Industri pariwisata merupakan salah satu sektor industri yang terus menunjukan trend positif setiap tahunnya. Hal tersebut didukung oleh laporan tahun dari United Nation World Tourism Organization (UNWTO) pada akhir tahun 2016. Salah satu pendapatan terbesar dari industri ini adalah sektor perhotelan atau penyewaan tempat. Salah satu startup penyewaan tempat yang mulai banyak digunakan oleh kalangan pelancong adalah Airbnb. . Industri perhotelan saat ini masih menggunakan cara yang konventional dalam melihat opini publik terhadap jasa layanannya seperti melakukan wawancara, kuisioner, atau cara lainnya yang membutuhkan waktu lebih lama serta membutuhkan biaya yang mahal sehingga dikatakan kurang efisien untuk keadaan dunia saat ini, dimana segala hal dapat diakses dengan cepat.
Penelitian ini bertujuan untuk menemukan cara dalam mendapatkan insight sentiment dan topik yang dibahas pengguna layanan airbnb di media sosial, sebab media sosial saat ini telah banyak digunakan oleh hampir semua orang. Hal tersebut membuat media sosial menjadi salah satu sumber informasi kritik serta saran bagi perusahan yang dapat dimanfaatkan untuk perbaikan kualitas layanan. Permasalahan yang dihadapi dalam penelitian ini adalah jumlah data dari sosial media yang sangat banyak menyebabkan dibutuhkannya metode untuk dapat mengolah data secara cepat dan tepat. Penelitian ini menggunakan metode naive bayes untuk mengklasifikasikan sentiment serta Latent Dirichlet Allocation untuk memodelkan topik.
Implementasi klasifikasi teks naive bayes mampu mengelompokan menjadi 3 tipe sentiment yaitu positive, negative, serta neutral. Hasil dari pengelompokan sentiment tersebut akan di olah kembali menggunakan Latent Dirichlet Allocation untuk dapat memetakan topik topik apa saja yang muncul dari setiap sentiment yang ada. Hasil pemetaan topik tersebut menghasilkan banyak topik pada setiap sentimennya, contohnya seperti pada sentiment negatif banyak topik yang membahas masalah perbedaan bahasa, lalu sentiment positif banyak yang berkomentar mengenai harga akomodasi yang ditawarkan lebih mudah. Metode-metode tersebut diharapkan mampu membantu perusahaan dalam membaca kritik maupun saran pada media sosial yang disampaikan oleh pengguna layanan secara cepat dan ringkas.