- Oleh Fiona Avicena
Latar Belakang Penelitian
Dampak dari pandemi COVID-19 terhadap sektor pariwisata yang berangsur pulih memotivasi kawasan Bali untuk mentargetkan menarik 4,5 juta pengunjung di tahun 2023. Hal ini juga yang mendorong Kak Fiona dalam melakukan penelitian yang bertujuan untuk memahami sentimen wisatawan dalam mendukung pengambilan strategis. Analisa yang dilakukan memanfaatkan proses Extract, Transform, dan Load (ETL) sehingga dapat memudahkan pengelolaan analisa data real-time menjadi lebih efisien.
Data yang di analisa Kak Fiona dikumpulkan berdasarkan sumber dari komentar pada platform sosial media Twitter dan Instagram dengan rentang tahun 2020 – 2024.
Metodologi Penelitian
- Identifikasi Masalah
- Pengumpulan Data
- Opinion Mining
- Perancangan Desain
- Implementasi
- Evaluasi
Proses Implementasi
Kak Fiona melakukan implementasi dalam tiga tahapan utama yang meliputi proses ETL, Modeling, dan Visualisasi. Proses ETL dilakukan dengan ekstraksi data dari berbagai sumber yang selajutnya dilakukan normalisasi dan pembersihan data. Setelah preprocessing data selesai dilakukan, proses dilanjutkan dengan melakukan load data ke dalam data warehouse.
Proses selanjutnya yakni proses Modeling yang memberikan hasil terhadap data berupa akurasi dengan skor 90.76%, Precision dengan skor 91.19%, Recall dengan skor 90.76%, dan F1-score sebesar 90.71%.
Pada tahap terakhir dilakukan visualisasi menggunakan dashboard Power Bi untuk analisa data real-time dengan fitur utama dashboard yang menunjukan data ulasan, likes, aktivitas media sosial, dan sentimen
Kesimpulan
Penelitian yang dilakukan oleh Kak Fiona ini berhasil mengembangkan data warehouse yang memuat visual hasil sentimen masyarakat terhadap objek wisata di Bali menggunakan dashboard interaktif. Hasil yang didapat oleh Kak Fiona menunjukan bahwa ulasan yang terdapat pada media sosial Twitter dan Instagram cenderung positif dengan destinasi Pantai Pandawa dan Ubud yang meraih apresisasi tinggi.
Proses ETL yang dirancang juga memungkinkan untuk dilakukannya integrasi data dari berbagai sumber yang didukung oleh teknik SMOTE yang menghasilkan klasifikasi sentimen yang konsisten. Dengan adanya Dashboard Power BI yang terhubung langsung ke SQL Server, Kak Fiona berhasil memberikan fasilitas yang memungkinkan dilakukannya pemantauan dan analisis real-time untuk membantu pengelola wisata dalam meningkatkan fasilitas dan mempromosikan destinasi, serta memberikan informasi terkini bagi calon wisatawan untuk merencanakan kunjungan mereka.