ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI AIRBNB DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFICATION

Abstrak

Aplikasi Airbnb merupakan wadah bagi komunitas pemasaran yang terpercaya atau aplikasi yang bisa membuat siapa saja untuk memasarkan tempat yang disewakannya, menelusuri, dan memesan tempat akomodasi yang unik di seluruh penjuru dunia via aplikasi online melalui ponsel pribadi (Airbnb, 2015). Beberapa akomodasi yang ada pada aplikasi Airbnb diantaranya ada apartemen, kastil, vila, kamar, dan fasilitas akomodasi lainnya serta ruangan-ruangan yang dapat disewakan lainnya. Mirip dengan online travel agent lainnya, yang membedakan adalah Airbnb menyewakan tempat tinggal berupa rumah, apartemen dan villa. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sentimen dari pengguna aplikasi android yang memberikan komentarnya pada fasilitas user review pada website googleplay yang kemudian dipisahkan menjadi sentimen positif dan sentimen negatif. Dataset didapatkan dengan melakukan scraping di Play Store pada aplikasi pengguna AirBnB didapatkan 500 data ulasan berbagai pengguna yang nantinya dijadikan bahan pengujian. Hasil pengujian menggunakan metode multinomial Naive Bayes yang dilakukan dengan data (20% dari dataset secara random) pada aplikasi AirBnB digunakan berjumlah 89 data didapatkan hasil confusion matriks TP 33, TN 46, FP 6 dan FN 4. Dengan nilai Precision sebesar 0.84615 (85%), nilai Recall 0.89189 (89%), nilai F1-score sebesar 0.86842 (87%) dan Nilai tingkat keakuratan algoritma sebesar 0.88764 atau sekitar 89%.