelitian ini dilakukan untuk mengetahui algoritma yang lebih layak digunakan untuk mendapatkan akurasi yang paling tinggi. Adapun metode yang digunakan adalah Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), dan k-Nearest Neighbor (k-NN). Dari proses yang telah dilakukan didapatkan hasil akurasi Naïve Bayes adalah 71,50% dengan nilai AUC adalah 0,500, Support Vector Machine adalah 72,50% dengan nilai AUC adalah 0,936 dan hasil akurasi jika menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor adalah 75,00% dengan nilai AUC adalah 0,500. Penggunaan algoritma k-Nearest Neighbor dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat untuk review hotel pada saat ini.