## KLASIFIKASI DAN VISUALISASI PARIWISATA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN DATA PADA TWITTER

## Kikye Martiwi Sukiakhy
Program Studi Teknik Informatika, STMIK MBC, Palembang Jl. Perintis Kemerdekaan No.62, Lawang Kidul, Ilir Tim. II, Kota Palembang, Sumatera Selatan 30111
e-mail: kikye.martiwi.s@gmail.com ,

## Abstrak
Palembang  merupakan  salah  satu  kota  besar  yang  memiliki  banyak  objek  pariwisata tetapi  pengembangan  pariwisata  hanya  dapat  dilakukan  pada  beberapa  objek  pariwisata  saja. Untuk menentukan objek pariwista yang sedang tren kebanyakan masyarakat mengetahuinya dari penduduk sekitar dan juga menggunakan salah satu media sosial berupa Twitter. Twitter dapat dijadikan sumber data yang nantinya dapat digunakan untuk menentukan tren yang berkembang pada objek-objek pariwisata.
algoritme  SVM  ( Support Vector Machine )  dapat  digunakan  untuk  menentukan  Tren objek pariwisata dengan cara mengklasifikasikan data Twitter ke dalam beberapa kelas kategori pariwisata kemudian ditentukan beberapa keyword agar dapat digunakan untuk menentukan objek pariwisata.  Hasil  dari  klasifikasi  tersebut  adalah  jumlah  tweet  dari  setiap  kategori  dan  objek wisata yang menunjukkan kepopuleran. Setelah itu sistem visualisasi data akan mengubah hasil klasifikasi tersebut menjadi bentuk grafik dan gambar yang mudah dipahami.
Dari  keseluruhan  tweet  yang  diperoleh,  Wisata  Keluarga  memiliki  persentase  jumlah tweet 30%, Wisata  Alam 19.97%, Wisata Kuliner 19.09%, Taman Kota 15.39%, Museum dan Sejarah 10.45%, dan Desa Wisata sebesar 4.48%. Objek pariwisata dengan kepopuleran tertinggi di dalam masing-masing kategori secara berurutan sesuai urutan kategori wisata yaitu: Ampera, Pagaralam,  Jenderal  Sudirman,  Pempek,  Museum  Balaputradewa,  dan  Kampung  Arab. Sedangkan  objek  pariwisata  terendah  dari  tiap  kategori  adalah  Benteng  Kuto  Besak,  Amanzi, Taman Pelangi, Muara Enim, Museum Purbakala, dan Mie Celor.
Kata kunci — Twitter, Klasifikasi, Tren, Visualisasi, SVM

## Abstract
Palembang City has a large number of tourism object but the tourism development can only be  done  on  some  of  them.  To  choose  which  tourism  object  to  be  developed,  the  development strategy that is based on popularity of tourism object needed. The data sources that can be use to find the popularity of tourism object is social media Twitter.
Tourism  popularity  can  be  obtained  by  classifying  the  Twitter’s  data  into  several  tourism category with algorithm SVM (Support Vector Machine) then look for words referring to objects of tourism inside Twitter’s data. The result of the classification is the number of tweets that shows the popularity for each tourism category and tourism object. Then the data visualization would transform the result of classification into perspicuous graphs and images.
The  total  number  of  tweets  consist  of  30%  family  tourism  category,  19.97%  nature  tourism category, 19.09% city tourism category, 15.39% culinary category, 10.45% museum and history tourism category, and 4.48% tourist village category. The highest popularity from each category are  Ampera  in  family  tourism  category,  Pagaralam  in  nature  tourism  category,  Jenderal Sudirman  in  city  category,  Pempek  in  culinary  tourism  category,  Musium  Balaputradewa  in museum and  history  category, and Kampung  Arab  in  tourist  village  category.  Then  the  lowest popularity  from  each  category  in  sequence  are  Benteng  Kuto  Besak,  Amanzi,  Taman  Pelangi, Muara Enim, Musium Purbakala, and Mie Celor.
Keywords — Twitter , Classification , Trend , Visualization , SV

## I. PENDAHULUAN
Kota  Palembang  merupakan  kota tertua di Indonesia berumur setidaknya 1382 tahun  jika  berdasarkan  prasasti  Sriwijaya yang  dikenal  sebagai  prasasti  Kedudukan Bukit.  Menurut  Prasasti  yang  berangka tahun  16  Juni  682.  Pada  saat  itu  oleh penguasa  Sriwijaya  didirikan  Wanua  di daerah  yang  sekarang  dikenal  sebagai kota[1] . . Palembang memiliki potensi besar dalam  peningkatan  objek  wisata,  hal  ini tidak luput berdasarkan data yang diperoleh melalui http://www.gosumatra.com ,  disana dikatakan  bahwa  Palembang  saat  ini memiliki  23  tempat  wisata  yang  nantinya masih  akan  berkembang  seiring  perbaikan yang[2].
Dari  fakta-fakta  tersebut  dapat  diketahui bahwa Palembang memiliki potensi pariwisata  yang  besar  dengan  jumlah  objek wisata yang banyak pula. Untuk meningkatkan daya tarik pariwisata daerahnya,  jika  hanya  pemerintah  kota Palembang saja yang akan mengembangkan semua  objek  pariwisata  karena  akan  sangat sulit dan memiliki kendala yang besar dalam pelaksanaannya.  Pengembangan  pariwisata sendiri  memiliki  arti  berupa  kegiatan  untuk mengembangkan  suatu  pariwisata  baik berupa pembangunan infrastruktur, pengiklanan  pariwisata,  hingga  pembinaan pada daerah pariwisata. Salah satu pendekatan  yang  mungkin  dilakukan  oleh pemerintah  Palembang  yang  memiliki jumlah objek wisata yang besar dengan cara mengembangkan beberapa objek pariwisata agar  dapat  lebih  fokus  untuk  mengenalkan tren ke masyarakat luar. Strategi pengembangan  pariwisata  diperlukan  untuk memilih  beberapa  objek  pariwisata  yang akan  dikembangkan  dari  keseluruhan  objek pariwisata yang tersedia di Palembang.
Strategi  pengembangan  pariwisata  dapat dilakukan dengan mempertimbangkan kepopuleran  objek  pariwisata  tersebut, misalnya  suatu  objek  pariwisata  memiliki kepopuleran  yang  tinggi,  maka  objek tersebut  akan  dikembangkan  agar  daya tariknya  semakin  besar  sehingga  mampu memikat banyak wisatawan. Strategi sebaliknya  juga  dapat  dilakukan,  misalnya
mengembangkan pariwisata dengan
kepopuleran  rendah  untuk  menghidupkan kembali suatu objek pariwisata. Akan tetapi data  tentang  tren  objek  pariwisata  masih belum banyak tersedia.
Salah  satu  sumber  data  yang  dapat digunakan  untuk  melihat  tren  adalah  media sosial  adalah Twitter .  Di  dalam Twitter banyak  sekali  informasi/data  yang  tersedia, mulai  dari  informasi  berupa  opini,  berita, ekpresi diri hingga tentang
kegiatan/aktivitas  yang  dilakukan  oleh seseorang.  Salah  satu  contohnya  saat seseorang  sedang  berwisata,  seseorang tersebut  akan  senantiasa  mempublikasikan aktivitas wisatanya pada Twitter baik berupa gambar,  teks,  maupun  video.  Semakin banyak pengguna yang mem- posting tentang suatu  objek  pariwisata,  maka  kepopuleran objek pariwisata tersebut semakin tinggi

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Penggunaan Twitter di  Indonesia sangat beragam, mulai dari sekedar posting kegiatan  sehari-hari,  hingga posting konten opini terhadap suatu permasalahan sehingga memunculkan  banyak  penelitian  berkaitan dengan Twitter yang  dimanfaatkan  untuk mengambil kepopuleran.
Penggunaan  Twitter  yang  menggunakan sistem  klasfikasi  adalah  dengan  pembuatan suatu sistem untuk melakukan analisis serta pemodelan  data  dengan  metode  klasifikasi topik  dan  visualisasi  statistik  data  Twitter yang  ada  di  Indonesia  secara realtime dengan  menggunakan  piranti Elasticseacrh dan Kibana [3] . . penelitian  ini  menggunakan  konsep text mining dengan  metode  klasifikasi  data. Urutan proses dalam melakukan text mining ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1 Proses Text Mining [4] .
Pada Gambar 1 ditunjukkan urutan proses melakukan text mining yang akan dijelaskan sebagai berikut.

## 2.1 Pengumpulan data
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan pengumpulan data yang berbentuk text yang didapatkan  dari  sumber  data  misalnya  dari media sosial, database perusahaan, dan lain sebagainya . data  yang  sudah  terkumpul dapat  dijadikan  data  latih  maupun  data  uji dalam text mining .

## 2.2 Preprocessing
Setelah  data  dikumpulkan,  langkah selanjutnya  adalah  membersihkan  data ( preprocessing ).  Data  yang  diperoleh  perlu untuk  dibersihkan  terlebih  dahulu  dari simbol  sampah  (karakter,  dan  simbol  yang tidak diperlukan).

## 2.3 Transformation
Pada  tahapan  ini  data  yang  sudah dibersihkan akan direpresentasikan ke dalam bentuk data yang lain. Secara umum, metode yang  digunakan  dalam  transformasi  data adalah bag of words dan vector space. Bag of  words adalah  metode  transformasi  yang mengubah data menjadi dalam bentuk angka yang  menunjukkan  frekuensi  kemunculan kata tersebut[5] . . Sedangkan vector  space adalah  metode transformasi data dengan menghitung bobot dari  sebuah  kata.  Untuk  menghitung  bobot dari  kata,  dilakukan  dengan  menghitung frekuensi  kemunculan/ term  frequency (TF) dikalikan dengan inverse document frequency (IDF) , atau  lebih  dikenal  dengan TF-IDF . Perhitungan (TF) dilakukan dengan menghitung  kemunculan  kata  dari  suatu kalimat/dokumen, sedangkan IDF dilakukan perhitungan dari rumus berikut. 𝐼𝐷𝐹(𝑤 𝑖 ) = log⁡(𝑛/𝐷𝐹(𝑤 𝑖 ))
(1) 𝑛:⁡ Jumlah  total  kalimat/dokumen  di  dalam suatu koleksi. 𝑤 𝑖 :  kata/ feature yang  akan  dicari  nilai bobotnya. 𝐷𝐹(𝑤 𝑖 ): Jumlah dokumen dimana kata (w i ) muncul.
Setelah  nilai  TF  dan  IDF  ditemukan,  maka nilai  TFIDF  didapatkan  dari  perkalian keduanya yaitu
TFIDF = 𝑇𝐹 ∗ 𝐼𝐷𝐹Invalid⁡source⁡specified. . (2)

## 2.4 Feature Selection
Pada  langkah  sebelumnya,  data  teks telah  diubah  bentuknya.  Dari  perubahan bentuk tersebut akan terlihat nilai dari setiap kata,  yang  menunjukkan  penting  atau tidaknya  kata  tersebut.  Sehingga  pada feature selections , kata yang dianggap tidak penting  akan  disingkirkan  sehingga  hanya menyisakan kata-kata yang dianggap penting saja.
2.5 Mining/Pattern Discovery
Pada  tahap  ini  data  akan  diolah  untuk didapatkan  pengetahuan  dari  data  tersebut. Pada  penelitian  ini  teknik mining yang digunakan adalah klasifikasi dengan
algoritme  SVM  ( Support  Vector  Machine ). SVM bekerja dengan cara membentuk garis hyperplane untuk mengklasifikasikan data.
Gambar 2 Hyperplane [6] .
Dari  Gambar  2,  terlihat  bagaimana hyperplane membagi  data  menjadi  2  kelas. Data  apapun  yang  masuk,  jika  berada  pada sebelah kiri garis maka akan diklasifikasikan sebagai kelompok merah, dan jika berada di kanan  garis  akan  diklasifikasikan  sebagai kelompok  hijau.  Secara  teoritis  SVM digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi untuk 2 kelas, akan tetapi klasifikasi tersebut dapat  dikembangkan  menjadi  banyak  kelas dengan 2 strategi yaitu one-vs-one dan one- vs-all.
Dalam  penelitian  ini  strategi  yang digunakan adalah one-vs-all yang digambarkan pada Gambar 3.
Gambar 3 Strategi One-VS-All [7]
Dalam strategi one vs all akan dilatih n buah kelas (n adalah jumlah kelas) dengan menggunakan  keseluruhan  data,  setiap  data dari  suatu  kelas  akan  dilatih  terhadap  data selain kelas tersebut. Dari pelatihan tersebut, akan diperoleh setiap garis hyperplane yang membatasi  satu  kelas  dari  semua  kelas  lain seperti pada Gambar 3.
2.6 Interpretation/Evaluation
Dalam  tahap  ini  hasil mining yang diperoleh akan diinterpretasi dan dievaluasi untuk  mengetahui  kebenarannya.  Jika  hasil yang  diperoleh  benar  tepat  atau  mendekati acuan berarti hasilnya dapat dikatakan valid sehingga  sistem  tersebut  dapat  digunakan pada pilkada lainnya.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam membangun sistem klasifikasi dan  visualisasi  dilakukan  langkah-langkah sebagai berikut.

## 3.1 Studi Literature
Langkah  awal  pada  penelitian  ini adalah  melakukan  studi literature terhadap beberapa  penelitian  yang  masih  berkaitan dengan topik klasifikasi, visualisasi, Twitter .
3.2 Pengumpulan Data Langkah selanjutnya adalah mengumpulkan  data tweet .  Pengumpulan data tweet tersebut, dilakukan menggunakan program Python dengan library  Tweepy , setelah  itu tweet akan  disimpan  dalam format  data  teks  (. txt). Tweet tersebut berfungsi  dalam  membangun  data  latih sistem dan validasi.

## 3.3 Perancangan Sistem
Dalam  tahap  ini,  dilakukan  tahap- tahap pada Gambar 4. Gambar 4 Perancangan Sistem
Sesuai  langkah-langkah  pada  Gambar  4, data tweet yang  sudah  dikumpulkan,  akan dilakukan proses sebagi berikut.
1. Prepocessing
Dalam tahap preprocessing data yang didapatkan akan dibersihkan dengan melihat struktur data tersebut. Pembersihan data  ini sangat berguna karena setiap tweet terkadang  terdapat  karakter  aneh  yang dituliskan oleh user yang dapat mengganggu dalam klasifikasi data. Tahap-tahap
preprocessing yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
1) Lowering :  Mengubah  keseluruhan teks menjadi huruf kecil
2) Hapus  simbol  sampah:  Simbol sampah  adalah  simbol-simbol  yang tidak memiliki arti dan jika dibiarkan dapat mengakibatkan kesalahan dalam  klasifikasi.  Sehingga  simbol tersebut harus dihapus. Dalam penelitian  ini  simbol  yang  akan dihapus antara lain: emoticons, URL, tanda kurung, hashtag  (”#”) , mentions  (“@“), dan underscore (“_”) . 3) Hapus stopword: selain simbol yang tidak  memiliki  makna,  kata  yang tidak  memiliki  makna  ( stopword ) juga harus dihapuskan.
2. Membentuk data latih Tweet yang  sudah  dibersihkan  dari semua simbol-simbol sampah dan kata yang tidak  memiliki  makna,  selanjutnya  akan digunakan untuk membentuk data latih. Data latih  adalah  data  yang  akan  digunakan sebagai  bahan  pembuatan  model.  Untuk membentuk data latih dipilih 200 tweet yang sudah  dibersihkan  pada  masing-masing kategori  yaitu  Wisata  Keluarga,  Wisata Alam,  Wisata  Kuliner,  Taman  Kota, Museum & Sejarah serta Desa Wisata. Setelah  200 tweet untuk  setiap  kategori dipilih, langkah selanjutnya adalah melabelkan tweet tersebut  sesuai  nama kategorinya.  Untuk  melabelkan  kategori, tweet yang sudah dipilih akan diletakkan di dalam  editor  tabel  seperti MS.Excel atau LibreOffice  Calc . Tweet diletakkan  pada kolom  setelah  kolom  label,  setelah  itu  file tersebut  disimpan  dalam  format  CSV ( Comma Separated Value ).

## 3. Melatih data
Setelah  data  latih  terbentuk,  langkah selanjutnya  adalah  melatih  data  tersebut dengan algoritme klasifikasi SVM.
Pelatihan  tersebut  dilakukan  pada  program python yang  dibuat  untuk  melatih  data dengan pustaka NLTK dan pustaka ScikitLearn.  Hasil  dari  program  tersebut berupa  model  klasifikasi  yang  disimpan dalam format data pickle . Model klasifikasi merupakan  mesin  klasifikasi  yang  dapat diimplementasikan  untuk  klasifikasi  pada data streaming tweet.

## 4. Validasi dan Implementasi Model
Proses  validasi  digunakan  untuk mengetahui  validitas  dari  model  yang dihasilkan. Dalam proses validasi tweet yang akan diuji, dipilih terlebih dahulu dari tweet yang  sudah  dikumpulkan  sebelumnya  pada proses  pengumpulan tweet untuk  setiap kategori dengan jumlah yang sama yaitu 50 tweet .  Setelah  itu tweet tersebut  akan diklasifikasikan  dengan  model.  Hasil  yang diperoleh  akan  dievaluasi  secara  manual untuk melihat apakah  klasifikasi benar atau salah,  kemudian  hasil  tersebut  akan dianalisis  menggunakan confusion  matrix . Jika  akurasi  yang  diperoleh  tinggi  (di  atas
85%) maka model layak untuk
diimplementasikan[8] . Jika  model  sudah layak  diimplementasikan,  model  akan langsung digunakan pada tahap implementasi sistem untuk mengklasifikasikan streaming tweet. 5. Implementasi Sistem Pada  tahap  ini  model  yang  sudah dihasilkan akan digunakan untuk mengklasifikasi tweet  streaming .  Langkah- langkah  yang  akan  dilakukan  mengikuti diagram alir pada Gambar 5.
Gambar 5 Implementasi Sistem Sesuai Gambar 5, langkah-langkah dalam implementasi sistem yang dilakukan adalah sebagai berikut.

## 1. Mengakses Twitter
Perlu  dipahami  bahwa  pengaksesan Twitter adalah  melalui Streaming API. Untuk  mendapatkan  akses  pada Twitter Streaming API,  terlebih  dahulu  harus mempunyai consumer key dan access token . Untuk  mendapatkan consumer key dan access token, terlebih dahulu harus melakukan pendaftaran aplikasi pada Twitter Apps pada alamat https//apps.twitter.com/ .[9] 2. Preprocessing Preprocessing yang terdapat di dalam implementasi sistem sama seperti prepocessing dalam  perancangan  sistem. Hanya terdapat suatu hal yang membedakan yaitu  di  dalam  implementasi  sistem ditambahkan  mekanisme  pembersihan  data dengan  cara  mengganti  kata  singkatan menjadi kata yang seharusnya. Hal tersebut dilakukan karena dalam tahap implementasi, data  yang  diperoleh  adalah  data streaming tweet bukan data yang dapat di- edit manual jika terdapat kesalahan penulisan.

## 3. Klasifikasi dengan Model
Dalam tahap ini model yang sebelumnya
dibuat dalam proses
perancangan akan digunakan. Setelah model proses  klasifikasi  akan  berjalan.  Hal mengenai  bagaimana  klasifikasi  dilakukan dan  hasil  klasifikasi  ditentukan  oleh  model yang dibuat. Model yang terbentuk diibaratkan  mesin  yang  telah  dilatih  untuk mengklasifikasikan tweet.

## 4. Penambahan Informasi
Hasil  yang  diperoleh  dari  proses klasifikasi dengan model adalah tweet yang berlabel.  Di  dalam tweet berlabel  terdapat informasi  berupa  nama  dari  objek  wisata tetapi  terkadang  juga  tidak.  Pengambilan informasi  objek  wisata  dari tweet berlabel tersebut, dilakukan dengan cara mencocokkan list objek  wisata  dengan tweet . Tweet dalam  tahap  ini  adalah  tweet yang  sudah  diberikan  label  kategori. Kemudian label kategori dari tweet digunakan  untuk  menentukan list objek wisata mana yang akan digunakan kemudian dari  setiap  elemen  dari list tersebut  akan dicocokkan  dengan  kata  yang  terdapat didalam tweet , jika elemen list objek wisata terdapat  di  dalam tweet maka  elemen tersebut  akan  dijadikan  sebagai  informasi objek wisata.

## 5. Simpan di Elasticsearch
Setelah tweet diberi  label  langkah selanjutnya  adalah  menyimpan  keseluruhan hasil  ke  dalam elasticsearch. Akan  tetapi tidak semua hasil akan dimasukkan ke dalam Elasticsearch . Tweet dengan  label Tidak Tahu tidak  akan  dimasukkan  ke  dalam Elasticsearch . Hal tersebut dilakukan karena jumlah tweet dengan topik selain pariwisata banyak  sekali  diperoleh  dan  di  dalamnya tidak  terkandung  informasi  pariwisata apapun,  sehingga  lebih  baik  tidak  usah dimasukkan ke dalam Elasticsearch . Untuk menyimpan  data  ke  dalam  elasticsearch, maka  harus  ditentukan mapping dari  data tersebut.  Gambar  6  adalah mapping
Elasticsearch yang digunakan pada penelitian ini.
Gambar 6 Mapping Index
Perintah mapping pada Gambar 6 terdapat data  yang  sengaja  tidak  dimasukkan  ke dalam mapping ,  yaitu  data  informasi tambahan.  Hal  tersebut  sengaja  dilakukan agar  data  informasi  tambahan  memiliki attribute aggregations sebagai keyword karena dilakukan mapping oleh Elasticsearch secara otomatis.

## 6. Visualisasikan di Kibana
Setelah  data  disimpan  di  dalam Elasticsearch ,  maka  tahap  terkahir  adalah melakukan  visualisasi  pada  data  yang terdapat  di  dalam Elasticsearch. Untuk melakukan  visualisasi, index harus di akses terlebih  dahulu,  setelah  itu  data  yang terdapat di dalam index dapat divisualisasikan. Kibana memiliki beberapa menu  untuk  membuat  visualisasi,  berikut adalah  menu  yang  utama  digunakan  dalam visualisasi data.
a) Menu Management :  berfungsi  untuk menentukan index yang akan divisualisasi,
b) Menu Visualize :  berfungsi  untuk membuat  visualisasi  terhadap  data, dalam  penelitian  ini  jenis  visualisasi yang  akan  digunakan  adalah  diagram pie , diagram garis, dan tabel.
c) Menu Dashboard :  berfungsi  sebagai tempat  untuk  meletakkan  beberapa jenis visualisasi di dalam satu panel. Melakukan  visualisasi  pada Kibana pun mudah karena pembuatan visualisasinya hanya  perlu  menekan  beberapa  tombol sehingga  tidak  memerlukan  ketrampilan programming .  Hasil  akhir  dari  sistem  ini adalah  gambaran  data tweet di  dalam visualisasi Kibana.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Secara  garis  besar,  sistem  terbagi menjadi  2  bagian  yaitu  klasifikasi  data  dan visualisasi  data.  Sistem klasifikasi  data bertugas untuk mengolah data menjadi hasil, dan  visualisasi  data  bertugas  menampilkan hasil.  Analisis  hasil  dari  klasifikasi  data adalah sebagai berikut.

## 4.1 Analisis Klasifikasi
Dalam  proses  validasi,  dipilih  50
tweet dari  kumpulan  data tweet yang  telah dikumpulkan sebelumnya. 50 tweet tersebut adalah tweet aktual  dari  masing-masing kategori.  Setelah  itu tweet tersebut  akan diklasifikasikan di dalam sistem. Kemudian hasil  klasifikasi  tersebut  akan  dianalisis dengan confusion matrix . Tabel 1 merupakan  tampilan confusion matrix yang digunakan untuk analisis hasil klasifikasi.
Tabel 1 C onfusion Matrix
Tabel 1 merupakan confusion matrix dari analisis 50 tweet yang sudah terklasifikasi/terprediksi. Setiap cell perpotongan dari data terklasifikasi/terprediksi  dengan  data  aktual menunjukkan jumlah tweet terprediksi/terklasifikasi terhadap data
aktualnya,  misalnya  dari  50  data tweet terklasifikasi/terprediksi  wisata  keluarga, terdapat  nilai  1  pada cell perpotongan dengan wisata museum. Hal tersebut berarti terdapat  1 tweet yang  seharusnya  termasuk dalam  kategori  wisata  museum  tetapi terklasifikasi sebagai wisata keluarga.
Setelah  dilakukan  anilisis confusion matrix , maka selanjutnya
adalah menentukan TP, TN, FP, dan FN yang dapat dijelaskan sebagai berikut.
1. TP ( True Positive ): data yang
diklasifikasikan  benar  oleh  sistem klasifikasi sesuai dengan data aktualnya.
Lebih  tepatnya  TP  merupakan cell perpotongan pada titik diagonal confusion matrix kelas yang bersangkutan. 2. TN ( True Negative ): data yang diklasifikasikan  sebagai  data  yang ditolak dari suatu kelas karena memang bukan  bagian  dari  kelas  tersebut.  TN merupakan  jumlah  keseluruhan  nilai pada confusion matrix , kecuali baris dan
kolom kelas yang bersangkutan. 3. FP ( False Positive ): data yang diklasifikasikan  di  dalam  suatu  kelas tetapi sebenarnya (aktual) bukan merupakan  bagian  dari  kelas  tersebut atau  biasa  disebut false  alarm .  Pada confusion matrix, FP merupakan jumlah total  nilai  satu  kolom  kecuali cell diagonal kelas yang bersangkutan
4. FN  ( False  Negative ):  data  yang diklasifikasikan  sebagai  data  yang ditolak  dari  suatu  kelas  tetapi  data tersebut secara aktual merupakan bagian dari  kelas  tersebut  atau  biasa  dikenal sebagai missing . Pada confusion matrix,
FN merupakan jumlah total nilai  dalam satu baris selain cell diagonal kelas yang bersangkutan.[10]
Nilai TP, FP, FN, dan TN akan digunakan untuk  mencari  nilai  akurasi,  presisi, recall , dan f - score yang  diperoleh  dengan  rumus berikut.
a) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁)/(𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁)
b) P 𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑜𝑛 = 𝑇𝑃/(𝑇𝑃 + 𝐹𝑃)
c) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃/(𝑇𝑃 + 𝐹𝑁)
d) 𝐹 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = (2 × 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)/
(𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙).
Sehingga diperoleh nilai akurasi, presisi, recall, dan f-score pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Validasi
Dari Tabel 2 dapat diketahui bahwa sistem klasifikasi  data memiliki  rata-rata  akurasi dalam  persen  sebesar  96.51%,  rata-rata presisi  dalam  persen  sebesar  87.84%,  rata- rata recall dalam  persen  sebesar  92.05%, dan  rata-rata  f-score  dalam  persen  sebesar 88.69%.  Nilai  tersebut  tergolong  ke  dalam nilai yang tinggi dan dapat dikatakan bahwa sistem klasifikasi tersebut valid[8] . .

## 4.2 Analisis Visualisasi
Data  yang  sudah  masuk  ke  dalam
Elasticsearch akan  divisualisasikan  dalam diagram  pie,  garis,  dan  tabel.  Kemudian semua  visualisasi  tersebut  ditampilkan dalam Dashboard Kibana seperti  pada Gambar 7.
Gambar 7 Dashboard
Dashboard pada  Gambar  7  adalah hasil  pengambilan  data tweet  stream dari tanggal 28 Desember 2016 sampai dengan 7 Januari  2017.  Visualisasi  Garis  pada Gambar  7  menunjukkan  bahwa  perubahan jumlah tweet semua  kategori  cenderung tetap  antara  satu  kategori  dengan  kategori lainnya.  Jika  dilihat  berdasarkan  waktu
terlihat  bahwa  pada  tanggal  31  Desember 2016 hingga 2 Januari 2017 terjadi lonjakan
tweet setiap kategori.
Dari  diagram  pie  dapat  diketahui perbandingan  jumlah tweet tiap  kategori, wisata  keluarga  memiliki  persentase tweet 30%,  wisata  alam  19.97%,  wisata  kuliner 19.09%,  taman  kota  15.39%,  museum  dan sejarah  10.45%,  dan  desa  wisata  sebesar 4.48%.  Sedangkan  pada  visualisasi  tabel, objek  wisata  dengan tweet terbanyak  di dalam  kategori  wisata  adalah  Ampera, Pagaralam,  Jenderal  Sudirman,  Pempek, Museum  Balaputradewa,  dan  Kampung
Arab. Sedangkan objek pariwisata terendah dari  tiap  kategori  adalah  Benteng  Kuto Besak,  Amanzi,  Taman  Pelangi,  Muara Enim, Museum Purbakala, dan Mie Celor.

## V. KESIMPULAN
Dari keseluruhan data yang diperoleh dapat diketahui bahwa kepopuleran kategori wisata  Kota  Palembang  dari  yang  tertinggi menuju  yang  terendah  secara  berurutan yaitu:  Wisata  Keluarga,  Wisata  Alam, Wisata  Kuliner,  Taman  Kota,  Wisata Museum  dan  Sejarah,  Desa  Wisata.  Objek wisata  dengan  kepopuleran  tertinggi  di dalam  masing-masing  kategori  secara berurutan  sesuai  urutan  kategori  wisata yaitu: Ampera, Pagaralam, Jenderal Sudirman, Pempek, Museum Balaputradewa, dan Kampung Arab. Sedangkan  objek  pariwisata  terendah  dari tiap  kategori  adalah  Benteng  Kuto  Besak, Amanzi,  Taman  Pelangi,  Muara  Enim, Museum Purbakala, dan Mie Celor.

## VI. SARAN
Kelemahan  dari  sistem  ini  adalah sistem  belum  mampu  mengklasifikasikan dengan  benar tweet yang  berlabel “non- pariwisata” yang  di  dalamnya  terdapat nama  objek  pariwisata  atau  kata  kunci pariwisata.  Oleh  sebab  itu  saran  yang diberikan  adalah  menambahkan  sistem untuk mendeteksi kata objek selain pariwisata setelah dilakukan klasifikasi data.
Sebagai  contoh  terdapat tweet berikut  “ At Apotek  Magha  Mulia ,  sistem  klasifikasi akan  memberikan  label tweet tersebut sebagai desa  wisata .  Kemudian  hasil klassifikasi tersebut akan kembali diperiksa
dengan  sistem  pendeteksi  objek  selain pariwisata. Sistem tersebut akan mendeteksi kata-kata  yang  mencirikan  objek  selain pariwisata  seperti: “apotek”,  “rumah sakit”, “perumahan” , dan  lain  sebagainya yang terdapat di dalam tweet . Setelah tweet tersebut  terdeteksi  memiliki  kata  yang mencirikan  objek  selain  pariwisata,  maka label  yang  diberikan  akan  diubah  menjadi “tidaktahu”
VII    DAFTAR PUSTAK A [1] D.  K.  d.  I.  K.  Palembang,  “Sejarah Kota Palembang - :: Pemerintah Kota
Palembang,” Dinas Komunikasi dan Informatika  Kota  Palembang ,  2016. [Online]. Available: http://www.palembang.go.id/37/seja rah-kota-palembang.  [Accessed:  05-
Jan-2018].
[2] Go  Sumatera,  “Kota  Palembang, Saksi  Sejarah  Kejayaan  Kerajaan Sriwijaya  |  Go  Sumatra,” Amazing
Indonesia , 2018. [Online]. Available: http://www.gosumatra.com/kota-
palembang/. [Accessed: 05-Jan- 2018].
[3] sinaga  silvia,  “Visualisasi  Data
Twitter Menggunakan Elasticsearch, Logstash,  Dan  Kibana,”  universitas gajah mada, 2015.
[4] K. Lokesh and B. Parul Kalra, “Text Mining:  Concept,  Process,  and Applications,” Glob.  Res.  Comput.
Sci. , vol. 4, p. 3, 2013.
[5] M.  Yazici,  “Deriving  insight  from text  mining  and  machine  learning  | IBM  Big  Data  &amp;  Analytics
Hub,” IBM Bigdata & Analitic , 2014. [Online].
Available:
http://www.ibmbigdatahub.com/blo g/deriving-insight-text-mining-and- machine-learning.  [Accessed:  28- Jan-2018].
[6] statistika, “Support Vector Machines (SVM)  Introductory  Overview,”
Quest  Software  Inc ,  2017.  [Online]. Available: http://www.statsoft.com/Textbook/S upport-Vector-Machines. [Accessed: 28-Jan-2018].
[7] B.  Aisen,  “A  Comparison  of Multiclass  SVM  Methods,” MIT .
[Online]. Available: courses.media.mit.edu/2006fall/mas 622j/Projects/aisen-project/. [Accessed: 19-Feb-2017]. [8] f. w. pramudita, “Accuracy Assessment Untuk Kelas Klasifikasi Terbimbing (Supervised Classification)  dan  Klasifikasi  Tak Terbimbing (Unsupervised Classification)  Kota  Bogor,”  bogor, 2015. [9] Y. Yudiyanti and S. Rahayu, “Peran Dinas  Pariwisata  dan  Kebudayaan Kota Yogyakarta Dalam Membangun  Pariwisata  Berbasis Masyarakat (Community Based Tourism).” yogyakarta, 2013. [10] T.  Y.  and  K.  A.  Y.  Fukushima,
“Audience Ratings Prediction of TV
Dramas  Based  On  Cast  and  Their Popularity,” IEEE  Second  Int. Conf. Multimed.  Big  Data ,  pp.  279–286, 2016.