Analisis Sentimen Penilaian Masyarakat Terhadap Rumah Sakit Berdasarkan Ulasan Pada Google Maps Menggunakan Naive Bayes - Rozam, Nadhir Fachrul; Sari, Tika Novita (JurTI (Jurnal Teknologi Informasi), 2024)
- Rumah Sakit menjadi salah satu fasilitas vital dalam kehidupan masyarakat. Tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan rumah sakit menjadi salah satu indikator untuk kinerja rumah sakit didalam masyarakat. Salah satu penilaian langsung dari masyarakat dapat dilihat dari ulasan pada Google Maps. Ulasan masyarakat tentang pelayanan Rumah Sakit Muhammadiyah Lamongan menjadi objek penelitian penulis disini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan masyarakat terhadap pelayanan Rumah Sakit Muhammadiyah Lamongan menggunakan data dari Google Maps. Analisis sentimen dilakukan untuk mengklasifikasikan ulasan ke dalam dua kategori, yaitu positif dan negatif, sehingga dapat memberikan gambaran mengenai persepsi masyarakat terhadap pelayanan rumah sakit. Dari data yang didapatkan menunjukkan bahwa 95% ulasan (3989 data) termasuk dalam kategori positif, sementara 5% ulasan (172 data) termasuk dalam kategori negatif. Hasil ini menggambarkan bahwa mayoritas pengunjung memiliki persepsi positif terhadap pelayanan rumah sakit. Selanjutnya untuk membuat sistem analisis sentimen, metode yang digunakan adalah algoritma Naive Bayes dengan tiga varian model, yaitu ComplementNB, MultinomialNB, dan BernoulliNB. Sebelum proses pelatihan, data ulasan melalui tahap pre-processing berupa stemming, penghapusan stopword, normalisasi emoticon, dan pembobotan TF-IDF untuk mempersiapkan data dalam format numerik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa BernoulliNB memberikan performa terbaik dengan akurasi sebesar 84,21%, diikuti oleh ComplementNB dengan akurasi 80,26%, dan MultinomialNB dengan akurasi 72,37%. Penelitian ini berkontribusi pada peningkatan pelayanan dan manajemen rumah sakit dengan menyediakan analisis sentimen secara real-time sebagai umpan balik yang dapat digunakan untuk evaluasi dan perbaikan layanan.