PENDEKATAN KLASIFIKASI DALAM KNOWLEDGE DISCOVERY UNTUK ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK PADA ULASAN BANDARA SULTAN MAHMUD BADARUDDIN II DI GOOGLE MAPS - Nachwa, Syakillah; Khoiriyah Harahap, Dayana; Theresia Pardede, Eva; Nashiroh Ramadhani, Muthia; Anindya Putri, Salsa; Rositiani, Ely; Ditha Tania, Ken; Meiriza, Allsela (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Sultan Mahmud Badaruddin II (SMB II) merupakan bandara utama di Sumatera Selatan yang berperan krusial untuk mobilitas regional. Kepuasan penumpang terhadap layanan bandara dapat dievaluasi melalui ulasan pengguna di Google Maps. Namun, volume ulasan yang besar menghadirkan tantangan dalam mengekstrak informasi yang bermakna. Studi ini menggunakan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) untuk melihat opini publik terhadap layanan Bandara SMB II menggunakan pendekatan klasifikasi dengan enam aspek yang dianalisis, yaitu check-in, keamanan, kenyamanan, lingkungan bandara, fasilitas dasar, dan mobilitas. Sebanyak 1.018 ulasan diperoleh dan diproses melalui tahapan preprocessing, data labeling, penyeimbangan data dengan SMOTE, ekstraksi fitur (TF-IDF), serta klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan Random Forest dengan skenario pembagian data 70:30, 80:20, dan 90:10. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa skenario terbaik diperoleh pada perbandingan 90:10, yaitu model SVM mencapai kinerja terbaik dengan nilai accuracy sebesar 0.857, precision 0.839, recall 0.883, dan F1-score 0.860 melampaui Naïve Bayes dan Random Forest. Analisis sentimen telah menunjukkan bahwa aspek lingkungan bandara menerima sentimen positif tertinggi, tetapi aspek fasilitas dasar cenderung menerima ulasan negatif. Pengetahuan ini bisa menjadi dasar bagi pengelola Bandara SMB II untuk meningkatkan layanan mereka berdasarkan aspek-aspek yang paling berpengaruh terhadap pengalaman penumpang.