Analisis dan Implementasi Metode Naive Bayes Pada Classification Sentimen Komentar Pelanggan - Rusmin Saragih (KETIK : Jurnal Informatika, 2023)
Hotel sambas mengalami kesulitan untuk mendapatkan makna atau kesimpulan dari keseluruhan komentar yang diberikan pelanggan terhadap produk dan layanan hotel dikarenakan banyaknya komentar yang ada, pertahun mencapai 675 komentar. Sistem analisis sentiment analysis system bertujuan untuk membantu pihak hotel dalam mendapatkan makna dari komentar yang banyak dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier (NBC). Metode ini mengelompokan komentar berdasarkan kategori-kategori yang ditinjau oleh hotel. Komentar dibagi berdasarkan sentimen positif dan negatif, sehingga dapat dievaluasi kepuasan pelanggan terhadap produk dan jasa yang disediakan secara terkomputerisasi dan spesifik. Hasil dari penelitian yang dilakukan mendapatkan enam kategori yang ditinjau dengan 55 keyword kata benda, terdapat 120 keyword sentimen dengan 66 kata sentimen positif dan 54 kata sentimen negatif. Hasil pengolahan terhadap175 data latih disimpulkan bahwa hasil klasifikasi sentimen yang didapat adalah sentimen positif sebanyak 155 komentar dan sentimen negatif sebanyak 20 komentar. Kategori sentimen positif terbesar adalah kategori kamar sebesar 73 komentar dan kategori dengan sentimen negatif terbesar adalah kategori kamar sebesar 17 komentar. Tingkat akurasi dalam penentuan kategori adalah sebesar 77.14% dan 75.42% dalam penentuan sentimen memiliki tingkat precision 99.12% dan recall 72.9%.