ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK TERHADAP ULASAN TEMPAT WISATA PADA PROVINSI SUMATERA UTARA MENGGUNAKAN FASTTEXT DAN LSTM

Sektor pariwisata di Provinsi Sumatera Utara terus berkembang, namun banyaknya ulasan daring pada platform seperti Google Maps yang memuat berbagai aspek dengan sentimen berbeda dalam satu ulasan menyulitkan wisatawan memperoleh informasi yang terperinci sekaligus membatasi umpan balik bagi pengelola wisata. Penelitian ini menerapkan analisis sentimen berbasis aspek terhadap ulasan tempat wisata di Provinsi Sumatera Utara menggunakan word embedding FastText dan arsitektur Long Short-Term Memory (LSTM). Sistem dirancang dalam dua tahap, yaitu ekstraksi enam aspek secara multi-label pada tahap pertama dan klasifikasi sentimen positif atau negatif pada tahap kedua. Hasil pengujian menunjukkan model ekstraksi aspek memperoleh accuracy 68,07% dan Macro F1-score 82,22%, sedangkan model analisis sentimen mencapai accuracy 85,17% dan Macro F1-score 82,89%. Kedua model diintegrasikan ke dalam aplikasi berbasis web yang mampu menganalisis ulasan melalui masukan teks maupun unggah dataset. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan mampu mengidentifikasi aspek dan sentimen berdasarkan opini wisatawan.