Implementasi text mining klasifikai objek wisata dengan metode Naive Bayes Classifier di Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Jawa Barat

Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Jawa Barat mengklasifikasikan objek wisata berdasarkan kategori, namun proses klasifikasi saat ini dilakukan dengan melalui analisa terhadap kemunculan kata-kata yang dianggap mewakili masing-masing karakter, berdasarkan asumsi pribadi orang yang mengklasifikasikan. Hal yang menjadi kendala selain menghasilkan klasifikasi yang cenderung subjektif, proses klasifikasi ini membutuhkan waktu yang lama karena jumlah objek wisata yang semakin banyak. Salah satu teknik dalam membangun sistem pengklasifikasian objek wisata, maka digunakan text mining dengan memakai metode Naïve Bayes Classifier yang merupakan algoritma supervised, yang artinya kelas-kelasnya sudah diketahui dan juga merupakan model penyederhanaan dari algoritma bayes yang cocok dalam pengklasifikasian teks atau dokumen, dimana naïve bayes merupakan salah satu metode klasifikasi yang menggunakan perhitungan probabilitas yang menggunakan atribut kata yang muncul dalam suatu dokumen atas dasar klasifikasinya. Pada model pembangunan perangkat lunak menggunakan metode waterfall, sedangkan pemodelan dan perancangan sistem menggunakan pemodelan berbasis objek dengan tools UML (Unified Modeling Language) dan bahasa pemrograman menggunakan PHP dan MySQL sebagai DBMS.Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh bahwa dinas sistem pengklasifikasian objek wisata yang dibangun dapat membantu pihak disparbud untuk melakukan proses pengklasifikasian objek wisata berdasarkan kategori ke dalam delapan karakter. Hal ini juga didukung dengan data hasil pengujian beta bahwa sistem pengklasifikasian objek wisata mudah dipelajari dan membantu dalam proses pengklasifikasian.

West Java Tourism and Culture Office classifies by categories, but current classification process is done through an analysis of the emergence of the words that are supposed to represent each character, based on the assumption of the person who classifies. The classification process not only tends to produce a subjective classification but also it is time consuming because of the amount of the growing tourist attractions. One of techniques in building the tourist attraction classification system is text mining method using a Naive Bayes Classifier which is a Supervised Algorithm. It means the classes were already known and is also a simplification of the Algorithms Bayes models that match the text or document classification in which a Naïve Bayes is one of the classification methods that uses a calculation of probability using attribute word appears in a document on the basis of classification. The waterfall method is used in software development program, meanwhile the modeling and system design is using object-based modeling tools UML (Unified Modeling Language) and programming languages PHP and MySQL as DBMS. Based on the test results of the research, it is known the classification system of the tourist attraction was built to help the West Java Tourism and Culture Office to perform the classification by category tourist attraction into eight characters. It is also supported by the data from the beta test that the tourist attraction classification system is easy to learn and assist in the classification process.