Analisis Sentimen Terhadap Rumah Sakit Di Pekanbaru Menggunakan Metode Naïve Bayes Berdasarkan Ulasan Di Google Maps

Banyaknya ulasan dari para pasien dan pengunjung maka membutuhkan waktu yang lama untuk mengulas satu per satu. Oleh karena itu untuk mengumpulkan ulasan dan menganalisis dengan jumlah data berskala besar diperlukan suatu teknik. Salah satu teknik yang dapat dilakukan untuk menyelesaikan masalah ini adalah Analisis Sentimen.Penelitian ini menghasilkan sentimen positif dan negatif pada masing-masing Rumah Sakit. Untuk RS01 total 148 teks dengan sentimen positif sebanyak 86 teks dan negatif sebanyak 62 teks. Untuk RS02 total 172 teks dengan sentimen positif sebanyak 122 teks dan negatif sebanyak 50 teks. Untuk RS03 total 353 teks dengan sentimen positif sebanyak 64 teks dan sentimen negatif sebanyak 289 teks. Untuk RS04 total 352 teks
dengan sentimen positif sebanyak 342 teks dan negatif sebanyak 10 teks. Untuk RS05 total 220 teks dengan sentimen positif sebanyak 217 teks dan negatif sebanyak 3 teks.
Untuk RS06 total 147 teks dengan sentimen positif sebanyak 128 teks dan negatif sebanyak 19 teks. Untuk RS07 total 243 teks dengan sentimen positif sebanyak 202 teks
dan negatif sebanyak 41 teks. Untuk RS08 total 115 teks dengan sentimen positif sebanyak 100 teks dan negatif sebanyak 15 teks. Untuk RS09 total 155 teks dengan
sentimen positif sebanyak 142 teks dan negatif sebanyak 13 teks. Untuk RS10 total 205 teks dengan sentimen positif sebanyak 186 teks dan negatif sebanyak 19 teks. Untuk RS11
total 239 teks dengan sentimen positif sebanyak 17 teks dan negatif sebanyak 222 teks. Berdasarkan hasil klasifikasi sentimen dari beberapa Rumah Sakit yang ada di Kota
Pekanbaru, Rumah Sakit Eka Hospital dengan 352 teks ulasan terdapat sebanyak 342 sentimen positif, sehingga Rumah Sakit ini dapat dikategorikan sebagai Rumah Sakit yang pelayanan dan fasilitasnya terbaik berdasarkan ulasan dari para pengunjung dan pasien Rumah Sakit tersebut.