HUSNI, NURHIKMAHWATI (2022) SENTIMEN ANALISIS PADA KOMENTAR INSTAGRAM SELEBGRAM DAN INFLUENCER TERKAIT PARIWISATA DI YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE LEXICON BASED DAN SVM. Other thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.
| ![[thumbnail of Abstrak.pdf]](http://eprints.upnyk.ac.id/style/images/fileicons/text.png) | Text Abstrak.pdf Download (84kB) | 
| ![[thumbnail of Cover.pdf]](http://eprints.upnyk.ac.id/style/images/fileicons/text.png) | Text Cover.pdf Download (199kB) | 
| ![[thumbnail of Daftar Isi.pdf]](http://eprints.upnyk.ac.id/style/images/fileicons/text.png) | Text Daftar Isi.pdf Download (60kB) | 
| ![[thumbnail of Daftar Pustaka.pdf]](http://eprints.upnyk.ac.id/style/images/fileicons/text.png) | Text Daftar Pustaka.pdf Download (91kB) | 
| ![[thumbnail of Lembar Pengesahan.pdf]](http://eprints.upnyk.ac.id/style/images/fileicons/text.png) | Text Lembar Pengesahan.pdf Download (6MB) | 
| ![[thumbnail of Laporan_Tugas Akhir_123170017_Nurhikmahwati Husni.pdf]](http://eprints.upnyk.ac.id/style/images/fileicons/text.png) | Text Laporan_Tugas Akhir_123170017_Nurhikmahwati Husni.pdf Restricted to Repository staff only Download (45MB) | 
Abstract
Yogyakarta merupakan salah satu kota yang tergolong sering dikunjungi di Indonesia. 
Yogyakarta terkenal dengan berbagai tempat wisata yang sangat menarik untuk dikunjungi. 
Seseorang biasanya menggunakan media sosial seperti Instagram, Twitter pada saat 
berkunjung ke tempat wisata untuk meng-update aktifitas jalan-jalannya. Dari akun media 
sosial yang disampaikan oleh seseorang biasanya akan menghasilkan sentimen, namun 
terkadang terdapat term yang tergolong sulit untuk diketahui maknanya sehingga 
membutuhkan suatu dictionary untuk bisa mengetahui makna dari term tersebut.
Dari permasalahan tersebut, maka diperlukan bantuan metode agar bisa dilakukan 
perluasan terhadap term yang terkandung pada data. Beberapa penelitian sebelumnya juga 
sudah pernah dilakukan dengan menggunakan metode SVM ini, data-data komentar yang 
digunakan sangat banyak mengandung term sehingga kebutuhan untuk melakukan analisis 
sentimen sudah tercukupi. Dengan mempertimbangkan beberapa hal diatas, maka penelitian 
ini akan menerapkan metode Lexicon Based serta metode Support Vector Machine (SVM) 
untuk menganalisis data komentar pada postingan instagram serta mengelompokkan data 
tersebut kedalam sentimen positif, sentimen negatif, serta sentimen netral. Dalam penlitian ini 
akan menggunakan data-data hasil scrapping dari komentar-komentar pada postingan 
instagram seorang selebgram lokal yang akrab dikenal Awkarin terkait postingan yang 
berlokasi pada tempat-tempat yang berada di Yogyakarta. Data-data tersebut akan dibagi 
menjadi data training dan data testing. Diharapkan dengan penelitian yang dilakukan ini secara 
efisien dan akurat bisa diketahui bagaimana cara kerja metode lexicon based serta metode 
support vector machine (SVM) yang dapat menganalisis data-data komentar pada postingan 
instagram.
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat diperoleh kesimpulan bahwa 
dengan menggunakan metode Lexicon Based pada proses data dalam menyelesaikan 
permasalahan analisis sentimen terhadap komentar instagram dapat meningkatkan akurasi dari 
metode Support Vector Machine yang digunakan. Proses analisis sentimen yang hanya melalui 
proses SVM memperoleh akurasi sebesar 70,89% sementara untuk data yang melalui proses 
pelabelan secara Lexicon Based kemudian dilakukan klasifikasi secara Support Vector 
Machine memperoleh akurasi sebesar 73,86% sehingga terjadi peningkatan akurasi sebesar 
2,97%.
Kata kunci : Pariwisata Yogyakarta, analisis sentimen, Lexicon Based, Support Vector 
Machine.
| Item Type: | Thesis (Other) | 
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Pariwisata Yogyakarta, analisis sentimen, Lexicon Based, Support Vector Machine. | 
| Subjek: | T Technology > T Technology (General) | 
| Divisions: | x. Eprints Lama > 3 | 
| Depositing User: | A.Md Apriliani Kusuma Wardhani | 
| Date Deposited: | 23 Sep 2022 04:09 | 
| Last Modified: | 23 Sep 2022 04:09 | 
| URI: | http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/31018 | 
Actions (login required)
|  | View Item |