ANALISIS POLA KUNJUNGAN WISATAWAN PADA 15 DESTINASI WISATA TERPOPULER DI BALI BERDASARKAN SENTIMEN DAN ASPEK DIMENSI KOGNITIF MENGGUNAKAN TEXT MINING DAN SOCIAL NETWORK ANALYSIS

HERLAMBANG SEPTIAJI BASUSENO

Informasi Dasar

22.04.1776
006.312
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Indonesia merupakan negara yang memiliki potensi besar pada sektor pariwisata. Peningkatan jumlah kunjungan setiap tahunnya mengharuskan pemerintah berfokus pada pengembangan kualitas destinasi wisata dibandingkan dengan penentuan target kuantitas. Ulasan wisatawan dapat digunakan sebagai informasi pengembangan destinasi wisata. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi destinasi wisata yang potensial dengan mengesktrak informasi pada ulasan wisatawan, sehingga informasi tersebut dapat digunakan untuk mengambil keputusan ide yang inovatif dalam menstimulasikan informasi strategis yang dapat direkomendasikan kepada pemerintah dan stakeholder sektor pariwisata dalam pengembangan destinasi wisata yang sesuai minat dan harapan dari wisatawan. Metode yang digunakan penelitian ini sentiment analysis menggunakan VADER untuk memberikan skor positif/negatif, multiclass classification membagi ulasan kedalam 6 dimensi kognitif, dan social network analysis untuk menunjukkan daerah potensial kunjungan wisatawan. Hasil analisis pada penelitian ini menunjukkan setiap destinasi dominan memiliki sentiment positif pada 6 dimensi kognitif yang menandakan bahwa wisatawan cenderung puas dengan layanan yang diberikan. Namun terdapat sentiment negatif pada dimensi kognitif yang perlu di evaluasi untuk dilakukan pengembangan destinasi yang lebih baik kedepannya. Berdasarkan hasil penelitian, maka peneliti memberikan saran bagi pemerintah dan pengelola destinasi untuk memperbaiki dan mengembangkan layanan yang kurang memberikan kepuasan pada wisatawan saat mengujungi destinasi wisata.

Subjek

Text mining
DATA MINING,

Katalog

ANALISIS POLA KUNJUNGAN WISATAWAN PADA 15 DESTINASI WISATA TERPOPULER DI BALI BERDASARKAN SENTIMEN DAN ASPEK DIMENSI KOGNITIF MENGGUNAKAN TEXT MINING DAN SOCIAL NETWORK ANALYSIS
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

HERLAMBANG SEPTIAJI BASUSENO
Perorangan
Andry Alamsyah
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Manajemen Bisnis Telekomunikasi & Informatika
Bandung
2022

Koleksi

Kompetensi

  • EBI3B4 - BIG DATA AND DATA ANALYTICS
  • EBI4Q4 - SKRIPSI

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini