Analisis Konten Pelanggan Airbnb Pada Network Sosial Media Twitter

Abstract

Arus digital sekarang telah memberikan dampak yang cukup besar. Saat ini Internet telah menjadi salah satu hal yang penting, sosial media sudah menjadi salah satu alat komunikasi yang umum digunakan untuk orang-orang saling berkomunikasi, bertukar ide, bahkan membagikan informasi. Hal tersebut didukung oleh data yang mengatakan bahwa pertumbuhan pengguna sosial media sudah mencapai 2.7 miliar penguna aktif sosial media. Banyaknya penguna sosial media artinya arus informasi sangat banyak yang merupakan sebuah tambang informasi bagi perusahaan. Banyaknya informasi ini harus dibarengi dengan pengolahan data yang cepat agar dapat di manfaatkan oleh perusahaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengali informasi yang ada pada media sosial. Untuk mendukung pengolahan informasi dengan cepat penelitian ini menggunakan naïve bayes sebagai classifier sentiment dan mengunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk memodelkan topik. Penelitian ini diharapkan dapat membantu perushaan dalam mengolah informasi secara near real-time. Peneliti menggunakan Airbnb sebagai studi kasus, sebab dipandang sebagai salah satu perusahan penyewaan tempat yang banyak digunakan oleh pelancong. Periode pengambilan data dimulai pada 7 Januari 2018 hingga 28 Maret 2018 menggunakan kata kunci “Airbnb†Kata kunci : bigdata, naïve bayes, latent dirichlet allocation, social media