Klasifikasi Aspek Berdasarkan Ulasan Pengguna Wisata Paralayang Batu Menggunakan Metode Support Vector Machine - Melani, Ananda; Wijoyo, Satrio; Saputra, Mochamad (Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer, 2026)
Wisata Paralayang Batu memiliki ribuan ulasan pada Google Maps yang berpotensi menjadi sumber evaluasi penting, namun belum dimanfaatkan secara optimal karena proses analisis masih dilakukan secara manual. Penelitian ini menerapkan pendekatan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) dengan mengombinasikan Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk pemodelan topik, InSet Lexicon untuk pelabelan sentimen, Support Vector Machine (SVM) untuk klasifikasi aspek, dan Root Cause Analysis (RCA) untuk mengidentifikasi akar permasalahan dari ulasan negatif. Dari 3.000 ulasan yang dikumpulkan melalui web scraping, sebanyak 2.575 data digunakan setelah preprocessing. Pengujian LDA pada rentang dua hingga lima topik menghasilkan dua topik terbaik dengan coherence score 0,6227 dan term diversity 1,0, yang dipetakan menjadi aspek Amenities dan Attraction melalui analisis semantik dan validasi ahli pariwisata, menghasilkan 1.961 ulasan berlabel Attraction dan 614 ulasan berlabel Amenities. Model SVM dengan rasio 80:20, kernel rbf, dan skema SMOTE mencapai akurasi 95%, precision 95%, recall 97%, f1-score 87%, dan rata-rata k-fold 96%. Hasil RCA menunjukkan aspek Attraction didominasi sentimen positif tanpa pola masalah yang konsisten, sedangkan aspek Amenities ditemukan permasalahan pada kategori harga dan pelayanan petugas sebagai dasar perumusan rekomendasi solusi berbasis teknologi informasi.