ANALISIS SENTIMEN TERHADAP TEMPAT WISATA DARI KOMENTAR PENGUNJUNG DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Moch Saoki Syahlan, Dede Irmayanti, Syariful Alam
{"title":"ANALISIS SENTIMEN TERHADAP TEMPAT WISATA DARI KOMENTAR PENGUNJUNG DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)","authors":"Moch Saoki Syahlan, Dede Irmayanti, Syariful Alam","doi":"10.51876/simtek.v8i2.281","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Analisis sentimen merupakan salah satu teknik pengolahan data yang dapat digunakan untuk menggali sentimen atau opini yang terkandung dalam ulasan dari pengunjung. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap tempat wisata dari komentar pengunjung dengan menggunakan metode Support Vector Machine, Sehingga nantinya dapat menjadi informasi bagi dinas pariwisata di Purwakarta terhadap peningkatan terhadap destinasi wisata yang ada di purwakarta salah satunya air mancur sri baduga tersebut. 
 Metode yang digunakan yaitu Support Vector Machine dengan mengumpulkan komentar komentar di Google Maps, kemudian akan di klasifikasikan kedalam tiga kategori sentimen, yaitu Positif, Negatif dan Netral menggunakan Tools Google Colaboratory. 
 dapat disimpulkan bahwa hasil dari tanggapan masyarakat mengenai wisata taman air mancur sri baduga purwakarta ini dengan hasil komentar positif 872, negatif 156, Dan netral 127 yang telah melewati tahap cleaning dan text preprocessing. Adapun persentase 81% pada akurasi (accuration), 94% pada nilai precision, dan tingkat keberhasilan (recall) 99%. Nilai ini menunjukan bahwa klasifikasi algoritma support vector machine dinilai cukup baik dalam pemrosesan dokumen google maps.","PeriodicalId":34309,"journal":{"name":"Jurnal Sisfokom","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-10-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Sisfokom","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.51876/simtek.v8i2.281","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Analisis sentimen merupakan salah satu teknik pengolahan data yang dapat digunakan untuk menggali sentimen atau opini yang terkandung dalam ulasan dari pengunjung. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap tempat wisata dari komentar pengunjung dengan menggunakan metode Support Vector Machine, Sehingga nantinya dapat menjadi informasi bagi dinas pariwisata di Purwakarta terhadap peningkatan terhadap destinasi wisata yang ada di purwakarta salah satunya air mancur sri baduga tersebut. Metode yang digunakan yaitu Support Vector Machine dengan mengumpulkan komentar komentar di Google Maps, kemudian akan di klasifikasikan kedalam tiga kategori sentimen, yaitu Positif, Negatif dan Netral menggunakan Tools Google Colaboratory. dapat disimpulkan bahwa hasil dari tanggapan masyarakat mengenai wisata taman air mancur sri baduga purwakarta ini dengan hasil komentar positif 872, negatif 156, Dan netral 127 yang telah melewati tahap cleaning dan text preprocessing. Adapun persentase 81% pada akurasi (accuration), 94% pada nilai precision, dan tingkat keberhasilan (recall) 99%. Nilai ini menunjukan bahwa klasifikasi algoritma support vector machine dinilai cukup baik dalam pemrosesan dokumen google maps.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
利用矢量机支持系统(SVM)对游客评论的旅游地点进行情绪分析
情绪分析是一种数据处理技术,可以用来挖掘参观者评论中所包含的情绪或观点。该研究旨在利用Vector Machine支持系统(Support Vector Machine)的支持方法,对游客的评论进行情绪分析,从而为Purwakarta的旅游业目标增加提供信息。& # x0D;使用的方法是支持向量机,通过在谷歌地图上收集评论,然后用谷歌实验室的工具将其分为三类情绪。& # x0D;可以得出结论,公众对purwakarta公园旅游反应的结果是对872、156、中立127条评论的正面评论,这些评论已经通过了净化和文本预测期。计算准确率为81%,精度为94%,准确率为99%。该值表明,矢量支持算法在谷歌地图文件处理过程中得到了很好的评价。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
40
审稿时长
8 weeks
期刊最新文献
Identifying Credit Card Fraud in Illegal Transactions Using Random Forest and Decision Tree Algorithms Determining Scholarship Recipients at STIT Prabumulih Using the AHP Method Determining Promotional Package Recommendations Using the Frequent Pattern Growth Algorithm at The Java Cafe Systematic Literature Review: Machine Learning Methods in Emotion Classification in Textual Data Heart Chamber Segmentation in Cardiomegaly Conditions Using the CNN Method with U-Net Architecture
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1