Penggunaan Metode Naïve Bayes Classifier pada Analisis Sentimen Penilaian Masyarakat Terhadap Pelayanan Rumah Sakit di Malang - Tsania Dzulkarnain; Dian Eka Ratnawati; Bayu Rahayudi (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Peran rumah sakit dalam kehidupan masyarakat sangatlah penting terkait tingkat kepuasan Masyarakat terhadap pelayanan, fasilitas, dan aspek lainnya. Opini dan penilaian masyarakat turut menjadi penilaian terhadap kinerja pelayanan rumah sakit. Pada Google Maps Reviews banyak ulasan dari berbagai rumah sakit.Penilaian yang sangat besar dapat kita lihat pada Google Maps Reviews akan memakan waktu bagi masyarakat. Keluhan-keluhan Masyarakat disekitar penulis terhadap pelayanan rumah sakit di Malang menjadikan penilaian pelayanan rumah sakit di Malang menjadi objek dari penelitian dasar ini. Penulis memanfaatkan algoritma Naïve Bayes Classifier dan Cross Validation untuk mengkategorikan penilaian berdasarkan sentimen positif dan negatif serta  aspek agar mempermudah pengkategorian. Aspek yang dipergunakan tersebut adalah aspek penanganan, fasilitas, administrasi, dan biaya. Penulis juga menggunakan analisis Root Cause untuk mempermudah masyarakat dan pihak terkait dalam menemukan masalah dan rekomendasi pemecahan masalah. Awalnya data di proses dengan  text preprocessing lalu pembobotan kata TF-IDF, pelabelan data, penerapan algoritma Naïve Bayes Classifier dan mengambil sentimen negatif untuk menentukan Root Cause. Hasil pengujian dengan menggunakan Cross Validation dengan fold k-9 memiliki nilai accuracy 82,97% , precision sebesar 83,13%, recall 82,93%, dan f-measure sebesar 82,92%. Hasil uji dengan menggunakan 20% data tes diperoleh akurasi 90%.