Analisis Ulasan Akomodasi di Labuan Bajo berdasarkan Karakteristik Pengulas  
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Ulasan Akomodasi di Labuan Bajo berdasarkan Karakteristik Pengulas Studi Kasus : situs TripAdvisor Fahmi Reza Nugraha ( 221810280 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Alfatihah R.M.N.S.P. Munaf , SST , M.Si lama Ringkasan—Belum ini , untuk mengembangkan pariwisata baru di Indonesia , Pemerintah memperkenalkan program Destinasi Super Prioritas ( DSP ) . Labuan Bajo , salah satu dari DSP gencar dilakukan pengembangan oleh pemerintah. Salah satu cara untuk mengembangkan pariwisata di Labuan Bajo adalah dengan melakukan evaluasi. Akomodasi sebagai tempat penginapan memiliki peran penting dalam perkembangan pariwisata. Sehingga , akomodasi di Labuan Bajo juga perlu dievaluasi. Evaluasi akomodasi dapat dilakukan dengan memanfaatkan User Generated Content yang ada pada TripAdvisor. Penelitian ini mendapatkan insight baru mengenai pengaruh karakteristik pengulas akomodasi di Labuan Bajo terhadap penilaiannya. Metode yang digunakan adalah regresi logistik ordinal dan topic modelling dengan LDA. Hasil dari penelitian tipe perjalanan , dan pengalaman pengulas mempengaruhi penilaian pengulas terhadap akomodasi di Labuan Bajo. Juga ditemukan beberapa perbedaan topik pembicaraan dalam ulasan akomodasi di Labuan Bajo berdasarkan bahasa dan tipe perjalanan pengulas. Selain itu , matching data akomodasi di Labuan Bajo yang ada pada TripAdvisor dan direktori BPS dilakukan untuk melihat potensi pemanfaatan big data. ini menemukan bahwa variabel bahasa , Kata Kunci— LDA , regresi logistik ordinal , cosine similarity , karakteristik pengulas , akomodasi I. LATAR BELAKANG Indonesia merupakan salah satu negara kepulauan terbesar di dunia. Banyaknya pulau di Indonesia ini membuatnya memiliki banyak daya tarik wisata. Daya tarik wisata di Indonesia merupakan perpaduan antara kekayaan alam yang berlimpah dan keberagaman budaya yang menarik. Sektor pariwisata ini telah berkontribusi terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia melalui penyerapan tenaga kerja dan penerimaan devisa yang diterima negara. Tercatat , pada tahun 2019 , sektor pariwisata telah menyumbang 279,3 triliun rupiah terhadap penerimaan devisa negara [ 1 ] . Pada tahun yang sama , sektor ini telah menyerap tenaga kerja sebesar 13 juta tenaga kerja dan berkontribusi sebesar 10,28 % terhadap jumlah tenaga kerja nasional [ 2 ] . Di tengah krisis ekonomi pada 2008 , World Economic Forum melaporkan bahwa sektor pariwisata di Indonesia tidak mengalami keterpurukan dan bahkan dapat berkembang lebih baik [ 3 ] . Tercatat , kunjungan wisata mancanegara dan devisa yang diterima Indonesia mengalami penambahan dari tahun ke tahun sejak krisis dimulai [ 4 ] . Puncaknya , pada tahun 2014 , pertumbuhan industri pariwisata Indonesia menyentuh angka 9,39 % [ 5 ] . Angka ini melebihi pertumbuhan ekonomi Indonesia , yang pada tahun tersebut menyentuh angka 5,7 % . Hal ini mengindikasikan bahwa sektor pariwisata dapat menjadi andalan dalam memajukan perekonomian Indonesia. Kekuatan sektor pariwisata Indonesia ini harus diiringi dengan usaha promosi oleh pemerintah. Sebelum pandemi Covid-19 dimulai , pemerintah sempat menyewa jasa para influencer untuk mempromosikan pariwisatanya [ 6 ] . Promosi ini adalah salah satu hal positif yang telah dilakukan oleh pemerintah dalam memperkenalkan pariwisata. Di sisi lain , pemerintah Indonesia juga memperkenalkan program Destinasi Super Prioritas ( DSP ) sebagai bentuk implementasi dari program “10 Bali Baru”. Sesuai namanya , melalui program ini , pemerintah mengharapkan lahirnya objek-objek wisata baru yang mendunia seperti di Bali. Labuan Bajo , yang menjadi salah satu DSP , menawarkan Pulau Komodo sebagai salah satu kelebihan yang dimiliki [ 7 ] . [ 8 ] . Pengembangan demi pengembangan Pada tahun 2021 , Kemenparekraf mengatakan bahwa pengembangan Destinasi Super Prioritas ini menjadi fokus mereka terus dilakukan pada Labuan Bajo , sebagai salah satu DSP. Akomodasi sebagai tempat penginapan para wisatawan harus lebih baik. Dalam mengembangkan kualitas menjadi akomodasi di Labuan Bajo , menambah kuantitas akomodasi tidaklah cukup. Melainkan , para pengelola akomodasi maupun pemerintah harus dapat melihat bagaimana cara untuk mengembangkan akomodasi yang ada menjadi lebih baik. Pengembangan pada akomodasi dapat dilakukan dengan melakukan evaluasi , dimana evaluasi dapat diperoleh dari penilaian para pengunjung. Di era teknologi yang modern ini , penilaian para pengunjung akomodasi dapat dengan mudah ditemukan. Salah satunya adalah dengan pemanfaatan eWOM atau UGC. sistem eWOM atau electronic word-of-mouth adalah sebuah pernyataan yang baik maupun buruk yang dibuat oleh calon pelanggan maupun pelanggan mengenai suatu produk atau perusahaan dimana pernyataan ini dapat diakses dengan mudah dan tersebar di internet [ 9 ] . Sedangkan , UGC atau user generated-content adalah konten yang ditulis oleh pengguna suatu tersebut disebarluaskan pada sistem [ 10 ] . Pada kehidupan sehari-hari , eWOM dan UGC dapat dengan mudah ditemukan di internet. Contohnya , ketika ingin mengunjungi suatu destinasi wisata , calon wisatawan biasanya akan mencari penilaian wisatawan lain yang pernah mengunjungi destinasi wisata tersebut. Penilaian terhadap destinasi wisata tersebut dapat ditemukan di internet , mulai dari blog , twitter , hingga website penyedia rekomendasi perjalanan seperti TripAdvisor. layanan dimana konten atau 2 / 9 TripAdvisor adalah suatu platform penyedia rekomendasi rencana perjalanan. Platform ini menyediakan direktori destinasi wisata di seluruh dunia. Selain itu , TripAdvisor juga menyediakan tempat bagi wisatawan untuk berbagi pengalaman perjalanannya. Pengguna platform dapat memberikan ulasan terhadap suatu akomodasi , restoran ataupun tempat wisata yang pernah dikunjungi. Ulasan pada platform ini merupakan perpaduan antara eWOM ( penilaian terhadap layanan ) dan UGC ( konten penilaian yang dibuat pengguna ) . Tercatat pada 2020 , total ulasan yang telah dibuat oleh pengguna TripAdvisor menyentuh angka 884 juta [ 11 ] . Banyaknya ulasan ini perlu dikelola agar menjadi informasi yang bernilai. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa konten yang ditulis oleh user ( UGC ) mengenai sebuah produk / layanan ( eWOM ) jauh lebih kredibel dan berguna bagi pengguna lain daripada konten yang dibuat oleh perusahaan ( Company-Generated Content ) lainnya menyebutkan bahwa eWOM meningkatkan dampak dan keefektifan dalam mempromosikan suatu produk / layanan , karena eWOM tersebar dengan cepat ke banyak calon pelanggan lain [ 13 ] . Oleh karena itu , ulasan-ulasan yang dibuat oleh user pada platform TripAdvisor ini dapat sangat membantu , baik untuk user lain sebagai sumber informasi , maupun perusahaan sebagai bahan evaluasi dan promosi. [ 12 ] . Penelitian Di TripAdvisor , sekitar 77 % pengguna selalu membaca ulasan pengguna lain terlebih dahulu sebelum memilih akomodasi untuk menginap [ 14 ] . Selain berguna untuk pengguna lain , ulasan-ulasan akomodasi yang dibuat oleh juga dapat digunakan oleh pihak pengelola pengguna akomodasi sebagai bahan evaluasi. Pihak pengelola akomodasi dapat melihat bagaimana penilaian para pengunjung , hingga melihat topik apa yang paling diperhatikan oleh pengunjung saat menilai akomodasi. Penelitian-penelitian sebelumnya sudah banyak menemukan aspek-aspek positif dan negatif dari akomodasi di suatu daerah menggunakan topic modelling. Contohnya , di Yogyakarta , aspek yang menjadi nilai positif adalah pelayanan , sedangkan aspek yang menjadi nilai negatif adalah fasilitas ruangan [ 15 ] . Namun , penelitian-penelitian seperti ini masih fokus membahas dari segi kualitas akomodasi sementara penelitian yang membahas dari sisi karakteristik pengulas masih jarang dilakukan. Badan Pusat Statistik sebagai lembaga penyedia data berkualitas di Indonesia , tentunya juga melakukan survei- survei yang berkaitan dengan akomodasi. BPS setiap tahunnya merilis publikasi Statistik Hotel dan Akomodasi Lainnya. Publikasi ini mencakup keterangan usaha akomodasi seperti jumlah kamar , tempat tidur , pengeluaran dan pendapatan akomodasi hingga jumlah tenaga kerja di bidang akomodasi [ 16 ] . Publikasi ini cukup untuk memperoleh gambaran mengenai keberadaan jasa akomodasi penginapan dan jumlah tenaga kerja di bidang usaha akomodasi di suatu daerah. Tentunya , informasi yang diberikan pada publikasi BPS ini masih terbatas. Pemerintah maupun pihak pengelola akomodasi belum mendapatkan informasi mengenai kualitas akomodasi dan bagaimana cara agar akomodasinya dapat berkembang lebih jauh. Karenanya , agar kualitas akomodasi di Labuan Bajo dapat lebih bagus , perlu dilakukan analisis yang dapat Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik memberikan rekomendasi dalam mengembangkan kualitas akomodasi menjadi lebih baik. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan uraian yang telah dijelaskan , maka penelitian ini memiliki tujuan : 1. Melakukan matching data direktori akomodasi BPS dengan data direktori akomodasi yang dapat di-scrap dari situs TripAdvisor. 2. Mengetahui bagaimana pengaruh bahasa yang digunakan , tipe perjalanan dan pengalaman pengulas akomodasi di Labuan Bajo terhadap rating yang diberikan. 3. Mengetahui topik pembicaraan yang sering dibicarakan mengenai akomodasi di Labuan Bajo berdasarkan tipe perjalanan kelompok bahasa dan kelompok pengulas. 4. Mengetahui aspek-aspek akomodasi di Labuan Bajo yang menjadi topik pembicaraan pada ulasan positif dan negatif. III. PENELITIAN TERKAIT Metode penelitian yang akan dilakukan mempertimbangkan penelitian-penelitian berikut. Judul Implementasi Algoritma Cosine Similarity untuk Mendeteksi Kemiripan Topik Judul expectations Do Thai towards hospitality differ ? The views of English vs Chinese speaking travelers. How analyze to Likert and other rating scale data Penulis Sutikno , H [ 17 ] Sann , dan P.C. [ 18 ] R. , Lai , Spencer E. Harpe [ 19 ] Categorical analysis data Agresti. A [ 20 ] Does traveler satisfaction differ in various travel group compositions ? Effective Comparison of LDA with LSA for Topic Modelling LSA & LDA Topic Modeling Classification : Comparison on E-books study Xu , X. [ 21 ] Kalepalli , Y. et al. [ 22 ] Shaymaa H. Mohammed , Salam Al- augby [ 23 ] sama bahwa Keterangan cosine Peneliti menghitung similarity judul terhadap penelitian mahasiswa. Peneliti judul menemukan akan yang penelitian menghasilkan nilai similarity 1. Peneliti menggunakan ANOVA dan uji-t untuk melihat perbedaan pemberian rating berdasarkan bahasa yang digunakan pengulas. Peneliti tidak menghiraukan asumsi normalitas yang dilanggar. Peneliti menyarankan penggunaan analisis atau analisis kategorik untuk analisis data ordinal. Namun , hasil analisis menggunakan non-parametrik itu terbatas. Regresi logistik ordinal memiliki karakteristik berupa adanya urutan pada variabel tak bebasnya. Dengan LSA , peneliti menemukan aspek-aspek pada ulasan negatif dan positif di setiap kelompok tipe perjalanan pengulas , begitu juga perbedaannya Metode LDA memberikan akurasi lebih tinggi dari LSA dalam topic modelling. non-parametrik Peneliti menemukan bahwa hasil topic modelling metode LDA lebih baik daripada LSA. Tabel 1. Penelitian terkait IV. METODE PENELITIAN Pada penelitian ini , terdapat 3 analisis yang akan dilakukan. Pertama , analisis matching data antara direktori akomodasi 3 / 9 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik BPS dan situs TripAdvisor. Kedua , regresi logistik ordinal akan dilakukan untuk melihat pengaruh bahasa yang digunakan , tipe perjalanan dan pengalaman pengulas terhadap rating yang mereka berikan. Terakhir , topic modelling akan dilakukan untuk mengetahui topik pembicaraan yang sering dibicarakan oleh pengulas berdasarkan karakteristik mereka dan untuk mengetahui aspek-aspek akomodasi yang dibahas pada ulasan dengan sentimen positif ataupun negatif. Gambar 1 menampilkan tahapan penelitian yang akan dilakukan. f ) Create n-gram , yaitu penggabungan kata-kata yang berurutan dimana kata-kata ini memiliki arti dan banyak berulang pada dokumen. Pembuatan n-gram terbatas sampai bigram. Proses pre-processing data dalam analisis matching data akomodasi dilakukan hanya sampai tahap c dan hanya dilakukan pada variabel nama , sedangkan pre- processing data dalam topic modelling dilakukan sampai tahap f ) . 3. Matching data akomodasi tercatat pada akomodasi yang Pada tahap ini , akan dilakukan matching data antara direktori akomodasi yang dimiliki oleh BPS dan direktori situs TripAdvisor. Pencocokan akan dilakukan pada nama akomodasi dan menggunakan metode cosine similarity. Akomodasi dari kedua sumber akan dikatakan cocok apabila pasangan nama akomodasi memiliki nilai cosine similarity sebesar 1. Setelahnya , akan dilakukan pengecekan akhir secara manual mengingat adanya resiko terjadi typo pada penulisan nama akomodasi baik dari direktori BPS maupun dari situs TripAdvisor. Penjelasan lebih jelasnya mengenai tahapan penelitian Gambar 1. Tahapan Penelitian adalah sebagai berikut. 1. Data Collection Pada penelitian , dilakukan web scraping dengan package selenium yang ada pada python. Data yang dikumpulkan adalah data ulasan akomodasi di Labuan Bajo dan data akomodasi yang ada di kawasan Labuan Bajo. Keyword awal yang digunakan sebagai filter akomodasi di Labuan Bajo adalah “Labuan Bajo Hotels”. Data yang dikumpulkan adalah data yang tersedia per 7 Januari 2022. 2. Pre-Processing Data Tahap-tahap pre-processing data yang akan diterapkan pada penelitian ini adalah sebagai berikut. a ) Case Folding , yaitu penyetaraan huruf-huruf dalam kata menjadi huruf kecil. b ) Remove Punctuation , yaitu menghapus emoji , karakter aneh dan tanda baca. c ) Stopword Removal , yaitu menghapus kata yang tidak memiliki makna pada analisis. Pada analisis topic modelling , digunakan package ntlk. d ) Tokenize , yaitu pemisahan kalimat menjadi kata- kata. e ) Lemmatize , yaitu mengubah kata-kata menjadi bentuk kata dasar dan menemukan kata terkait dalam kamus. Proses ini juga nantinya hanya akan menyisakan kata adjective dan kata noun menggunakan POS. 4. Regresi Logistik Ordinal Analisis ini dilakukan untuk melihat pengaruh bahasa yang digunakan pengulas , tipe perjalanan dan pengalaman pengulas terhadap rating yang diberikan. Analisis dilakukan dengan software SPSS. Dalam melakukan analisis ini ada beberapa tahap yang dilakukan. a ) Pemilihan Sampel , yaitu memfilter data akomodasi yang akan dianalisis. Filter dilakukan untuk mengurangi faktor perbedaan kualitas akomodasi. Untuk itu , peneliti memilih akomodasi-akomodasi yang menerima penghargaan Traveler’s Choice 2021 ( termasuk dalam 10 % property terbaik pada situs TripAdvisor dan memiliki rating tertinggi. b ) Estimasi Parameter , yaitu mengestimasi nilai parameter variabel bebas dan tak bebas. c ) Pengujian asumsi parallel lines , yaitu melakukan uji terhadap asumsi kesamaan koefisien regresi ( slope ) . Adapun hipotesisnya adalah sebagai berikut. 𝐻0 : Model menghasilkan slope yang sama 𝐻1 : Model tidak menghasilkan slope yang sama d ) Uji kesesuaian model , yaitu dengan menggunakan statistik uji pearson dan deviance pada SPSS. Adapun hipotesisnya adalah sebagai berikut 𝐻0 : Model cocok dengan data 𝐻1 : Model tidak cocok dengan data e ) Uji Simultan , yaitu melihat apakah model dengan variabel bebas lebih baik daripada model tanpa variabel bebas atau melihat pengaruh variabel- variabel bebas secara simultan terhadap variable bebas. Hipotesisnya adalah sebagai berikut. 𝐻0 : Model dengan variabel bebas tidak lebih baik daripada model tanpa variabel bebas 𝐻1 : Model dengan variabel bebas lebih baik daripada model tanpa variabel bebas 4 / 9 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik V. KERANGKA PIKIR f ) Uji Parsial , yaitu melihat pengaruh variabel bebas terhadap variabel tak bebas. Adapun hipotesisnya adalah sebagai berikut. 𝐻0 : Variabel tak bebas ke-i tidak berpengaruh nyata terhadap variabel bebas 𝐻1 : Variabel tak bebas ke-i berpengaruh nyata terhadap variabel bebas g ) Pembentukan model , yaitu pembentukan model hasil estimasi dengan syarat semua asumsi terpenuhi. Jika variabel tak bebas memiliki j kategori , maka model yang terbentuk ada j-1 seperti berikut 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 [ 𝑃 ( 𝑌 ≤ 1|𝑥 ) ] = 𝛼1 + 𝛽1𝑋1 + ⋯ + 𝛽𝑘𝑋𝑘 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 [ 𝑃 ( 𝑌 ≤ 2|𝑥 ) ] = 𝛼1 + 𝛽1𝑋1 + ⋯ + 𝛽𝑘𝑋𝑘 … … … … … … . … … … … … … … … … … … … … ( 1 ) h ) Penghitungan odds 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 [ 𝑃 ( 𝑌 ≤ 𝑘 − 1|𝑥 ) ] = 𝛼1 + 𝛽1𝑋1 + ⋯ + 𝛽𝑘𝑋𝑘 ratio. Penghitungan ini dilakukan untuk memudahkan memahami model yang terbentuk. Misalnya , variabel tak bebas Y=0 digunakan sebagai referensi perbandingan. Maka odds ratio untuk Y=i dengan Y=0 pada variabel x=0 dengan x=1 adalah sebagai berikut 𝑃 ( 𝑌 ≥ 𝐽|𝑥 = 1 ) / 𝑃 ( 𝑌 < 𝐽|𝑥 = 1 ) 𝑃 ( 𝑌 ≥ 𝐽|𝑥 = 0 ) / 𝑃 ( 𝑌 < 𝐽|𝑥 = 0 ) 𝑂𝑅 = exp ( 𝛽𝑖 ) ( 2 ) 𝑂𝑅 = 5. Topic Modelling pre-processing. Pengelompokan Data ulasan mentah yang sudah dikelompokkan berdasarkan karakteristik pengulas akan dilakukan tahap ulasan berdasarkan bahasa berfungsi untuk menemukan topik pembicaraan pada masing-masing kelompok bahasa. Sedangkan , untuk kelompok tipe perjalanan , data ulasan dibagi menjadi 2 terlebih dahulu , yaitu ulasan positif dan negatif. Hal ini dilakukan agar aspek-aspek akomodasi yang menjadi alasan pengulas memberikan ulasan positif ataupun negatif dapat diketahui. Adapun topic modelling dilakukan pada setiap kelompok dengan tahap : a ) Pembuatan kamus , yaitu data ulasan yang sudah dikelompokkan dan bersih dibuatkan sebuah kamus dengan menggunakan package gensim. b ) Filter , yaitu kamus yang telah terbentuk dilakukan filter , dengan menyingkirkan kata-kata yang muncul kurang dari 5 kali dan muncul dalam lebih dari 50 % dokumen. c ) Pembuatan corpus , yaitu kata-kata baik unigram , bigram , maupun yang ada pada data dibuatkan bag of words ( bow ) . d ) Penentuan jumlah topik , yaitu menentukan jumlah topik yang memiliki coherence score tertinggi. e ) Pembuatan model , pembuatan model LDA dengan tahap topik yang didapatkan pada jumlah sebelumnya. Interpretasi , interpretasi yaitu memberikan terhadap kata-kata kunci yang muncul pada model LDA yang dibuat. f ) Gambar 2. Kerangka pikir penelitian Gambar 2 menampilkan kerangka pikir peneliti dalam melakukan penelitian. Diawali dengan adanya potensi pariwisata di Indonesia hingga adanya kebutuhan evaluasi dan pengembangan lebih jauh pada akomodasi di Labuan Bajo. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Matching data akomodasi 1. Pengumpulan data Pengumpulan pada situs TripAdvisor dilakukan dengan teknik scraping menggunakan package selenium pada python. Untuk menemukan akomodasi yang ada di Labuan Bajo , peneliti menggunakan kata kunci “Labuan Bajo Hotels” pada fitur pencarian di laman utama situs. Sementara , pengumpulan data dari BPS diperoleh dari Publikasi Statistik Hotel dan Akomodasi lainnya Provinsi Nusa Tenggara Timur 2020. Adapun , variabel yang dikumpulkan dari 2 sumber ini adalah nama akomodasi dan alamatnya. Hasilnya , ditemukan terdapat 132 akomodasi pada situs TripAdvisor dan 116 akomodasi pada publikasi BPS. 2. Pre-processing data Seperti yang dituliskan pada tahapan metode penelitian , tahap pre-processing pada data hanya dilakukan pada variabel nama dan terdiri dari 3 tahap , antara lain : Data mentah Case Folding Remove Punctuation Stopword removal ( 27 kata seperti hotel ) The Teuz B & B the teuz b & b the teuz bb the teuz Tabel 2. Hasil tiap tahapan pre-processing 3. Matching data Matching data dilakukan hanya pada variabel nama akomodasi yang pada tahap sebelumnya sudah dibersihkan. Data dari BPS dan situs TripAdvisor akan dipasangkan satu sama lain. Lalu dengan menggunakan cosine similarity , pasangan data akan dikatakan cocok apabila nilainya bernilai 1. Dengan menggunakan metode ini , ditemukan ada 81 akomodasi yang memiliki kecocokan. Gambar 3 5 / 9 menampilkan contoh data pasangan akomodasi yang cocok. Pengumpulan data Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 4. Gambar 3. Contoh pasangan data akomodasi yang cocok Pengecekan akhir typo Mengingat adanya resiko akan kesalahan akomodasi dari kedua sumber , peneliti memutuskan untuk melakukan pengecekan akhir secara manual. Hasilnya terdapat 9 akomodasi tambahan yang memiliki kecocokan. BPS Alamat Jalan Pantai Pede , Gorontalo TripAdvisor Nama Hotel La Belle Etoile Meruorah Komodo Labuan Bajo Alamat Jl. Pantai Pede , Labuan Bajo , Flores 86754 Indonesia Jl. Soekarno Hatta Kawasan Marina , Labuan Bajo , Flores 86711 Indonesia Nama La Belle Etoille Hotel Inaya Bay Resort Jalan Soekarno Hatta Lingkungan 2 , Kampung Ujung Tabel 5. Contoh data yang mirip hasil pengecekan manual Dari contoh hasil diatas , terdapat penemuan yang cukup menarik. Melalui situs TripAdvisor , ditemukan bahwa Meruorah Komodo Labuan Bajo adalah nama baru dari Inaya Bay Resort. Hal ini dapat dibuktikan dengan adanya perbedaan penyebutan nama akomodasi pada ulasan dari pengulas akomodasi. Para pengulas menyebut nama ‘Inaya Bay’ pada ulasan yang ditulis sebelum Nopember 2021 seperti pada gambar 4. Sementara , para pengulas yang mengunjungi akomodasi setelah periode November 2021 memanggil nama akomodasi sebagai ‘Meruorah Komodo Labuan Bajo’ seperti pada gambar 5. Pengumpulan data dilakukan dengan scraping menggunakan package selenium pada bahasa python. Terdapat 9 variabel yang dikumpulan. Detail mengenai variabel-variabel tersebut dijelaskan pada tabel 6. No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Keterangan Data Nama akomodasi yang diulas Username pengulas Rating terhadap akomodasi Tanggal pengulas menginap di akomodasi Tipe perjalanan pengulas ketika menginap Atribut Data Nama akomodasi Nama pengulas Rating Tanggal menginap Tipe perjalanan Ulasan ( bahasa asal ) Ulasan asli pengulas terhadap Ulasan ( Bahasa Inggris ) Jumlah ulasan Ulasan yang diterjemahkan ke Bahasa Inggris Jumlah ulasan yang dilakukan sebelum mengulas hotel X di Labuan Bajo Keterangan bahasa yang digunakan oleh pengulas dalam mengulas akomodasi Bahasa ulasan Tabel 6. Keterangan data yang dikumpulkan Variabel 1-7 dikumpulkan dalam 1 kali proses scraping. Sementara , variabel 8 diperoleh dengan mengunjungi laman profile masing-masing pengulas. Terakhir variabel 9 dikumpulkan dengan mendeteksi bahasa yang digunakan pada variabel ulasan ( bahasa asal ) . Pendeteksian bahasa digunakan dengan library textcat pada bahasa pemrograman R. Setelah pendeteksian bahasa ini selesai , peneliti menggabungkan variabel-variabel menjadi 1 dataset. Hasilnya terdapat sekitar 11.865 data ulasan yang terkumpul. Gambar 7 menampilkan jumlah ulasan yang ditulis tiap tahunnya. Terlihat , semenjak tahun 2020 , jumlah ulasan menurun drastis. Hal ini disebabkan adanya pandemi Covid-19 yang membatasi pergerakan manusia. Gambar 4. Ulasan sebelum Nopember 2021 2500 2000 1500 1000 500 0 Gambar 5. Ulasan setelah Nopember 2021 Sehingga , berdasarkan hasil yang ditemukan menggunakan kedua metode , terdapat 90 akomodasi atau sekitar 68,1 % akomodasi dari TripAdvisor yang memiliki kesamaan dengan direktori akomodasi BPS. Gambar 6. Diagram venn jumlah akomodasi B. Analisis Ulasan Analisis ulasan terbagi menjadi 2 analisis , yaitu regresi logistik ordinal untuk menganalisis data rating dan topic modelling untuk menganalisis data ulasan. 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 2021 Gambar 7. Jumlah ulasan akomodasi di Labuan Bajo pada situs TripAdvisor tiap tahun. Pre-processing data Variabel ulasan yang sudah terkumpul perlu dilakukan pre-processing terlebih dahulu. Tahapan dalam proses pre- processing data sudah dibahas pada metode penelitian. Adapun hasil dari proses tiap tahapan pre-processing dapat dilihat pada tabel 8. Ulasan mentah Case Folding - bad service - no clean towels - no room cleaning - no water - rude desk manager ( man ) - they see themselv es as a cheap hotel and if you comment their service t hey say that you can not expect more. Cheap minded is they call on themselves. - breakfast is poor. Sometim es you need to wait > 20 min on 1 banana pancake - bad service - no clean towels - no room cleaning - no water - rude desk manager ( man ) - they see themselv es as a cheap hotel and if you comment their service t 6 / 9 Remove punctuation Stopword removal Tokenize Lemmatize Create n- gram hey say that you can not expect more. cheap minded is they call on themselves. - breakfast is poor. sometime s you need to wait > 20 min on 1 banana pancake bad service no clean towels no room cleaning no wate r rude desk manager man they see themselves as chea p hotel and if you comment their service they say that you can not expect more cheap minded is they call on t hemselves breakfast is poor sometimes you need to w ait min on banana pancake bad service clean towels room cleaning water rude des k manager man see cheap hotel comment service say can not expect cheap minded call breakfast poor somet imes need wait min banana pancake ‘bad ' , 'service ' , 'clean ' , 'towels ' , 'room ' , 'cleaning ' , 'wat er ' , 'rude ' , 'desk ' , 'manager ' , 'man ' , 'see ' , 'cheap ' , 'hotel ' , 'comment ' , 'service ' , 'say ' , ' can not ' , 'expect ' , 'cheap ' , ' minded ' , 'call ' , 'breakfast ' , 'poor ' , 'sometimes ' , 'need ' , ' wait ' , 'min ' , 'banana ' , 'pancake ' bad ' , 'service ' , 'clean ' , 'towel ' , 'room ' , 'cleaning ' , 'water' , 'rude ' , 'desk ' , 'manager ' , 'man ' , 'cheap ' , 'hotel ' , 'comm ent ' , 'service ' , 'cheap ' , 'minded ' , 'call ' , 'breakfast ' , 'poor' , 'min ' , 'banana ' , 'pancake ' 'bad ' , 'service ' , 'clean ' , 'towel ' , 'room ' , 'cleaning ' , 'water' , 'rude ' , 'desk ' , 'manager ' , 'man ' , 'cheap ' , 'hotel ' , 'comm ent ' , 'service ' , 'cheap ' , 'minded ' , 'call ' , 'breakfast ' , 'poor' , 'min ' , 'banana_pancake ' Tabel 7. Proses pre-processing variabel ulasan 1. Regresi Logistik Ordinal Variabel yang digunakan sebagai variabel tak bebas adalah variabel rating. Sementara , variabel bebas terdiri dari 3 variabel , yaitu bahasa , tipe perjalanan dan pengalaman. Variabel bahasa terdiri dari 5 kategori , yaitu Inggris , Prancis , Belanda , Jerman , dan lainnya. Variabel tipe perjalanan terdiri dari 5 kategori , yaitu bersama teman , bersama pasangan , bersama keluarga , perjalanan bisnis , dan perjalanan sendiri. Terakhir , variabel pengalaman memiliki 2 kategori , yaitu pernah dan belum pernah mengulas sebuah akomodasi sebelum mengulas akomodasi X di Labuan Bajo ( hasil recode variabel jumlah ulasan pada tabel 6 ) . Pemilihan Sampel Dengan menggunakan kriteria yang dituliskan pada metodologi penelitian , dari 112 akomodasi yang memiliki ulasan , hanya 7 akomodasi yang terpilih dengan total ulasan sebanyak 2280 ulasan. Estimasi parameter Dengan menggunakan SPSS , dibentuk model regresi ordinal. Hasil dari model ini perlu diuji dulu asumsi- asumsinya sebelum dapat dibentuk dan diinterpretasi modelnya. Tabel 11 menampilkan hasil estimasi parameter pada model. Uji asumsi parallel lines 𝐻0 : Model menghasilkan slope yang sama. 𝐻1 : Model tidak menghasilkan slope yang sama. Chi-Square df Sig. .331 29.638 27 Tabel 8. Hasil uji asumsi parallel lines Berdasarkan hasil , didapatkan p-value sebesar 0,331 dan lebih besar dari 𝛼 = 0.05. Maka keputusan yang diambil adalah gagal tolak 𝐻0. Artinya dengan tingkat kepercayaan 95 % , terdapat cukup bukti untuk menyatakan bahwa model menghasilkan koefisien regresi atau slope yang sama. Uji kesesuaian model Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 𝐻0 : Model cocok dengan data 𝐻1 : Model tidak cocok dengan data Chi-Square df Sig. .177 Pearson 175.421 Deviance 169.993 .261 Tabel 9. Hasil uji kesesuaian model 159 159 Berdasarkan hasil , didapatkan p-value yang lebih besar dari 𝛼 = 0.05 pada kedua uji. Maka keputusan yang diambil adalah gagal tolak 𝐻0. Artinya dengan tingkat kepercayaan 95 % , terdapat cukup bukti untuk menyatakan bahwa model cocok dengan data. Uji simultan 𝐻0 : Model dengan variabel bebas tidak lebih baik daripada model tanpa variabel bebas 𝐻1 : Model dengan variabel bebas lebih baik daripada model tanpa variabel bebas Chi-Square df Sig. 162.797 9 .000 Tabel 10. Hasil uji simultan Berdasarkan hasil , didapatkan p-value yang lebih kecil dari 𝛼 = 0.05 pada. Maka keputusan yang diambil adalah tolak 𝐻0 . Artinya dengan tingkat kepercayaan 95 % , terdapat cukup bukti untuk menyatakan bahwa model dengan variabel bebas lebih baik daripada model tanpa variabel bebas. Uji Parsial Variabel Threshold Terrible Poor Average Very Good Location 1. Tipe perjalanan Estimate Std.Error Wald .266 341.481 .230 303.954 .212 199.750 61.568 .203 -4.908 -4.007 -2.997 -1.591 Bersama pasangan bisnis Perjalanan sendiri bersama keluarga Bersama teman 2. Bahasa Jerman Inggris Prancis Belanda Lainnya 3. Sudah Belum Pengalaman -.167 .358 .486 -.320 0a -.462 .466 -.622 -.231 0a .143 .404 .210 .157 . .261 .143 .225 .275 . 1.363 .785 5.380 4.142 . 3.137 10.603 7.622 .704 . -1.004 0a .127 . 62.727 . Sig .000 .000 .000 .000 .243 .376 .020 .042 . .077 .001 .006 .402 . .000 . Tabel 11. Hasil uji parsial Berdasarkan hasil diatas , ketiga variabel memiliki nilai signifikansi kecil dari 0,05. Artinya , ketiga variabel ini secara parsial berpengaruh terhadap pemberian rating terhadap 7 akomodasi. Namun , pada variabel bahasa , hanya bahasa Inggris dan Prancis yang signifikan sedangkan pada variabel tipe perjalanan , hanya tipe perjalanan sendiri dan bersama keluarga yang signifikan. Pembentukan model Karena terdapat 5 kategori pada variabel tak bebas , maka model yang akan terbentuk ada 4. Dengan menggunakan hasil estimasi dan rumus ( 1 ) , model yang akan terbentuk adalah sebagai berikut , dimana variabel yang dihitamkan adalah variabel yang memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel tak bebas. 7 / 9 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 [ 𝑃 ( 𝑌 ≤ 1|𝑥 ) ] = −4.908 + 0.167𝑋11 − 0.358𝑋12 − 𝟎. 𝟒𝟖𝟔𝑿𝟏𝟑 + 𝟎. 𝟑𝟐𝑿𝟏𝟒 + 0.462𝑋21 − 𝟎. 𝟒𝟔𝟔𝑿𝟐𝟐 + 𝟎. 𝟔𝟐𝟐𝑿𝟐𝟑 + 0.231𝑋24 + 1.004𝑋3 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 [ 𝑃 ( 𝑌 ≤ 2|𝑥 ) ] = −4.007 − 0.167𝑋11 + 0.358𝑋12 + 𝟎. 𝟒𝟖𝟔𝑿𝟏𝟑 − 𝟎. 𝟑𝟐𝑿𝟏𝟒 − 0.462𝑋21 + 𝟎. 𝟒𝟔𝟔𝑿𝟐𝟐 − 𝟎. 𝟔𝟐𝟐𝑿𝟐𝟑 − 0.231𝑋24 − 1.004𝑋3 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 [ 𝑃 ( 𝑌 ≤ 3|𝑥 ) ] = −2.997 + 0.167𝑋11 − 0.358𝑋12 − 𝟎. 𝟒𝟖𝟔𝑿𝟏𝟑 + 𝟎. 𝟑𝟐𝑿𝟏𝟒 + 0.462𝑋21 − 𝟎. 𝟒𝟔𝟔𝑿𝟐𝟐 + 𝟎. 𝟔𝟐𝟐𝑿𝟐𝟑 + 0.231𝑋24 + 1.004𝑋3 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 [ 𝑃 ( 𝑌 ≤ 4|𝑥 ) ] = −1.591 + 0.167𝑋11 − 0.358𝑋12 − 𝟎. 𝟒𝟖𝟔𝑿𝟏𝟑 + 𝟎. 𝟑𝟐𝑿𝟏𝟒 + 0.462𝑋21 − 𝟎. 𝟒𝟔𝟔𝑿𝟐𝟐 + 𝟎. 𝟔𝟐𝟐𝑿𝟐𝟑 + 0.231𝑋24 + 𝟏. 𝟎𝟎𝟒𝑿𝟑 Penghitungan odds ratio Penghitungan odds ratio hanya dilakukan terhadap variabel bebas yang signifikan terhadap variabel tak bebas. Dengan menggunakan rumus ( 2 ) , odds ratio diperoleh seperti tabel 12. Variabel Perjalanan sendiri Perjalanan bersama keluarga Bahasa Inggris Bahasa Prancis Pengalaman ( belum ) Odds Ratio 1,62 0,74 1,59 0,54 2,73 Tabel 12. Odds ratio variabel-variabel yang signifikan Dari tabel diatas , dengan odds ratio sebesar 1,62 pada variabel tipe perjalanan sendiri , dapat dikatakan bahwa pengulas yang menginap di akomodasi Labuan Bajo sendiri memiliki kecenderungan sebesar 1,62 kali lebih besar untuk memberikan rating yang lebih tinggi dibandingkan pengulas yang menginap di akomodasi Labuan Bajo bersama teman dengan asumsi variabel lain konstan. Sementara , Bahasa Inggris memiliki odds ratio sebesar 1,59 , artinya pengulas yang berbahasa inggris memiliki kecenderungan sebesar 1,59 kali lebih besar untuk memberikan rating yang lebih tinggi dibandingkan pengulas yang menggunakan bahasa lainnya dengan asumsi variabel lain konstan. Terakhir , pengulas yang sebelumnya belum pernah mengulas akomodasi pada situs TripAdvisor memiliki kecenderungan sebesar 2,73 kali lebih besar untuk memberikan rating yang lebih tinggi dibandingkan dengan pengulas yang sebelumnya pernah mengulas akomodasi akomodasi di situs TripAdvisor dengan asumsi variabel lain konstan. 2. Topic Modelling Topic Modelling dilakukan pada setiap kelompok pengulas. Pertama , topic modelling dilakukan pada setiap kelompok bahasa ( Inggris , Indonesia , Italia , Prancis , Spanyol , Belanda , Jerman , dan bahasa lainnya ) . Sedangkan , pada kelompok tipe perjalanan , data ulasan ini dibagi lagi menjadi 2 yaitu data ulasan positif dan ulasan negatif. Pembagian ulasan menjadi positif dan negatif dilihat dari rating yang diberikan. Data ulasan dengan rating bernilai 1 dan 2 menjadi ulasan negatif , sedangkan ulasan dengan rating 4 dan 5 menjadi ulasan positif. Data ulasan dengan rating 3 akan diabaikan , Kelompok Bahasa Dalam menentukan jumlah topik pada tiap kelompok bahasa , peneliti melihat coherence score tertinggi yang muncul dari 3 kali percobaan pemodelan. Peneliti menggunakan batas 1-10 topik pada percobaan pertama , 1- 20 topik pada percobaan kedua , dan 1-30 topik pada percobaan ketiga. Percobaan yang menghasilkan coherence Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik score tertinggi akan digunakan sebagai jumlah topik yang akan digunakan dalam model LDA. Model LDA yang terbentuk akan menghasilkan kata-kata kunci yang mewakili sebuah topik. Tabel 13 menunjukkan salah satu hasil LDA pada kelompok pengulas berbahasa Jerman 2 Pemandangan dari kamar No Topik pembahasan Aktivitas diving 1 Kata kunci diving , beach , resort , food , day , isla nd , great , trip , beautiful room , hotel , breakfast , good , view , s taff , clean , great , nice , friendly bed , villa , night , bathroom , room , b reakfast , bad , water , toilet , shower Tabel 13. Interpretasi kata-kata kunci pada kelompok berbahasa Jerman Sementara , table 14 menampilkan topik-topik pembicaraan pada tiap kelompok bahasa. Fasilitas di kamar hotel ( kamar mandi ) 3 Bahasa Inggris Prancis Jerman Belanda Italia Indonesia Spanyol Lainnya sebelumnya , masalah Topik Pembicaraan Kamar mandi , pemandangan , pelayanan , perjalanan ke Pulau Komodo , pengalaman positif di akomodasi , aktivitas diving , pelayanan tur komodo Ulasan akomodasi , di pemandangan , perjalanan ke pulau , fasilitas akomodasi yang kurang , aktivitas diving Aktivitas diving , pemandangan , fasilitas kamar mandi Pelayanan staff dan pemandangan , kamar mandi , sarapan biasa Struktur akomodasi , aktivitas diving , kamar mandi , perjalanan ke pulau Pelayanan staff , lokasi dan fasilitas akomodasi dan pemandangan Pemandangan , perjalanan ke pulau , pelayanan staff , kamar mandi Lokasi , kondisi kamar mandi , harga akomodasi , pemandangan , fasilitas akomodasi , aktivitas diving Tabel 14. Topik pembahasan tiap kelompok bahasa pengulas Berdasarkan tabel , dapat terlihat bahwa aspek-aspek seperti aktivitas rekreasi dan pemandangan dari akomodasi dan kondisi kamar mandi menjadi topik utama pembicaraan. Kelompok Tipe Perjalanan Sama seperti kelompok bahasa , pemilihan jumlah topik didasarkan atas coherence score tertinggi. Setelahnya , peneliti membuat model LDA , memperoleh kata-kata kunci dan menginterpretasikan kata-kata kunci tersebut. Tabel 15 memberikan contoh hasil interpretasi terhadap kata-kata kunci yang muncul pada kelompok perjalanan bersama teman dengan sentimen ulasan negatif. No 1 Topik Pelayanan restoran Kamar mandi Kata Kunci Staff , restaurant , beach , service , breakfast , food , management , pool , dirty , guest Place , breakfast , price , bad , night , bathro om , water , toilet , shower , bed , Layanan antar ( shuttle ) Hostel , airport , staff , taxi , day , hour , chec Aktivitas tur dengan perahu k , shuttle , bad , review Boat , day , time , tour , trip , island , friend , Komodo , hour , bad Tabel 15. Interpretasi kata kunci pada kelompok tipe perjalanan Bersama teman dengan sentimen negatif. Sentimen Sementara tabel 16 menampilkan topik-topik pembicaraan ulasan di tiap kelompok tipe perjalanan dan sentimen. Tipe perjalanan Perjalanan sendiri Bersama keluarga Tur dengan perahu , pelayanan restaurant , kondisi kamar Kamar mandi , kualitas tur dengan perahu , pelayanan restaurant Topik Pembicaraan Negatif Negatif 8 / 9 2 3 4 Bisnis Negatif Bersama teman Bersama pasangan Perjalanan sendiri Bersama keluarga Bisnis Negatif Negatif Positif Positif Positif Pelayanan staff , fasilitas akomodas , dan kamar mandi Pelayanan restaurant , kamar mandi , layanan antar , dan tur dengan perahu Tur dengan perahu , kamar mandi , pelayanan restaurant , Diving , pelayanan staff bagus , dan pemandangan bagus Makanan , aktivitas diving , pemandangan bagus dan pantai indah Lokasi , pelayanan staff , dan pemandangan bagus Pelayanan staff , keadaan fasilitas , aktivitas diving , dan pemandangan bagus diving , keadaan fasilitas , dan pemandangan yang bagus Positif Bersama teman Bersama pasangan Tabel 16. Topik pembicaraan kelompok tipe perjalanan dengan sentimen Positif Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 4 ] Organisasi Perburuhan Internasional , Global terhadap Lapangan Kerja Bidang Pariwisata : Studi Kasus bagi Indonesia , 2009 , pp. 12. Implikasi Krisis Ekonomi [ 5 ] Tempo.co. ( 2014 , 3 ) . Pariwisata Indonesia Lampaui Pertumbuhan Ekonomi. : https : / / travel.tempo.co / read / 559869 / pariwisataindonesialampauipertumbu han-ekonomi Available [ Online ] . . [ 6 ] Kompas.com. ( 2020 , 2 ) . Pemerintah Anggarkan Rp 72 Miliar untuk Bayar : Influencer demi Tingkatkan Pariwisata. https : / / nasional.kompas.com / read / 2020 / 02 / 25 / 20380521 / pemerintahangg arkan-rp-72-miliar-untuk-bayar-influencer-demi-tingkatkan. [ Online ] . Available [ 7 ] Kemenparekraf. ( 2021 , 2 ) . Infografik : 5 Destinasi Super Prioritas. https : / / www.kemenparekraf.go.id / rumah- Available [ Online ] . difabel / Infografik : -5-Destinasi-Super-Prioritas. : [ 8 ] Kemenparekraf. ( 2021 , 4 ) . Alasan Menparekraf Fokus Kembangkan 5 : Destinasi Available https : / / kemenparekraf.go.id / ragam-pariwisata / Alasan-Menparekraf- Fokus-Kembangkan-5-Destinasi-Super-Prioritas. [ Online ] . Prioritas. Super VII. PENUTUP Berdasarkan hasil yang telah didapatkan , terdapat beberapa kesimpulan yang dapat dituliskan , 1. Dari 132 akomodasi yang ada pada situs TripAdvisor , terdapat 90 data akomodasi yang sama dengan yang ada di Badan Pusat Statistik. Sisa 42 akomodasi ini tidak dapat diidentifikasi status keaktifan usahanya. Sehingga , pemanfaatan direktori menggunakan situs TripAdvisor masih belum bisa dimanfaatkan. 2. Variabel bahasa , tipe perjalanan , dan pengalaman pengulas mempengaruhi penilaian pengulas terhadap akomodasi di Labuan Bajo. 3. Aktivitas rekreasi seperti diving dan pemandangan di akomodasi menjadi nilai jual bagi akomodasi di Labuan Bajo , Sedangkan kondisi kamar mandi menjadi aspek negatif bagi akomodasi di Labuan Bajo. 4. Beberapa kelompok pengulas berdasarkan bahasa , memiliki topik pembicaraan yang unik , misalnya kelompok pengulas berbahasa Italia membahas mengenai struktur bangunan akomodasi. Sementara kelompok pengulas berbahasa Prancis pada salah satu topiknya membicarakan ulasan pengulas sebelumnya , seperti setuju atau tidak setuju terhadap pernyataan pengulas sebelumnya. Ini mengindikasikan bahwa kelompok pengulas berbahasa Prancis membaca ulasan terlebih dahulu sebelum memilih akomodasi. 5. Beberapa kelompok pengulas berdasarkan tipe perjalanan , memiliki topik pembicaraan yang juga unik , teman misalnya kelompok perjalanan bersama ( shuttle ) . mengeluhkan Sementara , tidak membahas aktivitas rekreasi , Ini mengindikasikan bahwa kelompok perjalanan bisnis fokus dengan pekerjaannya dan tidak memiliki tujuan untuk berlibur. layanan perjalanan fasilitas kelompok bisnis , antar DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Badan Pusat Statistik , Tourism Satellite Account 2016-2019 , 2021. [ 2 ] Kemenparekraf , Outlook Pariwisata Ekonomi dan Kreatif 2021 , 2021 , pp 22. [ 3 ] World Economic Forum , The Travel and Tourism Competitiveness Report 2011 , pp 39 , 2011. [ 9 ] Hennig-Thurau , T et al. “Electronic Word-of-Mouth Via Consumer- Opinion Platforms : What Motivates Consumers to Articulate Themselves on the Internet ? ” Journal of Interactive Marketing , vol 18 , pp 39 , 2004 , doi : 10.1002 / dir.10073. [ 10 ] Alist. User-Generated Content ( UGC ) . [ Online ] . Available : https : / / www.alistdaily.com / glossary / user-generated-content / . [ 11 ] Statista Research Department. ( 2021,3 ) . Total number of user reviews and opinions on Tripadvisor worldwide from 2014 to 2020 ( in millions ) . [ Online ] . Available : https : / / www.statista.com / statistics / 684862 / tripadvisor-number-of- reviews / . [ 12 ] Purnawirawan , N. , De Pelsmacker , P. , & Dens , N. “The impact of managerial responses to online reviews on consumers’ perceived trust and attitude”. In Advances in Advertising Research , vol. V , pp. 63-74. 2015. [ 13 ] Yen , C. L. A. , & Tang , C. H. H. “The effects of hotel attribute performance on electronic word-of-mouth ( eWOM ) behaviors”. International Journal of Hospitality Management , vol. 76 , pp. 9-18 , 2019. [ 14 ] Prabu , K. ( 2014,2 ) . Vast Majority of TripAdvisor Users Read at Least 6- : 12 Reviews Before Choosing a Hotel. [ Online ] . Available https : / / www.phocuswire.com / Vast-majority-of-TripAdvisor-users-read- at-least-6-12-reviews-before-choosing-hotel. [ 15 ] N.D. Wulandari , et al. “Customers’ Satisfaction and Preferences Using Sentiment Analysis on Traveloka : The Case of Yogyakarta Special Region Hotels”. in 2020 UMGESHIC International Seminar on Health , Social Science and Humanities , Atlantis Press , 2021 , pp. 407-416. [ 16 ] BPS , Statistik Hotel dan Akomodasi Lainnya di Indonesia 2020. Jakarta : Badan Pusat Statistik , 2021. [ 17 ] Sutikno , H. Implementasi Algoritma Cosine Similarity Untuk Mendeteksi Kemiripan Topik Judul. Jecsit. 1 ( 1 ) . pp 51-61 [ 18 ] Liu , Y. et al. Big data for big insights : Investigating language-specific drivers of hotel satisfaction with 412,784 user-generated reviews. Tourism Management , 59 , 554-563. [ 19 ] Spencer E. Harpe. How to analyze Likert and other rating scale data. Currents in Pharmacy Teaching and Learning , 7 ( 6 ) , 836-850. [ 20 ] Agresti , A. Categorical Data Analysis. New York : John Wiley & Sons , Inc [ 21 ] Xu , X.. Does traveler satisfaction differ in various travel group International Journal of Contemporary Hospitality compositions ? Management , vol. 30 , pp. 1663–1685 , 2018. [ 22 ] Kalepalli , Y. , Tasneem , S. , Phani Teja , P. D. , and Manne , S. Effective Comparison of LDA with LSA for Topic Modelling. 2020 4th International Conference on Intelligent Computing and Control Systems ( ICICCS ) . pp 1245-1250 , 2020. [ 23 ] Shaymaa H. Mohammed , Salam Al-augby. LSA & LDA Topic Modeling Classification : Comparison study on E-books. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , vol. 19 , no 1 , pp 1-11 , Jul 2020. 9 / 9
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O B-METODE I-METODE O B-METODE I-METODE O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Ulasan Akomodasi di Labuan Bajo berdasarkan Karakteristik Pengulas Studi Kasus : situs TripAdvisor Fahmi Reza Nugraha ( 221810280 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Alfatihah R.M.N.S.P. Munaf , SST , M.Si lama Ringkasan—Belum ini , untuk mengembangkan pariwisata baru di Indonesia , Pemerintah memperkenalkan program Destinasi Super Prioritas ( DSP ) . Labuan Bajo , salah satu dari DSP gencar dilakukan pengembangan oleh pemerintah. Salah satu cara untuk mengembangkan pariwisata di Labuan Bajo adalah dengan melakukan evaluasi. Akomodasi sebagai tempat penginapan memiliki peran penting dalam perkembangan pariwisata. Sehingga , akomodasi di Labuan Bajo juga perlu dievaluasi. Evaluasi akomodasi dapat dilakukan dengan memanfaatkan User Generated Content yang ada pada TripAdvisor. Penelitian ini mendapatkan insight baru mengenai pengaruh karakteristik pengulas akomodasi di Labuan Bajo terhadap penilaiannya. Metode yang digunakan adalah regresi logistik ordinal dan topic modelling dengan LDA. Hasil dari penelitian tipe perjalanan , dan pengalaman pengulas mempengaruhi penilaian pengulas terhadap akomodasi di Labuan Bajo. Juga ditemukan beberapa perbedaan topik pembicaraan dalam ulasan akomodasi di Labuan Bajo berdasarkan bahasa dan tipe perjalanan pengulas. Selain itu , matching data akomodasi di Labuan Bajo yang ada pada TripAdvisor dan direktori BPS dilakukan untuk melihat potensi pemanfaatan big data. ini menemukan bahwa variabel bahasa , Kata Kunci— LDA , regresi logistik ordinal , cosine similarity , karakteristik pengulas , akomodasi
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil yang telah didapatkan , terdapat beberapa kesimpulan yang dapat dituliskan , 1. Dari 132 akomodasi yang ada pada situs TripAdvisor , terdapat 90 data akomodasi yang sama dengan yang ada di Badan Pusat Statistik. Sisa 42 akomodasi ini tidak dapat diidentifikasi status keaktifan usahanya. Sehingga , pemanfaatan direktori menggunakan situs TripAdvisor masih belum bisa dimanfaatkan. 2. Variabel bahasa , tipe perjalanan , dan pengalaman pengulas mempengaruhi penilaian pengulas terhadap akomodasi di Labuan Bajo. 3. Aktivitas rekreasi seperti diving dan pemandangan di akomodasi menjadi nilai jual bagi akomodasi di Labuan Bajo , Sedangkan kondisi kamar mandi menjadi aspek negatif bagi akomodasi di Labuan Bajo. 4. Beberapa kelompok pengulas berdasarkan bahasa , memiliki topik pembicaraan yang unik , misalnya kelompok pengulas berbahasa Italia membahas mengenai struktur bangunan akomodasi. Sementara kelompok pengulas berbahasa Prancis pada salah satu topiknya membicarakan ulasan pengulas sebelumnya , seperti setuju atau tidak setuju terhadap pernyataan pengulas sebelumnya. Ini mengindikasikan bahwa kelompok pengulas berbahasa Prancis membaca ulasan terlebih dahulu sebelum memilih akomodasi. 5. Beberapa kelompok pengulas berdasarkan tipe perjalanan , memiliki topik pembicaraan yang juga unik , teman misalnya kelompok perjalanan bersama ( shuttle ) . mengeluhkan Sementara , tidak membahas aktivitas rekreasi , Ini mengindikasikan bahwa kelompok perjalanan bisnis fokus dengan pekerjaannya dan tidak memiliki tujuan untuk berlibur. layanan perjalanan fasilitas kelompok bisnis , antar
tempat penginapan memiliki peran penting dalam perkembangan pariwisata. Sehingga , akomodasi di Labuan Bajo juga perlu dievaluasi. Evaluasi akomodasi dapat dilakukan dengan memanfaatkan User Generated Content yang ada pada TripAdvisor. Penelitian ini mendapatkan insight baru mengenai pengaruh karakteristik pengulas akomodasi di Labuan Bajo terhadap penilaiannya. Metode yang digunakan adalah regresi logistik ordinal dan topic modelling dengan LDA. Hasil dari penelitian tipe perjalanan , dan pengalaman pengulas mempengaruhi penilaian pengulas terhadap akomodasi di Labuan Bajo. Juga ditemukan beberapa perbedaan topik pembicaraan dalam ulasan akomodasi di Labuan Bajo berdasarkan bahasa dan tipe perjalanan pengulas. Selain itu , matching data akomodasi di Labuan Bajo yang ada pada TripAdvisor dan direktori BPS dilakukan
O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O B-METODE I-METODE O B-METODE I-METODE O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O