STMIKSZNWSTMIKSZNW

TEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan MultimediaTEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan Multimedia

Sosial media saat ini memiliki pengaruh yang sangat luar biasa dalam pengambilan keputusan, termasuk didalam industri wisata untuk mengetahui reputasi dan popularitas sebuah destinasi wisata. Saat ini penggunaan dan pemanfaatan media sosial tidak hanya sebatas media hiburan tapi juga sebagai media atau wadah untuk berbagi informasi baik informasi yang dianggap penting maupun yang tidak penting dan terabaikan. Dalam penelitian ini, kami memanfaatkan data yang tersebar melalui postingan instagram yang berkaitan dengan destinasi wisata untuk dijadikan refrensi untuk mengetahui reputasi destinasi wisata yang berada di Pulau Lombok. Data yang digunakan berasal dari Instagram dengan jumlah 600 dataset, dengan menggunakan tiga kata kunci yaitu pantai, gili dan Gunung. Adapun metode yang digunakan adalah Naive Bayes Classifier yang akan digunakan untuk mengklasifikasi postingan dan komentar instagram dengan pengklasifikasian kedalam postingan positif, negatif dan netral terhadap destinasi wisata. Hasil dari penelitian ini dapat menunjukkan bahwa akurasi naive bayes sebesar 59%, sedangkan tempat wisata atau destinasi wisata yang dikategorikan bereputasi populer untuk pantai yaitu Pantai Kuta dengan presentase 85% dan untuk kategori gili yaitu gili air 47% dan kategori gunung yaitu Gunung Rinjani dengan prosentase 60%.

Berdasarkan analisis data yang telah dilakukan peneliti dengan memanfaatkan data Instagram untuk mengidentifikasi destinasi wisata yang memiliki reputasi populer di Pulau Lombok menggunakan kata kunci pantai, gili, dan gunung serta Naïve Bayes Classifier, didapatkan akurasi sebesar 59%.Destinasi wisata dengan reputasi populer untuk kategori pantai adalah Pantai Kuta, untuk kategori gili adalah Gili Air, dan untuk kategori gunung adalah Gunung Rinjani.

Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi penggunaan algoritma pembelajaran mendalam seperti BERT atau model transformer untuk meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen pada data Instagram wisata, sehingga dapat mengatasi batasan akurasi 59% yang tercapai dengan Naïve Bayes. Selain itu, peneliti dapat memperluas kumpulan data dengan menambahkan lebih banyak kata kunci, meningkatkan jumlah postingan, dan mencakup variasi geografis yang lebih luas untuk menilai apakah ukuran dan keragaman dataset mempengaruhi keandalan peringkat reputasi destinasi. Selanjutnya, integrasi analisis multimodal yang menggabungkan informasi visual dari foto Instagram bersama teks dapat memberikan gambaran yang lebih komprehensif tentang persepsi wisatawan, membuka peluang untuk menilai reputasi destinasi secara lebih holistik.

Read online
File size333.86 KB
Pages8
DMCAReport

Related /

ads-block-test