Analisis Sentimen Review Hotel Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier - Suryadi - - (TECHSI - Jurnal Teknik Informatika, 2021)
Abstrak- Wisatawan 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 analisis sentimen yang dapat mengolah sejumlah komentar untuk memperoleh informasi yang bermanfaat bagi pengunjung. Sistem analisis sentimen yang dibangun memiliki tujuan membuat model sentimen untuk menentukan ulasan komentar suatu hotel. Proses analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan algoritma Pengklasifikasi Naive Bayes . Hasil pengujian bahwa klasifikasi sentimen menggunakan Naïve Bayes Classifier memperoleh hasil akurasi sebesar 90,61%, presisi sebesar 93,03%, recall sebesar 89,52% dan f-measure sebesar 90,99%.