Analisis Sentimen pada review hotel menggunakan metode pembobotan dan klasifikasi

Abstract

Secara global, industry pariwisata memiliki peranan penting dalam kemajuan ekonomi pada suatu wilayah atau negara. perkembangan tersebut dibantu oleh perkembangan teknologi internet seperti sosial media, website portal pariwisata dan lain - lain. penilaian dari suatu hotel di website portal juga dapat mempengaruhi keinginan konsumen apakah memilih hotel tersebut atau tidak. Analisis sentimen terhadap review yang dikeluarkan oleh konsumen dapat dibagi menjadi review positif atau review negatif. Analisis sentimen dimulai dari pengambilan data yaitu scrapping kemudian diteruskan menuju proses preprocessing sehingga didapat data yang siap untuk dianalis. setelah dilakukan proses preprocessing dilanjutkan dengan proses pembobotan. proses pembobotan menggunakan tiga buah metode yaitu Unigram, bigram dan term frequency Inverse Document frequency. Setelah dilakukan proses pembobotan dilakukan proses Klasifikasi menggunakan dua buah metode yaitu Naive bayes dan Support vector Machine. Hasil dari proses klasifikasi tersebut adalah akurasi tertinggi yang didapat oleh metode pembobotan TF- IDf dan metode SVM sebesar 95 % diikuti dengan Metode pembobotan Unigram dengan metode SVM sebesar 94 %.