IMPLEMENTASI SVM DAN ASOSIASI UNTUK SENTIMENT ANALYSIS DATA ULASAN THE PHOENIX HOTEL YOGYAKARTA PADA SITUS TRIPADVISOR

Abstract

Web scraping digunakan untuk mendapatkan data secara online pada halaman website yaitu mengumpulkan data ulasan pengunjung The Phoenix Hotel Yogyakarta - MGallery Collection yang bersumber dari situs TripAdvisor. Proses pengklasifikasian data ulasan akan dilakukan dengan machine learning menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Selanjutnya hasil klasifikasi akan dianalisis dengan metode Text Mining, konsep utamanya adalah dengan melakukan ekplorasi seluas-luasnya dan ekstraksi dengan data yangsangat banyak dan terus bertambah. Sehingga ditemukan sebuah fakta dan informasi yang dianggap penting dan dapat berguna untuk berbagai bidang keperluan. Klasifikasi dengan metode SVM menunjukkan tingkat akurasi sebesar 96,07% pada ulasan berbahasa Inggris dan sebesar 84,77% untuk ulasan berbahasa Indonesia. Secara umum, dengan metode text mining diperoleh informasi bahwa lebih banyak pengunjung yang memberikan penilaian positif daripada pengunjung yang memberikan penilaian negatif. Pengunjung banyak memberikan penilaian positif diantaranya tentang penilaian kamar hotel yang mewah dan terdapat balkon, staff yang ramah dan membantu, menu sarapan yang disajikan secara prasmanan yang banyak variasi makanan yang dinilai sempurna dan pemilihan sebaran atau tatanan makanan yang tepat. Sedangkan beberapa penilaian negatif pengunjung daiantaranya adalah layanan yang digolongkan dikecewakan tentu menjengkelkan dan kekurangan staf dalam sisi tingkat perawatan. Selanjutnya hasil ulasan negatif tersebut dibuat dalam diagram fishbone untuk pemecahan masalah.