BKG

Pratama, Yoga Tika (2018) Analisis Sentimen Opini Pelanggan Terhadap Aspek Pariwisata Pantai Malang Selatan Menggunakan TF-IDF Dan Support Vector Machine. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Indonesian Abstract

Dinas Pariwisata dan Kebudayaan (Disparbud) Kabupaten Malang membutuhkan perspektif pelanggan dalam proses pengawasan dan evaluasi kegiatan pengelolaan dan pengembangan pariwisata pantai Malang Selatan. Akan tetapi Disparbud tidak memiliki data tentang perspektif pelanggan, maupun penerapan teknologi pengolahan dan analisis data yang mampu memberikan informasi tentang perspektif pelanggan terhadap aspek pariwisata pantai Malang Selatan. Perspektif pelanggan bisa didapatkan dari opini pelanggan dalam bentuk ulasan yang ada pada platform Web. Metode Web Scraping adalah salah satu metode untuk melakukan ekstraksi data opini pelanggan yang bersumber dari platform Web. Untuk mendapatkan perspektif pelanggan terhadap aspek pariwisata pantai Malang Selatan bisa dengan melakukan Analisis Sentimen pada tingkat aspek. Salah satu metode klasifikasi yaitu Support Vector Machine yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi sentimen dalam proses Analisis Sentimen tersebut. Pada Penelitian ini berhasil mendapatkan 674 data opini pelanggan dalam Bahasa Indonesia dari tahun 2013 hingga tahun 2018 untuk 43 objek pariwisata pantai Malang Selatan yang bersumber dari situs TripAdvisor. Pengujian terhadap hasil klasifikasi sentimen terhadap setiap aspek menunjukkan hasil yang baik dengan rata-rata Accuracy sebesar 85%, Precision sebesar 85%, Recall sebesar 87%, dan F1-Score sebesar 85%. Luaran dari penelitian ini berupa visualisasi data dalam bentuk Dashboard yang terdiri dari 4 visualisasi Dashboard yang memuat hasil dari Analisis Sentimen opini pelanggan terhadap aspek pariwisata pantai Malang Selatan.

English Abstract

Department of Tourism and Culture (Disparbud) of Malang Regency requires the customer’s perspective in the process of monitoring and evaluation of management and development activities of South Malang beach tourism. But Disparbud neither have the data about the customer’s opinion, nor the application of technology on data processing and data analysis that capable of providing information about customer’s perspective on aspects of South Malang beach tourism. The customer's perspective can be obtained from customer’s opinions in the form of review that available on the Web platform. Web Scraping is a method for extraction of customer’s opinion data sourced from the Web platform. To get the information about customer’s perspective on aspects of South Malang beach tourism could be done by performing Aspect Level Sentiment Analysis on the customer’s opinion data. One of many classification methods is the Support Vector Machine, which can be used to classify sentiments in Sentiment Analysis process. This research managed to get 674 customer’s opinion data in Bahasa Indonesia ranged from 2013 to 2018 for 43 tourist attractions of South Malang beach tourism sourced from TripAdvisor. The tests that have been conducted on the results of the sentiment classification for all aspects resulted good results in an average of 85% on Accuracy, 85% on Precision, 87% on Recall, and 85% on F1-Score. The output of this research is in form of data visualization in the form of Dashboard consisted of 4 Dashboards which contains results from the process of Sentiment Analysis on the customer opinions to aspects of South Malang beach tourism.

Other Language Abstract

UNSPECIFIED

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/FTIK/2018/477/051808412
Uncontrolled Keywords: Web Scraping, Analisis Sentimen, Klasifikasi, SVM, Visualisasi Data Web Scraping, Sentiment Analysis, Classification, SVM, Data Visualization
Subjects: 300 Social sciences > 382 International commerce (Foreign trade) > 382.7 Tariff policy
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi
Depositing User: Budi Wahyono
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/13868
Text
Yoga Tika Pratama.pdf
Restricted to Repository staff only

Download

Actions (login required)

View Item View Item