Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Wisata Halal dengan Metode Deep Learning - Risca Naquitasia; Dhomas Hatta Fudholi; Lizda Iswari (Universitas Teknokrat Indonesia, 2022)
Wisata halal kini tengah menjadi tren seiring dengan meningkatnya jumlah populasi wisatawan muslim. Wisata halal merupakan bagian dari sektor pariwisata yang menawarkan pelayanan dengan merujuk kepada aturan-aturan Islam. Dengan berkembangnya wisata halal, mulai muncul ulasan tempat wisata yang berkaitan dengan fasilitas yang dapat memudahkan wisatawan muslim. Fasilitas tersebut meliputi kebersihan toilet, ketersediaan tempat ibadah, serta ketersediaan makanan halal. Namun sayangnya, sangat sedikit yang menganalisis ulasan mengenai persoalan ini. Oleh karena itu, melalui penelitian ini dilakukan analisis sentimen berbasis aspek terhadap tempat wisata di negara Asia menggunakan metode deep learning. Metode ini digunakan karena menghasilkan akurasi performa yang baik. Data yang digunakan adalah ulasan berbahasa inggris yang diambil dari website TripAdvisor. Data tersebut kemudian diolah dan diproses sehingga dapat mengenali sentimen dan juga aspek dari ulasan tersebut. Terdapat tiga aspek yang digunakan yaitu mosque, halal food, dan toilet. Setelah dilakukan pengujian, metode CNN mendapatkan hasil akurasi tertinggi jika dibandingkan dengan metode lainnya baik pada klasifikasi aspek maupun klasifikasi sentimen. Dengan metode CNN, klasifikasi aspek menghasilkan akurasi sebesar 98.299%. Sedangkan klasifikasi sentimen mendapatkan akurasi sebesar 93.96%. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu mengembangkan strategi untuk lebih memajukan wisata halal.