OPINI PADA ANALISIS SENTIMEN MEDIA SOSIAL MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DALAM MENCARI REKOMENDASI OBJEK WISATA DI PROVINSI LAMPUNG
Kata Kunci:
Media Social Sentiment Analysis, Algoritma Naive Bayes, RapidMiner, Cross Validaton.Abstrak
Kepopuleran Objek wisata Provinsi Lampung sendiri tidak lepas dari review ataupun opini para pengguna Media Sosial yang kerap kali dibagikan melalui Akun jejaring online seperti Twitter, Instagram, Maupun Facebook. Opini merupakan penilaian ataupun pendapat pribadi seseorang untuk menjelaskan tentang sesuatu hal yang mereka alami atau ketahui. Opini sendiri seringkali dijadikan sebuah acuan wisatawan lain untuk berkunjung ke suatu tempat wisata. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah klasifikasi data adalah Naïve Bayes Classifier (NBC) dengan menggunakan data internal yang diambil dari internet/twitter untuk proses penentuan kalimat termasuk opini positif, netral atau negatif. Penentuan tersebut digolongkan sebagai proses pengklasifikasian menggunakan RapidMiner untuk klasifikasi dan menggunakan cross validation sebagai akurasi data twitter. Hasil penelitian ini adalah penelitian analisis media social sentiment analysis untuk mengklasifikasikan opini netizen terhadap objek wisata di Provinsi Lampung. Dan hasil klasifikasi analisis sentimen yaitu sebuah proses menemukan pendapat pengguna tentang beberapa topik atau teks yang disampaikan pengguna untuk menentukan apakah sepotong tulisan itu bermakna positif, negatif atau netral. Namun pada penelitian ini belum mampu menghasilkan rekomendasi tempat objek wisata di Provinsi Lampung dikarenakan tingkat pada akurasi yang kurang baik.
Referensi
Aldino, A. A., Darwis, D., Prastowo, A. T., & Sujana, C. (2021). Implementation of K-Means Algorithm for Clustering Corn Planting Feasibility Area in South Lampung Regency. Journal of Physics: Conference Series, 1751(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1751/1/012038
Alita, D. (2021). Multiclass SVM Algorithm for Sarcasm Text in Twitter. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 8(1), 118–128. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i1.646
Alita, D., Sari, I., Isnain, A. R., & Styawati, S. (2021). Penerapan Naïve Bayes Classifier Untuk Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(1), 17–23.
Ariyanti, D., & Iswardani, K. (2020). Teks Mining untuk Klasifikasi Keluhan Masyarakat Pada Pemkot Probolinggo Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal IKRA-ITH Informatika, 4(3), 125–132.
Assuja, M. A., & Saniati, S. (2016). Analisis Sentimen Tweet Menggunakan Backpropagation Neural Network. Jurnal Teknoinfo, 10(2), 48–53.
Bakri, M. (2017). Penerapan Data Mining untuk Clustering Kualitas Batu Bara dalam Proses Pembakaran di PLTU Sebalang Menggunakan Metode K-Means. Vol, 11, 1–4.
Damuri, A., Riyanto, U., Rusdianto, H., & Aminudin, M. (2021). Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako. Jurnal Riset Komputer, 8(6), 219–225. https://doi.org/10.30865/jurikom.v8i6.3655
Darwis, D., Siskawati, N., & Abidin, Z. (2021). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional. Jurnal Tekno Kompak, 15(1), 131–145.
Fadly, M., & Wantoro, A. (2019). Model Sistem Informasi Manajemen Hubungan Pelanggan Dengan Kombinasi Pengelolaan Digital Asset Untuk Meningkatkan Jumlah Pelanggan. Prosiding Seminar Nasional Darmajaya, 1, 46–55.
Fikri, M. I., Sabrila, T. S., & Azhar, Y. (2020). Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter. Smatika Jurnal, 10(02), 71–76. https://doi.org/10.32664/smatika.v10i02.455
Gunawan D. (2020). Komparasi Algoritma Support Vector Machine Dan Naïve Bayes Dengan Algoritma Genetika Pada Analisis Sentimen Calon Gubernur Jabar 2018-2023. V(1), 135–138. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2
Gunawan, I., & Fernando, Y. (2021). SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KULIT PADA KUCING MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak, 2(2).
Handoko, M. R., & Neneng, N. (2021). SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT SELAMA KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, 2(1), 50–58.
Isnain, A. R., Marga, N. S., & Alita, D. (n.d.). Sentiment Analysis Of Government Policy On Corona Case Using Naive Bayes Algorithm. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), 15(1), 55–64.
Isnain, A. R., Sakti, A. I., Alita, D., & Marga, N. S. (2021). SENTIMEN ANALISIS PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN LOCKDOWN PEMERINTAH JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(1), 31–37.
Isnain, A. R., Supriyanto, J., & Kharisma, M. P. (n.d.). Implementation of K-Nearest Neighbor (K-NN) Algorithm For Public Sentiment Analysis of Online Learning. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), 15(2), 121–130.
Lestari, I. D., Samsugi, S., & Abidin, Z. (2020). Rancang Bangun Sistem Informasi Pekerjaan Part Time Berbasis Mobile Di Wilayah Bandar Lampung. TELEFORTECH: Journal of Telematics and Information Technology, 1(1), 18–21.
Megawaty, D. A., & Setiawan, E. (2017). Analisis Perbandingan Social Commerce. 11(1), 1–4.
MENANI, ZAELMA, S., & NOVITA, D. (2021). STRATEGI MENINGKATKAN DAYA SAING DAN MERAIH PELUANG MELALUI SOSIAL MEDIA DI UMKM KERIPIK LATEB JAYA BANDAR LAMPUNG. 1(1), 1–9.
Monica, T., & Borman, R. I. (2017). Implementasi Konsep Media Sosial Dalam Sistem Informasi Kegiatan Kesiswaan (Studi Kasus: SMK XYZ). Jurnal Tekno Kompak, 11(2), 33–37.
Nabila, Z., Isnain, A. R., Permata, P., & Abidin, Z. (2021). ANALISIS DATA MINING UNTUK CLUSTERING KASUS COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNG DENGAN ALGORITMA K-MEANS. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, 2(2), 100–108.
Nabila, Z., Rahman Isnain, A., & Abidin, Z. (2021). Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI), 2(2), 100. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
Pintoko, B. M., & L., K. M. (2018). Analisis Sentimen Jasa Transportasi Online pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. E-Proceeding of Engineering, 5(3), 8121–8130.
Pohan, N. W. A., Budi, I., & Suryono, R. R. (2019). Borrower sentiment on P2P lending in Indonesia based on Google Playstore reviews. Proceedings of the Sriwijaya International Conference on Information Technology and Its Applications (SICONIAN 2019), Palembang, Indonesia, 17–23.
Pramono, S., Ahmad, I., & Borman, R. I. (2020). ANALISIS POTENSI DAN STRATEGI PENEMBAAN EKOWISATA DAERAH PENYANGA TAMAN NASIONAL WAY KAMBAS. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, 1(1), 57–67.
Pratiwi, B. P., Handayani, A. S., & Sarjana, S. (2021). Pengukuran Kinerja Sistem Kualitas Udara Dengan Teknologi Wsn Menggunakan Confusion Matrix. Jurnal Informatika Upgris, 6(2), 66–75. https://doi.org/10.26877/jiu.v6i2.6552
Putra, M. W., Darwis, D., & Priandika, A. T. (2021). Pengukuran Kinerja Keuangan Menggunakan Analisis Rasio Keuangan Sebagai Dasar Penilaian Kinerja Keuangan (Studi Kasus: CV Sumber Makmur Abadi Lampung Tengah). Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Akuntansi, 1(1), 48–59.
Putri, S. eka Y. (2020). Penerapan Model Naive Bayes Untuk Memprediksi Potensi Pendaftaran Siswa Di Smk Taman Siswa Teluk Betung Berbasis Web. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak, 1(1), 93–99. https://doi.org/10.33365/jatika.v1i1.228
Rahman Isnain, A., Indra Sakti, A., Alita, D., & Satya Marga, N. (2021). Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma Svm. Jdmsi, 2(1), 31–37. https://t.co/NfhnfMjtXw
Rahmanto, Y. (2021). RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN KOPERASI MENGGUNAKAN METODE WEB ENGINEERING (Studi Kasus: Primkop Kartika Gatam). Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(1), 24–30.
Ramadhan, D. A., & Setiawan, B. E. S. S. (2019). Analisis Sentimen Program Acara di SCTV pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine. E-Proceeding of Engineering, 6(2), 9736–9743.
Ramadhanu, P. B., & Priandika, A. T. (2021). Rancang Bangun Web Service Api Aplikasi Sentralisasi Produk Umkm Pada Uptd Plut Kumkm Provinsi Lampung. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI), 2(1), 59–64. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
Rusliyawati, R., Putri, T. M., & Darwis, D. (2021). Penerapan Metode Garis Lurus dalam Sistem Informasi Akuntansi Perhitungan Penyusutan Aktiva Tetap pada PO Puspa Jaya. Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Akuntansi, 1(1), 1–13.
Setiawansyah, S., Adrian, Q. J., & Devija, R. N. (2021). SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT SELAMA KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB. Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA), 11(1), 24–36.
Styawati, Andi Nurkholis, Zaenal Abidin, & Heni Sulistiani. (2021). Optimasi Parameter Support Vector Machine Berbasis Algoritma Firefly Pada Data Opini Film. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 5(5), 904–910. https://doi.org/10.29207/resti.v5i5.3380
Styawati, S., Hendrastuty, N., & Isnain, A. R. (2021). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 6(3), 150–155.
Styawati, S., Nurkholis, A., & Anjumi, K. N. (2021). Analisis Pola Transaksi Pelanggan Menggunakan Algoritme Apriori. 5(September), 619–626.
Styawati, S., Yulita, W., & Sarasvananda, S. (2020). SURVEY UKURAN KESAMAAN SEMANTIC ANTAR KATA. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 1(1), 32–37.
Suri, M. I., & Puspaningrum, A. S. (2020). Sistem Informasi Manajemen Berita Berbasis Web. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI), 1(1), 8–14. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/sisteminformasi
Susanto, E. R., & Puspaningrum, A. S. (2019). Rancang Bangun Rekomendasi Penerima Bantuan Sosial Berdasarkan Data Kesejahteraan Rakyat. 15(1), 1–12.
