Root Cause Analysis (Rca) Perilaku Turis Di Bali Berdasarkan Opini Masyarakat Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (Svm)R MACHINE (SVM) - Prabandari, Putu Ayu Purnama Dyah; Wijoyo, Satrio Hadi; Setiawan, Nanang Yudi (Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer, 2025)
Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat mengenai perilaku turis di Bali dengan menggunakan dataset dari Twitter dan YouTube. Analisis sentimen ini berbasis aspek dengan menggabungkan beberapa metode seperti Support Vector Machine (SVM), Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), InSet Lexicon, Latent Dirichlet Allocation (LDA), dan Root Cause Analysis (RCA) untuk mengidentifikasi persepsi masyarakat sekaligus mengevaluasi akar permasalahan yang ada. Dari total 6.078 data yang dikumpulkan, setelah proses topik permodelan menyisakan 6.058 data, dan setelah pelabelan sentimen data hanya tersisa 4.074 untuk masuk ke proses pengolahan dengan permodelan SVM. Data tersebut terdiri dari 2.725 data dengan sentimen negatif dan 1.349 data sentimen positif. Dengan pendekatan undersampling, model memperlihatkan kinerja yang sangat baik dengan akurasi 92.64% presisi 92.60%, recall 92.64%, dan F1-score 92.60%. Untuk analisis topik permodelan dengan LDA Terdapat 4 topik optimal, yaitu Kepatuhan Aturan dan Etika Sosial, Penegakan Hukum dan Tindakan Imigrasi, Dampak Sosial–Budaya, Dinamika Ekonomi dan Kepemilikan Aset. Metode RCA memperlihatkan bahwa akar dari permasalahan utama terletak pada minimnya edukasi spiritual wisatawan tentang budaya di Bali, kurang tegasnya penegakan hukum terhadap warga negara asing, dan penguasaan ekonomi oleh pihak asing dalam sektor pariwisata. Hasil ini diharapkan dapat membantu pengelola destinasi dan pemerintah dalam menilai opini publik serta menjadi acuan bagi pembuat kebijakan dalam menyusun strategi meningkatkan daya tarik wisatawan dan keberlanjutan pariwisata.