Analisis Sentimen dan Emosi dari Ulasan Google Maps Untuk Layanan Rumah Sakit di Palangka Raya Menggunakan Machine Learning - Angel, Aprilia Christyana Tri; Pranatawijaya, Viktor Handrianus; Widiatry, Widiatry (KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen dan emosi dari ulasan Google Maps untuk layanan rumah sakit di Palangka Raya menggunakan machine learning. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah ulasan dari Google Maps untuk 11 rumah sakit di Palangka Raya. Data diolah dengan preprocessing untuk membersihkan dan mempersiapkan data untuk analisis. Selanjutnya, data diklasifikasikan berdasarkan sentimen (positif, negatif, netral) dengan VADER (Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner) dan emosi (seperti marah, senang, sedih, dll) menggunakan NRC Lexicon. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression, dan Decision Tree. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga algoritma tersebut memiliki performa yang berbeda-beda ketika mengklasifikasikan sentimen dan emosi dari ulasan. Algoritma Decision Tree memiliki akurasi tertinggi yaitu 92%, diikuti dengan Logistic Regression dengan akurasi 86%, dan KNN dengan akurasi 48%. Penelitian ini menunjukkan bahwa machine learning dapat digunakan untuk menganalisis sentimen dan emosi dari ulasan pada Google Maps dengan baik. This research aims to analyze the sentiment and emotion from reviews on Google Maps for hospital services in Palangka Raya using machine learning. The data used in this research was reviews from Google Maps for 11 hospitals in Palangka Raya. The data was processed using preprocessing to clean and prepare the data for analysis. Furthermore, the data was classified based on the sentiments (positive, negative, neutral) with VADER (Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner) and emotions (such as angry, happy, sad, etc.) using NRC Lexicon. The algorithms used in this research are K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression, and Decision Tree. The research results show that the three algorithms have different performances when classifying sentiment and emotion from reviews. The Decision Tree algorithm has the highest accuracy of 92%, followed by Logistic Regression with an accuracy of 86%, and KNN with an accuracy of 48%. This research shows that machine learning can be used to analyze sentiment and emotion from reviews on Google Maps well.