## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 4, No. 1, Maret 2022 e-ISSN: 2656-4882 p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi Published By DRPM-UBD
459
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik dalam Optimalisasi Pemasaran Destinasi Pariwisata Prioritas di Indonesia
Yerik Afrianto Singgalen 1
1 Atma Jaya Catholic University of Indonesia, Jakarta Selatan, Indonesia. Email: 1 yerik.afrianto@atmajaya.ac.id

## Abstract
This article analyzes a theoretical perspective on sentiment analysis approaches and topic modeling  to  optimize  tourism  destination  marketing  using  the  Systematic  Literature Review (SLR) method. The analysis consists of planning, implementation, and reporting stages. This Review Literature focuses on tourism destinations in Indonesia, in particular the  ten  priority  destinations.  The  results  of  this  study  are  that  the  sentiment  analysis approach  and  topic  modeling  can  optimize  the  marketing  strategy  of  ten  priority destinations in Indonesia. Nevertheless, the sentiment analysis results need to be explicitly described  based  on  tourist  attraction,  tourism  supporting  accommodation,  tourism support accessibility, and tourist activities. Furthermore, modeling topics about tourism destinations  need  to  be  classified  in-depth  based  on  tourism  support,  accessibility  of tourism support, tourist activities, tourist attractions, and the context of vulnerability.
Keywords : Sentiment Analysis, Topic Modeling, Tourism Marketing, Indonesia

## 1. PENDAHULUAN
Analisis  sentimen  merupakan  pendekatan  yang  efektif  dalam  mengidentifikasi  dan menganalisis persepsi pengguna aplikasi digital seperti sistem informasi berbasis website maupun media sosial untuk optimalisasi pemasaran produk maupun jasa unit usaha yang sesuai  dengan  permintaan  pasar.  Dalam  konteks  pemasaran  destinasi  pariwisata konvensional,  persepsi  konsumen  terhadap  produk  wisata  perlu  diidentifikasi  untuk menganalisis  efektifitas  promosi  produk  terhadap  keputusan  berkunjung  ke  destinasi wisata  [1].  Dalam  perkembangannya,  intensitas  penggunaan  teknologi  informasi,  tidak hanya  memperluas  ruang  lingkup  pembahasan  tentang  ekonomi  pariwisata  sehingga menjadi lebih kompleks, melainkan juga merekonstruksi identitas konsumen produk wisata menjadi wisatawan digital [2]. Eksistensi simbolik wisatawan digital menunjukkan adanya peran media sebagai pembentuk minat berwisata yang mampu meningkatkan preferensi produk  wisata  virtual  sebagai  alternatif  produk  wisata  konvensional  [3].  Selanjutnya, intensitas interaksi wisatawan digital melalui pelbagai media komunikasi digital membentuk habitus baru di ruang virtual yakni pola penyebaran informasi secara tematik berdasarkan popularitas topik yang bersifat manipulative dan fluktuatif. Hal ini menunjukkan bahwa

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
460 | Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik dalam Optimalisasi Pemasaran … ..
sentimen positif pengguna media sosial dalam bentuk informasi yang dipublikasikan dapat memengaruhi motivasi dan keputusan pengguna media sosial untuk berkunjung ke objek wisata tertentu, demikian juga sebaliknya [4] – [6].
Artikel ini menawarkan gagasan untuk merekonstruksi perspektif teoretis tentang analisis sentimen  dan  pemodelan  topik  dalam  mengoptimalkan  pemasaran  destinasi  pariwisata prioritas di Indonesia. Pariwisata dan teknologi bersifat holistik dan parsial sehingga perlu direkonstruksi  menjadi  kerangka  berpikir  ilmiah  yang  koheren  dan  aplikatif.  Dalam konteks analisis sentimen, fokus pembahasan dalam penelitian terdahulu lebih dominan pada  implementasi  algoritma  untuk  proses  pengolahan  data  yang  kompleks  (estimasi, asosiasi, klasifikasi dan prediksi) [7]. Sementara itu, konteks pembahasan dari hasil analisis sentimen  perlu  direkonstruksi  menjadi  rekomendasi  pengembangan  strategi  pemasaran sesuai permintaan wisatawan [8]. Dalam konteks pemodelan topik, kajian  tentang analisis sentimen pariwisata perlu diklasifikasi berdasarkan akomodasi, aksesibilitas, aktivitas, daya tarik destinasi pariwisata. Pemodelan topik secara komprehensif mampu mengolah teks dan menunjukkan tema atau topik popular tentang aktivitas maupun daya tarik destinasi [9] – [11].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  analisis  sentiment  dan  pemodelan  topik  sangat relevan dalam optimalisasi pemasaran destinasi pariwisata prioritas di Indonesia.
Dalam konteks pariwisata Indonesia, wisatawan yang pernah berkunjung ke suatu destinasi pariwisata, akan menyebarkan informasi terkait dengan pengalaman serta persepsi individu mengenai destinasi pariwisata tersebut [12]. Apabila wisatawan memiliki sentiment positif selama  berwisata  maka  informasi  positif  disebarluaskan  melalui  platform  digital  seperti media  sosial  maupun  website  pariwisata  [13]. Hal  ini  berarti bahwa  pendekatan  analisis sentimen dilakukan untuk mengidentifikasi popularitas destinasi wisata [14]. Hasil analisis sentimen  destinasi  wisata  juga  menjadi  bahan  evaluasi  manajemen  destinasi  untuk meningkatkan  fasilitas  dan  pelayanan  sebagaimana kebutuhan  wisatawan  [15].    Dengan demikian perlu dilakukan kajian komprehensif yang menghubungkan pendekatan analisis sentimen dalam mengoptimalkan pemasaran destinasi pariwisata di Indonesia.
Pemodelan  topik  pariwisata  juga  berperan  esensial  dalam  mengidentifikasi  permintaan pasar  pariwisata  yang  dapat  diklasifikasikan  berdasarkan  daya  tarik,  aktivitas  wisata, akomodasi,  maupun  transportasi.  Dalam  konteks  akomodasi  penunjang  pariwisata, sentimen wisatawan terhadap kualitas layanan jasa akomodasi dapat diidentifikasi melalui komentar atau  testimoni  pada  halaman  website  penyedia jasa  menggunakan  pemodelan topik [16]. Selain akomodasi, komentar terhadap layanan transportasi pendukung aktivitas di media sosial maupun halaman website penyedia jasa transportasi, juga dapat dianalisis menggunakan  pemodelan  topik  [17].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pemodelan  topik pariwisata yang diklasifikasikan berdasarkan aspek akomodasi, transportasi, daya tarik dan aktivitas wisatawan memudahkan proses interpretasi para pemangku kepentingan dalam mengoptimalkan pemasaran destinasi pariwisata.
Beberapa penelitian tentang sentimen analisis dan pemodelan topik di sektor pariwisata menunjukkan adanya penggunaan algoritma yang relevan dengan metode pengolahan data (estimasi,  asosiasi,  klasifikasi  dan  prediksi).  Selain  itu,  sumber  data  yang  digunakan merupakan  data  teks  yang  diperoleh  dari  halaman website maupun  media  sosial.  Dalam konteks  pariwisata  Aceh,  [18]  melakukan  klasifikasi  dan  visualisasi  destinasi  pariwisata menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengidentifikasi popularitas

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
destinasi  berdasarkan  karakteristik  wisata  (wisata  keluarga,  wisata  alam,  wisata  kuliner, taman kota, museum dna sejarah, serta desa wisata). Dalam konteks pariwisata Lombok, [4] melakukan analisis sentimen dan pemodelan topik menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Latent Dirichlet Allocation untuk mengklasifikasikan opini wisatawan berdasarkan topik yang paling sering dibicarakan. Hal ini menunjukkan adanya koherensi pendekatan analisis sentimen  dan  pemodelan  topik  dalam  mengoptimalkan  pemasaran  destinasi  pariwisata. Mempertimbangkan hal tersebut maka pembahasan dalam artikel ini fokus pada  analisis sentimen  dan  pemodelan  topik  untuk  mengoptimalkan  pemasaran  destinasi  pariwisata prioritas di Indonesia.

## 2. METODE
Metode yang digunakan dalam kajian literature ini ialah Sistematic Literature Review (SLR) yang  berhubungna  dengan  rekayasa  perangkat  lunak  [19].  Terdapat  tiga  tahapan  dalam proses  implementasi Sistematic  Literature  Review (SLR)  yakni  tahap  perencanaan, pelaksanaan, dan pelaporan, sebagaimana Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1 Tahapan Implementasi Systematic Literature Review (SLR)
Gambar  1  merupakan  tahapan  dari  proses implementasi  pendekatan Sistematic Literature Review (SLR)  yang  terdiri  dari  tahap  perencanaan,  pelaksanaan,  dan  pelaporan.  Tahap perencanaan meliputi proses formulasi pertanyaan penelitian yang berhubungan dengan pendekatan  analisis  sentimen,  pemodelan  topik,  dan  optimalisasi  pemasaran  destinasi pariwisata.  Selanjutnya  tahap  pengembangan  alur  proses  peninjauan  pustaka,  berfokus pada  konteks  pemasaran  destinasi  pariwisata  prioritas  di Indonesia.  Tahap  pelaksanaan meliputi  proses  identifikasi  pustaka  yang  relevan,  tahap  seleksi  dan  klasifikasi  pustaka berdasarkan  konteks  pembahasan,  serta  proses  ekstraksi  data  hasil  penelitian  terdahulu dalam  mendukung  pembahasan  menjadi  komprehensif.  Adapun,  tahap  pelaporan merupakan tahap penulisan hasil peninjauan literatur untuk dipublikasikan.
Desain Penelitian Merumuskan Pertanyaan Penelitian
Menetapkan metode (SLR) Mengidentifikasi Literatur sesuai Tema Seleksi Literatur yang koheren dengan Topik Ekstraksi Literatur Menggunakan Nvivo 12 Implementasi Open Coding dan Aksial Coding Analisis dan Interpretasi Pelaporan

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
462 | Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik dalam Optimalisasi Pemasaran … ..
Aplikasi  pendukung  review  literature  yang  digunakan ialah  Nvivo 12 Plus.  Artikel yang ditinjau  menggunakan  pendekatan Sistematic  Literature  Review (SLR)  memiliki  batasan rentang  waktu  publikasi  yakni  tahun  2016-2021.  Adapun,  platform  jurnal  yang diprioritaskan  dalam  proses  pencarian  dan  ekstraksi  data  penelitian  ialah garuda.ristekbrin.go.id.  Sedangkan,  artikel  dari  platform  jurnal  yang  digunakan  untuk mendukung  proses  analisis  maupun  perbandingan  konteks  riset  ialah google  scholar, tandfonline, dan emerald . Selain itu, data pendukung yang digunakan dalam studi literature berdasarkan konteks pariwisata Indonesia ialah data Badan Pusat Statistik (BPS). Adapun, formulasi  pertanyaan  penelitian  yang  menjadi  dasar  pelaksanaan  studi  literature  ialah adanya  kesenjangan  dari  kajian  tentang  analisis  sentiment,  pemodelan  topik,  dan pemasaran destinasi prioritas di Indonesia, yang tidak dibahas secara komprehensif dan menyeluruh,  melainkan  parsial  [4] – [6],  [20],  [21].  Berdasarkan  hal  tersebut,  diperlukan konstruksi  gagasan  secara  teoretis  untuk  menguraikan  koherensi  antar  topik  serta menggambarkan  kerangka  pikir  ilmiah  yang  aplikatif  dan  relevan  dengan  konteks pariwisata di Indonesia.
Berdasarkan  adanya  kesenjangan  riset  yang  secara  komprehensif  membahas  tentang hubungan  antara  hasil  analisis  sentimen  dan  pemodelan  topik  untuk  optimalisasi pemasaran  destinasi  pariwisata  prioritas  di  Indonesia  maka  studi  literature  ini  menjadi penting  dilakukan. Terdapat  dua  pertanyaan  penelitian dalam studi  literature  ini, yaitu  : pertama,  apakah  pendekatan  analisis  sentimen  bersifat  aplikatif  serta  efektif mengoptimalkan  pemasaran  destinasi  pariwisata  prioritas  di  Indonesia  ?  kedua,  apakah pendekatan pemodelan topik pariwisata efektif mengidentifikasi preferensi dan keputusan berwisata  sesuai  dengan  popularitas  topik  destinasi  pariwisata  prioritas  di  Indonesia  ? berdasarkan  pertanyaan  penelitian,  alur  penulisan  dirancang  menjadi  dua  topik pembahasan  sebagai  berikut  :  pertama,  analisis  sentimen  dan  optimalisasi  pemasaran destinasi pariwisata prioritas di Indonesia; kedua, pemodelan topik, popularitas, dan citra destinasi pariwisata prioritas di Indonesia.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisis Sentimen dan Optimalisasi Pemasaran Destinasi Pariwisata Prioritas di Indonesia
Perkembangan teknologi dan intensitas penggunaan media sosial telah membentuk pola komunikasi  digital  yang  memengaruhi  keputusan  individu  dalam  berbelanja  maupun berwisata.  Dalam  konteks  pariwisata,  Electronic-Word  Of  Mouth  (e-WOM)  tentang destinasi pariwisata dapat meningkatkan popularitas berdasarkan topik yang dibahas secara intensif oleh pengguna media sosial  [22]. Pengusaha di sektor pariwisata memanfaatkan data teks hasil ulasan destinasi pariwisata, layanan dan fasilitas pendukung yang diharapkan, untuk beradaptasi dengan fluktuasi kebutuhan wisatawan [23]. Ulasan wisatawan di media sosial  menjadi  penting  untuk  dianalisis  berdasarkan  sentiment  positif  maupun  negatif, untuk memperbaharui strategi manajemen dan pemasaran destinasi pariwisata yang sesuai dengan preferensi wisatawan [24]. Dalam konteks pandemi Covid-19, sentimen negatif dan positif wisatawan tentang destinasi pariwisata di media sosial, mengalami peningkatan [25]. Disisi  lain,  pengelola  destinasi  pariwisata    melakukan  analisis  konten  dengan mengklasifikasi  sentiment  positif  dan  negatif  dari  wisatawan  terkait  dengan  kondisi pariwisata selama pandemic Covid-19, kemudian memperbaharui manajemen destinasi dan strategi  pemasaran  [26].  Berdasarkan  hasil  penelitian  terdahulu,  dapat  diketahui  adanya

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
hubungan  antara  analisis  sentiment  dengan  upaya  mengoptimalkan  strategi  pemasaran destinasi pariwisata.
Dalam  konteks  pariwisata  Indonesia,  analisis  sentimen  diperlukan  untuk  mengukur performa manajemen destinasi pariwisata [27]. Topik perbincangan di media sosial dapat diklasifikasikan berdasarkan : ketersediaan fasilitas dan kualitas layanan bagi pengunjung [28]; daya Tarik wisata [29]; ketahanan sektor pariwisata di masa pandemi [30]. Pada tahun 2020-2021, topik tentang pariwisata di masa pandemic Covid-19 menjadi popular dibahas oleh  pengguna  media  sosial  [31].  Isu  terkait  sektor  pariwisata  menjadi  popular  karena beberapa  daerah  yang  penghidupan  masyarakatnya  bergantung  pada  sektor  pariwisata terhambat  oleh  kebijakan  pembatasan  aktivitas  sosial  [32].  Sektor  pariwisata  Indonesia khususnya Bali,  mengalami  penurunan  kunjungan wisatawan mancanegara  sejak  Januari 2020, sebagaimana Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2 Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia [33]
Gambar  2  menunjukkan  adanya  penurunan  jumlah  kunjungan  wisatawan  ke  Indonesia sejak Januari 2020, akibat pandemic Covid-19. Pemerintah Indonesia melalui Kementrian Pariwisata  dan  Ekonomi  Kreatif  berupaya  untuk  mempertahankan  keberlangsungan ekonomi pariwisata selama Covid-19, dengan mengeluarkan kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) serta memperketat implementasi protokol kesehatan di setiap unit usaha  termasuk  destinasi  pariwisata  [34]  dan new normal [35]. Dalam  perkembangannya, preferensi  wisatawan  terhadap  produk  wisata  digital  ( virtual  tour )  juga  mengalami peningkatan [36]. Hal ini menunjukkan bahwa intensitas penggunaan teknologi informasi selamat pandemic Covid-19, telah meningkatkan preferensi dan minat wisatawan terhadap produk  wisata  digital.  Kondisi  ini  menjadi  peluang  bagi  pengelola  destinasi  pariwisata priortias di Indonesia untuk mengoptimalkan pemasaran digital melalui media sosial atau website, sebagaimana hasil analisis sentiment.
Artikel  ini  menawarkan  gagasan  konstruktif  mengenai  pentingnya  analisis  sentimen wisatawan  di  media  sosial  maupun  website  pariwisata,  sebagai  pertimbangan  untuk mengoptimalkan pemasaran destinasi pariwisata prioritas  di Indonesia. Adapun gagasan konstruktif yang dimaksudkan dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
464 | Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik dalam Optimalisasi Pemasaran … ..
Gambar 3 Analisis Sentimen untuk Optimalisasi Destinasi Pariwisata Prioritas di Indonesia (Sumber : Nvivo 12 Plus)
Gambar 3 merupakan gagasan konstrutif terkait dengan pentingny mengnalisis sentiment wisatawan terhadap sepuluh destinasi pariwisata prioritas di Indonesia (Borobudur, Danau Toba, Bromo Tengger Semeru, Mandalika, Tanjung Lesung, Tanjung Kelayang, Wakatobi, Morotai,  Labuan  Bajo,  Kepulauan  Seribu)  berdasarkan  klasifikasi  daya  tarik  destinasi wisata, akomodasi penunjang pariwisata, aksesibilitas pendukung pariwisata, serta aktivitas wisatawan. Implementasi text mining untuk analisis preferensi masyarakat terhadap tempat wisata  di  Indonesia  masih  terbatas  dan  bersifat  parsial,  sebagaimana  [37]  yang  fokus menganalisis sentimen masyarakat terhadap destinasi wisata Borobudur dan Prambanan menggunakan  data  digital  dari  hasil  ulasan  pengguna  media  sosial  maupun  pengguna website  pariwisata  ( tripadvisor ).  Berdasarkan  hasil  analisis,  dapat  diketahui  adanya  faktor positif dan faktor negatif di masing-masing destinasi wisata. Faktor positif Borobudur ialah wisata  keagamaan,  keajaiban  dunia,  atraksi  budaya,  wisata  alam,  tujuan  wisata,  wisata budaya, pariwisata Indonesia, traveling, daya Tarik, dan kawasan wisata. Sedangkan, faktor negatif  ialah  atraksi,  pesaing,  biaya,  perawatan,  kenyamanan,  kesan  yang  buruk,  dan aktivitas.  Disisi  lain,  faktor  positif  Prambanan  ialah  wisata  budaya,  keindahan,  acara, pemandangan, spot foto, objek wisata, atraksi, dan wisata jogja. Adapun, faktor negatif ialah  sarana,  tiket  masuk  dan  fasilitas  public.  Keterbatasan  penelitian  tentang  analisis sentimen  ialah  ruang  lingkup  pembahasan  yang  lebih  menekankan  pada  penggunaan algoritma dan metode yang digunakan [38]. Selain itu, hasil analisis sentimen untuk setiap destinasi pariwisata akan berubah dari waktu ke waktu seiring dengan popularitas topik pariwisata.
Riset mengenai analisis sentimen untuk destinasi pariwisata prioritas di Indonesia belum dilakukan  secara  merata  dan  perlu  ditingkatkan.  Sejauh  ini,  riset    mengenai  analisis sentimen  di  destinasi  pariwisata  prioritas  Indonesia  telah  teridentifikasi  dalam  studi literature ini ialah : Danau Toba [39]; Borobudur [38]; Bromo Tengger Semeru [40], [41]; Mandalika [4]. Sementara itu, analisis sentimen untuk destinasi pariwisata di Labuan Bajo, Kepulauan Seribu, Kota Tua, Tanjung Kelayang, Wakatobi, Morotai, dan Tanjung Lesung, perlu  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  preferensi  wisatawan  yang  bermanfaat  bagi optimalisasi  pemasaran  destinasi  pariwisata  prioritas  di  Indonesia.  Berdasarkan  hasil analisis  sentimen  yang  diklasifikasikan  sesuai  dengan  aspek  daya  tarik  destinasi  wisata, akomodasi  penunjang  pariwisata,  aksesibilitas  pendukung  pariwisata,  serta  aktivitas

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
wisatawan,  setiap  pemangku  kepentingan  di  sektor  pariwisata  dapat  mengoptimalkan strategi pemasaran destinasi sebagaimana preferensi wisatawan.

## 3.2 Pemodelan  Topik,  Popularitas  dan  Citra  Destinasi  Pariwisata  Prioritas  di Indonesia
Hasil  analisis  sentiment  terhadap  destinasi  pariwisata  di  Indonesia  perlu  dilanjutkan  ke tahap  pemodelan  topik  untuk  mengidentifikasi  popularitas  topik  ulasan  wisatawan  dan citra  destinasi  pariwisata.  Pemodelan  topik  dapat  secara  spesifik  mengklasifikasi  topik destinasi  pariwisata  menjadi  beberapa  bagian  seperti  akomodasi  pendukung  pariwisata, aksesibilitas  penunjang  pariwisata,  aktivitas  wisatawan,  daya  tarik  wisata,  serta  konteks kerentanan, sebagaimana Gambar 4 berikut ini.
Gambar 4 Kerangka Kerja Pemodelan Topik Destinasi Pariwisata Prioritas di Indonesia (Sumber : Nvivo 12 Plus)
Gambar 4 merupakan hasil konstruksi gagasan tentang pemodelan topik, popularitas, dan citra destinasi pariwisata prioritas di Indonesia. Berdasarkan hasil studi literature, ulasan pengguna  media  sosial  perlu  diklasifikasi  terlebih  dahulu  berdasarkan  akomodasi pendukung pariwisata, aksesibilitas penunjang pariwisata, aktivitas wisatawan, daya tarik wisata, serta konteks kerentanan. Secara spesifik, akomodasi pendukung pariwisata dapat ditinjau  berdasarkan  karakteristik  akomodasi  seperti  homestay,  hotel,  maupun  resort. Aksesibilitas penunjang pariwisata juga perlu ditinjau berdasarkan moda transportasi dan akses  jalan  menuju  ke  destinasi  pariwisata.  Adapun,  aktivitas  wisatawan  dapat  ditinjau secara spesifik pada kegiatan berenang, menyelam, mendaki, dan menari. Selain itu, daya tarik  wisata  suatu  destinasi  juga  perlu  ditinjau  secara  spesifik  berdasarkan  karakteristik wisata  seperti  wisata  budaya,  wisata  buatan,  wisata  alam  (gunung,  pantai,  danau). Selanjutnya,  konteks  kerentanan  dalam  pariwisata  (perubahan  iklim,  bencana  alam, pandemi Covid-19).
Popularitas  topik  destinasi  pariwisata  prioritas  di  Indonesia  yang  dapat  diidentifikasi melalui studi pustaka ini ialah intensitas pembahasan mengenai konvergensi konsep wisata

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
466 | Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik dalam Optimalisasi Pemasaran … ..
halal  di  sejumlah  destinasi  pariwisata  prioritas  [42] – [46],  serta  optimalisasi  potensi  desa menjadi objek wisata untuk percepatan ekonomi di desa [47]. Implementasi konsep wisata Halal  di  sejumlah  destinasi  pariwisata  prioritas  Indonesia  mengundang  kontroversi  di kalangan masyarakat, sehingga ramai diperbincangkan. Demikian halnya, keragaman daya tarik dari konsep pengembangan desa wisata di Indonesia menunjukkan adanya intensitas pembahasan topik desa wisata dan wisata desa di media sosial. Hal ini menunjukkan bahwa pemodelan topik perlu dilakukan dan dianalisis secara kontekstual, untuk menghasilkan suatu  kerangka  kerja  (framework)  yang  aplikatif  sebagai  rekomendasi  pengembangan pemasaran destinasi pariwisata yang adaptif dengan perubahan preferensi wisatawan dari waktu  ke  waktu.  Mempertimbangkan  hal  tersebut,  maka  hasil  studi  kepustakaan  ini merekomendasikan  kerangka  kerja  ( framework )  pemodelan  topik  destinasi  pariwisata prioritas di Indonesia.
Dalam konteks desa wisata di Indonesia, khususnya Lombok, Flores, Sumba, dan Samosir, [48]  menganalisis faktor  penentu kepuasan  dan  ketidakpuasan  wisatawan  menggunakan data ulasan wisatawan di website pariwisata dari tahun 2016-2019. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa faktor lanskap desa, keramahan masyarakat lokal, gedung tradisional, kehidupan  tradisional,  dan  suasana  pedesaan  menjadi  penentu  kepuasan  wisatawan. Sedangkan,  faktor  penentu  ketidakpuasan  wisatawan  ialah  originalitas  pedesaan, cenderamata tradisional, suasana pedesaan, biaya masuk ke desa, dan perilaku masyarakat lokal.  Berdasarkan  hasil  identifikasi  faktor-faktor  penentu  kepuasan  dan  ketidakpuasan wisatawan di destinasi wisata, pihak pengelola perlu mengakomodir ulasan wisatawan di pelbagai media sebagai bahan evaluasi untuk pembaharuan maupun peningkatan kualitas layanan  di  destinasi  pariwisata.  Dengan  demikian,  citra  pariwisata  tetap  terjaga  dan kunjungan wisatawan tetap berlangsung.
Manajemen  destinasi  pariwisata  prioritas  di  Indonesia  perlu  diperbaharui  secara  berkala dengan  menyesuaikan  preferensi  wisatawan.  Dalam  konteks  pariwisata  Bali,  preferensi wisatawan terhadap daya tarik wisata buatan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap motivasi dan keputusan pembelian tiket masuk oleh wisatawan asal China dan India [49]. Dalam  konteks  pariwisata  Raja  Ampat,  manajemen  destinasi  perlu  melibatkan  banyak pemangku kepentingan untuk menjaga lingkungan perairan agar dapat mempertahankan citra  destinasi  melalui  sentiment  positif  wisatawan  yang  berkunjung  [50].  Hal  ini menunjukkan  bahwa  pendekatan  analisis  sentiment  dan  pemodelan  topik  tidak  hanya mempertahankan  citra  positif  destinasi  pariwisata,  melainkan  juga  bermanfaat  sebagai rekomendasi pengembangan strategi pemasaran destinasi pariwisata di Indonesia. Dengan demikian, hasil analisis sentiment dan pemodelan topik perlu dirumuskan menjadi lebih aplikasif agar dapat digunakan para pemangku kepentingan ( stakeholders ).

## 4. KESIMPULAN
Hasil  studi  kepustakaan  ini  menunjukkan  bahwa  pendekatan  analisis  sentimen  dan pemodelan topik bermanfaat bagi optimalisasi pemasaran destinasi pariwisata prioritas di Indonesia.  Meskipun  demikian,  riset  tentang  analisis  sentiment  dan  pemodelan  topik pariwisata  belum  dilakukan  secara  merata  pada  sepuluh  destinasi  pariwisata  prioritas  di Indonesia. Selain itu, ruang lingkup pembahasan dalam penelitian terdahulu terbatas pada penggunaan  algoritma  dan  metode  pengelolaan  data.  Berdasarkan  hal  tersebut, direkomendasikan  kerangka  kerja  ( framework )  sebagai  pertimbangan  untuk  melanjutkan

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
hasil  analisis  sentiment  dan  pemodelan  topik  ke  ranah  yang  lebih  aplikatif.  Adapun, klasifikasi  hasil  analisis  sentiment  perlu  diuraikan  secara  spesifik  berdasarkan  daya  tarik destinasi wisata, akomodasi penunjang pariwisata, aksesibilitas pendukung pariwisata, dan aktivitas  wisatawan.  Selanjutnya,  pemodelan  topik  tentang  destinasi  pariwisata  priorias Indonesia  perlu  diklasifikasikan  secara  mendalam  berdasarkan  akomodasi  pendukung pariwisata, aksesibilitas penunjang pariwisata, aktivitas wisatawan, daya tarik wisata, serta konteks  kerentanan.  Secara  spesifik,  akomodasi  pendukung  pariwisata  dapat  ditinjau berdasarkan karakteristik akomodasi seperti homestay, hotel, maupun resort. Aksesibilitas penunjang  pariwisata juga  perlu  ditinjau  berdasarkan  moda  transportasi  dan  akses jalan menuju ke destinasi pariwisata. Adapun, aktivitas wisatawan dapat ditinjau secara spesifik pada kegiatan berenang, menyelam, mendaki, dan menari. Selain itu, daya tarik wisata suatu destinasi juga perlu ditinjau secara spesifik berdasarkan karakteristik wisata seperti wisata budaya,  wisata  buatan,  wisata  alam  (gunung,  pantai,  danau).  Selanjutnya,  konteks kerentanan dalam pariwisata (perubahan iklim, bencana alam, pandemi Covid-19). Dengan demikian setiap pemangku kepentingan di sektor pariwisata dapat mengoptimalkan strategi pemasaran destinasi sebagaimana preferensi wisatawan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  I.  Sutopo,  “Analisis  Pengaruh  Produk  Wisata,  Persepsi  Harga  dan  Promosi terhadap Keputusan Wisatawan dalam Mengunjungi Objek Wisata ( Studi pada Objek Wisata Puri Maerokoco Kota Semarang ),” Diponegoro J. Manag. , vol. 5, no.
4, pp. 1 – 10, 2016, [Online]. Available: http://ejournal- s1.undip.ac.id/index.php/management.
[2] Z. Z. Abdurrahim, “Wisatawan Digital : Peran Media Sosial dalam Membentuk Minat Berwisata, ” J. Ilm. Manaj. , vol. 2, no. 2, pp. 102 – 110, 2018.
[3] N.  I.  Setiawan,  N.  Safriadi,  and  H.  Muhardi, “Implementasi Virtual  Tour  pada Cagar Budaya Istana Kadriah Menggunakan Voice Guidance,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 2, pp. 81 – 86, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i2.29106.
[4] N.  L.  P.  Merawati,  A.  Z.  A mrullah,  and  Ismarmiaty,  “Analisis  Sentimen  dan Pemodelan Topik Pariwisata Lombok Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Latent Dirichlet Allocation,” Rekayasa Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 10, pp. 123 – 131, 2021.
[5] M. A. Fauzi and S. Adinugroho, “An alisis Sentimen Pariwisata di Kota Malang Menggunakan Metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Query Expansion Ranking Image Processing View project Smart Wheelchair View project,” Researchgate.Net ,
vol. 2, no. 8, pp. 2766 – 2770, 2018, [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/322959527.
[6] Y.  T.  Pratama,  F.  A.  Bachtiar,  and  N.  Y.  Setiawan,  “Analisis  Sentimen  Opini Pelanggan Terhadap Aspek Pariwisata Pantai Malang Selatan Menggunakan TF- IDF dan Support Vector Machine,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 12, pp. 6244 – 6252, 2018.
[7] Y. A. Singgalen, “Pemilihan Metode dan Algoritma dalam Analisis Sentimen di Media Sosial : Sistematic Literature Review, ” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 3, no. 2, pp. 278 – 302, 2021.
[8] Johannes and A. C. Erta, “Pengaruh Orientasi Pasar Terhadap Kinerja Pemasaran Wisata Alam,” J. Dig. Mark. , vol. 3, no. 2, pp. 86 – 92, 2018.
[9] M. Cendana and S. D. H. Permana, “Pra -Pemrosesan Teks Pada Grup Whatsapp Untuk Pemodelan Topik,” Junal Mantik Penusa , vol. 3, no. 3, pp. 107 – 116, 2019.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
468 | Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik dalam Optimalisasi Pemasaran … ..
[10] V.  Zuraida,  D.  Purwitasari,  and  C.  Fatichah,  “Cross -Domain  Topic  Learning Berbasis  Frase  untuk  Pemodelan  Topik  pada  Rekomendasi  Kolaborasi Penelitian,” INTEGER  J.  Inf.  Technol. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  11 – 20,  2018,  doi: 10.31284/j.integer.2018.v3i2.255.
[11] I. M. K. B. Putra and R. P. Kusumawardani, “Analisis Topik Informasi Publik Media Sosial Di Surabaya Menggunakan Pemodelan Latent Dirichlet Allocation (LDA),” J. Tek. ITS , vol. 6, no. 2, pp. 311 – 316, 2017.
[12] Z. A. Fatimah and A. Naryoso, “Hubungan antara Intensitas Mengakses Informasi Pariwisata  Akun  Instagram  @indtravel  dan  Intensitas  Komunikasi  Word  of Mouth dengna Minat Wisatawan Mancanegara Berkunjung ke Indonesia,” Interak. Online , vol. 7, no. 1, pp. 1 – 12, 2019.
[13] M.  Gustiani,  “Peran  Electronic  Word  of  Mouth  Dalam  Membangun  Citra Destinasi  Guna  Mempengaruhi  Keputusan  Berkunjung  Wisatawan  Ke  Suatu Destinasi Pariwisata,” Competence  J. Manag. Stud. , vol. 12, no. 2, pp. 266 – 279, 2018, doi: 10.21107/kompetensi.v12i2.4962.
[14] R. Hasanah and W. Yustanti, “Analisis Sentimen dan Pemeringkatan Popularitas Tempat Wisata dengan Naïve Bayes dan AHP,” J. Emerg. Inf. Syst. Bus. Intell. , vol.
2, no. 1, pp. 21 – 27, 2021, [Online]. Available:
https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/JEISBI/article/view/38259.
[15] R.  Ferryawan,  Kusrini,  and  F.  W.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen  Wisata  Jawa Tengah Menggunakan Naϊve Bayes,” J. Inf. Politek. Indonusa Surakarta , vol. 5, no. 3, pp. 55 – 60, 2019.
[16] R.  Annisa,  I.  Surjandari,  a nd Zulkarnain,  “Opinion  mining  on  mandalika  hotel reviews using latent dirichlet allocation,” Procedia Comput. Sci. , vol. 161, pp. 739 – 746, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.11.178.
[17] O. Lock and C. Pettit, “Social media as passive geo -participation in transportation planning – how effective are topic modeling & sentiment analysis in comparison with citizen surveys ?, ” Geo-Spatial Inf. Sci. , vol. 23, no. 4, pp. 275 – 292, 2020, doi: 10.1080/10095020.2020.1815596.
[18] K. M. Sukiakhy and C. V. R. Jummi, “Klasifikasi Dan Visualisasi Pariwisata Aceh Dengan Menggunakan Data Pada Twitter,” JUSIM (Jurnal Sist. Inf. Musirawas) , vol.
5, no. 2, pp. 148 – 157, 2020, doi: 10.32767/jusim.v5i02.1062.
[19] B.  Kitchenham,  O.  Pearl  Brereton,  D.  Budgen,  M.  Turner,  J.  Bailey,  and  S. Linkman,  “Systematic  literature  reviews  in  software  engineering -  A  systematic literature  review,” Inf.  Softw.  Technol. ,  vol.  51,  no.  1,  pp.  7 – 15,  2009,  doi: 10.1016/j.infsof.2008.09.009.
[20] D.  A.  Sihombing  an d  O.  I.  B.  Hariyanto,  “Digital  Pemasaran  Pariwisata  dan Pendekatan Soft Skill di Destinasi Wisata,” Altasia J. Pariwisata Indones. , vol. 1, no. 2, pp. 47 – 52, 2019, doi: 10.37253/altasia.v1i2.464.
[21] C.  I.  Sianipar  and  Liyushiana,  “Pemasaran  Pariwisata  Di gital  Oleh  Pemerintah Kota  Sabang,” J.  Darma  Agung ,  vol.  27,  no.  3,  pp.  1135 – 1143,  2019,  doi: 10.46930/ojsuda.v27i3.374.
[22] Y. Chen, Y. Liu, C. Wang, and K. Chen, “Is hosting tourism events a sustainable way of destination branding: Evidences from Sanya, China,” Cogent Soc. Sci. , vol.
5, no. 1, pp. 2 – 16, 2019, doi: 10.1080/23311886.2019.1692456.
[23] S. Bruno, C. Yang, W. Tian, Z. Xie, and Y. Shao, “Exploring the characteristics of tourism industry by analyzing consumer review contents from social media: a case study of Bamako, Mali,” Geo-Spatial Inf. Sci. , vol. 22, no. 3, pp. 214 – 222, 2019, doi:

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
10.1080/10095020.2019.1649848.
[24] M. Mariani and M. Borghi, “Environmental discourse in hotel online reviews: a big  data  analysis,” J.  Sustain.  Tour. ,  vol.  29,  no.  5,  pp.  829 – 848,  2020,  doi: 10.1080/09669582.2020.1858303.
[25] Y. Lu and Q. Zheng, “Twitter public sentiment dynamics on cruise tourism during the COVID- 19 pandemic,” Curr. Issues Tour. , vol. 24, no. 7, pp. 892 – 898, 2021, doi: 10.1080/13683500.2020.1843607.
[26] H. Chen, X. Huang, and Z. Li, “A content analysis of Chinese news coverage on COVID- 19  and  tourism,” Curr.  Issues  Tour. ,  vol.  0,  no.  0,  pp.  1 – 8,  2020,  doi: 10.1080/13683500.2020.1763269.
[27] U.  Salamah  and  M.  R.  Yananda,  “The  Many  Faces  of  Wond erful  Indonesia: Tourism Brand in 16 Countries Online News Sites,” J. Komun. Indones. , vol. 9, no. 1, pp. 34 – 39, 2020, doi: 10.7454/jki.v9i1.11586.
[28] J. E. Ferguson, H. Dahles, and T. S. Prabawa, “The Indonesian tourism industry under  crisis:  a  Bourdieuan  perspective  on  social  boundaries  among  small-scale business  owners,” Asia  Pacific  Bus.  Rev. ,  vol.  23,  no. 2,  pp. 171 – 191,  2017,  doi: 10.1080/13602381.2017.1281640.
[29] B. Verheijen and I. N. Darma Putra, “Balinese cultural identity and global tourism: the Garuda Wisnu Kencana Cultural Park,” Asian Ethn. , vol. 21, no. 3, pp. 425 – 442, 2020, doi: 10.1080/14631369.2019.1641691.
[30] K.  M.  Adams,  J.  Choe,  M.  Mostafanezhad,  an d  G.  T.  Phi,  “(Post -)  pandemic tourism resiliency: Southeast Asian lives and livelihoods in limbo,” Tour. Geogr. , vol. 1, no. 1, pp. 1 – 22, 2021, doi: 10.1080/14616688.2021.1916584.
[31] C. Y. Jeon and H. W. Yang, “The structural changes of a local tourism network: comparison of before and after COVID- 19,” Curr. Issues Tour. , vol. 0, no. 0, pp.
1 – 15, 2021, doi: 10.1080/13683500.2021.1874890.
[32] C. King, W. Iba, and J. Clifton, “Reimagining resilience: COVID -19 and marine tourism  in  Indonesia,” Curr.  Issues  Tour. ,  vol.  0,  no.  0,  pp.  1 – 17,  2021,  doi: 10.1080/13683500.2021.1873920.
[33] Badan Pusat Statistik, “STATISTIK Perkembangan Pariwisata dan Transportasi Nasional November 2020,” 2021.
[34] S. Olivia, J. Gibson, and R. Nasrudin, “Indonesia in the Time of Covid- 19,” Bull. Indones.  Econ.  Stud. ,  vol.  56,  no.  2,  pp.  143 – 174,  2020,  doi: 10.1080/00074918.2020.1798581.
[35] R. Sparrow, T. Dartanto, and R. Hartwig, “Indonesia Under the New Normal: Challenges and the Way Ahead,” Bull. Indones. Econ. Stud. , vol. 56, no. 3, pp. 269 – 299, 2020, doi: 10.1080/00074918.2020.1854079.
[36] M. Park and T. Jones, “Going Virtual: The Impact of COVID -19 on Internships in Tourism, Events, and Hospitality Education,” J. Hosp. Tour. Educ. , vol. 33, no.
3, pp. 176 – 193, 2021, doi: 10.1080/10963758.2021.1907198.
[37] Y. H. Kristian, K. R. Prilianti, and P. L. Tirma Irawan, “Implementasi Text Mining Untuk Analisis Preferensi Masyarakat Terhadap Tempat Wisata Di Indonesia,” J. Simantec , vol. 7, no. 2, pp. 72 – 81, 2019, doi: 10.21107/simantec.v7i2.6710.
[38] E.  Widodo,  G.  D.  Nursyafitri,  O.  N.  Putri,  and  Y.  Nurmalasari,  “Sentiment Analysis of Visitors in Borobudur Temple With Support Vector Machine Based on TripAdvisor Review,” in The 2nd International Seminar on Science and Technology (ISSTEC) , 2019, vol. 474, no. 2019, pp. 53 – 56, doi: 10.2991/assehr.k.201010.009.
[39] V. Situmorang, T. Elyani, R. Tambunan, and Y. Gulto, “Applying Opinion Mining

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 3, September 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
470 | Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik dalam Optimalisasi Pemasaran … ..
Technique  on  Tourism  Study  Case:  Lake  Toba,”  in Journal  of  Physics:  Conference Series , 2019, vol. 1175, no. 1, pp. 1 – 8, doi: 10.1088/1742-6596/1175/1/012091.
[40] E. Widodo, A. I. Maksur, K. D. Larasati, and N. P. Saraswati, “Analisis Sentimen Tripadvisor  Terhadap  Pariwisata  Gunung  Bromo  dan  Gunung  Semeru,”  in Seminar Nasional Multimedia & Artificial Intelligence 2019 , 2019, no. November, pp. 43 – 48, [Online]. Available: http://papersmai.mercubuana-
yogya.ac.id/index.php/smai/article/download/33/29.
[41] J. M. Wibowo, S. Muljaningsih, and D. Satria, “Tripadvisor Sentiment Analysis: The Policy Of Ecotourism Competitiveness From Bromo, Tengger, And Semeru National Park,” Int. J. Business, Econ. Law , vol. 20, no. 5, pp. 18 – 24, 2019, [Online]. Available: https://www.ijbel.com/wp-
content/uploads/2019/12/IJBEL20_208.pdf.
[42] A.  Vargas-Sánchez  and  M.  Moral- Moral,  “Halal  tourism:  literature  review  and experts’  view,” J.  Islam.  Mark. ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  549 – 569,  2020,  doi: 10.1108/JIMA-04-2017-0039.
[43] A. M. Adel, X. Dai, R. S. Roshdy, and C. Yan, “Muslims’ travel decision -making to non-Islamic destinations: perspectives from information-seeking models and theory of planned behavior,” J. Islam. Mark. , vol. 12, no. 4, pp. 918 – 940, 2020, doi: 10.1108/JIMA-04-2020-0095.
[44] B.  Rhama,  “The  halal  tourism  – alternative  or  mass  tourism?  Indications  of traditional mass tourism on crescent rating guidelines on halal tourism,” J. Islam. Mark. , vol. 11, no. 3, pp. 1 – 24, 2021, doi: 10.1108/JIMA-07-2020-0199.
[45] U. Wahyudin, A. R. Randa, and K. El Karimah, “The misunderstanding of halal tourism in Bandung city-Indonesia : Muslim tourist arrivals are increasing in the obscurity  of  concepts,” J.  Islam.  Mark. ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  1 – 19,  2021,  doi: 10.1108/JIMA-07-2020-0204.
[46] A. Preko, I. Mohammed, and A. Allaberganov, “Antecedents of brand equity on halal  tourism  destin ation,” J.  Islam.  Mark. ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  1 – 18,  2021,  doi: 10.1108/JIMA-09-2020-0283.
[47] T. Sulistyaningsih, J. Jainuri, S. Salahudin, H. D. Jovita, and A. Nurmandi, “Can Combined  Marketing  and  Planning-oriented  of  Community-based  Social Marketing  (CBSM)  Project  Successfully  Transform  the  Slum  Area  to  Tourism Village? A Case Study of the Jodipan Colorful Urban Village, Malang, Indonesia,” J.  Nonprofit  Public  Sect.  Mark. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1 – 30,  2021,  doi: 10.1080/10495142.2021.1874590.
[48] P.  I.  Sari and  Y.  D.  Lestari,  “Determinants  of  Tourist  Satisfaction  and Dissatisfaction on Tourism Village,” J. Pendidik. Ekon. Dan Bisnis , vol. 9, no. 1, pp.
09 – 24, 2021, doi: 10.21009/009.1.2.
[49] I. N. Darma Putra, B. Verheijen, I. W. Ardika, and P. S. Yanthy, “ Affinity tourism and exotic tourism in Bali. The Chinese and Indian tourist gaze in the Garuda Wisnu  Kencana Park,” J.  Tour.  Cult.  Chang. , vol. 1,  no.  1,  pp.  1 – 17,  2020,  doi: 10.1080/14766825.2020.1797063.
[50] E.  Atmodjo,  M.  Lamers,  and  A.  P.  J.  Mol,  “Gov erning  Dynamics  in  Marine Conservation Tourism in Raja Ampat, Indonesia,” Tour. Plan. Dev. , vol. 17, no. 6, pp. 655 – 673, 2020, doi: 10.1080/21568316.2019.1686652.