## JPPI Vol 7 No 2 (2017) 109-120

## Jurnal Penelitian Pos dan Informatika
771/AU1/P2MI-LIPI/08/2017 32a/E/KPT/2017
e-ISSN 2476-9266 p-ISSN: 2088-9402
DOI: 10.17933/jppi.2017.070203

## PEMANFAATAN ANALISIS SENTIMEN UNTUK PEMERINGKATAN POPULARITAS TUJUAN WISATA

## UTILIZATION OF SENTIMENT ANALYSIS FOR TOURIST DESTINATION POPULARITY RANKING
Murnawan 1 , Ardiles Sinaga 2
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik – Universitas Widyatama 2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik – Universitas Widyatama 1 murnawan@widyatama.ac.id
Naskah Diterima: 29 September 2017; Direvisi : 10 Desember 2017; Disetujui : 10 Desember 2017

## Abstrak
Saat  ini,  hampir  seluruh  industri  tidak  terkecuali  industri  pariwisata  pasti  bersentuhan  dengan  teknologi  informasi. Peranan  teknologi  sangat  erat  kaitannya  dalam  meningkatkan  industri  pariwisata  di  Indonesia.  Selama  berwisata, wisatawan juga dapat membagikan pengalamannya melalui upload foto maupun aktif berkomentar baik di media sosial maupun di forum diskusi yang khusus membahas tentang pariwisata. Informasi seputar kondisi pariwisata, pengalaman wisatawan,  opini  serta  foto  yang  di  upload  dari  tempat  wisata,  dapat  diolah  menjadi  suatu  informasi  yang  sangat bermanfaat,  salah  satunya  adalah  dapat  dimanfaatkan  untuk  pemeringkatan  popularitas.  Untuk  itu  diperlukan  suatu sistem  yang  dapat  memberikan  informasi  tentang  popularitas  tujuan  wisata.  Dalam  penelitian  ini  rancangan  sistem yang  dibuat  ini  dapat  menentukan  peringkat  tujuan  wisata  yang  paling  populer  dengan  memanfaatkan  analisis sentimen.  Ada  lima  komponen  penilaian  untuk  menghasilkan  nilai  akhir  dari  peringkat  popularitas  yaitu comment count, Facebook likes count, Facebook were here count, Facebook talking about dan Instagram visitor . Pada penelitian ini, peneliti memutuskan untuk menggunakan strategi klasifikasi berdasarkan pada algorima naïve bayes (NB) karena merupakan  suatu  metode  yang  sederhana  dan  intuitif  yang  kinerjanya  mirip  dengan  pendekatan  lain.  Selain  itu, berdasarkan  penelitian-penelitian  terdahulu,  NB  menggabungkan  efisiensi  waktu  kinerja  yang  optimal  yang  cukup akurat.
Kata kunci: analisis sentimen, popularitas, pariwisata, tujuan wisata, Naïve Bayes

## Abstract
Today, almost all industries are no exception to the tourism industry inevitably in contact with information technology. The role of technology in improving the tourism industry in Indonesia is very closely related. During the tour, tourists can also share their experiences through photo uploads and active comments both in social media and in discussion forums that specifically discuss tourism. Information about the condition of tourism, tourist experiences, opinions and photos uploaded from tourist attractions, can be processed into a very useful information, one of which is to be utilized for  popularity  ranking.  For  that,  we  need  a  system  that  can  provide  information  about  the  popularity  of  tourist destinations.  In  this  study,  a  system  designed  to  determine  the  ranking  of  the  most  popular  tourist  destinations  by utilizing sentiment analysis. There are five components of the assessment to produce the final value of the popularity ranking of comment count,  Facebook likes count,  Facebook  was here count,  Facebook talking about and  Instagram visitor.  In  this  study,  researchers  decided  to  use  a  classification  strategy  based  on  the  algorithm  naïve  Bayes  (NB) because it is a simple and intuitive method whose performance is similar to other approaches. Also, based on previous studies, NB combines optimum performance time efficiency that is quite accurate.
Keywords : sentiment analysis, popularity, tourism, tourist destination, Naïve Bayes

## PENDAHULUAN
Saat  ini  pertumbuhan  pengguna  aktif  di media sosial mengalami perkembangan yang sangat pesat.  Menurut  data  terbaru  dari  halaman  web We Are  Social ,  pengguna  internet  aktif  berdasarkan platform media  sosial  di  seluruh  dunia  kini mencapai  angka  9,1  miliar.  Dari  tahun  ke  tahun, jumlah  pengguna  internet  terus  bertumbuh. Menurut laporan yang sama, pengguna media sosial aktif kini mencapai 4,5 miliar, sedangkan pengguna mobile  mencapai  4,7  miliar.  Sementara  itu, Facebook masih  menjadi  media  sosial  yang  paling banyak  digunakan  dengan  angka  hampir  mencapai 1,6 miliar pengguna.
Dampak positif media sosial dalam perkembangan information technology (IT) sebenarnya membawa banyak keuntungan, misalnya  saja  memudahkan  dalam  hal  komunikasi, mencari  dan  mengakses  informasi.  Salah  satu cabang  riset  yang  kemudian  berkembang  dari situasi  ledakan  informasi  di  internet  adalah sentiment  analysis . Sentiment  analysis atau  sering disebut juga opinion mining adalah studi komputasional  dari  opini-opini  orang, appraisal dan  emosi  melalui  entitas,  event  dan  atribut  yang dimiliki (Liu, 2012).
Adapun  penelitian-penelitian  terdahulu  yang terkait  dengan sentiment  analysis ,  antara  lain adalah  penelitian  (Gamallo,  Pablo,  &  Fernandez- Lanza,  2013)  tentang  strategy  naïve  bayes  untuk sentiment  analysis untuk  tweet  berbahasa Spanyol. Penelitian  (Pak,  Alexander  and  Paroubek,  2010) menganalisis  tweeter  sebagai  linguistik  korpus untuk sentiment analysis . Penelitian (Vinodhini and Chandrasekaran,  2012)  mengembangkan  sistem yang dapat mengidentifikasi dan
mengklasifikasikan  sentimen  masyarakat  untuk memprediksi produk yang menarik dalam pemasaran.
Pada  penelitian  ini, sentiment  analysis akan digunakan untuk  menentukan peringkat popularitas tujuan  pariwisata  berdasarkan  data  komentar  atau opini yang terdapat di forum diskusi serta di media sosial  yang  spesifik  membicarakan  tentang  suatu tempat pariwisata. Pada penelitian ini juga, peneliti memutuskan untuk menggunakan strategi klasifikasi  berdasarkan  pada  algorima  Naif  Bayes (NB)  karena  merupakan  suatu  metode  yang sederhana  dan  merupakan  dan  intuitif  yang kinerjanya  mirip  dengan  pendekatan  lain.  Selain itu, berdasarkan penelitian-penelitian terdahulu, NB menggabungkan  efisiensi  (waktu  kinerja  yang optimal) dengan cukup akurat.
Agar  pembahasan  lebih  terarah  dan  sesuai dengan  apa  yang  diharapkan  maka  pada  penelitian ini yang menjadi batasan masalah adalah:
1. Sebagai  uji  coba  aplikasi,  peneliti  menetapkan point  of  interest (POI)  atau  spesifik  lokasi  dari tujuan  wisata  adalah  sebanyak  50  POI  di  pulau Bali.
2. Data yang dianalisis hanya dalam format bahasa Indonesia dan  dengan  kata kunci tentang tujuan wisata yang berhubungan dengan POI.
3. Metode  klasifikasi  yang  digunakan  untuk mengklasifikasikan  komentar-komentar  adalah menggunakan Naïve Bayes Classifier .
4. Sebagai sumber data, informasi di crawling dari beberapa  forum  diskusi  dan  dari  media  sosial Facebook dan Instagram .
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah membangun suatu aplikasi berbasis web yang dapat menghasilkan  informasi  tentang  peringkat  tempat pariwisata  yang  paling  populer  di  Indonesia
berdasarkan  hasil sentiment  analysis terhadap komentar  maupun  foto  yang  terdapat  pada  media sosial.

## METODE

## Konsep Sentiment Analysis
Tugas  dasar  dalam  analisis  sentimen  adalah mengelompokkan  polaritas  dari  teks  yang  ada dalam  dokumen,  kalimat,  atau  fitur/tingkat  aspek dan menentukan apakah pendapat yang dikemukakan  dalam  dokumen,  kalimat  atau  fitur entitas/aspek  bersifat  positif,  negatif  atau  netral. Lebih  lanjut sentiment  analysis dapat  menyatakan emosional sedih, gembira, atau marah (Liu, 2012).
Ekspresi atau sentiment mengacu pada fokus topik tertentu, pernyataan pada satu topik  mungkin akan berbeda makna dengan pernyataan yang sama pada subject  yang berbeda. Sebagai  contoh, adalah hal  yang  baik  untuk  mengatakan  alur  film  tidak terprediksi,  tapi  adalah  hal  yang  tidak  baik  jika ‘tidak  terprediksi'  dinyatakan  pada  kemudi  dari kendaraan.  Bahkan  pada  produk  tertentu,  kata-kata yang sama dapat menggambarkan makna kebalikan,  contoh  adalah  hal  yang  buruk  untuk waktu start-up pada kamera digital  jika dinyatakan “lama”,  namun  jika”  lama”  dinyatakan  pada  usia batere maka akan menjadi hal positif.
Hal  pertama  dalam  pemrosesan  dokumen adalah  memecah  kumpulan  karakter  ke  dalam  kata atau  token,  sering  disebut  sebagai  tokenisasi. Tokenisasi  adalah  hal  yang  kompleks  untuk program  komputer  karena  beberapa  karakter  dapat dapat ditemukan sebagai token delimiters.
Delimiter  adalah  karakter  spasi,  tab  dan  baris  baru ( newline ),  sedangkan  karakter  (  )  <>  !  ?  “  kadang dijadikan  delimiter  namun,  kadang  juga  bukan, tergantung pada lingkungannya (Triawati, 2009).

## Konsep Data Mining
Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai database besar (Turban & Liang, 2005).
Istilah  data  mining  memiliki  hakikat  sebagai disiplin  ilmu  yang  tujuan  utamanya  adalah  untuk menemukan, menggali, atau menambang pengetahuan  dari  data  atau  informasi  yang  kita miliki.  Data  mining,  sering  juga  disebut  sebagai Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  KDD adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan, pemakaian  data,  historis  untuk  menemukan keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam  set  data berukuran besar (Larose, 2005).

## Metode Pelatihan Data
Secara  garis  besar  metode  pelatihan  yang digunakan  dalam  teknik-teknik  data  mining dibedakan  ke  dalam  dua  pendekatan,  yaitu (Santosa, 2007) :
1. Unsupervised  learning ,  metode  ini  diterapkan tanpa  adanya  latihan  (training)  dan  tanpa  ada guru  ( teacher ).  Guru  di  sini  adalah  label  dari data.
2. Supervised  learning ,  yaitu  metode  belajar dengan  adanya  latihan  dan  pelatih.  Dalam pendekatan  ini,  untuk  menemukan  fungsi keputusan,  fungsi  pemisah  atau  fungsi  regresi, digunakan beberapa contoh data yang mempunyai  output  atau  label  selama  proses training.

## Pengelompokan Data Mining
Ada  beberapa  teknik  yang  dimiliki  data mining  berdasarkan  tugas  yang  bisa  dilakukan, yaitu (Larose, 2005):
1. Deskripsi
Para  peneliti  biasanya  mencoba  menemukan cara untuk mendeskripsikan pola dan trend yang tersembunyi dalam data.
2. Estimasi
Estimasi  mirip  dengan  klasifikasi,  kecuali variabel  tujuan  yang  lebih  kearah  numerik  dari pada kategori.
3. Prediksi
Prediksi  memiliki  kemiripan  dengan  estimasi dan  klasifikasi.  Hanya  saja,  prediksi  hasilnya menunjukkan  sesuatu  yang  belum  terjadi (mungkin terjadi di masa depan).
4. Klasifikasi
Dalam  klasifikasi  variabel,  tujuan  bersifat kategorik. Misalnya, kita akan mengklasifikasikan  pendapatan  dalam  tiga kelas,  yaitu  pendapatan  tinggi,  pendapatan sedang, dan pendapatan rendah.
5. Clustering
Clustering lebih ke arah pengelompokan record, pengamatan,  atau  kasus  dalam  kelas  yang memiliki kemiripan.
6. Asosiasi Mengidentifikasi  hubungan  antara  berbagai peristiwa yang terjadi pada satu waktu.
Konsep Naïve Bayes Classifier (NBC)
Naïve  Bayes  classifier adalah classifier probabilistik  sederhana  berdasarkan  penerapan teorema  Bayes  (dari  statistik  Bayesian)  dengan asumsi  independen (naif) yang  kuat. Sebuah istilah yang lebih deskriptif untuk model probabilitas yang digaris bawahi adalah "model fitur independen".
Dalam  terminologi  sederhana,  sebuah  NBC mengasumsikan  bahwa  kehadiran  (atau  ketiadaan) fitur  tertentu  dari  suatu  kelas  tidak  berhubungan
dengan  kehadiran  (atau  ketiadaan)  fitur  lainnya. Sebagai  contoh,  buah  mungkin  dianggap  apel  jika merah,  bulat,  dan  berdiameter  sekitar  4  inchi. Bahkan jika fitur ini bergantung satu sama lain atau atas keberadaan fitur lain. Sebuah NBC menganggap bahwa seluruh sifat-sifat berkontribusi mandiri  untuk  probabilitas  bahwa  buah  ini  adalah apel.
Tergantung pada situasi yang tepat dari model probabilitas,  NBC  dapat  dilatih  sangat  efisien dalam supervised  learning .  Dalam  aplikasi  praktis, parameter estimasi untuk model NBC menggunakan  metode likely  hood maksimum, dengan  kata  lain,  seseorang  dapat  bekerja  dengan model Naïve Bayes tanpa mempercayai probabilitas Bayesian  atau  menggunakan  metode  Bayesian lainnya (Sumartini Saraswati, 2011).
Dibalik  desain  naifnya  dan  asumsi  yang tampaknya  terlalu  disederhanakan,  NBC  telah bekerja  cukup  baik  dalam  banyak  situasi  dunia nyata  yang  kompleks.  Pada  tahun  2004,  analisis masalah  klasifikasi  Bayesian  telah  menunjukkan bahwa  ada  beberapa  alasan  teoritis  untuk keberhasilan yang tampaknya tidak masuk akal dari NBC.  Selain  itu,  perbandingan  yang  komprehensif dengan metode klasifikasi lainnya pada tahun 2006 menunjukkan bahwa klasifikasi Bayes mengungguli  pendekatan  terbaru,  seperti boosted tree atau random forest.
Sebuah  keuntungan  dari  NBC  adalah  hanya memerlukan  sejumlah  kecil  data  pelatihan  untuk mengestimasi  parameter  (rata-rata  dan  varian  dari variabel) yang diperlukan untuk klasifikasi. Karena variabel diasumsikan independen, hanya varian dari variabel  untuk  setiap  kelas  yang  perlu  ditentukan dan bukan keseluruhan covariance matrix.
Pang,  B.  and  Lee  (2008),  menyatakan  bahwa salah  satu core dalam sentiment  analysis adalah problem klasifikasi opini. Untuk konteks klasifikasi dokumen  teks  secara  umum  (bukan  teks  opini), misalnya teks berita, metode NBC telah  diterapkan oleh  beberapa  peneliti.  Menurut  Liu  (2012) term sentiment  analysis sering  digunakan  di  dunia industri (misalnya review produk untuk mengetahui sentimen  pasar).  Selanjutnya  Liu  mendefinisikan opini dalam suatu dokumen sebagai quantuple :
dengan makna simbol:
 e j adalah entitas target opini
 a jk adalah aspek /feature dari entitas ej
 s ijkl adalah  nilai  sentimen  dari  pemilik  opini
( h i )  pada  aspek  ajk  dari  entitas  ej  pada  waktu t l (opini  positif  misalnya  “bagus”,  “tepat
waktu”  ;  opini  negatif  misalnya  (“terlambat”,
“parah”)
 h i adalah pemilik opini
 t l adalah waktu kapan opini dikeluarkan
Jika  opini,  pesan  atau  komentar  dianggap  sebagai dokumen  d,  dan  diasumsikan  dimiliki  koleksi dokumen  D = {d i |i=1,2,…|D|} = {d 1 ,d 2 ,…,d |D| }  dan koleksi kategori V = {v j |j=1,2,…|V|}  = {v 1 ,v 2 ,…,v |V| }.  Klasifikasi  NBC  dilakukan  dengan cara  mencari  probabilitas  P(V=v j |  D=d i ),  yaitu probabilitas  kategori  v j jika  diketahui  dokumen  d i . Dokumen d i dipandang sebagai tuple dari kata-kata dalam  dokumen,  yaitu  <a 1 ,  a 2 ,…,a n >,  yang frekuensi  kemunculannya  diasumsikan  sebagai variable  random  dengan  distribusi  probabilitas Bernoulli (McCallum and Nigam, 1998). Selanjutnya  klasifikasi  dokumen  adalah  mencari nilai maksimum dari :
Dengan  menerapkan  teorema Bayes persamaan  (2) dapat ditulis :
Karena nilai P ( a 1 , a 2 ,..., a n ) untuk semua v j besarnya sama  maka  nilainya  dapat  diabaikan,  sehingga persamaan (3) menjadi :
(4)
Dengan  mengasumsikan  bahwa  setiap  kata  dalam <a 1 , a 2 ,…,a n > adalah independent , maka P(a 1 ,a 2 ,...,a n | v j ) dalam persamaan (4) dapat ditulis sebagai :
Sehingga persamaan (4) dapat ditulis :
Nilai  P(v j )  ditentukan  pada  saat  pelatihan,  yang nilainya didekati dengan :
dimana  | doc j |  adalah  banyaknya  dokumen  yang memiliki  kategori  j  dalam  pelatihan,  sedangkan | Contoh |  banyaknya  dokumen  dalam  contoh  yang digunakan untuk pelatihan.
Untuk  nilai P ( w k | v j )  ,  yaitu  probabilitas  kata  wk dalam kategori j ditentukan dengan :
Dimana  n k adalah  frekuensi  munculnya  kata  w k dalam  dokumen  yang  ber  kategori  v j ,  sedangkan nilai  n  adalah  banyaknya  seluruh  kata  dalam dokumen  berkategori  v j ,  dan  | vocabulary |  adalah banyaknya kata dalam contoh pelatihan.
Naive  bayes  classifier (NBC)  membutuhkan jumlah record data  yang  sangat  besar  untuk mendapatkan  hasil  yang  baik.  Jika  kategori
prediktor tidak ada dalam data training, maka naive bayes classifier mengasumsikan bahwa record baru dengan  kategori predictor memiliki  probabilitas nol.

## Cara Kerja Algoritma Naive Bayes
Ada  dua  tahapan  yang  dilakukan  dalam implementasi algoritma Naïve Bayes , yaitu tahapan pelatihan dan tahapan klasifikasi.
1. Pelatihan
Naïve  Bayes merupakan  algoritma  yang termasuk  dalam  kategori supervised  learning , sehingga  dibutuhkan  pengetahuan  awal  untuk dapat mengambil keputusan. Adapaun langkah-langkah yang dilakukan adalah:
a. Bentuk vocabulary pada  setiap  dokumen data training.
b. Hitung  probabilitas  pada  setiap  kategori P(vj).
c. Tentukan  frekuensi  setiap  kata  wk  pada setiap kategori P(wk | vj).
2. Klasifikasi Adapun  langkah-langkah  dalam  melakukan klasifikasi adalah:
a. Hitung  P(vj)Π  P(wk  |  vj)  untuk  setiap kategori.
b. Tentukan  kategori  dengan  nilai  P(vj)Π P(wk | vj) maksimal.

## Pengumpulan Data
Secara  garis  besar,  ada  dua  tahapan  dalam proses  pengumpulan  data  yaitu  pengumpulan  data tujuan  wisata  serta  pengumpulan  data  sumber melalui proses crawling .
Pengumpulan Data Tujuan Wisata
Langkah awal yang dilakukan adalah mengumpulkan  data point  of  interest (POI)  dari tujuan  wisata  yang  akan  dirangking.  Pada
penelitian  ini  ditetapkan  50  POI  untuk  tujuan wisata  di  pulau  Bali  berikut  dengan  koordinat latitude  dan  longitudenya.  Sebagai  contoh,  data tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Data POI Point of Interest Koordinat Kuta Theater -8.729992,115.168106 Ground Zero -8.717369,115.174468 Bali Shell Museum -8.714265,115.186778 Pura Uluwatu -8.817124,115.08854 Pantai Dreamland -8.817124,115.08854 Tanjung Benoa -8.757806,115.219992 Pantai Legian dan Seminyak -8.780953,115.162895 Pantai Jimbaran -8.723639,115.169588 Garuda Wisnu Kencana Cultural Park -8.806919,115.164052 Pantai Kuta -8.722314,115.169591

## Pengumpulan Data Source
Pengumpulan  data  source  dilakukan  melalui proses crawling secara  online  dari  beberapa  forum diskusi  yang  telah  ditetapkan,  dari  Facebook  dan Instagram.
Ada  lima  area  komponen  yang  akan  menjadi perhitungan  perangkingan  peringkat  popularitas tujuan pariwisata, yaitu:
a. Comment Count
Merupakan  kumpulan  dari komentar yang ada di  forum  diskusi  di  Indonesia  yang  khusus membahas tentang satu tempat pariwisata. Tujuannya  adalah  untuk  melihat  apakah  satu tempat  cukup  populer  untuk  dibahas  dalam suatu  forum  diskusi,  dan  juga  apakah komentar  tersebut  bermakna  positif  atau negatif.
b. Instagram Visitor
Merupakan  kumpulan  data  dari  pengunggah foto  pada website Instagram,  dimana  aplikasi Instagram telah menyediakan koordinat
latitude  dan  longitude  dalam  meta  foto  yang diunggah  melalui  telepon  seluler  ke website mereka.
Tujuannya  untuk  mengetahui  berapa  banyak orang  yang  mengambil  foto  di  tempat pariwisata  berdasarkan  latitude  dan  longitude yang disediakan oleh Instagram.
c. Facebook Likes Count
Merupakan  jumlah like dari location yang tersedia di laman Facebook Tujuannya  untuk  mendapatkan  berapa  banyak orang  yang  menyukai  suatu  tempat  pariwisata tertentu secara massal.
d. Facebook Were Here Count
Merupakan  jumlah  “ were  here  count ”  untuk suatu tempat pariwisata.
Tujuannya untuk mendapatkan jumlah banyaknya  orang  yang  pernah  mengunjungi suatu  tempat  pariwisata  berdasarkan  update status  Facebook  dari  tempat  pariwisata tersebut.
e. Facebook Talking About
Merupakan  jumlah  orang  yang  membicarakan suatu  tempat  pariwisata  pada  status  Facebook mereka.
Tujuannya  untuk  mendapatkan  berapa  banyak orang  yang  melakukan mention tempat pariwisata.
Proses Text Preprocessing
Proses text prepocessing merupakan implementasi  dari text  mining untuk  memproses suatu  teks  yang  tidak  terstruktur  menjadi  lebih tersruktur  atau  dengan  kata  lain  mempersiapkan agar  teks  dapat  diubah  menjadi  lebih  terstruktur. Ada empat tahapan text prepocessing yang meliputi case folding , tokenizing , filtering , dan stemming .

## 1. Case folding
Tahapan case  folding adalah  tahapan  untuk mengkonversi  keseluruhan  teks  dalam  dokumen menjadi  seluruhnya  huruf  kecil  ( lowercase ). Sebagai contoh, teks “PARIWISATA”, “Pariwisata”, “PariWisata”, atau “pariwisata”, tetap diberikan  hasil  retrieval  yang  sama  yakni “pariwisata”.  Pada  tahapan case  folding ini  hanya huruf  ‘a'  sampai  dengan  ‘z'  yang  diterima, sedangkan  karakter  selain  huruf  dihilangkan  dan dianggap delimiter .
2. Tokenizing
Tahapan tokenizing adalah tahap pemotongan string input berdasarkan tiap kata yang menyusunnya.  Contoh  dari  tahap  ini  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Sektor pariwisata saat ini menjadi salah satu investasi penting yang ada di Bali
Teks Input
sektor pariwisata saat ini menjadi salah satu investasi penting yang ada di bali Hasil Tokenizing
Gambar 1. Proses Tokenizing
Tokenisasi  secara  garis  besar  memecah sekumpulan  karakter  dalam  suatu  teks  ke  dalam satuan  kata,  bagaimana  membedakan  karakter- karakter  tertentu  yang  dapat  diperlakukan  sebagai pemisah kata atau bukan.
Sebagai  contoh  karakter whitespace ,  seperti enter,  tabulasi,  spasi  dianggap  sebagai  pemisah kata.  Namun  untuk  karakter  petik  tunggal  (‘),  titik (.),  semikolon  (;),  titk  dua  (:)  atau  lainnya,  dapat memiliki  peran  yang  cukup  banyak  sebagai pemisah kata.
Dalam memperlakukan karakter-karakter dalam  teks  sangat  tergantung  pada  kontek  aplikasi yang  dikembangkan.  Pekerjaan  tokenisasi  ini  akan semakin  sulit  jika  juga  harus  memperhatikan struktur bahasa (grammatikal).

## 3. Filtering
Tahapan filtering adalah  tahap  mengambil kata-kata penting dari hasil token. Bisa menggunakan  algoritma stoplist (membuang  kata kurang  penting)  atau wordlist (menyimpan  kata penting). Stoplist / stopword adalah  kata-kata  yang tidak  deskriptif  yang  dapat  dibuang  dalam pendekatan bag-of-words .  Contohnya  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Contoh stopword s  adalah  “yang”,  “dan”, “di”, “dari” dan seterusnya (TALA, 2003).
Hasil Token
sektor pariwisata menjadi investasi penting bali Hasil Filter sektor pariwisata saat ini menjadi salah satu investasi penting yang ada di bali Gambar 2 . Proses Filtering
Kata-kata  seperti  “dari”,  “yang”,  “di”,  dan “ke”  adalah  beberapa  contoh  kata-kata  yang berfrekuensi  tinggi  dan  dapat  ditemukan  hampir dalam setiap dokumen (disebut sebagai stopword ). Penghilangan stopword ini  dapat  mengurangi ukuran  index  dan  waktu  pemrosesan.  Selain  itu, juga dapat mengurangi level noise .
Namun  terkadang stopping tidak  selalu meningkatkan  nilai  retrieval.  Pembangunan  daftar stopword (disebut stoplist )  yang  kurang  hati-hati
dapat  memperburuk  kinerja  sistem Information Retrieval (IR).  Belum  ada  suatu  kesimpulan  pasti bahwa penggunaan stopping akan selalu meningkatkan  nilai retrieval, karena pada beberapa penelitian,  hasil  yang  didapatkan  cenderung bervariasi.

## 4. Stemming
Pembuatan  indeks  dilakukan  karena  suatu dokumen  tidak  dapat  dikenali  langsung  oleh  suatu sistem  temu  kembali  informasi  atau Information Retrieval System (IRS).  Oleh  karena  itu,  dokumen tersebut  terlebih  dahulu  perlu  dipetakan  ke  dalam suatu  representasi  dengan  menggunakan  teks  yang berada di dalamnya.
Teknik  s temming diperlukan  selain  untuk memperkecil  jumlah  indeks  yang  berbeda  dari suatu dokumen, juga untuk melakukan pengelompokan  kata-kata  lain  yang  memiliki  kata dasar dan arti yang serupa namun  memiliki bentuk atau  form  yang  berbeda  karena  mendapatkan imbuhan yang berbeda.
Hasil Filter
sektor pariwisata jadi investasi penting bali Hasil Stemming sektor pariwisata menjadi investasi penting bali
Gambar 3 . Proses Stemming
Sebagai  contoh  kata  bersama,  kebersamaan, menyamai,  akan  distem  ke root  word -nya  yaitu “sama”.  Namun,  seperti  halnya stopping ,  kinerja stemming juga  bervariasi  dan  sering  tergantung pada domain bahasa yang digunakan.
Proses stemming pada teks berbahasa Indonesia  berbeda  dengan stemming pada  teks berbahasa  Inggris.  Pada  teks  berbahasa  Inggris, proses yang diperlukan hanya proses
menghilangkan  sufiks.  Sedangkan  pada  teks berbahasa  Indonesia  semua  kata  imbuhan  baik  itu sufiks dan prefiks juga dihilangkan.
Proses Klasifikasi Naïve Bayes
Tujuan  dari  proses  klasifikasi  adalah  untuk menentukan  sebuah  kalimat  apakah  termasuk sebagai  anggota  kelas  opini  positif  atau  sebagai anggota  kelas  opini  negatif  yang  ditentukan berdasarkan  nilai  perhitungan  probabilitas  Bayes yang  lebih  besar.  Jika  hasil  probabilitas  Bayes kalimat  tersebut  untuk  kelas  opini  positif  lebih besar  maka  kalimat  tersebut  masuk  kategori  opini positif demikian juga sebaliknya.

## PEMBAHASAN DAN HASIL
Implementasi Pada Platform Web
Untuk  menghasilkan  informasi  popularitas tujuan wisata, hasil sentiment analysis diimplemetasikan  secara web  based yang  dapat dilihat secara publik di alamat http://poi.iniristi.com .  Ada  dua  halaman  utama yang  paling  penting,  yaitu  halaman  informasi peringkat  seperti  terlihat  pada  Gambar  6,  serta informasi  detail  dari  tujuan  wisata  seperti  terlihat pada Gambar 7.
Gambar  6. Peringkat Popularitas Tujuan Wisata
Dari  halaman  seperti  yang  terlihat  pada gambar 6, kemudian dapat dipilih salah satu tempat tujuan  wisata  jika  ingin  melihat  detail  informasi seperti yang terlihat pada Gambar 7.
Gambar  7. Detail Informasi
Adapun  detail  informasi  yang  ditampilkan adalah posisi tujuan  wisata yang terletak pada peta ( map )  serta  informasi  dari  hasil crawling dan sentiment analysis . Berikut ini data yang ditampilkan:
 Current Rank : 2
 Current Rating : 3
 LAT / LONG : -8.687815 / 115.264943
 Forum Comments : 50.604.797
 Visitor on Instagram : 20
 Likes Count : 9.087.300
 Talking Count : 1.647.000
 Were Visited : 117.812.250
 Positive Count : 111
 Negative Count : 339
 Neutral : -399.396

## Metode Pemeringkatan
Metode  pemeringkatan  secara  umum  yang dilakukan  masih  sangat  sederhana,  dimana  tidak ada  pembobotan  dari  masing-masing  komponen penilaian.
a. Skala yang digunakan: 0 – 10
b. Masing-masing  komponen  penilaian  dihitung persentase  nilai  positif  dari  total  data  training yang ada.
c. Rating dihitung berdarkan jumlah seluruh data training dibagi jumlah seluruh persentase  nilai positif.
d. Kemudian dibuat perangkingannya.

## Hasil Pemeringkatan
Berdasarkan hasil crawling data yang dilakukan  terhadap  50  POI,  maka  untuk  sepuluh besar urutan teratas dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Sepuluh Peringkat Tujuan Wisata Terbaik
Rank Place CC IV Facebook LC WH TA 1  Pantai Kuta 104.73  2  57.554  645.206  19.216 2  Pantai Sanur 50.604  20  9.087  117.812  1.647 3  Pantai Lovina 21.33  20 327  10.588 111 4  Tanjung Benoa  5.157  20 701  18.673 250 5 Pantai Legian dan Seminyak 8.147  20 451 8.495 112 6  Pura Tanah Lot  8.401  20 361 1.867 58 7 Pantai Candi Dasa 6.813  20 218 1.845 19 8 Taman Sukasada Ujung 3.881  20 1 97 8 9  Pura Uluwatu 254  20 280  11.209 121 10 Pura Tirta Empul 2.302  20 4 164 2

## Keterangan tabel:
 Data dalam ribu.
 Rank = Peringkat tujuan wisata
 Place = Tempat tujuan wisata (POI)
 CC = Comment Count
 IV = Instagram Visitor
 LC = Like Count
 WH = Where Here Count
 TA = Talking About
Secara keseluruhan, hasil pemeringkatan dapat dilihat pada alamat http://poi.iniristi.com.

## Hasil Analisis Validitas Data
Berdasarkan  data-data  yang  dikumpulkan  dari beberapa  sumber  hasil crawling ,  yaitu  dari Facebook,  Instagram  dan  forum  diskusi,  data konten  yang  dihasilkan  secara  jumlah  dapat  secara langsung  dapat  dilihat  tempat  mana  yang  paling populer, tanpa harus memakai metode yang khusus. Berikut  ini  salah  satu  contoh  yang  didapatkan  dari Facebook:
1. Pantai Kuta :
a. Facebook Likes Count : 57.554.064
b. Were Here Count : 645.206.796 c. Talking About Count : 19.216.440
2. Pantai Sanur :
a. Facebook Likes Count : 9.087.300
b. Were Here Count : 117.812.250
c. Talking About Count
: 1.647.000
Dan seperti  yang telah  dijelaskan sebelumnya, masing  masing  komponen  penilaian  memiliki peranannya masing-masing. Khusus untuk komponen penilaian Were Here Count , dimana data langsung  didapatkan  dari  Facebook  berdasarkan update  status  dari  setiap  orang  yang  kemudian secara  otomatis  sistem  Facebook  menetapkan koordinat latitude dan longitude dari  posisi  orang tersebut pada saat melakukan update statusnya. Jadi secara tidak langsung, bisa diketahui berapa banyak orang yang pernah mengunjungi POI tersebut.
Bagaimanapun,  data  dari  satu  sumber  saja tidak  dapat  langsung  membuat  sebuah  POI menduduki  peringkat  teratas.  Seperti  contoh dibawah ini :
1. Taman Sukasada Ujung :
a. Facebook Likes Count : 1.694
b. Were Here Count : 97.526
c. Talking About Count : 847 d. Comment Count : 3.881.922
2. Pura Uluwatu :
a. Facebook Likes Count : 280.330
b. Were Here Count : 11.209.126
c. Talking About Count : 121.056
d. Comment Count : 254.040
Berdasarkan  contoh  diatas,  jika  menggunakan data  yang  diambil  dari  Facebook  saja,  sudah  jelas bahwa Pura Uluwatu seharusnya berada jauh diatas Taman  Sukasada  Ujung.  Tetapi  dengan  adanya komponen  penilaian Comment  Count maka  hasil perhitungan  akhir  mengalami  perubahan.  Taman Sukasada  Ujung  memiliki Comment  Count yang jauh  lebih  banyak  dibanding  Pura  Uluwatu.  Ini menyatakan  bahwa  banyak  orang  yang  antusias membahas Taman Sukasada Ujung  dibanding Pura Uluwatu.
Algoritma sentiment  analyst yang  digunakan pada penelitian ini, yaitu algoritma yang mengharuskan  penggunanya  untuk  mengumpulkan frase  sebanyak-banyaknya,  sehingga  keakurasian sentiment yang didapat bisa menghasilkan keakuratan  yang  semaksimal  mungkin.  Dari algoritma  yang  digunakan,  berdasarkan  hasil  uji coba  yang  dilakukan  ada  beberapa  data  tingkat keakuratan sentiment yang didapat:
a. 100 Phrase,
Accuracy : 0.65653495440729 (65.65%)
b. 5000 Phrase,
Accuracy : 0.82674772036474 (82.67%)
Dari  data  diatas  dapat  lihat  bahwa  semakin banyak  frase  yang  dimiliki  sebagai core dari algoritma  tersebut,  maka  semakin  akurat sentiment analysis yang disajikan.

## Perbandingan Rating Secara Umum
Berdasarkan  kenyataan  yang  ada,  diketahui bahwa  POI  yang  paling  popular  di  Pulau  Bali merupakan  Pantai  Kuta  Bali.  Banyak  yang
berkunjung  ke  Bali  yang  mengatakan  bahwa "Bukan  ke  Bali  kalau  tidak  berkunjung  ke  Pantai Kuta",  dan  slogan  tersebut  sangat  popular dikalangan para wisatawan.
Sebagai perbandingan, hasil pada penelitian ini dicoba  dibandingkan  dengan  salah  satu  situs web pariwisata  yang  cukup  terkenal  yaitu  Tripadvisor. Pada  Tripadvisor,  Pantai  Kuta  lebih  popular dibanding  Pantai  Sanur.  Sedangkan  pada  hasil penelitian  yang  kami  lakukan,  peringkat  tersebut sering  berganti-ganti.  Hal  ini  bisa  disebabkan karena  masalah  konsistensi  proses crawling data serta  jumlah  data  dan  sumber  data  yang  berbeda. Selain  itu,  perbedaan  metodologi  perhitungan pemeringkatan  yang  digunakan juga  sangat mempengaruhi hasil pemeringkatan.

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  analisis  uji  validitas  data, algoritma  yang  digunakan  sudah  cukup  memiliki akurasi yang baik  dan  dapat diterima sebagai suatu metode perhitungan pemeringkatan.
Khususnya dalam domain pariwisata, komponen-komponen  penilaian  yang  digunakan sudah  dapat  memberikan  penilaian  yang  lebih objektif  yang  dihasilkan  berdasarkan  konten  opini atau  ulasan  dari  media  sosial  maupun  situs pariwisata  lainnya.  Dengan  mengambil  data  uji terhadap 50 point of interest (POI) tujuan wisata di Pulau  Bali,  hasil  ekstraksi  dan  klasifikasi  opini maupun  ulasan  yang  berkitan  dengan  destinasi wisata  di  pulau  Bali  tersebut  menghasilkan peringkat  popularitas  yang  dapat  menjadi  bahan pertimbangan bagi wisatawan sebagai tujuan wisata mereka.
Ada  beberapa  saran  agar  hasil  penelitian  ini dapat lebih baik lagi, yaitu:
1. Penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan dengan menambah beberapa fitur pada aplikasi
yang dibangun agar lebih baik lagi.
2. Perlu  ada  perbaikan  dalam  metodologi pemeringkatan  yang  digunakan,  agar  hasil pemeringkatan  dapat  lebih  akurat  dan  lebih baik lagi.
3. Menambah  metodologi business  intelegent
(BI)  yang  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu pengambilan keputusan bagi yang berkepentingan,  dalam  hal  ini  khususnya pemerintah  sebagai stakeholder destinasi wisata.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  telah  membantu  untuk  menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Gamallo,  Pablo,  &  Fernandez-Lanza.  (2013). TASS:  A  Naive-Bayes  strategy  for  sentiment analysis  on  Spanish  tweets.  In In  Workshop on  Sentiment  Analysis  at SEPLN  (TASS2013) (pp. 126–132). Madrid, Spain.
Larose,  D.  T.  (2005). Discovering  Knowledge  in Data:  An  Introduction  to  Data  Mining. John Willey & Sons, Inc.
Liu,  B.  (2012). Opinion  Mining .  Chicago,  United
States of America.
Pak, Alexander and Paroubek, P. (2010). Twitter as a Corpus for Sentiment Analysis and Opinion Mining. In In LREC-2010 . Valletta, Malta.
Pang,  B.  and  Lee,  L.  (2008). Opinion  mining  and sentiment analysis in Foundations and Trends in Information Retrieval .
Santosa, B. (2007). Data mining teknik pemanfaatan  data  untuk  keperluan  bisnis.
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Sumartini  Saraswati,  N.  W.  (2011). Text  Mining dengan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  dan Support  Vector  Machines  untuk  Sentiment Analysis. Denpasar, Bali, Indonesia.
TALA,  F.  Z.  (2003). A  Study  of  Stemming  Effects
on Information Retrieval in Bahasa
Indonesia . Universiteit van Amsterdam.
Triawati,  C.  (2009). Text  Mining .  Bandung,  Jawa Barat, Indonesia.
Turban,  E.,  &  Liang,  J.  E.  A.  and  T.  P.  (2005). Decision  Support  System  and  Intelligent Systems (7th ed). Pearson Education, Inc.