Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) Vol. 3, No. 2, Desember 2022, hlm. 97- 105

## ANALISIS SENTIMEN OBJEK WISATA DI PROVINSI SULAWESI SELATAN BERDASARKAN ULASAN PENGUNJUNG MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST CLASSIFIER
Aisyah Nurul Izza *1 , Dian Eka Ratnawati 2 , Widhy Hayuhardhika Nugraha Putra 3
1,2,3 Universitas Brawijaya Email: 1 aisyahh432@student.ub.ac.id, 2 dian_ilkom@ub.ac.id, 3 widhy@ub.ac.id
* Penulis Korespondensi
(Naskah masuk: 16 Februari 2022, diterima untuk diterbitkan: 27 April 2022)

## Abstrak
Provinsi Sulawesi Selatan merupakan salah satu gerbang bagi para pengunjung  yang ingin berwisata di kawasan Indonesia Timur. Keindahan pantai dan objek wisata bahari nya dapat mendukung perkembangan sektor pariwisata yang ada di Sulawesi Selatan. Objek wisata yang  ada  memiliki  keunikan  sehingga  menjadi  daya  tarik  bagi  wisatawan  lokal  maupun mancanegara,  salah  satunya  yaitu  wisata  pantai  Tanjung  Bira.  Bagi  wisatawan  lokal  dan mancanegara  mencari  referensi  objek  wisata  melalui  media  sosial  atau platform penyedia perjalanan.  Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  website  TripAdvisor  yang  merupakan website perjalanan wisata yang memungkinkan pengunjung memberikan ulasan terhadap suatu tempat, ulasan dari pengunjung tersebut akan dijadikan sebagai sumber data dalam penelitian ini.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan  informasi  dari  analisis  sentimen melalui ulasan pengunjung objek wisata di Provinsi Sulawesi Selatan. Metode penelitian ini menggunakan algoritme random forest classifier dalam melakukan proses klasifikasi sentimen dengan mengklasifikasikan kedalam 3 kelas yaitu positif, netral, dan negatif. Proses klasifikasi nya  meliputi text  preprocessing ,  pembobotan  kata  menggunakan  metode  TF-IDF  dan klasifikasi menggunakan algoritme random forest . Hasil penelitian melalui pengklasifikasian ulasan pengunjung terhadap objek wisata di Provinsi Sulawesi Selatan sudah cukup baik untuk digunakan  di  dalam  sistem  dengan  nilai accuracy sebesar  82%, precision sebesar  86%  dan recall sebesar 86%.
Kata kunci : random forest, decision tree, tf-idf, klasifikasi, objek wisata

## SENTIMENT ANALYSIS OF TOURIST ATTRACTIONS IN THE PROVINCE OF SOUTH SULAWESI BASED ON VISITOR REVIEWS USING THE RANDOM FOREST CLASSIFICATION METHOD

## Abstract
South  Sulawesi  Province  is  one  of  the  gateways  for  tourists  who  want  to  travel  in Eastern Indonesia. The beauty of the beach and the marine site could support the development of the tourism sector in South Sulawesi. The tourism site are unique so that they become an attraction  for  local  and  foreign  tourists,  one  of  that  is  Tanjung  Bira  beach.  For  local  and international tourists who's looking for vacation spot references through social media or travel provider platforms. In this study, the author uses a platform called TripAdvisor as a source of research data. The purpose of this study was to obtain information from sentiment analysis
98 Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) , Vol. 3, No. 2, September 2022, hlm. 97-105
through visitor reviews of tourist attractions in South Sulawesi Province. This research method uses the Random Forest Classifier algorithm in conducting the sentiment classification process by  classifying it into  3  classes,  which  are  positive,  neutral,  and  negative.  The classification process  includes  text  preprocessing,  word  weighting  using  the  TF-IDF  method  and classification  using  the  random  forest  algorithm.  The  results  of  the  study  through  the classification of visitor reviews of tourist objects in South Sulawesi Province are good enough to be used in a system with accuracy of 82% , precision of 86% and recall of 86%.
Keywords : random forest, decision tree, TF-IDF, classification, tourist attraction

## 1. PENDAHULUAN
Provinsi Sulawesi Selatan merupakan salah satu provinsi yang terletak di timur Indonesia yang terkenal akan keindahan wisata bahari nya diantaranya Pantai Tanjung Bira, Wisata Alam Malino,  Dan  Taman  Nasional  Bantimurung.  Sehingga  Provinsi  Sulawesi  Selatan  dapat dijadikan  sebagai  pilihan  untuk  menghabiskan  liburan  bersama  keluarga.  Melalui  tagline “keSulselmi  (ayo  ke  Sulsel)”  pemerintah  setempat  Mencoba  mengundang  para  wisatawan untuk berkunjung ke Sulawesi Selatan. Tetapi permasalahan yang dihadapi oleh Pemerintah Sulawesi Selatan dalam sektor pariwisatanya diantara yaitu karena terus meningkatnya jumlah wisatawan  dan  objek  wisata  dapat  menyulitkan  pemerintah  setempat  untuk  memantau perkembangan  objek  wisata  terbukti  dari  salah  satu  berita  dari  medcom.id  bahwa  “tempat wisata  di  sulawesi  selatan  belum  didukung  akses  memadai”.  Sehingga  dibutuhkan  ulasan pengunjung  objek  wisata  untuk  pengembangan  dan  pemeliharaan  objek  wisata  yang  ada. Dengan  ulasan  tersebut  kita  dapat  menemukan  sentimen  apa  yang  diberikan  pengunjung terhadap objek wisata yang ada.
Berdasarkan Grafik  Destination  Analysis (2020),  wisatawan  pada  zaman  sekarang  lebih memilih  sumber  dari  internet  untuk  menentukan  tujuan  wisatanya.  Ulasan  dari  internet merupakan hal yang penting karena dapat dijadikan sebagai informasi mengenai suatu tempat. Berbagai cara yang dapat dilakukan untuk penarikan ulasan dari pengunjung di suatu platform salah satu nya adalah dengan menggunakan Analisis Sentimen. Analisis Sentimen merupakan pengolahan data untuk melacak opini masyarakat terhadap suatu jasa, produk atau topik tertentu dari internet. Dengan perkembangan teknologi informasi yang berbanding lurus dengan sektor pariwisata, sudah banyak platform yang dapat digunakan untuk memberikan ulasan suatu objek wisata yang akan peneliti gunakan yaitu website TripAdvisor.
Untuk  melakukan  analisis  sentimen  dibutuhkan  metode,  salah  satunya  adalah random forest. Random forest adalah algoritme pengklasifikasian yang terdiri dari beberapa decision tree yang dimana setiap cabang dibangun menggunakan vektor acak (Sandag, 2020). Random forest bersifat ensemble yaitu  meningkatkan  akurasi  klasifikasi  dengan  menggabungkan beberapa metode klasifikasi. Kelebihan dari metode random forest adalah hasil akurasi yang bagus,  mengatasi noise dan missing value serta  cocok  untuk  mengklasifikasikan data  dalam jumlah yang besar.
Penelitian ini akan dimulai dengan memberikan label sentimen positif, netral dan negatif secara manual  dengan  bantuan  para ahli ,  text  preprocessing yang  meliputi case folding dan tokenizing,  filtering,  stemming, kemudian  dilanjutkan  dengan  tahapan  pembobotan  kata menggunakan  TF-IDF  dan  yang  terakhir  adalah  evaluasi  algoritme  menggunakan  metode pengujian Confusion Matrix dengan mempertimbangkan nilai precision, recall, f1-score dan accuracy yang dihasilkan. Melalui penelitian ini diharapkan  mempermudah Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Sulawesi Selatan untuk memantau perkembangan objek wisata di Sulawesi selatan dan dengan ada nya tanggapan dan ulasan dari pengunjung maka pemerintah setempat
dapat mengetahui langkah apa yang harus dilakukan dalam pengembangan objek wisata yang ada ke depannya.
Terdapat beberapa kajian penelitian terdahulu yang di anggap relevan pada penelitian ini yaitu penelitian oleh Baskoro (2021) telah menganalisis sentimen terhadap pelanggan hotel di Purwokerto dengan menggunakan metode random forest memiliki tingkat akurasi cukup tinggi sebesar  87,23%  .  Penelitian  dari  Fitri  (2020)  menunjukkan  performa  pengujian  dengan menggunakan  model  algoritme random  forest memiliki  akurasi  yang  sangat  tinggi  sebesar 97,16% dibanding dengan beberapa model klasifikasi seperti naïve bayes sebesar 94,16%  dan support vector machine (SVM) sebesar 96,01%. Febrianti (2020) telah menganalisis sentimen terhadap  data  ulasan  pengunjung  objek  wisata  Lawang  Sewu  kota  Semarang  pada  situs TripAdvisor  memiliki  akurasi  algoritme random  forest sebesar  87,8%  untuk  ulasan  Bahasa Inggris dan 80,0% untuk Bahasa Indonesia. Penelitian selanjutnya berasal dari  Fauzi (2018) dengan  judul  analisis  sentimen  dalam  Bahasa  Indonesia  dengan  pendekatan random  forest menunjukkan  hasil  akurasi  sebebar  83,02%.  Penelitian  Setiowati  &  Helen  (2018)  yaitu klasifikasi  analisis  sentimen  mengenai  hotel  di  Yogyakarta  menggunakan  berbagai  metode salah satunya adalah random forest yang menghasilkan akurasi sebesar 84,6%. Berdasarkan penelitian-penelitian  sebelumnya  algoritme random  forest tergolong  menghasilkan  tingkat akurasi yang baik.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan algoritme random forest dalam melakukan proses klasifikasi sentimen terhadap objek wisata di Provinsi Sulawesi Selatan. Terdapat 8 tahapan metodologi penelitian  yaitu  dimulai  dari  studi  literatur,  pengumpulan  data,  pelabelan  data, text preprocessing , pembobotan kata atau term weighting , klasifikasi random forest , analisis dan pengujian hasil klasifikasi, serta penarikan kesimpulan dan saran. Berikut diagram alur dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1. Studi Literatur
Studi literatur adalah kegiatan mengkaji penelitian yang telah dilakukan sebelumnya dan teori-teori  yang  sesuai  dalam  proses  penyelesaian  masalah  penelitian.  Proses  pengkajian penelitian nya dimulai dari mengumpulkan referensi dari buku dan jurnal yang serupa dengan teori  maupun  penelitian  yang  akan  dilakukan.  Teori  tersebut  meliputi  analisis  sentimen terhadap objek wisata, data mining , text mining, text preprocessing, pembobotan kata dengan TF-IDF , klasifikasi dengan metode random forest, serta pengujian dengan metode Confusion Matrix dan validasi data menggunakan K-fold cross validation .

## 2.2. Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan berupa ulasan pengunjung dengan Bahasa Indonesia terhadap objek wisata di Sulawesi Selatan melalui platform TripAdvisor. Teknik yang digunakan dalam pengumpulan data yaitu teknik Web Scraping dengan tools Webscraper.io . Data yang berhasil dikumpulkan  secara  keseluruhan  yaitu  sebanyak  1055  dengan  Atribut  data  yang  diambil meliputi Nama pengunjung dan teks ulasan.

## 2.3. Pelabelan Data
Proses pelabelan data dilakukan secara manual oleh para ahli yang berjumlah 3 orang ahli  yang  memiliki  latar  belakang  pendidikan  Bahasa  Indonesia.  Pelabelan  dengan  jumlah ganjil bertujuan untuk menghindari pendapat subjektif pada proses pelabelan. Teknik proses pelabelan seperti pada Tabel 1 yaitu memberikan label positif = 1, netral = 0 atau negatif = -1 melalui diskusi oleh para ahli yang bersangkutan.
Tabel 1. Pelabelan Data Manual
Ulasan Ahli 1 Ahli 2 Ahli 3  Hasil Mudah untuk mengakses, tempat yang bagus untuk kunjung   dengan teman dan keluarga. 1 0 1 1

## 2.4. Text Preprocessing
Preprocessing adalah tahapan dimana data akan dibersihkan menggunakan beberapa tahap seperti case folding yaitu tahapan untuk mengubah seluruh huruf menjadi lowercase , tokenizing yaitu tahapan untuk memisahkan sebuah kalimat menjadi setiap kata yang ada di dalam kalimat, Stopword removal yaitu tahapan untuk menghilangkan kata yang tidak penting yang berada di dalam dokumen, dan stemming yaitu tahapan menghilangkan kata imbuhan dan mengubah kata jadi  kata  dasar  (Khairunnisa  et  al.,  2021).  Pada  Tabel  2  dapat  dilihat  data  hasil  dari text preprocessing.
Tabel 2. Hasil proses text preprocessing Sebelum proses text preprocessing Sesudah text preprocessing Mudah untuk mengakses, tempat yang bagus untuk kunjung   dengan teman dan keluarga. ['mudah', 'akses', 'bagus', 'kunjung', 'teman', 'keluarga']

## 2.5. Pembobotan Kata (Term Weighting)
Metode TF-IDF merupakan proses untuk memberikan bobot kata (term) terhadap dokumen (Nurjannah  &  Fitri  Astuti,  2013).  Memberikan  pembobotan  dilakukan  dengan  menghitung frekuensi kemunculan kata di dalam sebuah dokumen tersebut. Semakin besar munculnya suatu kata  dalam  dokumen  Akan  menunjukkan  semakin  umum  kata  tersebut  sehingga  bobot hubungan  antara  kata  dan  sebuah  dokumen  akan  tinggi  apabila  frekuensi  kata  yang mengandung kata yang sama. Menurut (Yunus, 2020) menjelaskan, pembobotan ini nantinya Akan digunakan untuk algoritme klasifikasi dokumen.
1. Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) adalah bobot term terhadap dokumen. TF-IDF dirumuskan sebagai berikut.
2. Term  Frequency  (TF) adalah  jumlah  kemunculan  term  dalam  dokumen.  Pada Term Frequency (TF) , terdapat beberapa jenis formula yang dapat digunakan.
Rumus untuk TF-IDF dapat dilihat pada persamaan 1 dan persamaan 2 berikut.
𝑡𝑓 = 0,5 + 0,5 𝑥 𝑡𝑓 max (𝑡𝑓) (1)
𝑖𝑑𝑓 𝑡 = log 𝐷 𝑑𝑓 𝑡 (2)

## 2.6. Random Forest Classifier
Random Forest adalah salah satu metode klasifikasi yang berkerja dengan cara membangun banyak pohon klasifikasi (Sandag, 2020). Metode ini dapat membangun simpul anak untuk di setiap node dan  dilakukan  pemilihan  secara  acak  untuk  memilah  setiap  simpul  sehingga menghasilkan nilai akurasi relatif tinggi Menurut (Fitri, 2020).
Algoritme ini terdiri dari beberapa node yaitu root node, internal node, dan leaf node. Root node biasa disebut juga sebagai akar dari pembentukan tree, internal node biasa disebut juga node percabangan  dan leaf  node adalah node terakhir  yang  terbentuk.  Perhitungan random forest kurang lebih sama dengan perhitungan untuk decision tree dimulai dengan menghitung tingkat ketidakmurnian atribut dapat menggunakan entropy atau gini impurity . Untuk penelitian ini  menggunakan gini  impurity untuk  menghitung  ketidakmurnian  atribut.  Rumus  untuk menghitung gini impurity dapat dilihat pada persamaan 3, sedangkan rumus untuk information gain dapat dilihat pada persamaan 4.
𝐺 = 1 −  ∑ 𝑃 𝑖 2 𝑛 𝑖 (3)
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 = 𝐺𝑖𝑛𝑖 𝐼𝑚𝑝𝑢𝑟𝑖𝑡𝑦 − 𝐺𝑖𝑛𝑖 𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 (4)

## 2.7. Confusion Matrix
Confusion matrix adalah metode pengujian yang digunakan untuk menghitung akurasi suatu algoritme data mining (Sandag, 2020). Evaluasi confusion matrix ialah memprediksi true atau false dari objek untuk memberikan nilai akurasi nya. Precision adalah tingkat ketepatan untuk prediksi  benar  positif  terhadap  keseluruhan  data  hasil  prediksi  positif. Recall adalah  tingkat ketepatan ratio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif. Confusion matrix menguji dengan memberikan akurasi terhadap precision, recall, f1-score dan accuracy dengan mempertimbangkan True Positive, True Negative, False Positive , dan False Negative .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini terdapat 3 parameter pengujian yang akan diuji yaitu: pengujian jumlah tree , pengujian  kedalaman tree ,  pengujian  jumlah  data,  dan  pengujian  algoritme random  forest menggunakan k-fold  cross  validation .  Pengujian  ini  menggunakan  metode confusion  matrix yang akan memberikan keluaran nilai accuracy, precision, recall dan f1-score .

## 3.1. Pegujian Jumlah Tree
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh jumlah tree dengan performa terbaik dan  bagaimana  pengaruh  perubahan  jumlah tree terhadap  akurasi.  Pengujian  menggunakan proporsi data sebanyak 90% data latih dan 10% data uji, jumlah tree yang diujikan sebesar 100, 200, dan 300, menggunakan kedalaman tree sebesar 50. Data yang digunakan sebelumnya telah melewati  proses  text  preprocessing.  Tabel  3  dan  Gambar  2  memperlihatkan  hasil  pengaruh jumlah tree terhadap akurasi akhir.
102 Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) , Vol. 3, No. 2, September 2022, hlm. 97-105
Tabel 3. Hasil Pengujian Jumlah Tree Jumlah Tree Jumlah Kedalaman Tree Precision Recall F1-Score  Accuracy 100 50 0.80 0.81 0.81 0.82 200 50 0.88 0.83 0.84 0.84 300 50 0.90 0.84 0.85 0.85
Gambar 2. Pengujian Jumlah Tree
Pada Gambar 2 dapat dilihat bahwa rata-rata akurasi tertinggi pada pengujian terdapat pada  jumlah tree sebesar  300  dengan  rata-rata  akurasi  sebesar  85%.  Dari  analisis  ini  dapat disimpulkan  bahwa  jumlah tree berpengaruh  terhadap  akurasi  karena  semakin  banyak tree terbentuk  maka  semakin  tinggi  nilai  akurasi  dan  semakin  terperinci tree dalam mengklasifikasikan suatu dataset.

## 3.2. Pengujian Jumlah Kedalaman Tree
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  jumlah  kedalaman tree dengan performa terbaik dan bagaimana pengaruh perubahan jumlah kedalaman tree terhadap akurasi. Pengujian menggunakan jumlah kedalaman tree yang dipilih secara acak sebesar 30, 40, dan 50 dengan jumlah tree sebesar 300 kemudian menggunakan data latih sebanyak 90% dan data uji 10%. Data yang digunakan sebelumnya telah melewati proses text preprocessing. Tabel 4 dan Gambar 3 akan memperlihatkan hasil pengaruh kedalaman tree terhadap akurasi akhir. Pada Gambar 3 dapat dilihat bahwa rata-rata akurasi tertinggi pada pengujian terdapat pada jumlah  kedalaman tree sebesar  50  dengan  rata-rata  akurasi  sebesar  86%  hal  ini  disebabkan karena  semakin  banyak  kedalam tree dalam  pengklasifikasian  maka  semakin  banyak  proses splitting data . Splitting data merupakan proses yang dilakukan untuk mendapatkan aturan baru berisikan informasi mengenai data yang digunakan.
Tabel 4. Hasil Pengujian Kedalaman Tree Jumlah Tree  Kedalaman Tree Precision  Recall  F1-Score Accuracy 300 30 0.87 0.80 0.82 0.83 300 40 0.87 0.83 0.85 0.85 300 50 0.88 0.84 0.86 0.86
0,85 0,8 0,81 0,82 0,88 0,83 0,84 0,84 0,9 0,84 0,85 0,85 0,75 0,8 0,85 0,9 0,95 Precision Recall F1 Score Accuracy Pengujian Jumlah Tree Tree 100 Tree 200
Tree 300
Gambar 3. Pengujian Kedalaman Tree

## 3.3. Pengujian Jumlah Data
Pengujian jumlah data bertujuan untuk mengetahui hubungan jumlah data  positif, netral, dan  negatif  dengan  hasil  akurasi.  Pada  proses  pengujian  dilakukan  3  kali  yaitu  jumlah  data sebanyak  400,  500,  dan  550.  Data  yang  digunakan  sebelumnya  telah  melewati  proses text preprocessing . Pengujian yang akan dijalankan sebanyak 5 kali kemudian hasil pengujian akan diambil rata-ratanya untuk hasil akhir akurasi. Tabel 5 dan Gambar 4 akan memperlihatkan hasil pengaruh jumlah data terhadap akurasi akhir.
Tabel 5. Hasil Pengujian Jumlah Data Jumlah Data Jumlah Tree Kedalaman Tree Precision  Recall  F1-Score  Accuracy 400 300 50 0.83 0.76 0.76 0.79 500 300 50 0.89 0.85 0.87 0.86 550 300 50 0.88 0.87 0.87 0.87

## Gambar 4. Pengujian Jumlah Data
Pada Gambar 4 dapat dilihat bahwa rata-rata akurasi tertinggi pada pengujian terdapat pada jumlah data sebesar 550 dengan rata-rata akurasi sebesar 87%. Hal ini disebabkan jumlah data yang digunakan harus sesuai dengan kebutuhan.

## 3.4. Pengujian Algoritme Random Forest
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  performa  algoritme random  forest untuk klasifikasi dan hasil akurasi algoritme. Pada proses pengujian menggunakan cross validation yang  dilakukan  dengan  menggabungkan  parameter  terbaik  yang  telah  diuji  sebelumnya.
0,87 0,8 0,82 0,83 0,87 0,83 0,85 0,85 0,88 0,84 0,86 0,86 0,75 0,8 0,85 0,9 Precision Recall F1 Score Accuracy Pengujian Kedalaman Tree kedalaman 30 kedalaman 40 kedalaman 50 0,83 0,76 0,76 0,79 0,89 0,85 0,87 0,86 0,88 0,87 0,87 0,87 0,65 0,7 0,75 0,8 0,85 0,9 Precision Recall F1 Score Accuracy Pengujian Jumlah Data data 400 data 500 data 550
104 Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) , Vol. 3, No. 2, September 2022, hlm. 97-105
Pengujian yang akan dijalankan sebanyak 5 fold kemudian hasil pengujian akan diambil rata- ratanya untuk hasil akhir akurasi. Tabel 6 dan Gambar 5 akan memperlihatkan hasil akurasi algoritme random forest dengan beberapa parameter pengujian sebelumnya.
Tabel 6. Hasil Pengujian Algoritme Random Forest K-Fold ke- Precision Recall F1-Score Accuracy 1 0.92 0.91 0.91 0.83 2 0.85 0.86 0.85 0.83 3 0.92 0.92 0.92 0.81 4 0.86 0.86 0.86 0.82 5 0.91 0.91 0.91 0.83 Total Pengujian 0.89 0.89 0.89 0.82
Gambar 5. Pengujian Algoritme Random Forest
Berdasarkan Gambar 5 dapat dilihat hasil pengujian dari K -fold cross validation bahwa algoritme random forest memiliki tingkat akurasi yang cukup baik. Hal ini disebabkan data latih yang  diambol  secara random dari  data  original.  Selain itu, random forest dapat  membentuk jumlah tree sesuai dengan kebutuhan.

## 4. KESIMPULAN
Metode random forest dapat diimplementasikan pada proses analisis sentimen objek wisata di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  menggunakan  data  dari  ulasan-ulasan  yang  diberikan  oleh pengunjung  pada  website  TripAdvisor.  Data  yang  digunakan  harus  dilabeli  dengan  kelas sentimen positif, netral atau negatif. Proses awal klasifikasi sentimen pada penelitian ini yaitu memberikan pelabelan data terhadap ulasan pengunjung, pelabelan ini meliputi positif, netral dan  negatif.  Setelah  pelabelan,  selanjutnya  adalah  proses text  preprocessing yang  meliputi tahapan case  folding,  tokenizing,  Stopword  Removal, dan stemming .  Setelah  proses text preprocessing selanjutnya  adalah  pembobotan  kata  menggunakan  metode TF-IDF dan dilanjutkan untuk pengujian algoritme random forest menggunakan k-fold cross validation. Dari hasil pengujian yang dilakukan di dalam penelitian dapat menunjukkan beberapa hal sebagai berikut:
a. Dari  analisis ini  dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah tree berpengaruh  terhadap akurasi karena  semakin  banyak tree yang  terbentuk  maka  semakin  tinggi  nilai  akurasi  dan semakin terperinci tree dalam mengklasifikasikan suatu dataset.
b. Semakin banyak kedalam tree dalam pengklasifikasian maka semakin banyak proses splitting  data . Splitting  data merupakan  proses  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan aturan baru berisikan informasi mengenai data yang digunakan. Jadi semakin banyak informasi yang digunakan maka semakin baik hasil yang didapatkan.
0,89 0,89 0,89 0,82 PRECISION RECALL F1-MEASURE CROSS VALIDATION Hasil Pengujian Algoritma Hasil Pengujian Algoritma
c. Semakin  banyak  data  yang  digunakan  maka  akurasi  yang  didapatkan  juga  semakin tinggi  tetapi  tergantung  dengan  jumlah  data  yang  digunakan  harus  sesuai  dengan kebutuhan
d. Penerapan  metode  klasifikasi random  forest dalam  mengklasifikasikan  data  ulasan pengunjung  mengenai  objek  wisata  yang  ada  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan menghasilkan accuracy sebesar  82%,  nilai precision sebesar  86%,  dan  nilai recall sebesar  86%.  Dari  nilai  akurasi  yang  didapatkan  menunjukkan  bahwa  performa algoritme random forest dalam klasifikasi ulasan pengunjung terhadap objek wisata di Provinsi Sulawesi Selatan sudah cukup baik untuk digunakan di dalam sistem.
Dalam menyempurnakan penelitian ini selanjutnya disarankan untuk Membandingkan dengan algoritme  klasifikasi  yang  lain  untuk  menemukan  algoritme  klasifikasi  yang  terbaik  dan menambahkan data ulasan menggunakan bahasa inggris atau bahasa asing yang lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
BASKORO.,  dkk.  2021. Analisis  Sentimen  Pelanggan  Hotel  di  Purwokerto  Menggunakan Metode  Random  Forest  dan  TF-IDF  (Studi  Kasus:  Ulasan  Pelanggan  Pada  Situs TRIPADVISOR) . 8106 , 21–29. https://doi.org/10.20895/INISTA.V3
FAUZI, M. A. 2018. Random forest approach fo sentiment analysis in Indonesian language. Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and  Computer  Science , 12 (1),  46–50.
https://doi.org/10.11591/ijeecs.v12.i1.pp46-50 FEBRIANTI, A. V. 2020. Analisis Sentimen Data Ulasan Pengunjung Objek Wisata Lawang Sewu Kota Semarang Pada Situs Tripadvisor . http://lib.unnes.ac.id/41832/1/4112317002.pdf
FITRI,  E.  2020.  Analisis  Sentimen  Terhadap  Aplikasi  Ruangguru  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Support Vector Machine. Jurnal Transformatika , 18 (1), 71. https://doi.org/10.26623/transformatika.v18i1.2317
KHAIRUNNISA,  S.,  ADIWIJAYA,  A.,  &  FARABY,  S.  AL.  (2021).  Pengaruh  Text Preprocessing  terhadap  Analisis  Sentimen  Komentar  Masyarakat  pada  Media  Sosial Twitter (Studi Kasus Pandemi COVID-19). Jurnal Media Informatika Budidarma , 5 (2), 406. https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2835
NURJANNAH, M., & FITRI ASTUTI, I. 2013. Penerapan Algoritma Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) Untuk Text Mining Mahasiswa S1 Program Studi Ilmu Komputer FMIPA Universitas Mulawarman Dosen Program Studi Ilmu Komputer FMIPA Universitas Mulawarman. Jurnal Informatika Mulawarman , 8 (3), 110–113.
SANDAG, G. A. 2020. Prediksi Rating Aplikasi App Store Menggunakan Algoritma Random Forest. CogITo  Smart  Journal , 6 (2),  167.  https://doi.org/10.31154/cogito.v6i2.270.167- 178
SETIOWATI,  Y.,  &  HELEN,  A.  2018.  Klasifikasi  Analisis  Sentimen  Mengenai  Hotel  Di Yogyakarta. SCAN  -  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi , 13 (1). https://doi.org/10.33005/scan.v13i1.1052
HERDHIANTO, A., dkk. 2020. Sentiment Analysis Menggunakan Naïve Bayes Classifier ( Nbc ) Pada Tweet Tentang Zakat Sentiment Analysis Menggunakan Naïve Bayes Classifier ( Nbc ) Pada Tweet Tentang .
ROZI,  I.,  PRAMONO,  S.,  &  DAHLAN,  E.  2012.  Implementasi  Opinion  Mining  (Analisis Sentimen) Untuk Ekstraksi Data Opini Publik Pada Perguruan Tinggi. Jurnal EECCIS , 6 (1), 37–43.