Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Tripadvisor Dengan Metode Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Dan Naive Bayes

Antonius Mbay Ndapamuri, Danny Manongga, Ade Iriani

Abstract


Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan review pada aplikasi Tripadvisor yang terdapat pada Google Playstore berbasis Word Cloud dan Visual Network Explorer dengan algoritma Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (K-NN), dan Naïve Bayes. Tahapan penelitian dimulai dengan pengumpulan data sebanyak 1.000 data yang diperoleh dengan menggunakan teknik Web Scraping, kemudian tahap Preprocessing data dan dilanjutkan dengan model klasifikasi menggunakan SVM, K-NN, dan Naïve Bayes. Berikutnya evaluasi model dengan hasil SVM memperoleh akurasi tebaik 89,8%. Tahap terakhir analisis visual menggunakan Visual Word Cloud dan Visual Network Explorer untuk mendapatkan informasi keputusan pengguna dalam memberikan Review positif dan negatif. Keluhan yang sering muncul seperti aplikasi jelek, aplikasi lumayan, hapus aplikasi, aplikasi error, aplikasinya tolong diperbaiki, aplikasi membuat hp jadi lemot karna sering update. Untuk mengatasi masalah tersebut diharapkan pihak aplikasi Tripadvisor agar lebih meningkatkan kinerja aplikasi dengan melakukan update dari segi penggunaan aplikasi agar mengatasi masalah yang dialami para pengguna.


References


S. Sri Utami, “Pengaruh Teknologi Informasi dalam Perkembangan Bisnis (Setyaningsih Sri Utami) PENGARUH TEKNOLOGI INFORMASI DALAM PERKEMBANGAN BISNIS.â€

Y. Hapsari et al., “Opinion Mining Terhadap Toko Online Di Media Sosial Menggunakan Algoritma Naïve Bayes (Studi Kasus: Akun Facebook Dugal Delivry),†vol. 03, no. 02, 2018.

M. T. Dewi, A. Herdiani, and D. S. Kusumo, “Multi-Aspect Sentiment Analysis Komentar Wisata TripAdvisor dengan Rule-Based Classifier (Studi Kasus : Bandung Raya).â€

R. Y. Hayuningtyas and R. Sari, “ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK BAHASA INDONESIA TERHADAP WISATA TMII MENGGUNAKAN NAÃVE BAYES DAN PSO,†Jurnal TECHNO Nusa Mandiri, vol. 16, no. 1, p. 37, 2019, [Online]. Available: http://nusamandiri.ac.id/

R. Wulan Sari and D. Hartama, Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) Data Mining: Algoritma K-Means Pada Pengelompokkan Wisata Asing ke Indonesia Menurut Provinsi. 2018. [Online]. Available: http://seminar-id.com/semnas-sensasi2018.htmlPage|322

A. Saepulrohman, S. Saepudin, and D. Gustian, “Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Aplikasi Whatsapp Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan Support Vector Machine,†is The Best Accounting Information Systems and Information Technology Business Enterprise this is link for OJS usf@, vol. 6, no. 2, pp. 91–105, Dec. 2021, doi: 10.34010/aisthebest.v6i2.4919.

N. Herlinawati et al., “ANALISIS SENTIMEN ZOOM CLOUD MEETINGS DI PLAY STORE MENGGUNAKAN NAÃVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE,†2020.

A. P. Wibowo, W. Darmawan, A. Stmik, and W. Pratama, “KOMPARASI METODE NAÃVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR TERHADAP ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI PEDULILINDUNGI,†2022, [Online]. Available: http://ejournal.stmik-wp.ac.id

S. Fransiska and A. Irham Gufroni, “Sentiment Analysis Provider by.U on Google Play Store Reviews with TF-IDF and Support Vector Machine (SVM) Method,†Scientific Journal of Informatics, vol. 7, no. 2, pp. 2407–7658, 2020, [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji

B. Liu, “Sentiment Analysis and Opinion Mining,†Morgan & Claypool Publishers, 2012.

S. Fanissa, M. A. Fauzi, and S. Adinugroho, “Analisis Sentimen Pariwisata di Kota Malang Menggunakan Metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Query Expansion Ranking,†2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id

A. Erfina and Y. H. Putra, “Irony Sentence Detection Techniques Using Fuzzy Historical Classifier,†in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Institute of Physics Publishing, Nov. 2019. doi: 10.1088/1757-899X/662/6/062004.

D. Joko Haryanto, L. Muflikhah, and M. Ali Fauzi, “Analisis Sentimen Review Barang Berbahasa Indonesia Dengan Metode Support Vector Machine Dan Query Expansion,†2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id

F. S. Pamungkas and I. Kharisudin, “Analisis Sentimen dengan SVM,†vol. 4, pp. 628–634, 2021, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/

A. Fauzi, A. N. Rais, M. Faittullah Akbar, and W. Gata, “46 Seminar Nasional Teknologi Informasi Universitas Ibn Khaldun,†2018.

Ratnawati, F. (2018). Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter. INOVTEK Polbeng - Seri Informatika, 3(1), 50-59. doi:https://doi.org/10.35314/isi.v3i1.335




DOI: https://doi.org/10.35314/isi.v8i1.3260

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Bookmark and Share


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

This Journal has been listed and indexed in :

Crossref logo Find in a library with WorldCat

Copyright of Jurnal Inovtek Polbeng - Seri Informatika (ISSN: 2527-9866)

Creative Commons License
ISI: Inovtek Polbeng Seri Informatikan is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Editorial Office :
Pusat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat
 Politeknik Negeri Bengkalis 
Jl. Bathin alam, Sungai Alam Bengkalis-Riau 28711 
E-mail: jurnalinformatika@polbeng.ac.id
www.polbeng.ac.id

Web Analytics
View My Stats