Analisis Sentimen Komentar Pengunjung Air Terjun Waikelo Sawa Menggunakan Metode Naive Baiyes Classifier Studi pada Desa Tema Tana Wewewa Timur Kabupaten Sumba Barat Daya
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Analisis Sentimen adalah suatu teknik mengekstrak data teks untuk mendapatkan informasi tentang sentimen bernilai positif, netral maupun negatif. Analisis sentimen diberikan oleh pengguna internet pada media sosial untuk memberikan suatu penilaian atau opini pribadi. Air Terjun Wekelo Sawa yang sering mendapatkan sentimen pengguna melalui media sosial adalah Air Terjun Wekelo Sawa. Adanya sentimen opini dari konsumen tentang wisata Air Terjun Wekelo Sawa dapat dianalisis dan dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi yang berguna bagi pelanggan lain maupun pihak pengolah Air Terjun Wekelo Sawa . Dengan menggunakan teknik Text Mining metode klasifikasi, akan diketahui suatu sentimen bernilai positif, netral atau negatif. Salah satu algoritme yang banyak digunakan dalam analisis sentimen adalah metode klasifikasi Naïve Bayes. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) dengan pembobotan tf-idf disertai penambahan fitur konversi ikon emosi (emoticon) untuk mengetahui kelas sentimen yang ada dari tweet tentang wisata Air Terjun Wekelo Sawa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes tanpa penambahan fitur mampu mengklasifikasi sentimen dengan nilai akurasi sebesar 88,46%, sementara jika ditambahkan fitur pembobotan tf-idf disertai konversi ikon emosi mampu meningkatkan nilai akurasi menjadi 88,46%,
Downloads
Article Details
[2] J. C. (2022). Penerapan Algoritma Sentiment Analysis Dan Naïve Bayes Terhadap Opini Pengunjung Di Tempat Wisata Pantai Pintu Kota, Kota Ambon. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi.
[3] L. W., & dkk. (2017). Analisis Sentimen Terhadap Tempat Wisata Dari Komentar Pengunjung Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Studi Kasus Jawa Barat. Jurnal Prosiding SNATIF.
[4] R. F., & dkk. (2019). Analisis Sentimen Wisata Jawa Tengah Menggunakan Naϊve Bayes. Jurnal INFORMA Politeknik Indonusa Surakarta.
[5] Rozi, I. F., S. H. Pramono, dan E. A. Dahlan. 2012. Implementasi Opinion Mining (Analisis Sentimen) untuk Ekstraksi Data Opini Publik pada Perguruan Tinggi. Jurnal EECCIS 6(1): 37-43.
[6] Kumar, E. (2011). NATURAL LANGUAGE PROCESSING. New Delhi: LK. Intrnational Publishing House Pvt, Ltd.
[7] Prasetyo, E. (2012). Data Mining Konsep dan Aplikasi menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[8] Hidayatullah, A. F. (2014). ANALISIS SENTIMEN DAN KLASIFIKASI KATEGORI TERHADAP TOKOH PUBLIK PADA TWITTER. Seminar Nasional Informatika 2014 (semnasIF 2014). Yogyakarta.
[9] Syardiansah, S., Latief, A., Ramadansyah, J., Wijoyo, H., Prayudi, A., Sisiawan Putra, R., & Musnaini, M. (2021). The Influence of Work Motivation and Organizational Culture to Employee Performance.
[10] Haudi, H., Wijoyo, H., & Cahyono, Y. (2020). Analysis of most influential factors to attract foreign direct investment. Journal of Critical Reviews, 7(13).
[11] Haudi, H., Wijoyo, H., & Cahyono, Y. (2020). Effect of product innovation and marketing strategy on consumer purchase decisions in Indonesia’s lightweight roof steel industry. Journal of Critical Reviews, 7(13).
[12] Wijoyo, H., Prayudi, A., & Putra, R. S. (2020). The Influence of Work Motivation and Organizational Culture to Employee Performance. In Proceedings of the 11th Annual International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (Vol. 58, No. 3, pp. 4419-4425). IEOM Society International.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.