Analisis Sentimen Wisata Alun-Alun Kota Batu menggunakan Algoritma Support Vector Machine
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
View Archive InfoField | Value | |
ISSN |
2548-964X |
|
Authentication Code |
dc |
|
Title Statement |
Analisis Sentimen Wisata Alun-Alun Kota Batu menggunakan Algoritma Support Vector Machine |
|
Added Entry - Uncontrolled Name |
Baihaqi, Ghani Fikri Ratnawati, Dian Eka Hanggara, Buce Trias Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya |
|
Summary, etc. |
Alun-alun Kota Batu merupakan salah satu destinasi wisata di Kota Batu yang terletak di pusat Kota Batu dan menjadi ikon kota tersebut. Kota Batu juga merupakan pusat tujuan wisatawan nomor satu di Jawa Timur dengan jumlah wisatawan lebih dari tiga juta setiap tahunnya. Alun-alun Kota Batu menjadi objek wisata murah yang menjadi tujuan utama bagi wisatawan yang berkunjung ke Kota Batu sebelum menuju objek wisata lain yang ada di kota ini. Pengelola wisata alun-alun Kota Batu yaitu dinas pariwisata perlu mengetahui perspektif pengunjung sebagai bahan evaluasi dalam pembangunan infrastruktur dan pelayanan yang lebih baik. Akuisisi data ulasan pengunjung wisata Alun-alun Kota Batu didapatkan dari situs Tripadvisor dengan teknik pengumpulan data menggunakan web scraping. Ulasan dari Tripadvisor akan dikategorikan ke dalam dua kelas yaitu positif dan negatif. Sebelum melakukan klasifikasi dilakukan text preprocessing untuk mengolah data menjadi data yang lebih terstruktur untuk kebutuhan pada penelitian dan melakukan pembobotan kata menggunakan metode Term Frequency - Inverse Document. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine. Klasifikasi menggunakan data sebanyak 240 data positif dan negatif untuk klasifikasi pada masing masing Kernel. Hasil terbaik pada pengujian menggunakan algoritma Support Vector Machine yaitu pengujian pada Kernel rbf dan nilai C sebesar 50. Cross Validation yang digunakan pada pengujian ini sebanayak 8 fold dan menghasilkan nilai rata-rata pada parameter dan jumlah fold ini yaitu accuracy sebesar 89,58%, precision sebesar 90,73%, recall sebesar 89,48%, f-measure sebesar 89,45%, dan specificity sebesar 91,27%.
|
|
Publication, Distribution, Etc. |
Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya |
|
Electronic Location and Access |
application/pdf http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/12061 |
|
Data Source Entry |
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 6 No 12 (2022): Desember 2022 |
|
Language Note |
ind |
|
Terms Governing Use and Reproduction Note |
Hak Cipta (c) 2023 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
|