## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 367 − 379 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3092

## Analisis Sentimen Wisatawan terhadap Taman Nasional Bunaken dan Top 10 Hotel Rekomendasi Tripadvisor Menggunakan Algoritma SVM dan DT berbasis CRISP-DM

## Yerik Afrianto Singgalen
Fakultas Ilmu Administrasi Bisnis dan Ilmu Komunikasi, Program Studi Pariwisata, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta, Indonesia Email: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Submitted: 04/02/2023; Accepted: 20/02/2023; Published: 25/02/2023
Abstrak −Analisis sentimen wisatawan terhadap Taman Nasional Bunaken dan Top 10 Hotel rekomendasi Tripadvisor perlu dilakukan untuk mengidentifikasi kepuasan wisatawan terkait dengan atraksi, jasa akomodasi dan transportasi yang digunakan. Mempertimbangkan hal tersebut maka penelitian ini menggunakan kerangka kerja Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) dengan menguji performa algoritma Decision Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM). Terdapat enam  tahapan  dalam  CRISP-DM  sebagai  berikut  business  understanding,  data  understanding,  data  preparation,  modeling, evaluation dan deployment. Berdasarkan hasil pengolahan 398 data destinasi Taman Nasional Bunaken, dan 1793 data ulasan terhadap top 10 hotel yang direkomendasikan oleh Tripadvisor, algoritma SVM menunjukkan performa yang lebih baik. Dalam konteks  data  destinasi  Taman  Nasional  Bunaken,  performa  algoritma  SVM  menggunakan  operator  SMOTE  mampu menghasilkan nilai akurasi, presisi, recall, f-measure, AUC, dan t-Test sebanyak 100%. Selain itu, dalam mengolah dataset top 10 hotel yang direkomendasikan oleh Tripadvisor, algoritma algoritma SVM menggunakan operator SMOTE memberikan nilai akurasi 96,42%, nilai presisi 100%, nilai recall 92,83%, nilai f-measure 96,27%, nilai AUC 100%, dan nilai t-Test 96,4%. Adapun, hasil identifikasi lima kata yang paling sering muncul dalam ulasan wisatawan untuk destinasi wisata Bunaken Marine Park ialah 164 kata fish, 165 kata island, 193 kata dive, 230 diving, 280 kata bunaken. Hal ini menunjukkan bahwa faktor pendorong kunjungan wisata ke Bunaken Marine Park ialah keindahan alam bawah laut termasuk keanekaragaman jenis hewan laut, keindahan alam daerah kepulauan, dan aktivitas menyelam. Selanjutnya, hasil identifikasi limat kata yang paling sering muncul  dalam  ulasan  wisatawan  untuk  top  10  hotel  yang  direkomendasikan  Tripadvisor  ialah  1170  kata  great,  1222  kata bunaken, 1550 kata restort, 1613 kata diving, dan 1711 kata dive. Hal ini menunjukkan bahwa karakteristik wisatawan yang memiliki motif berwisata ke Taman Wisata Nasional Bunaken memiliki intensi untuk menggunakan akomodasi resort di sekitar Bunaken, serta memiliki mobilitas dan fasilitas pendukung aktivitas menyelam. Dengan demikian, luaran penelitian ini dapat digunakan sebagai rekomendasi bagi para pengelola jasa akomodasi agar menyiapkan fasilitas pendukung bagi wisatawan yang hendak mengunjungi Taman Nasional Bunaken.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Bunaken; Hotel; Decision Tree; Support Vector Machine
Abstract −It is necessary to analyze traveler sentiment towards Bunaken National Park and Tripadvisor's Top 10 Recommended Hotels to identify traveler satisfaction with the attractions, accommodation services, and transportation used. Considering this, this study uses the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) framework by testing the performance of the Decision Tree (DT) algorithm and the Support Vector Machine (SVM).  CRISP-DM has six stages: business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, and deployment.  Based on the processing of 398 Bunaken National Park destination data and 1793 review data on the top 10 hotels recommended by Tripadvisor, the SVM algorithm performed better. In the context of Bunaken National Park destination data, the performance of the SVM algorithm using the SMOTE operator can produce 100% accuracy, precision, recall, f-measure, AUC, and t-Test values.  In addition, in processing the top 10 hotel datasets recommended by Tripadvisor, the SVM algorithm using the SMOTE operator provides an accuracy value of 96.42%, a precision value of 100%, a recall value of 92.83%, an f-measure value of 96.27%, an AUC value of 100%, and a t- Test value of 96.4%. The results of identifying the five words that most often appear in tourist reviews for Bunaken Marine Park  tourist  destinations  are  164  words  fish,  165  words  island,  193-word  dive,  230  diving,  and  280  words  Bunaken.  This indicates the driving factor for tourist visits to Bunaken Marine Park is the beauty of underwater nature, including the diversity of marine animal species, the natural beauty of the archipelago, and diving activities.  In addition, the results of identifying the five words that most often appear in traveler reviews for Tripadvisor's top 10 recommended hotels are 1170 great words, 1222 bunaken words, 1550 resort words, 1613 diving words, and 1711 dive words. This indicates that the characteristics of tourists who have the motive of traveling to Bunaken National Tourism Park have the intention to use resort accommodations around Bunaken  and  have  mobility  and  facilities  to  support  diving  activities.  Thus,  the  output  of  this  study  can  be  used  as  a recommendation for accommodation service managers to prepare supporting facilities for tourists who want to visit Bunaken National Park.
Keywords : Sentiment Analysis; Bunaken; Hotel; Decision Tree; Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu destinasi wisata bahari yang menarik wisatawan mancanegara ke Indonesia bagian Timur ialah Bunaken Marine  Park.  Priyatna  et  al.  menunjukkan  bahwa pengembangan  destinasi  wisata  bahari  Bunaken  Marine  Park bermanfaat bagi peningkatan kesejahteraan masyarakat lokal melalui aktivitas ekonomi pariwisata [1]. Selain itu, Tular et al. menunjukkan bahwa eksistensi mangrove menjadi salah satu sumberdaya pendukung aktivitas wisata bahari dan edukasi di sekitar Bunaken Marine Park [2]. Adapun, Lukman et al. menunjukkan bahwa kelompok masyarakat di daerah penyangga Taman Nasional Bunaken turut mendapatkan bantuan usaha ekonomi kreatif [3].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 367 − 379 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3092
Hal  ini  berarti  bahwa  pengembangan  destinasi  wisata  bahari  di  Taman  Nasional  Bunaken  telah mempertimbangkan  aspek  keberlanjutan  dari  sisi  sosial,  ekonomi  dan  lingkungan.  Dengan  demikian,  aktivitas pariwisata di Taman Nasional Bunaken menjadi salah satu sumberdaya yang perlu didukung dengan kajian yang berkontribusi pada optimalisasi manajemen destinasi.
Beberapa  studi  tentang  destinasi  wisata  di  Taman  Nasional  Bunaken  tidak  terbatas  pada  kajian kepariwisataan,  melainkan  juga  kajian  yang  menghasilkan  teknologi  pendukung  untuk  aktivitas  wisata  bahari. Aryawan  et  al.  membuat  desain  kapal  sebagai  moda  transportasi  yang  cocok  untuk  para  wisatawan  ketika berkunjung  ke  Bunaken  untuk  melihat  pemandangan  alam  bawah  laut  [4].  Selain  itu,  Namoua  et  al.  mengkaji tentang serapan karbon pada lamun di kawasan pantai Tongkaina Kecamatan Bunaken [5]. Adapun, Pomantow et al.  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  menyebabkan  gangguan  dalam  manajemen  Taman  Nasional  Bunaken diantaranya : lemahnya penegakan hukum; minimnya Sumber Daya Manusia (SDM) terlatih; keterbatasan sarana dan  prasarana  penunjang;  keterbatasan  ekonomi  penduduk  lokal [6].  Adapun,  Sahri  et  al.  menunjukkan  bahwa hasil analisis daya dukung menunjukkan bahwa daerah pesisir Desa Poopoh Taman Nasional Bunaken sesuai dan sangat sesuai untuk dikembangkan sebagai daya tarik ekowisata pantai dan bahari [7]. Hal ini menunjukkan bahwa penelitian  tentang  pariwisata  di  Taman  Nasional  Bunaken  menekankan  pada  upaya  untuk  mempertahankan keberlanjutan sosio-ekonomi, sosio-kultural, dan sosio-ekologi. Dengan demikian diperlukan kajian yang secara komprehensif mengidentifikasi dan menganalisis konteks kepariwisataan di Bunaken Marine Park.
Studi tentang persepsi dan motivasi wisatawan di Taman Nasional Bunaken telah dilakukan sebelumnya, meskipun terbatas pada perspepsi dan motivasi wisatawan nusantara [8]. Mempertimbangkan hal tersebut, maka penelitian ini akan menganalisis sentimen wisatawan mancanegara menggunakan dataset dari website Tripadvisor. Disisi lain, Bagindo et al. menunjukkan bahwa bisnis model Taman Nasional Bunaken memiliki segmentasi pasar mancanegara  dan  nusantara  dimana  arus  kas  (revenue  stream)  diperoleh  dari  tarif  masuk,  donasi,  Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) dan Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) [9]. Disisi lain, Santoso et  al. menunjukkan bahwa terdapat  17 pemangku kepentingan yang berperan penting dalam tatakelola Taman  Nasional  Bunaken,  yakni  :  pemerintah  pusat  dan  pemerintah  daerah;  kelompok  swasta;  kelompok akademisi; kelompok masyarakat dan kelompok lainnya [10]. Hal ini menunjukkan bahwa optmalisasi manajemen Taman Nasional Bunaken membutuhkan koordinasi dan kerjasama untuk meminimalisir potensi konflik sektoral yang  menghambat  aktivitas  pariwisata.  Kordinasi  intensif  dalam  implementasi  program  maupun  sinkronisasi kegiatan antar sektor menjadi kunci keberhasilan manajemen Taman Nasional Bunaken. Berdasarkan hal tersebut, penelitian  ini  menawarkan  gagasan  untuk  memberikan  rekomendasi  tatakelola  Taman  Nasional  Bunaken  dari perspektif wisatawan berdasarkan data ulasan di website Tripadvisor.
Penelitian  ini  menawarkan  gagasan  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  konteks  kepariwisataan melalui  pendekatan  analisis  sentimen  menggunakan  kerangka  kerja  Cross  Industry  Standard  Process  for  Data Mining (CRISP-DM) agar dapat diketahui sentimen wisatawan terkait produk dan layanan yang diperoleh selama berwisata ke Bunaken. Singgalen menunjukkan bahwa hasil analisis sentimen berdasarkan kerangka kerja CRISP- DM  merekomendasikan  model  yang  relevan  dengan  konteks  pengembangan  destinasi  wisata  agar  memenuhi ekspektasi wisatawan terkait kualitas produk dan layanan [11]. Disisi lain, Singgalen menunjukkan bahwa model yang direkomendasikan dapat disesuaikan dengan data ulasan wisatawan yang diperoleh dari website Tripadvisor [12].  Adapun,  algoritma  yang  dijadikan  model  dapat  diseleksi  berdasarkan  performa  terbaik  dari  nilai  akurasi, presisi, recall, f-measure, Area Under Curve (AUC), dan t-test [13]. Hal ini menunjukkan bahwa analisis sentimen diperlukan untuk mengidentifikasi dan menganalisis tingkat kepuasan wisatawan ketika menggunakan produk dan layanan  selama  berwisata.  Dengan  demikian,  penelitian  tentang  analisis  sentimen  memiliki  peluang  untuk berkontribusi bagi optimalisasi manajemen destinasi wisata khususnya Taman Nasional Bunaken.
Beberapa penelitian terdahulu menunjukkan sejumlah keunggulan menggunakan kerangka kerja CRISP- DM  dalam  proses  text  mining  untuk  analisis  sentimen.  Christanto  dan  Singgalen  menunjukkan  bahwa implementasi  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,  k-NN,  dan  Support  Vector Machine (SVM) dapat merekomendasikan strategi optimalisasi manajemen hotel untuk mengoptimalkan kualitas produk  dan  layanan  yang  kontekstual  [14].  Selain  itu,  Singgalen  menunjukkan  bahwa  rekomendasi  untuk meningkatkan  kualitas  produk  dan  jasa  berperan  penting  dalam  mempertahankan  citra  positif  perusahaan  agar meningkatkan  daya  beli  konsumen  [15].  Arifiyanti  et  al.  menunjukkan  bahwa  analisis  sentimen  di  bidang pariwisata  menjadi  kajian  yang  penting  untuk  dilakukan  secara  intensif  guna  mengidentifikasi  kebutuhan  atau preferensi  wisatawan  dari  waktu  ke  waktu  [16].  Syahid  berpendapat  bahwa  kerangka  kerja  CRISP-DM  dapat digunakan untuk memahami konteks bisnis, mengenal data yang digunakan, serta merekomendasikan model yang tepat  sehingga  bermanfaat  bagi  keberlanjutan  perusahaan  atau  organisasi  [17].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa CRISP-DM memberikan gambaran tentang manfaat dari analisis sentimen terhadap kepentingan organisasi atau perusahaan. Dengan demikian, luaran penelitian ini dapat menghasilkan model analisis sentimen berbasis data teks yang diperoleh dan dikelola dari website Tripadvisor dengan menyesuaikan konteks pengelolaan Taman Nasional Bunaken.
Pendekatan Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) terbagi menjadi enam tahapan sebagai  berikut  : memahami konteks bisnis (business understanding);  memahami data yang akan dikelola (data understanding);  menyiapkan  data  (data  preparation);  membuat  model  (modeling);  mengevaluasi  model (evaluation); dan menerapkannya di organisasi atau perusahaan sebagai bentuk inovasi (deployment). Syahid dan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 367 − 379 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3092
Mahdiana  menunjukkan  bahwa  analisis  sentimen  menggunakan  berbagai  algoritma  sebagai  model  dapat diperbandingkan  untuk  memperoleh  petunjuk  tentang  performa  algoritma  yang  paling  optimal  agar  dapat digunakan dalam mengklasifikasi data dari perbagai platform digital termasuk media sosial [17]. Selain itu, Fadli et  al.menunjukkan  bahwa  CRISP-DM  untuk  analisis  sentimen  di  lingkungan  pendidikan  dapat  meningkatkan kualitas  tatakelola  organisasi  terutama  dalam  meningkatkan  layanan  di  bidang  kemahaisswaan  [18].  Hal  ini menunjukkan  bahwa  CRISP-DM  juga  dapat  digunakan  dalam  mengidentifikasi  dan  menganalisis  sentimen wisatawan untuk kepentingan manajemen destinasi wisata. Dengan demikian penelitian ini dapat  menghasilkan rekomendasi dan model yang relevan dengan pengelolaan Taman Nasional Bunaken di Sulawesi Utara, Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)
Metode yang digunakan dalam menganalisis sentimen wisatawan terhadap wisata bahari Taman Nasional Bunaken ialah Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Terdapat enam tahapan dalam CRISP-DM sebagai  berikut  business  understanding,  data  understanding,  data  preparation,  modeling,  evaluation  dan deployment.  Pada  tahap  business  understanding,  dilakukan  studi  literatur  tentang  pemangku  kepentingan  yang terlibat dalam pengelolaan Taman Nasional Bunaken, business model serta faktor-faktor yang memengaruhi minat dan motivasi berkunjung. Selanjutnya, pada tahap data understanding, dilakukan pemetaan data ulasan yang perlu dikumpulkan  berdasarkan  hasil  studi  literatur,  sehingga  penelitian  ini  membutuhkan  data  ulasan  wisatawan terhadap  Bunaken  Marine  Park  pada  website  Tripadvisor.  Adapun,  proses  scraping  data  teks  dari  website Tripadvisor menggunakan aplikasi  webharvy. Data ulasan  yang dikumpulkan telah diseleksi  berdasarkan nama akun,  rating,  tipe  kunjungan,  tanggal  berkunjung,  judul  ulasan,  dan  detail  ulasan. Pada  tahap  data preparation, dilakukan  proses  seleksi  data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  yakni  data  terkait  dengan  rating,  tipe kunjungan, tahun berkunjung, dan ulasan. Data ulasan dalam bentuk teks juga dirapikan menggunakan sejumlah operator di aplikasi Rapidminer (tokenize, transform cases, filter stopwords, filter tokens by length); pada tahap data processing, dilakukan pembagian data latih (20%) dan data uji (80%). Selanjutnya, untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan  data,  digunakan  operator  SMOTE  Upsampling.  Agar  dapat  dianalisis  secara  komprehensif, maka  pengujian  juga  dilakukan  dengan  dan  tanpa  operator  SMOTE  Upsampling  sehingga  dapat  diketahui perbedaan  nilai  Area  Under  Curve  (AUC)  dari  algoritma  yang  digunakan;  pada  tahap  modeling,  dilakukan klasifikasi  dataset  menggunakan  operator  cross  validation  pada  algoritma  Decision  Tree  dan  Support  Vector Machine (SVM). Pada tahap evaluation, dilakukan analisis nilai confusion matrix, f-measure, Area Under Curve (AUC), Receiver Operating Characteristic (ROC), dan t-Test; pada tahap penerapan (deployment). Adapun, alur dari keseluruhan tahapan dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini.
Gambar  1  merupakan  keseluruhan  tahapan  penelitian  berdasarkan  kerangka  kerja  CRISP-DM  dalam menganalisis  sentimen  wisatawan  terhadap  pengelolaan  Taman  Nasional  Bunaken  hingga  top  10  hotel  yang direkomendasi  Tripadvisor.  Adapun,  algoritma  yang  digunakan  ialah  Decision  Tree  (DT)  dan  Support  Vector

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 367 − 379 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3092
Machine  (SVM).  Masing-masing  algoritma  memiliki  keunggulan  dan  kelemahan  sehingga  perlu  disesuaikan dengan  karakteristik  data  yang  akan  dikelola  untuk  menghasilkan  model  yang  sesuai.  Hasil  evaluasi  algoritma dengan performa terbaik menunjukkan bahwa data tersebut  dapat digunakan sebagai  dasar untuk menghasilkan rekomendasi bagi pengelola destinasi wisata.

## 2.2 Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Pada tahap data understanding dan data preparation, proses seleksi diperlukan untuk membersihkan dan merapikan data  ulasan  yang  telah  dikumpulkan.  Selanjutnya,  pembobotan  kata  diperlukan  untuk  memperoleh  informasi tentang jumlah kata yang paling sering muncul dalam data ulasan. Pembobotan kata merupakan proses pemberian nilai  pada  setiap  kata  yang  telah  melewati  tahap  Pre-Processing.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dengan persamaan (1) dan (2) berikut :
IDF(w) = log( N DF(w) ) (1)
W ij =   TF ij x  log(D DF j ⁄ ) (2)
Kosasih dan Alberto menunjukkan bahwa roses pembobotan kata dapat dilakukan dengan beberapa tahapan sebagai berikut : pertama, menghitung jumlah Term Frequency (FT) tiap kata, dimana kalimat yang telah dipisah menjadi  kata  akan  diberi  nilai  dan  setiap  kata  yang  muncul  akan  diberi  nilai  1;  kedua,  menghitung  jumlah Document Frequency (DF) tiap kata dengan cara menjumlahkan nilai TF pada tiap kata; ketiga, menghitung jumlah Inverse Document Frequency (IDF) yang ditunjukkan pada persamaan (1); keempat, menghitung bobot (Weight) pada  tiap  kata  yang  diperoleh  dari  hasil  perkalian  nilai  TF  dengan  IDF  sebagaimana  persamaan  (2)  [19]. Selanjutnya, hasil pembobotan kata akan digunakan sebagai input untuk algoritma Decision Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM).

## 2.3 Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE)
Penelitian  ini  menggunakan  operator  SMOTE  Upsampling  di  aplikasi  Rapidminer  untuk  mengatasi  masalah ketidakseimbangan data. Barro et al. berpendapat bahwa ketidakseimbangan data akan terjadi apabila jumlah objek di suatu kelas data memiliki kuantitas yang lebih tinggi dibandingkan dengan kelas lain, dimana kelas data yang objeknya  lebih  banyak  disebut  kelas  mayor  sedangkan  yang  lain  disebut  minor  [20].  Disisi  lain,  Kurniawati menekankan  bahwa  pengolahan  algoritma  yang  tidak  mempertimbangkan  ketidakseimbangan  data  cenderung menitikberatkan kelas mayor dan bukan kelas minor, oleh sebab itu diperlukan teknik SMOTE yang menggunakan metode oversampling untuk memperbanyak pengamatan secara acak dengan menambah jumlah data kelas minor (data buatan) agar setara dengan kelas mayor [21]. Adapun, data buatan atau sintesis tersebut dibuat berdasarkan k-tetangga  terdekat  (k-Nearest  Neighbor).  Pembangkit  data  buatan  yang  berskala  numerik  diukur  jarak kedekatannya dengan jarak euclidean sedangkan data kategorik berdasarkan kelas minor yang peubahnya berskala kategorik, dilakukan dengan rumus Value Difference Metric (VDM) yaitu :
∆(x, y) = w x w y ∑ δ(x i y i ) r N i=1 (3)
Persamaan (3) merupakan proses untuk membangkitkan data numerik. Dimana ∆(x, y) adalah jarak antara amatan x dengan y, sementara w x w y merupakan bobot amatan (dapat diabaikan), N merupakan banyaknya pebuah penjelas, r bernilai 1 (jarak manhattan) atau 2 (jarak euclidean), serta δ(x i y i ) r jarak antar kategori. Adapun, proses pembangkit data buatan (sintesis) untuk data numerik dilakukan dengan menghitung perbedaan antar vektor utama dengan  k-tetangga  terdekatnya,  kalikan  perbedaan  dengan  angka  yang  diacak  diantara  0  dan  1,  kemudian tambahkan perbedaan tersebut ke dalam nilai utama pada vektor utama asal sehingga diperoleh vektor utama yang baru. Selanjutnya, pembangkit data kategorik dapat dilakukan melalui persamaan (4) sebagai berikut.
δ(V 1 V 2 ) = ∑ | C 1i C 1 − C 2i C 2 | K n i=1 (4)
Dimana, δ(V 1 V 2 ) merupakan jarak antara nilai V 1 dan V 2 sedangkan C 1i merupakan banyaknya V 1 yang termasuk kelas I, dan C 2i merupakan banyaknya V 2 yang termasuk kelas I. Sementara itu, i merupakan banyaknya kelas, C 1 banyaknya  nilai  1  terjadi, C 2 banyaknya  nilai  2  terjadi,  n  merupakan  banyaknya  kategori,  dan  k merupakan konstansa. Proses pembangkitan data buatan (sintesis) untuk data kategori dilakukan dengan memilih mayoritas antara vektor utama yang dipertimbangkan dengan k-tetangga terdekatnya untuk nilai nominal, jika nilai sama  maka  akan  dipilih  secara  acak.  Selanjutnya,  nilai  tersebut  dijadikan  data  contoh  kelas  buatan  yang  baru. Dengan operator SMOTE, evaluasi algoritma DT dan SVM akan menunjukkan performa yang lebih optimal.

## 2.4 Algoritma Decision Tree
Pengujian pertama dalam memperoleh model yang tepat untuk menghasilkan rekomendasi bagi pengelola destinasi wisata bahari Taman Nasional Bunaken ialah Decision Tree (DT). Algoritma Decision Tree (DT) merupakan salah satu metode klasifikasi populer yang sering digunakan secara praktis, model prediksi yang menggunakan struktur pohon untuk mencari dan membuat keputusan, serta memecahkan masalah dengan mempertimbangkan berbagai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 367 − 379 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3092
faktor di dalam lingkup masalah tersebut [22]. Decision Tree memiliki beberapa algoritma salah satunya Interative Dychotomizer version (ID3), yaitu model klasifikasi yang berupa pohon keputusan secara top-down dengan cara kerja mengevaluasi semua atribut menggunakan suatu ukuran statistik berupa information gain untuk mengukur efektifitas  suatu  atribut  dalam  mengklasifikasi  sample  data.  Dalam  algoritma  ini,  dibutuhkan  nilai  entropy  dan gain, dimana entropy merupakan parameter untuk mengukur jumlah keberagaman atau keberadaan dalam sebuah himpunan data, sedangkan gain merupakan perolehan informasi sebagai ukuran efektifitas suatu atribut. Berikut adalah persamaan untuk mendapatkan nilai entropy dan gain.
Entropy (S) = ∑ −p x  log 2 pi n i=1 (5)
Gain (S, A) = S − ∑ |Si| |S| n i=1 x Si (6)
Dimana S merupaan nilai Entropy, pi jumlah yang memiliki nilai positif atau negatif pada kumpulan data untuk sifat tertentu. Disisi lain, Gain (S,A) adalah hasil informasi yang berasal dari luaran data yang dikelompokan sesuai dengan atribut A. Selanjutnya, Si adalah subset dari nilai entropy yang mempunyai nilai i. Adapun, S adlah subset dari nilai Entropy. Puspita & Widodo berpendapat bahwa algoritma  Decision Tree memiliki keunggulan dan kekurangan, dimana keunggulannya ialah konsep yang jelas dan mudah dipahami serta diimplementasikan menggunakan algoritma rekursif, sedangkan kekurangannya ialah tidak dapat diaplikasikan pada himpunan data yang  sangat  besar  dan  mudah  mengalami  overfit  karena  proses  pelatihan  greedy  [23].  Dengan  demikian  perlu dilakukan pengujian algoritma SVM untuk membandingkan performa algoritma yang lebih baik.

## 2.5 Algoritma Support Vector Machine
Pengujian kedua dalam penelitian ini ialah  dengan mengklasifikasikan dataset  menggunakan algoritma  Support Vector Machine (SVM). Algoritma Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan  untuk  klasifikasi  data  menggunakan  hyperplane  [24].  Karim  menjelaskan  bahwa  konsep  SVM menitikberatkan pada risk minimization, yaitu estimasi fungsi dengan cara meminimalisir batas dari generalization error, sehingga SVM mampu mengatasi overfitting [25]. Adapun, fungsi regresi dari metode SVM adalah sebagai berikut.
f(x) = w T φ(x) + b
(7)
Dimana w merupakan vector pembobot, φ(x) merupakan sebuah fungsi yang memetakan x ke dalam suatu dimensi, dan b merupakan faktor bias. Selanjutnya, Nida et al., menunjukkan bahwa SVM mememiliki kelebihan dalam  generalisasi  data  yang  tinggi  serta  mampu  menghasilkan  model  klasifikasi  yang  baik  meskipun  dilatih dengan  data  yang  relatif  sedikit.  Meskipun  demikian,  sangat  sulit  diaplikasikan  untuk  himpunan  data  dengan sampel dan dimensi yang besar [26]. Hal ini menunjukkan bahwa SVM mampu menghasilkan performa yang baik meskipun dengan jumlah data yang relatif sedikit.

## 2.6 Evaluasi Klasifikasi (Confusion Matrix)
Pada  tahap  evaluasi,  algoritma  DT  dan  SVM  dievaluasi  berdasarkan  nilai  akurasi,  presisi,  recall,  dan  nilai  f- measure.  Kasanah  et  al.  menunjukkan  bahwa  Evaluasi  klasifikasi  didasarkan  pada  pengujian  pada  objek  yang benar dan objek yang salah. Validasi  digunakan untuk  menentukan jenis model yang terbaik melalui  confusion matrix sebagai informasi mengenai hasil klasifikasi actual yang dapat diprediksi oleh suatu sistem melalui nilai akurasi, presisi, dan recall, melalui persamaan berikut.
Akurasi = TP+TN TP+FP+TN+FN (8) Presisi/Specificity = TP TP+FP (9) Recall/Sensitivity = TP TP+FN (10) f − measure = 2x(Presisi x recall) presisi+recall (11)
Hairani et al. memberikan penjelasan tentang confusion matrix dari akurasi, presisi, recall dan f-measure : akurasi adalah ketepatan sistem dalam melakukan proses klasifikasi dengan benar; presisi atau sensitivity adalah rasio jumlah dokumen yang relevan dengan total jumlah dokumen yang ditemukan pada sistem klasifiaksi; recall atau spesificity adalah rasio jumlah dokumen yang ditemukan kembali oleh sistem klasifikasi dengan total jumlah dokumen yang relevan; f-measure adalah metrik evaluasi yang populer untuk menangani masalah imbalance class dengan  mengombinasi  recall/sensivitas  dan  presisi  sehingga  menghasilkan  metrik  yang  efektif  untuk  mencari kembali  informasi  dalam  himpunan  yang  tidak  seimbang  [27].  Dengan  demikian,  evaluasi  performa  algoritma terbaik  dapat  direkomendasikan  sebagai  model  yang  relevan  dengan  dataset  untuk  memperoleh  luaran  analisis sentimen yang tergolong fit atau sesuai.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 367 − 379 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3092

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis sentimen merupakan pendekatan yang dapat digunakan untuk membahas secara komprehensif kepuasan konsumen  terhadap  produk  atau layanan  yang  dikonsumsi.  Amsal  et  al.  menunjukkan  bahwa  analisis  sentimen merupakan bagian dari upaya untuk mengidentifikasi dan menganalisis kepuasan konsumen terhadap produk dan jasa, berdasarkan data teks yang diperoleh dari ulasan konsumen di berbagai platform digital [28]. Almuyasaar et al.  berpendapat  bahwa  faktor-faktor  yang  memengaruhi  kepuasan  konsumen  ketika  melakukan  transaksi  di platform e-commerce ialah sebagai berikut : kinerja, ketersediaan, daya tahan, estetika, keandalan, pemeliharaan, logistik,  dukungan,  layanan  pelanggan,  pelatihan,  pengiriman,  penagihan,  perbaikan,  pemasaran,  garansi,  dan biaya siklus hidup  [29].  Hal ini menunjukkan bahwa analisis sentimen merupakan bagian dari  evaluasi  strategi pemasaran produk dan jasa yang dapat digunakan sebagai rekomendasi untuk meningkatkan volume penjualan. Dengan demikian, kajian tentang analisis sentimen perlu ditingkatkan dari sisi  kuantitas berdasarkan perspektif keilmuan  dan  bidang  bisnis.  Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka  pembahasan  dalam  penelitian  ini menitikberatkan pada analisis sentimen wisatawan terhadap produk dan jasa di Taman Nasional Bunaken, yang secara spesifik membahas tentang destinasi dan hotel.
Perkembangan studi tentang analisis sentimen menunjukkan bahwa data yang digunakan  dapat  berupa teks  yang  diperoleh  dari  kolom  ulasan  produk  pada  website  e-commerce,  maupun  platform  yang menyediakan transaksi daring. Yumarlin et al. menunjukkan bahwa pengguna platform digital untuk aktivitas pembelian atau transaksi  daring,  memiliki  kewenangan  untuk  mengulas  produk  dan  layanan  yang  dapat  dijadikan  sebagai rekomendasi untuk meningkatkan kualitas produk hingga layanan penjualan [30]. Pamungkas dan Februariyanti menunjukkan  bahwa  proses  analisis  sentimen  konsumen  terhadap  produk  e-commerce  terdiri  dari  tahap pengumpulan (scraping), pengolahan data (pre-processing and modeling) menggunakan algoritma tertentu, tahap evaluasi dan pemanfaatan data (evaluation and deployment) [31]. Hal ini menunjukkan bahwa analisis sentimen menggunakan data ulasan dengan format data teks untuk diklasifikasian menggunakan algoritma tertentu, hingga menghasilkan model yang relevan dengan kepentingan bisnis. Dalam pembahasan penelitian ini, kerangka kerja CRISP-DM digunakan untuk menganalisis konteks bisnis dan data yang digunakan dalam proses analisis sentimen.
Intensitas penggunaan teknologi informasi dalam berbagai layanan transaksi untuk kepentingan bisnis di Indonesia,  telah  meningkatkan  partisipasi  pengguna  aktif  (user).  Rammadhan  et  al.  menunjukkan  bahwa peningkatan pengguna aktif teknologi di platfrom e-commerce telah memantik pendekatan baru dalam identifikasi dan  analisis  sentimen  melalui  data  ulasan  konsumen  yang  dikenal  dengan  Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yang  menarik  pemasar  untuk  menggunakan  kerangka  serupa  seperti  CRISP-DM  [32].  Amara  et  al. menunjukkan  bahwa  proses  analisis  sentimen  menghasilkan  luaran  yang  sama  dengan  implementasi  kerangka Service  Quality  (SQ)  dan  Importance  Performance  Analysis  (IPA)  dimana  keduanya  menganalisis  ulasan konsumen  terkait  dengan  kepuasan  terhadap  produk  dan  layanan  yang  dipasarkan  melalui  berbagai  macam platform digital [33]. Hal ini menunjukkan bahwa proses identifikasi, klasifikasi, dan analisis kepuasan konsumen dapat  menggunakan  pendekatan  analisis  sentimen  berbasis  CRISP-DM  untuk  merekomendasikan  model pemasaran  yang  sesuai  dengan  karakteristik  bisnis.  Dengan  demikian,  pembahasan  dalam  penelitian  ini menggunakan  data  ulasan  wisatawan  terhadap  destinasi  Bunaken  Marine  Park  dan  top  10  hotel  yang direkomendasikan oleh website Tripadvisor, sebagaimana Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Jumlah Data Teks Ulasan Wisatawan Bunaken Marine Park dan Top 10 Hotel Rekomendasi
Tripadvisor Data Dataset Jumlah Data (Sebelum Filter) Jumlah Data (Setelah Filter) Link Tripadvisor Destinasi Bunaken National Marine Park 871 398 https://www.tripadvisor.com/Attraction_Review-g1071666- d583306-Reviews-Bunaken_National_Marine_Park- Bunaken_Island_Manado_North_Sulawesi_Sulawesi.html Hotel Raja Laut Dive Resort 250 149 https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g1071666- d1744754-Reviews-Raja_Laut_Dive_Resort- Bunaken_Island_Manado_North_Sulawesi_Sulawesi.html Bastianos Bunaken Dive Resort 329 166 https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g1071666- d615408-Reviews-Bastianos_Bunaken_Dive_Resort- Bunaken_Island_Manado_North_Sulawesi_Sulawesi.html Bunaken Oasis Dive Resort and Spa 123 105 https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g1071666- d10307120-Reviews-
Bunaken_Oasis_Dive_Resort_and_Spa- Bunaken_Island_Manado_North_Sulawesi_Sulawesi.html

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 367 − 379 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3092
Data Dataset Jumlah Data (Sebelum Filter) Jumlah Data (Setelah Filter) Link Tripadvisor The Village Bunaken 287 161 https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g1071666- d1438211-Reviews-The_Village_Bunaken- Bunaken_Island_Manado_North_Sulawesi_Sulawesi.html Two Fish Dive Bunaken 464 345 https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g1071666- d1315549-Reviews-Two_Fish_Divers_Bunaken- Bunaken_Island_Manado_North_Sulawesi_Sulawesi.html Happy Gecko Dive Resort 147 81 https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g1071666- d1742764-Reviews-Happy_Gecko_Dive_Resort- Bunaken_Island_Manado_North_Sulawesi_Sulawesi.html Raja Laut Coral View 47 29 https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g1071666- d10681526-Reviews-Raja_Laut_Coral_View- Bunaken_Island_Manado_North_Sulawesi_Sulawesi.html Bunaken Cha Cha Nature Resort 206 150 https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g1071666- d665593-Reviews-Bunaken_Cha_Cha_Nature_Resort- Bunaken_Island_Manado_North_Sulawesi_Sulawesi.html Panorama Diving Resort 218 99 https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g1071666- d3313907-Reviews-Panorama_Diving_Resort- Bunaken_Island_Manado_North_Sulawesi_Sulawesi.html Bunaken Sea Garden Resort 173 110 https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g1071666- d1573422-Reviews-Bunaken_SeaGarden_Resort-
Bunaken_Island_Manado_North_Sulawesi_Sulawesi.html
Tabel 1 merupakan jumlah data ulasan dan link destinasi, top 10 hotel yang direkomendasikan oleh Website Tripadvisor. Dalam proses pengumpulan data ulasan, digunakan aplikasi webharvy dengan konfigurasi nama akun, rating, tipe kunjungan, tanggal berkunjung, judul ulasan, dan detail ulasan. Berdasarkan hasil pengumpulan  dan seleksi data, diperoleh 398 data destinasi yang siap diproses ke tahap pemodelan, dari 871 data ulasan di website Tripadvisor. Sementara itu, data teks untuk top 10 hotel digabung bedasarkan jumlah data yang direkomendasikan Tripadvisor. Terdapat 1793 data ulasan dari 2244 data ulasan (10 hotel) yang akan diproses ke tahap pembersihan. Selanjutnya  data  teks  dibersihkan  dan  dirapikan  menggunakan  aplikasi  Rapidminer  melalui  operator  process documents from data yang didalamnya terdapat operator untuk membersihkan dan menyiapkan data teks seperti tokenize, transform cases, filter tokens by length, dan filter stopwords. berdasarkan konfigurasi sebagai berikut : pertama,  tokenize  1  (non-letters),  tokenize  2  (regular  expression  [-!"#$%&'()*+,./:;<=>?@\[\\\]_`{|}~]);  kedua, transform  cases  (lower  case);  ketiga,  filter  tokens  by  length  (min  char  =4  &  max  chars=25);  keempat,  filter stopwords (dictionary english). Selain itu, terdapat operator remove duplicate, untuk memastikan tidak ada data ulasan  yang  sama  atau  redundant,  kemudian  operator  sentiment  extract  digunakan  untuk  pembobotan  kata sehingga mendapatkan string score sebelum diklasifikasi menggunakan algoritma Decision Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM). Adapun, hasil pembobotan kata dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 2. Proses Ekstrak Sentimen dari Ulasan Wisatawan terhadap Bunaken Marine Park

## Review
June 18, my family and I traveled to bunaken via the marina plaza dock and rented a catamaran boat in a small office in the marina plaza dock We plan to snorkel in Bunaken and siladen island We rented a catamaran at the marina dock From the initial price of idr 1.4 million for 15 people to Bunaken, we must add idr 300k for journey to siladen island At the boat charter office i made it clear that we will snorkel in siladen too When we arrived in Bunaken, we pay the taxes to the area bunaken IDR 5k rupiah per person Then we rented snorkeling equipment in bunaken for 150k rupiah each set.
I began to suspect because the boat motorist insisted that snorkeling equipment should be hired a complete set, while internet references mentioned may be rented as needed Then I also have to pay two boat mtororist that becomes a snorkeling tour guide in bunaken by hiring additional 2 sets of snorkeling equipment, in total I hired 7 sets of snorkeling equipment the weirdness grew to be because after 1 hour of water play and snorkeling in bunaken, the motorist said we had to leave immediately to siladen to avoid low tide. we agreed because in the hope we will go snorkeling in  siladen it turns out  the snorkeling equipment  we rent  150rb only  used 1 hour because we must return it to the owner because they said it is not allowed to be brought to siladen until here I still follow the dirty game by the motorist we finally went to siladen and arrived around 11.30 finally in siladen we can only swim around the dock and walk on the island of siladen when we were enjoyinging swimming,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 367 − 379 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3092
motorist said we had to go home for fear of rain but it's still 1 pm so just 1 hour we played in the water and the motorist already lifted the ladder access to the boat we finally went back to manado to the marina plaza dock and arrived at 2 PM noon a very unpleasant and unsatisfactory experience not in accordance with the cost of IDR 3 million more we spend I DO NOT RECOMMEND TO RENTING ANY BOAT IN MARINA PLAZA BECAUSE YOU CAN BE FOOLED BY THEM NEVER RENT BOAT AT MARIZA PLAZA DOCK IT IS useless
String Scoring
clear (0.41) pay (-0.10) suspect (-0.31) pay (-0.10) weirdness (-0.23) play (0.36) leave (-0.05) avoid (-0.31) low (-0.28) agreed (0.28) hope (0.49) dirty (-0.49) fear (-0.56) played (0.36) unpleasant (-0.54) recommend
(0.38) fooled (-0.41) useless (-0.46) Sentiment Score Negativity Positivity Uncovered Tokens Tokens Negatif -1,6 3,8 2,3 386 404

## Review
We stayed at Bunaken for 6 days. The beauty of the underwater world here is simple incredible! Each day, we delighted ourselves snorkelling for hours at various sites around the islands and found that we liked best  the Bunaken Timur reef which stretches the whole length of Pantai Pangalisang. Many resorts are located along the entire beach front. It is amazing to be able to access the best corals in the world within a few minutes swim from the beach such that you don't really need to hire a boat out to enjoy this reef if you stayed at any of these resorts. The beach is quite a long one though. The sheer volume of beautiful corals in good condition and the terrific diversity leaves one nothing short of astounded. We marvelled at the great myriad of species of soft corals and unique marine life like common lionfish, spotfin lionfish, various types of boxfish, anemone fish, unicorn fish, pipefish, butterfly fish, angelfish, parrotfish, pipefish, needlefish, damsels, wrasse, turtles and countless other species.. We loved the colourful orange and blue starfish lying lazily in abundance all over the seagrass bed and corals. Your resort may also offer dolphin tours to the north. We were there in August and enjoyed taking a boat to  the  northern  swimming  grounds  of  the  tuna  to  see  the  dolphins.  A  unique  experience  having  groups  or dolphins gracefully leap out of water as they race around the waters. We stopped by Siladen Island to snorkel after the trip and that was also a good place. It is easy to get to Bunaken. Fly in to Manado from various places like Jakarta, Surabaya, Makassar, Singapore etc. The harbour is 30 min to 1 hour from the Sam Ratulangi airport depending on traffic. You can stay the night at hotels near the harbour like Celebes Hotel or arrange for a boat on  same  day  if  you  arrive  early  enough. It  only  takes  40  min  boat ride from  Manado  to  get  there.  Hotels in Bunaken may arrange your boat transfer but this is usually more pricey than if you simply go to the harbour and find a boat yourself. There are many available boatmen waiting at the harbour. I negotiated a one way trip at IDR400,000 and arranged for the boatman to pick me up for the return trip 6 days later at the same price. (The boatman's  opening  price  was  IDR1,200,000  but  when  I  told  him  I  know  the  going  rate,  he  reduced  it  to IDR400,000!).  I  read  reports  of  how  rubbish  would  float  over  from  the  mainland  to  the  snorkelling  sites.  I encountered no rubbish at all at the long stretch of Bunaken Timur Reef. Perhaps it's the angle of this area which is a little away from the mainland. But I noticed the stretches of the island that faces the mainland tend to have a little bit of stuff in the water but it was not really a big problem. We did not pay any national park fee as our resort refused to collect the same, maintaining the money was not well spent. Although it was a long way to get here with connecting flights for us, the beauty of underwater world was just so amazing and worth the time and effort and money making the trip Highly recommended!
String Scoring
beauty (0.72)  delighted (0.59)  liked (0.46)  best (0.82)  amazing (0.72)  best (0.82)  enjoy (0.56)  beautiful (0.74)  good (0.49)  terrific (0.54)  astounded (0.46)  great (0.79)  like (0.38)  loved (0.74)  lying (-0.62) enjoyed (0.59)  gracefully (0.62)  stopped (-0.23)  good (0.49)  easy (0.49)  like (0.38)  like (0.38)  no (-0.31) problem (-0.44)  pay (-0.10)  refused (-0.31)  well (0.28)  beauty (0.72)  amazing (0.72)  worth (0.23)
recommended (0.21) Sentiment Score Negativity Positivity Uncovered Tokens Tokens Positif 11,9 2 13,9 585 616
Tabel 2 merupakan hasil ekstrak sentimen dari ulasan wisatawan sebagai pendaki dimana operator extract sentiment di aplikasi Rapidminer akan mengidentifikasi dan melakukan seleksi kata, memberikan bobot, kemudian mengakumulasi bobot tersebut sehingga dapat diklasifikasikan berdasarkan sentimen positif dan sentimen negatif. Score  dengan  angka  negatif  menunjukkan  banyaknya  kosa  kata  yang  mengandung  makna  negatif  dalam  data ulasan, sementara score dengan angka positif menunjukkan banyaknya kosa kata yang mengandung makna positif dalam  ulasan.  Salah  satu  kekurangan  dari  operator  extract  sentiment  ialah  pembobotan  (string  scoring)  hanya diberikan berdasarkan diksi atau kosa kata yang mengandung makna positif atau negatif, yang telah dikenali dan diberikan  bobot  oleh  sistem.  Sementara  itu,  analisis  sentimen  merupakan  proses  identifikasi  dan  klasifikasi berdasarkan makna teks secara keseluruhan, bukan parsial. Hal ini menjadi tantangan bagi pengembangan sistem aplikasi dalam konteks data mining agar dapat mempertimbangkan makna keseluruhan dari kalimat yang diulas

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 367 − 379 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3092
oleh wisatawan tentang Taman Nasional Bunaken, untuk ekspresi seperti kekaguman, sarkasme, sindiran, protes, komplain  dari  pendaki  Meskipun  demikian,  hasil  TF-IDF  dan  proses  pembobotan  kata  menggunakan  operator wordlist dan sortir data dapat divisualisasikan dalam bentuk polar chart lima kata teratas yang paling sering muncul dalam ulasan wisatawan sebagaimana gambar 3 berikut.
Lima Kata Populer Berdasarkan Destinasi Bunaken Marine Park
Lima Kata Populer Berdasarkan Top 10 Hotel Rekomendasi Tripadvisor
Gambar 2. Lima Kata Populer dalam Data Ulasan Wisatawan terhadap Destinasi dan Hotel
Gambar 2 merupakan lima kata populer yang dapat divisualisasikan dalam bentuk diagram bar horizontal untuk  destinasi  wisata  Bunaken  Marine  Park  dan  top  10  hotel  yang  direkomendasi  Tripadvisor  berdasarkan wilayah di Bunaken. Berdasarkan hasil identifikasi, lima kata yang paling sering muncul dalam ulasan wisatawan untuk destinasi wisata Bunaken Marine Park, terdapat 164 kata fish, 165 kata island, 193 kata dive, 230 diving, 280 kata bunaken. Hal ini menunjukkan bahwa faktor pendorong kunjungan wisata ke Bunaken Marine Park ialah keindahan alam bawah laut termasuk keanekaragaman jenis hewan laut, keindahan alam daerah kepulauan, dan aktivitas  menyelam.  Dengan  demikian  para  pemangku  kepentingan  yang  berperan  penting  dalam  pengelolaan Taman  Nasional  Bunaken,  perlu  memperhatikan  keberlanjutan  ekosistem  agar  tetap  berkelanjutan,  serta  tidak mengalami degradasi atau kerusakan akibat aktivitas wisata. Disisi lain, hasil identifikasi limat kata yang paling sering muncul dalam ulasan wisatawan untuk top 10 hotel yang direkomendasikan Tripadvisor ialah, 1170 kata great, 1222 kata bunaken, 1550 kata restort, 1613 kata diving, dan 1711 kata dive. Hal ini menunjukkan bahwa karakteristik  wisatawan  yang  memiliki  motif  berwisata  ke  Taman  Wisata  Nasional  Bunaken  memiliki  intensi untuk  menggunakan  akomodasi  resort  di  sekitar  Bunaken,  serta  memiliki  mobilitas  dan  fasilitas  pendukung aktivitas  menyelam.  Hal  ini  dapat  menjadi  rekomendasi  bagi  para  pengelola  jasa  akomodasi  agar  menyiapkan fasilitas pendukung bagi wisatawan yang hendak mengunjungi Taman Nasional Bunaken.
Pengembangan  destinasi  wisata  memiliki  hubungan  dengan  pengelolaan  akomodasi  serta  amenitas. Frederick dan Kurniawati menunjukkan bahwa upaya untuk meningkatkan kepuasan wisatawan ketika berwisata di Taman Nasional Bunaken ialah dengan menyediakan fasilitas pariwisata yang sesuai dengan kebutuhan [34]. Friliyantin  et  al.  menunjukkan  bahwa  salah  satu  upaya  untuk  meningkatan  partisipasi  masyarakat  dalam pembangunan pariwisata di Bunaken ialah dengan mengembangkan Usaha Kecil dan Menengah masyarakat lokal yang  berhubungan  dengan  jasa  akomodasi  dan  transportasi  sebagai  pendukung  pariwisata  [35].  Hal  ini menunjukkan bahwa pengembangan Taman Nasional Bunaken perlu memperthatikan aspek sosial dan lingkungan, selain ekonomi. Dengan demikian, upaya untuk meningkatkan kepuasan wisatawan ketika berkunjung ke Bunaken dapat didukung oleh berbagai kondisi positif di bidang sosial-budaya, ekonomi, dan lingkungan. Selain itu, hasil pengolahan  398  data  destinasi  Taman  Nasional  Bunaken,  dan  1793  data  ulasan  terhadap  Top  10  Hotel  yang direkomendasikan oleh Tripadvisor, menunjukkan hasil yang berbeda-beda sebagaimana confusion matrix dapat dilihat pada tabel 3 dan 4 berikut.
Tabel 3. Confusion Matrix Data Ulasan Bunaken Marine Park
Bunaken Marine Park Algoritm a TP F N FP T N Accurac y Precisio n Recall F- Measur e AUC t-Test Keteranga n DT 29 9 6 7 30 0 97,87% 97,74% 98,04 % 97,85% 97,7 % 97,7% with SMOTE

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 367 − 379 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3092
Bunaken Marine Park Algoritm a TP F N FP T N Accurac y Precisio n Recall F- Measur e AUC t-Test Keteranga n DT 30 1 11 5 0 94,97% 0,00% 0,00% unknow n 50% 95% without SMOTE SVM 30 6 0 0 30 6 100% 100% 100% 100% 100% 100% with SMOTE SVM 0 0 11 8 98 6 89,31% 89,31% 100% 94,35% 80,7 % 96,5% without SMOTE
Tabel 3 menunjukkan bahwa hasil evaluasi performa algoritma Decision Tree (DT) menggunakan operator SMOTE memberikan nilai akurasi 97,87%, nilai presisi 97,74%, nilai recall 98,04%, f-measure 97,85%, nilai AUC 97,7%, nilai t-Test 97,7%. Sementara itu, performa algoritma Decision Tree (DT) tanpa menggunakan operator SMOTE memberikan nilai akurasi 94,97%, namun untuk nilai presisi nilai recall ialah 0,00%, dan unknown untuk f-measure. Adapun nilai AUC sebesar 50%, dan t-Test 95%. Hal ini menunjukkan bahwa hasil pengolahan dataset destinasi wisata Taman Nasional Bunaken harus menggunakan operator SMOTE untuk mendapatkan hasil yang lebih  optimal.  Disisi  lain,  hasil  evaluasi  performa  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  menggunakan operator SMOTE  memberikan  nilai  akurasi,  presisi,  recall,  f-measure,  AUC,  dan  t-Test  100%.  Berbeda  halnya dengan performa algoritma SVM tanpa SMOTE dimana nilai  akurasi  89,31%, nilai presisi  89,31%, nilai recall 100%, nilai f-measure 94,35%, nilai AUC 80,7% dan nilai t-Test 96,5%. Apabila dibandingkan performa terbaik antara DT dan SVM (menggunakan SMOTE dan tanpa menggunakan SMOTE) maka model terbaik diperoleh dari hasil klasifikasi SVM dengan menggunakan operator SMOTE. Selain itu dapat diketahui performa algoritma DT dan SVM (menggunakan SMOTE dan tanpa menggunakan SMOTE) dalam klasifikasi sentimen untuk dataset top 10 hotel yang direkomendasikan Tripadvisor, pada tabel berikut.

## Tabel 4. Confusion Matrix Data Ulasan Top 10 Hotel Rekomendasi Tripadvisor
Data Gabungan Top 10 Hotel Rekomendasi Tripadvisor Algorit ma TP F N F P TN Accurac y Precisio n Recall F- Measure AUC t- Test Keterangan DT 107 1 20 2 4 873 90,42% 99,54% 91,22 % 89,42% 50% 90,4 % with SMOTE
DT
4 11 36 106 4 95,78% 96,73% 98,97 % 97,84% 54,5 % 95,8 % without SMOTE SVM 107 5 77 0 998 96,42% 100% 92,83 % 96,27% 100 % 96,4 % with SMOTE SVM 0 0 40 107 5 96,41% 96,41% 100% 98,17% 89,8 % 96,4 % without SMOTE
Tabel 4 menunjukkan bahwa hasil evaluasi performa algoritma Decision Tree (DT) menggunakan operator SMOTE memberikan nilai akurasi 90,42%, nilai presisi 99,54%, nilai recall 91,22%, nilai f-measure 89,42%, nilai AUC 50%, nilai t-Test 90,7%. Sementara itu, performa algoritma Decision Tree (DT) tanpa menggunakan operator SMOTE memberikan nilai akurasi 95,78%, nilai presisi 96,73%, nilai recall 98,97%, nilai f-measure 97,84%, nilai AUC 54,5 dan nilai t-Test 95,8%. Disisi lain, hasil evaluasi performa algoritma Support Vector Machine (SVM) menggunakan operator SMOTE memberikan nilai akurasi 96,42%, nilai presisi 100%, nilai recall 92,83%, nilai f- measure 96,27%, nilai AUC 100%, dan nilai t-Test 96,4%. Berbeda halnya dengan performa algoritma SVM tanpa SMOTE dimana nilai akurasi 96,41%, nilai presisi 96,41%, nilai recall 100%, nilai f-measure 98,17%, nilai AUC 89,8%  dan  nilai  t-Test  96,4%.  Apabila  dibandingkan  performa  terbaik  antara  DT  dan  SVM  (menggunakan SMOTE  dan  tanpa  menggunakan  SMOTE)  maka  model  terbaik  diperoleh  dari  hasil  klasifikasi  SVM  dengan menggunakan  operator  SMOTE.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  SVM  menggunakan  operator  SMOTE mampu meningkatkan performa algoritma. Meskipun demikian, algoritma DT juga menunjukkan performa yang baik sebagaimana nilai ROC dalam gambar berikut.

## Bunaken Marine Park

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 367 − 379 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3092
Top 10 Hotel versi Tripadvisor
Gambar 3. ROC Bunaken Marine Park dan Top 10 Hotel rekomendasi Tripadvisor
Gambar 3 merupakan nilai ROC dari pengolahan dataset destinasi Bunaken Marine Park, dan dataset Top 10 Hotel yang direkomendasikan Tripadvisor yang menunjukkan bahwa algoritma DT dan SVM dapat digunakan untuk klasifikasi data berdasarkan kelas positif dan negatif. Meskipun demikian, jumlah data yang dikelola perlu diseimbangkan  dengan  menggunakan  operator  SMOTE  agar  meningkatkan  kinerja  algoritma.  Beberapa  studi terdahulu menunjukkan bahwa nilai ROC dan AUC dapat dijadikan sebagai pertimbangan untuk memilih model yang  tepat  dalam  pengelolaan  data.  Pravina  et  al.  menunjukkan  bahwa  algoritma  SVM  mampu  menunjukkan performa yang baik dalam klasifikasi data berdasarkan kelas sentimen [36]. Fitriana dan Sibaroni menunjukkan bahwa SVM juga dapat digunakan dalam analisis sentimen pengguna jasa aplikasi yang diunggah melalui platform digital media sosial [24].  Hal ini menunjukkan bahwa SVM dalam beberapa studi kasus analisis sentimen selalu menunjukkan  performa  yang  optimal.  Dengan  demikian  penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa  SVM  dengan operator  SMOTE  dapat  digunakan  sebagai  model  sebagaimana  kerangka  kerja  CRISP-DM.  Dengan  demikian, rekomendasi pengembangan destinasi wisata Taman Nasional Bunaken dan jasa akomodasi perlu memperhatikan kebutuhan wisatawan terakait dengan fasilitas, serta sarana dan prasarana pendukung aktivitas wisata bahari.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  SVM  dengan  operator  SMOTE  dapat  digunakan  sebagai  model sebagaimana  kerangka  kerja  CRISP-DM.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  398  data  destinasi  Taman  Nasional Bunaken, dan 1793 data ulasan terhadap top 10 hotel yang direkomendasikan oleh Tripadvisor, algoritma SVM menunjukkan  performa  yang  lebih  baik.  Dalam  konteks  data  destinasi  Taman  Nasional  Bunaken,  performa algoritma Support Vector Machine (SVM) menggunakan operator SMOTE mampu menghasilkan nilai akurasi, presisi,  recall,  f-measure,  AUC,  dan  t-Test  sebanyak  100%.  Dalam  konteks,  dataset  top  10  hotel  yang direkomendasikan oleh Tripadvisor, algoritma algoritma Support Vector Machine (SVM) menggunakan operator SMOTE memberikan nilai akurasi 96,42%, nilai presisi 100%, nilai recall 92,83%, nilai f-measure 96,27%, nilai AUC 100%, dan nilai t-Test 96,4%. Selain itu, berdasarkan hasil identifikasi lima kata yang paling sering muncul dalam ulasan wisatawan untuk destinasi wisata Bunaken Marine Park, terdapat 164 kata fish, 165 kata island, 193 kata dive, 230 diving, 280 kata bunaken. Selanjutnya, hasil identifikasi limat kata yang paling sering muncul dalam ulasan  wisatawan  untuk  top  10  hotel  yang  direkomendasikan  Tripadvisor  ialah,  1170  kata  great,  1222  kata bunaken, 1550 kata restort, 1613 kata diving, dan 1711 kata dive. Hal ini dapat menjadi rekomendasi bagi para pengelola jasa akomodasi agar menyiapkan fasilitas pendukung bagi wisatawan yang hendak mengunjungi Taman Nasional Bunaken.

## REFERENCES
[1] R. D. Priyatna, F. Kerebungu, and Y. D. A. Santie, “Dampak Ekowisata Taman Laut Bunaken Berdasarkan Perspektif Masyarakat,” Indones. J. Soc. Sci. Educ., vol. 2, no. 2, pp. 58–68, 2022.
[2] F. G. Tular, H. J. Lawalata, and M. L. S. Taulu, “Study of Mangrove Vegetation Community at Bunaken National Park Area, Teling Village,” Indones. Biodivers. J., vol. 3, no. 3, pp. 20–29, 2022.
[3] E. I. Lukman, A. T. Utomo, and E. W. Handoyo, “Fasilitasi Bantuan Usaha Ekonomi Kreatif Kelompok Masyarakat Binaan Balai Taman Nasional Bunaken di Pulau Nain,” Dharma  J. Pengabdi. Masy., vol. 3, no. 1, pp. 39–59, 2022.
[4] W. D. Aryawan, M. H. N. Aliffrananda, D. Utama, Y. A. Hermawan, and Hasanudin, “Design of a Semi-Submersible Tourism Ship for Bunaken Underwater Recreation in Manado, Indonesia,” Kapal  J. Ilmu Pengetah. dan Teknol. Kelaut., vol. 19, no. 3, pp. 151–164, 2022.
[5] D. J. Namoua, A. S. Wantasen, K. I. F. Kondoy, R. C. Kepel, F. S. I. Menajang, and W. Pelle, “Carbon Absorption in Seagrasses in Tongkaina Coastal Waters, Bunaken District, Manado City, North Sulawesi,”  J. Ilm. PLATAX, vol. 10, no. 2, pp. 433–440, 2022, doi: 10.35800/jip.v10i2.43485.
[6] E. S. Pomantow, M. A. Langi, and F. B. Saroinsong, “Strategi Penanggulangan Gangguan Kawasan Konservasi Di Taman Nasional Bunaken ( Studi Kasus Di Pulau Mantehage ),” Agri-Sosioekonomi, vol. 18, no. 3, pp. 775–784, 2022.
[7] M. H. Sahri, P. A. Pangemanan, and F. B. Saroinsong, “Analisis Kesesuaian Ekowisata Pantai Dan Bahari Di Pesisir

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 367 − 379 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3092
Perairan Tanjung Kelapa  Desa  Poopoh Taman Nasional  Bunaken,”  Agri-Sosioekonomi, vol.  18, no.  3, pp.  751–758, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jisep/article/view/44550
[8] E.  W.  Handoyo,  H.  D.  Walangitan,  and  P.  A.  Pangemanan,  “Persepsi  dan  Motivasi  Pengunjung  Nusantara  Taman Nasional Bunaken,” Agri-Sosioekonomi, vol. 18, no. 2, pp. 449–460, 2022.
[9] M.  P.  Bagindo,  B.  Sanim,  and  T.  Saptono,  “Model  Bisnis  Ekowisata  di  Taman  Nasional  Laut  Bunaken  dengan Pendekatan Business Model Canvas,” Manaj. IKM, vol. 11, no. 1, pp. 80–88, 2016, doi: 10.29244/mikm.11.1.80-88.
[10]  H.  Santoso,  H.  Kartodihardjo,  and  R.  Soekmadi,  “Peran  dan  Kebutuhan  Pemangku  Kepentingan  dalam  Tata  Kelola Pariwisata di Taman Nasional Bunaken, Sulawesi Utara,” J. Penelit. Sos. dan Ekon. Kehutan., vol. 12, no. 3, pp. 197– 211, 2015.
[11]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Sentimen  Pengunjung  Pulau  Komodo  dan  Pulau  Rinca  di  Website  Tripadvisor  Berbasis CRISP-DM,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 2, pp. 614–625, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2999.
[12]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Wisatawan Melalui Data Ulasan Candi Borobudur di Tripadvisor Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  4,  no.  3,  p.  1343−1352,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2486.
[13]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Performa Algoritma  NBC  ,  DT  ,  SVM dalam Klasifikasi  Data  Ulasan  Pengunjung  Candi Borobudur  Berbasis  CRISP-DM,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1634–1646,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2766.
[14]  H. J. Christanto and Y. A. Singgalen, “Sentiment Analysis on Customer Perception towards Products and Services of Restaurant in Labuan Bajo,” J. Inf. Syst. Informatics, vol. 4, no. 3, pp. 511–523, 2022, doi: 10.51519/journalisi.v4i3.276.
[15]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik dalam Optimalisasi Pemasaran Destinasi Pariwisata Prioritas di  Indonesia,”  J.  Inf.  Syst.  Informatics,  vol.  4,  no.  1,  pp.  459–470,  2021,  [Online].  Available:  http://journal- isi.org/index.php/isi/article/view/171
[16]  A. A. Arifiyanti, M. F. Pandji, and B. Utomo, “Analisis Sentimen Ulasan Pengunjung Objek Wisata Gunung Bromo pada Situs Tripadvisor,” Explor. J. Sist. Inf. dan Telemat., vol. 13, no. 1, p. 32, 2022, doi: 10.36448/jsit.v13i1.2539.
[17]  J. A. Syahid and D. Mahdiana, “Perbandingan algoritma untuk klasifikasi analisis sentimen terhadap Genose pada media sosial Twitter,” semanTIK, vol. 7, no. 1, pp. 9–16, 2021, doi: 10.5281/zenodo.5034916.
[18]  A. Fadli, M. I. Zulfa, and Y. Ramadhani, “Performance Comparison of Data Mining Classification Algorithms for Early Warning System of Students Graduation Timeliness,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 6, no. 4, pp. 158–163, 2018, doi: 10.14710/jtsiskom.6.4.2018.158-163.
[19]  R. Kosasih and A. Alberto, “Analisis Sentimen Produk Permainan Menggunakan Metode TF-IDF Dan Algoritma K- Nearest Neighbor,” InfoTekJar  J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar., vol. 6, no. 1, pp. 134–139, 2021.
[20]  R. A. Barro, I. D. Sulvianti, and M. Afendi, “Penerapan Synthetic Minority Oversampling Technique (Smote) Terhadap Data Tidak Seimbang Pada Pembuatan Model Komposisi Jamu,” Xplore J. Stat., vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2013.
[21]  Y. E. Kurniawati, “Class Imbalanced Learning Menggunakan Algoritma Synthetic Minority Over-sampling Technique – Nominal (SMOTE-N) pada Dataset Tuberculosis Anak,”  J. Buana Inform., vol. 10, no. 2, pp. 134–143, 2019, doi: 10.24002/jbi.v10i2.2441.
[22]  M.  F.  Asshiddiqi  and  K.  M.  Lhaksmana,  “Perbandingan  Metode  Decision  Tree  dan  Support  Vector  Machine  untuk Analisis Sentimen pada Instagram Mengenai Kinerja PSSI,” in  e-Proceeding of Engineering, 2020, vol. 7, no. 3, pp. 9936–9948.
[23]  R. Puspita and A. Widodo, “Perbandingan Metode KNN, Decision Tree, dan Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Pengguna  Layanan  BPJS,”  J.  Inform.  Univ.  Pamulang,  vol.  5,  no.  4,  pp.  646–654,  2021,  doi: 10.32493/informatika.v5i4.7622.
[24]  D. N. Fitriana and Y. Sibaroni, “Sentiment Analysis on KAI Twitter Post Using Multiclass Support Vector Machine (SVM),”  J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi),  vol.  4,  no.  5,  pp.  846–853,  2020,  doi: 10.29207/resti.v4i5.2231.
[25]  A.  Karim,  “Perbandingan  Prediksi  Kemiskinan  di  Indonesia  Menggunakan  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan Regresi Linear,” J. Sains Mat. dan Stat., vol. 6, no. 1, pp. 107–112, 2020, doi: 10.24014/jsms.v6i1.9259.
[26]  E. A. Nida, “Analisis Kinerja Algoritma Support Vector Machine (SVM) Guna Pengambilan Keputusan Beli/Jual Pada Saham  PT  Elnusa  Tbk.  (ELSA),”  J.  Transform.,  vol.  17,  no.  2,  pp.  160–170,  2020,  doi: 10.26623/transformatika.v17i2.1649.
[27]  Hairani, N. A. Setiawan, and T. B. Adji, “Metode Klasifikasi Data Mining dan Teknik Sampling SMOTE Menangani Class Imbalance untuk Segmentasi Customer pada Industri Perbankan,” in Seminar Nasional Sains dan Teknologi, 2016, pp. 168–172.
[28]  A. A. Amsal, B. B. Albar, and Y. H. Yeni, “Pendekatan Text Analysis Terhadap Ulasan Pengunjung Hotel: Apa yang Mempengaruhi Kepuasan Pelanggan?,” Jutisi  J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 10, no. 1, pp. 57–66, 2021, doi: 10.35889/jutisi.v10i1.580.
[29]  M.  H.  Almuyassar,  S.  P.  Fidi,  and  R.  Akbar,  “Peranan  Prinsip  Kepuasan  Pelanggan  Guna  Meningkatkan  Jumlah Penjualan pada Ecommerce,” Integr. (Information Technol. Vocat. Educ., vol. 2, no. 1, pp. 25–28, 2020.
[30]  M. Yumarlin, J. E. Bororing, S. Rahayu, and J. F. Andika, “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Tokopedia Berdasarkan Twitter Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM),” Smart Comp, vol. 12, no. 1, pp. 154–163, 2023, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[31]  M. D. Pamungkas and H. Februariyanti, “Penerapan Algoritma k-Means Clustering untuk Mengelompokan Data Review Barang pada e-Commerce Lazada,” semanTIK, vol. 8, no. 2, pp. 99–104, 2022, doi: 10.55679/semantik.v8i2.29058.
[32]  B. Z. Ramadhan, I. Riza, and I. Maulana, “Analisis Sentimen Ulasan Pada Aplikasi E-Commerce Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 6, no. 2, pp. 220–225, 2022.
[33]  S.  R.  Amara,  N.  Mutiah,  and  F.  Febriyanto,  “Pengaruh  Kualitas  Layanan  e-Commerce  terhadap Kepuasan  Pengguna Menggunakan Metode Mobile Service Quality dan Importance Performance Analysis (IPA) (Studi Kasus : Pengguna e- Commerce Shopee di Kota Pontianak),” Coding  J. Komput. dan Apl., vol. 10, no. 2, pp. 274–287, 2022.
[34]  J. T. Frederick and H. A. Kurniawati, “Desain Floating Club House untuk Kawasan Wisata Taman Nasional Bunaken,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 367 − 379 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3092
Sulawesi Utara,” J. Tek. ITS, vol. 10, no. 2, pp. 122–129, 2021, doi: 10.12962/j23373539.v10i2.80682.
[35]  T. Friliyantin, A. V. S. Hubies, and A. Munandar, “Strategi Pengembangan Usaha Mikro dan Kecil Sektor Wisata Bahari di Pulau Kecil (Studi Kasus Pulau Bunaken, Kota Manado, Sulawesi Utara),” Manaj. IKM, vol. 6, no. 1, pp. 55–63, 2011, [Online]. Available: https://journal.ipb.ac.id
[36]  A.  M.  Pravina,  I.  Cholissodin,  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini  Maskapai  Penerbangan  pada Dokumen  Twitter  Menggunakan  Algoritme  Support  Vector  Machine  (SVM),”  J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput.,  vol.  3,  no.  3,  pp.  2789–2797,  2019,  [Online].  Available:  http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/4793