Analisis Sentimen Taman Wisata Karang Resik Dengan Metode Naïve Bayes
Main Article Content
Abstract
ABSTRAK
Taman Wisata Karang Resik merupakan salah satu tempat wisata yang langsung dikelola oleh pemkot Tasikmalaya yang berada di perbatasan antara Kota Tasikmalaya dan Kabupaten Ciamis. Pada perkembangan teknologi sekarang ini, pengunjung Taman Wisata Karang Resik dapat memberikan sebuah komentar terhadap kondisi dan fasilitas yang tersedia di Taman Wisata karang Resik melalui Google Maps. Analisis sentimen dilakukan bertujuan untuk mengetahui sentimen pengunjung terhadap Taman Wisata Karang Resik. Metode yang akan digunakan pada penelitian ini adalah Naïve Bayes dengan pembobotan Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF). Pada penelitian ini akan dibagi menjadi 7 tahap, diantaranya pengambilan data, data exploration, visualisasi data, preprocessing data, penerapan naïve bayes, evaluation, dan prediction. Data akan dikelompokkan menjadi 2 kelas yaitu positif dan negatif dengan data yang diambil sebanyak 1500 data. Hasil akurasi dari pengujian yang dilakukan dengan perbadingan data training, dan data testing 70:30 adalah 90% dan melakukan prediksi ulasan baru sebanyak 8 kali dan hasil prediksi akurat.
Taman Wisata Karang Resik merupakan salah satu tempat wisata yang langsung dikelola oleh pemkot Tasikmalaya yang berada di perbatasan antara Kota Tasikmalaya dan Kabupaten Ciamis. Pada perkembangan teknologi sekarang ini, pengunjung Taman Wisata Karang Resik dapat memberikan sebuah komentar terhadap kondisi dan fasilitas yang tersedia di Taman Wisata karang Resik melalui Google Maps. Analisis sentimen dilakukan bertujuan untuk mengetahui sentimen pengunjung terhadap Taman Wisata Karang Resik. Metode yang akan digunakan pada penelitian ini adalah Naïve Bayes dengan pembobotan Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF). Pada penelitian ini akan dibagi menjadi 7 tahap, diantaranya pengambilan data, data exploration, visualisasi data, preprocessing data, penerapan naïve bayes, evaluation, dan prediction. Data akan dikelompokkan menjadi 2 kelas yaitu positif dan negatif dengan data yang diambil sebanyak 1500 data. Hasil akurasi dari pengujian yang dilakukan dengan perbadingan data training, dan data testing 70:30 adalah 90% dan melakukan prediksi ulasan baru sebanyak 8 kali dan hasil prediksi akurat.
Downloads
Download data is not yet available.
Article Details
Section
Articles