EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i1.2539

## Analisis Sentimen Ulasan Pengunjung Objek Wisata Gunung Bromo pada Situs Tripadvisor
Amalia Anjani Arifiyanti, Mochammad Fuad Pandji Fikri, Bagus Utomo Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Universitas Lampung Surabaya, Indonesia amalia_anjani.fik@upnjatim.ac.id, f.panji29@gmail.com, bagusutomo144@gmail.com
Abstract- Currently, tourists can submit reviews about their travel experiences through various platforms. These tourist reviews can  influence  and  consider  other  potential  tourists  who  will  visit  these  attractions.  One  of  the  popular  travel  platforms  is TripAdvisor. Reviews on this platform regarding Mount Bromo tourism objects are analyzed further so that the tourism object managers can get information that can be used as the basis for developing the tourism objects they manage. Sentiment analysis with a classification approach with a supervised learning algorithm can be used as a method to explore tourist sentiment which is positive or negative sentiment. Of the three classification algorithms tested in this study, the Decision Tree algorithm has the highest accuracy rate of 91%, followed by Naïve Bayes and Logistic Regression, each with 88%. The precision, recall, and f1- measure levels for the Decision Tree are 0.95, 0.62, and 0.68, respectively. From the results obtained, the performance of the classification model needs to be improved because the classification model tends to predict positive sentiment class.

## Keywords: Sentiment Analysis, Decision Tree, TripAvisor, Tourism, Review, Text Mining
Abstrak- Saat ini para wisatawan dapat menyampaikan ulasan mengenai pengalaman wisatanya melalui berbagai platform. Ulasan wisatawan ini dapat mempengaruhi dan memberikan pertimbangan bagi para calon wisatawan lain yang akan mengunjungi obyek wisata tersebut. Salah satu platform wisata yang populer adalah TripAdvisor. Ulasan pada platform ini mengenai obyek wisata Gunung Bromo dianalisis lebih jauh sehingga pihak pengelola obyek wisata dapat mendapatkan informasi yang dapat digunakan sebagai dasar pengembangan obyek wisata yang dikelolanya. Analisis sentimen dengan pendekatan klasifikasi dengan algoritma supervised learning  dapat digunakan sebagai salah satu metode untuk menggali sentimen wisatawan yaitu positif atau negatif. Dari tiga algoritma  pengklasifikasi  yang  diuji  pada  penelitian  ini,  tingkat akurasi  tertinggi  model  klasifikasi dihasilkan  oleh  algoritma Decision Tree sebesar 91% dan diikuti oleh Naïve Bayes dan Logistic Regression yang masing-masingnya 88%. Tingkat precision, recall, dan f1-measure untuk Decision Tree masing-masingnya sebesar 0,95 , 0,62 , dan 0,68. Dari hasil yang didapatkan, model klasifikasi perlu ditingkatkan performanya karena model klasifikasi memiliki kecenderungan prediksi ke kelas sentimen positif.
Kata Kunci: Analisis Sentiment, Decision Tree, TripAdvisor, Pariwisata, Ulasan, Text Mining

## 1. Pendahuluan
Teknologi informasi saat ini telah dimanfaatkan dalam berbagai  sektor  salah  satunya  adalah  pariwisata. Teknologi  infromasi  berperan  penting  dalam  kemajuan sektor pariwisata dengan menawarkan kemudahan akses informasi, kemudahan layanan bagi para wisatawan, dan asepek-aspek  lainnya  yang  dapat  memberikan  manfaat bagi para wisatawan [1]. Wisatawan saat ini dengan mudah mencari referensi mengenai obyek wisata melalui berbagai platform  salah  satunya  TripAdvisor.  Para  calon wisatawan  dapat  mencari  tahu  referensi  obyek  wisata berdasarkan  pengalaman  wisatawan  yang  telah mengunjungi  obyek  wisata  tersebut  melalui  unggahan ulasan dari para wisatawan tersebut [2].
Obyek wisata Gunung Bromo merupakan salah satu tujuan wisata yang terkenal baik bagi wisatawan domestik maupun asing. Pengembangan dan peningkatan layanan bagi  wisatawan  terus  dilakukan  oleh  penyelenggara tempat  wisata.  Informasi  yang  didapatkan  dari  timbal balik wisatawan yang mengunjungi obyek wisata tersebut dapat  menjadi  masukan  bagi  peningkatan  layanan  dan pengembangan  obyek  wisata.  Informasi  ini  dapat didapatkan melalui ulasan-ulasan yang diunggah oleh para wisatawan  melalui  platform  TripAdvisor  [3]  mengenai obyek wisata Gunung Bromo. Ulasan pada TripAdvisor ini dapat memberikan informasi berharga karena platform ini merupakan platform yang populer secara global dalam

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i1.2539
memberikan  ulasan  dan  rekomendasi  mengenai kepariwisataan.
Penggalian  informasi  mengenai  sentimen  wisawatan terhadap  Gunung  Bromo  dilakukan  dengan  metode analisis  sentimen.  Analisis  sentimen  ini  akan  menggali sentimen positif maupun negatif. Supervised learning [4] akan  digunakan  untuk  mendukung  proses  analisis sentimen. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah  Decision  Tree  [5],  Naïve  Bayes  [6] – [8],  dan
Logistic  Regression  [9]  yang  merupakan  beberapa algoritma  pengklasifikasi  yang  sering  digunakan  dalam pembuatan  model  klasifikasi.  Selain  itu,  eksplorasi  data ulasan dapat melengkapi hasil analisis sentimen yang telah dilakukan  seperti  rata-rata  rating  yang  diberikan wisatawan  dan  kata-kata  yang  muncul  pada  setiap sentimen.  Dari  hasil  ini,  diharapkan  pengelola  obyek wisata  dapat  mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan untuk mengembangkan obyek wisata Gunung Bromo.

## 2. Metodologi
Alur  tahap  penelitian  yang  digunakan  dalam melakukan analisis sentimen dengan pendekatan machine
learning  yang  dilaksanakan  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  ulasan  pengunjung lokasi  wisata  Gunung  Bromo  pada  situs  TripAdvisor. Data dikumpulkan dengan menggunakan metode scraping situs  TripAdvisor  yaitu https://www.tripadvisor.com/ . Atribut  yang  dikumpulkan  adalah  user,  tanggal,  rating, dan review.  Total data yang dikumpulkan sebanyak 500 ulasan mengenai obyek wisaya Gunung Bromo.

## A. Analisis Deskriptif
Tahap  ini  bertujuan  untuk  memberikan  gambaran umum  mengenai  penilaian  dari  para  pengunjung  obyek wisata Gunung Bromo.

## B. Pra-Proses Data
Tahap  pra-proses  data  text  melibatkan  pengolahan teks untuk mengeliminasi fitur-fitur yang tidak digunakan. Tahapan  pra-proses  data  teks  yang  digunakan  dapat dilihat pada gambar 2.
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i1.2539
Gambar 2. Tahap Pra-Proses Teks
1. Case Folding
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengubahan  semua  huruf menjadi huruf kecil ( lower text ). Hal ini dikarenakan huruf kapital  dan  non-kapital  atau  huruf  kecil  akan  dianggap fitur yang berbeda.
2. Cleansing
Tahap ini digunakan untuk membersihkan data teks dari karakter non-huruf (tanda baca dan angka), URL, dan single  character. Hal  ini dilakukan karena karakter non- huruf,  tanda  baca,  URL,  dan  single  character  bukan merupakan  fitur  penting  bahkan  dianggap  tidak bermakna.  Jika  dibiarkan,  maka  hal-hal  tersebut  akan diubah menjadi fitur yang digunakan dalam pemodelan, yang  akhirnya  berdampak  pada  hasil  evaluasi  performa model.
3. Tokenizing Pada  tahap  ini  dilakukan  proses tokenizing yaitu pemotongan teks menjadi potongan-potongan token atau fitur. Tokenizing pada  penelitian  ini  menggunakan  spasi, sehingga  teks  dipecah  berdasarkan  spasi.  Tahap  ini diperlukan  agar  mempermudah  proses  pada  tahap selanjutnya.
4. Filtering Stopwords
Jika  stopwords  tidak  dihapus  maka  dapat memperbanyak  fitur  yang  tidak  bermakna  dan  dapat mengakibatkan  penurunan  performa  model  yang dihasilkan. Penghapusan stopword ini dilakukan dengan memanfaatkan library NLTK. Library tersebut memiliki 758 kata stopwords. Oleh karenanya, ditambahkan daftar stopword bahasa Indonesia berdasarkan daftar stopword https://github.com/masdevid/ID-Stopwords [10]. 5. Stemming
Tahap  ini  digunakan  untuk  mengubah  kata  menjadi bentuk kata dasarnya. Hal ini dilakukan untuk karena kata yang  seharusnya  memiliki  kata  dasar  sama  namun memiliki imbuhan dianggap dua kata yang berbeda. Oleh karenanya, proses ini dilakukan untuk mengurangi jumlah fitur.

## C. Pembobotan TF-IDF
Pembobotan  TF-IDF  ini  dilakukan  untuk memberikan bobot untuk setiap fitur. Karena setiap fitur memiliki tingkat relevansi dan kepentingan yang berbeda maka setiap fitur diberikan nilai bobot. Pembobotan fitur pada  penelitian  ini  menggunakan  TF-IDF  yang merupakan  salah  satu  metode  tradisional  yang  banyak digunakan dalam pembobotan fitur pada dokumen teks.

## D. Pelabelan Data
Kelas  sentimen  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  positif  dan  negatif.  Untuk  pelabelan  data  yang digunakan  untuk  pembentukan  model  klasifikasi, ditentukan  dengan  menggunakan  library  VADER (Valence  Aware  Dictionary  for  Sentiment  Reasoning). Library  ini  dapat  menentukan  sentimen  dari  suatu  teks berdasarkan  sensitifitas  terhadap  polatitas  sentimen positif  atau  negatif  dan  intensitas  terhadap  emosi  [11], [12].  VADERS akan menghitung nilai sentimen dari teks. Jika  nilai  dibawah  0  maka  dinyatakan  sebagai  kelas sentimen negatif, sedangkan jika nilai sentimen diatas 0 maka dinyatakan sebagai kelas sentimen positif.

## E. Pembagian Data
Pembuatan  model  klasifikasi  ini  menggunakan metode pembagian data hold-out dengan proporsi 80% data  latih  dan  20%  data  uji.  Sehingga  total  data  latih sebanyak 400 baris data dan data uji sebanyak 100 baris data.  Pembagian  data  latih  dan  uji  ini  dilakukan  secara random.

## F. Klasifikasi dan Visualisasi
Algoritma machine  learning yang  digunakan  pada penelitian  ini  bersifat supervised  learning .  Dipilih  tiga algoritma machine learning yang sering digunakan untuk klasifikasi yaitu Naïve Bayes, Decision Tree, dan Logistic Regression.  Metode  evaluasi  model  klasifikasi  yang digunakan adalah confusion matrix .
Hasil  dataset  yang  berhasil  dikumpulkan  dan  lolos tahapan pra-proses divisualisasikan fiturnya untuk setiap kelas sentimen. Dari hasil visualisasi itu, dapat diketahui kata apa yang sering muncul pada setiap kelas sentimen
case folding cleansing tokenizing
filtering stopword
stemming
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i1.2539

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  ulasan  TripAdvisor  mengenai  obyek  wisata Gunung Bromo yang berhasil dikumpulkan sebanyak 500 baris  data.  Dengan  rentang  rating  yang  berhasil
dikumpulkan mulai dari rating 1 hingg 5. Jumlah sebaran masing-masing rating dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Jumlah Sebaran Data Berdasarkan Rating
Data  yang  dikumpulkan  tersebut,  dilabel  kelas sentimennya untuk pembuatan model klasifikasi dengan library VADER. Hasilnya total kelas sentimen positif 469
baris  data  sedangkan  total  kelas  sentimen  negatif sebanyak 31 baris data. Proporsi kelas dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Proporsi Kelas
Hasil  evaluasi  dari  model  klasifikasi  yang  dihasilkan oleh Naïve bayes, Decision Tree, dan Logistic Regression dapat dilihat pada tabel 1 dan Dari tabel 1 tersebut model
dari  pengklasifikasi  decision  tree  memiliki  hasil  terbaik. Confusion matrix dari algoritma pengklasifikasi Decision Tree dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini.
Tabel 1 Perbandingan Akurasi Algoritma Pengklasifikasi Akurasi Model Naïve Bayes 88% Decision Tree 91% Logistic Regression 88% Tabel 2 Confusion Matrix Prediksi Negatif Positif Aktual Negatif 3 9 Positif 0 88
Berdasarkan pembagian data, total data uji sebanyak 100 baris data. Dari 100 baris data tersbeut, untuk kelas sentimen positif 88 data diprediksi benar dan tidak ada
data  yang  salah  prediksi.  Untuk  kelas  sentimen  negatif, hanya  3  data  yang  akurat  prediksinya  sedangkan  9  data
1 2 3 4 5 Jumlah 1 5 21 131 342 0 100 200 300 400
94% 6% positif negatif
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i1.2539
salah prediksi.  Sedangkan jika dihitung presisi, recall, dan f1-score hasilnya 95%, 62%, dan 68%.
Dari hasil pada tabel 2 dapat dinyatakan bahwa model tersebut  memprediksi  akurat  kelas  sentimen  positif sebesar 100% sedangkan prediksi  akurat kelas sentimen negatif  hanya  sebesar  25%.  Sehingga  bisa  dinyatakan bahwa  model  klasifikasi  ini  memiliki  kecenderungan prediksi ke kelas sentimen positif. Sedangkan jika dilihat pada  tabel  1,  tiingkat  akurasi  model  sangatlah  tinggi sehingga  bisa  dinyatakan  bahwa  model  ini  meskipun
memiliki  akurasi  tinggi  namun  memiliki  kemampuan rendah  dalam  prediksi  sentimen  negatif.  Hal  ini dimungkinkan  terjadi  karena  proporsi  jumlah  data  dari masing-masing  kelas  sentimen  tidak  berimbang.  Untuk mengatasinya  perlu  dilakukan  penyeimbangan  kelas dengan  metode  penyeimbangan  kelas  [13]  atau penambahan data pada kelas yang jumlah datanya sedikit.
Dengan  ketidakseimbangan  kelas  ini,  maka  perlu diperhatikan  nilai  precision,  recall,  dan  f-measure  [14] yang dapat dilihat pada tabel  3 berikut ini.
Tabel 3 Nilai Evaluasi Precision, Recall, dan F1 Pengukuran Nilai Kelas Sentimen Negatif Nilai Kelas Sentimen Positif Nilai Rata- Rata Precision 1 0,91 0,95 Recall 0,25 1 0,62 F1-measure 0,40 0,95 0,68
Pada  tabel  3,  diketahui  bahwa  model  ini  memiliki tingkat presisi yang baik, namun sayangnya nilai recall-nya rendah.  Hal  ini  berbeda  dengan  kelas  sentimen  positif yang nilai precision dan recallnya tinggi. Dengan nilai rata- rata precision model yang baik namun recall model masih diangka  kisaran  0,62  yang  dinilai  cukup.  Pada  model klasifikasi  ini,  diharapkan  bahwa  prediksi  kedua  kelas dianggap  sama  penting  maka  nilai  f1-measure  dapat digunakan  sebagai  pertimbangan  utama.  Nilai  F1- measure  dari  model  klasifikasi  ini  rata-ratanya  sebesar 0,68. Dari hasil tersebut dapat dinyatakan bahwa model ini  cukup  untuk  prediksi  data  baru,  hanya  saja  perlu dipertimbangkan  bahwa  model  klasifikasi  ini  memiliki kecenderungan prediksi ke kelas sentimen positif.
Hasil  visualisasi  frekuensi  kata/fitur  dari  masing- masing kelas sentimen dapat dilihat pada gambar 5 dan 6. Gambar  5  menggambarkan  kata  yang  muncul berdasarkan  frekuensi  pada  kelas  sentimen  positif. Sedangkan gambar 6  menggambarkan kata yang muncul berdasarkan frekuensi pada kelas sentimen negatif.
Jika  dilihat  pada  gambar  5,  kata/fitur  yang  paling sering muncul sangat terkait dengan obyek wisata gunung bromo  seperti  ‘bromo’,  ‘puncak’,  ‘sunrise’,  dan  lainnya. Hasil  ini  juga  muncul  pada  gambar  6,  dan  bahkan  kata ‘indah’ yang merupakan representasi dari kelas sentimen positif  juga  muncul  cukup  tinggi  pada  kelas  sentimen negatif.
Gambar 5. Wordcloud Sentimen Positif
Gambar 6. Wordcloud Sentimen Negatif
Dari  hasil  ini  dapat  dinyatakan  bahwa  data  yang didapatkan  untuk  setiap  kelas  sentimen  perlu  ditambah dan  dipilih  data  yang  representatif  untuk  setiap  kelas sentimennya.  Jika  data  ditambah  dengan  data  yang representatif,  maka  diharapkan  fitur  yang  muncul  pada setiap  kelas  sentimen  benar-benar  mewakili  kelas sentimen tersebut.
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i1.2539

## 4. Kesimpulan
Obyek  wisata  Gunung  Bromo  merupakan  obyek wisata  yang  cukup  direkomendasikan  oleh  para wisatawan.  Hal  ini  cukup  dibuktikan  dengan  tingginya jumlah ulasan pada platform wisata TripAdvisor dengan jumlah rating 4 dan 5 yang jumlahnya tinggi dibandingkan rating 1 dan 2. Selain itu, hasil pelabelan sentimen oleh library VADER juga menghasilkan data ulasan sentimen positif yang sangat tinggi dibandingkan data ulasan pada sentimen negatif.
Namun ketidak seimbangan jumlah data pada masing- masing  kelas  yang  digunakan  untuk  pembuatan  model klasifikasi  mengakibatkan  model  klasifikasi  kurang  baik dalam prediksi data baru. Meskipun tingkat akurasi model klasifikasi yang dihasilkan  oleh Decision Tree sangatlah tinggi  namun  dikarenakan  kelas  tidak  seimbang  maka perlu dilakukan analisis evaluasi precision, recall, dan f1- measure.  Dari  hasil  analisis  precision,  recall,  dan  f1- measure, model klasifikasi yang dihasilkan oleh decision
tree memiliki kecenderungan prediksi ke kelas mayoritas yaitu kelas sentimen positif.
Untuk mengatasi dan meningkatkan performa model maka  disarankan  untuk  menambahkan  data  pada  kelas sentimen negatif yang merupakan kelas minoritas sebagai salah  satu  cara  untuk  menyeimbangkan  kelas.  Selain menambahkan  data  baru,  data  baru  tersebut  sebaiknya representatif terhadap kelas sentimennya. Hal ini terlihat pada visualisasi wordcloud yang fitur pada kelas sentimen negatif tidak mewakili sentimen negatif. Penyeimbangan kelas  dapat  juga  dengan  menggunakan  metode penyeimbangan  kelas  seperti  SMOTE.  Selain  itu,  perlu juga ditambahkan metode pemilihan fitur sebelum tahap pemodelan klasifikasi, sehingga fitur yang digunakan pada tahap  pemodelan  klasifikasi  merupakan  fitur  yang representatif terhadap kelasnya.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Z.  Xiang,  “From  digitization  to  the  age  of acceleration:  On  information  technology  and tourism,” Tourism Management Perspectives , vol. 25, pp.
147 – 150, Jan. 2018, doi:
10.1016/J.TMP.2017.11.023.
[2] J. Miguéns, R. Baggio, and C. Co sta, “Social media and  Tourism  Destinations:  TripAdvisor  Case Study,” Advances  in tourism  research ,  vol.  26,  no.  28, pp. 1 – 6, 2008.
[3] V.  Taecharungroj  and  B.  Mathayomchan, “Analysing  TripAdvisor  reviews  of  tourist attractions  in  Phuket,  Thailand,” Tourism Management ,  vol.  75,  pp.  550 – 568,  Dec.  2019,  doi: 10.1016/J.TOURMAN.2019.06.020.
[4] H. B. Assyafah and D. T. Yulianti, “Analisis Dataset menggunakan  Sentiment  Analysis  (Studi  Kasus Pada Tripadvisor) ,” STRATEGI , vol. 3, no. 2, pp. 320 – 331.
[5] S.  K.  Wa rdani  and  Y.  Ruldeviyani,  “Sentiment Analysis  of  Visitor  Reviews  on  Hotel  in  West Sumatera,” Proceedings - IWBIS 2021: 6th International Workshop on Big Data and Information Security , pp. 1 – 8, 2021, doi: 10.1109/IWBIS53353.2021.9631859.
[6] R. A. Laksono, K. R. Sungkono, R. Sarno, and C. S. Wahyuni,  “Sentiment  analysis  of  restaurant customer reviews on tripadvisor using naïve bayes,” Proceedings of 2019 International Conference on Information and Communication Technology and Systems, ICTS 2019 ,
pp. 49 – 54, Jul. 2019, doi: 10.1109/ICTS.2019.8850982.
[7] 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,” Jurnal Teknologi Informasi dan
Ilmu Komputer , vol. 7, no. 4, pp. 737 – 744, Aug. 2020, doi: 10.25126/JTIIK.2020731907.
[8] I.  Nuritha,  A.  A.  Arifiyanti,  and  V.  P.  Widartha, “Analysis of Public Perception on Organic Coffee through Text Mining Approach using Naïve Bayes Classifier,” Proceedings  -  2nd  East  Indonesia Conference  on  Computer  and  Information Technology:  Internet  of  Things  for  Industry, EIConCIT  2018,  pp.  153 – 158,  Nov.  2018,  doi: 10.1109/EICONCIT.2018.8878572.
[9] A. Prabhat and V. Khullar, “Sentiment classification on  big  data  using  Naïve  bayes  and  logistic regression,” 2017 International Conference on Computer Communication  and  Informatics,  ICCCI  2017 ,  Nov. 2017, doi: 10.1109/ICCCI.2017.8117734.
[10] F.  Tala,  “A  Study  of  Stemming  Effects  on Information  Retrieval  in  Bahasa  Indonesia,” Universiteit van Amsterdam, Netherlands, 2003.
[11] S.  Elbagir  and  J.  Yang,  “  Twitter  Sentiment Analysis  Using  Natural  Language  Toolkit  and VADER Sentiment,” May 2019.
[12] A.  Borg  and  M.  Boldt,  “Using  VADER sentiment and SVM for predicting customer response sentiment,” Expert Systems with Applications , vol. 162, p. 113746, Dec. 2020, doi: 10.1016/J.ESWA.2020.113746. [13]
A. A. Arifiyanti and E. D. Wahyuni, “SMOTE: Metode  Penyeimbang  Kelas  Pada  Klasifikasi  Data Mining,” SCAN  -  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi , vol. 15, no. 1, pp. 34 – 39, Feb. 2020, doi: 10.33005/SCAN.V15I1.1850.
[14] Y.  Ma  and  H.  He,  Eds., Imbalanced  Learning: Foundations, Algorithms, and Applications . John Wiley & Sons, Inc, 2013.