ANALISIS SENTIMEN ULASAN MASYARAKAT DI INTERNET TERHADAP WISATA ALAM PUNTI KAYU KOTA PALEMBANG MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST

Saputra, Rizki Kurniawan and Puspasari, Shinta and Astuti, Lastri Widya (2024) ANALISIS SENTIMEN ULASAN MASYARAKAT DI INTERNET TERHADAP WISATA ALAM PUNTI KAYU KOTA PALEMBANG MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST. Masters thesis, Universitas Indo Global Mandiri.

[thumbnail of Rizki Kurniawan Saputra_2020110006_File Cover - Daftar Isi.pdf] Text
Rizki Kurniawan Saputra_2020110006_File Cover - Daftar Isi.pdf

Download (1MB)
[thumbnail of Rizki Kurniawan Saputra_2020110006_File Full Karya Ilmiah.pdf] Text
Rizki Kurniawan Saputra_2020110006_File Full Karya Ilmiah.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (5MB) | Request a copy
[thumbnail of 2020110006_AGU_2024_1.pdf] Text
2020110006_AGU_2024_1.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (9MB) | Request a copy

Abstract

Pariwisata merupakan sektor penting dalam perekonomian Kota Palembang, dengan Punti Kayu sebagai salah satu destinasi wisata alam populer. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap Wisata Alam Punti Kayu berdasarkan ulasan di Google Maps menggunakan metode Random Forest. Data ulasan dikumpulkan menggunakan Instant Data Scraper berjumlah 1000 data ulasan dari Google Maps dan digunakan untuk membangun model klasifikasi yang mengkategorikan sentimen menjadi positif atau negatif. Berdasarkan hasil pengujian awal dapat diketahui dengan menggunakan 1000 dataset ulasan, Pengujian pertama, menggunakan metode Random Forest tanpa K-Fold Cross-Validation, dengan pembagian data 80:20 (800 data training dan 200 data testing), menghasilkan akurasi sebesar 86%. Selanjutnya, pada pengujian yang sama dengan metode Random Forest yang dioptimalkan menggunakan K-Fold Cross-Validation, tercatat peningkatan akurasi menjadi 93% dengan fold terbaik yaitu fold ke-5. Kesimpulannya, analisis sentimen menggunakan metode Random Forest terbukti efektif dalam melakukan analisis sentimen.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika S1
Depositing User: student Rizki Kurniawan Saputra
Date Deposited: 16 Aug 2024 01:36
Last Modified: 16 Aug 2024 01:36
URI: http://repository.uigm.ac.id/id/eprint/2236

Actions (login required)

View Item
View Item