Analisis Sentimen Berbasis Aspek Pada Ulasan Hotel Menggunakan Naïve Bayes Dan Query Expansion Ranking Dengan N-Gram

Analisis sentimen adalah suatu bidang studi yang menganalisis dan mengidentifikasi sebuah opini seseorang terhadap entitas seperti produk, layanan, dan lainnya termasuk ke dalam kategori positif, negatif, atau netral. Analisis sentimen level aspek menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan level dokumen dan level kalimat. Salah satu bidang yang dapat mengimplementasikan analisis sentimen adalah perhotelan. Karena hasil analisis sentimen tersebut dapat digunakan untuk mengetahui aspek mana yang kurang dan untuk pelanggan akan digunakan untuk memilih hotel sebelum melakukan reservasi. Pada penelitian sebelumnya mengenai analisis sentimen menggunakan Naïve Bayes dan Query Expansion Ranking menghasilkan akurasi 86,6%. Selain itu terdapat penelitian menggunakan metode SVM dan N-Gram, pada penelitian tersebut Bigram dan Trigram dapat meningkatkan akurasi dari 88,21% menjadi 88,89% dan 87,85% menjadi 88,50%. Oleh karena itu, penelitian yang akan dilakukan adalah analisis sentimen berbasis aspek menggunakan Naïve Bayes Classifier sebagai metode untuk klasifikasi, metode Query Expansion Ranking sebagai metode untuk seleksi fitur, dan metode N-Gram untuk gabungan kata pada kasus ulasan beberapa hotel di Indonesia. Data yang digunakan berjumlah 1100 data. Hasil pengujian akurasi menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 87% dengan menggunakan Unigram pada aspek layanan. Terdapat kenaikan akurasi sebesar 1% dengan menggunakan Bigram pada aspek makanan yang awalnya 84% menggunakan Unigram menjadi 85%.