Safitri, Rahma Nimas (2020) TA : Analisis Sentimen Review Pelanggan Hotel Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) (Studi Kasus: hotels.com, booking.com, agoda.com). Undergraduate thesis, Universitas Dinamika.
|
Text
16410100008-2020-UNIVERSITAS_DINAMIKA.pdf - Accepted Version Download (2MB) | Preview |
Search this title on : 
| 
Abstract
Dilansir dari AppGrooves, didapatkan informasi Best 10 Hotel Booking Apps dengan tiga peringkat utama diduduki oleh Hotels.com, Booking.com, Agoda.com, disusul oleh HotelTonight, Trivago, Expedia, Priceline Travel, Choice Hotel, Tripadvisor, dan KAYAK. Dengan makin meningkatnya gadget dan media online lainnya memungkinkan konsumen untuk memberikan review terhadap pelayanan berupa komentar maupun opini. Pada Appgrooves hanya menilai dengan rating, akan tetapi terkadang rating tidak cukup menunjukkan tanggapan konsumen atas pelayanan yang mereka dapatkan. Berdasarkan permasalahan tersebut maka diperlukan analisis sentimen untuk mengklasifikan ulasan pengguna berdasarkan sentimen positif dan negatif. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan ulasan negatif dan positif. Alasan penggunaan algoritma k-Nearest Neighbor digunakan dalam penelitian ini dikarenakan tingkat akurasinya yang baik dan efektif jika digunakan pada data latih (training) yang berjumlah besar dan mengandung informasi yang kurang atau tidak berarti (noisy). Pengujian Validasi menggunakan 10-Fold Cross Validation untuk menentukan nilai akurasi dari data hasil penelitian yang telah dilakukan. Penelitian ini telah berhasil melakukan analisis sentimen positif maupun negatif pada tiga studi kasus yaitu Hotels.com, Booking.com, dan Agoda.com dengan jumlah data yang digunakan sejumlah 1474 data untuk Hotels.com, 5418 data untuk Booking.com, dan 19869 data untuk Agoda.com. Nilai K yang digunakan dalam penelitian ini adalah 9. Pemilihan nilai K didasarkan atas pengujian terhadap nilai akurasi dengan uji coba nilai K 3,5,6,7 dan 9. Dari pengujian yang telah dilakukan, nilai K dengan hasil akurasi tertinggi adalah K=9. Hasil dari penelitian yang telah dilakukan untuk situs Hotels.com persentase komentar positif sebesar 32% dan persentase untuk sentimen negatif adalah 68%, untuk situs Booking.com persentase sentimen positif adalah 29% dan untuk sentimen negatif persentasenya sebesar 71%. Situs Agoda.com jumlah persentase positif sebesar 86% dan untuk sentimen negatif sebesar 14%. Berdasarkan uji validitas menggunakan 10-Fold Cross Validation didapatkan akurasi untuk Hotels.com sebesar 94,55%, untuk Booking.com sebesar 87,58%, dan untuk Agoda.com sebesar 98,83%.
Export Record
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | Rahma Nimas Safitri (16410100008) |
| Uncontrolled Keywords: | Hotels.com, Booking.com, Agoda.com, Sentiment Analysis, K-Nearest Neighbor |
| Dewey Decimal Classification: | 600 – Technology > 650 Management & auxiliary services > 658 General management |
| Divisions: | Fakultas Teknologi dan Informatika > S1 Sistem Informasi |
| Depositing User: | Agung P. W. |
| Date Deposited: | 19 Mar 2020 07:48 |
| Last Modified: | 19 Mar 2020 07:48 |
| THESIS ADVISORS: |
1. UNSPECIFIED (NIDN : UNSPECIFIED)
|
| URI: | http://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/4065 |
Download Statistics
Downloads over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.
Actions (login required)
 |
View Item |
Comments & Notes
Comments & Notes