Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
AHMAD HAFIZH NAZMUDIN
Universitas Pendidikan Indonesia
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI SENTIMEN PENGUNJUNG KAWASAN WISATA PANTAI TANJUNG LESUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE DAN XGBOOST MUHAMMAD HABIBI; AHMAD HAFIZH NAZMUDIN; MUHAMMAD AKBAR DEEDAT
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.9743

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan sentimen ulasan wisata Pantai Tanjung Lesung pada Google Maps untuk memperoleh informasi mengenai persepsi dan tingkat kepuasan pengunjung. Dua arsitektur machine learning diimplementasikan: Decision Tree sebagai model dasar dan eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) sebagai model optimasi. Dataset diperoleh melalui web scraping dan diproses dengan tahapan preprocessing teks, pendekatan leksikon dengan penanganan negasi, serta pembobotan fitur TF-IDF berbasis unigram dan bigram. Untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas digunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), dan optimasi hyperparameter dilakukan menggunakan GridSearchCV. Hasil eksperimental menunjukkan XGBoost mencapai akurasi terbaik sebesar 90,76%, lebih tinggi dibanding Decision Tree sebesar 87,95%. Visualisasi WordCloud mengindikasikan ulasan positif didominasi aspek keindahan alam dan kenyamanan. Temuan ini menegaskan bahwa kombinasi preprocessing teks, SMOTE, dan penalaan hyperparameter dapat meningkatkan performa klasifikasi sentimen pada ulasan wisata berbasis Google Maps.
Co-Authors MUHAMMAD AKBAR DEEDAT Muhammad Habibi