## IMPLEMENTASI TEXT MINING UNTUK ANALISIS PREFERENSI MASYARAKAT TERHADAP TEMPAT WISATA DI INDONESIA
Yohanes Hans Kristian1) , Kestrilia Rega Prilianti2) , Paulus Lucky Tirma
Irawan3)
1,2,3 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Ma Chung Jl. Villa Puncak Tidar N-01, Tidar, Malang E-mail : 1 311510027@student.machung.ac.id, 2 kestrilia.rega@machung.ac.id,
3 paulus.lucky@machung.ac.id

## ABSTRAK
Pariwisata merupakan salah satu sektor unggulan Indonesia yang perlu dijaga dan dikembangkan untuk  meningkatkan  daya  tariknya.  Untuk  itu  diperlukan  informasi  preferensi  masyarakat  terkait suatu  tempat  wisata  tertentu  yang  bisa  didapat  salah  satunya  dari  media  sosial  Twitter menggunakan text  mining .  Pada  penelitian  ini  telah  dibuat  aplikasi  untuk  melakukan  analisis preferensi  masyarakat  terhadap  tempat  wisata  di  Indonesia  dengan  menerapkan text  mining menggunakan analisis sentimen dan analisis faktor dengan studi kasus candi Borobudur dan candi Prambanan.  Algoritma Naive  Bayes  Classifier (NBC)  digunakan  pada  analisis  sentimen,  dan metode Principal Component Analysis (PCA) digunakan pada analisis faktor. Dari penelitian yang sudah  dilakukan  didapatkan  hasil  akurasi  klasifikai  sebesar  100%  untuk  topik  candi  Borobudur, 80.59% untuk topik candi Prambanan, dan 90.48% untuk akurasi rata-rata menggunakan algoritma NBC.  Metode  PCA  menghasilkan  10  faktor  positif  dan  7  faktor  negatif  untuk  topik  candi Borobudur,  sedangkan  untuk  topik  candi  Prambanan  didapatkan  8  faktor  positif  dan  3  faktor negatif.  Seluruh  faktor  yang  terbentuk  telah  divalidasi  dan  diinterpretasikan  oleh  pakar.  Dapat disimpulkan  jika  aplikasi  yang  dibuat  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  informasi  preferensi masyarakat terhadap tempat wisata di Indonesia.
Kata Kunci : analisis faktor, analisis sentimen, NBC, PCA, text mining .

## ABSTRACT
Tourism  is  one  of  Indonesia's  leading  sectors  that  needs  to  be  maintained  and  developed  to increase its attractiveness. For this reason, public preference information regarding a particular tourist spot that can be obtained is one of them from Twitter social media using text mining. In this study  an  application  has  been  made  to  analyze  people's  preferences  for  tourist  attractions  in Indonesia by applying text mining using sentiment analysis and factor analysis with a case study of Borobudur temple and Prambanan temple. The Naive Bayes Classifier (NBC) algorithm is used in sentiment  analysis,  and  the  Principal  Component  Analysis  (PCA)  method  is  used  in  factor analysis.  From  the  research  that  has  been  done,  the  results  of  classification  are  100%  for  the topics  of  Borobudur  temple,  80.59%  for  the  topic  of  Prambanan  temple,  and  90.48%  for  the average accuracy using the NBC algorithm. The PCA method produced 10 positive factors and 7 negative factors for the topic of Borobudur temple, while for the topic of Prambanan temple there were  8  positive  factors  and  3  negative  factors.  All  factors  formed  have  been  validated  and interpreted  by  experts.  It  can  be  concluded  if  the  application  made  can  be  used  to  find  out information on people's preferences for tourist attractions in Indonesia.
Keywords : faktor analysis, NBC, PCA, sentiment analysis, text mining.

## PENDAHULUAN
Pariwisata merupakan salah satu sektor  unggulan  Indonesia.  Kekuatan pariwisata  Indonesia  menempati  urutan ke-9  dari  10  besar  duni,  dan  menjadi yang  terbaik  di  Asia  Tenggara.  Selain itu, Indonesia juga tercatat sebagai salah satu dari 20 negara dengan pertumbuhan sektor  pariwisata  tercepat  .  Menurut Arief  Yahya,  dalam  beberapa  tahun  ke depan, sebagian ekonomi Indonesia akan didukung oleh  sektor pariwisata.  Hal ini menunjukkan bahwa sektor pariwisata di Indonesia  memegang  peranan  yang cukup  penting,  salah  satunya  adalah penerimaan  devisa  negara.  Penerimaan devisa  negara  pada  tahun  2017  dari sektor  pariwisata  adalah sebesar US$ 15 miliar. Oleh karena itu, sektor pariwisata Indonesia perlu dijaga dan
dikembangkan,  salah  satunya  dengan meningkatkan  daya  tarik  wisatawan. Informasi  terkait  preferensi  masyarakat terhadap tempat wisata dibutuhkan untuk meningkatkan daya tarik tempat wisata.
Masalah  yang  dihadapi  saat  ini adalah  banyaknya  data terkait preferensi masyarakat  terhadap  tempat  wisata terutama di media sosial, sehingga untuk mengolahnya secara
manual  membutuhkan  waktu,  tenaga, bahkan uang yang tidak sedikit.
Solusi  dari  masalah  tersebut adalah  menerapkan text  mining untuk
mengolah data terkait preferensi masyarakat  terhadap  tempat  wisata  di Indonesia dengan sumber data yang bisa diperoleh  dari  media  sosial  Twitter menggunakan  Twitter  API.  Data  yang diperoleh  kemudian  dilakukan  analisis sentimen  menggunakan  algoritma Naive Bayes Classifier (NBC), dan dilanjutkan dengan  analisis  faktor  menggunakan metode Principal  Component  Analysis (PCA).
Pada penelitian sebelumnya (2018)  telah  dilakukan  penerapan text
mining menggunakan  sumber  data  dari Google  Maps  [1]  dan  TripAdvisor  [2] sampai  pada  tahap  analisis  sentimen menggunakan  algoritma  NBC.  Dalam penelitian
ini akan dilakukan
implementasi text  mining sampai  pada tahap analisis faktor.
Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan aplikasi sistem analisis preferensi  masyarakat  terhadap  tempat wisata  yang  ada  di  Indonesia  dengan mengimplementasikan text mining berdasarkan data dari Twitter menggunakan algoritma NBC dan metode PCA untuk mendapatkan informasi terkait tempat wisata tertentu.
Adapun  batasan  masalah  dalam penelitian  ini  adalah  menggunakan  data dari  Twitter  berupa tweets pengguna Twitter  dalam  bahasa  Indonesia  dengan studi  kasus  candi  Borobudur  dan  candi prambanan  yang  dianalisis  menggunakan Python  dan  menggunakan  web  untuk menampilkan hasil analisis.

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  dalam  6 tahapan  utama  yaitu,  analisis  masalah, pengumpulan data, desain sistem, pengembangan  sistem,  pengujian,  dan simpulan  analisis  faktor.  Berikut  adalah penjelasan untuk masing-masing tahap.
1. Analisis masalah
Pada  tahapan  ini  ditemukan  bahwa aliran informasi di media sosial cepat dan banyak disebabkan oleh banyaknya pengguna  media  sosial di  Indonesia  yaitu 49%  dari  total  penduduk  Indonesia. Aliran  informasi  yang  cepat  dan  banyak ini  akan  menyulitkan  jika  diolah  secara manual,  oleh  karena  itu  diterapkan text mining yang  dilanjutkan  dengan  analisis sentimen dan analisis faktor.
2. Pengumpulan data
Data  yang  dikumpulkan  diperoleh dari  media  sosial  Twitter  menggunakan Twitter  API.  Dari  data  yang  terkumpul, dilakukan  klasifikasi  secara  manual  ke dalam  kelas  sentimen  positif  dan  kelas sentimen  negatif,  dan  dilanjutkan  dengan pembagian  yaitu  sebesar  80%  untuk  data latih  dan  20%  untuk  data  uji.  Data  latih digunakan pada analisis sentimen menggunakan  algoritma  NBC  untuk melakukan klasifikasi sentimen.
3. Desain sistem Sistem yang dibuat pada penelitian ini menggunakan Python untuk melakukan text mining , analisis sentimen, dan  analisis  faktor.  Antarmuka  pengguna dibuat menggunakan web dengan bantuan framework flask.
Text mining terdiri dari dua tahap yaitu  pra-pemrosesan  teks  dan  seleksi fitur. Tahap pra-pemrosesan teks berfungsi  untuk  mengolah  data tweet mentah  yang  belum  terstruktur  menjadi data tweet yang  telah  terstruktur  dengan cara  merubah semua  huruf  menjadi  huruf kecil,  menghapus  link  dan  mention,  dan menghapus  karakter  selain  huruf  (case folding), memisah kalimat menjadi masing-masing          kata        penyusunnya (tokenizing), menghapus kata-kata yang    tidak    penting    berdasarkan  data stopword (filtering), dan mengubah setiap kata menjadi bentuk kata dasar (stemming).  Hasil  dari  pra-pemrosesan teks  berupa  Document  Term  Matrix (DTM), yaitu matriks yang
menggambarkan  frekuensi  untuk  masing- masing kata dengan banyaknya baris yang menunjukkan jumlah data, dan banyaknya kolom  yang  menunjukkan  jumlah  variasi kata.  Contoh  DTM  dapat  dilihat  pada tabel 1.
Tabel 1. DTM
Tweet Kata 1 Kata 2 Kata … Kata M Tweet 1 1 0 … 3 Tweet 2 0 0 … 0 Tweet … … … … … Tweet N 2 1 … 0
Setelah terbentuk DTM dari hasil pra-  pemrosesan  teks,  dilanjutkan  dengan seleksi fitur, yaitu penghapusan kata yang memiliki frekuensi kurang dari batas yang ditentukan, yaitu 1. Hasil dari seleksi fitur berupa  tabel  frekuensi  seperti  pada  tabel 2.
Tabel 2. Tabel frekuensi Kata Frekuensi Kata 1 3 Kata ... ... Kata M 3 Pada  bagian  analisi  sentimen, digunakan algoritma NBC untuk mengklasifikasikan tweet ke dalam sentimen positif maupun sentimen negatif. Untuk dapat melakukan klasifikasi algoritma NBCmemerlukan data latih yang didapat dari tabel frekuensi dan dihitung  nilai  ln  probabilitas  masing- masing kata dengan rumus pada persamaan (1).
    w w k f f C w p ) 1 ( 1 ln ) | ( ln (1)
Dimana : Ck : kelas positif atau negatif
W : kata
F : frekuensi kemunculan kata
fw : frekuensi kata pada data latih Selanjutnya dilakukan klasifikasi dengan cara menghitung nilai ln probabilitas  positif  maupun  negatif  dari suatu tweet untuk  menentukan  kelas sentimennya  menggunakan  rumus  pada persamaan (2).
       y x w w x y k f f f P t C p ) 1 ( 1 ln * ln ) | ( ln
(2)
Dimana :
𝐶𝑘 : kelas positif atau negatif 𝑡 : tweet 𝑤 : kata pada data latih 𝑦 : kata pada data uji yang terdapat pada data latih 𝑥 : kata pada data uji yang tidak terdapat pada data latih ln 𝑃𝑦 :  Ln  probabilitas  dari  kata  yang terdapat pada data latih
Pada  bagian  analisis  faktor, digunakan metode PCA untuk mengelompokkan kata-kata yang memiliki  korelasi  tinggi  ke  dalam  satu faktor.  Jumlah  faktor  ditentukan  oleh
pengguna sampai didapatkan hasil pengelompokkan yang sesuai.
4. Pengembangan sistem
Pada  tahapan  ini,  dikembangkan sistem yang terdiri dari analisis sentimen dan  analisis  faktor.  Pada  bagian  analisis sentimen,  pengguna  dapat  mengambil data tweet dari  Twitter  melalui  Twitter API  dengan  memasukkan  pilihan  nama tempat  wisata  beserta  jumlah  data  yang ingin  diambil.  Setelah  itu  sistem  akan mengambil  data  sesuai  dengan  masukan pengguna,  melakukan  pra-  pemrosesan teks, dan mengklasifikasikan ke dalam sentimen positif dan negatif. Hasil klasifikasi  akan  ditampilkan  kepada pengguna.  Diagram  analisis  sentimen dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Diagram analisis sentiment
Pada  bagian  analisis  faktor, pengguna  perlu  memilih  objek  tempat wisata  yaitu  candi  Borobudur  atau Prambanan,  dan  memasukkan  jumlah faktor untuk masing-masing kelas sentimen. Setelah jumlah faktor ditentukan  oleh  pengguna,  sistem  akan melakukan analisis faktor dan menampilkan hasilnya. Jika hasil
pengelompokan  faktor  masih  belum sesuai, pengguna perlu mengulang proses dengan menentukan jumlah faktor sampai mendapatkan hasil analisis faktor berupa  pengelompokan  faktor  yang sesuai.  Langkah  selanjutnya  adalah validasi yang dilakukan oleh pakar untuk melakukan  interpretasi  faktor  yang  telah terbentuk.  Diagram  analisis  faktor  dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Diagram analisis factor

## 5. Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  menguji algoritma  berupa  akurasi  dari  algoritma NBC  dengan  rumus  seperti  pada persamaan (3).
100   n x A (3)
Dimana : A :  akurasi
x :  jumlah tweet yang  diklasifikasi dengan benar n : total data uji Selain itu juga dilakukan pengujian rata-rata waktu komputasi dari masing-masing  proses  yang  terdapat pada sistem dengan rumus pada persamaan (4).
n t X  (4)
Dimana :
X : rata-rata
t : total waktu
n : jumlah percobaan
6. Simpulan analisis faktor
Simpulan analisis faktor didapat dari hasil  perhitungan  menggunakan  metode PCA berupa faktor-faktor yang kemudian dilakukan  validasi  dan  interpretasi  oleh pakar.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun beberapa penelitian terdahulu  yang  serupa  dengan  penelitian ini  adalah  sebagai  berikut.  Pemanfaatan analisis  sentimen  untuk  pemeringkatan popularitas  tujuan  wisata  berdasarkan data  dari  media  sosial  Facebook  dan Instagram menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier [3]. Hasil dari penelitian tersebut  berupa  pemeringkatan  tujuan wisata yang paling populer.
Penerapan text  mining untuk menganalisis  pelayanan  dari  ojek  daring menggunakan          algoritma  NBC menggunakan data dari Twitter [4]. Hasil klasifikasi  dibagi  ke  dalam  tiga  kelas yaitu  sentimen  positif,  sentimen  negatif, dan sentimen netral, dengan hasil akurasi algoritma NBC sebesar 80%.
Penerapan text  mining untuk melakukan  pengelompokan  data tweet Shopee  Indonesia  [5].  Penglompokan dilakukan menggunakan K-means. Penelitian  tersebut  menghasilkan  jenis konten  pada  kelompok  yang  memiliki jumlah retweet yang tinggi.
Penerapan text  mining untuk klasifikasi  konten  berita  [6].  Penelitian tersebut  menggunakan  algoritma Naive
Bayes Classifier untuk melakukan klasifikasi.  Hasil  dari  penelitian  tersebut berupa  sistem  klasifikasi  berita  berbasis web.
Penerapan text  mining untuk klasifikasi  kategori  cerita  pendek  [7]. Penelitian tersebut menggunakan algoritma Naive  Bayes untuk  melakukan klasifikasi.  Hasil  dari  penelitian  tersebut adalah  berupa  akurasi  sebesar  64.36% untuk algoritma Naive Bayes .
Penerapan text  mining untuk analisis sentimen perguruan tinggi swasta,  yang  menggunakan  data  dari Twitter dan diolah menggunakan bahasa  pemrograman  R  [8].  Klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan
algoritma Multinomial  Naive  Bayes dan dilanjutkan  dengan  analisis  faktor.  Hasil dari  penelitian  tersebut  adalah  akurasi sebesar 87.3% untuk klasifikasi sentimen. Penerapan text  mining untuk
penentuan kategori tugas akhir mahasiswa  berdasarkan  abstrak  [9]. Penelitian tersebut menggunakan algoritma Naive  Bayes untuk  melakukan penentuan  kategori.  Hasil  dari  penelitian tersebut  adalah  akurasi  sebesar  87% untuk algoritma Naive Bayes .
Penelitian  lain  menggunakan analisis  sentimen  masyarakat  terhadap produk maupun layanan suatu perusahaan  menggunakan  metode Deep
Belief  Network (DBN)  dengan  sumber data dari Twitter [10]. Penelitian tersebut mengklasifikasikan  sentimen  menjadi tiga kelas yaitu sentimen positif, sentimen  negatif,  dan  sentimen  netral. Hasil  dari  penelitian  tersebut  adalah akurasi  untuk  metode  DBN  sebesar 93.31%.
Penerapan  lain  dari text  mining juga  dilakukan  pada  penelitian  untuk menganalisis sentimen masyarakat
terhadap  sebuah  film  [11].  penelitian tersebut menggunakan algoritma Support Vector  Machine (SVM)  untuk  membagi sentimen  menjadi  tiga  kelas  yaitu sentimen  positif,  sentimen  negatif,  dan sentimen  netral  menggunakan  sumber data  dari  Twitter.  Hasil  dari  penelitian tersebut adalah rata-rata akurasi algoritma SVM menggunakan 60, 70, 80, dan  90  persen  data  latih  berturut-turut adalah sebesar 70.06%, 76.83%, 81.07%, dan  83.3%.  Selain  itu  juga  terdapat penelitian  analisis  sentimen  masyarakat terhadap  hotel  menggunakan  algoritma SVM berbasis Particle Swap Optimization (PSO)  [12].  Penelitian tersebut  mengklasifikasikan  sentimen menjadi  kelas  positif  dan  negatif.  Hasil dari  penelitian  tersebut  adalah  akurasi algoritma SVM sebesar 96.94% menggunakan PSO.
Penerapan text mining juga dapat dilakukan  untuk  menganalisis  opini masyarakat  terhadap  tokoh  politik  [13]. Penelitian  tersebut  menggunakan  data dari  Twitter  dan  algoritma  NBC  untuk mengklasifikasikan  sentimen  menjadi tiga  kelas  yaitu  positif,  negatif,  dan netral.  Hasil  dari  penelitian  tersebut adalah  akurasi  sebesar  61%  untuk algoritma  NBC  dengan  data  latih  untuk
masing-  masing  sentimen  sebanyak  100, dan akurasi sebesar 91% untuk algoritma NBC  dengan  data  latih  untuk  masing- masing sentimen sebanyak 700.
Selain itu juga terdapat penelitian yang melakukan implementasi text mining untuk  menganalisis  sentimen masyarakat terhadap tokoh publik menggunakan  data  dari  Twitter  dan algoritma  NBC  dikombinasikan  dengan term  frequency dan Term  Frequency- Inverse  Document  Frequency (TF-IDF). [14]. Hasil dari penelitian tersebut adalah akurasi  sebesar  79.91%  untuk  algoritma NBC  dengan  fitur  term frequency ,  dan 79.68%  untuk  algoritma  NBC  dengan fitur  TF-IDF.  Implementasi text  mining yang serupa juga terdapat pada penelitian untuk  menganalisis  sentimen  masyarakat terhadap  calon  presiden  Indonesia  2014 menggunakan  data  dari  Twitter  dan algoritma NBC [15]. Hasil dari penelitian tersebut  adalah  47.7%  sentimen  positif, 26.4%  sentimen  negatif,  dan  25.9% sentimen  netral  untuk  calon  pertama. Sedangkan  untuk  calon  kedua  adalah 37.6%  sentimen  positif,  34.4%  sentimen negatif, dan 27.9% sentimen netral.
Dari penelitian yang telah
dilakukan,  didapatkan  beberapa  hasil. Hasil yang pertama adalah hasil pengumpulan  data.  Pada  pengumpulan data  diperoleh  data-data  yang  relevan untuk topik candi Bodobudur, sedangkan untuk  topik  candi  Prambanan  diperoleh data-data yang kurang relevan. Data yang relevan  dalam  penelitian  ini  berarti  data yang  memiliki  sentimen  positif  dan sentimen  negatif  terkait  topik  tempat wisata.  Data  yang  berhasil  dikumpulkan sebanyak  3739 tweet untuk  topik  candi Borobudur  dan  2752 tweet untuk  topik candi  Prambanan.  Dari  data  yang  telah diperoleh  tersebut,  dilakukan  klasifikasi manual  untuk  membagi  data  ke  dalam dua  kelas  yaitu  sentimen  positif  dan sentimen  negatif.    Hasil    klasifikasi manual  berupa  95 tweet sentimen  positif dan  95 tweet sentimen  negatif  untuk
topik candi Borobudur, 95 tweet sentimen  positif  dan  10 tweet sentimen negatif  untuk  topik  candi  Prambanan. Dari hasil klasifikasi manual dapat dilihat
jika terdapat masalah berupa kekurangan data  untuk  topik  candi  Prambanan dengan sentimen negatif. Masalah seperti ini  dapat  diatasi  dengan  mencari  sumber data lain selain Twitter.
Hasil  kedua berupa hasil analisis sentimen  yang  terdiri  dari  proses text mining dan klasifikasi tweet menggunakan algoritma NBC. 1. Text mining
Proses text  mining terdiri  dari pengambilan  data  dan  pra-pemrosesan teks.  Pada  tahap  pengambilan  data, sistem  berhasil  mengambil  data  sesuai dengan masukan pengguna, yang kemudian dilakukan pra-pemrosesan
teks.  Tahap  pra-pemrosesan  teks  dapat berjalan  dengan  baik  terlihat  dari  semua huruf yang sudah berubah menjadi huruf kecil,  tidak  terdapat  karakter  lain  selain huruf,  hilangnya mention dan link , hilangnya  kata  yang  terdapat  pada stopword,  setiap tweet terpisah  menjadi masing-masing  kata  penyusunnya,  dan semua kata baku telah berubah ke dalam bentuk kata dasar.
2. Hasil klasifikasi
Dari  hasil  klasifikasi,  terdapat beberapa tweet yang seharusnya memiliki sentimen  positif  namun  diklasifikasikan ke  dalam  sentimen  negatif,  oleh  karena itu  diterapkan  nilai threshold terhadap sentimen  negatif.  Artinya,  untuk  dapat diklasifikasikan  ke  dalam  sentimen negatif, nilai ln probabilitas negatif suatu tweet harus lebih besar minimal sebanyak nilai threshold dari  nilai  ln  probabilitas positif.  Nilai threshold ditentukan  dari percobaan klasifikasi terhadap tweet data uji dengan melihat akurasi tertinggi yang dihasilkan oleh setiap nilai threshold .
Hasil ketiga berupa hasil analisis faktor  yang  telah  divalidasi  oleh  pakar. Topik candi Borobudur menghasilkan 10 faktor  positif  dan  7  faktor  negatif, sedangkan topik candi Prambanan menghasilkan  8  faktor  positif  dan  3 faktor  negatif.  berikut  adalah  hasil analisis  faktor  terhadap  topik  candi
Borobudur dan candi Prambanan.
1. Faktor positif candi Borobudur yaitu wisata  keagamaan,  keajaiban  dunia, atraksi  budaya,  wisata  alam,  tujuan
wisata,  wisata  budaya,  pariwisata Indonesia,  traveling,  daya  tarik,  dan kawasan wisata. 2. Faktor  negatif  candi  Borobudur yaitu atraksi, pesaing, biaya,
perawatan, kenyamanan, kesan yang buruk, dan aktivitas.
3. Faktor  positif  candi  Prambanan yaitu  wisata  budaya,  keindahan, acara,  pemandangan,  spot  foto,
objek  wisata,  atraksi,  dan  wisata jogja.
4. Faktor  negatif  candi  Prambanan yaitu  sarana,  tiket  masuk,  dan fasilitas publik.
Hasil  keempat  berupa  hasil  uji coba  yang  terdiri  dari  uji  akurasi klasifikasi,  uji  coba  analisis  faktor,  dan uji waktu komputasi.
1. Uji akurasi klasifikasi Uji  akurasi  dilakukan  terhadap  59 data  uji  dengan  38  data  uji  topik candi  Borobudur  dan  21  data  uji topik  candi  Prambanan.  Data  uji merupakan data yang sudah diklasifikasikan  secara  manual  ke dalam  kelas  sentimen  positif  dan kelas sentimen negatif. Pada penelitian ini, diterapkan nilai threshold untuk meningkatkan akurasi  klasifikasi.  Penentuan  nilai threshold untuk topik candi Borobudur didasarkan dari percobaan pada tabel 3.
Tabel 3. Percobaan nilai threshold topik candi Borobudur Threshold Akurasi (%) 0 97.37 0.5 97.37 0.75 100 1 97. 37
Dari  hasil  percobaan  nilai threshold terhadap  topik  candi  Borobudur, didapatkan  nilai  0.75  sebagai  nilai threshold  terbaik  dengan  akurasi sebesar 100%. Sedangkan percobaan nilai threshold untuk  topik  candi Prambanan  dapat  dilihat  pada  tabel
4.
Tabel 4. Percobaan nilai threshold topik candi Prambanan Threshold Akurasi (%) 0 28.57 … … 14 76.19 15 80.95 16 80.95 17 80.95 18 76.19
Dari  hasil  percobaan  nilai threshold terhadap  topik  candi  Pramabanan, didapatkan  nilai  15,  16,  dan  17 sebagai nilai threshold terbaik dengan  akkurasi  sebesar  80.95%, untuk selanjutnya digunakan nilai 15 sebagai nilai threshold.
Sesuai  dengan  percobaan  penentuan nilai threshold, dari pengujian klasifikasi  topik  candi  Borobudur menggunakan nilai threshold
sebesar  0.75,  didapatkan  hasil  38 tweet yang dapat diklasifikasi dengan  benar  dari  total  38 tweet yang  diuji,  sehingga  menghasilkan akurasi sebesar 100% dengan perhitungan sebagai berikut.
% 100 100 38 38   
Akurasi (5) Sedangkan hasil pengujian klasifikasi  topik  candi  Prambanan  , didapatkan hasil 17 tweet yang dapat diklasifikasi  dengan  benar  dari  total 21 tweet yang  diuji  menggunakan nilai threshold sebesar  15,  sehingga menghasilkan akurasi sebesar 80.95%  dengan  perhitungan  sebagai berikut.
% 95 . 80 100 21 17    Akurasi (6)
Sedangkan perhitungan akurasi rata- rata dari kedua topik sebesar 90.48% dengan perhitungan sebagai berikut.
% 48 . 90 2 95 . 80 100    Akurasi
(7)
2. Uji waktu komputasi Pengujian waktu komputasi dilakukan pada masing-masing proses  di  dalam  aplikasi  analisis preferensi.  Setiap  proses  dilakukan pengujian waktu komputasi sebanyak  lima  kali  dan  kemudian dihitung reratanya. Data yang digunakan untuk melakukan pengujian  adalah  100 tweet untuk
pengambilan  data,  38 tweet untuk pra-pemrosesan teks, 38 tweet untuk klasifikasi,  152 tweet untuk  analisis faktor  topik  candi  Borobudur,  dan 105 tweet untuk topik candi Prambanan.  Selain  itu  pengujian juga dilakukan dengan tidak
menghapus  cache  dan  menghapus cache.  Hasil  perhitungan  rata-rata waktu  komputasi  dapat  dilihat  pada tabel 5.
Tabel 5. Uji waktu komputasi No Proses Waktu (detik) ± Tanpa cache Dengan cache 1.  Pengambilan tweet 4.54 4.62 2.  Pra- pemrosesan teks 9.41 0.05 3.  Klasifikasi tweet 0.1 0.05 4.  Analisis faktor topik candi Borobudur 0.12 0.12 5.  Analisis faktor topik candi Prambanan 0.1 0.1

## SIMPULAN
Aplikasi analisis preferensi masyarakat  terhadap  tempat  wisata  di Indonesia menggunakan data dari Twitter telah
berhasil dibuat.
Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian yang telah dilakukan terhadap aplikasi tersebut, dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut, 1. Analisis sentimen dapat diimplementasikan terhadap tempat wisata  yang  memiliki  data  latih yang  cukup.  Pada  penelitian  ini dapat  dilihat  jika  topik  candi Borobudur  memiliki  data  yang cukup,  maka  menghasilkan  akurasi klasifikasi yang lebih tinggi dibandingkan  akurasi  klasifikasi topik  candi  Prambananan  yang memiliki data lebih sedikit.
2. Tahap  pra-pemrosesan  teks  dapat berjalan  dengan  baik  pada tweet yang  memiliki  kata  baku.  Jika tweet mengandung kata tidak baku, kata  tidak  baku  tersebut  dapat mengganggu proses klasifikasi serta analisis faktor. 3. Algoritma Naive  Bayes  Classifier yang digunakan pada tahap analisis sentimen dapat melakukan klasifikasi tweet dengan baik menggunakan data latih yang cukup dan seimbang antara sentimen  positif  dan  sentimen negatif  dengan  akurasi  sebesar 100% untuk topik candi Borobudur menggunakan nilai threshold sebesar 0.75, akurasi sebesar 80.95% untuk topik candi Prambanan menggunakan nilai threshold sebesar  15,  dan  akurasi sebesar  93.22%  untuk  keseluruhan topik. 4. Analisis  faktor  yang  dilakukan pada aplikasi ini dapat mengelompokkan setiap kata dengan baik ke dalam faktor-faktor yang  sesuai  dengan  jumlah  faktor sebanyak 10 untuk sentimen positif dan  7  untuk  sentimen  negatif  topik candi Borobudur, dan jumlah
faktor  sebanyak  8  untuk  sentimen positif  dan  3  untuk  sentimen negatif  topik  candi  Prambanan.
5.

## SARAN
Aplikasi  ini  diharapkan    dapat digunakan  untuk  mengetahui  informasi preferensi  masyarakat  yang  lebih  luas terhadap tempat wisata di Indonesia

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wilianto,  L.,  Pudjiantoro,  T.H.
dan Umbara, F.R. 2017, ‘Analisis Sentimen terhadap Tempat Wisata dari Komentar Pengunjung dengan  Menggunakan  Metode Naive  Bayes  Classifier Studi Kasus  Jawa  Barat’, prosiding
SNATIF Ke  -4,  Cimahi,  hal.  439- 448.
[2] Fanissa,  S.,  Fauzi,  M.A.  dan
Adinugroho,  S.  2018,  Analisis Sentimen  Pariwisata  di  Kota Malang  Menggunakan  Metode Naive  Bayes  dan  Seleksi  Fitur Query Expansion Ranking, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer , 2:2766–2770.
[3] Murnawan  dan  Sinaga,  A.  2017, Pemanfaatan  Analisis  Sentimen untuk  Pemeringkatan  Popularitas
Tujuan  Wisata, Jurnal  Penelitian Pos dan Informatika , 2:109-120.
[4] Nugroho,  D.G.,  Chrisnanto,  Y.H.
dan  Wahana,  A.  2016,  ‘Analisis Sentimen  Pada  Jasa  Ojek  Online Menggunakan Metode Naive
Bayes’, prosiding  SNST ke-7, Semarang, hal. 156-161.
[5] Indraloka,  D.S.  dan  Santosa,  B. 2017,  Penerapan  Text  Mining untuk Melakukan Clustering Data Tweet Shopee  Indonesia, Jurnal Sains dan Seni ITS, 6:A51-A56.
[6] Kurniawan,  B.,  Effendi,  S.,  dan Sitompul,  O.S.  2012,  Klasifikasi Konten  Berita  dengan  Metode Text Mining, Jurnal Dunia Teknologi Informasi , 1:14-19.
[7] Somantri,  O.  2017,  Text  Mining untuk  Klasifikasi  Kategori  Cerita Pendek Menggunakan Naive Bayes  (NB), Jurnal  Telematika , 12:1.
[8] Hartono,  B.  2017,  ‘Implementasi Text Mining untuk Analisis Sentimen Perguruan Tinggi Swasta  Melalui  Media  Sosial’, Skripsi ,  Universitas  Ma  Chung,
Malang.
[9] Hermanto, A. 2016, Implementasi Text Mining Menggunakan Naive Bayes  untuk  Penentuan  Kategori Tugas Akhir Mahasiswa Berdasakan Abstraksinya, Konvergensi, 12:1-10. [10] Zulfa,  I.  dan  Winarko,  E.  2017, Sentimen Analisis Tweet Berbahasa Indonesia dengan Deep Belief  Network, IJCCS ,  11:187-
198.
[11] Rahutomo,  F.,  Saputra,  P.Y.  dan Fidyawan, M.A. 2018, Implementasi  Twitter  Sentiment Analysis  untuk  Review  Film Menggunakan  Algoritma  Support Vector Machine, Jurnal Informatika Polinema , 4:93-100.
[12] Indrayuni, E. 2016, Analisa Sentimen Review Hotel Menggunakan  Algoritma  Support Vector  Machine  Berbasis  Particle Swarm Optimization, Jurnal Evolusi , 4:20-27.
[13] Pramono,  A.,  Indriati,  R.  dan Nugroho  A.  2017,  ‘Sentiment Analysis  Tokoh  Politik  pada
Twitter’, dipresentasikan pada Seminar  Nasional
Inovasi  Teknologi  di  Kediri ,  22 Februari.
[14] Hidayatullah,  A.F.  dan  Azhari, S.N.  2014,  ‘Analisis  Sentimen dan Klasifikasi Kategori Terhadap Tokoh  Publik  pada  Twitter’, dipresentasikan pada Seminar Nasional Informatika di Yogyakarta, 12 Agustus.
[15] Nurhuda,  F.,  Sihwi,  S.W.  dan Doewes, A. 2013, Analisis
Sentimen  Masyarakat  terhadap Calon  Presiden  2014  berdasarkan Opini  dari  Twitter  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Classifier, Jurnal ITSMART , 2:35-42.