Amira, Siti Azza (2019) Analisis Opini Ulasan Pelanggan Hotel dengan Memanfaatkan Analisis Sentimen Menggunakan Metode Support Vector Machine. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
09211750053019-Master_Thesis.pdf Download (1MB) | Preview |
Abstract
Perkembangan tekonologi sekarang ini membuat banyak orang semakin mudah dalam mengakses informasi, salah satunya untuk mencari informasi terkait sebuah tempat. Banyak calon pengunjung yang akan membaca ulasan dari orang yang pernah mengunjungi suatu tempat untuk mengetahui bagaimana penilaian mereka terhadap tempat tersebut. Opini pada ulasan orang lain sangat berpengaruh di dalam mempengaruhi keputusan orang lain dalam menilai sebuah tempat yang ingin dikunjungi. Analisis opini dapat dilakukan dengan melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pelanggan hotel. Data ulasan diambil dengan melakukan crawling pada situs TripAdvisor dan selanjutnya data di pre-processing serta dilakukan pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan metode support vector machine untuk mengetahui opini dari ulasan yaitu positif atau negatif. Berdasarkan hasil klasifikasi, Hotel dengan ulasan sentimen positif terbanyak di kota Surabaya adalah Harris Hotel Gubeng dan Pop! Hotel Gubeng dengan jumlah ulasan sama yaitu 252 ulasan. Sedangkan ulasan sentimen positif terbanyak di kota Malang adalah Harris Hotel Malang dengan 311 ulasan. Berdasarkan hasil perhitungan rating, hotel yang mendapatkan peringkat pertama di kota Surabaya adalah Harris Hotel Gubeng Surabaya dengan nilai rating 4,65 (luar biasa) dan peringkat pertama di kota Malang adalah The 101 OJ Hotel Malang dengan nilai rating 4,9 (luar biasa).
===================================================================================================================================
Technology development nowadays make it easier for people to access information, one of them is to find information regarding a place. Many prospective visitors will read reviews from people who have visited a place to find out how they they rate a place. Opinion on other people's reviews is very influential in influencing the decisions of others in assessing a place they want to visit. Opinion analysis can be done by conducting a sentiment analysis towards hotel customer reviews. Review data was taken by crawling on TripAdvisor site and then data will be pre-processing and term weighted using the TF-IDF method. Classification process using support vector machine method to find out opinions from reviews that are positive or negative. Based on the results of the classification, Hotels with the most positive sentiment reviews in Surabaya are Harris Hotel Gubeng and Pop! Hotel Gubeng with the same number of reviews, 252 reviews. While the most positive sentiment review in Malang is Harris Hotel Malang with 311 reviews. Based on the results of rating calculation, hotels that get the first rank in Surabaya are Harris Hotel Gubeng Surabaya with a rating of 4.65 (excellent) and in Malang is The 101 OJ Malang Hotel with a rating of 4.9 (excellent).
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Additional Information: | RTMT 658.812 Ami a-1 |
| Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen, TF-IDF, Klasifikasi, Support Vector Machine |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing |
| Divisions: | Faculty of Business and Management Technology > Management Technology > 61101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | Siti Azza Amira |
| Date Deposited: | 26 Mar 2025 03:09 |
| Last Modified: | 26 Mar 2025 03:09 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/66312 |
Actions (login required)
 |
View Item |
