Analisis Sentimen Destinasi Wisata Kuliner Di Twitter Menggunakan Tf-idf Dan Complement Naïve Bayes Pada Dataset Tidak Seimbang

Abstract

Opini masyarakat terhadap suatu destinasi wisata kuliner sangat bermanfaat bagi pemilik maupun pengunjung tempat tersebut. Maka dari itu dilakukan analisis sentimen terhadap destinasi wisata kuliner di Kota Bandung, yaitu Cuanki Serayu dan Sate DJ. Analisis sentimen diawali dengan mengambil data dari Twitter dan dilabeli secara manual menjadi positif, netral, dan negatif. Data yang sudah dilabeli dilakukan preprocessing dan oversampling pada data yang tidak seimbang. Dataset dibagi menjadi data train dan data test dengan perbandingan 70:30. Pelatihan data dilakukan menggunakan metode Complement Naïve Bayes dengan ekstraksi fitur TF-IDF. Dari hasil pengujian diperoleh nilai f1-score terbesar sebesar 0,80 dari data yang telah dilakukan oversampling. Kata kunci: analisis sentimen, oversampling, TF-IDF, Complement Naïve Bayes, f1-score