## ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK BAHASA INDONESIA TERHADAP WISATA TMII MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN PSO
Ratih Yulia Hayuningtyas 1 ; Retno Sari 2
Teknik Informatika
STMIK Nusa Mandiri Jakarta http://nusamandiri.ac.id/
1 ratih.ryl@nusamandiri.ac.id; 2 retno.rnr@nusamandiri.ac.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract — Sentiment analysis is a text analysis to identify  an  opinion.  Public  opinion  or  reviews  are important  for  visitors  who  will  travel  to  tourist because  of  the  reviews  will  produce  information about the destination. One of the tourist attractions in Indonesia that Taman Mini Indonesia Indah one of  the  tourist  attractions  that  has  extraordinary. Reviews about Taman Mini Indonesia Indah make it difficult  for  visitors  to  draw  conclusions  about information  about  Taman  Mini  Indonesia  Indah. Therefore  a  classification  method  in  study  with Naïve Bayes and PSO methods. In study using data as  many  50  positive  reviews  and  50  negative reviews  where  the  results  of  accuracy  obtained using  the  Naïve  Bayes  method  of  70%  while  the accuracy of using Naïve Bayes and PSO is 94,02%.
Keyword : Sentiment analysis, public opinion, Naive Bayes, PSO.
Intisari — Analisis  sentimen  merupakan  analisis teks  untuk  mengidentifikasi  suatu  opini.  Opini publik  atau  ulasan  merupakan  hal  yang  penting bagi pengunjung yang akan berpergian ke tempat wisata  karena  dari  ulasan  tersebut  akan menghasilkan  informasi  mengenai  objek  wisata yang dituju. Salah satu tempat wisata di Indoensia yaitu  Taman  Mini  Indonesia  Indah  yang merupakan  salah  satu  tempat  wisata  yang memiliki  daya  tarik  luar  biasa.  Ulasan  mengenai Taman  Mini  Indoensia  Indah  sangat  banyak sehingga menyulitkan bagi para pengunjung untuk menarik  kesimpulan  tentang  informasi  Taman Mini Indonesia Indah.  Untuk itu  diperlukan suatu metode klasifikasi dalam penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes dan PSO. Pada penelitian  ini  menggunakan  data  sebanyak  50 ulasan  positif  dan  50  ulasan  negatif  dimana  hasil akurasi yang didapat menggunakan metode Naïve Bayes sebesar 70% sedangkan akurasi
menggunakan  Naïve  Bayes  dan  PSO  sebesar 94,02%.
Kata Kunci : Analisis sentimen, opini publik , Naive Bayes, PSO.

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  internet  membawa dampak  perubahan  pada  beberapa  sektor kehidupan  manusia,  mulai  dari  pendidikan, perdagangan,  pemerintahan  hingga  komunikasi sosial (Hapsari, Hidayattullah, Dairoh, & Khambali, 2018).  Di  era  sekarang  ini  pertumbuhan  internet dan media sosial telah berkembang pesat sehingga menyediakan berbagai informasi opini  dari  orang lain (Fanissa, Fauzi, & Adinugroho, 2018).
Analisis  sentimen  merupakan  studi  yang terdiri  dari natural language  processing, komputasi  linguistik,  dan  analisis  teks  untuk mengidentifikasi  sentimen  teks  yang  dapat membantu untuk mengidentifikasi mengenai opini (Fanissa  et  al.,  2018).  Sebuah  ulasan  atau  opini dapat menjadi informasi sangat penting pada saat membuat  keputusan  atau  pilihan  dikarenakan informasi  telah  menjadi  kebutuhan  utama  dalam kehidupan  manusia  (Pakpahan  &  Widyastuti, 2014).
Di  Indonesia  terdapat  banyak  objek  wisata yang  dapat  dikunjungi  dimulai  dari  wisata  alam dapat berupa, pegunungan, pantai dan laut. Selain itu  ada  juga  objek  wisata  yang  berupa  bangunan seperti museum, candi dan lain-lain. Objek wisata merupakan suatu tempat yang memiliki daya tarik dengan tujuan menarik wisatawan berkunjung ke objek  wisata  tersebut.  Berwisata  merupakan kegiatan  yang  sangat  digemari  oleh  seluruh masyarakat  Indonesia  (Wilianto,  Pudjiantoro,  & Umbara, 2017).
Untuk  memilih  tempat  wisata  yang  cocok biasanya  para  pengunjung  akan  menentukan
Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Sebagai Jurnal Terakreditasi Peringkat 4 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
terlebih  dahulu  tempat  tujuan,  serta  ulasan  dari tempat  wisata.  Ulasan  dari  para  wisatawan  yang telah  berkunjung  ke  objek  wisata  merupakan  hal yang  terpenting  karena  ulasan  tersebut  dapat dijadikan informasi mengenai objek wisata.
Taman Mini Indonesia Indah merupakan salah satu  tempat  wisata  yang  memiliki  daya  tarik  luar biasa,  banyak  sekali  objek  wisata  yang  dapat dilihat dimulai dari anjungan rumah adat, museum dan  wisata  alam.  Setiap  wisatawan  yang  sudah berkunjung  ke  Taman  Mini  Indonesia  Indah memiliki  kesan  dan  pesan  yang  berbeda-beda, kesan dan pesan ini disebut sebagai ulasan. Ulasan mengenai  tempat  wisata  Taman  Mini  Indonesia Indah  sangat  banyak,  hal  ini  sangat  menyulitkan bagi  para  pengunjung  yang  akan  berpergian  ke Taman  Mini  Indonesia  Indah  untuk  menarik kesimpulan.
Untuk  mendapatkan  kesimpulan  dari  sebuah opini ada beberapa yang harus dipersiapkan salah satunya  yaitu  dengan  memilih  metode  klasifikasi ( clasfier). Metode  klasifikasi  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  Naïve  Bayes,  dimana metode  Naïve  Bayes  merupakan  sebuah pengklasfikasian  probabilistik  sederhana  dengan teknik machine  learning yang  popular  untuk klasifikasi teks (Routray, Swain, & Mishra, 2013).
Pada penelitian sebelumnya mengenai analisis sentiment dengan menggunakan naïve bayes telah banyak  dilakukan  diantaranya  yaitu  berjudul “Analisis Sentimen Pada Review Restoran Dengan Teks  Bahasa  Indonesia  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes”  oleh  (Muthia,  2017).  Penelitian  ini membahas  review  restoran  yang  terdiri  dari  100 review  positif  dan  100  review  negatif  yang menghasilkan nilai akurasi 86,50%.
Penelitian  selanjutnya  dengan  judul  “Analisis Sentimen  Dan  Klasifikasi  Kategori  Terhadap Tokoh  Publik  Pada  Twitter”  oleh  (Hidayatullah  & SN,  2014)  penelitian  ini  membahasa  review  di twitter terhadap tokoh publik dengan naïve bayes yang  menghasilkan  akurasi  73,81%  sedangkan menggunakan Suppor Vector Machine dengan nilai akurasi 83,14%.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  penelitian sebelumnya menggunakan klasifikasi Naïve Bayes dengan  tingkat  akurasi  86,50%  dan  73,81%, dalam  penelitian  ini  analisis  sentimen  ulasan tempat  wisata  Taman  Mini  Indonesia  Indah menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan Particle Swarm  Optimization dengan  tujuan  nilai  akurasi dapat meningkat.

## BAHAN DAN METODE
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Naïve  Bayes  dan Particle  Swarm  Optimization , dimana  dalam  pengujian  menggunakan  Naïve
Bayes  dilakukan  beberapa  langkah  sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data
Pada  peneitian  ini  menggunakan  data  yang diperoleh dari web
https://www.tripadvisor.co.id/Attraction_Revi ew-g294229-d379330-Reviews- Beautiful_Indonesia_in_Miniature_Park- Jakarta_Java.html. Pada  web  ini  terdapat banyak  ulasan  mengenai  Taman  Mini Indonesia  Indah,  data  yang  digunakan sebanyak  50  ulasan  positif  dan  50  ulasan negatif.  Ulasan  positif  dan  negatif  akan dijadikan  data training sebagai  pengujian  dari data testing.
2. Pengolahan data awal Pada tahap pengolahan
data awal/ preprocessing melalui  tiga  proses  yaitu tokenization, stopword removal, stemming.

## 3. Metode yang diusulkan
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu metode Naïve Bayes dan PSO. Metode Naïve Bayes  ini  salah  satu  metode  terbaik  dalam pengklasifikasian.  Naïve  Bayes  menggunakan statistik  sederhana  berdasarkan  teorema  bayes yang  mengasumsikan  keberadaan  atau  ketiadaan dari  suatu  fitur  tertentu  dari  suatu  kelas  yang tidak berhubungan dengan fitur lainnya (Wilianto et al., 2017). Metode Naïve Bayes didasarkan pada probabilitas bersyarat dan kemungkinan maksimum  kejadian  (Karthika  &  Sairam,  2015). Pada  tahap  ini  menentukan  nilai  sentimen terhadap  suatu  ulasan  kedalam  dua  nilai  yaitu positif dan negatif.
Particle  Swarm  Optimization merupakan algoritma  dalam  mengontrol  pemilihan  subset yang  mengarah  ke  akurasi  yang  terbaik.  PSO digunakan  untuk  menemukan  bagian  fitur maksimum  dengan  campuran  fitur  terbaik  dari dataset  yang  ada  (Basari,  Hussin,  Ananta,  & Zeniarja, 2013).

## 4. Eksperimen dan Pengujian Metode
Eksperimen  dan  pengujian  dengan  metode Naïve  Bayes menggunakan  RapidMinner  dimana data  yang  digunakan  untuk  eksperimen  dan pengujian merupakan data training dari https://www.tripadvisor.co.id/Attraction_Review- g294229-d379330-Reviews- Beautiful_Indonesia_in_Miniature_Park- Jakarta_Java.html yang  sudah  dikelompokkan kedalam  klasifikasi  negatif  dan  positif.  Hasil  dari eksperimen  dan  pengujian  akan  ditingkatkan akurasinya  dengan Particle  Swarm  Optimization untuk mendapatkan hasil yang terbaik.

## 5. Evaluasi dan validasi Hasil
Pada  tahapan  evaluasi  dan  validasi  hasil  dari penelitian  ini  menggunakan  10 fold  cross validation, dimana  akurasi  diukur  dengan confusion  matrix berupa  kurva  ROC  yang digunakan  untuk  mengukur  nilai  AUC.  Klasifikasi nilai AUC sebagai berikut (Gorunescu, 2011): 0,90-100 = Excellent Classification; 0,80-0,90= Good Classification; 0,70-0,80= Fair Classification;
0,60-0,70= Poor Classification;
0,50-0,60= Failure;

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  pada  penelitian  ini  dimulai dari  pengolahan  data  awal,  metode  yang digunakan,  eksperimen  dan  pengujian  metode serta  evaluasi  dan  validasi  hasil.  Berikut  adalah tahapannya:
1. Pengolahan Data Awal a. Tokenization
Pada tahapan tokenization semua ulasan positif dan  negatif  dihilangkan  tanda  baca  dan  angka yang  ada  di  data  ulasan.  Berikut  adalah  contoh dari tokenization.
Tabel 1. Hasil Tokenization Ulasan
Tokenization
pengalaman  aku  ke  sini burukk..  haha  karena  pas sampai  hujan  deras..belum sempat
jalan2 uda hujan..mana  pas  dtg  itu ramee  banget..jalan  kaki antara  1  ke  tempat  lain  nya mana jauh lagi
pengalaman  aku  ke  sini burukk  haha  karena  pas sampai  hujan  deras  belum sempat  jalan  uda  hujan  mana pas dtg itu ramee banget jalan kaki antara ke tempat lain nya mana jauh lagi

## Sumber: (Hayuningtyas & Sari, 2019)
b. Stopword Removal
Stopword dpat dikatakan untuk menghilangkan  karakter,  tanda  baca,  serta  kata- kata  umum  yang  tidak  memiliki  makna  atau informasi yang dibutuhkan (Ling, Kencana, & Oka, 2014). Stopword  Removal dengan  menghilangkan beberapa  kata  kerja,  kata  sifat,  kata  keterangan, dan  kata  penghubung  seperti  yang,  atau,  di, dengan, dan sebagainya. Berikut adalah hasil dari stopword removal.
Tabel 2. Hasil Stopword Removal Ulasan Stopword Removal pengalaman  aku  ke  sini burukk..  haha  karena  pas sampai  hujan  deras..belum sempat jalan2 uda hujan..mana pas dtg itu ramee banget..jalan kaki antara 1 ke tempat  lain  nya  mana  jauh lagi
pengalaman burukk haha pas hujan  deras  jalan  uda  hujan pas  dtg  ramee  banget  jalan kaki nya
Sumber: (Hayuningtyas & Sari, 2019)
c. Stemming
Stemming merupakan  salah  satu  proses dari  mengubah  token  yang  berimbuhan  menjadi kata  dasar,  dengan  menghilangkan  semuai mbuhan yang ada pada token tersebut (Ling et al., 2014).  Berikut adalah hasil dari stemming.
Tabel 3. Hasil Stemming Ulasan Positif Stemming Merupakan ikon wisata nasional  bagi  bangsa  ini sayangnya  kurang  terawat. danau  buatan  yang  kering sehingga  bentang  pulau2  di indonesia terlihat hanya menjadi  gundukan  tanah. beberapa  anjungan  propinsi yang  tutup  dan  kurang informasi menjadi
kekecewaan bagi pengunjung.
ikon  wisata  nasion  bangsa sayangnya  terawat  danau buatan  kere  bentang  pulau indonesia  gundukan  tanah anjungan propinsi tutup informasi kekecewaan pengunjung

## Sumber: (Hayuningtyas & Sari, 2019)
2. Metode Klasifikasi dengan Naïve Bayes
Dalam  tahapan  ini  menentukan  klasifikasi sebuah ulasan yang termasuk ke dalam ulasan negatif  atau  positif.  Berikut  adalah  contoh klasifikasi dokumen.

## Tabel 4. Klasifikasi Dokumen
Dokumen  Bagus  Budaya  Kotor  Kusam  Class
Pos3 1 0 0 1 Positif Po15 1 0 0 0 Positif Pos18 0 1 0 0 Positif Pos24 1 1 1 0 Positif Neg2 1 0 1 1 Negatif Neg12 0 0 1 0 Negatif Neg21 0 1 0 1 Negatif x-51 0 1 1 0 ?
Sumber: (Hayuningtyas & Sari, 2019)
Menghitung  probabilitas  dengan  dokumen neg23. a. Probabilitas prior P( Class=” positif”)=4/7=0,57
P( Class=” negatif”)=3/7=0,43
Untuk Class positif P(x-51|positif)
=P(bagus=3|positif)*P(Budaya=2|positif)*P(Ko tor=1|positif)*P(Kusam=1|positif)
=0,75*0,5*0,25*0,25
=0,0234
Untuk Class negatif P(x-51| negatif) =P(bagus=1|negatif)*P(Budaya=1|negatif)*P(K otor=2| negatif)*P(Kusam=2|negatif) =0,33*0,33*0,67*0,67
Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Sebagai Jurnal Terakreditasi Peringkat 4 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
=0,489
b. Probabilitas Posterior
Untuk Class positif
=P(X|positif)*P(Class=”positif”) =0,0234*0,57 =0,133 Untuk Class negatif =P(X|negatif)*P(Class=”negatif”)
=0,489*0,43 =0,21
Kesimpulan  untuk  dokumen  x-51  termasuk kedalam kelas negatif.

## 3. Eksperimen dan Pengujian Metode
Eksperimen
dan
pengujian
metode menggunakan  RapidMiner.  Pengujian  metode menggunakan  Naïve  Bayes  dengan  eksperimen menggunakan fold  cross  validation 1-10 dan population 1-10.  Berikut  adalah  hasil  dari eksperimen  dan  pengujian  metode  Naïve  Bayes dengan fold cross validation dan population .
Tabel 5. Akurasi dengan Naïve Bayes
Cross Validatio n Accuracy Naïve Bayes Precision Recall 1 67.00% +/- 7.00% (mikro: 67.00%) 68.45% +/- 6.55% (mikro: 68.89%) (positive class: positif) 62.00% +/- 10.00% (mikro: 62.00%) (positive class: positif) 2 67.00% +/- 7.00% (mikro: 67.00%) 68.45% +/- 6.55% (mikro: 68.89%) (positive class: positif) 62.00% +/- 10.00% (mikro: 62.00%) (positive class: positif) 3 63.93% +/- 5.32% (mikro: 64.00%) 66.69% +/- 7.35% (mikro: 66.67%) (positive class: positif) 55.64% +/- 13.69% (mikro: 56.00%) (positive class: positif) 4 70.00% +/- 2.00% (mikro: 70.00%) 78.30% +/- 6.30% (mikro: 76.32%) (positive class: positif) 57.53% +/- 13.23% (mikro: 58.00%) (positive class: positif) 5 66.00% +/- 4.90% (mikro: 66.00%) 71.51% +/- 4.44% (mikro: 71.05%) (positive class: positif) 54.00% +/- 13.56% (mikro: 54.00%) (positive class: positif) 6 61.15% +/- 8.32% (mikro: 61.00%) 68.12% +/- 18.48% (mikro: 64.10%) (positive class: positif) 49.74% +/- 12.58% (mikro: 50.00%) (positive class: positif) Cross Validatio n Accuracy Naïve Bayes 7 69.05% +/- 5.95% (mikro: 69.00%) 79.17% +/- 14.60% (mikro: 75.68%) (positive class: positif) 56.46% +/- 11.40% (mikro: 56.00%) (positive class: positif) 8 66.99% +/- 6.15% (mikro: 67.00%) 74.14% +/- 13.65% (mikro: 74.29%) (positive class: positif) 51.01% +/- 19.69% (mikro: 52.00%) (positive class: positif) 9 64.81% +/- 14.70% (mikro: 65.00%) 72.83% +/- 23.00% (mikro: 71.43%) (positive class: positif) 49.63% +/- 18.69% (mikro: 50.00%) (positive class: positif) 10 68.00% +/- 13.27% (mikro: 68.00%) 77.83% +/- 22.49% (mikro: 75.00%) (positive class: positif) 54.00% +/- 18.00% (mikro: 54.00%) (positive class: positif)
Sumber: (Hayuningtyas & Sari, 2019)
Berdasarkan tabel 5 bahwa cross validation 4 yang memiliki  nilai  akurasi  terbesar  yaitu  70.00%, tetapi  dengan  nilai  akurasi  tersebut  masih termasuk  kedalam fair  classification. Dalam penelitian  ini  ditambahkan Particle  Swarm Optimization untuk meningkatkan akurasi dengan cross  validation 2.  Berikut  adalah  hasil  akurasi dengan  metode  Naïve  Bayes  dan Particle  Swarm Optimization.
Tabel 6. Akurasi dengan Naïve Bayes dan Particle
Swarm Optimization Populatio n Accuracy Naïve Bayes Precision Recall 1 84.93%  +/- 7.49% (mikro: 85.00%) 92.12%  +/- 8.96% (mikro: 90.70%) (positive class: positif) 77.41%  +/- 15.46% (mikro: 78.00%) (positive class: positif) 2 86.95%  +/- 7.61% (mikro: 87.00%) 97.78%  +/- 6.29% (mikro: 97.44%) (positive class: positif) 75.93%  +/- 14.89% (mikro: 76.00%) (positive class: positif) 3 91.16%  +/- 9.12% (mikro: 91.00%) 91.30%  +/- 9.99% (mikro: 90.20%) (positive class: positif) 92.22%  +/- 16.18% (mikro: 92.00%) (positive class: positif) 4 93.18%  +/- 8.83% (mikro: 93.00%) 94.07%  +/- 8.43% (mikro: 93.88%) (positive class: positif) 92.59%  +/- 13.86% (mikro: 92.00%) (positive class: positif) 5 93.18%  +/- 7.73% (mikro: 94.97%  +/- 7.14% (mikro: 92.22%  +/- 16.18% (mikro:
Sebagai Jurnal Terakreditasi Peringkat 4 berdasarkan
Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
Populatio n Accuracy Naïve Bayes 93.00%) 93.88%) (positive class: positif) 92.00%) (positive class: positif) 6 94.02%  +/- 6.02% (mikro: 94.00%) 92.75%  +/- 8.25% (mikro: 92.31%) (positive class: positif) 95.93%  +/- 7.66% (mikro: 96.00%) (positive class: positif) 7 93.01%  +/- 8.31% (mikro: 93.00%) 92.49%  +/- 8.51% (mikro: 92.16%) (positive class: positif) 94.44%  +/- 11.11% (mikro: 94.00%) (positive class: positif) 8 94.02%  +/- 6.02% (mikro: 94.00%) 93.39%  +/- 10.03% (mikro: 92.31%) (positive class: positif) 95.56%  +/- 8.31% (mikro: 96.00%) (positive class: positif) 9 94.02%  +/- 6.02% (mikro: 94.00%) 93.12%  +/- 7.73% (mikro: 92.31%) (positive class: positif) 96.30%  +/- 10.48% (mikro: 96.00%) (positive class: positif) 10 93.10%  +/- 10.13% (mikro: 93.00%) 93.06%  +/- 13.32% (mikro: 90.57%) (positive class: positif) 95.56%  +/- 12.57% (mikro: 96.00%) (positive class: positif)
Sumber: (Hayuningtyas & Sari, 2019)
Dilihat  dari  tabel  6  hasil  akurasi  terbesar  pada population  9  dengan  menggunakan cross validation 9  dan  maximum  numbernya  30 mencapai akurasi 94.02%.

## 4. Evaluasi dan Validasi Hasil
Dengan menggunakan Naive Bayes saja dengan menggunakan  4  Fold  Cross  Validation  didapati akurasi  sebesar  70.00%.  Confusion  matrix  Naive Bayes dapat dilihat pada tabel 7.

## Tabel 7 Confusion Matrix Naive Bayes
Accuracy :70.00% +/- 2.00% (mikro:70.00%) True negatif True positif Pred negatif 41 21 Pred positif 9 29 Sumber: (Hayuningtyas & Sari, 2019) Sedangkan eksperimen
dengan menggunakan  Naive  Bayes  dan  PSO  dengan menggunakan  9  Fold  Cross  Validation  dengan menggunaka  population  9  dan  maximum numbernya  30  didapati  akurasi  sebesar  94.02%. Confusion  matrix  Naive  Bayes  dan  PSO  dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8 Confusion Matrix Naive Bayes dan  PSO
Accuracy : 94.02% +/- 6.02% (mikro: 94.00%)
True negatif True positif Pred negatif 46 2 Pred positif 4 48
Sumber: (Hayuningtyas & Sari, 2019)
Data  uji  diatas  akan  dinilai  hasil  prediksi  dengan menggunakan  grafik  ROC.  Dapat  dilihat  pada gambar  1  grafik  ROC  untuk  Naive  Bayes  dan gambar 2 grafik ROC untuk Naive Bayes dan PSO
Sumber: (Hayuningtyas & Sari, 2019)

## Gambar 1 Kurva ROC Naive Bayes

## Naive Bayes berbasis PSO
Sumber: (Hayuningtyas & Sari, 2019)

## Gambar 2 Kurva ROC Naive Bayes dan PSO

## KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  yang  berjudul  Analisis Sentimen Opini Publik Bahasa Indonesia Terhadap Wisata  TMII  Menggunakan  Naïve  Bayes  Dan  PSO, membandingkan  akurasi  yang  didapat  dari penggunaan  2  metode  yaitu  Naive  Bayes  dan Naive  Bayes  dengan  PSO.  Setelah  dilakukan eksperimen  untuk  analisis  sentimen  opini  publik
Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Sebagai Jurnal Terakreditasi Peringkat 4 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
Bahasa  Indonesi  Terhadap  Wisata  TMII  dengan menggunakan  Naive  Bayes  didapati  akurasi sebesar  70%  dengan  menggunakan  4  fold  Cross Validation.  Sedangkan  hasil  eksperimen  untuk analisis  sentimen  opini  publik  Bahasa  Indonesi Terhadap  Wisata  TMII  dengan  menggunakan Naive  Bayes  dengan  PSO  didapati  akurasinya sebesar 94.02% dengan menggunaka 9 Fold Cross Validation.

## REFERENSI
Basari, A. S. hasan, Hussin, B., Ananta, I. gede P., & Zeniarja,  J. (2013). Opinion  Mining of Movie Review  Using  Hybrid  Method  of  Support Vector  Machine  and  Particle  Swarm Optimization.  In Procedia  Engineering (pp.
453–462). Elsevier B.V.
http://doi.org/10.1016/j.proeng.2013.02.05 9
Fanissa,  S.,  Fauzi,  M.  A.,  &  Adinugroho,  S.  (2018). Analisis Sentimen Pariwisata di Kota Malang Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  dan Seleksi  Fitur  Query  Expansion  Ranking. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (8), 2766–2770.
Gorunescu,  F.  (2011). Data  Mining:  Concepts, Models,  and  Techniques. Verlag  Berlin Heidelberg: Springer.
Hapsari,  Y.,  Hidayattullah,  M.  F.,  Dairoh,  & Khambali,  M.  (2018).  Opinion  Mining Terhadap  Toko  Online  Di  Media  Sosial Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  (Studi Kasus: Akun Facebook Dugal Delivry). Jurnal Pengembangan IT (JPIT) , 03 (02), 233–236.
Hayuningtyas,  R.  Y.,  &  Sari,  R.  (2019).  Analisis Sentimen  Opini  Publik  Bahasa  Indonesia Terhadap  Wisata  TMII  Menggunakan  Naive Bayes  dan  PSO. Laporan  Akhir  Penelitian Mandiri STMIK Nusa Mandiri Jakarta.
Hidayatullah,  A.  F.,  &  SN,  A.  (2014).  Analisis Sentimen  Dan Klasifikasi Kategori Terhadap Tokoh  Publik  Pada  Twitter.  In Seminar Nasional Informatika (pp. 115–122). Retrieved from http://www.situs.com
Karthika, S., & Sairam, N. (2015). A Naïve Bayesian Classifier  for  Educational  Qualification. Indian  Journal  of  Science  and  Technology ,
8 (16), 1–5. http://doi.org/10.17485/ijst/2015/v8i16/6
Ling,  J.,  Kencana,  I.  P.  E.  N.,  &  Oka,  T.  B.  (2014). Analisis  Sentimen  Menggunakan  Metode Naive  Bayes  Classifier  Dengan  Seleksi  Fitur Chi  Square. E-Jurnal  Matematika , 3 (3),  92– 99.
Muthia,  D.  A.  (2017).  Analisis  Sentimen  Pada
Review  Restoran  Dengan  Teks  Bahasa Indonesia  Mengunakan  Algoritma  Naive Bayes. Jurnalilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer , 2 (2), 39–45. http://doi.org/10.1515/HUMOR.2006.009
Pakpahan,  D.,  &  Widyastuti,  H.  (2014).  Aplikasi Opinion  Mining  dengan  Algoritma  Naïve Bayes  untuk  Menilai  Berita  Online. Jurnal Integrasi , 6 (1), 1–10.
Routray, P., Swain, C. K., & Mishra, S. P. (2013). A Survey  on  Sentiment  Analysis. International Journal  of  Computer  Applications , 76 (10),  1– 8.
Wilianto,  L.,  Pudjiantoro,  T.  H.,  &  Umbara,  F.  R. (2017). Analisis Sentimen Terhadap Tempat Wisata  Dari  Komentar  Pengunjung  Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Studi  Kasus  Jawa  Barat. Prosiding  SNATIF , 439–448.