ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ULASAN PANTAI DI BALI PADA SITUS WEB TRIPADVISOR MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

MUHAMMAD RIFKI RUSANDI

Informasi Umum

Kode

21.04.3393

Klasifikasi

300.285 - Data Analysis of Social Science

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Analysis

Dilihat

380 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pulau Bali merupakan salah satu tujuan wisata yang namanya sudah sangat dikenal hingga mancanegara. Indonesia sebagai Negara yang memiliki kekayaan alam yang berlimpah memanfaatkan kawasan wisata di pulau Bali untuk mendatangkan lebih banyak wisatawan. Salah satu kekayaan alam yang ada di pulau Bali adalah objek wisata pantainya yang berhasil menarik banyak minat wisatawan. Untuk menarik lebih banyak minat wisatawan mancanegara, wisata pantai di Pulau Bali dipromosikan melalui salah satu situs web travel terbesar di dunia yaitu Tripadvisor. Pada situs web Tripadvisor wisatawan dapat melihat wisata pantai apa saja yang ada di pulau Bali, selain itu wisatawan juga dapat melihat pantai apa saja yang masuk kedalam kategori terfavorit pada situs web tersebut. Setiap pantai memiliki ulasan yang ditulis langsung oleh wisatawan yang pernah mengunjungi pantai tersebut. Namun ulasan yang ditulis oleh wisatawan yang telah berkunjung tidak semuanya reliable bahkan dapat bersifat bias, menyesatkan dan tidak menggambarkan nilai yang sebenarnya. Maka dari itu, Analisis Sentimen terhadap Ulasan Pantai di Bali pada situs web Tripadvisor dapat dijadikan sebagai solusi. Penelitian ini menggunakan real dataset yang didapatkan dari situs web Tripadvisor berupa ulasan wisatawan terhadap lima pantai terfavorit di Bali yaitu Pantai Seminyak, Pantai Nusa Dua, Pantai Double Six, Pantai Kelingking, dan Pantai Canggu. Analisis sentimen yang dilakukan menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yang menghasilkan prediksi label positif dan negatif. Hasil analisis sentimen divisualisasikan menjadi grafik yang menggambarkan opini wisatawan terhadap lima pantai terfavorit di Bali. Selain melakukan analisis sentimen, penelitian ini juga melakukan pengukuran performa model Convolutional Neural Network (CNN) dalam melakukan prediksi. Dimana akurasi yang didapat pada setiap pantai yaitu 88% pada pantai Seminyak, 90 % pada pantai Nusa Dua, 90% pada pantai Double Six, 87% pada Pantai Kelingking, dan 85% pada Pantai Canggu. Pengukuran performa model Convolutional Neural Network (CNN) juga menghasilkan nilai precision, recall, F1-Score, macro average, dan weighted average pada setiap pantai.