IMPLEMENTASI SENTIMENT ANALYSIS UNTUK MENENTUKAN TINGKAT POPULARITAS TUJUAN WISATA
Murnawan, Ardiles SinagaPemanfaatan dari sentiment analysis telah banyak diterapkan di berbagai bidang, bahkan beberapa perusahaan sudah mulai mengambil nilai lebih dari penerapan analisis tersebut untuk mendapat manfaat baru. Pada dasarnya, sebagian besar algoritma untuk sentiment analysis berdasarkan pada hasil klasifikasi data training yang menggunakan sekumpulan koleksi data teks. Sebelum data di latih, sekumpulan data teks tersebut diektraksi terlebih dahulu. Pada penelitian ini, peneliti memutuskan untuk menggunakan strategi klasifikasi berdasarkan pada algorima naïve bayes (NB) karena merupakan suatu metode yang sederhana dan intuitif yang kinerjanya mirip dengan pendekatan lain. Selain itu, berdasarkan penelitian-penelitian terdahulu, NB menggabungkan efisiensi waktu kinerja yang optimal yang cukup akurat. Pada penelitian ini, sebuah prototipe aplikasi berbasis web dibangun untuk melakukan crawling informasi baik yang terdapat dari beberapa forum diskusi yang membahas tentang suatu tujuan wisata maupun dari media sosial facebook dan instagram, kemudian informasi tersebut dianalisis untuk dapat menghasilkan peringkat popularitas tempat pariwisata. Ada lima komponen yang akan dinilai untuk menghasilkan nilai akhir dari peringkat popularitas yaitu comment count, facebook likes count, facebook were here count, facebook talking about dan instagram visitor. Masing-masing komponen tersebut dianalisis menggunakan sentiment analisis untuk menentukan apakah suatu komentar atau opini bernilai positif, negatif atau netral. Berdasarkan hasil penelitian ini, tingkat akurasi sentiment analysis sangat tergantung dari banyaknya frase yang di dapat. Semakin banyak frase yang dimiliki sebagai core dari algoritma tersebut, maka semakin akurat sentiment analysis yang disajikan. Diharapkan dengan hasil implementasi ini, dapat menjadi media informasi yang bermanfaat baik bagi wisatawan maupun pemerintah