## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 326 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3042

## Analisis Perilaku Wisatawan Berdasarkan Data Ulasan di Website Tripadvisor Menggunakan CRISP-DM: Wisata Minat Khusus Pendakian Gunung Rinjani dan Gunung Bromo

## 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: 29/01/2023; Accepted: 22/02/2023; Published: 25/02/2023
Abstrak −Perilaku wisatawan perlu diidentifikasi dan dianalisis secara komprehensif untuk mengetahui perubahan dalam hal preferensi jenis wisata di Indonesia. Salah satu pendekatan yang relevan dengan upaya mengidentifikasi perilaku wisatawan ialah analisis sentimen melalui data ulasan di  website tripadivisor melalui pendekatan teks mining. Penelitian ini bertujuan merekomendasikan  model  analisis  sentimen  yang  bermanfaat  bagi  pengelola  destinasi  wisata  minat  khusus  pendakian  di gunung  Rinjani  dan  gunung  Bromo  berdasarkan tipe  kunjungan  sendiri  (solo),  bersama pasangan  (couple),  bersama  teman (friends) dan bersama keluarga (family). Metode penelitian yang digunakan ialah Cross Industry Standard  Process for Data Mining (CRISP-DM) dengan algoritma yang disesuaikan dengan konteks pengelolaan destinasi wisata Gunung Rinjani dan Gunung Bromo yakni atraksi, jalan dan moda transpotasi (aksesibilitas), dan akomodasi. Dalam upaya mengatasi permasalahan keseimbangan data dalam dataset, maka proses kalkulasi algoritma Decision Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM) dihubungkan  dengan  operator  Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE)  pada  aplikasi  Rapidminer.  Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma SVM menunjukkan performa yang lebih baik dengan nilai akurasi 97,67%, presisi 100%, recall 95,34 dan f-measure 97,61% dalam klasifikasi 1075 data teks Gunung Bromo dan 326 data ulasan Gunung Rinjani. Selain itu, dalam konteks gunung Rinjani, lima kata teratas yang sering muncul dalam data ulasan wisatawan di gunung Rinjani ialah sebagai berikut : summit (272), rinjani (259), trek (201), hike (170), mountain (159). Disisi lain, lima kata teratas yang sering muncul dalam data ulasan wisatawan di gunung Bromo ialah sebagai berikut : bromo (1864), sunrise (1124), view (854), crater (758), mount (577). Dengan demikian dapat diketahui bahwa wisatawan dengan tipe kunjungan sendiri (solo), bersama pasangan (couple), bersama teman (friends) dan bersama keluarga (family) memiliki preferensi terhadap jenis atraksi berupa puncak,  kawah,  keindahan  alam  pengunungan,  jalur  pendakian,  jenis  moda  transportasi  (aksesibilitas),  serta  akomodasi pendukung yang perlu disiapkan agar dapat mendukung keberlanjutan pariwisata.
Kata Kunci: Perilaku Wisatawan; Minat Khusus; Analisis Sentimen; Bromo; Rinjani
Abstract −Traveller behavior needs to be comprehensively identified and analyzed to determine changes in tourism preference in  Indonesia.    One  relevant  approach  to  identifying  traveler  behavior  is  sentiment  analysis  through  review  data  on  the Tripadvisor website by text mining approach. This study aims to recommend a sentiment analysis model that is useful for managers of particular interest climbing tourist destinations on Mount Rinjani and Mount Bromo based on the type of visit alone (solo), with couples (couple), with friends, and with family (family). The research method used is Cross Industry Standard Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM),  with  an  algorithm  adapted  to  managing  tourist  destinations  for  Mount  Rinjani  and Mount Bromo, namely attractions, roads and modes of transportation (accessibility), and accommodation. To overcome the problem  of  data  balance  in  datasets,  the  calculation  process  of  the  Decision  Tree  (DT)  algorithm  and  the  Support  Vector Machine  (SVM)  is  connected  to  the  Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE)  operator  in  the  Rapidminer application. The results of this study showed that the SVM algorithm showed better performance with an accuracy value of 97.67%, precision of 100%, recall of 95.34, and f-measure of 97.61% in the classification of 1075 text data of Mount Bromo and 326 review data of Mount Rinjani. In addition, in the context of Mount Rinjani, the top five words that often appear in tourist review data on Mount Rinjani are as follows: summit (272), Rinjani (259), trek (201), hike (170), mountain (159). On the other hand, the top five words that often appear in tourist review data on Mount Bromo are as follows: Bromo (1864), sunrise (1124), view (854), crater (758), and mount (577). Thus, it can be seen that tourists with the type of visit alone (solo), with couples (couple), with friends (friends), and with family (family) have a preference for the types of attractions in the form of  summits,  craters,  natural  beauty  of  mountains,  hiking  trails,  types  of  transportation  modes  as  well  as  supporting accommodation that needs to be prepared to keep the sustainability of tourism.
Keywords : Tourist Behavior; Special Interest; Sentiment Analysis; Bromo; Rinjani

## 1. PENDAHULUAN
Wisata minat khusus untuk eksplorasi hingga pendakian Gunung Bromo dan Gunung Rinjani menjadi populer di kalangan wisatawan dengan tipe kunjungan solo, couple, friends, dan family. Hal tersebut dapat dilihat dari jumlah data ulasan di website Tripadvisor sebagai platform digital yang dapat digunakan untuk meninjau lokasi wisata di berbagai  negara.  Azzahra  dan  Wibowo  berpendapat  bahwa  wisatawan  seringkali  mencari  informasi  tentang destinasi wisata di Website Tripadvisor sehingga emoticon, rating maupun data teks di kolom ulasan digunakan sebagai dataset untuk analisis preferensi wisatawan [1]. Disisi lain, beberapa studi terdahulu terkait dengan analisis sentimen  wisatawan  terhadap  produk  dan  layanan  di  destinasi  wisata,  juga menggunakan  data  teks  dari  kolom ulasan pengguna website Tripadvisor [2]–[4]. Hal ini menunjukkan bahwa website Tripdavisor menyediakan data yang dapat  digunakan untuk mengidentifikasi  dan menganalisis perilaku wisatawan khususnya permintaan atau

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 326 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3042
preferensi terhadap produk dan layanan wisata, melalui klasifikasi data teks menjadi sentimen positif dan negatif. Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perilaku wisatawan melalui data teks dalam kolom ulasan di destinasi wisata minat khusus Gunung Rinjani dan Gunung Bromo, pada website Tripadvisor.s Penelitian ini menggunakan metode Cross Industry Standar Process for  Data Mining (CRISP-DM) yang terdiri dari enam tahapan yakni tahap business understanding, tahap data understanding, tahap data preparation, tahap modeling,  tahap  evaluation dan tahap  deployment. Fattah et al. menunjukkan bahwa  pada tahap business understanding, karakteristik institusi yang mengolah data perlu dianalisis secara komprehensif untuk memperoleh gambaran  tentang  proses  bisnis,  sedangkan  data  understanding  merupakan  proses  eksplorasi  dan  analisis  data berdasarkan  tujuan  dari  pengolahan  data  untuk  pengembangan  organisasi  maupun  perusahaan  [5].  Selain  itu, Wulandari  et  al.  menunjukan  bahwa  pada  tahap  data  preparation,  semua  data  akan  dirapikan  dan  dibersihkan sedangkan pada tahap modeling, dapat dilakukan kalkulasi menggunakan algoritma tertentu sesuai dengan tujuan pengolahan data [6]. Adapun, Christian dan Qi menjelaskan bahwa pada tahap evaluation, performa dari model atau algoritma yang digunakan akan ditinjau dan dianalisis, sedangkan pada tahap deployment, hasil identifikasi dan analisis model dapat  direkomendasikan kepada pemangku kepentingan untuk  mengoptimalkan kinerja dari organisasi atau perusahaan [7]. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan CRISP-DM menjadi relevan digunakan dalam  penelitian  ini,  dimana  hasil  analisis  perilaku  wisatawan  dapat  dinarasikan  dalam  bentuk  rekomendasi pengembangan destinasi wisata minat khusus pendakian. Dengan demikian, metode CRISP-DM dapat digunakan untuk menghasilkan rekomendasi pengembangan destinasi yang kontekstual sesuai dengan preferensi wisatawan terkait wisata minat khusus pendakian Gunung Rinjani dan Gunung Bromo di Indonesia.
Model analisis sentimen wisatawan yang dapat digunakan untuk klasifikasi sentimen berdasarkan data teks ialah Decision Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM). Munawwaroh dan Primandani menunjukkan bahwa analisis sentimen dan klasifikasi data menggunakan algoritma DT dalam kerangka kerja CRISP-DM memberikan gambaran  yang  jelas  hingga  tentang  proses  bisnis  hingga  tujuan  pengolahan  data  di  suatu  perusahaan  atau organisasi [8]. Selain itu, Cahyaningtias et al. menunjukkan bahwa implementasi analisis sentimen menggunakan algoritma  DT  dalam  beberapa  studi  kasus  menunjukkan  performa  yang  baik  ditinjau  dari  nilai  akurasi,  presisi, recall,  dan  Area  Under  Curve    (AUC)  [9].  Adapun,  Rousyanti  menunjukkan  bahwa  model  pengolahan  data menggunakan algoritma SVM juga dapat bandingkan dengan DT agar dapat diketahui algortima dengan performa yang  terbaik,  sehingga  relevan  digunakan  dalam  pengembangan  produk  maupun  manajemen  organisasi  atau perusahaan [10]. Singgalen menunjukkan bahwa performa algoritma Decision Tree (DT), Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbour (k-NN), Naïve Bayes Classifier (NBC)  [11]. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma dengan performa terbaik dapat digunakan sebagai model untuk rekomendasi strategi peningkatan kualitas produk dan layanan destinasi wisata, maupun strategi mengoptimalkan sistem manajemen destinasi wisata minat khusus Gunung Bromo dan Gunung Rinjani. Dengan demikian, penelitian ini mengevaluasi algoritma Decision Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM) sehingga dapat diperoleh algoritma dengan performa terbaik dalam analisis sentimen wisatawan.
Pengetahuan,  sikap  dan  perilaku  wisatawan  di  destinasi  wisata  tidak  terlepas  dari  kebutuhan  akan suatu kondisi  yang  diharapkan  oleh  individu  atau  kelompok.  Despica  dan  Zuriyani  berpendapat  bahwa kondisi  yang diharapkan  wisatawan  berhubungan  dengan  sapta  pesona  yakni  aman,  tertib,  bersih,  sejuk,  indah,  ramah,  dan kenangan  [12].  Selanjutnya,  Putri  et  al.  menunjukkan  bahwa  wisatawan  cenderung  mencari  informasi  yang berhubungan dengan upaya memenuhi kebutuhan akan kondisi yang diharapkan, ketika merencanakan perjalanan wisata baik sendiri, bersama pasangan, teman, maupun keluarga [13]. Adapun, Sarudin dan Ismail menunjukkan bahwa  website  Tripadvisor  merupakan  salah  satu  platform  digital  yang  diakses  untuk  memperoleh  informasi tentang atraksi, akomodasi, hingga jenis moda transportasi yang dapat digunakan selama berwisata [14]. Hal ini menunjukkan adanya perilaku untuk mengakumulasi pengetahuan terkait 3 A (atraksi, aksesibiltas dan akomodasi) serta sikap membandingkan informasi 3A sebelum menentukan pilihan berwisata dengan menjadikan data ulasan di website Tripadvisor sebagai referensi. Dengan demikian, penelitian ini fokus menganalisis perilaku wisatawan berdasarkan data ulasan di website Tripadvisor.
Penelitian  ini  memiliki  peluang  berkontribusi  di  bidang  pariwisata  dan  sistem  informasi  melalui  model analisis  perilaku  wisatawan  berbasis  CRISP-DM.  Beberapa  kajian  terdahulu  tentang  perilaku  wisatawan menggunakan perspektif psiko-sosial, sosio-ekonomi, dan sosio-kultural. Seperti halnya, Abadi dan Herwin yang menganalisis perilaku wisatawan dari perspektif sosio-ekonomi untuk mengidentifikasi pengaruh kualitas produk dan  layanan  terhadap  kepuasan  wisatawan  [15].  Disisi  lain,  Pomantow  et  al.  berpendapat  bahwa  perilaku wisatawan dapat diamati secara spesifik dari latarbelakang budaya, keluarga, usia dan siklus hidup [16]. Adapun, Lubis  et  al.  menunjukkan  bahwa  perilaku  wisatawan  sangat  penting  untuk  diidentifikasi  dan  dianalisis  secara kontekstual  mengingat  diversitas  destinasi  wisata  dan  faktor-faktor  yang  memengaruhi  keputusan  wisatawan berkunjung  kembali  ke  suatu  destinasi  wisata  [17].  Era  digital  menjadi  stimulus  perubahan  perilaku  pengguna teknologi informasi. Setiap orang dapat mengakses dan memanfaatkan informasi untuk memenuhi kebutuhannya. Hal ini menunjukkan bahwa analisis perilaku wisatawan dari perspektif sistem informasi juga penting untuk dikaji secara komprehensif, terutama dalam konteks pembahasan wisata minat khusus di Indonesia. Dengan demikian, penelitian ini dapat berkontribusi secara teoretis di bidang pariwisata dan sistem informasi.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 326 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3042

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)
Metode  yang  digunakan  dalam  analisis  perilaku wisatawan  berdasarkan  data  ulasan  website  Tripadivsor  untuk wisata minat  khusus pendakian Gunung Rinjani  dan Gunung Bromo  ialah Cross Industry Standard Process for Data  Mining  (CRISP-DM)  yang  terbagi  menjadi  enam  tahapan  sebagai  berikut  business  understanding,  data understanding,  data  preparation,  modeling,  evaluation  dan  deployment.  Pada  tahap  business  understanding, dilakukan studi literatur tentang pengetahuan, sikap dan perilaku wisatawan dalam mengakses website Tripadvisor untuk merencanakan perjalanan wisata, khususnya wisata minat khusus pendakian Gunung Bromo dan Gunung Rinjani. Selanjutnya, pada tahap data understanding, dilakukan pengujian sistem validasi data ulasan oleh member website Tripadvisor, screening data ulasan berdasarkan nama akun, rating, tipe kunjungan, tanggal berkunjung, judul ulasan, dan detail ulasan. Adapun, proses scraping data teks dari website Tripadvisor menggunakan aplikasi webharvy. 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%)  dari  1075  data  teks  Gunung  Bromo  dan  326  data  teks  Gunung  Rinjani. 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  (DT)  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), hasil pengolahan data dapat  direkomendasikan sebagai  model analisis  perilaku wisatawan sebagai  rekomendasi untuk  mengoptimalkan  produk  dan  layanan  wisata  minat  khusus  pendakian  di  Gunung  Bromo  dan  Gunung Rinjani,  agar  dapat  mengoptimalkan  atraksi,  akomodasi  dan  aksesibilitas  pendukung  sehingga  meningkatkan intensi wisatawan untuk berkunjung kembali. Adapun, alur dari keseluruhan tahapan dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian sesuai CRISP-DM Framework
Gambar  1  merupakan  keseluruhan  tahapan  penelitian  berdasarkan  kerangka  kerja  CRISP-DM  dalam menganalisis perilaku wisatawan sebagai rekomendasi untuk mengoptimalkan produk dan layanan wisata minat khusus  pendakian  di  Gunung  Bromo  dan  Gunung  Rinjani,  agar  dapat  mengoptimalkan  atraksi,  akomodasi  dan aksesibilitas pendukung sehingga meningkatkan intensi wisatawan untuk berkunjung kembali. Adapun, algoritma yang  digunakan  ialah  Decision  Tree  (DT)  dan  Support  Vector  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 minat khusus pendakian di Gunung Bromo dan Gunung Rinjani, Indonesia.

## 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

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 326 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3042
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)  [18]. 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,  terutama  pada  dataset  Gunung  Rinjani.  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.  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 [19].  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 destiansi wisata  minat  khusus  pendakian  ke  Gunung  Rinjani  dan  Gunung  Bromo  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  faktor  di  dalam  lingkup  masalah  tersebut  [20].  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.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 326 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3042
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  [21].  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  [22].  Karim  menjelaskan  bahwa  konsep  SVM menitikberatkan pada risk minimization, yaitu estimasi fungsi dengan cara meminimalisir batas dari generalization error, sehingga SVM mampu mengatasi overfitting [23]. 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 [24]. 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. Dengan demikian, evaluasi performa algoritma terbaik dapat direkomendasikan sebagai model yang relevan dengan dataset untuk memperoleh luaran analisis sentimen yang tergolong fit atau sesuai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan dalam penelitian ini terbagi  menjadi dua bagian yaitu interpretasi  perilaku wisatawan berdasarkan tipe  kunjungan  dan  limat  kata  teratas  dari  ulasan  pengunjung  Gunung  Rinjani  dan  Gunung  Bromo  di  website Tripadvisor.  Selanjutnya,  analisis  dan  evaluasi  performa  algoritma  Decision  Tree  (DT)  dan  Support  Vector Machine (SVM).

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 326 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3042
3.1 Interpretasi Perilaku Wisatawan berdasarkan Tipe Kunjungan dan Lima Kata Teratas dari Ulasan Pengunjung Gunung Rinjani dan Gunung Bromo di Website Tripadvisor
Beberapa studi tentang perilaku wisatawan menunjukkan adanya proses pencarian informasi di beberapa platform digital  sebelum  memutuskan  untuk  berkunjung  ke  suatu  destinasi  wisata.  Oleh  sebab  itu,  pengelola  website informatif  menyediakan  informasi  dengan  klasifikasi  data  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna.  Beberapa informasi  yang  dibutuhkan  ialah  atraksi  wisata,  jenis  akomodasi  dan  moda  transportasi  yang  dapat  digunakan mulai  dari  daerah  asal  ke  daerah  tujuan  wisata.  Adapun,  persepsi  calon  wisatawan  juga  dipengaruhi  oleh popularitas  destinasi  wisata  yang  ramai  diulas  oleh  pengguna  sistem.  Semakin  banyak  ulasan  tentang  atraksi wisata, jenis akomodasi dan moda transportasi semakin meningkatkan intensi untuk berkunjung destinasi tersebut menggunakan produk dan layanan serupa. Hal ini menunjukkan bahwa media pemasaran digital berbasis website untuk  destinasi  pariwisata,  perlu  menampilkan  media  komunikasi  antar  pengguna  dalam  bentuk  ulasan  atau storytelling tentang kondisi eksisting dari 3A (atraksi, akomodasi, dan aksesibilitas) sehingga menjadi rujukan atau rekomendasi  sebelum  mengambil  keputusan  berwisata.  Dengan  demikian,  ulasan  pengguna  dalam  bentuk  data teks dapat dihimpun, diidentifikasi dan dianalisis secara komprehensif untuk meningkatkan produk dan layanan suatu  destinasi  wisata  sehingga  meningkatkan  tingkat  kunjungan  wisatawan  dan  mendukung  keberlanjutan destinasi wisata tersebut.
Penelitan ini berupaya menghubungkan perilaku wisatawan dengan sistem informasi melalui kajian analisis sentimen berbasis CRISP-DM pada kasus wisata minat khusus pendakian Gunung Rinjani dan Gunung Bromo. Pembahasan  tentang  wisata  minat  khusus  pendakian  di  Indonesia  masih  sangat  terbatas  dari  perspektif  sistem informasi khususnya data mining. Sapardi et al. menunjukkan bahwa wisata minat khusus pendakian memberikan keuntungan ekonomi bagi masyarakat di wilayah perdesaan yang menjadi jalur pendakian, dimana pendaki akan dilayani untuk mendaftarkan diri sebelum mulai pendakian ke puncak [25]. Masyarakat desa dapat menyediakan bahan  makanan  hingga  jasa  porter  bagi  pendaki  untuk  mendapatkan  keuntungan  finansial,  bahkan  aktivitas ekonomi pariwisata akan berkelanjutan apabila ramai dikunjungi oleh para pendaki [26]. Adapun, Wardana et al. menunjukkan  tingginya  minat  terhadap  wisata  minat  khusus  pendakian  memantik  akademisi  untuk mengembangkan  aplikasi  jalur  pendakian  berbasis  mobile.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pendaki  memiliki kecenderungan untuk  mencari  informasi  dari platform  digital berbasis website maupun mobile, mengumpulkan informasi, memanfaatkan informasi sebagai rujukan untuk menentukan destinasi wisata minat khusus pendakian, sebagai  rujukan untuk  menggunakan jasa transportasi  menuju  lokasi  pendakian, hingga jasa akomodasi  selama pendakian.  Adapun  gambaran  tentang  perilaku  pendaki  dalam  menetapkan  destinasi  wisata  pendakian  dapat divisualisasikan sebagai gambar 2 berikut.
Gambar 2. Perilaku Wisatawan dalam Proses Mencari Informasi untuk Wisata Minat Khusus Pendakian
Gambar 2 merupakan gambaran tentang perilaku wisatawan yang memanfaatkan informasi  dari  website Tripadvisor  untuk  menentukan  destinasi  wisata  minat  khusus  pendakian  Gunung  Bromo  dan  Gunung  Rinjani berdasarkan  tipe  kunjungan  solo,  friends,  couple,  dan  family.  Secara  umum,  informasi  terkait  dengan  atraksi, aksesibilitas,  akomodais  dan  amenitas  yang  telah  diulas  oleh  para  pengunjung  sebelumnya,  dijadikan  rujukan dalam  merencanakan  pendakian.  Disisi  lain,  pendakian  yang  dilakukan  bersama  keluarga  dan  pasangan (family/couple) didorong oleh intensi yang beragam, seperti halnya edukasi anak dan keluarga tentang lingkungan alam, maupun kepentingan untuk dokumentasi persiapan acara pernikahan pasangan dengan latarbelakang alam pegunungan.  Selanjutnya,  pendakian  yang  dilakukan  bersama  teman  atau  sendiri  (friends/solo)  didorong  oleh intensi untuk menambah pengalaman, mencari suasana baru dan menantang, maupun untuk keakraban komunitas. Masing-masing  pendaki  memiliki  cerita  atas  pengalaman  yang  beragam,  dan  hal  tersebut  diakomodir  oleh pengelola  website  Tripadvisor  sehingga  dapat  dibagikan  melalui  fitur  kolom  ulasan  pengguna.  Semakin  baik, rating  dan  ulasan  yang  diberikan  oleh  pendaki,  semakin  meningkatkan  citra/brand  dari  destinasi  wisata  minat khusus pendakian tersebut. Dalam konteks Gunung Bromo, atraksi yang menarik wisatawan ialah kawah (crater)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 326 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3042
sedangkan  dalam  konteks  Gunung  Rinjani,  atraksi  yang  menarik  wisatawan  ialah  puncak  (summit).  Hal  ini menunjukkan bahwa data teks website Tripadvisor dapat digunakan sebagai dataset dalam proses analisis perilaku wisatawan berdasarkan konteks wisata minat khusus pendakian. Mempertimbangkan hal tersebut maka, penelitian ini mengumpulkan data teks dari hasil ulasan wisatawan sebagai pendaki di Gunung Rinjani dan Gunung Bromo pada website Tripadvisor, sebagaimana Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Jumlah Data Teks Ulasan Wisatawan Gunung Rinjani dan Gunung Bromo
Dataset Jumlah Data (Sebelum Filter) Jumlah Data (Setelah Filter) Link Tripadvisor Gunung Rinjani 636 326 https://www.tripadvisor.com/Attraction_Review-g297733- d386938-Reviews-Mount_Rinjani- Lombok_West_Nusa_Tenggara.html Gunung Bromo 2532 1075 https://www.tripadvisor.com/Attraction_Review-g6643743- d446941-Reviews-Mount_Bromo-
Bromo_Tengger_Semeru_National_Park_East_Java_Java.html
Tabel  1 merupakan hasil pengumpulan data teks dari  kolom ulasan Website Tripadvisor untuk  destinasi wisata  minat  khusus  pendakian  Gunung  Rinjani  dan  Gunung  Bromo.  Dalam  proses  pengumpulan  data  ulasan, digunakan  aplikasi  webharvy  dengna  konfigurasi nama akun, rating, tipe kunjungan, tanggal  berkunjung, judul ulasan, dan detail ulasan. Berdasarkan hasil pengumpulan dan seleksi data, diperoleh 326 data dari 636 data ulasan Gunung Rinani, serta 1075 data dari 2532 data ulasan Gunung Bromo. Adapun, data ulasan yang digunakan telah diseleksi  khusus  data  ulasan  dalam  bahasa  inggris.  Selanjutnya  data  teks  dibersihkan  dan  dirapikan  Kembali 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

## Review
This mountain is such a sad, depressing place. The incredible beauty of nature brutally destroyed by us humans. Rubbish wherever you go, sleep or eat. And most locals couldn't care less. The path, the lunch spots, the spring, the camps - one horrible collection of food waste, litter, toilet paper, thrown away clothes and human waste. Another issue are the "graffiti". Local tourists are smearing their names on everything. Rocks, trees... The worst place of the whole trek is the lake. From far away its stunning and you really wanna swim in it. If you come closer, you don't even wanna get near the water anymore. Everything is covered in flies. Rubbish fires, rubbish piles, swimming plastic bags, dead fish. And rats. They came to check out our food, only 30 centimetres away from my foot. Shocking. And as soon as their tourist group has left the spot, most porters are starting to burn the rubbish. Only very few companies are taking it down. Like Rudy Trekker. So if you really really wanna go, please choose a decent company. For the mountains sake and for your own. The good companies provide way better food, English speaking guides, better material (mattress, sleeping bag, etc) and: they take their rubbish. We  went  with  Rudy Trekker  and  our  guide  even  picked  up rubbish  on  the  way  down.  We  helped  him.  The porters not so much. Maybe because their colleagues who were at the resting spots with other companies laughed at them. Depressing.
String Scoring
sad (-0.54)  depressing (-0.41)  beauty (0.72)  brutally (-0.77)  destroyed (-0.56)  care (0.56)  horrible (-0.64) waste (-0.46)  waste (-0.46)  worst (-0.79)  stunning (0.41)  dead (-0.85)  shocking (-0.44)  like (0.38)  please
(0.33)  good (0.49)  better (0.49)  better (0.49)  laughed (0.51)  depressing (-0.41) Sentiment Score Negativity Positivity Uncovered Tokens Tokens Negatif -1,9 6,3 4,4 285 305

## Review
Rinjani Climb is so far the most challenging climb i have done. Though the trek up to the summit is tough, i am glad that my friends and i made it. Certain physical fitness is still required as the terrains are not as easy as it seem. But once you reached the summit, the view you see are simply amazing! Its worth all the hard work. Gald to  have a good guide and our strong porters who never fails to get us a good campsite spot. I was definitely

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 326 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3042
amazed by the porters strength and speed. The service provided by them is just wonderful. We are very well fed and taken care of.
String Scoring
challenging (0.15)  tough (-0.13)  glad (0.51)  friends (0.54)  certain (0.28)  fitness (0.28)  easy (0.49)  reached
(0.10)  amazing (0.72)  worth (0.23)  hard (-0.10)  good (0.49)  strong (0.59)  fails (-0.46)  good (0.49) definitely (0.44)  amazed (0.56)  strength (0.56)  wonderful (0.69)  well (0.28)  care (0.56) Sentiment Score Negativity Positivity Uncovered Tokens Tokens Positif 7,3 0,7 8 103 124
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 oleh wisatawan tentang destinasi wisata minat khusus Gunung Rinjani dan Gunung Bromo, 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  berdasarkan  tipe  kunjungan  ke  Gunung Rinjani dan Gunung Bromo sebagaimana gambar 3 berikut.
Tipe Kunjungan Solo
Tipe Kunjungan Couple Tipe Kunjungan Friends
Tipe Kunjungan Family
Gambar 3. Lima Kata Populer dalam Data Ulasan Pengunjung Gunung Rinjani
Gambar 3 merupakan hasil identifikasi lima kata populer berdasarkan tipe kunjungan ke Gunung Rinjani, sebagai berikut : pertama, tipe kunjungan sendiri (Solo) menunjukkan bahwa puncak (summit), jalur pendakian (trek)  dan  waktu  pendakian  (hours)  menjadi  sorotan  utama;  kedua,  tipe  kunjungan  bersama  pasangan  (couple) paling banyak menyoroti puncak (summit) dan jalur pendakian (trekking dan trek); ketiga, tipe kunjungan bersama teman (friends) paling banyak menyoroti puncak (summit) dan jalur pendakian (trek) dan danau (lake); keempat, tipe kunjungan bersama keluarga paling banyak menyoroti aktivitas pendakian (climb dan hike), jalur pendakian (trek), dan pemandangan (view). Hal ini menunjukkan bahwa tipe kunjungan wisatawan menentukan preferensi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 326 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3042
terhadap  kebutuhan  selama  berwisata.  Apabila  diamati  dari  jumlah  kata  yang  disoroti  tipe  pengunjung  dengan keluarga  (family),  dapat  diketahui  bahwa  puncak  gunung  bukan  utama  melainkan  pemandangan  dan  aktivitas pendakian.  Berbeda  halnya  dengan  tipe  kunjungan  sendiri  (Solo),  bersama  pasangan  maupun  dengan  teman (friends)  yang  menyoroti  puncak  gunung  (summit)  sebagai  orientasi  utama.  Perbedaan  preferensi  wisatawan terhadap produk dan layanan wisata minat  khusus pendakian juga dapta dilihat berdasarkan limat kata populer yang muncul dalam ulasan Gunung Bromo berdasarkan tipe kunjungan pada gambar 4 berikut.
Tipe Kunjungan Solo Tipe Kunjungan Couple Tipe Kunjungan Friends
Tipe Kunjungan Family
Gambar 4. Lima Kata Populer dalam Data Ulasan Pengunjung Gunung Bromo
Gambar 4 merupakan hasil identifikasi lima kata populer berdasarkan tipe kunjungan ke Gunung Bromo, sebagai berikut : pertama, tipe kunjungan sendiri (Solo) menunjukkan bahwa pemandangan saat matahari terbit (sunrise), pemandangan sekitar (view), dan transportasi lokal (jeep) menjadi sorotan utama; kedua, tipe kunjungan bersama pasangan (couple) paling banyak menyoroti kawah (crater), pemandangan saat matahari terbit (sunrise), dan  aktivitas  jalan-jalan  di  area  sekitar  gunung  (walk);  ketiga,  tipe  kunjungan  bersama  teman  (friends)  paling banyak menyoroti pemandangan saat matahari terbit (sunrise), pemandangan sekitar (view), dan kawah (crater); keempat, tipe kunjungan bersama keluarga (family) paling banyak menyoroti pemandangan saat matahari terbit (sunrise), pemandangan sekitar (view), kawah (crater) dan transportasi lokal (jeep). Hal ini menunjukkan bahwa masing-masing  pengunjung  memiliki preferensi  terhadap jenis transportasi  yang digunakan dalam berwisata ke Gunung  Bromo  untuk  melihat  pemandangan  saat  matahari  terbit,  pemandangan  sekitar  dan  kawah.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  wisatawan  menggunakan  jasa  layanan  transportasi  (aksesibilitas)  dan  akomodasi (penginapan)  untuk  menikmati  pemandangan  pagi  hari  ketika  matahari  terbit  (sunrise)  maupun  pemandangan sekitar kawah. Dengan demikian, dapat diketahui bahwa tipe kunjungan wisatawan memberikan penilaian yang berbeda-beda terkait dengan atraksi, akomodasi dan aksesibilitas di bidang pariwisata.
Berdasarkan hasil analisis sentimen, dapat diketahui bahwa wisatawan yang berkunjung ke Gunung Rinjani dan Gunung Bromo memberikan penilaian yang positif terhadap produk dan layanan. Meskipun demikian, secara spesifik, dapat diketahui bahwa jumlah kata yang paling banyak diulas memberikan sejumlah data terkait dengan kritik atas persoalan sampah di lokasi pendakian, keramahan masyarakat lokal yang mengelola jalur pendakian, serta pemangku kepentingan lainnya yang bertanggungjawab atas keselamatan para pendaki. Hal ini menunjukkan bahwa dampak dari pengembangan wisata minat khusus pendakian, berkontribusi bagi perkembangan ekonomi pihak-pihak yang terlibat dalam pengembangan destinasi, sebagaimana gambar berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 326 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3042
Gambar 5. Penerima Manfaat Wisata Minat Khusus Pendakian Gunung Rinjani dan Gunung Bromo Gambar 5 merupakan gambaran tentang pihak-pihak yang terlibat dalam pengembangan destinasi wisata minat khusus pendakian di Gunung Bromo dan Gunung Rinjani. Dalam upaya mempertahankan dan meningkatkan kunjungan ke Gunung Bromo dan Gunung Rinjani, diperlukan kerjasama antar berbagi  pemangku kepentingan untuk meningkatkan kualitas produk dan layanan yang relevan dengan tipe kunjungan wisatawan. Secara umum, dapat diketahui bahwa lima kata teratas yang sering muncul dalam data ulasan wisatawan di gunung Rinjani ialah summit (272), rinjani (259), trek (201), hike (170), mountain (159). Sementara itu, lima kata teratas yang sering muncul dalam data ulasan wisatawan di  gunung Bromo  ialah bromo  (1864), sunrise (1124), view (854), crater (758),  mount  (577).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kata  puncak  (summit),  kawah  (crater),  pemandangan  (view) pemandangan  saat  matahari  terbit  (sunrise),  alat  transportasi  (jeep)  dan  jalur  pendakian  (trek)  menjadi  faktor penarik  wisatawan  ke  Gunung  Bromo  dan  Gunung  Rinjani.  Masing-masing  pemangku  kepentingan  dapat menyediakan produk atau layanan yang berhubungan dengan kebutuhan wisatawan selama berkunjung, sehingga memberikan  manfaat  ekonomi.  Demikian  halnya,  pemerintah  bersama  masyarakat  lokal  dapat  mengelola  jalur pendakian atau akses menunju puncak agar lingkungan tetap bersih dan asri, serta tidak dirusak oleh oknum-oknum yang tidak bertanggungjawab. Dengan demikian, pengembangan wisata minat khusus pendakian menjadi populer, menarik wisatawan mancanegara, menguntungkan masyarakat lokal, serta menjaga keberlanjutan lingkungan.
3.2 Analisis dan Evaluasi Performa Algoritma Decision Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM)
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  326  data  ulasan  pengunjung  Gunung  Rinjani  dan  1075  data  ulasan  pengunjung Gunung Bromo, menggunakan algoritma DT dan SVM dapat diketahui bahwa algoritma SVM memiliki performa yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  DT.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  hasil  kalkulasi  algoritma  DT menggunakan  operator  SMOTE  yang  menunjukkan  nilai  akurasi  93,05%,  presisi  89,21%,  recall  98,07%,  f- measure  93,40%,  AUC  93,3%,  t-test  93,1%.  Adapun,  algoritma  DT  tanpa  menggunakan  operator  SMOTE menghasilkan nilai akurasi 89,86%, presisi 90,85%, recall 98,58%, f-measure 94,55%, AUC 57,7%, t-test 89,9%. Berbeda halnya dengan algoritma SVM yang menggunakan operator SMOTE mampu menghasilkan nilai akurasi 97,67%, presisi 100%, recall 95,34%, f-measure 97,61%, AUC 100%, t-test 97,7%. Demikian juga hasil kalkulasi algoritma SVM tanpa menggunakan operator SMOTE yang menunjukkan nilai akurasi 89,31%, presisi 89,31%, recall 100%, f-measure 94,35%, AUC 80,7%, t-test 89,3%. Hal ini menunjukkan bahwa SVM dapat digunakan sebagai  model  dalam  menganalisis  sentimen  dataset  Gunung  Rinjani  dan  Gunung  Bromo  untuk  memberikan rekomendasi  bagi  pengelola  maupun  pemangku  kepentingan  lainnya  agar  dapat  mengoptimalkan  produk  dan layanan bagi para aktor sebagai penerima manfaat dari bisnis wisata minat khusus pendakian. Dengan demikian strategi  pemasaran  destinasi  dapat  dioptimalkan  berdasarkan  tipe  kunjungan  dan  preferensi  wisatawan  yang diperoleh  dari  hasil  pengolahan  data  ulasan  pengunjung  Gunung  Rinjani  dan  Gunung  Bromo  di  website Tripadvisor.  Pada  tabel  3  dapat  dilihat  hasil  evaluasi  algoritma  dalam  bentuk  confusion  matrix  yang diklasifikasikan  berdasarkan  penggunaan  operator  SMOTE  dan  tanpa  operator  SMOTE,  dimana  nilai  akurasi, presisi, recall, f-measure, dan AUC mencerminkan performa dari algoritma DT dan SVM.
Tabel 3. Hasil Klasifikasi Algoritma untuk Data Ulasan Gunung Rinjani dan Gunung Bromo
Gunung Rinjani Algorit ma TP F N FP T N Accura cy Precisio n Recall F- Measu re AUC t-Test Keterang an DT 86 8 19 11 8 97 6 93,03% 89,21% 98,07 % 93,40% 93,3 % 93,1% 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 326 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3042
Gunung Rinjani Algorit ma TP F N FP T N Accura cy Precisio n Recall F- Measu re AUC t-Test Keterang an DT 20 14 98 97 2 89,86% 90,85% 98,58 % 94,55% 57,7 % 89,9% without SMOTE SVM 98 6 46 0 94 0 97,67% 100% 95,34 % 97,61% 100 % 97,7% with SMOTE SVM 0 0 11 8 98 6 89,31% 89,31% 100% 94,35% 80,7 % 89,3% without SMOTE
Tabel  3  merupakan  hasil  klasifikasi  data  ulasan  wisatawan  terhadap  destinasi  wisata  minat  khusus pendakian  Gunung  Rinjani  dan  Gunung  Bromo  dapat  diketahui  bahwa  nilai  f-measure  algoritma  SVM menggunakan  SMOTE  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  yang  lain,  demikian  juga  nilai  AUC  yang  mencapai 100%. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma SVM dengan operator SMOTE menunjukkan performa yang baik dalam proses klasifikasi ulasan wisatawan ke dalam kelas positif dan kelas negatif. Berdasarkan kerangka CRISP- DM, algoritma SVM dengan operator SMOTE dapat digunakan dalam proses pengolahan dataset sehingga dapat memberikan  rekomendasi  manajemen  destinasi  wisata  minat  khusus  pendakian  Gunung  Rinjani  dan  Gunung Bromo.  Munir  et  al.  berpendapat  bahwa  dalam  klasifikasi  dataset  untuk  analisis  sentimen  di  bidang  pariwisata khususnya ulasan tamu hotel, algoritma SVM mampu menunjukkan performa yang baik [27]. Disisi lain, Idris et al. menunjukkan bahwa algoritma SVM mampu mengklasifikasi data ulasan dengan nilai akurasi yang tinggi [28]. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  dalam  berbagai  proses  klasifikasi  sentimen,  algoritma  SVM  telah  menunjukkan performa yang baik. Selain SVM, algoritma DT juga mampu menunjukkan kinerja yang tinggi, sebagaimana nilai ROC pada gambar berikut.
Gambar 6 . ROC Algoritma DT dan SVM untuk Dataset Gunung Rinjani dan Gunung Bromo
Gambar 6 menunjukkan bahwa selain algoritma SVM, algoritma DT juga memiliki performa yang baik. Beberapa  studi  terdahulu  menunjukkan  bahwa  penggunaan  algoritma  DT  dalam  klasifkasi  sentimen  mampu menghasilkan nilai akurasi yang tinggi. Zy menunjukkan bahwa algoritma DT dapat digunakan dalam klasifikasi sentimen  menggunakan  dataset  dari  media  sosial  [29].  Adapun,  Syahid  dan  Mahdiana  menunjukkan  bahwa algoritma  DT  juga  dapat  dijadikan  model  dalam kerangka  kerja  CRISP-DM  dengan  menggunakan  dataset  dari media  sosial,  salah  satunya  ialah  twitter  [30].  Ginantra  juga  menunjukkan  bahwa  operator  SMOTE  dapat digunakan  untuk  meningkatkan  performa  algoritma  DT  dalam  menganalisis  sentimen  tamu  hotel  [31].  Hal  ini menunjukkan  bahwa  analisis  sentimen  tidak  terbatas  pada  evaluasi  klasifikasi  berbasis  data  confusion  matrix melainkan suatu rangkaian proses identifikasi, seleksi, dan analisis dalam kerangka CRISP DM. Dengan demikian, setiap tahapan dalam kerangka kerja CRISP-DM dimulai dari tahap business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation and deployment memiliki tujuan untuk  memperjelas tujuan dari  analisis sentimen serta manfaat dari pengolahan data untuk kepentingan manajerial organisasi/perusahaan atau destinasi wisata. Dengan demikian dapat diketahui bahwa proses analisis sentimen berdasarkan kerangka CRISP-DM dapat digunakan  sebagai  model  untuk  generate rekomendasi  bagi  pengelola  destinasi  wisata  minat  khusus  pendakian Gunung Rinjani dan Gunung Bromo, serta pemangku kepentingan lainnya dalam memasarkan produk dan layanan usaha pendukung pariwisata maupun dalam menetapkan target pasar berdasarkan tipe kunjungan (solo, friends,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 326 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3042
couple, family), dengan menyiapkan sarana dan prasarana yang berhubungan dengan kebutuhan atau preferensi konsumen terkait akomodasi, amenitas, jenis transportasi, hingga atraksi wisata.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  dalam  konteks  gunung  Rinjani,  lima  kata  teratas  yang  paling  sering muncul dalam ulasan wisatawan berdasarkan tipe kunjungan ilaha sebagai berikut : tipe kunjungan sendiri (solo), summit (71), trek (49), rinjani (48), hours (47), hike (40); tipe kunjungan dengan pasangan (couple), summit (88), rinjani  (84),  trek  (67), trekking  (64),  hike  (60);  tipe  kunjungan  bersama  teman (friends), rinjani  (115),  summit (105), trek (76), mountain (73), lake (70); tipe kunjungan dengan keluarga (family), hike (12), rinjani (12), climb (11), view (11), trek (9). Secara keseluruhan, lima kata teratas yang sering muncul dalam data ulasan wisatawan di gunung Rinjani ialah sebagai berikut : summit (272), rinjani (259), trek (201), hike (170), mountain (159). Disisi lain,  dalam  konteks  gunung  Bromo,  lima  kata  teratas  yang  paling  sering  muncul  dalam  ulasan  wisatawan berdasarkan tipe kunjungan ialah sebagai berikut : tipe kunjungan sendiri (solo), bromo (234), sunrise (124), view (91), mount (81), jeep (73); tipe kunjungan dengan pasangan (couple), bromo (621), sunrise (379), crater (286), view (259), walk (215); tipe kunjungan bersama teman (friends), bromo (727), sunrise (439), view (364), crater (307), mount (211); tipe kunjungan dengan keluarga (family), bromo (282), sunrise(182), view (140), crater (107), jeep (104). Adapun, lima kata teratas yang sering muncul dalam data ulasan wisatawan di gunung Bromo ialah sebagai  berikut  :  bromo  (1864),  sunrise  (1124),  view  (854),  crater  (758),  mount  (577).  Berdasarkan  hasil pengolahan 1075 data teks gunung Bromo, dan 326 data ulasan gunung Rinjani, menggunakan algoritma Decision Tree  (DT)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  dapat  diketahui  bahwa  algoritma  DT  menggunakan  operator SMOTE menghasilkan nilai akurasi 93,05%, presisi 89,21%, recall 98,07%, f-measure 93,40%, AUC 93,3%, t- test  93,1%.  Algoritma  DT  tanpa  menggunakan  operator  SMOTE  menghasilkan  nilai  akurasi  89,86%,  presisi 90,85%,  recall  98,58%,  f-measure  94,55%,  AUC 57,7%,  t-test  89,9%.  Algoritma  SVM  menggunakan  operator SMOTE menghasilkan nilai akurasi 97,67%, presisi 100%, recall 95,34%, f-measure 97,61%, AUC 100%, t-test 97,7%. Algoritma SVM tanpa menggunakan operator SMOTE menghasilkan nilai akurasi 89,31%, presisi 89,31%, recall  100%,  f-measure  94,35%,  AUC  80,7%,  t-test  89,3%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  SVM menunjukkan  performa  yang  lebih  baik  dalam  melakukan  klasifikasi  sentimen  berdasarkan  kelas  positif  dan negatif.  Dengan  demikian,  model  untuk  analisis  sentimen  wisatawan  dalam  konteks  wisata  minat  khusus pendakian  Gunung  Rinjani  dan  Gunung  Bromo,  dapat  menggunakan  algoritma  SVM.  Selanjutnya,  atraksi, aksesibilitas dan akomodasi perlu dikembangkan sesuai dengan tipe kunjungan wisatawan (solo, couple, friends, and  family)  dengan  demikian  dapat  meningkatkan  intensi  untuk  berkunjung  kembali  dan  mendukung keberlanjutan destinasi wisata Gunung Rinjani dan Gunung Bromo.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  seluruh  lembaga  yang  turut  berkontribusi  memberikan  dukungan  hingga penelitian  ini  dapat  selesai.  Terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  (LPPM), Fakultas  Ilmu  Administrasi  Bisnis  dan  Ilmu  Komunikasi  (FIABIKOM),  Program  Studi  Pariwisata,  Fakultas Teknik (FT), Program Studi Sistem Informasi, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya.

## REFERENCES
[1] S. A. Azzahra and A. Wibowo, “Analisis Sentimen Multi-Aspek Berbasis Konversi Ikon Emosi dengan Algoritme Naïve Bayes untuk Ulasan Wisata Kuliner Pada Web Tripadvisor,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 4, pp. 737– 744, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020731907.
[2] 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.
[3] 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.
[4] 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.
[5] A.  M.  M.  Fattah,  A. Voutama, N.  Heryana,  and  N.  Sulistiyowati,  “Pengembangan  Model  Machine  Learning Regresi sebagai Web Service untuk Prediksi Harga Pembelian Mobil dengan Metode CRISP-DM,” JURIKOM  J. Ris. Komput., vol. 9, no. 5, pp. 1669–1678, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.5021.
[6] C. Wulandari, Y. Ansori, and K. Fahmi, “CRISP-DM Method On Indonesian Micro Industries (UMKM) Using K-Means Clustering Algorithm,” MATICS J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. (Journal Comput. Sci. Inf. Technol., vol. 14, no. 2, pp. 35–40, 2022, doi: 10.18860/mat.v14i2.13760.
[7] Y. Christian and K. O. Y. R. Qi, “Penerapan K-Means pada Segmentasi Pasar untuk Riset Pemasaran pada Startup Early Stage  dengan  Menggunakan  CRISP-DM,”  JURIKOM    J.  Ris.  Komput.,  vol.  9,  no.  4,  pp.  966–973,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4486.
[8] D. A. Munawwaroh and A. H. Primandari, “Implementasi Crisp-Dm Model Menggunakan Metode Decision Tree Dengan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 326 − 338 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3042
Algoritma Cart Untuk Prediksi Lila Ibu Hamil Berpotensi Gizi Kurang,” J. Ilm. Pendidik. Mat., vol. 10, no. 2, pp. 367– 380, 2022, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.31941/delta.v10i2.2172
[9] C. Cahyaningtyas, Y. Nataliani, and I. R. Widiasari, “Analisis Sentimen Pada Rating Aplikasi Shopee Menggunakan Metode Decision Tree Berbasis SMOTE,” Aiti, vol. 18, no. 2, pp. 173–184, 2021, doi: 10.24246/aiti.v18i2.173-184.
[10]  Rousyati, W. Gata, D. Pratmanto, and N. K. Warchani, “Analisis Sentimen Financial Technology Peer to Peer Lending Pada Aplikasi Koinworks,” J. Teknol. Infor, vol. 9, no. 6, pp. 1167–1176, 2022, doi: 10.25126/jtiik.202294409.
[11]  Y. A. Singgalen, “Pemilihan Metode dan Algoritma dalam Analisis Sentimen di Media Sosial : Sistematic Literature Review,” J. Inf. Syst. Informatics, vol. 3, no. 2, pp. 278–302, 2021.
[12]  R. Despica and E. Zuriyani, “Tourism Awareness and Sapta Pesona Training for the Community of the Purus Beach Tourism Area , Padang City,” Asian J. Community Serv., vol. 1, no. 6, pp. 305–314, 2022.
[13]  L.  K.  M.  Putri,  P.  A.  A.  Damayanti,  and  N.  L.  P.  E.  Diarthini,  “Pengetahuan,  Sikap  dan  Perilaku  Terhadap Demam Berdarah Dengue Pada Wisatawan di Kecamatan Ubud, Gianyar Bali,” Hurnal Med. Udayana, vol. 11, no. 3, pp. 10–17, 2022.
[14]  R. Sarudin and A. Ismail, “Analisis Online Review Tripadvisor.com Terhadap Minat Pembelian Produk Jasa Akomodasi Di Hotel Manhattan,” J. Hosp. dan Pariwisata, vol. 7, no. 4, pp. 33–43, 2021.
[15]  F. Abadi and Herwin, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Wisatawan Berdampak Kepada Perilaku Masa Depan Wisatawan Domestik,” Manag. Account. Expo., vol. 3, no. 2, pp. 134–142, 2020, doi: 10.36441/mae.v3i2.210.
[16]  C. Pomantow, F. M. Langi, and C. N. Waworuntu, “Analisis Perilaku Wisatawan Dalam Memilih Objek Wisata di Kota Manado,” Humanlight J. Psychol., vol. 3, no. 2, pp. 102–113, 2022.
[17]  R. Lubis, A. Munang, and H. Q. Karima, “Analisis Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Berkunjung Pada Waterpark Top 100 Batu Aji,” JIEOM, vol. 5, no. 2, pp. 178–189, 2022.
[18]  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.
[19]  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.
[20]  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.
[21]  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.
[22]  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.
[23]  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.
[24]  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.
[25]  Sapardi, E. Martius, and Erwin, “Analisis Dampak Pengelolaan Wisata Minat Khusus Terhadap Ekonomi dan Sosial Budaya Masyarakat Nagari Air Batumbuk Kabupaten Solok (Studi Kasus Objek Pendakian Gunung Talang Melalui Jalur Air Batumbuk),” J. Ilm. MEA (Manajemen, Ekon. dan Akuntansi), vol. 5, no. 1, pp. 484–501, 2021.
[26]  P.  N.  Sadikin,  S.  Mulatsih,  B.  Pramudya,  and  H.  S.  Arifin,  “Analisis  Willingness-To-Pay  Pada  Ekowisata  Taman Nasional Gunung Rinjani,” J. Anal. Kebijak. Kehutan., vol. 14, no. 1, pp. 31–46, 2017, doi: 10.20886/jakk.2017.14.1.31- 46.
[27]  A. Munir, E. P. Atika, and A. D. Indraswari, “Analisis Sentimen pada review hotel menggunakan metode pembobotan dan klasifikasi,” Jnanaloka, vol. 3, no. 1, pp. 33–38, 2022, doi: 10.36802/jnanaloka.2022.v3-no1-33-38.
[28]  I. S. K. Idris, Y. A. Mustofa, and I. A. Salihi, “Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Aplikasi Shopee Mengunakan Algoritma Support Vector Machine ( SVM ),” Jambura J. Electr. Electron. Eng., vol. 5, no. 1, pp. 32–35, 2023.
[29]  A.  T.  Zy,  “Comparison  Algorithm  Classification  Naive  Bayes,  Decision  Tree,  and  Neural  Network  for  Analysis Sentiment,” J. Pelita Teknol., vol. 12, no. 1, pp. 1–14, 2017.
[30]  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.
[31]  N. L. W. S. R. Ginantra, C. P. Yanti, G. D. Prasetya, I. B. G. Sarasvandana, and I. K. A. G. Wiguna, “Analisis Sentimen Ulasan Villa di Ubud Menggunakan Metode Naive Bayes, Decision Tree, dan k-NN,” Janapati, vol. 11, no. 3, pp. 205– 216, 2022.