Analisis Ulasan Objek Daya Tarik Wisata  di Jawa Timur pada Google Maps 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Ulasan Objek Daya Tarik Wisata di Jawa Timur pada Google Maps Disya Pratistaning Ratriatmaja ( 221709638 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si. , M.Sc. , Ph.D. Ringkasan— Pandemik COVID-19 berdampak pada sektor pariwisata , salah satunya pada keberlangsungan Objek Daya Tarik Wisata ( ODTW ) . Pemerintah Jawa Timur dengan jumlah ODTW terbanyak membuat Pergub No. 53 Tahun 2020 sebagai upaya pencegahan penyebaran COVID-19 dengan protokol kesehatan. Tetapi masih banyak pelanggaran yang terjadi , sehingga perlu adanya pengawasan khususnya di ODTW. Calon pengunjung juga memerlukan informasi penerapan protokol kesehatan , fasilitas yang tersedia , dan informasi lainnya terkait ODTW. Ulasan pada Google Maps sebagai Big Data menyimpan informasi ODTW berdasarkan pengalaman pengunjung. Analisis ulasan berhasil dilakukan dengan metode Multinomial Naïve Bayes ( MNB ) , Term Frequency-Inverse Document Frequency ( TF- IDF ) , dan pseudo-labelling , serta asosiasi kata. Hasil analisis menunjukkan bahwa protokol kesehatan telah diterapkan , fasilitas yang tersedia telah baik , dan tidak terjadi perubahan ulasan pada saat pandemik di ODTW. Nilai Stuart-Kendall Tau- c menunjukkan hubungan yang sangat lemah dengan arah positif antara rating dan sentimen ulasan. Penghitungan data cocok dengan metode Haversine , Jaro Winkler , dan Levenshtein menunjukkan bahwa data hasil web scraping dapat menjadi bahan pelengkap data BPS. Kata Kunci— pariwisisata , COVID-19 , ulasan , Google Maps I. LATAR BELAKANG Sektor pariwisata memiliki pengaruh besar bagi perekonomian di Indonesia. Devisa yang disumbangkan oleh sektor pariwisata pada tahun 2018 naik menjadi USD17,6 miliar dengan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara sebanyak 15,8 juta [ 1 ] . Setiap tahunnya kegiatan pariwisata di Indonesia mengalami peningkatan yang dapat dilihat dari bertambahnya jumlah wisatawan , baik wisatawan nusantara ( wisnus ) maupun wisatawan mancanegara ( wisman ) . Pada tahun 2018 penambahan wisnus dan wisman masing-masing sebesar 12 persen dan 5,4 persen dari tahun 2017 [ 2 ] . Namun pada akhir tahun 2019 terjadi pandemik COVID-19 di Wuhan , Republik Rakyat China dan dampaknya juga dialami sampai ke Indonesia. Gambar 1. Jumlah Wisman dan Kasus Positif COVID-19 per Bulan Tahun 2020 Di Indonesia kasus COVID-19 pertama kali ditemukan pada tanggal 2 Maret 2020 [ 3 ] . Sejak kasus pertama tersebut , kasus COVID-19 di Indonesia terus bertambah. Pandemik COVID- 19 telah berdampak pada sektor pariwisata , yang jelas terlihat dari jumlah kedatangan wisman. Perkembangan kunjungan wisman dan kasus COVID-19 berbanding terbalik ditunjukkan pada Gambar 1. Kasus positif COVID-19 semakin bertambah , sedangkan jumlah kunjungan wisman semakin menurun [ 4 ] . cara Pemerintah agar Indonesia mulai mencari perekonomian Indonesia dapat berjalan kembali beriringan dengan COVID-19. Masyarakat harus mulai beradaptasi dengan adanya virus ini dan tetap berkegiatan secara produktif. Untuk itu dibuatlah Keputusan Menteri Kesehatan ( KMK ) Republik Indonesia Nomor HK.01.07 / MENKES / 382 / 2020 tentang Protokol Kesehatan Bagi Masyarakat di Tempat dan Fasilitas Umum dan berlaku mulai tanggal 19 Juni 2020. Protokol kesehatan yang dimaksud yaitu aturan-aturan bagi masyarakat untuk menjalankan kegiatan sehari-hari , salah satunya kegiatan yang dilakukan di ODTW sebagai tempat umum. Fokus penelitian dilakukan untuk mengumpulkan data ODTW di Provinsi Jawa Timur. Hal ini dilakukan karena Provinsi Jawa Timur memiliki jumlah usaha ODTW terbanyak di Indonesia. Tahun 2018 jumlah ODTW di Provinsi Jawa Timur yaitu 529 perusahaan / usaha [ 5 ] . Pada tanggal 4 Sepetember 2020 ditetapkan Peraturan Gubernur ( Pergub ) Jawa Timur No. 53 Tahun 2020 tentang Penerapan Protokol Kesehatan dalam Pencegahan dan Pengendalian COVID-19. Tetapi pada tanggal 16-17 September 2020 masih terdapat 7.003 pelanggar protokol kesehatan [ 6 ] . Hal ini dapat menjadi peringatan bagi pemerintah setempat untuk secara berkala memantau jalannya protokol kesehatan sebagai bentuk kepatuhan terhadap pergub. Selain itu , calon pengunjung ODTW juga harus tahu penerapan protokol kesehatan di ODTW yang menjadi tujuan wisata. Tidak hanya informasi protokol kesehatan , tetapi juga informasi mengenai fasilitas yang tersedia di ODTW tersebut. Kondisi fasilitas yang tersedia dapat mempengaruhi tingkat minat pengunjung suatu tempat wisata [ 7 ] . Informasi-informasi tersebut dapat diperoleh dari pengalaman kunjungan wisata yang telah dilakukan oleh pengunjung sebelumnya. Peneliti mengumpulkan ulasan dari Google Maps dengan metode web scraping. Google Maps sebagai layanan pemetaan berbasis web , menyediakan fitur ulasan untuk para pengguna. Rekomendasi berdasarkan pengalaman pengguna tidak hanya sebagai pilihan informasi perjalanan , tapi sumber paling berpengaruh terhadap keputusan perjalanan [ 8 ] . Pengusaha juga dapat memanfaatkan ulasan online untuk melihat kekuatan dan kelemahan layanan sebagai bahan untuk manajemen hubungan pelanggan [ 9 ] . 1 / 8 Ulasan pada Google Maps ini termasuk dalam Big Data , karena dapat menyimpan data yang besar dan menyimpan nilai lebih yang dapat dianalisis. Ulasan terhadap suatu ODTW mengandung informasi mengenai protokol kesehatan , fasilitas yang tersedia , dan informasi lain terkait ODTW. Untuk menggali lebih jauh mengenai sentimen pengunjung , dapat dilakukan dengan melakukan analisis sentimen dengan metode Multinomial Naïve Bayes ( MNB ) sebagai classifier , Term Frequency-Inverse Document Frequency ( TF-IDF ) sebagai faktor pembobot , dan algoritma pseudo-labelling dalam melabeli data. Badan Pusat Statistik ( BPS ) sebagai lembaga statistik yang bertugas mengumpulkan data Indonesia juga mengumpulkan data terkait ODTW. Pengumpulan data dilakukan dalam kegiatan Survei Perusahaan / Usaha Objek Daya Tarik Wisata yang dilakukan setiap tahun. Data yang dikumpulkan meliputi data keterangan pokok , pengeluaran , dan pendapatan usaha ODTW. Salah satu publikasi hasil dari kegiatan survei ini , yaitu Direktori Perusahaan / Usaha Objek Daya Tarik Wisata. Seperti halnya BPS yang mengumpulkan informasi umum terkait ODTW , pada Google Maps juga mencantumkan beberapa informasi tersebut. Sehingga terdapat potensi bahwa data pada Google Maps dapat menjadi pelengkap data BPS. Evaluasi potensi pemanfaatan Big Data sebagai pelengkap data BPS ini akan dilakukan dengan pencocokan atau matching lokasi dan nama ODTW dari hasil pengumpulan data dengan data BPS , yaitu Direktori Perusahaan / Usaha Objek Daya Tarik Wisata 2020. II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan informasi-informasi mengenai keadaan ODTW sebelum dan saat pandemik COVID-19 , termasuk penerapan protokol kesehatan di Provinsi Jawa Timur. Informasi ini dikumpulkan dari analisis ulasan pengunjung melalui Google Maps. Analisis yang dilakukan bermanfaat sebagai bahan pertimbangan bagi pengunjung , pengelola / pengusaha , dan pemerintah pada sektor pariwisata. Selain itu , Big Data yang dikumpulkan memiliki potensi menjadi bahan pelengkap data resmi yang dikumpulkan oleh BPS. Maka , didapatkan tujuan penelitian yang lebih rinci sebagai berikut 1. Menganalisis penerapan protokol kesehatan pada ODTW di Provinsi Jawa Timur saat pandemik COVID-19 , 2. Menganalisis kondisi fasilitas yang tersedia pada ODTW di Provinsi Jawa Timur , 3. Menganalisis perubahan sentimen pengunjung terhadap ODTW di Provinsi Jawa Timur pada Google Maps sebelum dan saat pandemik COVID-19 , rating perubahan 4. Menganalisis diberikan pengunjung terhadap ODTW di Provinsi Jawa Timur pada Google Maps sebelum dan saat pandemik COVID-19 , 5. Menganalisis keeratan hubungan antara rating dan sentimen ulasan pengunjung pada ODTW di Provinsi Jawa Timur , yang 6. Menganalisis kecocokan data hasil web scraping dengan data pengumpulan yang dilakukan oleh BPS. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik ini bermanfaat Seperti yang telah disebutkan sebelumnya , penelitian ini bermanfaat bagi pengunjung untuk bahan pertimbangan dalam memilih ODTW yang akan dikunjungi. Bagi pengelola / pengusaha , penelitian sebagai bahan pertimbangan untuk memperbaiki dan mengembangkan usaha ODTW yang dimiliki. Dan pemerintah dapat memanfaatkan ini sebagai bahan pertimbangan untuk hasil penelitian mengawasi berjalannya kegiatan di ODTW , khususnya mengenai kepatuhan terhadap Pergub No. 53 Tahun 2020. Selain itu , data ODTW ini diharapkan dapat menjadi bahan pelengkap data sektor pariwisata di BPS. III. PENELITIAN TERKAIT yang metode mengaplikasikan Penelitian tentang analisis ulasan online telah banyak dilakukan seiring berkembangnya teknologi. Analisis sentimen metode sebagai pengklasifikasian teks menjadi label-label tertentu , dapat dilakukan dengan berbagai algoritma yang ada. Pada penelitian R. Wongso , F. A. Luwinda , B. C. Trisnajaya , dan O. R. Rudy kombinasi metode perbandingan [ 10 ] , melakukan pengklasifikasian teks. Dari penelitian yang telah dilakukan , diperoleh kesimpulan bahwa kombinasi metode TF-IDF dan MNB adalah metode yang terbaik. Kemudian D. H. Fudholi dan K. P. Juwairi [ 11 ] mengimplementasikan kombinasi metode TF-IDF dan MNB. Penelitian ini menerapkan algoritma pseudo-labelling untuk mempermudah pelabelannya. Hasilnya menunjukkan bahwa kombinasi metode dan algoritma yang dilakukan telah berhasil digunakan. S. R. Kurniasari [ 12 ] melakukan penelitian terkait analisis sentimen dan asosiasi kata. Setelah melakukan analisis sentimen , kemudian dilakukan penghitungan asosiasi kata. Asosiasi kata dilakukan untuk menemukan hubungan antar kata pada masing-masing klasifikasi ulasan positif dan ulasan negatif. Diperoleh hasil bahwa pengunjung hotel mayoritas memiliki persepsi yang baik terhadap hotel dilihat dari asosiasi kata yang berhubungan dengan layanan hotel. R. Vusvitasari , S. Nugroho , dan S. Akbar [ 14 ] melakukan kajian untuk menguji beberapa metode menghitung korelasi. Metode korelasi yang diuji yaitu korelasi untuk menghitung data dengan tipe data ordinal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa koefisien korelasi Spearman-rho ( ρ ) dan Kendall-tau ( τ ) baik digunakan untuk pasangan pengamatan yang tidak berdistribusi normal. Sedangkan koefisien korelasi Pearson ( r ) baik digunakan jika data pengamatan berdistribusi normal dan skala data serendah-rendahnya adalah interval atau rasio. Semakin besarnya data di internet , semakin banyak informasi yang tersimpan di dalamnya. Data yang diperoleh dari internet ini dapat menjadi pelengkap statistik resmi yang dikumpulkan oleh Badan Pusat Statistik ( BPS ) . Data Matching dilakukan untuk melihat kecocokan antara data dari internet yang dikumpulkan melalui web scraping dengan data BPS. Miftahuddin , Umaroh , dan Karim [ 13 ] melakukan penelitian mengenai pengukuran jarak dua titik untuk menghitung kesamaan data lokasi. Penghitungan jarak menggunakan titik longitude dan titik latitude lokasi tersebut. Perbandingan metode Haversine , Euclidean , dan Manhattan dalam 2 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik penghitungan jarak. Kesimpulan dari hasil perbandingan tiga metode tersebut , yaitu metode Haversine memiliki tingkat akurasi dan ketepatan aplikasi yang lebih baik daripada metode yang lain. Penelitian mengenai data matching antara data hasil web scraping dengan data BPS telah dilakukan oleh Annisa dan Pramana [ 15 ] . Pencocokan data dilakukan dengan metode Jaro Winkler dan Haversine. Dua lokasi dikatakan sama apabila memiliki nilai Jaro Winkler lebih dari sama dengan 0,85 dan nilai Haversine kurang dari sama dengan 2 km. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 68,22 % data yang match. Frequency ( TF-IDF ) sebelum mengklasifikasikan ulasan dengan metode Multinomial Naïve Bayes ( MNB ) . Berikut adalah rumus klasifikasi MNB dengan TF-IDF [ 16 ] 𝑃 ( 𝑐|𝑡𝑒𝑟𝑚 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑑 ) = 𝑃 ( 𝑐 ) 𝑥 𝑃 ( 𝑡1|𝑐 ) 𝑥 𝑃 ( 𝑡2|𝑐 ) 𝑥 … 𝑥 𝑃 ( 𝑡𝑛|𝑐 ) ( 1 ) Dengan 𝑃 ( 𝑐|𝑡𝑒𝑟𝑚 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑑 ) adalah peluang suatu dokumen termasuk kelas c , 𝑃 ( 𝑐 ) adalah peluang prior dari kelas c , 𝑡𝑛 adalah kata pada dokumen d ke-n , dan 𝑃 ( 𝑡𝑛|𝑐 ) adalah peluang kata ke-n dengan diketahui kelas c. Pelabelan data menggunakan algoritma pseudo-labelling. Peneliti membuat dua model klasifikasi sentimen , berikut penjelasan alur klasifikasi sentimen yang dilakukan , IV. METODE PENELITIAN 1. Studi Pustaka Studi pustaka merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara mengumpulkan informasi dari berbagai sumber maupun referensi ilmiah yang relevan dengan topik penelitian. Referensi ilmiah yang dapat dijadikan sumber tidak hanya dalam bentuk media cetak , telah namun dikumpulkan dijadikan landasan teori dan panduan dalam membuat rancangan sistem pengumpulan data maupun analisis data. juga media digital. Informasi yang 2. Tahap Pengumpulan Data Data ulasan ODTW dikumpulkan dari Google Maps menggunakan metode web scraping dengan package Selenium di Python. Web scraping dilakukan dalam dua tahap , yaitu pengumpulan data ODTW , kemudian data ulasan. Scraping ODTW dilakukan dengan pencarian kata kunci , yaitu wisata alam , wisata buatan , dan wisata budaya beserta penyebutan nama setiap kabupaten / kota di Provinsi Jawa Timur , contohnya “Wisata alam di Kabupaten Nganjuk”. Kata kunci tersebut dibuat berdasarkan definisi dari ODTW menurut Undang-undang Nomor 10 Tahun 2009. Di Provinsi Jawa Timur terdapat 38 kabupaten / kota , sehingga kata kunci yang dibuat sebanyak 114 kata kunci. Scraping ulasan dilakukan dengan mengakses kembali link objek wisata yang telah disimpan saat scraping objek wisata. 3. Tahap Pre-processing Ulasan Sebelum membuat analisis ulasan dilakukan tahap pre- processing teks ulasan pengunjung sebagai berikut , a. Cleaning : menghilangkan angka , tanda baca , spasi baris , spasi di awal dan di akhir kalimat , karakter non- ASCII , emoji dan mengubah semua huruf teks menjadi huruf kecil , b. Tokenizing : tahap pemecahan kata pada kalimat ulasan , pada umumnya dipisah dengan spasi , c. Menghilangkan stop word dan slang word : stop word adalah kata umum yang sering muncul , dan dianggap tidak memiliki makna yang berarti. Slang word adalah bahasa gaul , d. Stemming : mengubah kata menjadi kata dasar dengan menghilangkan imbuhan pada kata tersebut. 4. Klasifikasi Sentimen Ulasan Tahapan ini dilakukan untuk mengklasifikasikan teks ulasan ke kelas positif , netral , dan negatif. Dilakukan Frequency-Inverse Document pembobotan Term Gambar 2. Alur Program Klasifikasi Sentimen Klasifikasi sentimen yang dibuat sesuai dengan alur pada Gambar 2 , menghasilkan 2 model pengklasifikasian. Model 1 menguji data yang telah berlabel manual. Sedangkan Model 2 menguji data gabungan dari data berlabel dan data pseudo. 5. Evaluasi Model Evaluasi model dilakukan untuk mengukur seberapa akurat model memprediksi data testing pada model prediksi sentimen yang telah dibuat. Metode evaluasi model yang digunakan sebagai berikut , - Nilai Akurasi : jumlah prediksi yang benar dibagi dengan banyaknya data yang diprediksi , - Nilai Cohen Kappa : koefisien yang mengevaluasi kesepakatan diantara dua penilai , yaitu nilai prediksi dan nilai sesungguhnya. Penghitungan nilai Cohen Kappa dengan rumus [ 17 ] 𝜅 = ( 𝑝0 − 𝑝𝑒 ) / ( 1 − 𝑝𝑒 ) ( 2 ) Dengan 𝜅 adalah nilai Cohen Kappa , 𝑝0 adalah rasio kesepakatan yang diamati , dan 𝑝𝑒 adalah kesepakatan yang diharapkan ketika kedua penilai menetapkan label secara acak. Tabel I adalah klasifikasi interpretasi nilai akurasi Cohen Kappa [ 18 ] , TABEL I KLASIFIKASI NILAI COHEN KAPPA Nilai Cohen Kappa Kesepakatan < 0,0 0,01 – 0,20 0,21 – 0,40 0,41 – 0,60 0,61 – 0,80 0,81 – 0,99 Buruk Rendah Adil Cukup Baik Sempurna Evaluasi model dilakukan untuk validasi model dengan 10-fold Cross Validation. 10-Fold Cross Validation adalah metode evaluasi model dengan membagi data menjadi 10- fold untuk memvalidasi akurasi model. 3 / 8 6. Asosiasi Kata Asosiasi kata menunjukkan keeratan hubungan antara dua atau lebih variabel yang sifatnya kualitatif [ 19 ] . Dalam penelitian ini asosiasi kata digunakan untuk mencari kata yang berhubungan dengan kata yang menunjukkan penerapan protokol kesehatan dan fasilitas yang tersedia pada ODTW. Sehingga dapat diketahui topik apa yang sering muncul dan berkaitan dengan penerapan protokol kesehatan dan fasilitas yang tersedia pada ODTW. Rumus asosiasi kata yang digunakan sebagai berikut [ 12 ] 𝑁 ∑ 𝑋𝑖𝑌𝑖 − ( ∑ 𝑋𝑖 ) ( ∑ 𝑌𝑖 ) 2 − ( ∑ 𝑋𝑖 ) 2 } { 𝑁 ∑ 𝑌𝑖 2 − ( ∑ 𝑌𝑖 ) 2 } √ { 𝑁𝑋𝑖 ( 3 ) 𝑟 = Penghitungan asosiasi kata dilakukan pada Rstudio dengan bantuan fungsi R , yaitu findAssocs ( ) pada package “tm”. Pada penelitian ini menggunakan batas nilai korelasi minimal sebesar 0,26. Menurut Tabel II , nilai korelasi 0,26 menunjukkan adanya hubungan yang cukup antara dua variabel [ 20 ] . TABEL II KLASIFIKASI NILAI KORELASI Interpretasi Tidak ada korelasi Korelasi sangat lemah Korelasi cukup Korelasi kuat Korelasi sangat kuat Korelasi sempurna Nilai Korelasi 0 > 0-0,25 > 0,25-0,5 > 0,5-0,75 > 0,75-0,99 1 7. Korelasi Stuart-Kendall Tau-c ( 𝜏𝑐 ) Korelasi Stuart-Kendall Tau-c adalah metode menghitung korelasi dua variabel dengan tipe data ordinal. Korelasi ini digunakan ketika jumlah kategori pada variabel 1 tidak sama dengan jumlah kategori variabel 2 atau tabel silang tidak square ( jumlah baris tidak sama dengan jumlah kolom ) . Nilai korelasi tau-c berada pada nilai −1 ≤ 𝜏𝑐 ≤ 1. Nilai korelasi negatif menunjukkan sifat korelasi yang tidak searah , sedangkan nilai korelasi positif menunjukkan sifat korelasinya searah [ 20 ] . Penghitungan korelasi tau-c baik digunakan pada data yang tidak berdistribusi normal [ 14 ] . Berikut rumus menghitung nilai 𝜏𝑐 [ 21 ] , 𝜏𝑐 = 𝑚 ( 𝑃 − 𝑄 ) / 𝑛2 ( 𝑚 − 1 ) ( 4 ) Dengan P adalah jumlah konkordansi , Q adalah jumlah ketidaksesuaian , n adalah jumlah total pengamatan , dan m sama dengan min ( R , C ) . R adalah banyak baris , sedangkan C adalah banyak kolom. Penghitungan korelasi Stuart- Kendall Tau-c dilakukan pada aplikasi Rstudio dengan fungsi StuartTauC ( ) dari library DecsTools. 8. Data Matching Data matching atau pencocokan data dilakukan untuk melihat kecocokan ODTW hasil scraping dan direktori BPS. Metode pencocokan yang digunakan adalah string similarity dengan Jaro Winkler dan Levenshtein , serta jarak titik koordinat dengan Haversine. Sebelum melakukan data matching , perlu melakukan konversi data untuk memperoleh titik koordinat objek wisata. Latitude dan longitude dari data hasil scraping diperoleh dari link objek wisata pada Google Maps yang mengandung tersebut. Sedangkan pada data BPS , titik koordinat diperoleh dari titik koordinat objek wisata Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik konversi variabel alamat objek wisata menjadi titik koordinat. Konversi teks alamat menjadi titik koordinat disebut juga sebagai geocoding. Geocoding dilakukan dengan package geopy dari Python. Dari package ini digunakan titik koordinat dari suatu alamat di dunia. Sehingga titik koordinat ODTW dapat diperoleh dan digunakan untuk menghitung jarak lokasi. library ArcGIS untuk menemukan ) + + 1 3 𝑥 ( ( 5 ) 𝑑𝑗 = 𝑚 |𝑠1| 𝑚 |𝑠2| Pencocokan data dilakukan dengan atribut nama kabupaten , nama ODTW , dan titik koordinat. Dua tempat dikatakan sama apabila memiliki nilai Jaro Winkler nama kabupaten = 1 atau nilai Levenshtein nama kabupaten = 100 , nilai Jaro Winkler nama ODTW ≥ 0,85 atau nilai Levenshtein nama ≥ 85 , dan nilai Haversine ≤ 2 km [ 15 ] . Berikut adalah rumus penghitungan jarak Jaro Winkler [ 22 ] , 𝑚 − 𝑡 𝑚 Dengan 𝑑𝑗 adalah jarak jaro , m adalah jumlah karakter yang sama , |𝑠1| adalah panjang string 1 , |𝑠2| adalah panjang string 2 , dan 𝑡 adalah jumlah transposisi. Sehingga rumus penghitungan jarak Jaro Winkler seperti di bawah ini [ 22 ] , 𝑑𝑤 = 𝑑𝑗 + ( 𝑙𝑝 ( 1 − 𝑑𝑗 ) ) 𝑑𝑗 adalah jarak jaro , 𝑙 adalah panjang prefiks umum di awal string dengan nilai maksimal 4 karakter. ( Panjang karakter yang sama sebelum ditemukan ketidaksamaan maksimal 4 ) , dan 𝑝 adalah konstantan scaling factor. Menurut Winkler , nilai standar 𝑝 adalah 0,1. Jarak Jaro Winkler dihitung dengan bantuan fungsi jaro_winkler pada package jellyfish Python. ( 6 ) Berikut rumus Levenshtein yang digunakan untuk pencocokan string [ 23 ] , 𝑙𝑒𝑣𝑎 , 𝑏 ( 𝑖 , 𝑗 ) = max ( 𝑖 , 𝑗 ) 𝑗𝑖𝑘𝑎 min ( 𝑖 , 𝑗 ) = 0 𝑚𝑖𝑛 { 𝑙𝑒𝑣𝑎 , 𝑏 ( 𝑖 − 1 , 𝑗 ) + 1 𝑙𝑒𝑣𝑎 , 𝑏 ( 𝑖 , 𝑗 − 1 ) + 1 𝑙𝑒𝑣𝑎 , 𝑏 ( 𝑖 − 1 , 𝑗 − 1 ) + 1 ( 𝑎𝑖≠𝑏𝑗 ) { 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎. ( 7 ) Dengan 𝑙𝑒𝑣𝑎 , 𝑏 ( 𝑖 − 1 , 𝑗 ) + 1 adalah operasi penghapusan , 𝑙𝑒𝑣𝑎 , 𝑏 ( 𝑖 , 𝑗 − 1 ) + 1 adalah operasi penyisipan , 𝑙𝑒𝑣𝑎 , 𝑏 ( 𝑖 − 1 , 𝑗 − 1 ) adalah operasi penghapusan , dan 1 ( 𝑎𝑖≠𝑏𝑗 ) bernilai 1 jika elemen 𝑎𝑖 ≠ 𝑏𝑗 . Dan penghitungannya menggunakan library Fuzzy Wuzzy pada Python Sedangkan untuk menghitung jarak antara dua lokasi dengan menghitung jarak titik koordinatnya , digunakan rumus jarak Haversine sebagai berikut [ 13 ] 𝑎 = 𝑠𝑖𝑛2 ( ∅2 − ∅1 2 ) + cos ( ∅1 ) . cos ( ∅1 ) . 𝑠𝑖𝑛2 ( 𝜆2 − 𝜆1 2 ) ( 8 ) 𝑑 = 2𝑟. arcsin ( √𝑎 ) Dengan 𝑑 adalah jarak Haversine , ∅1 & ∅2 adalah titik latitude , dan 𝜆1 & 𝜆2 adalah titik longitude. Metode ini dihitung dengan bantuan package math Python. ( 9 ) Hasil pencocokan data yang telah memenuhi threshold di atas , dievaluasi dengan string evaluation berupa Character Error Rate ( CER ) . Penghitungan CER dengan rumus [ 24 ] ( 10 ) 𝐶𝐸𝑅 = ( 𝑆 + 𝐼 + 𝐷 ) / 𝑁 4 / 8 S adalah banyaknya karakter yang diganti / ditukar ( Substitution ) , I adalah banyaknya karakter yang disisipkan ( Insertion ) , D adalah banyaknya karakter yang dihapus ( Deletion ) , dan N adalah karakter pada string atau kata referensi. Penghitungannya dilakukan dengan bantuan package fastwer Python. Sehingga diperoleh nilai akurasi CER , yaitu 100-CER. V. KERANGKA PIKIR Penelitian ini berawal dari masih banyaknya pelanggaran protokol kesehatan yang terjadi di Provinsi Jawa Timur. Google Maps menyediakan fitur ulasan online yang dianggap sebagai Big Data dan dapat digali informasinya untuk analisis lebih lanjut. Penelitian ini menggunakan data primer yaitu data ODTW hasil web scraping dari Google Maps , dan data sekunder dari Direktori Perusahaan / Usaha ODTW 2020. Kerangka pikir penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 3. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Data ODTW yang berhasil dikumpulkan sebanyak 13.708 , dan kemudian dilakukan pre-processing sehingga jumlahnya menjadi 2.694. Sedangkan data direktori ODTW BPS menunjukkan , Jawa Timur memiliki 526 usaha ODTW. Data ulasan yang dikumpulkan sebanyak 645.875 ulasan , kemudian dilakukan pre-processing dan penyamaan periode waktu sehingga jumlahnya menjadi 238.274 data ulasan. Analisis sentimen dilakukan menggunakan data sebanyak 2.383 untuk Model 1 , data pseudo label sebanyak 47.179 , dan memprediksi data sebanyak 188.712 dengan Model 2. Berikut hasil evaluasi model yang telah dibuat , TABEL III HASIL EVALUASI MODEL KLASIFIKASI SENTIMEN Model Model 1 Model 2 Akurasi Cohen Kappa 76,37 % 92,29 % 39,14 % 59,12 % Tabel III menunjukkan nilai akurasi dan nilai Cohen Kappa dari dua model yang telah dibuat. Kedua model menunjukkan hasil yang adil untuk Model 1 dan cukup untuk Model 2 [ 18 ] . Setelah memprediksi data tidak berlabel dengan Model 2 , data digabungkan kembali menjadi satu. Diperoleh hasil akhir pengklasifikasian sentimen sebagai berikut , TABEL IV HASIL AKHIR KLASIFIKASI SENTIMEN Data Hasil Akhir Positif Netral Negatif Total Data 219.322 238.274 15.929 3.023 Gambar 4. Klasifikasi Ulasan Berdasarkan Kelas Sentimen Banyaknya ulasan berdasarkan kelas sentimen ditunjukkan pada Tabel IV. Dari Gambar 4 , 92,05 % data berlabel positif , 1,27 % data berlabel negatif , dan 6,69 % data berlabel netral. Kata kunci fasilitas umum yang tersedia meliputi fasilitas , parkir , kamar mandi , dan musala [ 7 ] . Sedangkan kata kunci protokol kesehatan di tempat umum , diambil dari Pergub Jawa Timur No. 53 tahun 2020 , meliputi masker , cuci tangan , handsanitizer , jaga jarak , cek suhu , prokes , pandemi , dan protokol. Untuk mencari asosiasi kata fasilitas yang tersedia , digunakan data ulasan berlabel positif dan negatif. Sedangkan untuk mencari informasi berkaitan dengan protokol kesehatan , digunakan data yang ditulis setelah adanya Pergub Jawa Timur No. 53 Tahun 2020 untuk melihat kepatuhan ODTW terhadap tersebut. Sebelum menghitung asosiasi kata , peraturan dilakukan penyaringan data kembali. Penyaringan data dilakukan untuk memilih data dengan atribut pre-processing yang memiliki kata-kata kunci di atas. Batas korelasi yang digunakan adalah sebesar 0,26. Korelasi 0,26 menunjukkan hubungan yang cukup kuat [ 20 ] . 5 / 8 Gambar 3. Kerangka Pikir Penelitian Sektor pariwisata yang memiliki pengaruh besar terhadap perekonomian Indonesia ikut terdampak COVID-19 , termasuk usaha ODTW. Ditetapkannya protokol kesehatan untuk pencegahan dan pengendalian COVID-19. Ulasan online pada Google Maps sebagai Big Data menyimpan informasi yang dibutuhkan Jawa Timur dengan jumlah ODTW terbanyak di Indonesia , masih banyak terjadi pelanggaran protokol kesehatan terhadap Pergub No 53 Tahun 2020. Perlu adanya pengawasan terhadap penerapan protokol kesehatan dan pengunjung butuh informasi terkait ODTW , seperti penerapan protokol kesehatab , fasilitas yang tersedia , dan informasi lain terkait ODTW. Metode yang digunakan : 1. Pengumpulan data dengan web scraping , 2. Data Preprocessing , 3. Analisis sentimen dengan pseudo labelling , TF-IDF dan Multinomial Naïve Bayes Classifier , 4. Asosiasi kata , 5. Analisis deskriptif rating pengunjung , 6. Korelasi Stuart-Kendall Tau-c 7. Kecocokan data dengan Jaro Winkler , Levenshtein dan jarak Haversine , Evaluasi model klasifikasi sentimen dengan nilai akurasi dan nilai Cohen’s Kappa Output penelitian : 1. Informasi terkait penerapan protokol kesehatan saat pandemik , 2. Informasi terkait fasilitas yang tersedia di ODTW , 3. Jumlah ODTW berdasarkan perubahan sentimen saat pandemik , 4. Jumlah ODTW berdasarkan perubahan rating saat pandemik , 5. Besar dan arah hubungan antara rating dan sentimen ulasan , 6. Jumlah ODTW yang cocok antara hasil web scraping dan data BPS , Data primer : Data ODTW dan ulasannya pada Google Maps Data sekunder : Direktori DTW BPS tahun 2020 Data pada Google Maps memiliki potensi menjadi pelengkap bagi data BPS Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Informasi yang terkait dengan penerapan protokol kesehatan menggunakan 1.249 ulasan yang telah disaring. Berikut hasil penghitungan asosiasi kata , rating yang diberikan pengunjung terhadap masing-masing ODTW. TABEL V ASOSIASI KATA PROTOKOL KESEHATAN Ulasan Pergub ( corlimit= 0,26 ) 0,61 pakai masker protokol kesehatan 0,32 terap 0,29 patuh cuci_tangan 0,36 sedia 0,34 sabun Tabel V menunjukkan kata masker yang sering muncul dengan kata pakai , kata cuci tangan dengan sedia dan sabun , serta kata protokol kesehatan dengan terap dan patuh. Penghitungan asosiasi kata di atas menunjukkan bahwa penerapan protokol kesehatan telah diterapkan di ODTW Provinsi Jawa Timur. Protokol kesehatan tersebut meliputi pemakaian masker , penyediaan tempat cuci tangan dengan sabun , dan penerapan protokol kesehatan yang telah dipatuhi. Untuk mencari informasi terkait fasilitas yang tersedia , data yang digunakan adalah data berlabel positif dan negatif saja , masing-masing sebanyak 13.494 dan 422 ulasan. Hasilnya sebagai berikut , TABEL VI ASOSIASI KATA FASILITAS YANG TERSEDIA PADA DATA BERLABEL POSITIF Ulasan Positif ( corlimit= 0,26 ) fasilitas parkir 0,26 parkir lengkap 0,3 masuk Dari ulasan positif pada Tabel VI menunjukkan bahwa kata fasilitas sering muncul bersama dengan kata lengkap , dengan nilai korelasi sebesar 0,3. Sedangkan kata parkir sering muncul bersama dengan kata masuk , dengan nilai korelasi sebesar 0,26. TABEL VII ASOSIASI KATA FASILITAS YANG TERSEDIA PADA DATA BERLABEL NEGATIF Ulasan Negatif ( corlimit= 0,26 ) kamar_mandi 0,33 kotor 0,33 renovasi kunci 0,27 Masih terdapat persepsi pengunjung mengenai fasilitas yang tersedia yang bersentimen negatif yang ditunjukkan oleh Tabel VII. Kata parkir sering muncul bersama dengan kata masuk , dengan nilai korelasi sebesar 0,32. Kata kamar mandi sering muncul Bersama dengan kata kotor , renovasi , dan kunci , dengan nilai korelasi masing-masing sebesar 0,33 , 0,33 , dan 0,27. Perlu dilakukan evaluasi dan perbaikan untuk fasilitas dengan sentimen negatif. masuk 0,32 Dari hasil penghitungan asosiasi kata fasilitas yang tersedia di atas menunjukkan usaha ODTW di Provinsi Jawa Timur memiliki fasilitas yang lengkap , seperti tempat parkir. Tetapi masih ada fasilitas yang harus mendapat perhatian khusus karena masih mendapat ulasan negatif , yaitu tempat parkir dan kamar mandi. Untuk melihat perubahan ulasan maupun rating sebelum dan saat pandemik , data dibagi menjadi dua. Yang termasuk dalam data sebelum pandemik adalah ulasan yang memiliki atribut publish date 1 tahun yang lalu , sedangkan yang termasuk dalam saat pandemik adalah ulasan yang memiliki atribut publish date kurang dari 1 tahun yang lalu. Hal ini dihitung sejak pengumpulan data selesai dilakukan. Kemudian dihitung jumlah ulasan berdasarkan waktu dan label sentimen , dan perubahan label sentimen maupun perubahan rata-rata nilai Gambar 5. Jumlah Sentimen Berdasarkan Waktu dan Kelas Sentimen Gambar 5 menunjukkan perubahan jumlah sentimen berdasarkan waktu dan kelas sentimennya. Pada ketiga kelas sentimen terjadi penurunan jumlah ulasan terhadap ODTW di Jawa Timur saat pandemik. Hal ini menunjukkan selama 1 tahun terakhir saat pandemik , jumlah pengunjung ODTW berkurang. Hal ini disebabkan adanya pembatasan kegiatan pada fasilitas / tempat umum untuk mencegah penyebaran COVID-19. Gambar 6. Persentase ODTW Berdasarkan Perubahan Label Sentimen Dihitung dari jumlah kelas sentimen terbanyak pada setiap ODTW , menunjukkan tidak terjadinya perubahan sentimen. Terdapat 76 % ODTW berlabel positif yang tetap mendapatkan label positif dari pengunjung saat pandemik , seperti pada Gambar 6. Selain itu , perubahan yang terjadi meliputi ODTW yang tidak ada ulasan atau kosong menjadi bersentimen positif saat pandemik dan ODTW yang bersentimen positif menjadi tidak ada ulasan saat pandemik , dan perubahan-perubahan lain yang jumlahnya sangat sedikit. Gambar 7. Persentase ODTW Berdasarkan Perubahan Nilai Rata-rata Rating 6 / 8 Dilihat dari nilai rata-rata rating setiap ODTW , terjadi perubahan naik pada 56,53 % ODTW saat pandemik ditunjukkan pada Gambar 7. Penilaian yang diberikan pengunjung saat pandemik menjadi lebih baik dibandingkan sebelum pandemik. Tetapi , ada juga yang mengalami penurunan nilai rata-rata rating , atau perubahan penilaian pengunjung yang menurun saat pandemik. Selain itu , terdapat ODTW dengan penilaian yang sama sebelum pandemik maupun saat pandemik. Untuk melihat hubungan antara rating dan label sentimen pengunjung , peneliti melakukan penghitungan korelasi Stuart- tabel Kendall Tau-c pada aplikasi Rstudio. Membuat kontingensi dilakukan sebelum menghitung korelasi. TABEL VIII TABEL KONTINGENSI Label Sentimen Positif Netral Negatif 312 411 1.089 701 510 4.594 4.034 19.869 51.098 139.727 385 277 1.315 3.222 10.730 Rating 1 2 3 4 5 Tabel VIII adalah tabel kontingensi nilai rating dengan label sentimen. Penghitungan korelasi Stuart-Kendall Tau-c di Rstudio menghasilkan nilai korelasi sebesar 0,016. Menurut Sarwono , nilai ini termasuk dalam kategori korelasi yang sangat lemah dengan arah yang positif atau searah [ 20 ] . Arah korelasi positif menunjukkan bahwa ketika pengunjung memberikan nilai rating yang baik , maka label sentimennya juga baik atau positif. Tetapi korelasi antara rating dan sentimen ulasan sangat lemah , hal ini menunjukkan bahwa keduanya kurang saling berhubungan. Ada faktor-faktor lain yang mungkin lebih memiliki kedekatan hubungan dengan rating dan sentimen. Konversi data untuk memperoleh titik latitude dan titik longitude dilakukan pada kedua data ODTW , hasil scraping maupun direktori BPS. Kemudian dilakukan data matching dengan hasil sebagai berikut , Gambar 8. Hasil Data Matching ODTW Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 8 menunjukkan hasil metode kombinasi yang digunakan. stringDari penghitungan akurasi string dapat diketahui bahwa metode matching string dengan Jaro Winkler lebih baik daripada metode Levenshtein. Akurasi string terbaik diperoleh dari kombinasi metode Jaro Winkler dan Haversine dengan akurasi string sebesar 74 % . Tetapi jumlah data cocok yang paling banyak diperoleh dari implementasi metode Jaro Winkler , yaitu sebanyak 195 data atau 37 % dari data direktori BPS dengan akurasi string sebesar 63 % . Akurasi ini termasuk nilai yang tinggi jika dibandingkan dengan nilai akurasi dari kombinasi metode yang lain. Dapat dikatakan bahwa data ODTW dari Google Maps ini memiliki potensi untuk menjadi bahan pelengkap data BPS , karena terdapat kecocokan antara keduanya. VII. PENUTUP Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , dapat disimpulkan bahwa , 1. Analisis sentimen dengan metode MNB + TF-IDF dan menerapkan algoritma pseudo-labelling telah berhasil dilakukan untuk melabeli ulasan ODTW di Google Maps , 2. Protokol kesehatan sesuai dengan Pergub No 53 Tahun 2020 telah diterapkan di ODTW Provinsi Jawa Timur , salah satunya dengan penggunaan masker dan penyediaan tempat cuci tangan dengan sabun , 3. Telah tersedia fasilitas yang lengkap di ODTW , seperti tempat parkir masuk. Tetapi masih perlu dilakukan perbaikan fasilitas kamar mandi di ODTW Jawa Timur , 4. Pandangan pengunjung terhadap ODTW Jawa Timur tidak mengalami perubahan saat pandemik , hal ini dapat dilihat dari perubahan sentimen. Sentimen pengunjung terhadap ODTW tetap positif saat pandemik , 5. Penilaian pengunjung terhadap ODTW Jawa Timur mengalami peningkatan , dapat dilihat dari banyaknya ODTW dengan rating yang semakin baik saat pandemik , 6. Penghitungan korelasi menunjukkan terjadi hubungan yang sangat lemah dengan arah positif antara rating dan sentimen pengunjung , Peneliti menyarankan 7. Data web scraping Google Maps dapat berpotensi menjadi data pelengkap bagi BPS ditunjukkan dengan nilai match sebesar 37 % . Dari uraian di atas menunjukkan bahwa sektor pariwisata , khususnya usaha ODTW menjadi usaha yang potensial saat pandemik dengan tetap menerapkan protokol kesehatan sesuai dengan peraturan yang ada dan menyediakan fasilitas yang baik maupun memperbaiki fasilitas yang ada. pengusaha agar memperhatikan kembali fasilitas yang tersedia pada usaha ODTW miliknya. Perlu dilakukan perbaikan atau renovasi terhadap fasilitas yang tersedia , khususnya kamar mandi. Selain itu , baik pengunjung maupun pengusaha harus tetap selalu menjaga penerapan protokol kesehatan di ODTW. Untuk penelitian selanjutnya dapat menggali lebih banyak informasi yang terkandung dalam ulasan pada Google Maps , tidak hanya tempat wisata. Hal ini mengingat potensi ulasan Google Maps yang menyimpan informasi berdasarkan pengalaman pengunjung. untuk 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 21 ] S. Institute , SAS / STAT 9.2 User 's Guide , Second Edition : : The FREQ Procedure ( Book Excerpt ) 2nd Edition , United States of America : SAS Publishing , 2009. [ 22 ] A. Kurniawati , S. Puspitodjati and S. Rahman , " Implementasi Algoritma Jaro-Winkler Distance untuk Membandingkan Kesamaan Dokumen Berbahasa Indonesia , " Universitas Gunadarma , Depok , 2010. [ 23 ] D. P. Putra , " Pemanfaatan Algoritma Pencocokan String dalam Pencarian Kata Tidak Baku pada KBBI , " Sekolah Teknik Elektro dan Informatika , Bandung , 2020. [ 24 ] J. Read , E. Mazzone and M. Horton , Recognition Errors and Recognizing Errors – Children Writing on the Tablet PC , Preston : University of Central Lancashire , 2005. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Kemenpar , Buku Saku Manajemen Krisis Kepariwisataan Kementerian Pariwisata Republik Indonesia , Jakarta : Kementerian Pariwisata Republik Indonesia , 2019. [ 2 ] Kemenparekraf , " Rencana Strategis Tahun 2020-2024 , " Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif , Jakarta , 2020. [ 3 ] Satuan Tugas Penanganan COVID-19 , " Perkembangan Kasus Per-hari Komite Penanganan COVID-19 dan Pemulihan Ekonomi Nasional , " Jakarta , 2020. [ 4 ] Badan Pusat Statistik ( BPS ) , " Berita Resmi Statistik , " BPS RI , 2020. [ Online ] . Available : https : / / www.bps.go.id / . [ Accessed 29 March 2020 ] . [ 5 ] Badan Pusat Statistik ( BPS ) , " Statistik Objek Daya Tarik Wisata 2018 , " BPS RI , Jakarta , 2020. [ 6 ] D. Kurniawan , " Polda Jatim Jaring 7.000 Pelanggar Protokol Kesehatan , Denda Rp 63 Juta , " Liputan6.com , Surabaya , 2020. [ 7 ] Suchaina , " Pengaruh Kualitas Fasilitas Sarana dan Prasarana Tergadap Peningkatan Jumlah Pengunjung Wisata Danau Ranu Grati , " Jurnal Psikologi , vol. 2 , no. 2 , pp. 89-109 , 2014. [ 8 ] B. Pan , J. C. Crotts and T. Maclaurin , " Travel Blogs and the Implications for Destination Marketing , " Journal of Travel Research , vol. 46 , no. 1 , pp. 35-45 , 2007. [ 9 ] Y. Cho , I. Im and R. Hitlz , " The Impact of E-SErvices Failures and Customer Complaints on Electronic Commerce Customer Relationship Management , " Journal of Consumer Satisfication , Dissatisfication & Complaining Behavior , vol. 16 , p. 106 , 2003. [ 10 ] R. Wongso , F. A. Luwinda , B. C. Trisnajaya and O. R. Rudy , " News Article Text Classification in Indonesian Language , " in 2nd International Conference on Computer Science and Computational Intelligence 2017 , Bali , 2017. [ 11 ] D. H. Fudholi and K. P. Juwairi , Pemanfaatan Teknik Semi-supervised Learning untuk Klasifikasi Dokumen Medis [ SKRIPSI ] , Yogyakarta : Universitas Islam Indonesia , 2019. [ 12 ] S. R. Kurniasari , Implementasi SVM dan Asosiasi untuk Sentment Analysis Data Ulasan The Phoenix Hotel Yogyakarta pada Situs TripAdvisor [ TUGAS AKHIR ] , Yogyakarta : Universitas Islam Indonesia , 2018. [ 13 ] Y. Miftahuddin , S. Umaroh and F. R. Karim , " Perbandingan Mrtode Perhitungan Jarak Euclidean , Haversine , dan Manhattan dalam Penentuan Posisi Karyawan ( Studi Kasus : Institut Teknologgi Nasional Bandung ) , " Jurnal Tekno Insentif , vol. 14 , no. 2 , pp. 69-77 , 2020. [ 14 ] R. Vusvitasari , S. Nugroho och S. Akbar , ”Kajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson , Spearman-rho , Kendall-Tau , Gamma , dan Somers , ” Gradien , vol. 4 , nr 2 , 2008. [ 15 ] C. F. Annisa and S. Pramana , " Kajian Pemanfaatan Data Google Maps dalam Official Statistics ( Studi Kasus : Usaha Sektor Penyedia Makan Minum di Pulau Jawa dan Bali ) , " Seminar Nasional Official Statistics 2020 , vol. 2020 , 2020. [ 16 ] A. Rahman , Wiranto and A. Doewes , " Online News Classification Using Multinomial Naive Bayes , " Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi , vol. 6 , no. 1 , 2017. [ 17 ] J. Cohen , " A coefficient of agreement for nominal scales , " Educational and Psychological Measurement , vol. 20 , no. 1 , pp. 37-46 , 1960. [ 18 ] Poesio , R. Artstein and Massimo , " Inter-Coder Agreement for Computational Linguistics , " Association for Computational Linguistics , vol. 34 , no. 4 , 2008. [ 19 ] N. M. Ulwan , Pattern Recognition pada Unstructured Data Teks Menggunakan Support Vector Machine dan Association [ TUGAS AKHIR ] , Yogyakarta : Universitas Gajah Mada , 2016. [ 20 ] J. Sarwono , " Korelasi , " 2011. [ Online ] . Available : https : / / www.jonathansarwono.info / korelasi / korelasi.htm. [ Accessed 29 March 2020 ] . 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 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
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Ulasan Objek Daya Tarik Wisata di Jawa Timur pada Google Maps Disya Pratistaning Ratriatmaja ( 221709638 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si. , M.Sc. , Ph.D. Ringkasan— Pandemik COVID-19 berdampak pada sektor pariwisata , salah satunya pada keberlangsungan Objek Daya Tarik Wisata ( ODTW ) . Pemerintah Jawa Timur dengan jumlah ODTW terbanyak membuat Pergub No. 53 Tahun 2020 sebagai upaya pencegahan penyebaran COVID-19 dengan protokol kesehatan. Tetapi masih banyak pelanggaran yang terjadi , sehingga perlu adanya pengawasan khususnya di ODTW. Calon pengunjung juga memerlukan informasi penerapan protokol kesehatan , fasilitas yang tersedia , dan informasi lainnya terkait ODTW. Ulasan pada Google Maps sebagai Big Data menyimpan informasi ODTW berdasarkan pengalaman pengunjung. Analisis ulasan berhasil dilakukan dengan metode Multinomial Naïve Bayes ( MNB ) , Term Frequency-Inverse Document Frequency ( TF- IDF ) , dan pseudo-labelling , serta asosiasi kata. Hasil analisis menunjukkan bahwa protokol kesehatan telah diterapkan , fasilitas yang tersedia telah baik , dan tidak terjadi perubahan ulasan pada saat pandemik di ODTW. Nilai Stuart-Kendall Tau- c menunjukkan hubungan yang sangat lemah dengan arah positif antara rating dan sentimen ulasan. Penghitungan data cocok dengan metode Haversine , Jaro Winkler , dan Levenshtein menunjukkan bahwa data hasil web scraping dapat menjadi bahan pelengkap data BPS. Kata Kunci— pariwisisata , COVID-19 , ulasan , Google Maps
VII. PENUTUP Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , dapat disimpulkan bahwa , 1. Analisis sentimen dengan metode MNB + TF-IDF dan menerapkan algoritma pseudo-labelling telah berhasil dilakukan untuk melabeli ulasan ODTW di Google Maps , 2. Protokol kesehatan sesuai dengan Pergub No 53 Tahun 2020 telah diterapkan di ODTW Provinsi Jawa Timur , salah satunya dengan penggunaan masker dan penyediaan tempat cuci tangan dengan sabun , 3. Telah tersedia fasilitas yang lengkap di ODTW , seperti tempat parkir masuk. Tetapi masih perlu dilakukan perbaikan fasilitas kamar mandi di ODTW Jawa Timur , 4. Pandangan pengunjung terhadap ODTW Jawa Timur tidak mengalami perubahan saat pandemik , hal ini dapat dilihat dari perubahan sentimen. Sentimen pengunjung terhadap ODTW tetap positif saat pandemik , 5. Penilaian pengunjung terhadap ODTW Jawa Timur mengalami peningkatan , dapat dilihat dari banyaknya ODTW dengan rating yang semakin baik saat pandemik , 6. Penghitungan korelasi menunjukkan terjadi hubungan yang sangat lemah dengan arah positif antara rating dan sentimen pengunjung , Peneliti menyarankan 7. Data web scraping Google Maps dapat berpotensi menjadi data pelengkap bagi BPS ditunjukkan dengan nilai match sebesar 37 % . Dari uraian di atas menunjukkan bahwa sektor pariwisata , khususnya usaha ODTW menjadi usaha yang potensial saat pandemik dengan tetap menerapkan protokol kesehatan sesuai dengan peraturan yang ada dan menyediakan fasilitas yang baik maupun memperbaiki fasilitas yang ada. pengusaha agar memperhatikan kembali fasilitas yang tersedia pada usaha ODTW miliknya. Perlu dilakukan perbaikan atau renovasi terhadap fasilitas yang tersedia , khususnya kamar mandi. Selain itu , baik pengunjung maupun pengusaha harus tetap selalu menjaga penerapan protokol kesehatan di ODTW. Untuk penelitian selanjutnya dapat menggali lebih banyak informasi yang terkandung dalam ulasan pada Google Maps , tidak hanya tempat wisata. Hal ini mengingat potensi ulasan Google Maps yang menyimpan informasi berdasarkan pengalaman pengunjung. untuk 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 21 ] S. Institute , SAS / STAT 9.2 User 's Guide , Second Edition : : The FREQ Procedure ( Book Excerpt ) 2nd Edition , United States of America : SAS Publishing , 2009. [ 22 ] A. Kurniawati , S. Puspitodjati and S. Rahman , " Implementasi Algoritma Jaro-Winkler Distance untuk Membandingkan Kesamaan Dokumen Berbahasa Indonesia , " Universitas Gunadarma , Depok , 2010. [ 23 ] D. P. Putra , " Pemanfaatan Algoritma Pencocokan String dalam Pencarian Kata Tidak Baku pada KBBI , " Sekolah Teknik Elektro dan Informatika , Bandung , 2020. [ 24 ] J. Read , E. Mazzone and M. Horton , Recognition Errors and Recognizing Errors – Children Writing on the Tablet PC , Preston : University of Central Lancashire , 2005.
Data menyimpan informasi ODTW berdasarkan pengalaman pengunjung. Analisis ulasan berhasil dilakukan dengan metode Multinomial Naïve Bayes dan sentimen ulasan. Penghitungan data cocok dengan metode Haversine , Jaro Winkler , dan Levenshtein menunjukkan bahwa data hasil web scraping dapat menjadi bahan pelengkap data BPS. Kata dilakukan , dapat disimpulkan bahwa , 1. Analisis sentimen dengan metode MNB + TF-IDF dan menerapkan algoritma pseudo-labelling telah berhasil dilakukan untuk melabeli ulasan ODTW . Dari uraian di atas menunjukkan bahwa sektor pariwisata , khususnya usaha ODTW menjadi usaha yang potensial saat pandemik dengan tetap menerapkan protokol kesehatan sesuai dengan peraturan yang ada dan menyediakan fasilitas yang baik maupun memperbaiki fasilitas yang ada. pengusaha agar memperhatikan kembali fasilitas yang tersedia
O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O B-METODE I-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 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 O O O O O O O