Abstract

Lombok Island is one of the favorite tourist destinations. Various topics and comments about Lombok tourism experience through social media accounts are difficult to manually identify public sentiments and topics. The opinion expressed by tourists through social media is interesting for further research. This study aims to classify tourists' opinions into two classes, positive and negative, and topics modelling by using the Naive Bayes method and modeling the topic by using Latent Dirichlet Allocation (LDA). The stages of this research include data collection, data cleaning, data transformation, data classification. The results performance testing of the classification model using Naive Bayes method is shown with an accuracy value of 92%, precision of 100%, recall of 84% and specificity of 100%. The results of modeling topics using LDA in each positive and negative class from the coherence value shows the highest value for the positive class was obtained on the 8th topic with a value of 0.613 and for the negative class on the 12th topic with a value of 0.528. The use of the Naive Bayes and LDA algorithms is considered effective for analyzing the sentiment and topic modelling for Lombok tourism. 

Highlights

  • Lombok Island is one of the favorite tourist destinations

  • This study aims to classify tourists' opinions into two classes, positive and negative, and topics modelling by using the Naive Bayes method and modeling the topic by using Latent Dirichlet Allocation (LDA)

  • “Pra-Pemrosesan Teks Pada Grup Whatsapp Untuk Pemodelan Topik,” Junal Mantik Penusa, vol 3, no

Read more

Summary

Pendahuluan daerah untuk menjadikan sektor pariwisata sebagai salah

Pulau Lombok merupakan salah satu bagian wilayah administratif daerah tingkat 1 Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB) sehingga pulau Lombok menjadi pilihan utama untuk pengembangan pariwisata NTB dibandingkan dengan pulau lainnya yang masuk wilayah NTB. Penelitian ini terbagi menjadi dua tujuan yaitu opini sehingga menghasilkan suatu informasi sentimen pertama melakukan analisis sentimen pada twitter yang dapat bermakna positif maupun negatif [7]. Metode dengan topik pariwisata Lombok menjadi dua kelas analisis sentimen dapat digunakan untuk menganalisa yaitu positif dan negatif dengan metode naive bayes pendapat maupun emosi seseorang dalam meyikapi kemudian mengukur hasil kinerja model berdasarkan sesuatu yang menyangkut topik tertentu[8] misalnya empat kriteria yaitu akurasi, presisi, recall dan spesifitas. Hasil analisis sentimen tersebut dapat utama yang sering dibahas pada kedua kelas tersebut dimanfaatkan oleh pemerintah daerah, pelaku wisata menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) serta maupun stakeholder sebagai pendukung pengambilan mengukur hasil kinerja model LDA berdasarkan nilai keputusan dalam pengembangan dan pengelolaan koherensi. Tak sebersih dulu lagi...#sampah #pantai senggigi Dinikmati aja,,,keindahannya... #Lovepantai

Data Cleaning
Pengujian
Dataset
Findings
Pemodelan topik dengan LDA
Full Text
Paper version not known

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.