SENTIMEN ANALISIS MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES UNTUK REKOMENDASI RESTORAN WAKATOBI - Astri Ahmad, Wa Ode; Supangat, Supangat (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Wakatobi dikenal dengan keindahan alamnya, banyak pengunjung dari dalam maupun luar negeri yang yang berkunjung ke wakatobi. Saat berkunjung ke suatu tempat, para wisatawan terkadang mengalami kesulitan dalam mencari restoran yang di rekomendasikan ditempat tersebut. Umumnya wisatawan mencari informasi terkait restoran pada media sosial, namun banyaknya tanggapan pengguna sehingga sulit bagi wisatawan untuk menganalisis secara manual untuk di jadikan rekomendasi tujuan yang tepat. Oleh karena itu, diperlukan sistem rekomendasi yang dapat menganalisis sentimen ulasan. Agar calon pengunjung /wisatawan dapat menikamati makanan, pelayanan dan suasana pada restoran yang telah direkomendasikan tersebut. Metode yang digunakan untuk analisis sentimen merupakan klasifikasi menggunakan algoritma naive bayes. Penelitian ini menggunakan 100 data ulasan pelanggan dari setiap restoran. Data ulasan diperoleh dari kuesioner yang dibagikan kepada pelanggan sebelumnya. Analisis sentimen dari setiap aspek menghasilkan nilai akurasi sebesar 83% pada aspek makanan, 88% pada aspek pelayanan dan 86% pada aspek atmosfir.