Hendrayana, I Gede (2023) KOMPARASI METODE SUPPORT VECTOR MACHINE, K-NEAREST NEIGHBOR DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER PADA ANALISIS SENTIMEN WISATA ALAM JATILUWIH. Masters thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.
![[img]](http://repo.undiksha.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (1929101040-COVER)
1929101040-Cover.pdf Download (587kB) |
|
Text (1929101040-ABSTRAK)
1929101040-Abstrak.pdf Download (38kB) |
|
Text (1929101040-BAB 1 PENDAHULUAN)
1929101040-Bab 1 Pendahuluan.pdf Download (49kB) |
|
Text (1929101040-BAB 2 KAJIAN TEORI)
1929101040-Bab 2 Kajian Teori.pdf Restricted to Repository staff only Download (830kB) | Request a copy |
|
Text (1929101040-BAB 3 METODELOGI PENELITIAN)
1929101040-Bab 3 Metodelogi Penelitian.pdf Restricted to Repository staff only Download (347kB) | Request a copy |
|
Text (1929101040-BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN)
1929101040-Bab 4 Hasil dan Pembahasan.pdf Restricted to Repository staff only Download (407kB) | Request a copy |
|
Text (1929101040-BAB 5 PENUTUP)
1929101040-Bab 5 Penutup.pdf Restricted to Repository staff only Download (41kB) | Request a copy |
|
Text (1929101040-DAFTAR PUSTAKA)
1929101040-Daftar Pustaka.pdf Download (267kB) |
|
Text (1929101040-LAMPIRAN)
1929101040-Lampiran.pdf Download (922kB) |
Abstract
Keindahan Bali menciptakan munculnya banyak komentar bahwa tidak lengkap berwisata ke Indonesia tanpa ke Bali sehingga banyak orang yang menyebut Bali sebagai surga wisata. Pada saat ini, wisata alam akan menjadi pilihan utama masyarakat untuk pergi liburan karena ingin menikmati udara yang segar dan keindahan alam. Sejalan dengan itu, pengembangan kawasan wisata alam yang berada di daerah diperlukan untuk memberikan sarana rekreasi ke masyarakat sehingga terjadi pemerataan pembangunan, peningkatan ekonomi masyarakat daerah dan tidak terjadi penumpukan wisata pada daerah tertentu. Untuk mendukung hal tersebut, kepuasan dan perspektif wisatawan sangat penting penerapannya namun sebagian besar masih menerapkan survei untuk mendapatkan masukan dan perspektif wisatawan. Pendekatan berbasis survei memiliki kekurangan seperti biaya operasional, potensi data ganda, hanya mencakup aspek tujuan yang telah ditentukan sebelumnya dan kurang komprehensif. Salah satu solusi yang diterapkan adalah melakukan analisis sentimen pada objek wisata alam dengan mengklasifikasian komentar positif dan negatif menggunakan dataset komentar wisatawan. Pada penelitian ini menggunakan objek wisata alam Jatiluwih sebagai dataset komentar wisatawan dan membandingkan performa metode Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (K-NN) Naïve Bayes Classifier (NBC). Fokus analisis sentimen panelitian ini pada komentar yang berhubungan dengan kriteria Objek Daya Tarik Wisata Alam menurut Direktorat Jenderal Perlindungan Hutan dan Konservasi Alam tahun 2003 adalah daya tarik wisata, potensi pasar, aksesibilitas, kondisi lingkungan sosial ekonomi, pelayanan masyarakat, kondisi iklim, akomodasi, prasarana dan sarana penunjang, tersedianya air bersih dan keamanan. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan analisis yang komprehensif perbandingan mengenai performa metode SVM, K-NN dan NBC menggunakan confusion matrix yang meliputi accuracy, precision, recall dan f-measure. Hasil penelitian ini menunjukan metode K-NN dengan nilai K 11 menghasilkan accuracy sebesar 93.24%, precision sebesar 93.23%, recall sebesar 100%, f-measure sebesar 96.24% yang lebih baik daripada metode SVM dan KNN. Diharapakan untuk penelitian selanjutnya dapat melibatkan para ahli bahasa, metode pra pengolahan data yang berbeda dan optimasi metode klasifikasi sehingga dapat meningkatkan dan memberikan perspektif yang berbeda hasil klasifikasi tersebut.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Support Vector Machine, K-Nearest Neighbour, Naïve Bayes Classifier, Analisis Sentimen, Wisata Alam |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Pascasarjana > Program Studi Ilmu Komputer (S2) |
| Depositing User: | I GEDE HENDRAYANA |
| Date Deposited: | 27 Jul 2023 09:08 |
| Last Modified: | 27 Jul 2023 09:08 |
| URI: | http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/17324 |
Actions (login required)
 |
View Item |