DETAIL KOLEKSI

Analisis sentimen dan pemodelan topik ulasan pengunjung objek wisata pulau bali pada situs tripadvisor menggunakan metode lexicon-based dan latent dirichlet allocation (lda)


Oleh : Muhammad Azka Aulia

Info Katalog

Penerbit : FTI - Usakti

Kota Terbit : Jakarta

Tahun Terbit : 2023

Pembimbing 1 : Ahmad Zuhdi

Pembimbing 2 : Binti Solihah

Subyek : Information system;Computer network resources

Kata Kunci : sentiment analysis, topic modeling, bali island tourism, tripadvisor, lexicon-based, latent dirichle

Status Posting : Published

Status : Lengkap


File Repositori
No. Nama File Hal. Link
1. 2023_TA_SIF_064001900026_Halaman-Judul.pdf 14
2. 2023_TA_SIF_064001900026_Lembar-Pengesahan.pdf 4
3. 2023_TA_SIF_064001900026_Bab-1_Pendahuluan.pdf 4
4. 2023_TA_SIF_064001900026_Bab-2_Tinjauan-Pustaka.pdf 27
5. 2023_TA_SIF_064001900026_Bab-3_Metodologi-Penelitian.pdf 8
6. 2023_TA_SIF_064001900026_Bab-4_Analisis-dan-Pembahasan.pdf 6
7. 2023_TA_SIF_064001900026_Bab-5_Kesimpulan.pdf 4
8. 2023_TA_SIF_064001900026_Daftar-Pustaka.pdf 4

D Dengan perubahan teknologi, terutama internet, internet telah menjadi salah satukomponen utama masyarakat global. Mereka sangat membutuhkan websitesebagai sarana mendapatkan informasi. Salah satu informasi yang dicari oleh parapengguna internet adalah informasi mengenai tempat wisata. Oleh karena itu,diperlukannya pencarian informasi mengenai suatu tempat wisata yang akandikunjungi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen danmengidentifikasi topik ulasan pengunjung objek wisata Pulau Bali pada situsTripadvisor menggunakan metode Lexicon-Based dan Latent Dirichlet Allocation(LDA). Data yang diambil berupa data ulasan yang berasal dari berbagai tempatwisata di pulau Bali. Untuk analisis sentimen, penulis menggunakan Lexiconbasedyang berfokus pada analisis sentimen positif dan negatif. Untukmengidentifikasi topik dari ulasan, penulis menggunakan metode LDA untukmenemukan topik teratas yang paling banyak dibahas. Pengelompokan topik iniberdasarkan hasil polaritas dari analisis sentimen, yang terdiri dari positif, netralatau negatif. Penelitian ini diharapkan juga dapat membantu para wisatawan yangingin berwisata mengetahui apakah tempat wisata tersebut merupakan tempatyang tepat bagi mereka untuk menghabiskan waktu berlibur mereka berdasarkanulasan atau tanggapan para wisatawan yang sebelumnya telah berlibur di sanaserta dapat memberikan informasi kepada pemilik tempat wisata tersebut agarkedepannya dapat meningkatkan kualitasnya berdasarkan masukan dari parawisatawan sebelumnya. Data ulasan yang diambil tersebut berjumlah 15,827 data.Dari hasil analisis sentimen didapatkan sebanyak 87,6% tanggapan positif, 7,9%tanggapan negatif sisanya 4,4% tanggapan netral. Untuk hasil pemodelan topikmenunjukkan 4 topik dengan nilai coherence terbaik berdasarkan hasil validasitopik dengan topic coherence. Keempat topik tersebut adalah: topik pertamamembicarakan tentang Pengalaman di Safari atau Taman Safari di Bali, topikkedua membicarakan tentang Pengalaman di Wisata di Kintamani, Bali, topikketiga membicarakan tentang Pengalaman di Wisata di Nusa Penida, Bali danterakhir topik keempat membicarakan tentang Pengalaman di Aktivitas Selamatau Diving.

W With the advancement of technology, especially the internet, it has become one ofthe main components of global society. People highly rely on websites as a meansto obtain information. One sought-after type of information by internet users isrelated to tourist destinations. Hence, the need for information retrieval about aparticular tourist spot they plan to visit. This study aims to analyze sentiments andidentify the topics in the visitor reviews of Bali Island tourist attractions onTripadvisor using Lexicon-based and Latent Dirichlet Allocation (LDA) methods.The data used for analysis consists of reviews from various tourist destinations onthe island of Bali. For sentiment analysis, the author employs a Lexicon-basedapproach, focusing on both positive and negative sentiments. To identify thetopics in the reviews, the author employs the LDA method to uncover the mostfrequently discussed topics. These topics are then categorized based on thepolarity of the sentiment analysis, comprising positive, neutral, or negativesentiments. The research also aims to assist travelers who wish to explore byproviding insights into whether a certain tourist spot is the right place for them tospend their vacation based on the reviews or feedback from previous visitors.Furthermore, the findings can provide valuable information to the owners of thesetourist destinations to enhance their quality based on the feedback from previousvisitors. The dataset used for reviews consists of 15,827 data entries. From thesentiment analysis results, it is found that 87,6% of the responses are positive,7.9% are negative, and the remaining 4.4% are neutral. As for the topic modelingresults, the study identifies four main topics with the best coherence values basedon the validation of topics with topic coherence. These four topics are: the firsttopic discusses experiences in Safari or Safari Park in Bali, the second topic talksabout experiences in tourism in Kintamani, Bali, the third topic focuses onexperiences in tourism in Nusa Penida, Bali, and the last topic discussesexperiences in Scuba Diving activities

Bagaimana Anda menilai Koleksi ini ?