Analisis Sentimen Berbasis Aspek dan Pemodelan Topik pada Candi Borobudur dan Candi Prambanan

Abstract

Penelitian ini berfokus untuk melakukan analisis sentimen berbasis aspek dan pemodelan topik padadestinasi pariwisata Indonesia, yaitu Candi Borobudur dan Candi Prambanan dengan menggunakan ulasan penggunaGoogle Maps dan Tripadvisor. Analisis sentimen berbasis aspek dilakukan menggunakan lima pendekatan machinelearning, yaitu Naïve Bayes (NB), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), dan Extra Trees(ET) dengan menggunakan fitur unigram+bigram+trigram dan memanfaatkan kombinasi penggunaan data latih dandata uji, penghapusan stopwords, stemming, emoji processing, dan data latih yang di-over-sampling. Kinerja modeldievaluasi dengan membandingkan skor F1 pada masing-masing hasil eksperimen. Selanjutnya, dilakukan pemodelantopik untuk mengetahui topik yang umum ditemukan pada setiap aspek pariwisata dan setiap polaritas ulasan denganmenggunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) yang dievaluasi dengan coherence score. Hasil eksperimenmenunjukkan bahwa model LR adalah model yang dapat memprediksi data dengan baik pada hampir semua skenariodengan skor tertinggi pada aspek Daya Tarik dengan skor 84,4%, Amenitas 84,2%, Aksesibilitas 89,1%, Citra 70%,dan SDM 92,8%. Sementara itu, model DT dapat memprediksi data dengan baik pada aspek Harga dengan skor 91,3%.Dari hasil pemodelan topik, dapat direkomendasikan beberapa hal untuk perkembangan pariwisata di CandiBorobudur dan Candi Prambanan.