Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Akibat efek dari pandemi COVID-19 yang terjadi di seluruh dunia, industri pariwisata banyak yang mengalami penurunan karena peraturan-peraturan dan upaya yang dilakukan untuk mengurangi penyebaran COVID-19, salah satunya adalah di Indonesia. Namun seiring berjalannya waktu, tempat tujuan pariwisata di Indonesia sudah mulai dibuka sesuai peraturan, misalnya Candi Borobudur. Media sosial dan internet dapat dijadikan sebagai sarana untuk mencari tahu tentang kondisi tujuan pariwisata. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis atribut-atribut destinasi pariwisata Candi Borobudur yang menjadi alasan wisatawan untuk memberikan ulasan di situs TripAdvisor pada periode 1 Januari 2021 hingga 30 Juni 2022. Data yang digunakan pada penelitian ini diambil dari situs TripAdvisor.com dengan metode text mining sebanyak 624 ulasan berbahasa Inggris. Atribut destinasi yang menjadi mayoritas topik pembicaraan dalam ulasan dengan penilaian positif adalah infrastructure serta physiography & climate. Sementara itu, atribut destinasi yang menjadi mayoritas topik pembicaraan dalam ulasan dengan penilaian negatif adalah infrastructure, cost/value, a mix of activity, dan quality of services. Selanjutnya hasil dari ulasan negatif tersebut dianalisis dan dibuat dalam diagram sebab-akibat untuk pemecahan masalah.

---

Due to the effects of the COVID-19 pandemic that is happening all over the world, lots of tourism industry has experienced a decline due to regulations and efforts made to reduce the spread of COVID-19, one of which is in Indonesia. However, over time, tourism destinations in Indonesia have started to open, the Borobudur Temple for example. Social media and internet can be used as a media to gather informations about the tourism destinations. The purpose of this research is to analyze which destination attributes of Borobudur Temple that lead to tourists making review on TripAdvisor site on January 1st, 2021 to June 30th, 2022. The data were 624 reviews in English, taken from the TripAdvisor site using text mining. The majority of destination attributes being the topic of the positive reviews are infrastructure and physiography & climate. On the other hand, the majority of destination attributes being the topic of the negative reviews are infrastructure, cost/value, a mix of activity, and quality of service. Furthermore, the negative review results are made into the fishbone diagram for troubleshooting."

"Ulasan adalah opini seseorang yang ditulis mengenai pengalamannya terhadap suatu produk atau jasa. Ulasan umumnya ditulis pada platform media sosial atau marketplace. Seiring dengan berkembangnya teknologi internet dan produk yang dijual secara daring, ulasan sangat penting peranannya karena dapat memengaruhi keputusan seseorang dalam memutuskan pilihannya terhadap suatu produk/kegiatan/jasa. Penelitian ini berfokus untuk melakukan analisis sentimen berbasis aspek dan pemodelan topik pada destinasi pariwisata Indonesia yaitu Candi Borobudur dan Candi Prambanan. Analisis sentimen berbasis aspek dilakukan menggunakan lima pendekatan classical machine learning yaitu Naïve Bayes (NB), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), Random Forest, dan Extra Trees (ET) dengan menggunakan fitur unigram+bigram+trigram dan memanfaatkan kombinasi penggunaan data latih dan data uji, penggunaan penghapusan stopwords, penggunaan stemming dan emoji processing, dan penggunaan data latih yang di-over-sampling. Kinerja model dievaluasi dengan membandingkan skor F1 pada masing-masing hasil eksperimen untuk mengetahui skenario terbaik yang dapat digunakan untuk ulasan pada bidang pariwisata. Aspek yang digunakan pada penelitian ini yaitu ada enam aspek sesuai rekomendasi aspek dari World Tourism Organization (WTO) yaitu Daya Tarik, Amenitas, Aksesibilitas, Citra, Harga, dan Sumber Daya Manusia (SDM). Setelah melakukan analisis sentimen berbasis aspek, dilakukan pemodelan topik untuk mengetahui topik apa saja yang umum ditemukan pada setiap aspek pariwisata dan setiap polaritas sentimen ulasan. Metode yang digunakan dalam pemodelan topik adalah Latent Dirichlet Allocation (LDA) yang dievaluasi dengan coherence score. Data yang digunakan adalah ulasan pengguna Google Maps dan Tripadvisor. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model LR adalah model yang dapat memprediksi data dengan baik pada hampir semua skenario pada setiap aspek pada penelitian ini. Model LR mendapatkan skor tertinggi pada aspek Daya Tarik (Skenario 4) dengan skor 84,4%, Amenitas (Skenario 11) 84,2%, Aksesibilitas (Skenario 11) 89,1%, Citra (Skenario 3) 70%, dan SDM (Skenario 12) dengan 92,8%. Sementara itu, model DT dapat memprediksi data dengan baik pada aspek Harga (Skenario 6) dengan skor 91,3%. Dari hasil pemodelan topik, dapat direkomendasikan beberapa hal untuk perkembangan pariwisata di Candi Borobudur dan Candi Prambanan.

---

Reviews are opinions written by someone about their experience of a product or service. Reviews can be written on social media platforms or marketplaces. Along with the development of internet technology and products sold online, reviews are very important because they can influence a person's decision in deciding their choice of a product/activity/service. This study focuses on conducting aspect-based sentiment analysis and topic modelling on Indonesia’s tourism destinations, which are Borobudur Temple and Prambanan Temple. Aspect-based sentiment analysis was done using five classical machine learning algorithms which are Naïve Bayes (NB), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), Random Forest, and Extra Trees (ET) using the unigram+bigram+trigram feature and the application of combination of the use of training and test data, stopwords removal, the use of stemming and emoji processing, and the use of over-sampled training data. The performance of models was evaluated by comparing the F1-scores on each experimental result to find out the best scenario that can be used for reviews on tourism domain. The aspects used in this study are six aspects according to the recommendations of the World Tourism Organization (WTO) which are Attractions, Amenities, Accessibility, Image, Price, and Human Resources (HR). After conducting an aspect-based sentiment analysis, topic modelling was carried out to find out which topics were most widely found in each tourism aspect and each polarity sentiment review. The method used in topic modelling is Latent Dirichlet Allocation (LDA) and evaluated by its coherence score. The data used is Google Maps and Tripadvisor user reviews. The experimental results show that the LR model is a model that can predict the data well in almost all scenarios in every aspect of this study. The LR model achieved the highest score on Attractions (Scenario 4) with a score of 84,4%, Amenity (Scenario 11) 84,2%, Accessibility (Scenario 11) 89,1%, Image (Scenario 3) 70%, and SDM (Scenario 12) 92,8%. Meanwhile, the DT model can predict the data well on the Price aspect (Scenario 6) with a score of 91,3%. From the results of topic modelling, we recommend some approaches for the development of tourism in Borobudur Temple and Prambanan Temple."

"Ulasan hotel online berupa teks yang diunggah oleh wisatawan mengenai pengalaman yang mereka rasakan merupakan suatu hal yang dapat dimanfaatkan oleh industri perhotelan karena mereka bersentuhan langsung dengan wisatawan melalui fasilitas dan layanan yang mereka sediakan. Salah satu hal yang perlu diperhatikan dari industri perhotelan adalah kualitas layanan hotel itu sendiri. Masukan dari wisatawan melalui ulasan hotel tersebut dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas layanan hotel. Dengan adanya peningkatan kualitas layanan hotel akan berdampak pada jumlah kunjungan wisatawan karena wisatawan saat ini membaca ulasan hotel sebelum akhirnya mereka memutuskan hotel yang akan mereka pilih. Hal ini sejalan dengan target pemerintah dalam meningkatkan jumlah kunjungan wisatawan melalui sepuluh destinasi wisata prioritas yang telah dicanangkan dalam rangka mengembangkan sektor pariwisata di Indonesia. Pada penelitian ini, teknik klasifikasi digunakan untuk mengklasifikasi ulasan berdasarkan dimensi HOLSERV Plus dan orientasi sentimennya. Dari hasil penelitian ini, algoritma Support Vector Machine memiliki nilai precision, accuracy, dan recall tertinggi dibandingkan NaA ve Bayes dan k-Nearest Neighbor. Secara keseluruhan, hampir semua dimensi memiliki sentimen yang positif. Dimensi Employee merupakan dimensi yang memiliki skor sentimen positif tertinggi pada delapan destinasi wisata prioritas. Sedangkan untuk keempat dimensi lainnnya memerlukan upaya perbaikan untuk meningkatkan kualitas pelayanan hotel.

---

Online hotel reviews in the form of text uploaded by tourists regarding the experience they feel is something that can be utilized by the hotel industry because they come in direct contact with tourists through the facilities and services they provide. One of the things that need to be considered from the hospitality industry is the quality of the hotel service itself. Input from tourists through hotel reviews can be used to improve the quality of hotel services. The increase in the quality of hotel services will have an impact on the number of tourist visits because tourists are currently reading hotel reviews before finally deciding which hotel they will choose. This is in line with the governments target in increasing the number of tourist visits through ten priority tourist destinations that have been announced in order to develop the tourism sector in Indonesia. In this study, classification techniques were used to classify reviews based on HOLSERV Plus dimensions and sentiment orientation. From the results of this study, the Support Vector Machine algorithm has the highest value of precision, accuracy, and recall compared to NaAve Bayes and k-Nearest Neighbor. Overall, almost all dimensions have positive sentiments. The Employee Dimension is the dimension that has the highest positive sentiment score in eight priority tourist destinations. Whereas for the other four dimensions, it requires improvement efforts to improve the quality of hotel services."

"Skripsi ini membahas mengenai bentuk kerusakan yang terdapat pada relief Lalitavistara Candi Borobudur. Tahapan penelitian dimulai dari pengidentifikasian jenis kerusakan seluruh panil relief Lalitavistara menggunakan satuan blok batu kemudian jumlah kerusakan diintegrasikan dengan adegan dan dinding candi agar diketahui dinding mana yang mengalami kerusakan terbanyak. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa rata-rata jumlah kerusakan di setiap dinding hampir sama dan tidak ada satupun blok batu yang tidak mengalami kerusakan.

---

The focus consists of the forms of damage found on the Lalitavistara’s relief of Borobudur. The first step of research is identifying the type of damage throughout Lalitavistara relief panels using the unit block of stone then it will be integrated with the amount of damage in scenes and the wall of the temple in order to know where the wall is damaged most. Research results showed average of damages on every wall in the same amount approximately and the damages occur in every block of stone."

"Ulasan hotel online di era modern ini memiliki peran besar mengingat hotel merupakan faktor penentu daya saing sebuah daerah wisata, namun pemanfaatannya masih jarang ditemukan. Berkaitan dengan rencana pemerintah untuk meningkatkan kunjungan wisatawan ke Indonesia, penelitian ini mengaplikasikan text mining terhadap ulasan hotel online untuk menemukan pengetahuan yang bermanfaat dalam membangun sektor perhotelan sebagai bagian integral dalam industri pariwisata. Teknik klasifikasi teks digunakan untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam kalimat ulasan melalui analisis sentimen, serta teknik klasterisasi pada text summarization untuk menemukan kalimat representatif yang mampu menggambarkan keseluruhan isi ulasan. Percobaan dengan ulasan hotel di Labuan Bajo, Lombok, dan Bali menghasilkan luaran yang memuaskan, di mana akurasi model penggolong klasifikasi sebesar 78 dan Davies-Bouldin Index DBI sebesar 0.071 untuk proses klasterisasi. Luaran penelitian ini diharapkan mampu menggambarkan kondisi hotel di daerah wisata unggulan Indonesia sehingga dapat berkontribusi dalam peningkatan kualitas sektor perhotelan sebagai penunjang industri pariwisata di Indonesia.

---

In this modern era, online hotel reviews have a big role considering the hotel is one the aspects in determining the competitiveness in the tourist area, but its implementation is still rare. Regarding the government 39 s plan to increase tourist arrivals to Indonesia, this research utilized text mining towards online hotel reviews to find useful knowledge in building the hospitality sector as an integral part of the tourism industry. Text classification technique was used to obtain sentiment information contained in review sentences through sentiment analysis, as well as clustering technique as a part of text summarization to find representative sentences that are able to describe the entire contents of the review. Experiments with hotel reviews in Labuan Bajo, Lombok and Bali generated surprising outcomes, where the accuracy of classification model reaches 78 and the Davies Bouldin Index DBI of clustering algorithm strikes 0.071. The output of this research is expected to be able to describe the condition of the hotel in tourist area based on the different level of tourism development so that it can contribute to improving the quality of the hotel industry as well as supporting the tourism industry in Indonesia."

"ABSTRAKInternet dan teknologi informasi memberikan banyak kesempatan bagi konsumen untuk memberikan ulasan tentang sebuah produk atau jasa mereka secara online salah satunya adalah sektor pariwisata muslim. Wisata halal yang semakin berkembang terutama industri makanan halal di dunia menjadikan sektor ini menjadi penting posisinya di industri pariwisata dunia. Dengan perkembangan industri makanan halal yang pesat terutama di sektor restoran halal dibarengi dengan perkembangan teknologi yang menggunakan ulasan berbasis online studi ini menganalisis tentang pengaruh tingkat kepuasan konsumen terhadap restoran halal yang tersebar di Indonesia, Malaysia, Singapura, dan Thailand dengan menggunakan metode kualitatif analisis konten. Studi menganalisis tingkat kepuasan pengunjung restoran halal berdasarkan rating yang mereka berikan. Selain itu, metode DINESERVE di gunakan untuk menganalisis kriteria kualitas makanan minuman, layanan, suasana, dan harga pada restoran halal dan yang terakhir menganalisis tentang atribut halal dan non halal yang terdapat pada restoran halal yang berada di Indonesia Jakarta, Bali, dan Lombok , Malaysia Kuala Lumpur, Penang dan Melaka , Singapura, dan Thailand Bangkok, Pattaya, dan Phuket .

---

ABSTRACTInternet and information technology provide many opportunities for consumers to provide a review of a product or service them online one of them is the Muslim tourism sector. Halal tourism is growing, especially halal food industry in the world make this sector becomes an important position in the world tourism industry. With the rapid development of the halal food industry, especially in the halal restaurant sector coupled with technological developments using online based reviews, this study analyzes the influence of consumer satisfaction levels on halal restaurants spread across Indonesia, Malaysia, Singapore and Thailand using qualitative methods of content analysis. The study analyzed the level of satisfaction of halal restaurant diners based on the ratings they gave. In addition, the DINESERVE method is used to analyze the criteria for the quality of beverage food, service, atmosphere and prices at halal restaurants and lastly analyze the halal and non halal attributes found in halal restaurants located in Indonesia Jakarta, Bali and Lombok , Malaysia Kuala Lumpur, Penang and Melaka , Singapore, and Thailand Bangkok, Pattaya and Phuket."

"Pengadaan buku melakukan penyeleksian kebutuhan topik berdasarkan rekomendasi dosen, beberapa mahasiswa, maupun pustakawan sendiri. Sumber ini dianggap kurang menyeluruh, sehingga dibutuhkan sumber informasi lain, yaitu kata kunci pencarian buku. Penelitian ini dilakukan di Perpustakaan Universitas Indonesia dengan menggunakan salah satu dari metode text mining, yaitu metode Latent Relation Discovery untuk menemukan nilai relation strength dengan memperhitungkan kemunculan bersamaan dan jarak antara kata. Hasil dari penelitian menemukan 126 pasangan kata atau topik kata kunci pencarian dan 56 topik yang sesuai dengan topik buku pinjaman dan 2 topik yang sesuai dengan topik buku yang akan diadakan, sehingga 58 topik kemudian diajukan. Jika dibandingkan dengan hanya melihat frekuensi kata, topik ini dapat memberikan informasi yang lebih spesifik. Namun jika dibandingkan dengan topik pada buku pinjaman dan daftar pengadaan buku, topik kata kunci menjadi terlalu umum dan terbatas pada kata yang muncul.

---

Books acquisition usually do the screening needs of topics based on lecturer recommendations, some students, and librarian themselves. These sources are considered less comprehensive, thus other sources of information is needed, that is keyword. This research was conducted at the University of Indonesia Library using one of the methods of text mining, the method of Latent Relation Discovery, to find relations strength value by considering the emergence of concurrence and distance between words.

The results of the study found 126 pairs of words or topic from keyword and 56 topics that fit with the topic of the borrowed book and the 2 topics that match the topics to the book that is recommended. Rather than simply considering frequency of the words, this topic can provide more specific information, but when it compared with the topics from the loan book and textbook acquisition list, these topics become too common and limited to words that appear."

"Alasan Penelitlan di antara mahluk--mahluk ciptaan Tuhan manusia menduduki tempat yang tertinggi, karena ia dikaruniai dengan kecerdasan dan akal yang melebihi mahluk--mahluk lainnya. Sesungguhnya tidak ada yang melebihi kebesaran-nya di antara mahluk kecuali manuaia. Dan dalam diri manusia tidak ada yang lebih besar kecuali kemampuannya dalam berfikir.Lingkungan geografis yang memberikan tantangan kepada manusia dan telah ditanggapi selama berabad-abad lamanya dengan cara yang efektif, cenderung untuk menumbuhkan kebudayaan yang bercorak khusus dan bersifat regional. Manusia dan kebudayaan merupakan satu kesatuan yang erat sekali dan tidak mungkin dipisahkan. Untuk melangsungkan kebudayaan, pendukungnya harus lebih dari satu orang dan keturunan guna meneruskaaa kepandaian, pengalaman dan lain-lain."

"Pada relief candi Borobudur, yaitu pada relief Karmawibhangga, Lalitavistara, wadariaJtaka, dan Gandawyuha, terlihat lukisan alat-alat musik, antara lain suling, simbal, Lute, ghanta, cangka (terompet yang terbuat dari siput), saran dan gendang. Pemilahan lukisan alat musik pada relief candi Borobudur sebagai titik tolak penelitian dan pembicaraan dalam tulisan ini, dan bukan dari naskah atau sumber lain, didasarkan atas pertimbangan belum adanya penelitian yang mendalam mengenai alat-alat musik yang khusus terlihat pa_da relief candi Borobudur. Dengan mengadakan pengamatan terhadap relief candi, benda temuan seperti area perunggu dan terakota, gong, gents, dan alat musik lainnya, isi tulisan pada prasasti perunggu dan batu, karya sastra Jawa Kuno, dan berita Cina Kuno yang ada hubungannya dengan kerajaan Jawa Tengah dan perkembangan politik dan sejarah budaya Nusantara, terlihat adanya hubungan antara alat musik Indonesia (terutama Jawa dan Bali) dan alat musik negara lain seperti India, Indo_cina, dan Cina (Kunst 1968:2)."