Shanty Novinnia Ratu Djawa Pengarang Sebastianus A. S. Mola, S.T., M.Kom Dosen Pembimbing 1 Arfan Y. Mauko, S.T., M.Cs Dosen Pembimbing 2 Dr. Yulianto T. Polly, S.Kom., M.Cs Penguji 1 Dr. Dony M. Sihotang, S.Kom., M.Cs Ketua Penguji Emerensye S.Y Pandie, S.Kom., M.Kom Penguji 2

Traveloka merupakan aplikasi pemesanan hotel yang populer di Indonesia, yang memungkinkan pengguna memberikan ulasan berdasarkan pengalaman mereka. Namun, jumlah ulasan yang tersedia cukup banyak dan belum diklasifikasikan dengan jelas, sehingga diperlukan analisis sentimen untuk melakukan klasifikasi ulasan secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna Traveloka terkait hotel di Kota Kupang dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengetahui peran dari metode SMOTE dalam meningkatkan performa model klasifikasi Naïve Bayes pada dataset dengan kelas yang tidak seimbang. Pada penelitian ini, data yang digunakan sebanyak 1.778 ulasan, yang terdiri dari 1.330 ulasan positif, 144 ulasan netral, dan 304 ulasan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi model tanpa penerapan SMOTE mencapai 83%. Setelah teknik SMOTE diterapkan, akurasi model meningkat menjadi 84%. Presisi untuk sentimen positif mengalami peningkatan dari 83% menjadi 97%, recall untuk sentimen netral meningkat dari 0% menjadi 52%, dan recall untuk sentimen negatif juga naik dari 52% menjadi 75%. Secara keseluruhan, model yang dibangun menggunakan metode Naïve Bayes ini, berhasil menunjukkan performa yang baik dalam menganalis sentimen, terutama setelah penambahan metode SMOTE. Penelitian ini juga bermanfaat untuk memberikan informasi yang berguna bagi pengusaha hotel, baik yang berencana mendirikan hotel maupun yang telah memiliki hotel di Kota Kupang, mengenai sentimen ulasan hotel di Kota Kupang, berdasarkan hasil dari model yang dibangun menggunakan metode Naïve Bayes.