Analisis Sentimen Ulasan Tempat Wisata Kuliner Pada Zomato Menggunakan Ontology Supported Polarity Mining (ospm)

Abstrak

Abstrak
Zomato merupakan sebuah situs dan aplikasi yang menyediakan ulasan tentang tempat wisata serta
kuliner. Saat ini hasil dari riset yang dilakukan oleh Pho Chus Wright, 53% wisatawan membaca ulasan
terlebih dahulu sebelum melakukan pemesanan di restoran. Namun penilaian pada Zomato kurang
spesifik untuk mengetahui nilai aspek yang terdapat pada topik ulasan Zomato tersebut. Pada pengujian
yang dilakukan pada studikasus ini OSPM (Ontology Supported Polarity Mining) ini diusulkan karena
ontologi mendukung pendekatan penambangan polaritas (OSPM). OSPM dievaluasi dalam domain ulasan
zomato menggunakan Teknik Supervised Learning yang didukung pendekatannya dengan Naïve Bayes
classifier. Hasilnya sentiment yang didukung menggunakan Ontologi memiliki akurasi yang lebih tinggi
sebesar 84.2% sedangkan yang tidak didukung penggunaan ontologi hanya sebesar 62.8%. Hasil akhir
dari penelitian ini mengungkap bahwa pada pengujian yang dilakukan OSPM pada studi kasus ini sangat
baik untuk digunakan.

Kata kunci : zomato, ontolgy, polarity mining, ontology supported polarity mining.

Abstract
Zomato is a site and application that provides reviews of attractions and culinary. At present the results of
research conducted by Pho Chus Wright, 53% of tourists read the reviews first before making a reservation
at a restaurant. Related to on Zomato. In tests conducted on this study at OSPM (Ontology Supported
Polarity Mining) it is proposed because the supporting ontology supports polarity mining (OSPM). OSPM
is evaluated in the zomato review domain using Supervised Learning Techniques which are supported by
the Naïve Bayes classifier. Sentiments that were supported using Ontology had a higher verification of
84.2% while those that were not supported using ontology were only 62.8%. The final results of this study
reveal that the research conducted by OSPM in this case studio is very good to use.

Keywords: zomato, ontolgy, polarity mining, polarity mining supported ontology