JINTEKS (Jurnal Informatika Teknologi dan Sains)
ISSN 2686-3359 (Online)
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 133 – 140

## ANALISIS SENTIMEN REVIEW WISATAWAN PADA OBJEK WISATA UBUD MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE
I Wayan Budi Suryawan 1* , Nengah Widya Utami 2 , Ketut Queena Fredlina 3 1,2 Teknik Informatika, STMIK Primakara email : budisuryawan96@gmail.com *
Abstrak: Sejak dunia dilanda oleh pandemi Covid-19 berdampak pada aktifitas masyarakat di Ubud. Menurut Badan Pusat Statistik Provinsi Bali tingkat kunjungan wisman ke Bali periode Januari sampai Oktober 2021 mengalami penurunan sebesar 99,996  persen  pada  periode  yang  sama.  Pada  14  Oktober  2021  objek  wisata  di  Ubud  mulai  dibuka  kembali.  Berdasarkan permasalahan  tersebut penelitian  ini  akan  akan  dilakukan  analisis sentimen  dari  review pada situs  TripAdvisor  pada  objek wisata di Ubud menggunakan algoritma Support Vector Machine dengan metode Knowledge Discovery in Database. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini menghasilkan sentiment positif sebanyak 551 data dan sentiment negatif sebanyak 118 data  berdasarkan  data  uji  sebanyak  669  data,  hasil  tersebut  menghasilkan  dengan  nilai  positif  pada  objek  wisata  di  Ubud. Kemudian  akan  dilakukan  pengujian  terhadap  algoritma  Support  Vector  Machine  menggunakan  Confusion  Matrix  yang mendapatkan hasil yang baik dalam melakukan analisis sentimen dengan hasil accuracy sebesar 84,01%, recall sebesar 89,83%, precision sebesar 90,40% dan F1-Score sebesar 90,11%.
Kata Kunci : Ubud, Analisis Sentimen, Support Vector Machine, TripAdvisor, Confusion Matrix.
Abstract: Since the world was hit by the Covid-19 pandemic, it had an impact on activities in Ubud. According to the Central Bureau of Statistics from Bali, the number of foreign tourists visiting from January to October 2021 has decreased by 99.996 percent. On October 14 2021 tourist attractions in Ubud began to reopen. Based on these problems, this research will carry out sentiment analysis from reviews on the TripAdvisor site on tourist attractions in Ubud using the Support Vector Machine algorithm  with  the  Knowledge  Discovery  in  Database  method.  The  results  obtained  in  this  study  resulted  in  551  positive sentiment and 118 negative sentiment based on 669 data test, these results resulted in a positive value for tourist attractio ns in Ubud. Testing will be carried out on the Support Vector Machine algorithm using the Confusion Matrix which gets good results in conducting sentiment analysis with an accuracy of 84.01%, a recall of 89.83%, a precision of 90.40% and an F1 -Score of 90. 11%.
Keywords : Ubud, Sentimen Analysis, Support Vector Machine, TripAdvisor, Confusion Matrix.

## PENDAHULUAN
Pariwisata  menjadi  kegiatan  yang  digemari oleh  berbagai  kalangan  yang  dilakukan  secara individual maupun berkelompok. Salah satu destinasi yang terkenal di Indonesia yaitu pulau Bali. Sebagai salah  satu  destinasi  wisata  yang  terkenal,  Bali memiliki daya tarik  berupa wisata alam dan budaya yang  menjadi  daya  tarik  bagi  wisatawan  lokal maupun  mancanegara.  Salah  satu  daerah  yang terkenal  di  Bali  yaitu  Ubud.  Ubud  terkenal  dengan keanerakaragaman  seni,  adat  istiadat,  dan  budaya yang masih terus berkembang dan lestari hingga saat ini.
Sejak  dunia  dilanda  oleh  pandemi Covid-19 dan  dinyatakan  sebagai  pandemi  global  berdampak pada  aktifitas  masyarakat  di  Ubud, mulai  dari  acara kebudayaan yang terhenti, kegiatan keagamaan yang mulai  dibatasi,  beberapa  objek  wisata  mulai  ditutup untuk sementara waktu, banyak pegawai yang mulai dipekerja  rumahkan  hingga  ada  yang  kehilangan pekerjaan [1]. Menurut Badan Pusat Statistik Provinsi Bali,  tingkat  kunjungan  wisatawan  mancanegara (wisman)  ke  Bali  periode  Januari  sampai  dengan Oktober  2021  tercatat  sebanyak  45  kunjungan, dibandingkan  1.069.270  kunjungan  pada  tahun sebelumnya  dengan  persentase  penurunan  sebesar 99,996 persen pada periode yang sama [2].
Objek wisata di Ubud mulai dibuka dan aktif kembali, setelah pasca dibukanya gerbang penerbangan  internasional  ke  Bali  pada  14  Oktober
2021.  Pemerintah  telah  menetapkan  Ubud  sebagai salah satu dari tiga destinasi wisata Bali yang masuk dalam kategori zona hijau dan percontohan, bersama Sanur  dan  Nusa  Dua  yang  dikenal  dengan  SUN (Sanur, Ubud, Nusa Dua) [3]. Pada  Mei  2022 objek wisata di  Ubud sudah mulai beroperasi  kembali dan beberapa  sudah  ramai  dikunjungi  oleh  wisatawan mancanegara  dan  wisatawan  domestik.  Beberapa lokasi  wisata  Ubud  yang  sudah  mulai  terlihat  ramai dikunjungi  salah  satu  diantaranya  yaitu  Monkey Forest  Ubud.  Menurut  General  Manager  DTW Monkey Forest  Ubud Nyoman Sutarjana pada bulan Mei  2022  kunjungan  wisatawan  domestik  mencapai 800  orang  perhari  pada  musim  liburan,  sedangkan wisatawan  mancanegara  meningkat  dari  600  orang sampai dengan 800 orang perhari [4].
Dengan  perkembangan  teknologi  informasi saat ini pencarian informasi mengenai tempat wisata khususnya di Ubud sudah dapat dengan mudah dicari. Salah  satu  situs booking  online yang  sudah  dikenal oleh  masyarakat  global, TripAdvisor menyediakan layanan  dan  informasi  mengenai  pariwisata  yang memiliki  peranan  sebagai  pertimbangan  bagi wisatawan yang ingin melakukan perjalanan wisata.
Data mining merupakan proses yang digunakan sebagai penggalian data maupun pola yang dimiliki  dalam  suatu  data  untuk  mendapatkan informasi  yang  berguna. Data  mining dapat membantu  dalam  memberikan  jawaban  untuk pertanyaan terkait yang sulit untuk diselesaikan. Hasil
JINTEKS (Jurnal Informatika Teknologi dan Sains)
ISSN 2686-3359 (Online)
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 133 – 140
dari  data  yang  telah  diolah  dari  proses data  mining juga  dapat  menghasilkan  pengetahuan  yang  dapat membantu  dalam  bidang  lainnya  seperti  dalam bidang  kesehatan,  pariwisata,  ekonomi,  dan  lainnya [5].
Pada data  mining ,  untuk  dapat  memproses komentar dari pengguna TripAdvisor dapat dilakukan dengan  melakukan  analisis  sentimen.  Analasis sentimen  merupakan  sebuah  proses  analisis  yang dilakukan pada pendapat, sentimen, penilaian, sikap, dan emosi orang terhadap suatu entitas yang diungkap berupa  tulisan  teks.  Untuk  dapat  membantu  kinerja dari  analisis  sentimen,  akan  digunakan  sebuah metode data mining yang berupa algoritma klasifikasi yaitu Support  Vector  Machine (SVM)  [6].    SVM merupakan  sebuah  metode  berupa  supervised learning yang digunakan untuk melakukan klasifikasi dan  regresi.  Konsep  yang  dimiliki  SVM  terbilang lebih  matang  dan  lebih  jelas  secara  matematis  pada pemodelan  klasifikasi.  Dalam  penyelesaian  masalah klasifikasi  dan  regresi  SVM  dapat  mengatasinya secara  linear  maupun  non-linear.  Penyelesaian pemasalahan secara linear pada SVM memungkinkan melakukan perhitungan dengan menerapkan
transformasi matematis untuk ruang belajar menggunakan fungsi kernel. Dalam proses klasifikasi data  SVM  memiliki  konsep  sentral,  yaitu  dengan memberi  jarak  atau  pemisah  antara  dua  kelas  yang telah ditentukan untuk dapat menentukan hyperplane terbaik [7].
Oleh  karena  itu  peneliti  tertarik  melakukan penelitian yang berjudul “Analisis Sentimen Review Wisatawan  Pada  Objek  Wisata  Ubud  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine“ yang bertujuan untuk mendapat ulasan positif dan negatif berdasarkan  dari  analisis  sentiment  pada  reriew wisatawan.

## TINJAUAN PUSTAKA
1. Analisis Sentimen Analisis  sentimen  merupakan  salah  satu bidang  studi  yang  termasuk  dalam  analisis  text mining  [8].  Analisis  sentimen  atau  disebut  juga dengan  opinion  mining  merupakan  sebuah  bidang studi  yang  melakukan  analisis  terhadap  pendapat, sentimen, penilaian, sikap, dan emosi orang terhadap suatu  entitas  yang  dimana  pengungkapan  atributnya diungkapkan  berupa  tulisan  teks  [9].  Peran  yang dilakukan  pada  analisis  sentimen  yaitu  dengan melakukan pengelompokan polaritas pada suatu teks, yang biasanya terdapat pada suatu dokumen, kalimat, maupun pendapat  yang bersifat  positif, negatif, atau netral [10].
2. Data Mining Data  mining secara  sederhana  diartikan sebagai proses ektraksi informasi dari suatu data yang terdapat pada suatu database besar [11]. Cakupan data mining  terdiri  dari  pengumpulan  data,  ekstrasi  data, analisis  data,  dan  statistika  data.  Proses  dari  data mining berupa proses logis yang diperuntukan untuk
menemukan  informasi  yang  berguna. Data  mining
menggunakan analisis matematika dalam menentukan suatu pola dan kecenderungan dari data. Tujuan  dari data  mining yaitu  untuk  menemukan sebuah pola yang belum diketahui. Pola-pola tersebut dapat digunakan untuk menyelesaikan suatu permasalahan [5]. 3. Rapidminer Rapidminer adalah aplikasi data mining yang menyediakan  ruang  lingkup  pembelajaran  yang mencakup  pembelajaran  mesin  ( machine  learning ), pembelajaran mendalam ( deep learning ), text mining , dan predictive  analytics [12]. Rapidminer dikenal sebagai  aplikasi data  mining open  source .  Teknik yang  digunakan  dalam Rapidminer adalah  berbagai teknik deskriptif dan prediktif yang dapat membantu pengguna  dalam  mengambil  keputusan.  Ada  500 operator data  mining yang  ada  di Rapidminer , termasuk  operator input , output , preprocessing data dan  visualisasi  data. Rapidminer dikembangkan menggunakan  bahasa Java yang  dapat  membuatnya berjalan di berbagai sistem operasi dennis [13]. 4. Web Scraping Web scraping merupakan metode ekstrasi atau pengambilan  informasi  pada  situs  web,  data  yang didapat  tersebut  dapat  dianalisis  dan  dimanfaatkan untuk berbagai tujuan [14]. Tujuan penggunaan dari web  scraping yaitu  agar  dalam  pengambilan informasi  dapat  lebih  terfokus  agar  pencarian informasi dapat dipermudah [15].
5. Text Mining Text  mining merupakan  sebuah  proses eksplorasi dan analisis pada suatu data dalam bentuk teks untuk mengidentifikasi  konsep, pola, kunci dan bentuk  atribut  lainnya  [16].  Data  yang  digunakan pada  text  mining  berupa unstructured  text , semi- structured  text ,  dan text .  Untuk  dapat  memproses unstructured  text pada  umumnya  menggunakan Natural Language Processing (NLP) [17]. 6. Pembobotan Kata Metode  yang  digunakan  dalam  melakukan pembobotan  kata  yaitu  TF-IDF  ( Term  Frequency  – Invers  Document  Frequency ).  TF-IDF  merupakan sebuah  proses  yang  digunakan  untuk  melakukan evaluasi  seberapa  pentingnya  sebuah  kata  di  dalam sebuah  dokumen  [18].  Berikut  merupakan  rumus menghitung TF-IDF. 𝑡𝑓 − 𝑖𝑑𝑓  =  𝑡𝑓 𝑥 𝑖𝑑𝑓 (1) Keterangan:
tf-idf = nilai TF-IDF
tf t,d = jumlah frekuensi idf t = Nilai IDF 7. Klasifikasi Klasifikasi adalah suatu proses yang digunakan  untuk  menemukan  model  yang  dapat membedakan suatu konsep dan suatu kelas data yang bertujuan untuk dapat mengestimasi suatu kelas yang belum  diketahui  pada  suatu  objek  [19].  Klasifikasi merupakan salah satu model data mining yang sering digunakan dalam data mining [20]. Proses klasifikasi
JINTEKS (Jurnal Informatika Teknologi dan Sains)
ISSN 2686-3359 (Online)
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 133 – 140
dimulai  dengan  membangun  data  pelatihan  dengan target kelas yang telah diketahui. Untuk mendapatkan kelas yang dibutuhkan menggunakan algoritma yang ada  dalam  data  mining.  Algoritma  klasifikasi  yang digunakan  akan  mempengaruhi  teknik  yang  akan digunakan  untuk  menemukan  hubungan  antara  nilai atribut  prediktor  dan  nilai  atribut  target  dalam  data yang  telah  dibangun.  Suatu  model  dapat  diterapkan berdasarkan  rangkuman  dari  hubungan-hubungan yang telah di dapat yang kemudian dapat diterapkan pada kasus-kasus baru dengan nilai target yang belum diketahui sehingga dapat memprediksi nilai targetnya [5]. 8. Support Vector Machine Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan sebuah  algoritma  dengan  pembelajaran  supervised learning  yang  memiliki  kinerja  yang  baik,  itu dikarenakan  algoritma  ini  memiliki  tingkat  akurasi yang  cukup  bagus  tanpa  banyak  penyesuaian  [21].
Support  Vector  Machine melakukan  pemaksimalan margin  dengan  memisahkan  jarak  antarkelas  data. Support Vector Machine akan melakukan pemisahan dua kelas data dengan mencari hyperplane terbaik.
Data yang tersedia akan dinotasikan sebagai x i ∈ R d untuk label kelas akan dinyatakan sebagai y, ∈ {-1, +1} I = 1, 2, …, l , untuk l merupakan jumlah data. Jika kedua kelas  -1 dan +1 diasumsikan hyperplane berdimensi b dapat  memisahkan  secara  sempurna, maka dapat didefinisikan:
𝑤. 𝑥  +  𝑏  =  0 (2) Sebuah data x i diklasifikasikan sebagai kelas -1 jika: 𝑤. 𝑥 𝑖 +  𝑏  ≤   −1 (3) Sedangkan  data x i diklasifikasikan  sebagai  kelas  +1 jika:
𝑤. 𝑥 𝑖 +  𝑏  ≥  1 (4) Untuk  dapat  menemukan  margin  terbesar dapat  dengan  melakukan  memaksimalkan  jarak antara hyperplane dan titik terdekat, yaitu 1 ||𝑤|| . Hal ini disebut sebagai sebuah masalah Quadratic Programming (QP), yaitu mencari titik minimal dari: 𝑚𝑖𝑛 𝑤 𝜏(𝑤) = 1 2 ||𝑤|| 2 (5)
Dengan diikuti batasannya yaitu: 𝑦 𝑖 (𝑥 𝑖 . 𝑤  +  𝑏)  − 1  ≥  0 (6) Penyelesaian  masalah  ini  dapat  menggunakan berbagai cara, salah satunya Lagrange Multiplier . 𝐿(𝑤, 𝑏, 𝑎)   = 1 2 ||𝑤|| 2 −   ∑ 𝑎 𝑖 (𝑦 𝑖 (𝑥 𝑖 . 𝑤 + 𝑙 𝑖=1
𝑏) − 1) , 𝑖  =  1, 2, … , 𝑙 (7) Nilai  dari  persamaan  tersebut  dapat  dihitung dengan meminimalkan L terhadap w dan b sekaligus memaksimalkan L terhadap a i . Dimana a i ≥ 0 adalah Lagrange Multiplier . Dengan titik optimal gradien L =  0 ,  maka  berikut  persamaan  tersebut  dapat dimodifikasi dengan memaksimalkan 𝐿 𝑑 = ∑ 𝑎 𝑖 − 1 2 𝑙 𝑖=1 ∑ 𝑎 𝑖 𝑎 𝑗 𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 𝑥 𝑖 𝑥 𝑗 𝑙 𝑖,𝑗=1 (8)
Dimana 𝑎 𝑖 ≥  0 (𝑖  =  1, 2, … , 𝑙), ∑ 𝑎 𝑖 𝑦 𝑖 𝑙 𝑖=1 = 0 (9)
Pada  umumnya  terdapat  empat  jenis  fungsi kernel  yang  dapat  membantu  dalam  menentukan support vector , yaitu: 1. Kernel Linier 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑘 ) =   𝑥 𝑘 𝑇 𝑥 (10)
2. Kernel Polynomial
𝐾(𝑥, 𝑥 𝑘 ) =   (𝑥 𝑘 𝑇 𝑥 + 1) 𝑑 (11) 3. Kernel Gaussian atau Radial Basis Function(RBF) 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑘 ) = exp {−||𝑥 − 𝑥 𝑘 || 2 2 / 𝜎 2 } (12)
4. Kernel Sigmoid
𝐾(𝑥, 𝑥 𝑘 ) = tanh [𝑘 𝑥 𝑘 𝑇 𝑥 + 𝜃] (5)
Proses  klasifikasi  data  pada  SVM  dapat dirumuskan sebagai berikut. 𝑓(𝜙(𝑥))   = 𝑤. 𝜙(𝑥) + 𝑏 =   ∑ 𝑎 𝑖 𝑦 𝑖 𝜙(𝑥) . 𝜙(𝑥 𝑖 ) + 𝑏 𝑛 𝑖=1,𝑥𝑖∈𝑆𝑉 (13) =   ∑ 𝑎 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑖 ) + 𝑏 𝑛 𝑖=1,𝑥𝑖∈𝑆𝑉 Atau 𝑓(𝑥) = 𝑤. 𝑥 + 𝑏 (14) Keterangan: N = Banyak data n
= Banyak fitur atau dimensi data Ld = Dualitas Lagrange Multipier
a i
= Nilai bobot setiap titik data K(x,x i ) = (fungsi kernel) SV = Nilai support vector
x = Data yang tersedia atau potongan data latih
y = label kelas i = jumlah data w = Bobot vector b = Nilai Skalar 9. Confusion Matrix Confusion matrix merupakan metode pengukuran kinerja dari suatu metode klasifikasi [22]. Confusion matrix menampilkan tabel yang memiliki gambaran peforma dari sebuah model klasifikasi [23]. Table  pada confusion  matrix berupa  matrik  yang memiliki ukuran N x N dimana N merupakan jumlah kelas yang diprediksi. Hasil prediksi confusion matrix akan disajikan dengan melakukan perbandingan hasil prediksi dan hasil yang diharapkan [24].
Gambar 1. Confusion Matrix
Commented [FD1]: Penulisan table sesuaikan dengan jurnal templete
Commented [BS2R1]: Tabel 1 diubah menjadi Gambar 1 untuk menyesuaikan penjelasan materi
JINTEKS (Jurnal Informatika Teknologi dan Sains)
ISSN 2686-3359 (Online)
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 133 – 140
Berdasarkan  Gambar 1 diatas terdapat  empat kolom hasil confusion matrix : 1) True  Positif (TP)  adalah  data  yang  didapat berdasarkan data aktual yang bernilai positif dan data yang telah diprediksi bernilai positif.
2) True  Negatif (TN)  adalah  data  yang  didapat berdasarkan data aktual yang bernilai negatif dan data yang telah diprediksi bernilai negatif.
3) False  Positif (FP)  adalah  data  yang  didapat berdasarkan data aktual yang bernilai negatif dan data yang telah diprediksi bernilai positif.
4) False  Negatif (FN)  adalah  data  yang  didapat berdasarkan data actual yang bernilai  positif dan data yang telah diprediksi bernilai negatif.
Berdasarkan data yang didapat tersebut, maka akan  dapat  dilakukan  perhitungan  untuk  melakukan pengukuran  peforma  pada  model  klasifikasi  sebagai berikut:
1. Accuracy merupakan  hasil  persentase  dari jumlah  data  yang  diprediksi  memiliki  nilai positif dari total keseluruhan prediksi yang telah dilakukan  [24],  yang  memiliki  rumus  sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃+𝐹𝑁 (15) 2. Recall atau True Positif Rate (TPR) merupakan perbandingan  jumlah  item  relevan  yang diidentifikasi dengan benar dengan semua item yang benar [24], yang memiliki rumus sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (16) 3. Specificity atau True  Negative  Rate (TNR) jumlah  data  dari  identifikasi  yang  bernilai negatif dengan keseluruhan data yang memiliki nilai negatif [24], yang memiliki rumus sebagai berikut:
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦  = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃
(17)
4. Precision merupakan perbandingan jumlah item yang diidentifikasi dengan benar sebagai positif dengan jumlah item yang diidentifikasi sebagai positif  [24],  yang  memiliki  rumus  sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (18)
5. F1-Score merupakan  rata-rata  tertimbang dengan  mengambil  nilai precision dan recall untuk  menghitung  kinerja  metode  klasifikasi [24], yang memiliki rumus sebagai berikut:
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  =  2  × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (19)

## METODE
Penelitian  ini  akan  menggunakan  metode penelitian  yang  akan  ditampilkan  berdasarkan  alur penelitian pada Gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Alur Penelitian
Berikut  merupakan  penjelasan  dari  bagian- bagian pada alur tersebut:
1) Identifikasi Masalah Identifikasi masalah dilakukan untuk
mengetahui  permasalahan  terkait  dengan  penelitian yang  akan  dilakukan.  Tahap  ini  penting  dilakukan agar dapat mengatasi permasalah tersebut.
2)
Studi Literatur
Pada  tahapan  studi  literatur  akan  dilakukan pembelajaran melalui jurnal-jurnal tentang penelitian terkait  dengan  penelitian  yang  dapat  digunakan sebagai  refrensi  pada  penelitian  yang  akan  dibuat. Studi literatur yang akan dilakukan pada penelitian ini akan berhubungan dengan algoritma Support Vector Machine,  data  mining,  analisis  sentimen,  dan informasi  pendukung  lainnya  yang  mendukung penelitian.
3) Knowledge Discovery in Database (KDD) Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  KDD adalah  metode  yang  memperoleh  pengetahuan  dari database  yang  dapat  digunakan  sebagai  basis pengetahuan  dalam  pengambilan  keputusan  [25]. KDD  yang  memiliki  keunggulan  dalam  melakukan identifikasi  pola  yang  terorganisir  pada  kumpulan data  yang  kompleks,  untuk  memudahkan  dalam memahami data tersebut [26][27]. Pada penelitian ini terdapat 5 tahapan KDD yang digunakan diantaranya:
a) Data Selection Data  Selection adalah  suatu  proses  yang dilakukan untuk menyeleksi sekumpulan data. Hasil dari data yang telah dipilih akan disimpan ke dalam berkas  yang  telah  dipisahkan  dari  database.  Pada tahapan ini akan dilakukan pengumpulan data yang diambil  dari  situs  TripAdvisor.  Pengambilan  data tersebut  akan  menggunakan  teknik  web  scraping menggunakan  aplikasi  PurseHub.  Data  yang  akan diambil  pada  situs  TripAdvisor  berupa  ulasan komentar  dari  beberapa  objek  wisata  yang  ada  di Ubud.
Commented [FD3]: Penulisan singkatan sesuaikan dengan kaidah penulisan singkatan yang benar
Commented [BS4R3]: Penulisan singkatan telah diperbaiki
JINTEKS (Jurnal Informatika Teknologi dan Sains)
ISSN 2686-3359 (Online)
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 133 – 140
b) Preprocessin g
Pada  tahap preprocessing berperan  untuk menghapus data duplikat, memeriksa data yang tidak konsisten, dan memperbaiki data dengan kesalahan pencetakan.  Proses preprocessing terdiri  dari case folding sebagai proses untuk mengubak teks menjadi huruf  kecil( lowercase ), tokenization sebagai  proses beberapa  bagian  dan  menghilangkan  tanda  baca, filtering menghilangkan  kata  stopword  atau  kata yang  tidak  memiliki  makna,  dan stemming proses untuk merubah kata menjadi kata dasar.
c) Transformation Transformation adalah  tahapan  dimana  data akan  diubah  ke  dalam  bentuk  yang  lebih  valid sehingga dapat digunakan dalam proses data mining . Pada tahapan transformation , akan dilakukan proses pembobotan  kata  menggunakan  metode  TF-IDF agar data teks yang digunakan dapat diubah menjadi vector bobot.
d) Data Mining Dalam  proses data  mining ,  pemilihan algoritma  atau  metode  terkait  akan  dilakukan berdasarkan  tujuan  dan  proses  KDD  secara keseluruhan.  Tahapan  data  mining  data  yang  telah dilakukan preprocessing dan tranformation akan dilakukan  proses  analisis  sentimen  menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine .
e) Evaluation Pada  tahap Evaluation ,  hasil  informasi  data mining  akan  digunakan  dan  diolah  menjadi  hasil yang  dapat  dengan  mudah  dipahami.  Pada  tahapan evaluation  akan  menggunakan Confusion  Matrix untuk  dapat  mengetahui  Pada  tahapan  evaluation akan  dilakukan  pengujian  pada  metode  klasifikasi Support  Vector  Machine menggunakan  Confusion Matrix  untuk  dapat  mengetahui  performa  sehingga menghasilkan  evaluasi  berupa accuracy , precision , recall dan F1-Score . 4) Kesimpulan Pada  tahap  kesimpulan  akan  menampilkan hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  secara singkat  dan  mendetail  mengenai  hasil  dari  analisis sentimen  pada  objek  wisata  di  Ubud  menggunakan algoritma Support Vector Machine .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data selection akan dilakukan proses pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini bersumber  dari  situs TripAdvisor berdasarkan pencarian  objek  wisata  Ubud  yang  digunakan diantaranya Mandala Suci Wenara Wana, Campuhan Ridge  Walk ,  Pura  Saraswati, Museum  The  Blanco Renaissance , Neka  Art  Museum ,  Pasar  Seni Tradisional, dan Ubud Kajeng Rice Field Walk . Data yang  digunakan  sebanyak  2232  data  dari  rentang tahun 2014 sam dengan 2021. Data tersebut dilabeli secara  manual  dengan  menghasilkan  label  sentimen negatif sebanyak 423 data dan label sentimen positif sebanyak 1819 data.
Dari  data  telah  diperoleh,  kemudian  akan dilakukan preprocessing pada data. Tahap preprosessing memiliki beberapa tahapan yaitu case folding , tokenization , filtering , dan stemming . Berikut merupakan contoh tahap preprocessing.
Gambar 3. Preproccesing Kemudian dilanjutkan pada tahap transformation.  Pada  tahapan transformation akan dilakukan proses penghitungan frekuensi pada suatu kalimat atau dokumen menggunakan proses pembobotan  TF-IDF.  Berikut  merupakan  contoh proses dari  TF-IDF berdasarkan hasil preprocessing pada Gambar 3.

## Gambar 4. TF-IDF
Dalam  proses  data  mining  akan  dilakukan pemrosesan  data  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine (SVM)  dengan  bantuan tools Rapidminer .  Sebelum  dilakukannya  proses  data menggunakan  algortima  SVM,  data  akan  dibagi menjadi  dua  yang  terdiri  dari  Data  latih  yang digunakan  diambil  70%  dari  dataset  sebanyak  1563 data dan data uji diambil 30% dari dataset sebanyak 669 data dari dataset yang berjumlah 2232 data. Pada Gambar  5  akan  menampilkan  desain  model  analisis sentimen Support  Vector  Machine menggunakan Rapidminer .

## Gambar 5. Model Analisis Sentimen SVM
Hasil  proses  analisis  sentiment  pada tools Rapidminer menghasilkan  kumpulan  data  berupa wordcloud yang  menampilkan  kumpulan  kata  yang sering  muncul  pada  dokumen  komentar.  Berikut merupakan  gambar wordcloud dari  hasil  analisis sentiemen prediksi positif dan negatif.
JINTEKS (Jurnal Informatika Teknologi dan Sains)
ISSN 2686-3359 (Online)
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 133 – 140
Gambar 6. Wordcloud Sentimen Positif Gambar 7. Wordcloud Sentimen Negatif
Selain  data  berupa wordcloud ,  adapun  hasil berupa jumlah dari  setiap sentimen.  Pada Gambar 8 menunjukan hasil prediksi sentimen dari objek wisata di  Ubud  berupa  sentimen  positif  sebanyak  551  data dan sentimen negatif sebanyak 118 data berdasarkan data  uji  yang  digunakan  sebanyak  669  data.  Hasil tersebut didapat berdasarkan prediksi dari data uji.
Gambar 8. Hasil Data Analisis Sentimen
Pada  tahap evaluation akan  dilakukan pengukuran tingkat akurasi menggunakan Confusion Matrix . Berikut merupakan hasil dari tingkat akurasi model Support Vector Machine dengan menggunakan Confusion Matrix .
Gambar 9. Confusion Matrix
Pada tabel Confusion Matrix , terdapat banyak data yang menunjukan review yang dinyatakan benar sebagai review positif sebanyak 1139 data dan review yang  dinyatakan  benar  sebagai  review  negatif sebanyak 174 data. Berdasarkan hasil dari Confusion Matrix ,  dengan  menggunakan  data  review  tempat wisata  di  Ubud  algoritma Support  Vector  Machine mendapatkan  tingkat accuracy sebesar  84,01%. Berikut  merupakan  rumus  yang  digunakan  untuk medapatkan hasil accuracy .
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝑇𝑃+𝐹𝑃 +𝐹𝑁
= 1139 + 174 1139+174+121 +129 (13)
= 0,8401
Selain accuracy juga  didapatkan  hasil berupa recall yang  digunakan  untuk  mengetahui tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  mengambil informasi[28]. Hasil recall yang didapatkan berdasarkan Confusion  Matrix menghasilkan  atau recall sebesar  89,83%.  Berikut  merupakan  rumus untuk menghitung hasil recall . 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 1139 1139+129 = 0,8983 (14)
Selanjutnya  ada  precision  yang  digunakan untuk  mengetahui  tingkat  kemampuan  sistem  untuk menemukan  akurasi  antara  informasi  yang  diminta oleh  pengguna[28].  Hasil  dari precision yang didapatkan  berdasarkan  dari  pengujian  dari Suppor Vector  Machine menggunakan Confusion  Matrix yang  mendapatkan  hasil  sebesar  90,40%.  Berikut merupakan rumus yang digunakan menghitung hasil precision yang didapat. 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 1139 1139+121 = 0,9040 (15)
Setelah  didapatkannya  hasil precision dan recall maka  akan  dapat  dilakukan  perhitungan F1- Score untuk menghitung dari kinerja Support Vector Machine . Berikut merupakan rumus perhitungan F1- Score . 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒       =  2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 × 0,9040 ×0,8983 0,9040+0,8983 (16) = 0,9011 Dari  hasil  perhitungan  yang  dilakukan, Support  Vector  Machine medapatkan  hasil  kinerja berdasarkan F1-Score sebesar 90,11%. Dari hasil Confusion Matrix dalam pengujian Support  Vector  Machine menghasilkan accuracy sebesar  84,01%, recall sebesar  89,83%, precision sebesar  90,40%  dan F1-Score sebesar 90,11% yang memiliki  hasil Confusion Matrix yang cukup  baik.  Dengan  demikian,  kinerja  dari Support Vector Machine pada penelitian ini memiliki kinerja yang  baik  dalam  melakukan  analisis  sentimen  pada data objek wisata di Ubud.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan diproses pada tools Rapidminer dengan menghasilkan sentimen postif sebanyak 551 data dan sentimen negatif sebanyak 118 data berdasarkan data uji yang digunakan sebanyak 669 data. Berdasarkan hasil tersebut, objek wisata di Ubud lebih cenderung menghasilkan data sentimen positif yang menandakan bahwa wisatawan mendapatkan pengalaman  yang  positif  pada  saat  mengunjungi objek wisata yang ada di Ubud, sehingga meski telah terdapak  pandemi  objek  wisata  di  Ubud  masih  ada peluang memiliki kunjungan wisatawan yang cukup tinggi. Untuk hasil pengujian menggunakan Confusion  Matrix  pada  metode  klasifikasi  Support Vector Machine mendapatkan hasil accuracy sebesar 84,01%,  recall  sebesar  89,83%,  precision  sebesar 90,40%  dan  F1-Score  sebesar  90,11%.  Berdasarkan
JINTEKS (Jurnal Informatika Teknologi dan Sains)
ISSN 2686-3359 (Online)
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 133 – 140
hasil  tersebut  dapat  diartikan  bahwa  kinerja  dari Support Vector Machine pada penelitian ini memiliki kinerja yang baik dalam melakukan analisis sentimen pada data review objek wisata di Ubud.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya,  saat melakukan analisis sentimen dengan data yang serupa dapat  melengkapi  dengan  menyertakan  hasil  data tambahan  berupa  hasil  sentimen  berdasarkan  dari rentang tahun data yang didapat. Selain itu, dapat pula dilakukan  pemisahan  untuk  setiap  hasil  sentimen berdasarkan  setiap  objek  wisata  di  Ubud.  Untuk penggunaan  tools  web  scrapper  ParseHub  terdapat kendala dalam pengambilan data sehingga hasil yang didapat  kurang  baik.  Sehingga  disarankan  untuk menggunakan  tools  lain,  seperti  web  scrapping menggunakan  Python  dan  tools  dari  dataminer.io yang  dapat  mengambil  data  sampai  500  page perbulan untuk layanan gratisnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sunarsih,  N.  M.,  dkk,  2020.  “Strategi  Optimalisasi Psikologis  Pada  Karyawan  Yang  Dirumahkan  Saat Pandemi  Covid-19  Di  Desa  Ubud.”  …  Di  Masa Pandemi Covid … 1–4.
[2] BPS. 2016. “Perkembangan Pariwisata Provinsi Bali
2016.” Bali.Bps.Go.Id (10/02/51/Th.XIV):1–7.
[3] Indra,  Rahman.  30  November  2021.  “Geliat  Ubud Pasca  Pariwisata  Bali  Dibuka  Kembali.”  CNN Indonesia. (https://www.cnnindonesia.com/gaya- hidup/20211121160803-269-724087/geliat-ubud- pasca-pariwisata-bali-dibuka-kembali).
[4] Eaggeliony, Jenifer Christy. 19 Mei 2022. “Sejumlah
Objek Wisata Di Bali Kembali Dipadati Pengunjung - Bali - Bisnis.Com.” Bisnis.Com.
(https://bali.bisnis.com/read/20220517/538/1533945/ sejumlah-objek-wisata-di-bali-kembali-dipadati- pengunjung?utm_source=Google News&utm_medium=Partnership&utm_campaign=D igital Marketing).
[5] Muhammad Arhami, Muhammad Nasir. 2020. “Data Minig  Algoritma  Dan  Implementasi.”  DATA MINING Algoritma Dan Implementasi 2.
[6] Saputra, Yogi Aditya, Syafrial Fachri Pane, and Rolly Maulana Awangga. 2020. BIG DATA: IMPLEMENTASI  HADOOP  MAPREDUCE  PADA PEMETAAN SEKOLAH MENGGUNAKAN
PYTHON. Kreatif Industri Nusantara. Bandung.
[7] Nur Akbar, Muhammad, and Nur Annisa Safitri Yusuf. 2022. “Analisis Sentimen Pengguna Indihome Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM).”
Journal Shift Vol 2(1):13–21.
[8] Widya Utami, Nengah, and Made Artana. 2022. “Text
Mining  Dalam  Analisis  Sentimen  Pembelajaran
Daring  Di  Masa  Pandemi  Covid  19  Menggunakan
Algoritma  K-Nearest  Neighbor.”  Jurnal  Informatika Teknologi Dan Sains 4(2):140–48. doi: 10.51401/jinteks.v4i2.2034.
[9] Liu, Bing. 2015. “Opinions, Sentiment, and Emotion in Text.” 381. Cambridge University Press. New York.
[10] R.  H.  Fikri  Aldi  Nugraha,  Nisa  Hanum  Harani, Analisis  Sentimen  Terhadap  Pembatasan  Sosial Menggunakan Deep Learning - Google Books. Kreatif Industri  Nusantara,  2022.  Accessed:  Nov.  25,  2021.
[Online].
Available: https://books.google.co.id/books?id=f738DwAAQB AJ&printsec=frontcover&hl=id#v=onepage&q&f=fal se
[11] Fikri Aldi Nugraha, Nisa Hanum Harani, Roni Habibi. 2022. Analisis Sentimen Terhadap Pembatasan Sosial
Menggunakan Deep Learning - Google Books. edited by R. M. Awangga. Kreatif Industri Nusantara.
[12] Fadilah,  Evi.  2019.  “Implementasi  Metode  Profile Matching  Terhadap  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Dana  Zakat  Pada  Badan  Amil  Zakat Pertamina  (BAZMA).”  Matics  10(2):39.  doi:
10.18860/mat.v10i2.5745. [13] Dennis, Aprilla. 2013. “Belajar Data Mining Dengan RapidMiner.” Innovation and Knowledge Management  in  Business  Globalization:  Theory  & Practice, Vols 1 and 2 5(4):1–5.
[14] Djufri,  Mohammad.  2020.  “Penerapan  Teknik  Web Scraping  Untuk  Penggalian  Potensi  Pajak  (Studi
Kasus Pada Online Market Place Tokopedia, Shopee
Dan  Bukalapak).”  Jurnal  BPPK :  Badan  Pendidikan Dan Pelatihan Keuangan 13(2):65–75. doi: 10.48108/jurnalbppk.v13i2.636. [15] Josi, Ahmad, Leon Andretti Abdillah, and Suryayusra.
2014. “Penerapan Teknik Web Scraping Pada Mesin
Pencari Artikel Ilmiah.”
[16] Yunarfi, Geovaldo Reggie, Ricky Simdy, and Jackson. 2021. “Implementasi Text Mining Untuk Mengetahui Kata  Abreviasi  Dalam  Percakapan  Media  Sosial.”
Journal
of Digital Ecosystem for Natural
Sustainability (JoDENS) 1(2):78–83. [17] Adiwijaya,  Igg,  2006,  Text  Mining  Dan  Knowledge Discovery, Kolokium Bersama Komunitas Datamining  Indonesia  &  Soft-Computing  Indonesia 1–9.
[18] Zakiyuddin,  Hizbu,  Apriani.  2021.  “Penerapan
Algoritma Cosine Similarity Dan Pembobotan TF-IDF Pada System Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas
Bumigoram Mataram.” 1–7.
[19] Budiman,  Irwan,  and  Retma  Ramadina.  2015. “Penerapan  Fungsi  Data  Mining  Klasifikasi  Untuk
Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Pada
Sistem Informasi Akademik Perguruan Tinggi.” Ijccs x, No.x(1):1–5.
[20] Oki  Oktaviarna  Tensao,  I  Nyoman  Yudi  Anggara Wijaya,  and  Ketut  Queena  Fredlina.  2022.  “Analisa Data Mining Dengan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru Pada  STMIK  Primakara.”  INFORMASI  (Jurnal Informatika  Dan  Sistem  Informasi)  14(1):1–17.  doi: 10.37424/informasi.v14i1.135.
[21] Kowalczyk,  Alexandre.  2017.  “Support  Vector
Machines  Succintctly,  Syncfusion.”  Succinctly  E-
Book Series 114.
[22] Saputro,  Irkham  Widhi,  and  Bety Wulan  Sari.  2020.
“Uji Performa Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Masa  Studi  Mahasiswa.”  Creative  Information Technology Journal 6(1):1. doi: 10.24076/citec.2019v6i1.178.
[23] Karsito,  and  Santi  Susanti.  2019.  “Klasifikasi Kelayakan Peserta Pengajuan Kredit Rumah Dengan Algoritma  Naïve  Bayes  Di  Perumahan  Azzura Residencia.” Jurnal Teknologi Pelita Bangsa 9:43–48.
JINTEKS (Jurnal Informatika Teknologi dan Sains)
ISSN 2686-3359 (Online)
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 133 – 140
[24] Ibnu  Daqiqil  Id.  2021.  MACHINE  LEARNING :
Teori,  Studi  Kasus Dan  Implementasi  Menggunakan Python. Riau: UR PRESS.
[25] Mardi,  Yuli.  2017.  “Data  Mining :  Klasifikasi
Menggunakan  Algoritma  C4.5.”  Edik  Informatika 2(2):213–19. doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[26] Diki Hendriyanto, Muhammad, Azhari Ali Ridha, and
Ultach  Enri.  2022.  “Analisis  Sentimen  Ulasan Aplikasi Mola Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine  Sentiment Analysis  of  Mola  Application  Reviews  on  Google
Play Store Using Support Vector Machine Algorithm.”
Journal  of  Information  Technology  and  Computer Science (INTECOMS) 5(1):1–7.
[27] Ramos,  Sérgio,  João  Soares,  Samuel  S.  Cembranel, Inês  Tavares,  Z.  Foroozandeh,  Zita  Vale,  and Rubipiara Fernandes. 2021. “Data Mining Techniques for  Electricity  Customer  Characterization.”  Procedia Computer Science 186:475–88. doi: 10.1016/j.procs.2021.04.168.
[28] Muhammadin, Alman, and Irwan Agus Sobari. 2021. “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi  Kredivo Dengan Algoritma SVM Dan NBC.” 2(2):85–91.