Rekomendasi Pengembangan Fasilitas Wisata Tugu Pahlawan Surabaya Melalui Visualisasi Dashboard Hasil Klasifikasi Analisis Sentimen Ulasan Pengunjung

Tugu Pahlawan Surabaya merupakan salah satu pariwisata andalan Kota Surabaya yang selalu berupaya memperhatikan ulasan pengunjung sebagai acuan evaluasi. Namun, pengelola tidak memiliki teknologi yang mampu mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis seluruh data ulasan yang dapat menghasilkan informa...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Fawwaz Roja Mahardika, Ahmad Afif Supianto, Nanang Yudi Setiawan, Raden Sandra Yuwana, Endang Suryawati
Format: Article
Language:Indonesian
Published: University of Brawijaya 2022-02-01
Series:Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Online Access:https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5655
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
_version_ 1823858544308387840
author Fawwaz Roja Mahardika
Ahmad Afif Supianto
Nanang Yudi Setiawan
Raden Sandra Yuwana
Endang Suryawati
author_facet Fawwaz Roja Mahardika
Ahmad Afif Supianto
Nanang Yudi Setiawan
Raden Sandra Yuwana
Endang Suryawati
author_sort Fawwaz Roja Mahardika
collection DOAJ
description Tugu Pahlawan Surabaya merupakan salah satu pariwisata andalan Kota Surabaya yang selalu berupaya memperhatikan ulasan pengunjung sebagai acuan evaluasi. Namun, pengelola tidak memiliki teknologi yang mampu mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis seluruh data ulasan yang dapat menghasilkan informasi secara ringkas. Salah satu solusi dapat dilakukan melalui analisis sentimen pada level aspek terhadap aspek edukasi, fasilitas, kebersihan, pelayanan, dan umum dengan penyajian informasi dalam bentuk dashboard. Analisis sentimen dilakukan menggunakan Support Vector Machine terhadap 2180 data ulasan selama 2 tahun terakhir yang diambil dari Google Review. Ulasan terbanyak terdapat pada aspek fasilitas sebanyak 538 ulasan dengan sebaran sentimen 285 ulasan positif, 95 ulasan negatif, dan 158 ulasan netral. Rekomendasi berdasarkan kekuatan dan kelemahan saat ini adalah penyediaan lahan atau objek foto bernuansa sejarah pahlawan secara lebih nyata serta penyediaan ventilasi terbuka atau standing cooler di beberapa area. Berdasarkan confusion matrix, nilai F1-Score menjadi penentu seberapa baik model mengklasifikan data daripada nilai Accuracy dikarenakan dataset yang dimiliki bersifat imbalance sehingga kesalahan prediksi pada precision atau recall sangat memungkinkan terjadi. Kesalahan prediksi banyak ditemukan pada kelas sentimen netral. Keseluruhan hasil klasifikasi disajikan dalam bentuk dashboard dengan nilai SUS Score 77,5, menandakan bahwa dashboard dapat diterima dengan baik oleh responden sebagai pengguna.   Abstract  Tugu Pahlawan Surabaya is one of the mainstays of tourism in Surabaya city which always tries to pay attention to visitor reviews as a reference for evaluation. However, the managers do not have technology capable of collecting, processing and analyzing all review datas that can produce information in a concise manner. One solution can be done through sentiment analysis at the aspect level of education, facilities, cleanliness, service, and general aspects by presenting information in the form of a dashboard. Sentiment analysis was carried out using the Support Vector Machine on 2180 review datas for the last 2 years taken from Google Reviews. The most reviews were on the facility aspect in total of 538 reviews with a sentiment distribution of 285 positive reviews, 95 negative reviews and 158 neutral reviews. Recommendations based on current strengths and weaknesses are providing more real area or photo objects with historical nuances of heroes and providing open ventilation or standing coolers in several areas. Based on the confusion matrix, the F1-Score value determines how well the model classifies data rather than the Accuracy value because the dataset is imbalance so that prediction errors in precision or recall are very possible. Prediction errors are more likely to be found in the neutral sentiment class. The overall classification results are presented in the form of a dashboard with a SUS Score of 77.5, indicating that the dashboard is well received by respondents
format Article
id doaj-art-46045704a2a246a3a4ee139c0ac56325
institution Kabale University
issn 2355-7699
2528-6579
language Indonesian
publishDate 2022-02-01
publisher University of Brawijaya
record_format Article
series Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
spelling doaj-art-46045704a2a246a3a4ee139c0ac563252025-02-11T10:42:54ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792022-02-019210.25126/jtiik.2022925655904Rekomendasi Pengembangan Fasilitas Wisata Tugu Pahlawan Surabaya Melalui Visualisasi Dashboard Hasil Klasifikasi Analisis Sentimen Ulasan PengunjungFawwaz Roja Mahardika0Ahmad Afif Supianto1Nanang Yudi Setiawan2Raden Sandra Yuwana3Endang Suryawati4Universitas Brawijaya, MalangPusat Riset Informatika, Badan Riset dan Inovasi Nasional, BandungUniversitas Brawijaya, MalangPusat Riset Informatika, Badan Riset dan Inovasi Nasional, BandungPusat Riset Informatika, Badan Riset dan Inovasi Nasional, Bandung Tugu Pahlawan Surabaya merupakan salah satu pariwisata andalan Kota Surabaya yang selalu berupaya memperhatikan ulasan pengunjung sebagai acuan evaluasi. Namun, pengelola tidak memiliki teknologi yang mampu mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis seluruh data ulasan yang dapat menghasilkan informasi secara ringkas. Salah satu solusi dapat dilakukan melalui analisis sentimen pada level aspek terhadap aspek edukasi, fasilitas, kebersihan, pelayanan, dan umum dengan penyajian informasi dalam bentuk dashboard. Analisis sentimen dilakukan menggunakan Support Vector Machine terhadap 2180 data ulasan selama 2 tahun terakhir yang diambil dari Google Review. Ulasan terbanyak terdapat pada aspek fasilitas sebanyak 538 ulasan dengan sebaran sentimen 285 ulasan positif, 95 ulasan negatif, dan 158 ulasan netral. Rekomendasi berdasarkan kekuatan dan kelemahan saat ini adalah penyediaan lahan atau objek foto bernuansa sejarah pahlawan secara lebih nyata serta penyediaan ventilasi terbuka atau standing cooler di beberapa area. Berdasarkan confusion matrix, nilai F1-Score menjadi penentu seberapa baik model mengklasifikan data daripada nilai Accuracy dikarenakan dataset yang dimiliki bersifat imbalance sehingga kesalahan prediksi pada precision atau recall sangat memungkinkan terjadi. Kesalahan prediksi banyak ditemukan pada kelas sentimen netral. Keseluruhan hasil klasifikasi disajikan dalam bentuk dashboard dengan nilai SUS Score 77,5, menandakan bahwa dashboard dapat diterima dengan baik oleh responden sebagai pengguna.   Abstract  Tugu Pahlawan Surabaya is one of the mainstays of tourism in Surabaya city which always tries to pay attention to visitor reviews as a reference for evaluation. However, the managers do not have technology capable of collecting, processing and analyzing all review datas that can produce information in a concise manner. One solution can be done through sentiment analysis at the aspect level of education, facilities, cleanliness, service, and general aspects by presenting information in the form of a dashboard. Sentiment analysis was carried out using the Support Vector Machine on 2180 review datas for the last 2 years taken from Google Reviews. The most reviews were on the facility aspect in total of 538 reviews with a sentiment distribution of 285 positive reviews, 95 negative reviews and 158 neutral reviews. Recommendations based on current strengths and weaknesses are providing more real area or photo objects with historical nuances of heroes and providing open ventilation or standing coolers in several areas. Based on the confusion matrix, the F1-Score value determines how well the model classifies data rather than the Accuracy value because the dataset is imbalance so that prediction errors in precision or recall are very possible. Prediction errors are more likely to be found in the neutral sentiment class. The overall classification results are presented in the form of a dashboard with a SUS Score of 77.5, indicating that the dashboard is well received by respondents https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5655
spellingShingle Fawwaz Roja Mahardika
Ahmad Afif Supianto
Nanang Yudi Setiawan
Raden Sandra Yuwana
Endang Suryawati
Rekomendasi Pengembangan Fasilitas Wisata Tugu Pahlawan Surabaya Melalui Visualisasi Dashboard Hasil Klasifikasi Analisis Sentimen Ulasan Pengunjung
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
title Rekomendasi Pengembangan Fasilitas Wisata Tugu Pahlawan Surabaya Melalui Visualisasi Dashboard Hasil Klasifikasi Analisis Sentimen Ulasan Pengunjung
title_full Rekomendasi Pengembangan Fasilitas Wisata Tugu Pahlawan Surabaya Melalui Visualisasi Dashboard Hasil Klasifikasi Analisis Sentimen Ulasan Pengunjung
title_fullStr Rekomendasi Pengembangan Fasilitas Wisata Tugu Pahlawan Surabaya Melalui Visualisasi Dashboard Hasil Klasifikasi Analisis Sentimen Ulasan Pengunjung
title_full_unstemmed Rekomendasi Pengembangan Fasilitas Wisata Tugu Pahlawan Surabaya Melalui Visualisasi Dashboard Hasil Klasifikasi Analisis Sentimen Ulasan Pengunjung
title_short Rekomendasi Pengembangan Fasilitas Wisata Tugu Pahlawan Surabaya Melalui Visualisasi Dashboard Hasil Klasifikasi Analisis Sentimen Ulasan Pengunjung
title_sort rekomendasi pengembangan fasilitas wisata tugu pahlawan surabaya melalui visualisasi dashboard hasil klasifikasi analisis sentimen ulasan pengunjung
url https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5655
work_keys_str_mv AT fawwazrojamahardika rekomendasipengembanganfasilitaswisatatugupahlawansurabayamelaluivisualisasidashboardhasilklasifikasianalisissentimenulasanpengunjung
AT ahmadafifsupianto rekomendasipengembanganfasilitaswisatatugupahlawansurabayamelaluivisualisasidashboardhasilklasifikasianalisissentimenulasanpengunjung
AT nanangyudisetiawan rekomendasipengembanganfasilitaswisatatugupahlawansurabayamelaluivisualisasidashboardhasilklasifikasianalisissentimenulasanpengunjung
AT radensandrayuwana rekomendasipengembanganfasilitaswisatatugupahlawansurabayamelaluivisualisasidashboardhasilklasifikasianalisissentimenulasanpengunjung
AT endangsuryawati rekomendasipengembanganfasilitaswisatatugupahlawansurabayamelaluivisualisasidashboardhasilklasifikasianalisissentimenulasanpengunjung