ANALISIS SENTIMEN PENILAIAN MASYARAKAT TERHADAP PELAYANAN RUMAH SAKIT MUHAMMADIYAH LAMONGAN MENGGUNAKAN TF-IDF DAN NAIVE BAYES

Abstract

Rumah sakit merupakan penyelenggara layanan kesehatan yang tidak bisa diremehkan. Evaluasi terhadap kualitas pelayanan rumah sakit menjadi titik fokus dalam upaya memahami tingkat kepuasan masyarakat terhadap layanan kesehatan yang mereka terima. Ulasan Google Maps memberikan gambaran nyata dari persepsi masyarakat terhadap kualitas pelayanan yang diberikan oleh rumah sakit. Penelitian ini menggunakan dataset dari ulasan google maps Rumah Sakit Muhammadiyah Lamongan sebagai objek penelitian. Penulis menggunakan TF-IDF dan Naive Bayes serta teknik Cross Validation untuk mengelompokkan penilaian berdasarkan sentimen positif dan negatif, sekaligus memudahkan identifikasi aspek-aspek yang relevan. Aspek yang diteliti pada penelitian ini meliputi penanganan pasien, ketersediaan fasilitas, keefektifan administrasi, dan transparansi biaya. Peneliti juga menerapkan analisis Root Cause untuk memfasilitasi penggunaan hasil penelitian dalam mengidentifikasi serta memberikan solusi atas permasalahan yang terkait. Hasil pengujian menggunakan Cross Validation dengan fold k-2 menunjukkan tingkat akurasi sebesar 85,91%, dengan tingkat precision mencapai 86,64%, recall sebesar 85,91%, dan F1-Score sebesar 86,19%, Pengujian pada 20% data uji menghasilkan tingkat akurasi mencapai 80%. Untuk itu penerapan metode Naïve Bayes Classifier dan TF-IDF untuk mengklasifikasikan ulasan pelanggan dapat berhasil diimplementasikan menggunakan library Scikit-learn di Python.