ANALISIS SENTIMEN: PREDIKSI RATING TERHADAP REVIEWS WISATAWAN TANJUNG PUTING PADA TRIPADVISOR MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE - Ain, Quratul; Utami, Ema; Nasiri, Asro (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2024)
Di era digital, sebagian besar data di internet berbentuk teks mentah. Data tambang emas ini sangat berharga karena berisi banyak informasi mendasar yang dapat diekstraksi menggunakan natural language processing dengan analisis sentimen. Termasuk data Reviews dan rating online di era digital menjadi hal pertimbangan penting dan terpercaya bagi wisatawan sebelum berkunjung ke sebuah objek wisata, salah satunya situs TripAdvisor. Penelitian ini akan memproses data teks ulasan wisatawan pada TripAdvisor pada objek Taman Nasional Tanjung Puting untuk menentukan sentimen wisatawan  berdasarkan rating 1 hingga 5. Data penelitian yang digunakan adalah sebanyak 390 reviews yang telah di-export dengan TripAdvisor Reviews Scrapper. Penelitian ini menggunakan Metode Support vector machine(SVM)  yang dikombinasikan dengan feature extraction dan Truncate singular-value decomposition (TSVD) pada preprocessing data. Penelitian ini dapat menampilkan visualisasi wordcloud top 10 kata yang paling banyak muncul berdasarkan rating sebagai pengetahuan dan informasi bagi pelaku industri pariwisata.  Berdasarkan pengujian dengan pembagian dataset 30:70 tingkat akurasi memperoleh rata-rata 80%.