ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGUNJUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE PADA HOTEL NEO PONTIANAK

Stevin Tandra, Genrawan Hoendarto, Alvin Lesmana

Abstract


Perkembangan sektor pariwisata seperti hotel dipengaruhi oleh kepuasan dan kenyamanan pelanggan, dengan adanya teknologi yang canggih pada saat ini dapat membantu manajemen hotel untuk meningkatkan kepuasan dan kenyamanan pelanggan melalui ulasan yang diberikan oleh pelanggan pada hotel melalui Google Maps. Penelitian ini mengambil 1387 data ulasan, dengan menggunakan subset data pelatihan (80%) dan pengujian (20%). Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) digunakan sebagai perbandingan untuk menentukan algoritma yang memiliki akurasi lebih tinggi. Algoritma SVM memiliki tingkat akurasi sebesar 90,71% yang lebih tinggi dari algoritma Naïve Bayes yang mendapatkan akurasi sebesar 86,43%. Kemudian dilakukan algoritma Latend Dirichlet Allocation (LDA) untuk memodelkan topik untuk memahami kata-kata pada sentimen positif dan negatif yang diberikan oleh pelanggan. Pada sentimen positif didapatkan bahwa fasilitas kamar bersih, pelayanan yang ramah, dan juga lokasi yang strategis. Sedangkan pada sentimen negatif didapatkan terkait kebersihan kamar, kendala pelayanan check-in, gangguan suara pada kamar, dan juga tempat parkir dan akses taksi online.


Keywords


Analisis Sentimen, Latent Dirichlet Allocation, Naïve Baiyes, Support Vector Machine, Ulasan Pengunjung Hotel.

Full Text:

PDF

References


Abel Laia, N., & Barus, S. P. (2025). Analisis Sentimen YouTube: “Di Balik Ambisi Jokowi dalam IKN.” Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence), 5(1), 07–12. https://doi.org/10.55382/jurnalpustakaai.v5i1.891

Alexander Romian Simarmata, M. Z. (2023). Sentiment Analysis of Hotel Reviews Using Support Vector Machine . https://doi.org/10.33022/ijcs.v12i5.3405

Apriliansyah, R. D. R., Astuti, R., Prihartono, W., & Hamonangan, R. (2025). PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN PENGUNJUNG DI PANTAI KEJAWANAN. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, 13(1). https://doi.org/10.23960/jitet.v13i1.5774

Azizah, H., Syuhada, F., & Sa’adati, Y. (2024). SENTIMEN ANALISIS TEMPAT WISATA BERDASARKAN ULASAN GOOGLE MAPS MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES (Studi Kasus Bukit Merese) Sentiment Analysis of Tourist Destinations Based on Google Maps Reviews Using the Naïve Bayes Method (Case Study of Bukit Merese). In SIJ (Vol. 7, Number 2). https://doi.org/10.37824/sij.v7i2.2024.753

Firdaus, N. D., & Suryono, R. R. (2025). Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan SVM dalam Analisis Sentimen Pengguna AI di Platform X. Technology and Science (BITS), 6(4). https://doi.org/10.47065/bits.v6i4.7081

Gilang, O. :, & Hilmawan, H. (2025). PT. Media Akademik Publisher LITERATUR REVIEW : EFEKTIFITAS PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI KELULUSAN. JMA), 3(6), 3031–5220. https://doi.org/10.62281

Haq, M. Z., Octiva, C. S., Ayuliana, A., Nuryanto, U. W., & Suryadi, D. (2024). Algoritma Naïve Bayes untuk Mengidentifikasi Hoaks di Media Sosial. Jurnal Minfo Polgan, 13(1), 1079–1084. https://doi.org/10.33395/jmp.v13i1.13937

Haris Tri Saputra, Alfath Damanik, M. Mayo Shaquille, Marini Adibah Rusydi, Muhammad Habib Riziq, & Naya Septia Zulva. (2025). Analisis Modelling Pada Reviewes Lazada Indonesia Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) Untuk Optimalisasi Strategi Bisnis. JEKIN - Jurnal Teknik Informatika, 5(1), 361–371. https://doi.org/10.58794/jekin.v5i1.1325

Hidayat, R., Sy, Y. S., Sujana, T., Husnah, M., Saputra, H. T., & Okmayura, F. (2024). Implementasi Machine Learning Untuk Prediksi Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Support Vector Machine. BIOS : Jurnal Teknologi Informasi Dan Rekayasa Komputer, 5(2), 161–168. https://doi.org/10.37148/bios.v5i2.152

Junaedi, Hendra Gunawan, A., Kuswanto, V., & Jonathan. (2024). Tinjauan Support Vector Machine dalam Text-Mining untuk Analisis Sentimen di Sektor Pariwisata. Bit-Tech, 7(2), 323–330. https://doi.org/10.32877/bt.v7i2.1810

Komalla, D., Guntur Alam, R., & Wijaya, A. (2025). Analisis Performa Algoritma Naïve Bayes dan SVM Menggunakan Python Pada Ulasan Sentimen Game Roblox. Jurnal Riset Komputer), 12(6), 2407–389. https://doi.org/10.30865/jurikom.v12i6.9396

M. Julkarnain, M. Y. (2024). Penerapan Algoritma Naive Bayes dalam Memprediksi Lulus Tepat Waktu Mahasiswa. Digital Transformation Technology (Digitech). https://doi.org/10.47709/digitech.v4i2.4963

Mochamad Amry Assiva. (2024). Analisis Sentimen Terhadap Pariwisata di Kabupaten Grobogan Berbasis Orange Menggunakan Naive Bayes. INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research. https://doi.org/10.31004/innovative.v4i6.16469

Nadhifah, S., Aini, F. N., Kusumawardhani, H. H., & Febrianto, M. Y. (2024). Analisis Sentiment Ulasan Aplikasi Gopay Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine. 14(1). https://doi.org/10.48144/suryainformatika.v14i1.1787

Prastyo, P. A., Berlilana, B., & Tahyudin, I. (2024). Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik pada Ulasan Pengguna Aplikasi myIM3 Menggunakan Support Vector Machine dan Latent Dirichlet Allocation. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 6(3), 1618–1626. https://doi.org/10.47065/bits.v6i3.6268

Raudhatul Eni, A., Christien Arisona, D., Ngurah Adhi Wibawa, G., Yahya, I., & Abapihi, B. (2025). PEMODELAN TOPIK DAN ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI MOBILE JKN MENGGUNAKAN ALGORITMA LATENT DIRICHLET ALLOCATION DAN RANDOM FOREST. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) (Vol. 9, Number 6). https://doi.org/10.36040/jati.v9i6.15559

Reni Dwi Astuti, A., Cahyono, N., & Amikom Yogyakarta, U. (n.d.). Analisis Topic Modelling Persepsi Pengguna Internet Menggunakan Metode Latent Dirichlet Allocation. Indonesian Journal of Computer Science Attribution, 12(1), 2023–2326. https://doi.org/10.33022/ijcs.v12i1.3155

Singgalen, Y. A. (2023). Extract Sentiment and Support Vector Machine (SVM) Performance of Hotel Guest Review Classification. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 5(3). https://doi.org/10.47065/bits.v5i3.4737

Slam, B. E., Irawan, F., Efranda, N., & Herikson, R. (n.d.). JIP (Jurnal Informatika Polinema) IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI BUKU OTOMATIS PADA PERPUSTAKAAN DIGITAL. https://doi.org/10.33795/jip.v11i3.7298

Sudirman, Y., Dwi, ), Simatupang, S., & Artikel, R. (2025). ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK PADA ULASAN HOTEL XYZ DI KOTA TANGERANG DENGAN ALGORITMA SVM 1) INFO ARTIKEL ABSTRAK. 4(4), 370–377. https://doi.org/10.55123

Suparyati Suparyati, A. F. (2022). Analisis SentimenDengan Klasifikasi Naïve Bayes pada Review HotelTripadvisor. https://doi.org/10.33884/jif.v10i01.4524

Syahputra, R., Yanris, G. J., & Irmayani, D. (2022). SVM and Naïve Bayes Algorithm Comparison for User Sentiment Analysis on Twitter. Sinkron, 7(2), 671–678. https://doi.org/10.33395/sinkron.v7i2.11430

Wahyuni, S. (2024). Bulletin of Information Technology (BIT) Analisis Sentimen Publik Terhadap Pariwisata Aceh di Media Sosial X Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. 5(4), 269–278. https://doi.org/10.47065/bit.v5i2.1700




DOI: https://doi.org/10.17509/ijdb.v5i4.100096

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2026 Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

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

Indonesian Journal of Digital Business is published by Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)
and managed by Department of Digital Business
Jl. Dr. Setiabudi No.229, Kota Bandung, Indonesia - 40154
View My Stats