Support Vector Machine (SVM) Untuk Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Dalam Penyusunan SWOT Restoran Kebuli Tarim - Fadhilah, Irsya Salim; Setiawan, Nanang Yudi; Wijoyo, Satrio Hadi (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2025)
Industri kuliner di Kota Malang berkembang pesat, khususnya di segmen makanan khas Timur Tengah, menciptakan persaingan ketat. Di era digital, ulasan konsumen mudah diakses dan dibagikan, menjadikannya sumber berharga untuk menilai kualitas produk dan layanan. Kebuli Tarim sebagai salah satu restoran di segmen ini dapat memanfaatkan ulasan pelanggan daring untuk mengevaluasi kualitas layanan. Data ulasan diperoleh melalui web scraping dari Google Review dan komentar serta transkripsi video TikTok, lalu diproses melalui pembersihan serta prapemrosesan. Pendekatan aspect-based sentiment analysis digunakan dengan model DINESERV yang dimodifikasi, serta penyusunan kamus aspek yang divalidasi oleh domain expert. Pelabelan awal sentimen dilakukan menggunakan InSet lexicon, dilanjutkan dengan pelatihan model klasifikasi SVM. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model dengan kernel linear dan nilai parameter C = 2 pada rasio data latih-uji 90:10 menunjukkan performa optimal pada beberapa metrik evaluasi, yakni accuracy sebesar 89,73%, balanced accuracy (BAcc) sebesar 86,66%, serta AUC score sebesar 0,96. Analisis SWOT mengungkapkan kekuatan utama pada kualitas cita rasa, pelayanan ramah, kenyamanan ruang makan, serta presepsi nilai positif. Kelemahan meliputi inkonsistensi rasa, kualitas pelayanan, ketidaknyamanan ruang makan, dan persepsi nilai kurang. Adapun peluang mencakup loyalitas pelanggan, keunikan rasa, dan lokasi strategis, sementara ancaman berasal dari keterbatasan parkir dan isu keamanan di lingkungan sekitar.