Analisis Sentimen Publik Pada Twitter Terhadap Destinasi Wisata di Indonesia Pada Satu Tahun Pertama Terjadi Covid-19  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Sentimen Publik Pada Twitter Terhadap Destinasi Wisata di Indonesia Pada Satu Tahun Pertama Terjadi Covid-19 ( Studi Kasus Pada 6 Destinasi Wisata di Indonesia ) Ahmad Afif Adrinanta ( 221709505 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Yuliagnis Transver Wijaya Ringkasan— Pariwisata merupakan penunjang perekonomian Indonesia. Banyak sekali destinasi wisata di Indonesia yang sangat indah sehingga dapat mendatangkan berbagai wisatawan , baik dari nusantara maupun dari mancanegara. Namun , pada tahun 2020 sektor pariwisata melemah karena terjadi pandemi Covid-19. Maka perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui bagaimana dampak Covid-19 terhadap destinasi wisata di Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode analisis sentimen dan menggunakan polarity score dalam menilai dampaknya. Data untuk penelitian ini dikumpulkan dari twitter. Dari hasil pengumpulan data , tweet dengan sentimen netral masih mendominasi dari keseluruhan tweet dengan persentase 53 % , 37 % untuk tweet dengan sentimen positif , dan hanya 10 % tweet dengan sentimen negatif. Hasil dari penelitian ini adalah Covid- 19 memiliki dampak yang negatif pada 3 bulan pertama di Indonesia , namun seiring berjalannya waktu rata-rata polarity score bergerak ke arah yang positif sehingga dampak negatif dari Covid-19 semakin lama semakin berkurang. Kata Kunci— Analisis Sentimen , Covid-19 , Destinasi Wisata , Pariwisata I. LATAR BELAKANG Pariwisata di Indonesia merupakan sektor yang sangat menarik. Indonesia memiliki banyak keindahan alam sehingga sangat banyak destinasi wisata di Indonesia yang menarik untuk dikunjungi. Sektor pariwisata di Indonesia juga berperan penting terhadap perekonomian Indonesia. Setiap tahunnya , sangat banyak wisatawan mancanegara yang datang ke Indonesia. tahunnya Berdasarkan data dari BPS , setiap jumlah wisatawan mancanegara yang datang ke Indonesia selalu meningkat. Hal ini merupakan hal baik karena dengan datangnya wisatawan dari mancanegara dapat menunjang perekonomian Indonesia melalui devisa negara. Kemudian juga dengan datangnya turis dari mancanegara ini , bisnis hotel , penginapan , bisnis kuliner , dan bisnis yang berhubungan dengan pariwisata menjadi bergerak dan mendapatkan juga Kementrian pemasukan yang banyak. Kemudian Pariwisata sejak tahun 2011 melalui mentrinya saat itu , mencanangkan Wonderful Indonesia. Slogan ini bertujuan mengajak para wisatawan mancanegara untuk berkunjung ke Indonesia. Wisatawan nusantara juga memegang peranan penting terhadap pariwisata. Setiap tahunnya banyak sekali orang yang melakukan wisata di Indonesia. Berdasarkan data dari BPS , jumlah wisatawan nusantara ini memiliki trend yang meningkat setiap tahunnya dari tahun 2015 hingga tahun 2019. Meskipun terdapat penurunan jumlah wisatawan nusantara pada tahun 2019 , tetapi jumlah wisatawan nusantara ini terus meningkat secara trend setiap tahunnya. Namun pada saat yang bersamaan , di Indonesia tidak hanya kaya akan pariwisata , tetapi di Indonesia juga banyak sekali bencana yang terjadi. Banyak bencana yang terjadi di Indonesia ini dapat menyababkan para wisatawan , baik wisatawan nusantara maupun wisatawan mancanegara , yang ingin datang ke destinasi wisata di Indonesia itu menjadi ragu sehingga jumlah wisatawan nusantara dan wisatawan mancanegara itu menurun. Salah satu bencana yang terjadi di Indonesia saat ini , dan juga terjadi di dunia , yaitu adalah pandemi Covid-19. BNPB menetapkan bahwa pandemi Covid-19 ini merupakan bencana non-alam yang terjadi di Indoesia. Menurut UU No. 24 / 2007 tentang Penanggulangan Bencana , bencana non-alam merupakan bencana yang disebabkan oleh rangkaian peristiwa nonalam berupa gagal teknologi , gagal modernisasi , epidemi , dan wabah penyakit. Covid-19 pertama kali di konfirmasi di Indonesia adalah pada tanggal 2 Maret 2020 , yaitu terdapat 2 orang yang positif covid-19. Hingga saat ini , pandemi Covid- 19 masih ada dan masih berlangsung. Berdasarkan dari Gambar 1 , dapat dilihat bahwa kasus Covid-19 di Indonesia masih terus bertambah setiap harinya dari sejak awal Bulan Maret 2020 hingga akhir Bulan Januari 2021. Kasus terkonfirmasi positif dalam sehari dapat mencapai ribuan orang. Semakin hari setiap harinya semakin terpecahkan rekor jumlah positif dalam sehari. Virus Covid-19 menyebabkan masalah di seluruh dunia termasuk Indonesia. Indonesia sebagai negara yang terdampak Covid-19 mengalami permasalahan di berbagai sektor , salah satunya sektor pariwisata. Dampaknya terhadap sektor wisata adalah tempat wisata menjadi sepi dan minim pengunjung karena masih tingginya virus Covid-19. Oleh karena itu penelitian ini akan meneliti tentang dampak dari virus Covid- 19 pada destinasi wisata di Indonesia. Analisis pada penelitian ini akan menggunakan analisis sentimen dari big data dengan data twitter. Untuk saat ini , United Nation World Tourism Organization ( UNWTO ) bersama dengan pemerintah Indonesia , melalui Kementrian Pariwisata , sedang bekerja sama untuk kembali melakukan pemulihan pada sektor pariwisata. Pada bulan September 2020 lalu , UNWTO mengadakan pertemuan dengan Kementrian Pariwisata dalam membahas untuk kembali membuka Bali untuk wisatawan 1 / 9 mancanegara. Ini menunjukkan keinginan kuat dari pemerintah Indonesia untuk melakukan “Restart Tourism” yang dicanangkan oleh UNWTO. Dari Kementrian Pariwisata sendiri terdapat 5 Destinasi Wisata Super Prioritas yang akan difokuskan untuk kembali dibangun setelah pandemi Covid-19. Oleh karena itu penelitian ini akan meneliti tentang sudah sejauh mana pemulihan destinasi wisata di Indonesia selama terjadinya Covid-19 Analisis pada penelitian ini akan menggunakan analisis sentimen publik dari big data dengan data twitter. Big data menurut Lynch ( 2008 ) dalam Daas et al. [ 1 ] bahwa big data dapat didefinisikan sebagai volume , kecepatan , dan Gambar 1 Jumlah Kasus Terkonfirmasi Positif Covid-19 Maret 2020- Januari 2021 Sumber Data : Satgas Covid-19 Nasional variasi dari data yang sangat tinggi yang memerlukan proses yang lebih baik untuk mencari insight dan melakukan pengambilan keputusan. Big data dapat berbentuk dalam data yg terstruktur maupun tidak terstruktur Salah satu media sosial yg sangat terkenal dan bisa digunakan sebagai sumber big data adalah twitter. Twitter merupakan salah satu sosial media yang sangat banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia. Jumlah pengguna aktif harian twitter terus naik setiap harinya dan pengguna aktif harian di Indonesia pada Maret 2020 mencapai 166 juta pengguna aktif. Oleh karena pengguna yang sangat banyak , twitter saat ini bisa dijadikan sumber data dari Big Data pada masa sekarang. Sosial media twiter ini juga memberikan kemudahan bagi para peneliti untuk mengambil data twitter secara legal menggunakan Application programming interface ( API ) . Big data pada masa sekarang dapat digunakan sebagai indikator dalam penilaian banyak hal. Dengan menggunakan twitter kita dapat melakukan penelitian melalui twitter dengan mengambil opini publik yang ada di twitter. Opini dari publik yang sangat banyak pada twitter dapat kita lakukan beberapa analisis salah satunya adalah menggunakan analisis sentimen. Menurut ( Liu , 2012 ) [ 2 ] analisis sentimen , juga disebut opinion mining , adalah bidang studi yang menganalisis pendapat , sentimen , evaluasi , penilaian , sikap , dan emosi orang terhadap entitas seperti produk , layanan , Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik organisasi , individu , isu , peristiwa , topik , dan atributnya. Dengan menggunakan analisis sentimen ini , kita dapat meneliti banyak hal , salah satunya adalah pariwisata. Dengan menggunakan sentimen analisis pada pariwisata , kita dapat mengetahui bagaimana pendapat dari masyarakat terkait dengan pariwisata di Indonesia ini. Pada manajemen bencana , terdapat beberapa tahap yang dilakukan. Tahapan-tahapan tersebut yaitu preparation , response , mitigation , dan recovery. Tahapan recovery atau pemulihan dipilih pada penelitian ini karena dibanding ketiga tahapan yang lain , tahapan recovery ini adalah tahapan yang paling jarang dilakukan penelitian [ 3 ] . Kemudian analisis sentimen publik dipilih sebagai metode analisis karena metode ini paling mudah dilakukan dibanding metode yang lain. Metode yang lain seperti remote sensing , sensus , survei tangga , dan sebagainya , masih lapangan , survei rumah memiliki banyak kekurangan seperti biaya yang tinggi , butuh banyak petugas , dan memakan waktu [ 4 ] . Maka dari itu pada penelitian ini ingin mengetahui sudah sejauh mana pemulihan destinasi wisata di Indonesia selama terjadi pandemi Covid-19 melalui Analisis sentimen publik yang datanya bersumber dari twitter. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan latar belakang yang sudah diuraikan diatas , maka penelitian ini memiliki tujuan sebagai berikut : 1. Untuk mengetahui dan mendapatkan sentimen terhadap destinasi wisata di Indonesia pada 1 tahun pertama pandemi Covid-19 2. Untuk mengetahui bagaimana dampak pandemi Covid- 19 terhadap destinasi wisata di Indonesia selama 1 tahun pertama pandemi Covid-19 III. PENELITIAN TERKAIT for appraising Penelitian yang dilakukan oleh ( Yan et al. , 2020 ) [ 5 ] dengan judul “Mining public sentiments and perspectives from the post- geotagged social media data earthquake recovery of tourism destinations”. Penelitian ini melakukan penilaian pemulihan daerah wisata , yaitu Lombok dan bali , setelah mengalami bencana gempa bumi. Data yang digunakan adalah data dari twitter yang dikumpulkan dalam jangka waktu hampi satu tahun yaitu dari tanggal 6 Agustus 2018 hingga 31 Juli 2019. Kata kunci yang digunakan untuk mengumpulkan tweet dari twitter ini adalah “Lombok” dan “Bali”. Kata kunci ini digunakan untuk mengambil teks tweet maupun hashtag yang mengandung kedua kata tersebut. Data tweet yang dikumpulkan tersebut berjumlah 2.007.802 untuk tweet yang menyebutkan kata Lombok dan 7.643.592 tweet yang menyebutkan kata Bali. Jumlah tweet tersebut sudah dikurangi 49.397 tweet dan 193.762 tweet yang tweet tersebut berasal dari berita. Hasilnya adalah sentiment negative dari waktu ke waktu terhadap Lombok dan bali semakin berkurang yang berarti pemulihan daerah tersebut dilakukan dengan baik. Penelitian yang dilakukan oleh ( Baro & Palaoag , 2020 ) [ 6 ] dengan judul “Disaster Sentiment Analysis : Addressing the 2 / 9 Challenges of Decision-Makers in Visualizing Netizen Tweets”. Penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan data tweet dengan melakukan streaming dengan API Twitter. Kemudian tweet tersebut ditampung dalam database MySQL. Atribut- atribut yang di ekstrak dari tweet adalah isi tweet , nama di profil , waktu tweet , dan lokasi tweet. Data yang dikumpulkan adalah data dengan 4 bencana paling sering yang terjadi di Filipina yaitu Angin Topan , Banjir , Gempa Bumi , dan Tanah Longsor. Kemudian setelah didapatkan data tweet , dilakukan analysis. Analisis dilakukan dengan library NLP ( Natural Languange Processing ) . Analisis yang dihasilkan adalah sentiment dan subjektivitas dari tweet. Setelah dilakukan analisis sentiment dan subjektivitas dari tweet , dilakukan visualisasi dengan menggunakan dashboard. Visualisasi diberikan secara real-time dengan tweet yang sudah berjalan untuk diakses oleh para pengambil keputusan. Penelitian yang dilakukan oleh ( Shah et al. , 2018 ) [ 7 ] dengan judul “Twitter Analysis for Disaster Management”. Penelitian ini melakukan pengumpulan data dilakukan dengan package tweepy. Kemudian data yang diambil dari twitter dikonversikan menjadi format csv. Keyword yang digunakan untuk mencari tweet yang berhubungan dengan gempa bumi Nepal adalah “ # nepalearthquake” , “ # nepalquakerelief” , “ # nepal” , “ # kathmandu” , “helping Nepal” , “Nepal victim” , “nepal earthquake”. Kemudian dilakukan pre-processing data. Pre- processing data dilakukan dengan menghapus stopwords terlebih dahulu. Kemudian setelah menghapus stopwords dilakukan tokenisasi. Tokenisasi ini adalah mengumpulkan kata-kata yang mirip dalam satu kosa kata saja. Misalnya adalah kata “help” itu sumber kata nya sama saja dengan kata “helping” “helped” “helps” dan sebagainya. Setelah dilakukan tokenisasi , maka kata-kata tadi dilakukan visualisasi dengan menggunakan pie chart untuk melihat proporsi dari masing- masing kata yang sudah dilakukan tokenisasi tweet karena akan Penelitian yang dilakukan oleh ( Nair et al. , 2017 ) [ 8 ] dengan judul “Usage and analysis of Twitter during 2015 Chennai flood towards Disaster Management”. Pada penelitian ini data tweet dikumpulkan dengan dilakukan streaming dari tanggal 10 November 2015 – 25 Maret 2016. Tweet dikumpulkan dengan menggunakan kata kunci yaitu hashtag # chennaiflood. Hashtag # chennaiflood digunakan sebagai kata kunci dalam melakukak lebih mudah pengumpulan data mendapatkan tweet yang relate dengan keadaan bencana. Karena kegunaan hashtag adalah mengelompokkan tweet dengan topik yang serupa agar lebih mudah dicari. Tweet yang dikumpulkan memiliki 17 atribut. Setelah data dikumpulkan , dilakukan klasifikasi terhadap data tweet tersebut. Klasifikasi dilakukan menjadi 5 kategori berbeda. Kategori itu adalah Need For Help ( Meminta bantuan ) , Relief measures ( Tindakan Bantuan ) , Express gratitude ( Ungkapan Terima Kasih ) , Complaints ( keluhan ) , dan Other ( hal lain ) . Klasifikasi dilakukan dengan algoritma machine learning yaitu decision tree , random forest , dan naïve bayes Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik IV. METODE PENELITIAN Batasan Penelitian Gambar 2 Metode Penelitian Pada penelitian ini dilakukan sentimen analisis terhadap destinasi wisata di Indonesia selama terjadi Covid-19 menggunakan data Twitter. Scraping twitter dilakukan dan yang dikumpulkan adalah tweet yang menggunakan bahasa inggris dan bahasa Indonesia , karena yang ingin diteliti adalah sentiment publik dari wisatawan yang berkunjung ke beberapa destinasi wisata yang ada di Indonesia. Untuk destinasi wisata yang digunakan disini adalah 6 destinasi wisata. Destinasi wisata yang pertama adalah Bali. UNWTO bersama dengan pemerintah Indonesia sedang melakukan persiapan untuk Kembali membuka Bali untuk wisaatawan mancanegara. Kemudian kita juga tau bahwa Bali merupakan destinasi wisata yang sangat terkenal di dunia. Salah satu destinasi wisata di Bali yang sangat terkenal adalah Pantai Kuta. Maka dari itu Pantai Kuta dipilih sebagai destinasi wisata pada penelitian ini. Kemudian dari Kementrian Pariwisata kita sendiri , terdapat 5 destinasi wisata super prioritas. 5 destinasi wisata itu adalah Labuan Bajo ( Nusa Tenggara Timur ) , Danau Toba ( Sumatra Utara ) , Mandalika ( Nusa Tenggara Barat ) , Likupang ( Sulawesi Utara ) , dan yang terakhir adalah Candi Borobudur ( Jawa Tengah ) . Menurut Kementrian Pariwisata [ 9 ] , 5 destinasi wisata ini merupakan destinasi wisata super prioritas di Indonesia karena kedepannya destinasi wisata tersebut akan menarik belasan juta turis domestik maupun turis mancanegara ke Indonesia. Jadi pada penelitian kali ini akan menggunakan 6 detinasi wisata yaitu Pantai Kuta , Labuan Bajo , Mandalika , Danau Toba , Likupang , dan Candi Borobudur. Setelah dilakukan scraping dilakukan pre-processing pada data untuk menghilangkan noise dari data twitter. Setelah 3 / 9 dilakukan preprocessing dilakukan sentimen untuk tweet yang sudah dilakukan pre-processing kemudian dilakukan analisis. pada scraping dilakukan dilakukan cara scraping Metode Pengumpulan Data Penelitian menggunakan bahasa pemrograman Python 3.8 mulai dari pengambilan data hingga analisisnya. Pengumpulan situs data dengan dengan www.twitter.com. Proses menggunakan package pada python yaitu package Twint. Twint dapat melakukan ekstraksi data tanpa menggunakan API , sehingga tidak ada Batasan hari dan batasan jumlah tweet yang bisa diambil. Scraping akan dilakukan dengan menggunakan 5 keyword sesuai dengan nama destinasi wisata yang akan dilakukan penelitian yaitu “Labuan Bajo” , “Danau Toba” , “Mandalika” , “Likupang” , dan “Candi Borobudur”. Tweet yang akan dikumpulkan adalah tweet dengan rentang waktu antara 1 Maret 2020 sampai 28 Februari 2021. Rentang waktu ini dipilih dengan jangka waktu kurang lebih 1 tahun sehingga nantinya bisa dilihat perbandingan dalam satu tahun penuh. twitter Preprocessing Preprocessing Tweet di Indonesia cenderung lebih beragam dibanding negara lain. Banyaknya emoji , bahasa slang yang cenderung jauh dari bahasa baku , penggunaan singkatan , penggunaan bahasa daerah juga banyak terjadi. Namun , untuk bahasa daerah dalam penelitian ini diabaikan karena masih sedikitnya pengembangan yang ada. Oleh karena itu pada penelitian ini , seluruh tweet akan diterjemahkan ke dalam Bahasa Inggris agar lebih mudah dalam analisis nya. Data yang mengandung banyak noise akan memengaruhi kualitas hasil analisis , sehingga preprocessing harus dilakukan untuk memperbaiki kualitas data. Preprocessing yang dilakukan dalam penelitian antara lain : Cleaning adalah proses untuk membersihkan dokumen dari kata-kata yang tidak diperlukan untuk mengurangi noise pada proses klasifikasi. Seperti penghapusan url , username , dan hashtags. 1. 2. Case folding adalah proses penyeragaman bentuk huruf serta penghilangan tanda baca dan angka , sehingga hanya menerima huruf latin antara a sampai z. Dalam hal ini , semua kata dalam tweet dikonversi menjadi lowercase ( huruf kecil ) juga mengahapus karakter ASCII. 3. Penghapusan Stopword yaitu proses menghilangkan kata-kata yang tidak penting dalam proses klasifikasi dan penetuan alasan , seperti kata : yang , tetapi , atau , ke , di , dengan , dan sebagainya. 4. Penghapusan duplikat yakni menghapus tweet yang sama atau retweet ( RT ) Analisis Sentimen Untuk menghasilkan sentimen dari setiap tweet yang didapatkan , digunakan opensource library yaitu TextBlob. TextBlob sangat baik dalam melakukan sentimen dari tweet dengan menggunakan Natural Languange Processing ( NLP ) . Dengan menggunakan TextBlob ini nantinya akan dihasilkan polarity score. Polarity score digunakan untuk menghasilkan sentimen score. Sentimen score ini berkisar pada angka -1 sampai 1. Jika skor semakin mendekati -1 maka artinya semakin negative jika skor yang sentiment yang dihasilkan. Sebaliknya , Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dihasilkan semakin mendekati 1 , maka semakin positif sentiment yang dihasilkan. Kemudian untuk subjectivity score , digunakan untuk melihat seberap subjektif teks dari suatu tweet. Visualisasi Data Setelah didapatkan skor sentimen , akan dilakukan visualisasi data. Visualisasi ini akan dilakukan dengan 2 jenis visualisasi. Visualisasi yang pertamau yaitu akan dilakukan visualisasi tentang persentase jumlah tweet dengan sentimen positif , negatif , dan netral. Kemudian visualisasi yang kedua yaitu akan dilakukan visualisasi terhadap kata-kata yang sering muncul terkait dengan destinasi wisata yang dijadikan sebagai studi kasus Penilaian Dampak Covid-19 Pada penelitian ini , penilaian dampak pandemi Covid-19 terhadap destinasi wisata di Indonesia akan dilakukan dengan metode skoring. Skoring disini menggunakan rata-rata dari skor sentimen ( polarity score ) yang sudah didapatkan pada tahap penelitian sebelumnya. Skor sentimen merupakan skor untuk melihat bagaimana sentimen dari suatu tweet. Jika skor semakin mendekati -1 maka artinya semakin negatif sentimen yang dihasilkan. Sebaliknya , jika skor yang dihasilkan semakin mendekati 1 , maka semakin positif sentimen yang dihasilkan. Skor sentimen ini akan dilakukan rata-rata pada setiap bulannya , sehingga bisa dipantau perubahan polarity score dari setiap bulannya. Dari rata-rata skor sentimen setiap bulannya tersebut , selanjutnya dilakukan analisis untuk dilakukan penilaian dampak pandemi Covid-19. V. KERANGKA PIKIR Pariwisata merupakan sektor yang sangat penting di Indonesia. Pariwisata mendukung perekonomian Indonesia melalui devisa negara dan banyak hal lain. Namun pada tahun 2020 , sektor pariwisata menjadi melemah akibat dari Covid-19. Sektor pariwisata menjadi melemah disebabkan oleh orang- orang yang masih takut untuk bepergian karena takut tertular Covid-19. Oleh karena itu dilakukan penelitian ini untuk mengetahui seberapa jauh pemulihan destinasi wisata selama terjadinya pandemic Covid-19. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Pengumpulan Data Untuk hasil dan pembahasan pada penelitian ini , tahap pertama yang akan dilakukan adalah pengumpulan data. Flowchart pengumpulan data ini dapat dilihat seperti pada 4 / 9 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik beberapa atribut lain selain tweet itu sendiri yaitu atribut tanggal , user id , waktu tweet , dan atribut lainnya. Data yang sudah didapatkan ini masih merupakan raw data dan masih banyak hal yang dapat menggangu untuk dilakukan analisis. Oleh karena itu data ini nantinya akan dilakukan preprocessing terlebih dahulu sebelum dilakukan analisis. Sebagai gambaran awal , diberikan visualisasi data dari data yang sudah dikumpulkan. Dari gambar 4 , dapat kita lihat bahwa jumlah tweet dari setiap tempat destinasi wisata itu berfluktuasi setiap bulannya. Tweet paling banyak itu terdapat pada Bulan Oktober 2020 untuk destinasi wisata Labuan Bajo dengan 5.334 tweet. Sedangkan untuk tweet paling sedikit itu terdapat pada bulan Juni 2020 dengan hanya 32 tweet saja untuk destinasi wisata Likupang. 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 Gambar 3 Flowchart Scraping Tweet Menggunakan Twint scraping data Gambar 3. Pada gambar 3 , pengumpulan data ini akan dilakukan dengan melakukan scrapping dengan menggunakan package twint yang terdapat pada python. Twint akan melakukan tanpa menggunakan API. Twint bekerja melakukan scraping berdasarkan command yang kita buat pada saat melakukan coding. Untuk melakukan scraping dengan twint , kita perlu menentukan keyword yang akan kita gunakan untuk mencari tweet. tweet pada twitter 0 2 - r a M 0 2 - r p A 0 2 - y a M 0 2 - n u J 0 2 - l u J 0 2 - g u A 0 2 - p e S 0 2 - t c O 0 2 - v o N 0 2 - c e D 1 2 - n a J 1 2 - b e F Bulan Pantai Kuta Danau Toba Likupang Candi Borobudur Labuan Bajo Mandalika Keyword pada penelitian ini yang akan digunakan adalah nama destinasi wisata yang akan dijadikan penelitian yaitu keyword “Pantai Kuta” “Labuan Bajo” , “Danau Toba” , “Mandalika” , “Likupang” , dan “Candi Borobudur” dengan timeframe pengumpulan data yaitu tweet dari tanggal 1 maret 2020 hingga 28 Februari 2021. Setelah dimasukkan keyword dan timeframe yang tersebut , twint akan melakukan scraping dengan mencari semua tweet yang terdapat keyword seperti yang sudah kita masukkan. Untuk hasilnya adalah untuk destiansi wisata Pantai Kuta terdapat 8.705 tweet kemudian untuk destinasi wisata Labuan Bajo terdapat sejumlah 35.199 tweet , kemudian untuk destinasi wisata Danau Toba terdapat 21.791 tweet , kemudian untuk destinasi wisata Mandalika terdapat 13.110 tweet , kemudian untuk destinasi wisata Likupang terdapat sebanyak 1.173 tweet , dan terakhir untuk destinasi Candi Borobudur yaitu sebanyak 13.799 tweet. Oleh karena itu total tweet keseluruhan dari kelima destinasi wisata ini adalah sebanyak 93.777 tweet. Seluruh data ini setelah dilakukan scraping akan disimpan pada file dengan format csv sehingga akan memudahkan pengolahan nantinya. Pada file hasil scrapingan ini terdapat Gambar 4 Visualisasi Data Hasil Scraping Pre-Processing Pada Pre-processing , tahap pertama yang akan dilakukan adalah cleaning data. Cleaning ini akan menghapuskan hal-hal dari tweet yang akan mengganggu analisis nantinya contohnya seperti username , url , hashtag , angka , dan lambang-lambang yang tidak diperlukan seperti lambang stock market dan sebagainya Lalu pada tahap kedua akan melakukan case folding menjadi huruf kecil atau lower case. Tahap ini akan mengubah seluruh tweet menjadi huruf kecil dan tidak ada huruf kapital. Kemudian pada tahap ketiga akan dilakukan penerjemahan tweet ke dalam bahasa inggris. Proses pada penerjemahan tweet ini memakan waktu yang cukup lama dikarenakan menggunakan google API dari package yang digunakan sehingga jika kita melakukan translate banyak tweet dalam satu waktu akan terjadi too many request dan baru bisa dilanjutkan esok hari. 5 / 9 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Tabel II Contoh Tweet dengan Sentimen Negatif , Positif , dan Netral No Tweet Sebelum Pre- 1 2 3 Processing Cepatlah berlalu virus menyedihkan ðŸ™ ( cid:143 ) # Bali # pantaikuta # beachlife # beaches https : / / t.co / k9AL8VdhXe Rasanya kangen menikmati sunset di pantai Kuta. Semoga covid 19 cepat berlalu dan aku bebas ke pantai lagi Just posted a photo @ Candi Borobudur , Kec Borobudur Kab Magelang , Provinsi Jawa Tengah https : / / t.co / yR0PxvDbnm Nilai Polarity -1 0,45 0 Tweet Sesudah Pre-processing hurry pass pathetic virus ðŸ™ ( cid:143 ) bali beaches kuta beachlife beaches miss enjoying sunset kuta beach hopefully covid pass quickly free go beach posted photo borobudur temple borobudur district magelang district central java province Visualisasi Data Setelah didapatkan sentimen terhadap terhadap seluruh tweet , selanjutnya akan dilakukan visualisasi terhadap data tersebut. Berdasarkan gambar 5 , diberikan visualisasi tentang kata-kata yang paling sering muncul dari semua destinasi wisata. Dapat dilihat bahwa kata-kata yang sering muncul adalah kata-kata seperti “bajo” , “labuan” , “toba” , “Borobudur” , “mandalika” , “kuta” , dan sebagainya. Hal ini merupakan hal yang wajar karena pencarian tweet dilakukan dengan mengggunakan nama destinasi wisata nya. Sehingga kata-kata yang sering muncul merupakan nama-nama dari destinasi wisata tersebut. Kemudian selain nama-nama destinasi wisata , terdapat beberapa kata juga seperti “motogp” , “bali” , dan sebagainya. Ini berhubungan dengan masing-masing destinasi wisata. Contohnya kata “motogp” ini berhubungan dengan destinasi wisata Mandalika dimana saat ini pemerintah sedang melaksanakan pembangunan sirkuit balap MotoGP di destinasi wisata Mandalika. Sehingga kata “motogp” sering muncul dikarenakan masyarakat terhadap pembangunan ini. Kemudian untuk kata seperti “bali” ini merujuk pada letak geografis dari destinasi wisata. Untuk Bali sendiri merupakan provinsi dimana Pantai Kuta berada. Sehingga sangat wajar ketika kata “bali” termasuk ke dalam kata yang sering muncul. Namun pada visualisasi terdapat beberapa kelemahan dimana karakter spasi ( paling banyak muncul ke 3 ) terdeteksi sebagai kata. Oleh karena itu untuk karakter spasi yang muncul dan terdeteksi sebagai kata ini dapat diabaikan. antusias sangat Tahap keempat yaitu melakukan penghapusan stopwords. Untuk melakukan penghapusan stopwords ini kita harus terlebih dahulu melakukan tokenisasi terhadap kata-kata yang ada pada tweet. Jika kita melakukan penghapusan stopwords sebelum dilakukan tokenisasi maka hasilnya tidak optimal. Lalu juga kata-kata yang di tokenisasi ini bisa digunakan untuk mencari kata-kata yang paling sering muncul. Tahap kelima yaitu mengembalikan kata-kata yang sudah di tokenisasi menjadi kalimat. Ini dilakukan agar nantinya bisa dilakukan analisis sentiment dari kalimat yang stopwordsnya sudah dihapus. Lalu yang tahap keenam dilakukan penghapusan retweet. Retweet merupakan melakukaan tweet ulang dari tweet orang lain. Sehingga jika ada retweet maka akan terdapat tweet yang sama sebanyak lebih dari satu. Maka dari itu perlu dihapus agar tidak terjadi analisis 2 kali. terakhir pada Berikut diberikan contoh tweet sebelum dan sesudah pre- processing. Tabel I Tweet Sebelum dan Sesudah di Pre-Processing No Sebelum Pre-Processing 1 2 Pantai Kuta yang merupakan salah satu icon Pariwisata Bali , saat ini masih ditutup. Begitu juga destinasi lainnya di Bali. Hotel , Villa , Restaurant dan sektor lainnya juga masih stop beroperasi selama masaâ€¦ https : / / t.co / CJ1zyhuagu dagang kecil yg masih jualan , menunggu pelanggan yg gak pasti. Sedih. Kangen jalanan Kuta yg padat , rame turis jalan kaki di trotoar , bli bli yg jalan sambil bawa papan selancar , anak kecil penjual gelang di pantai , dan kegiatan lainnya. Lekas sembuh Bali , lekas kembali normal. Setelah Pre- Processing kuta beach one balis tourism icons currently still closed likewise destinations bali hotel villa restaurant sectors also still stop operating theâ€¦ small traders still selling waiting customers sure sad miss streets kuta crowded tourists walking sidewalk bli bli walks carrying surfboard small child selling bracelet beach activities get well soon bali return normal Setelah dilakukan pre-processing , jumlah tweet dari masing- masing destinasi wisata menjadi lebih sedikit karena terdapat penghapusan untuk tweet yang terjadi duplikat ( retweet ) . Dari awalnya terdapat total keseluruhan tweet yaitu sebanyak Maka total tweet setelah selesai dilakukan pre-processing menjadi sebanyak 74.897 atau telah berkurang sebanyak 18.880 tweet dari data awal yang sebelumnya berjumlah 93.777 Analisis Sentimen Setelah data dibersihkan dan dilakukan pre-processing , maka untuk memenuhi tujuan 1 dilakukan analisis sentimen terhadap tweet dari destinasi wisata. Nantinya akan didapat sentimen dari keseluruhan tweet yang berupa sentimen negatif , positif , atau netral. Berikut adalah beberapa contoh hasil dari analisis sentimen 6 / 9 Kemudian pada gambar 6 , diberikan visualisasi terhadap persentase dari tweet dengan sentimen positif , negatif , dan netral. Dapat dilihat bahwa sentimen netral masih mendominasi dengan persentase sebesar 53 % atau berjumlah sebanyak 39.779 tweet. Lebih dari setengah dari keseluruhan tweet memiliki sentimen netral. Untuk tweet dengan sentimen positif memiliki persentase sebesar 37 % atau sebanyak 27.325 tweet. Kemudian untuk sentimen negatif memiliki persentase tweet sebanyak 10 % saja atau hanya sebanyak 7793 tweet saja Gambar 5 Kata-Kata yang Sering Muncul pada 5 Destinasi Wisata Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik bulannya. Dapat kita lihat pada gambar bahwa pada Bulan Maret 2020 , kita masih melihat angka rata-rata nilai polarity masih tinggi jika dibandingkan dengan bulan-bulan lain. Ini dapat disebabkan karena meskipun pasien Covid-19 pertama di Indonesia itu dikonfirmasi pada awal Maret 2020 , namun pada saat itu tidak langsung diberlakukan PSBB ( Pembatasan Sosial Berskala Besar ) diseluruh Indonesia. PSBB baru diterapkan sejak tanggal 16 Maret 2020 yaitu pada pertengahan Bulan Maret. Oleh karena itu , destinasi wisata pada Bulan Maret hanya terdampak oleh pandemi Covid-19 selama setengah bulan saja. Lalu kita lihat pada Bulan April 2020 , rata-rata nilai polarity yang didapatkan itu langsung turun yang menandakan pada Bulan April semakin banyak tweet dengan sentimen negatif terhadap destinasi wisata. Hal ini dikarenakan orang masih melakukan PSBB dirumah masing-masing dan tidak bepergian ke destinasi wisata. Lalu selanjutnya dari Bulan April 2020 hingga ke Bulan Februari 2021 terdapat kenaikan terhadap rata-rata nilai polarity per bulannya. Ini menandakan sudah semakin berkurangnya tweet dengan sentimen negatif yang artinya orang-orang sudah mulai tidak ragu untuk datang ke destinasi wisata. yang artinya orang-orang sudah mulai tidak ragu untuk datang ke destinasi wisata. Hal ini menunjukkan bahwa memang pandemi Covid-19 memiliki dampak yang negatif terhadap destinasi wisata di Indonesia pada 3 bulan pertama terjadinya Covid-19 di Indonesia ini. Namun seiring berjalannya waktu , dampak negatif dari Covid-19 ini perlahan telah kembali membaik setelah berjalan selama 1 tahun. Meskipun hingga pada saat penelitian ini ditulis , virus Covid- 19 itu sendiri telah bermutasi menjadi varian yang lebih berbahaya seperti varian delta , gamma , dan sebagainya. Oleh karena itu , penelitian ini dilakukan dengan asumsi belum adanya varian dari virus Covid-19. 53 % 37 % 10 % Positif Negatif Netral 0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0 Gambar 6 Persentase Tweet dengan Sentimen Positif , Negatif , dan Netral Penilaian Dampak Covid-19 Untuk melakukan penilaian , akan dilakukan dengan melihat rata-rata dari nilai polarity yang didapatkan pada tahap analisis sentimen secara per bulan nya. Jika secara rata-rata nilai polarity dalam jangka waktu satu tahun semakin lama semakin kearah nilai positif , maka dampak negatif dari Covid-19 pada destinasi wisata di Indonesia semakin lama semakin berkurang. Namun jika nilai polarity secara rata-rata setiap bulannya semakin lama semakin mengarah ke nilai negatif , maka dampak negatif dari Covid-19 pada destinasi wisata di Indonesia semakin lama semakin parah. Pada gambar 7 diberikan visualisasi terhadap rata-rata nilai polarity setiap 0 2 - r a M 0 2 - r p A 0 2 - y a M 0 2 - n u J 0 2 - l u J 0 2 - g u A 0 2 - p e S 0 2 - t c O 0 2 - v o N 0 2 - c e D 1 2 - n a J 1 2 - b e F Gambar 7 Rata-Rata Nilai Polarity Per Bulan Kemudian data polarity score per bulan ini akan dibandingkan dengan pertumbuhan ekonomi Indonesia data pertumbuhan PDB ( Produk Domestik Bruto ) Indonesia secara y-on-y. Pada kedua data tersebut terdapat beberapa kemiripan yang terjadi. Dari data BPS , pada triwulan 2 tahun 2020 , yaitu merupakan 3 bulan pertama Covid-19 ada di Indonesia , angka pertumbuhan ekonomi di Indonesia mengalami kontraksi senilai -5,32 % . Kemudian semakin lama angka pertumbuhan ekonomi Indonesia semakin membaik hingga pada triwulan 1 tahun 2021 berada pada angka -0,74 % . Ini juga menandakan 7 / 9 bahwa memang virus Covid-19 juga memiliki dampak yang negatif pada 3 bulan pertamanya terhadap ekonomi Indonesia , sekaligus juga dampak negatif terhadap pariwisata. Namun seiring berjalannya waktu , dampak negatif itu semakin berkurang dan kembali membaik. 0.00 -1.00 -2.00 -3.00 -4.00 -5.00 -6.00 Triwulan 2 2020 Triwulan 3 2020 Triwulan 4 2020 Triwulan 1 2021 Series1 -5.32 -3.49 -2.19 -0.74 Gambar 8 Pertumbuhan PDB Indonesia y-on-y Kemudian jika dibandingkan juga dengan data kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia , terdapat beberapa kemiripan pada data pemulihan destinasi wisata ini. Dapat dilihat pada gambar 8 bahwa pada bulan Maret 2020 , kunjungan wisatawan mancanegara masih berada pada angka 486.155. Namun pada bulan April , langsung terjadi penurunan yang sangat drastis. Hal ini mirip dengan data pemulihan destinasi wisata. Namun perbedaannya adalah untuk kunjungan wisatawan mancanegara hingga bulan Februari 2021 belum terlihat terjadinya peningkatan yang cukup tinggi sehingga angkanya terlihat cukup stagnan. 500000 400000 300000 200000 100000 0 0 2 - r a M 0 2 - r p A 0 2 - y a M 0 2 - n u J 0 2 - l u J 0 2 - g u A 0 2 - p e S 0 2 - t c O 0 2 - v o N 0 2 - c e D 1 2 - n a J 1 2 - b e F Gambar 9 Data Kunjungan Wisatawan Mancanegara Maret 2020- Februari 2021 VII. PENUTUP Dari hasil dan pembahasan yang sudah diuraikan diatas , terdapat beberapa kesimpulan yang didapat yaitu : 1. Dari seluruh tweet , tweet dengan sentimen netral mendominasi dengan persentase 53 % kemudian tweet dengan sentiment positif sebanyak 37 % dan tweet dengan sentimen negatif hanya sebanyak 10 % . Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2. Hasil dari analisis terhadap dampak Covid-19 terhadap destinasi wisata di Indonesia menjelaskan bahwa Covid- 19 pada satu tahun pertama di Indonesia memiliki dampak negatif terhadap destinasi wisata di Indonesia. Pada awal Covid-19 , rata-rata polarity score bergerak cenderung kearah negatif. Namun seiring berjalannya waktu , rata-rata polarity score bergerak ke arah yang positif sehingga dampak negatif dari Covid-19 semakin lama semakin berkurang. Hal ini juga sejalan dengan data yang disajikan oleh BPS terkait dengan data pertumbuhan PDB di Indonesia secara y-on-y Kemudian berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan terdapat beberapa saran dari peneliti untuk penelitian selanjutnya yaitu : 1. Melakukan Pre-processing dengan lebih baik , agar karakter spasi ( “ “ ) tidak terbaca sebagai sebuah kata sehingga analisis menjadi lebih baik. 2. Menggunakan pendekatan untuk mencari nilai polarity untuk berbagai bahasa sehingga tidak perlu melakukan penerjemahan ke bahasa inggris terlebih dahulu. 3. Pada penelitian ini hanya menggunakan data twitter dengan rentang waktu 1 tahun. Untuk ke depannya , bisa digunakan timeframe yang lebih panjang agar hasilnya lebih maksimal. 4. Tidak hanya menggunakan teks yang didapat pada twitter , namun juga memasukkan gambar ke dalam analisis untuk juga dicari sentimen dari sebuah gambar yang ada di dalam sebuah tweet. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] DAFTAR PUSTAKA P. J. H. Daas , M. Puts , M. Tennekes , and A. Priem , “Big Data as a Data Source for Official Statistics : experiences at Statistics Netherlands , ” vol. 31 , no. 2 , pp. 249–262 , 2014. B. Liu , Sentiment Analysis and Opinion Mining. 2012. G. P. Smith and D. Wenger , “Sustainable Disaster Recovery : Operationalizing An Existing Agenda , ” no. May 2018 , 2007 , pp. 234–257. Y. Yan , M. Eckle , C. L. Kuo , B. Herfort , H. Fan , and A. Zipf , “Monitoring and assessing post-disaster tourism recovery using geotagged social media data , ” ISPRS Int. J. Geo-Information , vol. 6 , no. 5 , 2017 , doi : 10.3390 / ijgi6050144. Y. Yan , J. Chen , and Z. Wang , “Mining public sentiments and perspectives from geotagged social media data for appraising the post-earthquake recovery of tourism destinations , ” Appl. Geogr. , vol. 123 , no. August , p. 102306 , 2020 , doi : 10.1016 / j.apgeog.2020.102306. R. A. Baro and T. D. Palaoag , “Disaster Sentiment Analysis : Addressing the Challenges of Decision- Makers in Visualizing Netizen Tweets , ” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 803 , no. 1 , 2020 , doi : 8 / 9 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 10.1088 / 1757-899X / 803 / 1 / 012039. B. Shah , V. Agarwal , U. Dubey , and S. Correia , “Twitter Analysis for Disaster Management , ” Proc. - 2018 4th Int. Conf. Comput. Commun. Control Autom. ICCUBEA 2018 , pp. 1–4 , 2018 , doi : 10.1109 / ICCUBEA.2018.8697382. M. R. Nair , G. R. Ramya , and P. B. Sivakumar , “Usage and analysis of Twitter during 2015 Chennai flood towards disaster management , ” in Procedia Computer Science , 2017 , vol. 115 , doi : 10.1016 / j.procs.2017.09.089. “Siaran Pers : Menparekraf Pastikan Pembangunan Lima Destinasi Super Prioritas Dipercepat , ” 2020. https : / / kemenparekraf.go.id / berita / Siaran-Pers- % 3A- Menparekraf-Pastikan-Pembangunan-Lima-Destinasi- Super-Prioritas-Dipercepat. 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 B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O 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 O O O O 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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-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 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 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
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Sentimen Publik Pada Twitter Terhadap Destinasi Wisata di Indonesia Pada Satu Tahun Pertama Terjadi Covid-19 ( Studi Kasus Pada 6 Destinasi Wisata di Indonesia ) Ahmad Afif Adrinanta ( 221709505 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Yuliagnis Transver Wijaya Ringkasan— Pariwisata merupakan penunjang perekonomian Indonesia. Banyak sekali destinasi wisata di Indonesia yang sangat indah sehingga dapat mendatangkan berbagai wisatawan , baik dari nusantara maupun dari mancanegara. Namun , pada tahun 2020 sektor pariwisata melemah karena terjadi pandemi Covid-19. Maka perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui bagaimana dampak Covid-19 terhadap destinasi wisata di Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode analisis sentimen dan menggunakan polarity score dalam menilai dampaknya. Data untuk penelitian ini dikumpulkan dari twitter. Dari hasil pengumpulan data , tweet dengan sentimen netral masih mendominasi dari keseluruhan tweet dengan persentase 53 % , 37 % untuk tweet dengan sentimen positif , dan hanya 10 % tweet dengan sentimen negatif. Hasil dari penelitian ini adalah Covid- 19 memiliki dampak yang negatif pada 3 bulan pertama di Indonesia , namun seiring berjalannya waktu rata-rata polarity score bergerak ke arah yang positif sehingga dampak negatif dari Covid-19 semakin lama semakin berkurang. Kata Kunci— Analisis Sentimen , Covid-19 , Destinasi Wisata , Pariwisata
VII. PENUTUP Dari hasil dan pembahasan yang sudah diuraikan diatas , terdapat beberapa kesimpulan yang didapat yaitu : 1. Dari seluruh tweet , tweet dengan sentimen netral mendominasi dengan persentase 53 % kemudian tweet dengan sentiment positif sebanyak 37 % dan tweet dengan sentimen negatif hanya sebanyak 10 % . Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2. Hasil dari analisis terhadap dampak Covid-19 terhadap destinasi wisata di Indonesia menjelaskan bahwa Covid- 19 pada satu tahun pertama di Indonesia memiliki dampak negatif terhadap destinasi wisata di Indonesia. Pada awal Covid-19 , rata-rata polarity score bergerak cenderung kearah negatif. Namun seiring berjalannya waktu , rata-rata polarity score bergerak ke arah yang positif sehingga dampak negatif dari Covid-19 semakin lama semakin berkurang. Hal ini juga sejalan dengan data yang disajikan oleh BPS terkait dengan data pertumbuhan PDB di Indonesia secara y-on-y Kemudian berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan terdapat beberapa saran dari peneliti untuk penelitian selanjutnya yaitu : 1. Melakukan Pre-processing dengan lebih baik , agar karakter spasi ( “ “ ) tidak terbaca sebagai sebuah kata sehingga analisis menjadi lebih baik. 2. Menggunakan pendekatan untuk mencari nilai polarity untuk berbagai bahasa sehingga tidak perlu melakukan penerjemahan ke bahasa inggris terlebih dahulu. 3. Pada penelitian ini hanya menggunakan data twitter dengan rentang waktu 1 tahun. Untuk ke depannya , bisa digunakan timeframe yang lebih panjang agar hasilnya lebih maksimal. 4. Tidak hanya menggunakan teks yang didapat pada twitter , namun juga memasukkan gambar ke dalam analisis untuk juga dicari sentimen dari sebuah gambar yang ada di dalam sebuah tweet. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]
destinasi wisata di Indonesia yang sangat indah sehingga dapat mendatangkan berbagai wisatawan , baik dari nusantara maupun dari mancanegara. Namun , pada tahun 2020 sektor pariwisata melemah karena terjadi pandemi Covid-19. Maka perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui bagaimana dampak Covid-19 terhadap destinasi wisata di Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode analisis sentimen dan menggunakan polarity score dalam menilai dampaknya. Data untuk penelitian ini dikumpulkan dari twitter. Dari hasil pengumpulan data , tweet dengan sentimen netral masih mendominasi dari keseluruhan tweet dengan persentase 53 % , 37 % untuk tweet dengan sentimen positif , dan hanya 10 % tweet dengan sentimen negatif. Hasil dari penelitian ini adalah Covid- 19 memiliki dampak yang negatif pada 3 bulan pertama di Indonesia , namun seiring berjalannya waktu rata-rata polarity score bergerak ke arah yang positif sehingga dampak negatif dari Covid-19 semakin lama semakin berkurang. Kata Kunci— Analisis Sentimen , Covid-19 , Destinasi Wisata , Pariwisata VII. PENUTUP Dari hasil dan pembahasan yang sudah diuraikan diatas , terdapat beberapa kesimpulan yang didapat yaitu : 1. Dari seluruh tweet , tweet dengan sentimen netral mendominasi dengan persentase 53 % kemudian tweet dengan sentiment positif sebanyak 37 % dan tweet dengan sentimen negatif hanya sebanyak 10 % . Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2. Hasil dari analisis terhadap dampak Covid-19 terhadap destinasi wisata di Indonesia menjelaskan bahwa Covid- 19 pada satu tahun pertama di Indonesia memiliki dampak negatif terhadap destinasi wisata di Indonesia. Pada awal Covid-19 , rata-rata polarity score bergerak cenderung kearah negatif. Namun seiring berjalannya waktu , rata-rata polarity score bergerak ke arah yang positif sehingga dampak negatif dari Covid-19 semakin lama semakin berkurang. Hal ini juga sejalan dengan data yang disajikan oleh BPS terkait dengan data pertumbuhan PDB di Indonesia secara y-on-y Kemudian berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan terdapat beberapa saran dari peneliti untuk penelitian selanjutnya yaitu : 1.
O O O O O O O O O O O O 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-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O 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 O O O O 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 O O O O O O O O O O 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-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 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 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