KLASIFIKASI TEKS PADA ULASAN OBJEK WISATA FULAN FEHAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) - Maria Alfanita Bhia, Meisya; Pahlevi Putra, Rangga; Yuniar Rahman, Aviv (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
Nusa Tenggara Timur (NTT) memiliki banyak potensi wisata yang belum sepenuhnya tergali, salah satunya adalah kawasan wisata Fulan Fehan. Untuk mendukung pengembangan pariwisata di daerah ini, analisis sentiment terhadap ulasan wisatawan dapat memberikan informasi berharga bagi pengelola wisata. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan Klasifikasi Tinjauan tentang objek wisata Fulan Fehan yang ada di Google Maps dianalisis menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 1.164 ulasan yang diklasifikasi menjadi ulasan positif dan negatif. Proses klasifikasi meliputi tahap pengumpulan data melalui web scraping, preprocessing data yang mengcakup cleansing, filtering, tokenizing, transformasi kasus, filter stopword, hingga tahap klasifikasi menggunakan algoritma K-NN. Hasil penelitian menunjukan bahwa nilai k=1 dengan rasio data training dan testing 70:30 memberikan akurasi sebesar 99%, sedangkan k=10 memberikan akurasi terendah sebesar 39%. Penelitian ini memberikan kontribusi bagi pengembangan wisata Fulan Fehan dengan menyediakan informasi sentiment pengunjung yang dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas layanan dan fasilitas wisata.