PERANCANGAN APLIKASI ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN MASKAPAI PENERBANGAN DI TRIPADVISOR MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Kata Kunci:
Analisis Sentimen, Maskapai, Naive Bayes, Klasifikasi, Text MiningAbstrak
Pesatnya kemajuan teknologi informasi, terutama di bidang internet telah mengubah cara orang mencari informasi, termasuk dalam konteks maskapai penerbangan. Maskapai penerbangan termasuk salah satu transportasi yang sangat populer dan penting di dunia. Sebelum melakukan perjalanan, sering kali masyarakat mencari informasi dan ulasan mengenai maskapai penerbangan, salah satunya melalui platform Tripadvisor. Karena jumlah ulasan yang banyak di Tripadvisor membuat sulit pengguna untuk cepat memahami sentimennya. Untuk mengatasi masalah tersebut diperlukan analisis sentimen untuk memahami sentimen secara sistematis. Maka dari itu dirancang aplikasi analisis sentimen dengan mengimplementasikan metode Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen menjadi kategori positif dan negatif. Aplikasi ini menampilkan hasil analisis dalam bentuk grafik yang memberikan gambaran visual tentang sentimen positif dan negatif yang terkandung dalam ulasannya. Dengan melakukan pengujian menggunakan metode confusion matrix dengan tiga skenario yaitu 70:30, 80:20, dan 90:10. Berdasarkan hasil perbandingan antara tiga skenario tersebut, skenario terbaik untuk model klasifikasi naïve bayes adalah 90:10 yang menunjukkan nilai akurasi sebesar 77%, presisi sebesar 77%, recall sebesar 100%, dan F1-Score sebesar 87,1%. Dengan adanya aplikasi ini, diharapkan dapat membantu masyarakat dalam mencari maskapai penerbangan dan membuat keputusan perjalanan yang lebih terinformasi berdasarkan ulasan-ulasan yang telah dianalisis secara efektif.