2022
DOI: 10.35746/jtim.v3i4.178
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Analisis Sentimen Pada Agen Perjalanan Online Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor

Abstract: Social media has impact for decision maker to get more insights broadly. Including for online travel agent company, where costumer’s interest to use online travel agent for their chosen agent will grows along with the high number of customer’s satisfaction. As a one of the most important point in distribution, company provides a platform that reliable and effective to purchase a trip and share information of their experience through Online travel agent. It is important to know how consumer considerate which on… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
2
1
1
1

Citation Types

0
1
0
2

Year Published

2022
2022
2024
2024

Publication Types

Select...
5

Relationship

0
5

Authors

Journals

citations
Cited by 5 publications
(5 citation statements)
references
References 18 publications
0
1
0
2
Order By: Relevance
“…Stemming memiliki aturan dalam pengolahan seperti pendekatan kamus (Anam et al, 2021) (Batta, 2018). KNN ini algoritma yang membutuhkan pelatihan data dan nilai k yang telah ditentukan untuk mencari k terdekat berdasarkan jarak komputasi (Sholeha et al, 2022). Kemudian, SVM adalah teknik yang mengklasifikasikan teks yang mencari performa yang baik untuk suatu objek.…”
Section: Metode Penelitianunclassified
“…Stemming memiliki aturan dalam pengolahan seperti pendekatan kamus (Anam et al, 2021) (Batta, 2018). KNN ini algoritma yang membutuhkan pelatihan data dan nilai k yang telah ditentukan untuk mencari k terdekat berdasarkan jarak komputasi (Sholeha et al, 2022). Kemudian, SVM adalah teknik yang mengklasifikasikan teks yang mencari performa yang baik untuk suatu objek.…”
Section: Metode Penelitianunclassified
“…), semikolon (;), titik dua (:), atau karakter lainnya juga bisa berperan sebagai pemisah kata tergantung pada konteksnya. Tahapan keempat adalah melakukan normalisasi, melibatkan konversi data yang tidak baku jadi bentuk kata baku [15]. Hal ini perlu diterapkan karena banyak komentar yang memakai kalimat-kalimat yang tidak baku, sehingga menyulitkan pengujian data.…”
Section: Metode Penelitianunclassified
“…K-Nearest Neighbor is a similarity-based artificial learning algorithm that works based on the closest value. K-nearest neighbor is an algorithm that takes training data and gives a K value to find the closest K based on the calculated distance (Sholeha et al, 2022). So the KNN algorithm is very dependent on distance calculations.…”
Section: K-nearest Neighbormentioning
confidence: 99%