## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 5 | Issue 2 | December (2022) IJUBI Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence

## SENTIMENT ANALYSIS UNTUK REVIEW DESTINASI WISATA UNGGULAN GUNUNG KIDUL MENGGUNAKAN METODE LEXICON DAN PIVOT
Larasati 1 , Shalsa Nabilla 2 , Eri Haryanto 3
1,2,3 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Janabadra.
09larasati@gmail.com , shalsanbl12@gmail.com , eri@janabadra.ac.id Jalan Tentara Rakyat Mataram 55 Yogyakarta 55231
Keywords:
sentimen analisis, Gunungkidul , pivot, lexicon based, Twitter

## Abstract
Social media in providing freedom of access to information has a rapid effect on tourist destinations in Indonesia. A tweet may also contain information or conditions about tourist destinations that they will or have visited, such as visitor experiences in traveling, visitors' opinions of tourist attractions, and other tourist attractions. The condition of tourism globally, especially in the Gunungkidul area after the Covid-19 pandemic, has experienced a significant decline. This condition motivated researchers to conduct research with the aim of contributing to post-Covid-19 tourism development, in particular by conducting a sentiment analysis of comments by tourists visiting tourist areas in Gunungkidul Regency. Sentiment analysis is the process of using text analytics to derive various data sources from the internet and various social media platforms. Comment data obtained through social media Twitter. This classification is used to find out how comments about tourist attractions in Gunungkidul are. Lexicon based and pivoting are methods used to classify public opinion into three classes, namely positive, negative and neutral sentiments. This method is used to classify the results of community comment data written on the form of community satisfaction with tourism in Gunungkidul. This study aims to find out how people's opinions regarding tourism in Gunungkidul during the Covid-19 pandemic took place. The results of this study are used to determine the classification of community commentary data so that services can be easily developed through comments given by the public. The results of the sentiment analysis show that there are 51% positive emotion categories, 1% negative and 48% neutral.
Kata Kunci:
sentimen analisis, Gunungkidul , pivot, lexicon based, Twitter

## Abstrak
Media sosial dalam memberikan kebebasan akses informasi berpengaruh pesat terhadap destinasi wisata di Indonesia. Sebuah tweet juga kemungkinan berisi informasi atau kondisi tentang destinasi wisata yang akan atau pernah mereka kunjungi, seperti pengalaman pengunjung dalam berwisata, pendapat pengunjung terhadap suatu tempat wisata, dan tempat wisata lainnya. Kondisi pariwisata secara global khususnya di daerah Gunungkidul pasca pandemi Covid-19 mengalami penurunan yang signifikan. Kondisi ini memicu motivasi peneliti untuk melakukan penelitian dengan tujuan berkontribusi pada pengembangan pariwisata pasca pandemi Covid-19 khususnya dengan melakukan sentimen analisis terhadap komentar wisatawan yang berkunjung ke daerah wisata di Kabupaten Gunungkidul. Sentimen analisis adalah proses penggunaan text analytics untuk mendapatkan berbagai sumber data dari internet dan beragam platform media sosial. Data komentar didapat melalui sosial media Twitter. Klasifikasi ini digunakan untuk mengetahui bagaimana komentar mengenai tempat wisata yang ada di Gunungkidul. Lexicon based dan pivoting merupakan metode yang digunakan untuk mengelompokkan opini
masyarakat ke dalam tiga kelas yaitu sentiment positif, negatif maupun netral. Metode ini digunakan untuk mengklasifikasikan hasil data komentar masyarakat yang tertulis pada bentuk kepuasan masyarakat terhadap wisata yang ada di Gunungkidul. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana opini masyarakat mengenai wisata yang berada di Gunungkidul selama pandemi Covid-19 berlangsung. Hasil dari penelitian ini digunakan untuk menentukan klasifikasi data komentar masyarakat sehingga pelayanan dapat dengan mudah dikembangkan melalui komentar yang diberikan masyarakat. Hasil analisis sentimen terdapat kategori emosi positif 51%, negatif 1% dan netral 48%.

## Pendahuluan
Media sosial dapat digunakan untuk melakukan komunikasi tanpa adanya interaksi langsung antara manusia satu dengan yang lainnya. Pada era modern seperti saat ini, sosialisasi antar individu dapat dilakukan dengan komunikasi tidak langsung yaitu melalui media sosial [1]. Berdasarkan studi yang telah dilakukan sebelumnya, penelitian dari Lu (2021) [2] memaparkan temuan dari Lisi (2013) [3]. Di era informasi digital saat ini, Twitter adalah platform yang tak tertandingi bagi orang-orang untuk berbagi pendapat dan pengalaman mereka secara publik. Ini karena, tidak seperti situs media sosial populer lainnya seperti Facebook, Twitter secara eksplisit terbuka untuk umum dan ditujukan untuk multicasting interaktif besar- besaran dan real-time .
Twitter merupakan jenis media sosial microblogging yang memfasilitasi pengguna untuk menulis dan mempublikasikan aktivitas serta pendapatnya [4]. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mencerminkan hasil penelitian big data dan smart tourism . Tujuan khusus dari penelitian ini adalah untuk mengilustrasikan manfaat Big Data bagi pengelola pariwisata dan untuk memahami dinamika dan kemungkinan pengelolaan pariwisata yang lebih baik [5]. Berdasarkan uraian diatas, maka dapat dirumuskan sebuah masalah yaitu bagaimana menerapkan sentimen analisis dalam melakukan komparasi sebelum dan sesudah adanya pandemi Covid-19 pada objek wisata di Gunungkidul.
Analisis Sentimen atau sering juga disebut penambangan opini adalah studi komputasi dari pendapat, penilaian, dan emosi orang melalui entitas, peristiwa, dan atribut yang dimiliki [6]. Berdasarkan studi yang telah dilakukan sebelumnya [6] memaparkan temuan terdahulu [7], Analisis sentimen telah menjadi topik yang populer untuk digunakan karena analisis sentimen dapat diterapkan di banyak sektor industri, termasuk industri pariwisata.
Sektor pariwisata di Indonesia sendiri selalu mengalami perbaikan setiap tahunnya dan sektor pariwisata ini kini menduduki peringkat ke-42 dunia [8].
Analisis sentimen dapat mengelompokkan pendapat pada kalimat untuk mengetahui sentimen positif, negatif dan netral. Untuk analisis sentimen itu sendiri kami meggunakan metode Lexicon Based dan Pivot.
Penggunaan metode Lexicon Based ditujukan mampu untuk menangkap informasi sentimen dari media sosial seperti twitter. Sedangkan penggunaan metode pivot merupakan alternatif untuk melakukan analisis terhadap data terkait, mengelompokkan dan juga meringkas data. Big data adalah istilah dari zaman kontemporer yang mengacu pada kumpulan data yang memiliki volume besar, kecepatan tinggi, dan nilai tinggi. Ini berasal dari berbagai aspek kehidupan kita, termasuk media sosial, kesehatan masyarakat, pariwisata, bisnis, dan pertanian.
Untuk mengekstrak, menyimpan, menganalisis, dan menunjukkan data, perlu menggunakan beberapa teknik statistik mutakhir. Big data adalah volume data terbesar yang diterjemahkan ke dalam penciptaan teknologi baru yang
Gunung Kidul Menggunakan Metode Lexicon Dan Pivot
memfasilitasi pertumbuhan dan perkembangan informasi.
Data dan algoritma membentuk dunia baru yang terdiri dari bentuk kulminasi untuk komputasi dan, lebih tepatnya, cara baru untuk mengendalikan informasi. Dengan lebih dari 95% kumpulan data dunia telah dibuat dalam beberapa tahun terakhir, penting untuk mengetahui bahwa bukan orang yang memiliki algoritma terbaik menang, tetapi orang yang memiliki lebih banyak data; dan itu bukan sembarang jenis data, tetapi hanya data yang dapat diandalkan yang dihitung. Akibatnya, sejumlah besar data akan terakumulasi karena kami memiliki algoritma yang bekerja sangat efisien berdasarkan data yang kami proses [9]. Gunungkidul merupakan kabupaten yang sedang gencar melakukan pengembangan destinasi wisata. Kawasan yang strategis dan banyak destinasi wisata membuat wisatawan berbondong-bondong ingin mengunjungi.
berbagai wisata yang ada di Kabupaten Gunungkidul. Namun sejak pandemi Covid-19, kondisi pariwisata di Gunungkidul juga terdampak cukup signifikan seperti daerah lainnya [10].
Kondisi ini memicu motivasi peneliti untuk melakukan penelitian dengan tujuan berkontribusi pada pengembangan pariwisata pasca pandemi Covid-19 khususnya dengan melakukan sentimen analisis terhadap komentar wisatawan yang berkunjung ke daerah wisata di Kabupaten Gunungkidul.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui opini masyarakat terhadap wisata di Kabupaten Gunungkidul pasca pandemi covid-19 dengan mensarikan komentar di Twitter menggunakan metode lexicon base dan pivot . Secara lebih dalam penelitian ini ingin mengetahui apakah terdapat lebih banyak komentar positif, negatif atau netral terkait kebijakan pemerintah untuk penerapan pembatasan kunjungan wisata di Gunungkidul

## Metode
Pada penelitian ini dilakukan pengumpulan komentar yang bersumber dari Twitter. Tujuannya adalah untuk mengetahui kepuasan wisatawan dengan menggunakan aplikasi pendukung yaitu Orange sebagai aplikasi pengambilan komentar wisatawan dan Rstudio untuk mengolah atau mengelompokkan sehingga mendapatkan hasil positif, negatif, dan netral. Adapun secara sistematis alur penelitian adalah sebagai berikut:
a. Pengambilan Data Penelitian (Crawling Data)
Proses pengambilan data, peneliti mengumpulkan komentar dari media sosial Twitter dengan memanfaatkan fasilitas Application Program Interface (API) yang sudah disediakan oleh Twitter dilakukan dengan cara meng-crawling data komentar Twitter menggunakan aplikasi orange. Total data yang didapatkan yakni sebanyak 278.117 data dengan kata kunci 6 top wisata di Gunungkidul seperti, #Gunungkidul, #wisata, #pantaiindrayanti, #pantaidrini, #pantaisepanjang, #hehasky, #nglanggeran, #bukitbintang. Data dikumpulkan dari bulan Februari 2022 sampai bulan Mei 2022. Setelah di olah menjadi 30.432
data.
Gambar 1. Crawlin g Data
b. Pengolahan dan Analisis Data (Preprocessing
Data)
Preprocessing sendiri merupakan langkah yang menghilangkan noise yang tidak perlu dari data sehingga informasi yang berkualitas baik dapat diperoleh dan tersedia untuk diproses lebih lanjut. Hasil yang diharapkan dari proses pengolahan data adalah kumpulan data akhir berkualitas sehingga dapat digunakan dengan benar pada proses data mining selanjutnya. Pada tahap ini terdapat beberapa proses seperti cleansing , case folding & remove character , remove duplicate , word normalization , stemming , dan stopword . Selanjutnya melakukan tokenizing dan stemming. Setelah itu dilakukan normalisasi/perbaikan kata menggunakan metode Lexicon Based [11] .
Berikut setiap tahapan preprocessing yang dilakukan pada penelitian ini, Flowchart preprocessing data dapat dilihat pada Gambar 2.
1. Cleansing Data
Sentiment Analysis Untuk Review Destinasi Wisata Unggulan Gunung Kidul Menggunakan Metode Lexicon Dan Pivot
Proses cleansing dilakukan sesuai dengan tahapan-tahapan proses data mining sehingga dimungkinkan tidak semua tabel yang ada dimasing-masing basis data tersebut akan digunakan. Dan menghilangkan kata-kata yang tidak diperlukan seperti, emotikon, URL, hastag (#), dan mention (@).
2. Case Folding & Remove Character
Case folding , yaitu memproses data dan mengubah seluruh data huruf kapital menjadi huruf
kecil.
Remove character , yaitu menghilangkan karakter atau simbol pada komentar seperti, angka dan tanda baca.
Gambar 2. Preprocessing Data
3. Remove Duplicate
Remove duplicate , yaitu menghapus komentar tweet yang menggunakan kalimat yang sama persis.
4. Word Normalization
Word normalization , yaitu suatu proses untuk menormalisasikan kata yang tidak baku menjadi kata baku sesuai kamus KBBI. Peneliti akan membuat kamus dalam bentuk excel untuk proses word normalization .
5. Stemming
Stemming merupakan proses untuk merubah seluruh kata ke dalam bentuk kata dasar.

## 6. Stopword
Stopword merupakan proses menghapus kata yang tidak diperlukan atau tidak memiliki sentimen seperti nama orang, tempat yang tidak bersangkutan. Objek penelitian yakni kata Gunungkidul, pantai, bersih, cantik, indah, kotor, mahal dan sebagainya. Peneliti akan membuat kamus dalam bentuk excel untuk proses stopword .
7. Data bersih
Data hasil akhir yang sudah terkategorikan positif, negatif dan netral.

## 8. Pivoting
Proses selanjutnya dilakukan pivot pada Excel yang nantinya akan diketahui hasil dari data komentar yang berupa data yang sudah diolah, menampilkan grafik dan menunjukan kategori positif, negatif dan netral.
c. Pengumpulan data komentar Twitter wisatawan Gunungkidul Data yang dikumpulkan yaitu data komentar Twitter yang diberikan oleh wisatawan tentang seputar obyek wisata Gunungkidul. Data ini didapatkan dengan cara mengunduh langsung dari data komentar di situs website Twitter Indonesia. Berikut merupakan contoh beberapa data komentar wisatawan terhadap Wisata Gunungkidul. Tabel 1. Contoh data komentar tweet wisatawan terhadap wisata Gunungkidul dalam bahasa Inggris Content Author � saran pantai mana yang lebih bagus, Parangtritis atau Pantai di daerah Gunungkidul https://t.co/BHicRiW7ab @tanyakanrl @catatantravel Gunungkidul provinsi DIY kak � @listianidl Ini adalah salah satu kata bijak tentang pendidikan yang kalimatnya singkat namun isinya cukup mengena, dan blogger Gunungkidul paling suka dengan petikan bijak dari John Dewey ini. @SDNMangunJaya1 Kapan kamu terlahir hiking disini?? � Nglageran Gunungkidul, Jawa @catatantravel
Sentiment Analysis Untuk Review Destinasi Wisata Unggulan Gunung Kidul Menggunakan Metode Lexicon Dan Pivot

## Tengah https://t.co/1Z0eFgqSmn
Karena aku selalu menikmati senja dan deburan ombak yang membuat kita candu , udah pada sempet foto - foto disini belum?
� Pantai indrayanti ,Gunungkidul
Yogyakarta https://t.co/UlJpaOkSN0 @catatantravel
Kasus DBD di Kabupaten
Gunungkidul sedang tinggi- tingginya. Pada awal tahun ini sudah dua orang meninggal dunia. #DBD https://t.co/qpLV38llyu @jpnncom Wisata Jeep Aventure di Goa Pindul, Gunungkidul, Yogyakarta menawarkan wisata susur hutan kayu putih menggunakan mobil offroad. CIL
#GTVNews #Gunungkidul
#HutanKayuPutih #MobilOffroad #Yogyakarta #GoaPindul
https://t.co/8ojQbi1xDb @GTVID_News

## Gambar 3. Contoh Data Komentar Tweet
Wisatawan Terhadap Wisata Gunung Kidul
Hasil dan Pembahasan
a. Proses Crawling Data ( Crawling Data )
Tahapan pengumpulan data menggunakan Orange yaitu sebagai berikut :
1. Mencari API dengan mendaftarkan diri sebagai pengguna Twitter.
2. Mengajukan proposal permohonan untuk mendapatkan API yang akan di gunakan untuk pengambilan data dari Twitter.
3. Setelah API di dapatkan maka memasukan API pada aplikasi yang kita gunakan untuk crawling (disini kita menggunakan Orange).
4. Melakukukan crawling data.
5. Hasil komentar didapatkan.
Gambar 4. Contoh hasil crawling dari Orange yang disimpan Excel
b. Pre-Processing
Pre-Processing dilakukan agar data menjadi lebih bersih dan siap untuk dianalisis. Sebelum melakukan proses pre-processing , file excel terlebih dahulu di ubah dalam bentuk CSV. Tahapan persiapan pengolahan data menggunakan Rstudio yaitu sebagai berikut :

## 1. Proses Cleansing
Disini dapat kita lihat bahwa data yang tersimpan dalam proses cleansing sudah sangat berbeda dengan data asli, sudah banyak data yang tidak digunakan dihilangkan oleh sistem RStudio.
Tabel 2. Hasil cleansing menggunakan RStudio dalam bentuk Excel dalam bahasa Inggris
1 "??Heha Sky View"
2 "Terima kasih dukungan dari di event di Gunung Kidul "
3 "Secuil Surga di Gunung Kidul Yogyakarta "
4 "Air Terjun Sri Gethuk Gunung Kidul Jogjakarta"
5 " ini di pantai Drini nder "
6 " Warga Gunungkidul Tewas Terjatuh di Laut "
Sentiment Analysis Untuk Review Destinasi Wisata Unggulan Gunung Kidul Menggunakan Metode Lexicon Dan Pivot

## 1. Case Folding & Remove character
Disini dapat kita lihat pada proses case folding & remove character terdapat perubahan pada kata huruf besar berubah menjadi huruf kecil semua dan karakter dihilangkan.
Tabel 3. Hasil case folding & remove character menggunakan rstudio dalam bentuk Excel dalam bahasa Inggris
1 "harga bbm ron di malaysia lebih murah dari pertalite"
2 "gunung kidul"
3 "iseng jelajah google maps modelnya private beach gt pantai ngetun"
4 "sama ke gunung kidul banyak pantai"
5 "sundak gunung kidul relatif sepi linya ruame poll"
6 "pindahan dari ngopi in the sky gunung kidul jogja kyanya sayang udah rental setahun sama keluar modal"
Gambar 6. Hasil case folding & remove character menggunakan RStudio dalam bentuk Excel
2. Remove Duplicate
Tabel 4. Hasil remove duplicate menggunakan
RStudio dalam bentuk Excel dalam bahasa Inggris
1 ""heha sky view""",FALSE
2 ""gunung kidul",FALSE
3 ""iseng jelajah google maps modelnya private beach gt pantai ngetun",FALSE
4 ""sama ke gunung kidul banyak pantai",FALSE
5 ""sundak gunung kidul relatif sepi linya ruame poll",FALSE
6 ""pindahan dari ngopi in the sky gunung kidul jogja kyanya sayang udah rental setahun sama keluar modal",FALSE
Gambar 7. Hasil remove duplicate menggunakan RStudio dalam bentuk Excel
3. Word Normalization
Sebelum melakukan proses word normalization terlebih dahulu membuat kamus. Kamus dalam penelitian ini dibuat dengan melihat kata-kata yang perlu diubah, seperti pada gambar 6. Hasil proses word normalization dapat dilihat ada Gambar 8. Tabel 5. Kamus kata dalam bahasa Inggris Ejaan lama Kata Baku Case Uenak enak TRUE Bgs Bagus TRUE Lu kamu TRUE Kab kabupaten TRUE Gt gitu TRUE Tabel 6. Hasil word normalization menggunakan RStudio dalam bentuk Excel dalam bahasa Inggris 1 pengen naik keatas ke hehasky 2 sundak gunung kidul relatif sepi linya rame sekali 3 iseng jelajah google maps modelnya private beach gitu pantai ngetun
4 kamu kalo main ke Gunungkidul bilang-bilang lah
Sentiment Analysis Untuk Review Destinasi Wisata Unggulan Gunung Kidul Menggunakan Metode Lexicon Dan Pivot

## Gambar 8. Hasil word normalization
menggunakan RStudio dalam bentuk Excel
4. Tahap Stemming
Setelah proses stemming data akan dibersihkan lagi melalui word normalization . Hasil dari proses stemming dapat dilihat pada Gambar 9.
Tabel 7. Hasils Stemming menggunakan RStudio dalam bentuk Excel dalam bahasa Inggris
1 ""pengen naik keatas ke hehasky """"""",FALSE
2 ""sundak gunung kidul relatif sepi linya rame sekali""""""",FALSE 3 ""iseng jelajah google maps modelnya private beach gitu pantai ngetun""""""",FALSE
4
""kamu kalo main ke Gunungkidul bilang-bilang lah""""""",FALSE
Gambar 9. Hasil stemming menggunakan RStudio dalam bentuk Excel
5. Hasil akhir (data bersih)
Hasil akhir ini menampilkan data bersih dengan menyajikan kesimpulan positif, negatif dan netral yang sudah di proses menggunakan RStudio.
Tabel 8. Hasil akhir data bersih menggunakan RStudio dalam Bentuk Excel dalam bahasa Inggris 1 ""pengen naik keatas ke hehasky """"""",”Positif ”,FALSE 2 ""sundak gunung kidul relatif sepi linya rame sekali""""""",” Negatif”.FALSE 3 ""iseng jelajah google maps modelnya private beach gitu pantai ngetun""""""",”Netral”.FALSE 4 ""kamu kalo main ke Gunungkidul bilang-bilang lah""""""",”Positif ”,FALSE
Gambar 10. Hasil akhir data bersih menggunakan RStudio dalam bentuk Excel
6. Pivoting Pivot tabel bertujuan untuk merangkum, mengelompokkan, mengeksplorasi, mempresentasikan, menghitung dan menganalisa data. Tabel 9. Keterangan gambar diagram hasil pivot komentar tweet wisatawan Gunungkidul dalam bahasa Inggris 278.117 Data terkumpul 30.423 Data Terolah 15.578 Jumlah pernyataan Positif 382 Jumlah pernyataan Negatif 14.472 Jumlah pernyataan Netral 247.685 Data Sampah
Sentiment Analysis Untuk Review Destinasi Wisata Unggulan Gunung Kidul Menggunakan Metode Lexicon Dan Pivot
Gambar 11. Gambar diagram hasil pivot komentar tweet wisatawan Gunungkidul
7. Menampilan kata yang sering muncul Tabel 10. Hasil kata yang sering muncul menggunakan Orange dalam bahasa Inggris Weight Word 10046 pantai 5463 wisata 3617 Gunungkidul 1483 desa 1446 Jalan Gambar 12. Gambar hasil kata yang sering muncul menggunakan Orange

## 8. Menampilkan
WordCloud
WordCloud merupakan gambar yang terdiri dari kumpulan kata, dimana besarnya kata mempresentasikan kemunculan kata. Semakin besar suatu kata, maka semakin sering kata tersebut muncul dalam dokumen. WordCloud dapat dilihat pada Orange yaitu pantai, wisata,
Gunungkidul, desa, jalan.
Gambar 13. Gambar hasil WordCloud menggunakan Orange 9. Menampilkan hasil klasifikasi positif, negatif dan netral dari Rstudio. Tabel 11. Hasil klasifikasi positif, negatif dan netral dari Rstudio dalam bahasa Inggris
Text Klasifikasi 1 Pantai Gunungkidul Positif 2 iseng jelajah private beach gitu pantai ngetun Netral 3 sundak gunung kidul relatif sepi linya rame sekali Negatif Gambar 14. Gambar hasil klasifikasi positif, negatif dan netral dari Rstudio. 10. Menampilkan contoh kalimat positif, negatif dan netral. Table 12. Contoh kalimat positif dari Rstudio dalam bahasa Inggris No Content Analyst Kategori
Sentiment Analysis Untuk Review Destinasi Wisata Unggulan Gunung Kidul Menggunakan Metode Lexicon Dan Pivot
1 ih seru banget ke bukit bintang. Positif Pujian 2 minat pantai Gunungkidul ajaa Positif Ketertarkan 3 piknik ke pantai Gunungkidul Positif Kejadian 4 Seriusan, Gunungkidul memang kawasa yang paket wisatanya lengkap banget. Ada wisata alam, wisata sejarah, sampai wisata religi. Mantap. Positif Wisata Lengkap 5 Pantai Sepanjang, Daya Tarik Bagi Pecinta Alam Terbuka Gunungkidul Positif Pujian Pesona Tabel 13. Contoh kalimat negatif dari Rstudio dalam bahasa Inggris No Content Analyst Kategori 1 Wisatawan yang Hilang di Pantai Siung Gunungkidul Belum Ditemukan Negatif Tragedi 2 Korban Kecelakaan Laut Di Pantai Siung Belum Ditemukan, Petugas Gabungan Perluas Pencarian Hingga Radius 4 Mil. Negatif Kecelakaan 3 Pantai Gunubg Kidul masih ada sampah plastic Bertebaran Negatif Keluhan 4 Asyik Berfoto Seorang Wisatawan Terseret Ombak, Hingga Kini Masih Dalam Pencarian Negatif Kecelakaan 5 Korban Jatuh Dari Tebing Watu Tumpeng, Ditemukan Meninggal Dunia. Negatif Kecelakaan Tabel 14. Contoh kalimat netral dari Rstudio dalam bahasa Inggris No Content Analyst Kategori 1 Ngunggah beach ⛳ Giriwungu , Panggang , Gunungkidul . Netral Penyebutan 2 Piknik ke Gunungkidul boleh, abai prokes jangan. Sebelum berangkat piknik perhatikan hal - hal berikut ya sobat wisata,
kami tunggu kunjungannya stay safe and stay healthy Netral Iklan 3 � saran pantai mana yang lebih bagus, Parangtritis atau Pantai Netral Membandingkan
di daerah Gunungkidul 4 @m00ncherry Kopi klotok jakal, heha sky view, pantai Gunungkidul Netral Menyebut 5 Tempat piknik Gunungkidul Netral Penyebutan 11. Menguji akurasi metode Lexicon Based Setelah mendapatkan hasil pivoting, Langkah selanjutnya adalah pengukuran performasi dengan menggunakan Confusion matrix.
Gambar 15. Gambar hasil pengukuran performasi dengan confusion matrix

## Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan dari penelitian analisis sentimen yang telah dilakukan adalah dapat memberikan informasi mengenai pendapat masyarakat tentang bagaimana wisata yang ada di Kabupaten Gunungkidul. Masyarakat rata-rata memberikan komentar positif, hal ini dapat dibuktikan dengan melihat prosentase komentar positif 51%, komentar negatif 1% dan komentar netral 48%. Tidak hanya itu saja komentar masyarakat juga dilakukan pengukuran menggunakan confusion matrix dan menghasilkan nilai akurasi sebesar 89,49%. Penelitian ini memberikan kontribusi kepada pengelola wisata yang ada di Kabupaten Gunungkidul untuk melakukan pemanfaatan sosial media khususnya dalam hal promosi dikarenakan pengaruh sosial media dalam perkembangan tempat wisata sangat besar. Dengan memaksimalkan sosial media sebagai media promosi maka jumlah wisatawan yang tertarik untuk mengunjungi tempat wisata juga akan meningkat. Dengan demikian ekonomi warga masyarakat juga akan meningkat.

## Referensi
[1] Sabna E, Mustika B, Fonda H, Irfan D, Ambiyar. Text Mining Uses K-Means Clustering Algorithm To Predict. Inf
Sentiment Analysis Untuk Review Destinasi Wisata Unggulan Gunung Kidul Menggunakan Metode Lexicon Dan Pivot
Technol Comput Sci. 2020;3(2):380–6.
[2] Lu Y, Zheng Q. Twitter public sentiment dynamics on cruise tourism during the COVID-19 pandemic. Curr Issues Tour.
2021;24(7):892–8. [3] Lisi J. Twitter: social communication in the Twitter age. Choice Rev Online. 2013;50(10):50-5424-50–5424. [4] Husnusyifa A. Twitter merupakan jenis media sosial microblogging yang memfasilitasi pengguna untuk menulis pendapatnya . Secara historis , kehadiran dan munculnya media sosial Twitter yang menyediakan ruang tertentu atau media sosial lainnya , di Twitter pengguna lain. IDEA J Hum. 2019;2(2):120–33.
[5] Ardito L, Cerchione R, Del Vecchio P, Raguseo E. Big data in smart tourism: challenges, issues and opportunities. Curr Issues Tour. 2019;22(15):1805–9.
[6] Steven C, Wella W. The Right Sentiment Analysis Method of Indonesian Tourism in Social Media Twitter. IJNMT (International J New Media Technol. 2020;7(2):102–10.
[7] Ciric M, Stanimirovic A, Petrovic N, Stoimenov L. Comparison of different algorithms for sentiment classification. 2013 11th Int Conf Telecommun Mod Satell Cable Broadcast Serv TELSIKS 2013. 2013;2:567–70.
[8] Hermanto DT, Ziaurrahman M, Bianto MA, Setyanto A. Twitter Social Media Sentiment Analysis in Tourist Destinations Using Algorithms Naive Bayes Classifier. J Phys Conf Ser. 2018;1140(1).
[9] Sedkaoui S, Khelfaoui M, Kadi N. Big data analytics: harnessing data for new business models. In: Sedkaoui S, Khelfaoui M, Kadi N, editors. Apple Academic Press; 2022. p. 3–13.
[10] Dinas Pariwisata Gunungkidul. [11] Sentimen A, Menggunakan VC-, Naive A. and Levenshtein Distance Word Correction. Inform dan Teknol Inf. 2022;19(1):91–104.