Analisis Sentimen Pada Ulasan Di Tripadvisor Menggunakan Metode Long Short-term Memory (lstm)

Penulis

  • Jovita Nurvania Telkom University
  • Jondri Jondri Telkom University
  • Kemas Muslim Lhaksamana Telkom University

Abstrak

Berkembangnya teknologi khususnya media sosial dan internet menjadikan keduanya sebagai kebutuhan pokok bagi masyarakat, karena dapat membantu masyarakat dalam mendapatkan informasi dan menyebarkan informasi. Salah satu informasi yang diperlukan oleh masyarakat adalah informasi mengenai sebuah tempat wisata. Media yang berkontribusi besar dalam penyebaran informasi ini adalah situs web. Dalam penyebarannya, informasi dapat dibagi menjadi dua jenis yaitu informasi yang negatif, maupun positif. Analisis sentimen digunakan dalam pengolahan paragraf yang berisi kalimat menggunakan bahasa sehari-hari manusia menjadi bahasa komputer. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan ulasan pengunjung tentang pengaruh COVID-19 terhadap tempat wisata di Bali dari Tripadvisor menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). Sebelum diproses dengan LSTM, setiap teks pada ulasan akan divektorisasi dengan word2vec. Hasil pengujian pada model yang dibangun didapatkan nilai akurasi sebesar 71,67%, Kata kunci : wisata, situs web, ulasan, analisis sentimen, LSTM, word2vec, COVID-19 di Bali, Tripadvisor

##submission.downloads##

Diterbitkan

2021-08-01

Terbitan

Bagian

Program Studi S1 Informatika