ETD - UIR

Electronic Thesis and Dissertation

  • Home
  • Information
  • News
  • Help
  • Librarian
  • Member Area
    Member Login Online Registration
  • Select Language :
    Arabic Bengali Brazilian Portuguese English Espanol German Indonesian Japanese Malay Persian Russian Thai Turkish Urdu

Search by :

ALL Author Subject NPM Advanced Search

Last search:

{{tmpObj[k].text}}
Image of Analisis Sentimen Berbasis Aspek Terhadap Pelayanan Rumah Sakit Menggunakan Metode K-nearest Neighbors Dan Naive Bayes
Bookmark Share

Art Original

Analisis Sentimen Berbasis Aspek Terhadap Pelayanan Rumah Sakit Menggunakan Metode K-nearest Neighbors Dan Naive Bayes

Eni Febriyanti - Personal Name; Anggi Hanafiah - Personal Name;

Rumah sakit merupakan organisasi yang menyediakan pelayanan medis profesional dengan fasilitas memadai, didukung oleh sikap dan perilaku tenaga medis yang mencerminkan profesionalisme serta komitmen tinggi, yang menjadi faktor utama dalam menjaga kepercayaan dan loyalitas pasien. Google Maps menyediakan informasi lokasi, rute, dan arah, serta ulasan pengguna yang dapat membantu memahami sentimen masyarakat terhadap suatu tempat. Namun, inkonsistensi antara rating dan komentar menunjukkan perlunya analisis lebih lanjut, khususnya pada ulasan layanan rumah sakit di Pekanbaru. Penelitian ini berfokus untuk melakukan pemodelan topik dan analisis sentimen berbasis aspek terhadap ulasan rumah sakit yang berada di Pekanbaru, di antaranya, Rumah Sakit Hermina, Awal Bros, Sansani, Santamaria, Syafira, Prima, Eka Hospital, Annisa, Arifin Ahmad, dan Aulia. Pemodelan topik dilakukan dengan tujuan memperoleh topik atau aspek pada komentar menggunakan Latent Dirichlet Allocation yang dievaluasi dan dianalisis menggunakan elbow method berdasarkan nilai coherence dan perplexity. Selanjutnya adalah melakukan analisis sentimen berbasis aspek berdasarkan aspek yang diidentifikasi pada pemodelan topik menggunakan 2 pendekatan machine learning, yaitu Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor yang dievaluasi dengan membandingkan nilai akurasi. Aspek yang diidentifikasi pada pemodelan topik, antara lain, aspek administrasi dan pelayanan. Hasil analisis sentimen berbasis aspek menunjukkan Naïve Bayes merupakan model klasifikasi terbaik pada seluruh tugas dengan akurasi sebesar 84,6% pada tugas klasifikasi aspek dan sebesar 91,9% pada aspek administrasi dan 96,7% pada aspek pelayanan pada tugas klasifikasi sentimen berbasis aspek.


Availability
#
Teknik Informatika (Fakultas Teknik) Informatika 641.57 Eni a
251003
Available but not for loan - ETD
Detail Information
Call Number
Informatika 641.57 Eni a
Language
Indonesia
NPM
203510417
Publisher
Teknik Informatika : Universitas Islam Riau., 2025
Keyword(s)
Rumah Sakit
Pemodelan Topik
Analisis Sentimen Berbasis Aspek
Other Information
Petugas
Ayu Agustina
Other version/related

No other version available

File Attachment
  • Please login to see this attachment
Comments

You must be logged in to post a comment

ETD - UIR
  • Information
  • Services
  • Librarian
  • Member Area

About Us

As a complete Library Management System, SLiMS (Senayan Library Management System) has many features that will help libraries and librarians to do their job easily and quickly. Follow this link to show some features provided by SLiMS.

Search

start it by typing one or more keywords for title, author or subject

Keep SLiMS Alive Want to Contribute?

© 2026 — Senayan Developer Community

Powered by SLiMS
Select the topic you are interested in
  • Computer Science, Information & General Works
  • Philosophy & Psychology
  • Religion
  • Social Sciences
  • Language
  • Pure Science
  • Applied Sciences
  • Art & Recreation
  • Literature
  • History & Geography
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Advanced Search
Where do you want to share?