Coarse-Grained Sentiment Analysis Berbasis Natural Language Processing – Ulasan Hotel

Sentiment analysis adalah metode untuk memperoleh data dari berbagai platform yang tersedia di internet. Kemajuan teknologi memungkinkan mesin untuk mengenali suatu istilah yang dianggap sebagai opini positif maupun sebaliknya. Data-data dan opini tersebut berperan penting sebagai umpan balik produk...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Warnia Nengsih, M. Mahrus Zein, Nazifa Hayati
Formato:	article
Lenguaje:	EN ID
Publicado:	Universitas Gadjah Mada 2021
Materias:	coarse grained sentiment analysis nlp hotel Engineering (General). Civil engineering (General) TA1-2040
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/8ef7af40f2f94cd8af1c95ade6e31900
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:doaj.org-article:8ef7af40f2f94cd8af1c95ade6e31900
record_format	dspace
spelling	oai:doaj.org-article:8ef7af40f2f94cd8af1c95ade6e319002021-11-17T04:34:15ZCoarse-Grained Sentiment Analysis Berbasis Natural Language Processing – Ulasan Hotel2301-41562460-571910.22146/jnteti.v10i1.548https://doaj.org/article/8ef7af40f2f94cd8af1c95ade6e319002021-02-01T00:00:00Zhttps://jurnal.ugm.ac.id/v3/JNTETI/article/view/548https://doaj.org/toc/2301-4156https://doaj.org/toc/2460-5719Sentiment analysis adalah metode untuk memperoleh data dari berbagai platform yang tersedia di internet. Kemajuan teknologi memungkinkan mesin untuk mengenali suatu istilah yang dianggap sebagai opini positif maupun sebaliknya. Data-data dan opini tersebut berperan penting sebagai umpan balik produk, layanan, dan topik lainnya. Tanpa perlu memperoleh opini secara langsung dari masyarakat, pihak penyedia telah mendapatkan evaluasi yang penting guna mengembangkan diri. Bisnis perhotelan merupakan bidang yang terkait dengan jasa memberikan layanan pada pelanggan. Indikator keberlangsungan bisnis ini juga bergantung pada umpan balik pelanggannya dan dijadikan sebagai acuan untuk pengambilan kebijakan strategis. Teknik sentiment analysis berbasis Natural Language Processing dapat mengatasi permasalahan tersebut. Pada makalah ini prediksi dilakukan menggunakan classifier Random Forest (RF), sementara untuk merangkum kualitas classifier, digunakan kurva Receiver Operating Characteristic (ROC). Kurva ROC berupa grafik yang baik untuk merangkum kualitas classifier. Semakin tinggi kurva berada di atas garis diagonal, semakin baik prediksinya, dengan nilai kurva ROC yang diperoleh sebesar 0,90. Terlihat hasil ulasan terhadap opini pelanggan terhadap jasa dan pelayanan yang diberikan oleh hotel untuk kategori positif lebih banyak daripada kategori negatif. Polaritas dari ulasan diperoleh 68% ulasan pelanggan berada pada area positif dan 32% berada pada area negatif.Warnia NengsihM. Mahrus ZeinNazifa HayatiUniversitas Gadjah Madaarticlecoarse grainedsentiment analysisnlphotelEngineering (General). Civil engineering (General)TA1-2040ENIDJurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Vol 10, Iss 1, Pp 41-48 (2021)
institution	DOAJ
collection	DOAJ
language	EN ID
topic	coarse grained sentiment analysis nlp hotel Engineering (General). Civil engineering (General) TA1-2040
spellingShingle	coarse grained sentiment analysis nlp hotel Engineering (General). Civil engineering (General) TA1-2040 Warnia Nengsih M. Mahrus Zein Nazifa Hayati Coarse-Grained Sentiment Analysis Berbasis Natural Language Processing – Ulasan Hotel
description	Sentiment analysis adalah metode untuk memperoleh data dari berbagai platform yang tersedia di internet. Kemajuan teknologi memungkinkan mesin untuk mengenali suatu istilah yang dianggap sebagai opini positif maupun sebaliknya. Data-data dan opini tersebut berperan penting sebagai umpan balik produk, layanan, dan topik lainnya. Tanpa perlu memperoleh opini secara langsung dari masyarakat, pihak penyedia telah mendapatkan evaluasi yang penting guna mengembangkan diri. Bisnis perhotelan merupakan bidang yang terkait dengan jasa memberikan layanan pada pelanggan. Indikator keberlangsungan bisnis ini juga bergantung pada umpan balik pelanggannya dan dijadikan sebagai acuan untuk pengambilan kebijakan strategis. Teknik sentiment analysis berbasis Natural Language Processing dapat mengatasi permasalahan tersebut. Pada makalah ini prediksi dilakukan menggunakan classifier Random Forest (RF), sementara untuk merangkum kualitas classifier, digunakan kurva Receiver Operating Characteristic (ROC). Kurva ROC berupa grafik yang baik untuk merangkum kualitas classifier. Semakin tinggi kurva berada di atas garis diagonal, semakin baik prediksinya, dengan nilai kurva ROC yang diperoleh sebesar 0,90. Terlihat hasil ulasan terhadap opini pelanggan terhadap jasa dan pelayanan yang diberikan oleh hotel untuk kategori positif lebih banyak daripada kategori negatif. Polaritas dari ulasan diperoleh 68% ulasan pelanggan berada pada area positif dan 32% berada pada area negatif.
format	article
author	Warnia Nengsih M. Mahrus Zein Nazifa Hayati
author_facet	Warnia Nengsih M. Mahrus Zein Nazifa Hayati
author_sort	Warnia Nengsih
title	Coarse-Grained Sentiment Analysis Berbasis Natural Language Processing – Ulasan Hotel
title_short	Coarse-Grained Sentiment Analysis Berbasis Natural Language Processing – Ulasan Hotel
title_full	Coarse-Grained Sentiment Analysis Berbasis Natural Language Processing – Ulasan Hotel
title_fullStr	Coarse-Grained Sentiment Analysis Berbasis Natural Language Processing – Ulasan Hotel
title_full_unstemmed	Coarse-Grained Sentiment Analysis Berbasis Natural Language Processing – Ulasan Hotel
title_sort	coarse-grained sentiment analysis berbasis natural language processing – ulasan hotel
publisher	Universitas Gadjah Mada
publishDate	2021
url	https://doaj.org/article/8ef7af40f2f94cd8af1c95ade6e31900
work_keys_str_mv	AT warnianengsih coarsegrainedsentimentanalysisberbasisnaturallanguageprocessingulasanhotel AT mmahruszein coarsegrainedsentimentanalysisberbasisnaturallanguageprocessingulasanhotel AT nazifahayati coarsegrainedsentimentanalysisberbasisnaturallanguageprocessingulasanhotel
_version_	1718426000328491008

Coarse-Grained Sentiment Analysis Berbasis Natural Language Processing – Ulasan Hotel

Ejemplares similares