## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 2 Agustus 2019

## Analisis Sentimen Penilaian Tempat Tujuan Wisata Kota Tegal Berbasis Text Mining
Oman Somantri #1 , Dairoh *2
# Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Negeri Cilacap
Jln. Dokter Soetomo No.01 Karangcengis Sidakaya, Cilacap, Indonesia
1 oman_mantri@yahoo.com
* Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Harapan Bersama Tegal Jln. Mataram No.09 Pesurungan Lor Margadana Tegal, Indonesia
2 zaroh31@yahoo.co.id Abstrak—Mendapatkan sebuah informasi untuk meningkatkan  pelayanan  dan  strategi  dalam  pengelolaan tempat kunjungan  wisata masih  sedikit  dan  sulit dikarenakan  informasi  yang  didapatkan  masih  terbatas. Media  sosial  memiliki  peranan  dalam  memberikan  sebuah data  terhadap  penilaian  kunjungan  wisata,  sama  halnya dengan tempat-tempat wisata yang berada di wilayah Tegal dan sekitarnya. Pada penelitian ini model sentiment analysis diusulkan  sebagai  solusi  untuk  mengatasi  permasalahan. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mencari  model  sistem untuk  memberikan sebuah  informasi  pendukung  keputusan bagi  para  wisatawan  dan  pengelola  tempat  wisata  untuk dijadikan  sumber  informasi  terhadap  tempat  wisata  yang ada.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  dengan melakukan  eksperimen  untuk  mendapatkan  model  yang diharapkan.  Pada  penelitian  ini  metode  Naïve  Bayes  dan Decision  Tree  diterapkan  untuk  klasifikasi  teks  sehingga mendapatkan  model  terbaik  yang  dihasilkan  untuk diimplementasikan  pada  sistem  sehingga  model  yang didapatkan  dapat  dijadikan  sebuah  sistem  pendukung keputusan  untuk  pengembangan  sistem  cerdas  pada  pihak terkait  dalam  upaya  peningkatan  nilai  jual  potensi  daerah khususnya  bidang  pariwisata.  Hasil  penelitian  menunjukan bahwa model yang didapatkan setelah dilakukan eksperimen  didapatkan  tingkat  akurasi  naïve  bayes menghasilkan  77,50%  lebih  baik  dibandingkan  dengan menggunakan  Decision  Tree  yang  menghasilkan  tingkat akurasi 60,83%.
Kata kunci — sentiment analysis, naïve bayes, decision tree, tempat wisata

## I. P ENDAHULUAN
Sumber  devisa  setiap  negara  yang  saat  ini  menjadi sedang  digalakan  dimanapun  adalah  tempat  pariwisata. Saat  ini  Indonesia  mendapatkan  sumber  devisa  yang tinggi  salah  satunya  karena  adanya  pariwisata.  Tempat wisata  yang  dijadikan  tujuan  destinasi  para  wisatawan sangat  berpengaruh  terhadap  banyak  tidaknya  wisatawan yang datang ke tempat tersebut. Setiap tempat mempunyai daya  tarik  sendiri,  sehingga  sudah  sewajarnya  apabila pengelolaan  terhadap  daerah  wisata  tersebut  harus
menjadi  fokus  utama.  Sebagai  salah  satu  kota  di  Jawa Tengah,  Tegal  merupakan  salah  satu  kota  yang mempunyai daerah tempat tujuan wisata yang menjanjikan  dan  saat  ini  sudah  banyak  orang  yang mengenal  daerah  tempat-tempat  wisata  di  kota  ini  seperti misalnya  wisata  pemandian  air  panas  Guci,  pantai  Alam Indah,  dan  yang  lainnya.  Sebuah  pengelolaan  yang  tepat pada  bidang  pariwisata  akan  meningkatkan  jumlah kedatangan  wisatawan,  sehingga  akan  meningkatkan sumber pandapatan daerah tersebut.
Media  sosial  sebagai  bagian  dari  perkembangan teknologi  dewasa  ini  mempunyai  peranan  yang  sangat siginifan terhadap berbagai hal. Setiap hal apapun baik itu informasi, curhatan pribadi, penilaian terhadap sesuai dan banyak  lainnya  masuk  dalam  media  sosial    [1].  Saat  ini setiap orang sudah mulai menjadikan media sosial sebagai parameter  dalam  melakukan  sebuah  penilaian,  hal  ini menjadi  sangat  penting  karena  dengan  informasi  yang didapatkan  akan  dijadikan  orang  sebagai  referensi  untuk melakukan hal tersebut seperti diantaranya review film [2] dan review tempat wisata [3]. Sama halnya dengan review penilaian  tempat  tujuan  wisata  dimana  para  wisatawan yang susah pernah  mengunjungi tempat tersebut biasanya melakukan review dengan  membuat  sebuat  status  atau pernyataan  terhadap  tempat  yang  mereka  kunjungi, penilaian tersebut bisa saja positif, negatif ataupun bahkan netral  atau  biasa  saja.  Penilaian  wisatawan  terhadap tempat  kunjungan  wisata  ini  menjadi  salah  satu  hal  yang penting  karena  dapat  dijadikan  sebagai  bagian  dari pendukung  keputusan  baik  itu  wisatawan  maupun pengelola  tempat  tersebut,  wilayah  Kota  Tegal  dan sekitarnya salah satunya.
Sentiment  analysis merupakan  sebuah  teknologi komputerisasi  yang  dapat  membantu  dan  menganalisis sebuah kalimat opini tekstual yang cara bekerjanya adalah dengan  memahami  dan  mengekstraknya  seperti  halnya text  mining sehingga  menghasilkan  sebuah  informasi sentiment [4]. Text  mining merupakan sebuah teknik atau cara untuk mengektraksi  informasi  yang  berasal dari data
teks  yang  tidak  terstruktur  dan  berguna  [5]. Sentiment analysis dilakukan untuk melihat kecenderungan sesorang berpandangan apakah beropini positif atau negatif, bahkan beropini  netral  yang dijadikan sebagai  sebuah pendukung keputusan  [6].  Penelitian  terhadap  sentimen  tersebut seperti  yang  telah  dilakukan  untuk  penilaian  tempat penjualan  makanan  kuliner  [7]  yang  kemudian  hasil penelitian tersebut dikembangkan [8].
Sebelumnya penelitian dilakukan oleh Bigne, E, dkk [9] melakukan penelitian terkait sebuah pendukung keputusan yang  dengan  menggunakan text  mining yang  berasal  dari media  sosial  twitter  dengan  menerapkan  sebuah artificial intelligent algoritma Neural  Network terhadap  tempat wisata  di  Kota  negara  Spanyol.  Pada  penelitian  ini  yang menjadi  target  utama  adalah  hotel  di  tempat  wisata tersebut.
Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Park,  S.B,  dkk memanfaatkan  data  yang  berasal  dari  twitter  untuk diterapkan  pada  sebuah  travel  wisata  kapal  pesiar  [10]. Data  yang  ada  analisis  dan  diolah  dengan  menggunakan pola bigdata  analytic dengn  tujuan  sebagai  pendukung keputusan dalam marketing wisatawan. Pada penelitian ini hasil  analisis  dari  setiap  tweets  dimasukan  kedalam  tiga tipe  grup  pengguna,  yaitu commercial , news/blog ,  dan private .  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  didapatkan digunakan  sebagai  stategi  dalam  marketing.  Penelitian selanjutnya  dilakukan  oleh  Statiswaty,  dkk,  melakukan penelitian  analisis  sentimen  terhadap  wisata  bahari  yang terdapat  di  Sulawesi  Tenggara.  Pada  penelitian  ini dimanfaatkan  data  yang  besala  dari  media  sosial  twitter dengan  menerapkan  metode  yang  berbasiskan Lexicon . Berdasarkan  hasil  penelitian  didapatkan  sistem  yang  ada mampu  memberikan  informasi  tentang  opini  positif, negatif  dan  netral  masyarakat  terhadap  wisata  bahari  di Sulawesi tenggara dengan tingkat akurasi sebesar 77,06% [11].
Pada tahun 2018, Fanisa, S., dkk dengan mengggunakan  metode Naïve  Bayes dan  seleksi  fitur Query  Expansion Rangking  melakukan  penelitian  untuk sentiment  analysis terhadap  pariwisata  di  Kota  Malang. Dari  hasi  pengujian  penelitian  ini  uji  akurasi  dengan menggunakan  variasi  rasio  seleksi  fitur  menghasilkan akursi  terbaik  86,6%  [12].  Penelitian  lain  adalah  terkait dengan  penilaian  opini  terhadap  sebuah  produk  dengan menggunakan Naïve bayes [13].
Sedikit  berbeda  pada  penelitian  yang  dilakukan  pada artikel penelitian ini, model sentiment analysis dipergunakan  untuk  menganalisis  review  penilaian wisatawan  terhadap  tempat  tujuan  wisata  khususnya  di kota tegal dan sekitarnya dengan cara  mengklasifikasikan antara  yang  beropini  positif  dan  negatif.  Pada  penelitian ini  diterapkan  algoritma Naïve  Bayes dan Decision  Tree untuk  mendapatkan  model  terbaik  dengan  tingkat  akurasi tertinggi  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  opini  dari data yang telah didapatkan.
Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  model terbaik  sentiment  anlysisi  terbaik  berbasis text  mining dengan tingkat akurasi tinggi dengan menggunakan Naïve
bayes dan Decision  Tree untuk  klasifikasi  sentimen penilaian wisatawan terhadap tujuan wisata di kota Tegal sebagai  pendukung  keputusan  dalam  pengelolaan  tempat wisata  sehingga  lebih  berpotensi  menjadi  tujuan  wisata yang menjanjikan.
II. N AÏVE B AYES & D ECISION T REE

## A. Naïve Bayes
Salah  satu  metode  yang  sering  dipergunakan  dalam ilmu  statistika  dalam  menghitung  sebuah  peluang  dari suatu  hipotesis  adalah naïve  bayes .  Algoritma  ini  bekerja dengan  cara  mengklaisifikasikan  kelas  berdasarkan  pada probabilitas  sederhana  dimana  dalam  hal  ini  diasumsikan setiap  atribut  pada  data  yang  ada  sifatnya  saling  tepisah. Sebagai salah satu metode yang cukup sederhana, metode ini mencoba mengklasifikasikan data berdasarkan probabilitas P atribut x dari setiap kelas y suatu data [14]. Adapun  persamaan  rumus  metode  tersebut  adalah  seperti pada persamaan (1) dan (2) berikut:
(1)
(2)
Dimana:
• Y k P(x a |y k ) : kategori kelas • P(y k ) : probabitias kelas • P(x a ) : probabilitas kemunculan dokumen
Berdasarkan hasil yang didapatkan, kemudian dilakukan  proses  pemilihan  kelas  yang  optimal  sehingga dipilih suatu nilai peluang terbesar dari setiap probabilitas kelas  yang  ada.  Dalam  pembobotan  suatu  atribut  kelas maka  dapat  meningkatkan  pengaruh  sutu  prediksi,  dan dengan  memeprhitungkan  bobot  atribut  terhadap  kelas maka  akan  menjadi  sebuah  titik  point  dasar  ketepatan dalam klasifikasi dan bukan hanya probabilitas melainkan juga  pada  bobot  setiap  antar  kelas,  melalui  persamaan berikut:
) (3)

## B. Decision Tree
Metode Decision tree adalah sebuah metode klasifikasi representasi  dari  sebuah tree atau  pohon  keputusan, dimana sebuah atribut direpresentasikan sebagai node , dan sebagai  nilainya  adalah  cabang  phon  tersebut,  serta  kelas direpresentasikan sebagai kelas. Dalam  hal  ini node yang paling  atas  dari  sebuah decision  tree dinamakan  sebagai root , seperti digambarkan pada Gambar 1.
Gambar. 1  Gambaran struktur sebuah decision tree
Salah satu algoritma decision tree adalah C4.5. Sebuah decision  tree sangat  tergantung  kepada  sebuah  aturan if- then ,  tetapi  tidak  membutuhkan  parameter  dan  matrik. Algoritma C4.5 merupakan algoritma  berbasis supervised learning dan merupakan pegembangan dari algoritma ID3 ( Iterative Dichotomiser ).

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Data Penelitian
Data penelitian yang digunakan adalah data teks terkait dengan komentar-komentar opini yang diperoleh dari situs www.google.com/maps  terhadap  opini  review  tempat tujuan  wisata  di  kota  Tegal  dan  sekitarnya  tahun  2017 sampai  dengan  2018.  Data  yang  diperoleh  adalah berjumlah  sebanyak  120  data  file  teks  dengan  isi  jumlah kata  yang  berbeda  tiap  file-nya.  Review  data  opini  yang digunakan  adalah  salah  satu tempat  wisata  di  Tegal  yaitu pemandian air panas Guci, seperti pada Gambar 2.
Gambar. 2  Contoh data opini teks yang digunakan

## B. Prapocessing data
Tahapan praprocessing data dilakukan untuk mendapatkan  data  yang  sesuai  dengan  yang  diinginkan sebelum dilakukannya proses analisis data kedalam model yang diinginkan. Pada tahapan ini dilakukan beberapa hal
untuk  mendapatkan  data  yang  sesuai  diantaranya  adalah proses tokenisasi, stopword, dan pembobotan data.
1) Tokenisasi: Pada  tahapan  ini  adalah  dilakukan pemisahan  kata  dari  sebuah  kalimat  menjadi  token-token yang dipisahkan oleh spasi ataupun tanda baca.
2) Filter  Tokens  (by  length): Proses  ini  adalah pembatasan  panjang  karakter  minimum  dan  maksimeum yang  digunakan  pada  tahapan  praprocessing  data.  Pada penelitian  ini  ditentukan  karakter  minimum=  3  dan karakter maksimum=25.
3)  Filter  Stopword: Proses  menghilangkan  kata  yang tidak  sesuai  dengan  yang  diinginkan,  pada  tahapan  ini dilakukan untuk mengoptimalkan data teks terhadap kata- kata  yang  tidak  sesuai.  Pada  proses  ini  setiap  kata  yang akan diproses adalah hanya kata berbahasa Indonesia.
4) Pembobotan  TF-IDF: Proses  ini  dilakukan  untuk mendapatkan nilai bobot dari data inputan teks yang akan dimasukan  kedalam  model  yang  akan  digunakan.  Nilai bobot pada Term Frequency-Inversed Document Frequency (TF-IDF)  tahapan  ini  didapatkan  berdasarkan frequensi kata yang muncul.

## C. Validasi dan Evaluasi Sistem
Untuk melihat hasil yang diinginkan pada model yang diharapkan,  validasi  data  menggunakan k-Fold  Cross Validation [15].  Pada  proses  ini  memperlihatkan  sebuah hasil tingkat akurasi dari  model  yang diusulkan.  Evaluasi sistem  dilakukan  dengan  membandingkan  komparasi tingkat akurasi klasifikasi opini positif dan negatif dengan menggunakan dua model yang berdeda yaitu Naïve bayes dan Decision  Tree sehingga  memperlihatkan  model  yang diharapkan dengan tingkat akurasi yang terbaik. Kerangka metode yang diusulkan seperti diperlihatkan pada Gambar 3.
• Untuk harga kamar 1 juta lebih dimusim liburan, pelayanan nya jelek, gua bawa barang banyak gotong sendiri ke lantai 2, pesen indomie goreng gak di aduk bumbunya, plis dah ini cuaca dingin ya mie nya kaku, jadi susah ngaduknya, jadi asin trus hambar rasa mie nya. Besok nya gua lebih kecewa lagi dengan lagunya, ini liburan keluara live music nya lagu galau atau dangdut dengan setelan bass yang kegedean, sulit buat tenang untuk istirahat setelah capek berenang.
• Tempatnya bersih,nyaman,mantap deh..
• Klo pulkam pasti selalu kesini pemandangan yg keren dan tiket masuk terjangkau dan jalan.y gak terlalu jauh dari rumah mertua
• Fasilitas bersih, full cctv, no preman

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  untuk  analisis  data  menggunakan software  RapidMiner  untuk  mendapatkan  model  yang sesuai dan diinginkan. Spesifikasi komputer menggunakan sistem operasi Window 7 SP1 dan memori Core i5 4Gb.

## A. Hasil Eksperimen Model Naïve Bayes
Pada  hasil  eksperimen  dalam  mencari  model  terbaik dengan menggunakan Naïve Bayes , telah didapatkan hasil seperti pada Tabel I dan Gambar 4.
TABEL I H ASIL E KSPERIMEN M ETODE N AÏVE B AYES K- Fold Metode Sampling Shuffled Linear Stratified 3 69.17% 54.17% 73.33% 4 66.67% 59.17% 75.00% 5 72.50% 67.50% 72.50% 6 70.00% 67.50% 74.17% 7 71.62% 64.99% 75.96% 8 74.17% 64.17% 77.50% 9 71.67% 71.61% 73.26% 10 73.33% 72.50% 73.33%
Gambar. 4  Grafik hasil eksperimen metode naïve bayes
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  pada  Tabel  I  dan Gambar  4  terlihat  bahwa  tingkat  akurasi  terbaik  dari model Naïve  Bayes adalah  sebesar  77,50%  dengan menggunakan k-Fold=8 secara stratified sampling .  Untuk tingkat  akurasi  tertinggi  secara liner  sampling adalah sebesar  72,50%  dengan  menggunakan  k-fold=10,  dan secara suffled  sampling menggunakan  k-fold=8  tingkat akurasi tertinggi yang dihasilkan adalah 74.17%.

## B. Hasil Decision Tree
Untuk  mendapatkan  model  terbaik,  pada  metode Decision  tree  ditentukan  terdapat  parameter  yang  telah ditetapkan  yaitu criterion ,  diantaranya  adalah gain  ratio , information  gain ,  dan gini  index .  Terjadi  perbedaan tingkat  akurasi  dari  model  yang  dihasilkan  sesuai  dengan parameter  dari  masing-masing criterion tersebut.  Hasil eksperimen  dari  tingkat  kaurasi  model  yang  dihasilkan adalah seperti pada Tabel II, Tabel III, dan Tabel IV.
Tingkat  akurasi  tertinggi  yang  diperoleh  pada  Tabel  II dengan  menggunakan Decision  tree menggunakan parameter  criterion  Gain_ratio  secara shuffled  sampling adalah  sebesar  60,68%  dengan  fold=7.  Untuk  hasil  yang didapatkan  dengan  menggunakan criterion  Information gain adalah  tertingggi  sebesar  55,83%  dan Gini  Index tertinggi sebesar 59,83%.
TABEL II H ASIL D ECISION T REE D ENGAN S HUFFLED S AMPLING Fold Gain_Ratio Information_Gain Gini_Index 3 51.67% 55.83% 51.67% 4 58.33% 51.67% 53.33% 5 54.17% 50.83% 48.33% 6 47.50% 46.67% 51.67% 7 60.08% 51.63% 48.32% 8 54.17% 49.17% 50.00% 9 50.00% 50.49% 59.89% 10 58.33% 54.17% 55.00%
TABEL III H ASIL D ECISION T REE D ENGAN L INEAR S AMPLING Fold Gain_Ratio Information_Gain Gini_Index 3 30.00% 35.83% 34.17% 4 14.17% 17.50% 20.83% 5 30.83% 31.67% 35.83% 6 21.67% 18.33% 20.83% 7 30.63% 27.26% 33.15% 8 23.33% 25.00% 34.17% 9 26.56% 22.34% 26.56% 10 20.83% 20.83% 20.83%
Gambar. 5  Grafik hasil eksperimen Decision Tree Suffled sampling
Gambar. 6  Grafik hasil eksperimen Decision Tree Linear Sampling
TABEL IV
H ASIL D ECISION T REE D ENGAN S TRATIFIED S AMPLING Fold Gain_Ratio Information_Gain Gini_Index 3 60.00% 54.17% 56.67% 4 58.33% 55.83% 54.17% 5 57.50% 54.17% 53.33% 6 64.17% 52.50% 57.50% 7 63.35% 55.84% 55.88% 8 62.50% 55.83% 54.17% 9 58.42% 51.59% 54.88% 10 62.50% 60.83% 52.50%
Gambar. 7  Grafik hasil eksperimen Decision Tree Stratified Sampling
Hasil tingkat akurasi yang diperoleh dengan menggunakan decision tree secara linear sampling secara keseluruhan  masih  dikatakan  sangat  kecil  hal  ini  bisa terlihat  pada  Tabel  III  untuk  tingkat  akurasi  tertinggi diperoleh  sebesar  35,83%  dengan  menggunakan criterion Gini  Index dan Information  gain ,  hal  yang  tidak  berbeda dihasilkan  dengan  menggunakan criterion  Gain  ratio hanya menghasilkan 30,83%.
Secara stratified  sampling pada  IV  dengan  metode Decision  tree diperoleh  tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar 60,83%  dengan  menggunakan  k-Fold=10  dan criterion Information  Gain .  Untuk  hasil  terendah  menghasilkan model  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  57,50%  dengan menggunakan criterion Gini_indek dan Fold=6.

## C. Evaluasi Model
Dari  hasil  eksperimen  yang  telah  didapatkan  terhadao dua  model  yang  menggunakan  algoritma  yang  berbeda yaitu Naïve  Bayes (NB)  dan Decision  Tree (DT),  maka tingkat akurasi yang tertinggi diperlihatkan pada Tabel V.
TABEL V
E VALUASI M ODEL NB DAN DT No. Model Accuracy 1 Naïve Bayes (NB) 73.33% 2 Decision Tree 60.83%
73.33% 60.83% 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% Accuracy Evaluasi Tingkat Akurasi Model
Gambar. 8  Grafik evaluasi model yang diusulkan
Berdasarkan  pada  Tabel  V  dan  Gambar  4,  terlihat bahwa berdasarkan hasil evaluasi tingkat akurasi tertinggi dari  model  yang  telah  didapatkan  adalah  sebesar  73,33% dengan menggunakan metode Naïve Bayes (NB), sedangkan Decision  Tree hanya  menghasilkan  tingkat akurasi  sebesar  60,83  lebih  kecil  dibandingkan  dengan metode NB.
Hasil  peningkatan  akurasi  tertinggi Naïve  Bayes yang didapatkan  diperoleh  berdasarkan  pengaturan  nilai-nilai parameter  yang  dilakukan  sehingga  tingkat  akurasi  yang didapatkan lebih baik dibandingkan dengan Decision Tree .

## V. K ESIMPULAN
Sebuah  pendukung  keputusan  dalam  menentukan tingkat  sentiment  opini  pengunjung  wisata  memberikan sebuah informasi yang dapat dijadikan sebagai pendukung keputusan  dalam  proses  pengelolaan  tempat  wisata, dengan  diterapkannya  metode text  mining dalam pembuatan  model sentiment  analysis penilaian  tujuan tempat wisata di Tegal dan sekitarnya memberikan sebuah solusi  yang  tepat  dalam  membuat  sebuah  keputusan  bagi para  pengambil  kebijakan.  Metode Naïve  Bayes dan Decision  Tree telah  diterapkan  dan  mampu  dijadikan sebagai  model  dalam sentiment  analysis penilaian tempat tujuan  wisata,  berdasarkan  hasil  yang  telah  didapatkan metode  dengan  menggunakan Naïve  Bayes mempunyai
tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan decision  tree yaitu  mempunyai  tingkat  akurasi  sebesar 73,33%.
Tingkat  akurasi  yang  didapatkan  masih  diperlukan adanya  optimasi  sehingga  untuk  penelitian  selanjutnya diperlukan  adanya  sebuah  optimasi  baik  itu  dengan menggunakan  metode feature  weight atau feature selection sehingga  diharapkan  dapat  menemukan  model terbaik  yang  dapat  menaikan  tingkat  akurasi  dari  hasil yang ada sekarang.
U CAPAN T ERIMA K ASIH /
Penelitian ini merupakan bagian dari kolaborasi penelitian antara  Politeknik  Harapan  Bersama  Tegal  dan  Politeknik Negeri Cilacap. Terimakasih disampaikan kepada seluruh pihak  yang  telah  membantu  dan  memfasilitasi  kegiatan penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] W. Fan and M. D. Gordon, “Unveiling the Power of Social Media Analytics,” Commun.  ACM ,  vol.  12,  no.  JUNE  2014,  pp.  1–26,
2013.
[2] A.  S.  H.  Basari,  B.  Hussin,  I.  G.  P.  Ananta,  and  J.  Zeniarja, “Opinion mining of movie review using hybrid method of support vector machine and particle swarm optimization,” Procedia Eng. , vol. 53, pp. 453–462, 2013.
[3] B. Zeng and R. Gerritsen, “What do we know about social media in tourism? A review,” Tour.  Manag.  Perspect. ,  vol.  10,  pp.  27– 36, Apr. 2014.
[4] N.  Boudad,  R.  Faizi,  R.  Oulad  Haj  Thami,  and  R.  Chiheb, “Sentiment  analysis  in  Arabic:  A  review  of  the  literature,” Ain Shams Eng. J. , 2017.
[5] B.  S.  Kumar  and  V.  Ravi, A  survey  of  the  applications  of  text mining in financial domain , vol. 114. Elsevier B.V., 2016.
[6] B.  Heredia,  T.  M.  Khoshgoftaar,  J.  Prusa,  and  M.  Crawford, “Cross-Domain Sentiment Analysis: An Empirical Investigation,” in 2016  IEEE  17th  International  Conference  on  Information Reuse and Integration (IRI) , 2016, pp. 160–165.
[7] O.  Somantri  and  D.  Apriliani,  “Feature  Weights  Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk Sentiment Analysis Penilaian Kepuasan  Pelanggan  Makanan  Kuliner,”  in Seminar  Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) , 2018, pp. 697–704.
[8] O. Somantri and D. Apriliani, “Support Vector Machine Berbasis Feature Selection Untuk Sentiment Analysis Kepuasan Pelanggan Terhadap Pelayanan Warung dan Restoran Kuliner Kota Tegal,” J. Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  5,  pp.  537–548,  Oct. 2018.
[9] E. Bigné, E. Oltra, and L. Andreu, “Harnessing stakeholder input on Twitter: A case study of short breaks in Spanish tourist cities,” Tour. Manag. , vol. 71, no. July 2018, pp. 490–503, Apr. 2019.
[10]  S.  B.  Park,  C.  M.  Ok,  and  B.  K.  Chae,  “Using  Twitter  Data  for Cruise Tourism Marketing and Research,” J. Travel Tour. Mark. , vol. 33, no. 6, pp. 885–898, Jul. 2016.
[11]  S.  Statiswaty,  R.  Rusnia,  N.  R.-  SemanTIK,  and  U.  2018, “Analisis  Sentimen  Wisata  Bahari  Di  Sulawesi  Tenggara Memanfaatkan  Media  Sosial  Twitter  Dengan  Menggunakan Metode Lexicon,” Ojs.Uho.Ac.Id , vol. 3, no. 2, pp. 161–168, 2017.
[12]  S.  Fanissa,  M.  A.  Fauzi,  and  S.  Adinugroho,  “Analisis  Sentimen Pariwisata  di  Kota  Malang  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes dan Seleksi Fitur Query Expansion Ranking,” J. Pengemb. Teknol.
Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 8, pp. 2766–2770, 2018.
[13]  B.  Gunawan,  H.  S.  Pratiwi,  and  E.  E.  Pratama,  “Sistem  Analisis Sentimen  pada  Ulasan  Produk  Menggunakan  Metode  Naive Bayes,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 4, no. 2, p. 113, Dec. 2018.
[14]  Y.  Ganisaputra  and  R.  Tan,  “Naïve  Bayes  Classifier,”  pp.  173– 188.
[15]  M. van der Gaag et al. , “The five-factor model of the Positive and Negative  Syndrome  Scale  II:  A  ten-fold  cross-validation  of  a revised  model,” Schizophr.  Res. ,  vol.  85,  no.  1–3,  pp.  280–287, 2006.