ANALISIS SENTIMEN UNTUK HOTEL MERUSAKA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Abstract

Pariwisata Indonesia telah mengalami perkembangan seiring dengan optimalnya bisnis penyedia layanan akomodasi. Wisatawan yang mau berkunjung ke suatu destinasi wisata dan menggunakan layanan akomodasi dapat meningkatkan pendapatan usaha yang berkorelasi dengan pertumbuhan ekonomi. Penelitian ini memiliki peluang kontribusi secara teoretis melalui analisis sentimen dan sistem pendukung keputusan berdasarkan metode SVM. Berdasarkan hasil penelusuran ilmiah dapat diketahui bahwa perkembangan kajian analisis sentimen di bidang pariwisata masih terfokus pada evaluasi model yakni algoritma yang digunakan untuk klasifikasi data sentimen. Penelitian ini dilakukan untuk analisis sentimen terhadap ulasan atau review hotel merusaka dengan menggunakan metode support vector machine (SVM). kelebihan metode ini adalah menentukan jarak menggunakan support vector machine sehingga proses komputasi menjadi cepat. Analisis yang akan digali disini adalah klasifikasi untuk mencari ulasan positif dan negatif. Metode yang digunakan untuk menyelesaikan penelitian ini adalah CRISPDM (Cross Industry Standard Process for Data Mining). Terdapat beberapa tahapan dalam pembuatan Analisis Sentimen untuk Hotel Merusaka dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM). Hasil evaluasi menunjukkan mengklasifikasi sentimen ulasan hotel merusaka Nusa Dua Bali memperoleh accuracy sebesar 92,32%, Presicion sebesar 93,34%, dan Recall sebesar 92,32%. Hal itu menunjukan keberhasilan dalam proses klasifikasi sentimen ulasan hotel MERUSAKA Nusa Dua Bali menggunakan metode Support Vector Machine (SVM).