Analisis Sentimen Ulasan Penumpang Maskapai Low Cost Carrier (LCC) Menggunakan Algoritma XGBoost Dan Cosine Similarity - Noviana Rosianti; Ionia Veritawati (IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika, 2026)
Indonesia menjadi negara dengan kapasitas penerbangan terbesar di ASEAN pada tahun 2025. Halini dapat terjadi dikarenakan Indonesia merupakan negara yang mempunyai lebih dari 17.000 pulau sehinggamenjadikan transportasi sebagai sarana untuk menghubungkan antar wilayah di Indonesia. Salah satutransportasi udara yang dapat digunakan adalah pesawat. Di Indonesia market share pesawat didominasidengan pesawat jenis low cost carrier (LCC). Menurut pengamat penerbangan, dominasi yang terjadi padamarket share bukanlah sebuah monopoli melainkan karena pasar penerbangan domestik masih memilikibanyak pemain. Sehingga persaingan maskapai saat ini tidak terbatas pada harga melainkan pada faktor lainseperti keberagaman rute, jadwal penerbangan, dan persepsi penumpang terhadap kualitas layanan. Karenahal inilah diperlukan penilaian terhadap pelayanan yang diberikan. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukanuntuk membantu maskapai melakukan penilaian terhadap pelayanan yang telah diberikan, melalui analisissentimen dari data Citilink dan Lion Air menggunakan metode XGBoost untuk klasifikasi kelas berdasarkanulasan dari kedua maskapai tersebut. Penelitian ini memberikan hasil yaitu, analisis sentimen dapat diterapkandengan menggunakan algoritma XGBoost baik untuk data Lion maupun data Citilink. Dari hasil tersebut dataCitilink memperoleh pemodelan dengan hasil terbaik seperti akurasi sebesar 82% presisi 79% recall 70% danF1 Score 74%. Sedangkan data Lion mendapatkan pemodelan terbaik dengan akurasi 87% presisi 67% recall59% dan F1 score 0,63%. Selain itu, Cosine Similarity dapat membantu menemukan anomali di dalam datasehingga hasil dari akurasi model yang digunakan dapat meningkat.