Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Evta Indra
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer

 1 
Analisis Perbandingan Decision Tree, Support Vector Machine, dan Xgboost dalam Mengklasifikasi Review Hotel Trip Advisor Hansen Christanto; Julfikar Rahmad; Stiven Hamonangan Sinurat; Daniel Ryan Hamonangan Sitompul; Andreas Sitomorang; Dennis Jusuf Ziegel; Evta Indra
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 9, No 1 (2023): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v9i1.1429

Abstract

Jaringan media sosial pada saat ini terus berkembang dan berdampak pada industri perhotelan. Pelanggan dan traveler telah memposting hasil review secara online untuk menunjukkan tingkat kepuasan mereka terhadap hotel dan berbagi pengalaman terkait hotel yang dikunjungi dengan pelanggan lain yang ada di seluruh belahan dunia. Situs web yang bergerak dalam pariwisata dan perhotelan berkembang pesat secara online seperti Trip advisor. Trip advisor merupakan platform penyedia layanan perjalanan dan pemesanan hotel. Penelitian menggunakan teknik analisis sentimen untuk mengkategorikan opini pengguna yang bernilai negatif maupun positif dengan bantuan kecerdasan buatan yaitu Machine Learning. Penelitian ini menguji tiga algoritma Machine Learning, yaitu Decision Tree Classifier, Support Vector Machine (SVM) dan Xgboost Classifier, dalam melakukan analisis sentimen terhadap review hotel di platform Trip advisor. Hasilnya menunjukkan bahwa Xgboost memiliki tingkat keakuratan (accuracy) yang paling tinggi, mencapai 99%, dibandingkan dengan Decision Tree (97%) dan Support Vector Machine (98%). Dengan demikian, Xgboost dianggap sebagai algoritma terbaik untuk melakukan analisis sentimen pada review hotel di Trip advisor. 
Co-Authors Andreas Sitomorang Br Purba, Laura Natalia Daniel Ryan Hamonangan Sitompul Dennis Jusuf Ziegel Haliza, Della Hansen Christanto Julfikar Rahmad Purba, Andres Taruli Siagian , Hendricus Simanjuntak, Pransisko Oktavianus Stiven Hamonangan Sinurat