Azmi, Huda, dan Setiyanto — Pemanfaatan Data Instagram Untuk Mengetahui Reputasi Tempat Wisata di Pulau Lombok

## PEMANFAATAN DATA INSTAGRAM UNTUK MENGETAHUI REPUTASI TEMPAT WISATA DI LOMBOK
Muhammad Azmi 1) , Amiruddin Khairul Huda 2) , dan Arief Setiyanto 3)
1) STMIK Syaikh Zainuddin NW Anjani-Lombok
2,3) MTI Universitas Amikom Yogyakarta e-mail: muhammad4zmi@gmail.com 1) , amirudin.2309@students.amikom.ac.id 2) , arief_s@amikom.ac.id 3)

## ABSTRAK
Sosial  media  saat  ini  memiliki  pengaruh  yang  sangat  luar  biasa  dalam  pengambilan  keputusan,  termasuk  didalam industri wisata untuk mengetahui reputasi dan popularitas sebuah destinasi wisata. Saat ini penggunaan dan pemanfaatan media sosial tidak hanya sebatas media hiburan tapi juga sebagai media atau wadah untuk berbagi informasi baik informasi yang  dianggap  penting  maupun  yang  tidak  penting  dan  terabaikan.  Dalam  penelitian  ini,  kami  memanfaatkan  data  yang tersebar  melalui  postingan  instagram  yang  berkaitan  dengan  destinasi  wisata  untuk  dijadikan  refrensi  untuk  mengetahui reputasi destinasi wisata yang berada di Pulau Lombok. Data yang digunakan berasal dari Instagram dengan jumlah 600 dataset, dengan menggunakan tiga kata kunci yaitu pantai, gili dan Gunung. Adapun metode yang digunakan adalah Naive Bayes  Classifier  yang  akan digunakan untuk  mengklasifikasi  postingan dan  komentar  instagram  dengan  pengklasifikasian kedalam postingan positif, negatif dan netral terhadap destinasi wisata. Hasil dari penelitian ini dapat menunjukkan bahwa akurasi  naive  bayes  sebesar    59%,  sedangkan  tempat  wisata  atau destinasi  wisata  yang  dikategorikan bereputasi  populer untuk pantai yaitu Pantai Kuta dengan presentase 85% dan untuk kategori gili yaitu gili air 47% dan kategori gunung yaitu Gunung Rinjani dengan prosentase 60%.
Kata Kunci: Python, Wisata, Naive Bayes Classifier .

## ABSTRACT
Social media currently has an extraordinary influence in decision making, including in the tourism industry to find out the  reputation  and  popularity  of  a  tourist  destination.  At  present  the  use  and  use  of  social  media  is  not  only  limited  to entertainment media but also as a medium or a place to share information both information that is considered important or not important and neglected. In this study, we utilize data scattered through Instagram posts related to tourist destinations to be used as references to find out the reputation of tourist destinations on the island of Lombok. The data used comes from Instagram with a total of 600 datasets, using three keywords namely beach, dyke and hill. The method used is the Naive Bayes Classifier which will be used to classify postings and Instagram comments by classifying into positive, negative and neutral posts to tourist destinations. The results of this study can show that the accuracy of naive bayes is 59%, while tourist attractions or tourist destinations which are categorized as popular for the beach are Kuta Beach with 85% percentage and for the  Gili category that is 47% Gili Air namely, mountain Mount Rinjani with a percentage of 60%.
Keywords: Python, Tourism, Naive Bayes Classifier .

## I. P ENDAHULUAN
ocial  media  saat  ini  telah  mengubah  cara  orang atau masyarakat untuk berbagi dan mengunngkapkan  pendapat  satu  dengan  yang lainnya[1][2].  Sosial  media  saat  ini  telah bertransformasi  menjadi  aspek  penting  sebagai  media menyebarkan informasi, mencari dan memasarkan suatu produk[3].  Sosial  media  juga  menjadi  populer  seiring dengan  pemerataan  jaringan  internet  dan  hadirnya platform- platform sosial media. Instagram[4].
Pengguna aktif sosial media setiap tahunnya mengalami peningkatan  yang  progressif.  Berdasarkan  data  dari halaman web  Hootsuite ( We  are  social) pengguna internet  aktif  pada  tahun  2019  sebesar  4.388  miliyar yang  tersebar  diseluruh  dunia.  Penelitian  ini  berfokus pada sosial media instagram[2]. Oleh sebab itu, bahkan klasifikasi otomatis sangat diperlukan untuk menangani data tersebut.
Analisis  sentiment  di  instagram  dalam  prosesnya cukup rumit, disebabkan dengan adanya emotikon, kata-
S
kata  yang  tidak  baku  dan  kesalahan  pada  ejaan berdampak  untuk  melakukan  proses  preprosessing sebelum  melakukan  ekstraksi  fitur[5].  Namun  dalam penelitian sebelumnya telah dilakukan penelitian dengan menggunakan  naive  bayes  sebagai  salah  satu  metode yang  akurat[5].  Naive  bayes  merupakan  salah  satu model probabilistik yang sederhana dan bekerja dengan baik pada proses klasifikasi teks[6]. Naive bayes banyak digunakan  dan  diterapkan  dalam  proses  klasifikasi sentimen  karena  mampu  melatih  dataset  menghasilkan sebuah decision atau keputusan[6][7][8][[9].
Pulau lombok merupakan salah satu destinasi wisata yang  sangat  banyak  dikunjungi  wisatawan,  baik wisatawan  lokal  maupun  wisatawan  mancanegara. Pulau lombok selain dikenal sebagai pulau seribu masjid juga  dikenal  sebagai  daerah  yang  kaya  akan  destinasi wisata  alam  yang  menawan  dan  merupakan  tujuan wisata halal populer di dunia. Berdasarkan data Badan Pusat  Statistik  (BPS)  NTB  tahun  2018,  kunjungan wisatawan mancenegara 151.193, sedangkan wisatawan lokal mencapai 1.473.902 orang (BPS NTB) sedangkan pada  akhir  tahun  2018  hingga  2019  mengalami penurunan pasca bencana gempa bumi pada pertengahan 2018.
Berdasarkan  data  tersebut  dietahui  bahwa  media sosial  mampu  menjadi  salah  satu  refrensi  untuk mengetahui  popularitas  destinasi  wisata  berdasarkan postingan  pengguna  di  akun  sosial  media  mereka. Pemanfaatan  sosial  media  bisa  menjadi  sarana  yang cukup  baik  dan  efektif  dalam  peningkatan  industri parawisata. Pada era teknologi informasi seperti saat ini sering  dikaitkan  dengan  dengan  yang  lain  termasuk dampak sosial dan ekonomi dalam rangka peningkatan kesejahteraan  masyarakat  lokal.  Peran  teknologi informasi  saat  ini  dapat  memberikan  dampak  positif terhadap kemajuan industri parawisata di indonesia[6]. Berdasarkan  data  yang  bersumber  dari  Badan  Pusat Statistik (BPS) Indonesia jumlah kunjungan wisatawan mancanegara  ke  indonesia  pada  periode  januari-april 2019  mengalami  kenaikan  3,22%  meskipun  tidak mengalami  kenaikan  signifikan  seperti  tahun-  tahun sebelumnya.
Cabang riset yang mengalami perkembangan sebagai akibat dari situasi ledakan informasi di internet adalah Sentimet  Analysis.  Sentiment  Analysis  sendiri merupakan  salah  satu  studi  komputasional  dari tanggapan  atau  pendapat  masyarakat,  apresiasi  dan emosi  melalui  entitas,event  dan  atribut  yang dimiliki[10].  Dalam  teknologi  informasi  saat  ini muncullah  dampak  positif  yang  dihasilkan  seperti memudahkan  dalam  hal  melakukan  komunikasi, mencari dan mengakses informasi. Fokus pembahasan pada penelitian ini membahas sentiment analysis untuk menentukan  popularitas  destinasi  wisata  di  pulau lombok  berdasarkan  data  Instagram.  Metode  yang digunakan dalam melakukan classifier sentiment adalah naive bayes classifier.

## II. STUDI PUSTAKA

## A. Penelitian Terkait
Beberapa penelitian yang membahas sentiment anal- ysis telah dilakukan pada industri parawisata. Pada ba- gian  ini  menjelaskan  perbedaan  atau  perbandingan dengan penelitian sebelumnya untuk membedakan ino- vasi yang akan dilakukan pada penelitian ini.
Beberapa diantaranya yaitu penelitian pertama [11]. Dimana  didalam  penelitian  ini  classification  teknik  di- masukkan kedalam domain dari blog, dan membanding- kan 3 algoritma pencarian yaitu Naïve bayes, SVM dan model N-gram berbasis karakter untuk perjalan 7 negara yang ada di AS dan Eropa. Dalam kesimpulannya pen- dekatan SVM dan N-gram mengungguli pendekatan Na- ïve Bayes, dan ketika rangkaian data training memiliki banyak  tinjauan,  semua  pendekatan  yang  digunakan mencapai akurasi 80%.
Penelitian  kedua  [12]  membahas  mengenai  perbe- daan  antara  tempat  –  tempat  favorit  bagi  turis  dan penduduk local menggunakan profil dari instagram.
Peneltian  ketiga  [2]  menjelaskan  studi  analisis  sen- timen yang dilakukan lebih dari 1000 postingan dari fa- cebook tentang siaran berita. Dan membandingkan sen- timen  untuk  Rai  –  layanan  penyiaran  public  di italia – terhadap La7 persusahaan swasta yang lebih dinamis
Penelitian keempat [13] membahas tentang sentimen manusia dari koleksi gambar yang ada diinternet dengan skala  besar  berdasarkan  fitur  dan  informasi  yang  ada dimedia sosial kontektual (seperti : komentar teman, dan deskripsi  pengguna)  dengan  membandingkan  metode SVM  dan  EL  dan  hasilnya  akurasinya  meningkat  6% sampai 10%.
Penelitian  kelima  [5]  mencoba  untuk  menganalisis posting twitter tentang produk elektronik seperti ponsel, laptop dll, menggunakan pendekatan machine learning. Dengan melakukan analisis sentiemn dalam doman ter- tentu,  yang  dimungkinkan  untuk  mengidentifikasi pengaruh informasi domain dalam klasifikasi sentimen.

## III. METODE PENELITIAN
Situs sosial media saat ini sangat diminati dan dige- mari diseluruh dunia, termasuk Instagram.
Dalam penelitian ini bagian metodologi akan dibahas mengenai  tahap-  tahap  dari  penelitian  yang  dilakukan, seperti pada gambar 1 .
Azmi, Huda, dan Setiyanto — Pemanfaatan Data Instagram Untuk Mengetahui Reputasi Tempat Wisata di Pulau Lombok

## Gambar 1. Alur Penelitian
Berikut penjelasan mengenai alur penelitian tersebut:

## A. Mengambil Data Instagram dengan Python
Saat mengambil data di instagram menggunakan Py- thon  tanpa  menggunakan  API  cukup  memasukkan username  dan  password  kemudian  memasukkan  akun instagram untuk di Crawling datanya.

## B. Labeling Data
Labeling  data  dilakukan  terhadap  data  yang  sudah didapatkan  dengan  crawling  dari  instagram  untuk dibedakan dalam kategori positif, negatif dan netral.

## C. Cleaning Data
Terdapat  berbagai  konten  non  sentiment  seperti URL,  hastag  dan  lain  sebagainya.  Data-  data  tersebut merupakan  keluaran  dari  instagram  dan  harus  di- hilangkan sehingga  menghasilkan sentiment  yang  aku- rat. Cleaning seperti berikut:

## a) Penghapusan URL
Data  instagram  merupakan  sumber  informasi utama,  dalam  postingan  instagram  banyak  pengguna yang menyertakan tautan yang tidak bisa digunakan un- tuk  sentimen  analisis,  maka  URL  harus  dihapus  dari postingan.

## b) Penghapusan Simbol Khusus
Penghapusan simbol- simbol khusus yang tidak bisa digunakan untuuk sentimen analisis, seperti tanda baca, angka dan lainnya.
c) Penghapusan Hastag
Penghapusan  tanda  hastag  atau  tagline,  biasanya digunakan  untuk  memberikan  nama  subjek  atau  frasa yang popular.

## D. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  dilakukan  dalam  menentukan  bobot dari kalimat yang telah melewati cleaning data dengan TF-IDF.

## E. Naïve Bayes Classifier
Penggunaan  metode Naïve  Bayes  Classifier karena dalam penelitian ini akan melakukan proses klasifikasi, dimana Naïve Bayes Classifier merupakan salah satu al- goritma  yang  mewakili  metode  pembelajaran  serta statistik untuk klasifikasi[14]. Metode naïve bayes clas- sifier  (NBC)  memiliki  Kelebihan  sederhana  namun memiliki  akurasi  yang  tinggi[15].  Klasifikasi  naive bayes  juga  mewakili  metode  statistik  untuk  klasifi- kasi[16]. Naive bayes juga merupakan model probabil- istik  dan  memungkinkan  untuk  mendapatkan  ketid- akpastian  tantang  model  algoritma  probabilitas.  Naïve bayes didalamnya tersedia algortima yang dapat berguna dan  data  yang  di  amati  dapat  dikombinasikan.  Hal  ini dapat  membantu  dalam  memahami  dan  mengevaluasi algoritma lainnya[17]. Teorema Naive Bayes mengacu pada  konsep  probabilitas  bersyarat[18].  Secara  umum naive bayes dapat diformulakan dalam persamaan beri- kut[19]:
(1)
Keterangan : PA = Probabilitas Kemunculan Label PBA = Probabilitas Kemunculan Label Terhadap fitur
Metode  klasifikasi  yang  dapat  digunakan  adalah NBC  (Naive  Bayes  Classifier).  NBC  memiliki  kelebi- han  sederhana  namun  memiliki  akuras  yang  cukup tinggi[15].  Didalam  naive  bayes  classifier  setiap postingan  yang  berupa  teks  pada  instagram  disajikan dalam pasangan atribut <a 1, a 2 , a 3 ,...a n > dimana a 1 adalah kata pertama, a 2 kata kedua dan seterusnya sampai a n , sedangkan  V  merupakan  himpunan  kelas  [20].  Pada saat  proses  klasifikasi,  metode  ini  akan  menghasilkan sebuah  kategori  atau  kelas  yang  memiliki  probabilitas paling tinggi (V MAP ) dengan memasukkan atribut <a 1, a 2 , a 3 ,...a n >. Rumus V MAP dapat dilihat pada persmaan beri- kut.
VMAP = argmaxvjeV P Vj a1,a2,a3,…,an  (2)
Dengan  menggunakan  teorema  bayes  dapat  ditulis dengan formula berikut:
(3)
V MAP = argmax vjeV
P(a1,a2,a3,...,an)  diberikan  nilai  konstan  terhadap semua Vj sehingga persamaan 3 dapat diubah menjadi persamaan (4)
VMAP = argmaxvjeV P a1,a2,a3,…,an Vj x P Vj  (4)
Naive  bayes  classifier menyederhanakan ini dengan asumsi bahwa setiap kategori, setiap atribut bebas ber- syarat dengan yang lainnya[21]:
VMAP = argmaxvjeV P Vj x Pi aiVj    (5)
P(Vj)  dan  probabilitas  kata  a 1 untuk  setiap  kategori P(a i vj) dihitung pada training. Dimana
(6)
(7)
Dimana  docsj  merupakan  jumlah  kategori  dokumen  j dan  training  adalah  jumlah  dokumen  yang  digunakan dalam proses training. Sedangkan n i merupakan jumlah kemunculan kata pada a i pada kategori vj, n adalah kosa- kata yang muncul pada kategori vj dan kosakata adalah jumlah kata yang unit pada semua training[20].

## F. Testing

## G. Perangkingan Wisata Popular
Setalah  melakukan  semua  proses,  maka  akhir  dari penelitian ini adalah memberikan rangking popularitas destinasi wisata di Pulau Lombok berdasarkan tangga- pan pengunjung di Instagram.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Tipe Pengumpulan Data Instagram
Proses  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  me- manfaatkan  data  dari  instagram  yang  memiliki postingan  terkait  dengan  wisata  lombok.  Dalam pengambilan  data  postingan  instagram  terlabih  dahulu memasukkan akun berupa username dan sandi. Pengum- pulan data dilakukan menggunakan Python, dengan me- masukkan salah satu akun instagram yang banyak mem- postingan  tentang  wisata  lombok.  Perintah  code  untuk collecting data seperti gambar 2.

## Gambar 2. Collecting Data menggunakan Python
Dari  proses  pengambilan  data  tersebut,  dicoba melakukan pengambilan data terhadap 100 Postingan in- stagram untuk setiap kata kunci yang berkaitan dengan pantailombok,  gililombok  dan  gunung  lombok, kemudian data tersebut akan digunakan sebagai dataset.

## B. Labeling Data
Proses  labeling  data  dilakukan  dengan  cara  manual dengan  menambahkan  kalimat  label  positive,  negative dan netral. Proses labeling data dilakukan untuk mem- bedakan postingan instagram yang termasuk dalam tiga kategori positive, negative dan netral.
Gambar 3. Labeling Data

## C. Cleaning Data
Setelah  dilakukan  proses  labeling  data,  tahapan  se- lanjutnya adalah melakukan proses cleaning data. pada proses  cleaning  data  dilakukan  untuk  menghapus postingan ganda. Dimana pada tahap sebelumnya pada proses pengumpulan data yang berkaitan dengan pantai lombok,  gili  lombok  dan  gunung  lombok  rata-  rata mengambil  100  data.  selanjutnya  semua  kalimat dibersihkan dari semua tanda baca dan lainnya dengan perintah seperti pada gambar 4.

## Gambar 4. Kode Cleaning Data
Setalah dilakukan pembersihan. Terdapat beberapa kata yang berubah maupun dihapus seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Cleaning Data
Old Word New Word Status Kau, kamu, “” Remove Tmpat Tempat Update Dmn Dimana Update Jgn Jangan Update #,@,””, _,!, ? “” Remove
Setalah  proses  cleaning  data  selesai,  selanjutnya melakukan  proses  fitur  extraction  untuk  mengetahui frekuensi kemunculan kata.

## D. Ekstraksi Fitur
Berdasarkan  proses  cleaning  data,  dihasilkan  tabel frekuensi  kemunculan  terhadap  label  yang  berkaitan dengan semua kata kunci pantai, gili dan gunung, seperti disajikan pada tabel 2.
Azmi, Huda, dan Setiyanto — Pemanfaatan Data Instagram Untuk Mengetahui Reputasi Tempat Wisata di Pulau Lombok

## Tabel 2. Extraction Feature
Berdasarkan  tabel  2,  diketahui  bahwa  berdasarkan dataset  kata lombok  yang muncul 169  kali,  dimana 72 berlabel positif, 60 Netral dan 37 berlabel negatif dengan probabilitas kemunculan kata sebesar 0.42 atau  42% un- tuk  label  positif,  0.21,  atau  21%  probabiltas  pada  kata negatif, dan 0.35 atau 35% untuk yang berlabel netral. Hal  yang  sama  dapat  juga  dilakukan  untuk  kata  kunci gili dan gunung.

## E. Classfication Naïve Bayes
Selanjutnya tahap neive bayes dilakukan dengan be- berapa tahap atau proses, yaitu:
1. Pengumpulan Data
Tahap ini dilakukan proses pengumpulan data yang akan  dilakukan  klasifikasi,  terlihat  pada  gmbar berikut:

## Gambar 5. Pengumpulan data testing
Gambar  5  diatas  merupakan  perintah  yang digunakan  untuk  proses  pengumpulan  data  testing, setiap kata kunci dibatasi sebanyak 200 data.
2. Klasifikasi Pantai, Gili dan Gunung
Dalam  proses  ini  digunakan  5  kata  kunci  yang terkait pantai 3 kata kunci dan gili 1 kata kunci dan gunung  1  kata  kunci  yang  akan  digunakan  untuk mengumpulkan  data  dan  selanjutnya  data  tersebut akan melewati proses klasifikasi dengan naive bayes, seperti yang disajikan pada tabel 3 berikut:
Tabel 3 Kata Kunci Kata Kunci Jenis Jumlah Data Pantai Senggigi Pantai 128 Pantai Kuta Pantai 80 Pantai Pink Pantai 48 Gili Trawangan Gili 79 Gunung Rinjami Gunung 83
Berdasarkan  tabel  3  diatas  menunjukkan  bahwa jumlah postingan instagram pantai senggigi dan gili trawangan  merupakan  destinasi  wisata  terpopuler
dengan  msing-  masing  128  postingan  untuk  pantai senggigi dan 79 postingan untuk gili trawangan dan 82 postingan untuk gunung rinjani dari proses pen- carian data.

## 3. Klasifikasi Sentiment menggunakan naïve bayes
Pada  proses  ini  dilakukan  klasifikasi  sentiment dengan menggunakan naïve bayes, berikut hasil klas- ifikasi  masing-  masing    kata  kunci  dengan  naïve bayes, berikut kode program yang digunakan seperti pada gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Klasifikasi
Gambar  5  merupakan  contoh  hasil  klasifikasi pada  data  set  pantai  senggigi,  dari  128  data,  45 postingan postitive, 29 netral dan 9 postingan nega- tive.
Sedangkan untuk hasil akurasi, presisi, recall dan F1-Score untuk percobaan klasifikasi pantai senggigi dengan  Naïve  Bayes  seperti  ditunjukkan  kode  pro- gram pada gambar 7 berikut.
Gambar 7. Kode Program Akurasi, Presisi, Recall F1- Score
Hasil akurasi, presisi, recall dan F1-Score untuk percobaan klasifikasi Pantai Senggigi dengan Naïve Bayes seperti pada gambar 8 berikut.

## Gambar 8. Hasil Akurasi, Presisi, Recall F1-Score
Berdasarkan hasil diatas di tunjukkan bahwa nilai akurasinya  untuk  wisata  pantai  senggigi  sebesar 56%.
4. Testing
Tahapan  testing  dilakukan  sehingga  hasilnya  dapat menunjukkan  dari  sentiment  positive,  negative  dan netral dari setiap kata kunci pantai, gili dan gunung.
Gambar 9. Sentiment Netral
Gambar 9 diatas menunjukkan hasil sentiment netral dengan kata kunci pantai, gili dimana ditunjukkan hasil sentiment netral tertinggi yaitu pantai senggigi dan sen- timen netral terendah pantai pink.

## Gambar 10. Sentiment Negative
Gambar 10 merupakan hasil sentiment negative dari instagram, dimana pantai pink memiliki sentiment neg- ative tertinggi dan Gili air paling rendah sentiment neg- ativenya.

## Gambar 11. Sentiment Positive
Gambar 11 diatas menunjukkan hasil sentiment pos- itive dari pantai, gili dan gunung, dimana pantai senggigi menjadi  destinasi  yang  memiliki  sentiment  positive tertinggi dan pantai terendah pantai pink.
Tahap selanjutnya adalah tahap pengujian, hasil tahap pengujian dapat dilihat pada table 3 di bawah ini:
Table 4. perbandingan manual vs aplikasi Kalimat Hasil Ap- likasi Hasil Man- ual Keco- cokan Menikmati keinda- han pantai dengan angin semilir mem- buat ku semakin bersyukur akan cip- taanNya Positive Posi- tive True Senggigi, Guru ter- baik adalah alam, setiap petualangan pasti akan mengajarkan sesuatu yang ber- nilai kepadamu. Netral Posi- tive False Pantai Pink berpasir putih, rumput hijau, dan air berwarna biru. Lalu dari mana pink nya? Netral Netral True Angkernya GOA JEPANG di Pantai Pink   Lombok. Nega- tive Nega- tive True
Tabel  4  diatas  merupakan  contoh  hasil  pengujian dengan membandingkan klasifikasi manual dan klasifi- kasi  dengan  aplikasi.  Hasil  perbandingan  terhadap  se- luruh  dataset sebagai berikut:
Azmi, Huda, dan Setiyanto — Pemanfaatan Data Instagram Untuk Mengetahui Reputasi Tempat Wisata di Pulau Lombok

## Tabel 5. Pengujian
Ob- jek Wisata Jumlah Pelabelan ap- likasi dan manual Nilai Akurasi (keco- cokan/semua data) Posi- tif Negatif  Ne- tral Pantai Senggigi 45 8 29 /128 Pantai Kuta 22 5 19 /80 Pantai Pink 13 12 9 /48 Gili  Tra- wangan 15 4 12 /79 Gili Kondo 13 8 11 60 Gili Air 13 1 15 /56 Gunung Rinjami 35 10 15 /83 Total 314/534 Akurasi 0.588= 59%

## 5. Perangkingan
Tahapan perangkingan merupakan tahap terakhir untuk  mencari  destinasi  wisata  popular  di  pulau Lombok seperti yang ditunjukkan gambar 12 berikut.

## Gambar 12. Rangking Reputasi Wisata
Gambar 12 diatas menunjukkan hasil presentase reputasi  destinasi  wisata  di  pulau  Lombok  dengan kata  kunci  pantai,  gili  dan  gunung,  dimana  untuk memperoleh  nilai  pada  masing-  masing  destinasi dengan  menjumlahkan  label  postif  dijumlahkan dengan label netral dan dibagi jumlah postingan mas- ing- masing destinasi wisata atau dengan menggunakan  formula:
x100
Berdasarkan grafik pada gambar 12 menunjukkan bahwa  destinasi  wisata  yang  memiliki  presentasi tertinggi adalah pantai kuta dengan 85%, kemudian gunung rinjani dengan 60%. Berikut peringkat repu- tasi wisata pantai, gili dan gunung di pulau Lombok pada table 6.
Table 6. Rangking Reputasi Destinasi Wisata
Jenis Destinasi Peringkat Pantai Kuta 1 Senggigi 2 Pink 3 Gili Air 1 Kondo 2 Trawangan 3 Gunung Rinjani 1

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan analisis data yang telah peneliti lakukan dengan  memanfaatkan  data  Instagram  untuk  mencari destinasi wisata yang memiliki reputasi popular di pulau Lombok  menggunakan  kata  kunci  pantai,  gili  dan gunung  dengan  menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier. Dialam  penelitian  tersebut  didapatkan  akurasi  naïve bayes  sebesar  59%,  dimana  tempat  wisata  yang termasuk tempat wisata dengan reputasi popular untuk kategori  pantai  adalah  Pantai  Kuta,  sedangkan  untuk gili adalah Gili Air dan untuk kategori gunung adalah Gunung Rinjani.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Y. Mejova, “Sentiment Analysis : An Overview Com- prehensive  Exam  Paper,” Science  (80-.  ). ,  pp.  1–34, 2009.
[2] F. Neri, C. Aliprandi, F. Capeci, M. Cuadros, and T. By, “Sentiment  analysis  on  social  media,” Proc.  2012 IEEE/ACM Int. Conf. Adv. Soc. Networks Anal. Mining,
ASONAM 2012 , pp. 919–926, 2012, doi: 10.1109/ASONAM.2012.164.
[3] K. Lerman and R. Ghosh, “Information contagion: An empirical study of the spread of news on Digg and Twit- ter social networks,” ICWSM 2010 - Proc. 4th Int. AAAI Conf. Weblogs Soc. Media , pp. 90–97, 2010.
[4] E. Jean and P. Ed, “Local and Global Responses to Dis- aster : # eqnz and the Christchurch Earthquake Associ- ate Professor Axel Bruns ARC Centre of Excellence for Creative  Industries  &  Innovation  Queensland  Univer- sity of Technology , Brisbane , Australia ARC Centre of Excellenc,” Disaster Emerg. Manag. Conf. Conf. Proc. , pp. 86–103, 2012.
[5] M.  S.  Neethu  and  R.  Rajasree,  “Sentiment  analysis  in twitter  using  machine  learning  techniques,” 2013  4th Int.  Conf.  Comput.  Commun. Netw.  Technol.  ICCCNT 2013 , 2013, doi: 10.1109/ICCCNT.2013.6726818.
[6] V. Narayanan, I. Arora, and A. Bhatia, “Fast and accu- rate  sentiment  classification  using  an  enhanced  Naive
Bayes model,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Sub- ser.  Lect.  Notes  Artif.  Intell.  Lect.  Notes  Bioinformat- ics) ,  vol.  8206  LNCS,  pp.  194–201,  2013,  doi: 10.1007/978-3-642-41278-3_24.
[7] P. Chesley, B. Vincent, L. Xu, and R. K. Srihari, “Using verbs and adjectives to automatically classify blog sen- timent,” AAAI Spring Symp. - Tech. Rep. , vol. SS-06-03, pp. 27–29, 2006.
[8] M. Gamon, A. Aue, S. Corston-Oliver, and E. Ringger, “Pulse: Mining customer opinions from free text,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif.
Intell. Lect. Notes Bioinformatics) , vol. 3646 LNCS, pp. 121–132, 2005, doi: 10.1007/11552253_12.
[9] “SENTIMENT CLASSIFICATION  OF  MOVIE REVIEWS  USING  LINGUISTIC  PARSING  Brian Eriksson CS 838  - Natural  Language Processing Final Project Report,” pp. 4–9.
[10]  Liu.B, Opinion  Mining .  Chicago,  United  States  of America, 2012.
[11]  Q. Ye, Z. Zhang, and R. Law, “Sentiment classifica- tion  of  online  reviews  to  travel  destinations  by  super- vised machine learning approaches,” Expert Syst. Appl. , vol.  36,  no.  3  PART  2,  pp.  6527–6535,  2009,  doi: 10.1016/j.eswa.2008.07.035.
[12]  K. D. Mukhina, S. V. Rakitin, and A. A. Visheratin, “Detection of tourists attraction points using Instagram profiles,” Procedia Comput. Sci. , vol. 108, no. June, pp. 2378–2382, 2017, doi: 10.1016/j.procs.2017.05.131.
[13]  Y.  Wang  and  B.  Li,  “Sentiment  Analysis  for  Social Media Images,” Proc. - 15th IEEE Int. Conf. Data Min. Work.  ICDMW  2015 ,  pp.  1584–1591,  2016,  doi: 10.1109/ICDMW.2015.142.
[14]  A. Sinaga, “Implementasi Sentiment  Analysis  untuk Menentukan Tingkat Popularitas Tujuan Wisata,” Pros. Semin. Nas. Teknol. dan Rekayasa Inf. Tahun 2017 , no. November, pp. 24–25, 2017.
[15]  I. Rish, “An empirical study of the naive Bayes clas- sifier,” Phys.  Chem.  Chem.  Phys. ,  vol.  3,  no.  22,  pp. 4863–4869, 2001, doi: 10.1039/b104835j.
[16]  M. Murnawan, “Pemanfaatan Analisis Sentimen Un- tuk  Pemeringkatan  Popularitas  Tujuan  Wisata,” J. Penelit. Pos dan Inform. , vol. 7, no. 2, p. 109, 2017, doi: 10.17933/jppi.2017.070203.
[17]  J. Ren, S. D. Lee, X. Chen, B. Kao, R. Cheng, and D. Cheung, “Naive bayes classification of uncertain data,” Proc.  -  IEEE  Int.  Conf.  Data  Mining,  ICDM ,  no. 60703110, pp. 944–949,
2009,
doi: 10.1109/ICDM.2009.90.
[18]  E. W. Sandi Fajar Rodiyansyah, “Klasifikasi Posting Twitter  Kemacetan  Lalu  Lintas  Kota  Bandung Menggunakan Naive Bayesian Classification,” IJCCS , vol. Vol. 6, No.
[19]  J.  Han  and  M.  Kambe, Data  Mining:  Concepts  and Techniques  2e ,  2E  ed.  San  Fransisco:  Morgan  Kauf- mann Publishers, 2006.
[20]   and H. S. C. D. Manning, P. Raghavan, Introduction to  Information  Retrieval .  California:  Cambridge  Uni- versity Press, 2008.
[21]  K.  Tan,  Steinbach,  Karpatne,  “Data  Mining :  Data Lecture Notes for Chapter 2 Introduction to Data Min- ing by What is Data ?,” Ratio , 2004.