Klasifikasi Teks Pada Ulasan Objek Wisata di Kota Pagar Alam Menggunakan Pendekatan Machine Learning

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan Klasifikasi Teks Pada Ulasan Objek Wisata di Kota Pagar Alam Menggunakan Pendekatan Machine Learning. Latar belakang Penelitian ini yakni belum adanya pengolahan data teks pariwisata kota Pagar Alam Pada halaman Google Review sehingga belum ada klasifikasi teks ulasan positif dan negative terhadap wisata Kota Pagar Alam Penelitian ini akan menggunakan wisata gunung dempo kota Pagar Alam dengan Jumlah data yang didapatkan sebanyak 521 data dari metode web scrapping dengan Bahasa pemrograman python.  Metode yang digunakan K-Nearest Neighbor (K-NN). Teks diolah Menggunakan Bahasa Pemrograman Python 3 dengan bantuan Google Colab untuk melakukan Cleansing, Tokenizing, Filtering, Stemming, case folding dan stop words hingga ke TF-IDF Adapun simpulan yang dapatkan dalam penelitian ini adalah frekuensi kemunculan text yang paling yakni text “keren” dan “indah” dengan nilai TF IDF 25,15  dan 24,47. Dadapatkan juga klasifikasi text ulasan positif sebanyak 455 dan ulasan negative sebanyak 66. Kemudian didapatkan akurasi tinggi yakni sebesar 87 % hal ini menunjukan bahwa klasifikasi text pada ulasan wisata gunung dempo kota Pagar Alam sangat baik dengan nilai akurasi 87 %.