PENERAPAN METODE REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP DESTINASI WISATA BALI

Adinugraha, Dewa Made Alit (2021) PENERAPAN METODE REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP DESTINASI WISATA BALI. Diploma thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

[thumbnail of TUGAS AKHIR_FULLTEXT.pdf] Text
TUGAS AKHIR_FULLTEXT.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB)
[thumbnail of ABSTRAK.pdf]
Preview
Text
ABSTRAK.pdf

Download (31kB) | Preview
[thumbnail of COVER.pdf]
Preview
Text
COVER.pdf

Download (122kB) | Preview
[thumbnail of DAFTAR ISI.pdf]
Preview
Text
DAFTAR ISI.pdf

Download (49kB) | Preview
[thumbnail of DAFTAR PUSTAKA.pdf]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (202kB) | Preview
[thumbnail of HALAMAN PENGESAHAN.pdf]
Preview
Text
HALAMAN PENGESAHAN.pdf

Download (513kB) | Preview

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Regresi Logistik Biner untuk
mengetahui sentimen pengguna media sosial Twitter mengenai destinasi wisata dan
mengetahui performa algoritma Regresi Logistik Biner dalam melakukan analisis
berdasarkan tweets pengguna media sosial twitter mengenai objek wisata Bali. Data pada
penelitian ini menggunakan data yang didapatkan dari media sosial twitter yang mencakup
ulasan terhadap objek wisata Bali. Data diambil dengan teknik web scraping. Scraping
dilakukan menggunakan aplikasi dengan basis bahasa pemrograman python dan API Key
yang didapatkan melalui twitter API. Selanjutnya hasil scraping tersebut, dilakukan
preprocessing data dan pengujian data menggunakan algoritma Regresi Logistik Biner
melalui bahasa pemrograman python. Metode pengembangan sistem pada penelitian ini
menggunakan metode waterfall. Tahapan pengembangan sistem ini meliputi analisis, desain
sistem, penulisan kode, dan pengujian program. Hasil pengujian menggunakan metode
regresi logistic biner untuk menganalisis sentimen negatif maupun positif menghasilkan nilai
akurasi tertinggi sebesar 73% presisi sebesar 77% dan recall sebesar 31% nilai rata-rata
akurasi sebesar 64% presisi 67% dan recall 31%. Nilai akurasi dan presisi ini dirasa sudah
cukup baik karena berada diatas 50%, sedangkan nilai recall masih dikatakan belum cukup
baik dikarenakan nilai masih dibawah 50%. Penurunan terhadap jumlah kunjungan
wisatawan ke bali tidak dapat dikaitkan langsung dengan opini media sosial dikarenakan
adanya faktor-faktor diluar dari opini tersebut yang berpengaruh besar terhadap jumlah
kunjungan wisata, antara lain adanya penutupan terhadap akses wisata daerah bali pada
tahun 2020, selain itu pandemi covid-19 juga merupakan salah satu penyebab penurunan
kunjungan wisata.

Kata kunci: sentimen analisis; regresi logistik biner; destinasi wisata

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: sentimen analisis; regresi logistik biner; destinasi wisata
Subjek: Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources
Divisions: x. Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User: Eny Suparny
Date Deposited: 02 Mar 2022 04:40
Last Modified: 02 Mar 2022 04:40
URI: http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/28565

Actions (login required)

View Item View Item