ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK PADA OBJEK  WISATA ALAM DI KABUPATEN BANDUNG BARAT  MENGGUNAKAN METODE XGBOOST

ALFIAN MAULANA FARDHANI

Informasi Umum

Kode

23.04.6851

Klasifikasi

006.312 - Data mining

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Mining

Dilihat

17 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p>Pandemi yang melanda indonesia menyebabkan menurunnya jumlah wisatawan baik lokal maupun mancanegara, dengan penurunan sebesar 28% dari tahun 2020 ke tahun 2019. Dengan adanya penurunan ini penting bagi pemerintah untuk memulai pemulihan sektor pariwisata terutama pada wisatawan nusantara yang juga didukung dengan Sandiaga Salahuddin Uno (Menparekraf) yang menyatakan bahwa dengan pergerakan wisatawan mancanegara yang tidak menenentu maka wisatawan nusantara bisa menjadi fokus untuk meningkatkan sektor pariwisata terutama pada wisata alam yang juga banyak terdapat di Kabupaten Bandung Barat. Pemulihan ini lebih mengutamakan strategi consumercentric sesuai dengan strategi Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Jawa Barat. Untuk membantu pemulihan ini dilakukan penelitian sentimen berbasis aspek agar dapat mengetahui aspek dalam tempat wisata alam yang perlu diperbaiki dan dipertahankan. Penelitian ini berfokus pada data ulasan yang ada di Google Maps dengan menggunakan tahapan berdasarkan CRISP-DM dan menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Aspek yang digunakan dalam penelitian ini adalah aksesibilitas, fasilitas, dan aktivitas dengan label netral (tidak ada), positif, dan negatif. Pengujian dalam penelitian ini terbagi menjadi 3 skenario dengan berfokus pada dataset asli, dataset oversampling dengan berdasarkan aspek aktivitas, dan dataset oversampling berdasarkan aspek aktivitas dan aksesibilitas, metode oversampling yang digunakan adalah ROS dan SMOTE. Ketiga skenario dataset ini dugunakan dengan base model dan hyperparameter tuning. Kemudian dilakukan pengujian menggunakan akurasi, presisi, recall, dan f1-score serta dilakukan pengujian menggunakan k-fold cross validation untuk mengetahui apakah model mengalami overfitting. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa skenario dengan menggunakan metode oversampling ROS dengan base modelling memberikan hasil performansi terbaik.</p>

<p>Kata Kunci: Wisata Alam, Kabupaten Bandung Barat, Analisis Sentimen Berbasis Aspek, XGBoost, Ulasan Google Maps, Oversampling</p>