JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) (May 2024)

Analisis Emosi Wisatawan Menggunakan Metode Lexicon Text Analysis

  • Dea Caesy Rahmadani,
  • Siti Khomsah,
  • M Yoka Fathoni

DOI
https://doi.org/10.28932/jutisi.v10i1.6690
Journal volume & issue
Vol. 10, no. 1
pp. 13 – 27 – 13 – 27

Abstract

Read online

Wisatawan sering menulis komentar di internet, biasanya tentang pengalaman, pendapat, bahkan keluhan. Banyaknya data komentar wisatawan diinternet dapat memberikan informasi berguna bagi stakeholder. Informasi dari kumpulan komentar dapat diekstrak menggunakan metode text analysis, salah satunya polaritas atau sentimen, umumnya berbentuk sentiment positif dan negatif. Sentimen dapat didetilkan kedalam 8 jenis emosi. Penelitian ini bertujuan mengetahui emosi wisatawab berdasarkan komentar- komentar mereka diakun Google Map objek wisata. Dataset penelitian diambil dari sepuluh objek wisata di BARLINGMASCAKEB. Metode yang digunakan adalah Lexicon Emotion Anlysis. Hasil analisis menunjukan mayoritas wisatawan dari sepuluh objek wisata tersebut menunjukan emosi “bahagia” dan “yakin”. Kata “bahagia” dan “yakin” bermakna positif sehingga bisa dikatakan mayoritas wisatawan menunjukan emosi positif. Objek wisata yang menghadirkan emosi terbanyak pada emosi “bahagia” antara lain: Aquarium Purbasari Pancuran Mas dengan 33,52%, Lembah Asri Serang dengan 30,85%, Taman Reptil Sanggaluri sebanyak 30, 27%, Kebun Raya Baturaden dengan 27, 67%, dan Curug Jenggala sebesar 23,4%. Sedangkan emosi bahagia yang tertinggi yaitu Benteng Pandem dengan 27, 41%, Candi Arjuna dengan 26,6%, Kawah Sikidang sebesar 20,71%, dan Pantai Menganti sebanyak 25, 74%. Hanya satu objek wisata yang tanggapi dengan emosi “antisipatif” tertinggi yaitu Taman Miniatur Dunia. Emosi antisipatif diwakili oleh kata-kata tanggapan atau perhatian sehingga masih bisa kategorikan kedalam emosi positif. Ekstraksi emosi sangat ditentukan pada proses pelabelan emosi setiap komentar, maka disarankan mengembangkan kamus emosi lexicon yang digunakan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi perkembangan industri pariwisata di wilayah BARLINGMASCAKEB dan bagi dunia akademik terutama tentang penerapan text mining pada bidang pariwisata.

Keywords