Analisis sentimen destinasi wisata Kabupaten Gresik menggunakan Linear Discriminant Analysis (LDA) dan Support Vector Machine (SVM)

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Hanafi, Muhammad (2023) Analisis sentimen destinasi wisata Kabupaten Gresik menggunakan Linear Discriminant Analysis (LDA) dan Support Vector Machine (SVM). Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

Text
Muhammad Hanafi_H96219053.pdf
Download (4MB)

Abstract

Pariwisata di Indonesia naik menjadi peringkat 32 di dunia. Berdasarkan Data Kunjungan Wisata Online (DAKUWISON) wisatawan yang berkunjung ke Kabupaten Gresik menurun dibandingkan tahun sebelumnya. Kebijakan PPKM telah dihilangkan namun tidak berdampak pada pengunjung wisata. Tujuan dari penelitian ini adalah analisis sentimen ulasan untuk mengetahui persepsi dari pengunjung terkait objek wisata yang ada di Kabupaten Gresik. Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) dengan Linear Discriminant Analysis (LDA). Data yang diperoleh dari proses web scraping sebanyak 3460 ulasan. Hasil penelitian menunjukkan model SVM dengan LDA menghasilkan nilai F1-score 66% lebih baik dibandingkan dengan model SVM tanpa LDA yang menghasilkan nilai F1-score 53%. Penerapan LDA menurunkan kompleksitas waktu dalam prediksi sentimen. Hal ini, karena reduksi dimensi oleh LDA yang membuat lebih cepat melakukan prediksi. Model tersebut digunakan untuk klasifikasi sentimen berikutnya dan menghasilkan bahwa sentimen pengunjung atau masyarakat lebih cenderung ke positif. Berdasarkan hasil klasifikasi sentimen sebanyak 511 ulasan dihasilkan 89% ulasan positif, 7% ulasan negatif dan 4% ulasan netral. Frekuensi kata yang dihasilkan menunjukkan kondisi wisata Kabupaten Gresik bagus, dan bersih. Dari frekuensi kata sentimen negatif, 5% wisata mengindikasi harga tiket masuk mahal. Pernyataan ini didukung dengan adanya kata “tiket”, dan “masuk” dalam sentimen negatif.