IMPLEMENTASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TRIPADVISOR TERHADAP RESTORAN DI KOTA MANADO

Sarese, Yonatan Nikodemus and Angdresey, Apriandy and Kumenap, Vivie Deyby (2022) IMPLEMENTASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TRIPADVISOR TERHADAP RESTORAN DI KOTA MANADO. Skripsi thesis, UNIVERSITAS KATOLIK DE LA SALLE MANADO.

	PDF COVER-DAFTAR_ISI_YonatanSarese.pdf Download (751kB)
	PDF BAB_ISI-LAMPIRAN_YonatanSarese.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)

Official URL: http://digilib.unikadelasalle.ac.id/

Abstract

Restoran merupakan suatu bidang usaha yang menawarkan jasa dalam menyediakan makanan dan minuman. Oleh sebab itu, ulasan dari masyarakat atau pelanggan sangat diperlukan dalam meningkatkan pelayanan dan kinerja mereka. Pada perkembangan zaman saat ini telah banyak tersedia suatu platform yang dapat menampung ulasan maupun opini masyarakat salah satunya adalah TripAdvisor. TripAdvisor menerima ulasan ulasan dari para pelancong kususnya restoran, hotel, resort dan tempat-tempat liburan lainnya. Maka ulasan ulasan yang diberikan yang diberikan masyarakat pada platform TripAdvisor dapat dijadikan sabagai tolak ukur tingkat kesuksesan dan perkembangan sebuah restoran.
Algoritma Suport Vector Machine (SVM) adalah algoritma yang sering digunakan dalam melakukan klasifikasi terhadap suatu data, algoritma ini tergolong sebagai suatu algoritma supervised learning. Dalam penerapan algoritma SVM pada tugas akhir ini data yang didapatkan terlebih dahulu diolah dalam tahap preprocessing yang terdiri dari case folding, tokenizing, filtering dan stemming. Setelah itu, dilanjutkan ke tahap processing dengan menggunakan SVM untuk mengklasifikan ulasan yang ada kedalam 3 kelas yaitu positif, netral, dan negatif. Kemudian dilakukan tahap pengujian terhadap data uji menggunakan confusion matrix.
Pada tugas akhir ini dilakukan 10 kali pengujian dengan membagi data latih kedalam 4 partisi data, yaitu 90% data latih banding 10% data uji, 80% data latih banding 20% data uji, 70% data latih 30% data uji, 60% data latih 40% data uji. Dalam 10 kali pengujian tersebut didapatkan akurasi rata-rata sebesar 87,5% dan waktu eksekusi yang didapatkan dalam pengujian relatif cepat yaitu kurang dari 2 detik.

Kata kunci : Analisis Sentimen, Restoran, Support Vector Machine, TripAdvisor.

Item Type:

Thesis (Skripsi)

Creators: