SENTIMENT ANALYSIS PADA REVIEW SITUS WEB TRIPADVISOR TERHADAP TEMPAT PARIWISATA DI PROVINSI LAMPUNG

ARHAM AWAL ABIYAN, 1415061005 (2019) SENTIMENT ANALYSIS PADA REVIEW SITUS WEB TRIPADVISOR TERHADAP TEMPAT PARIWISATA DI PROVINSI LAMPUNG. FAKULTAS TEKNIK, UNIVERSITAS LAMPUNG.

[img]
Preview
Text
ABSTRAK.pdf

Download (14Kb) | Preview
[img]
Preview
Text
SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf

Download (1796Kb) | Preview
[img] Text
SKRIPSI ARHAM AWAL ABIYAN FULL.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4Mb)

Abstrak

TripAdvisor merupakan website yang mengumpulkan review tentang suatu tempat wisata yang diberikan oleh penggunanya. Review merupakan salah satu faktor yang berpengaruh terhadap keputusan seorang wisatawan untuk pergi ke suatu tempat wisata, namun terkadang terdapat banyak mixed sentiment yang membuat kalimat review menjadi sulit untuk ditentukan sentiment-nya secara langsung. Dilihat dari aspek ini, dibutuhkan model klasifikasi yang mampu mengklasifikasikan kalimat review. Data mining merupakan suatu kegiatan untuk mengekstrak suatu informasi atau knowledge penting dari suatu set data berukuran besar. Salah satu Teknik dari data mining yaitu klasifikasi, menggunakan salah satu algoritma klasifikasi yaitu Multinomial Naïve Bayes, program yang dibangun akan mampu untuk mengklasifikasikan kalimat review berdasarkan dataset yang diberikan. Perancangan model menggunakan metode DSR ( Design Scientific Research ) yang memiliki 6 fase, yaitu fase 1 : Identifikasi Masalah, fase 2 : Menentukan Objek Solusi, fase 3 : Perancangan & Pengembangan, fase 4 : Demonstrasi, fase 5 : Evaluasi, fase 6 : Pelaporan Hasil Penelitian. Kemudian membangun model klasifikasi berdasarkan dataset yang telah melalui proses preprocessing dan labeling, selanjutnya yaitu mengevaluasi model klasifikasi yang dibangun berdasarkan classification report yang didapat. Berdasarkan nilai accuracy score yang didapat yaitu 75%, model klasifikasi yang dibangun dapat mengklasifikasikan kalimat review dengan cukup baik. Kata kunci : review, data mining, klasifikasi abstract TripAdvisor is a website that collects reviews of tourism objects given by its users. Review is one of the factors that influence a tourist's decision to go to a tourism objects, but sometimes there are many mixed sentiments that make the review sentences are difficult to determine its sentiment directly. According from this aspect, a classification model that is able to classify a review sentence is needed. Data mining is an activity to extract important information or knowledge from a large data set. One of the techniques of data mining is classification, using one of the classification algorithms, Multinomial Naïve Bayes, the model will be able to classify review sentences based on the given dataset. The design of the model used the DSR (Design Scientific Research) method which has 6 phases, namely phase 1: Problem Identification, phase 2: Determining the Object of Solution, phase 3: Design & Development, phase 4: Demonstration, phase 5: Evaluation, phase 6: Reporting Research result. Then build a classification model based on a dataset that has gone through a process of preprocessing and labeling, then evaluating the classification model that is built based on the classification report obtained. Based on the accuracy score that obtained is 75%, the classification model can classify review sentences quite well. keyword : reviews, data mining, classification

Tipe Karya Ilmiah: Skripsi
Subyek: 000 Ilmu komputer, pengetahuan & sistem
600 Teknologi
Program Studi: Fakultas Teknik > Prodi Teknik Informatika
Depositing User: 2018085637 . Digilib
Date Deposited: 20 Dec 2019 03:17
Last Modified: 20 Dec 2019 03:17
URI: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60245

Actions (login required)

View Item View Item