EVALUASI HYPERPARAMTER TUNING PADA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM KLASIFIKASI ULASAN HOTEL DI TRIPADVISOR - Dewi, Fiashintha; Wibowo, Nur Cahyo Hendro; Handayani, Maya Rini; Umam, Khothibul (STKIP PGRI Tulungagung, 2025)
Dengan adanya perkembangan teknologi para wisatawan sangat dimudahkan dalam mengakses informasi mengenai pemesanan kamar hotel. Dengan adanya hal tersebut, maka ulasan dari pengguna lain sangatlah penting untuk menemukan tempat yang mereka inginkan. Studi ini membahas tentang analisa ulasan para wisatawan mengenai hotel pada Tripadvisor. Tripadvisor adalah salah satu platform pan-duan wisata terbesar di dunia, yang menawarkan wisatawan untuk merencakan serta memperoleh perjalanan memuaskan. Data diambil melalui website Hugging Face yang kemudian dilanjutkan dengan proses pre-processing data. Dataset yang digunakan berjumlah 20.491 ulasan, terdiri dari 15.093 ulasan positif dan 5.938 ulasan negatif. Tujuan dari penelitian ini untuk mengevaluasi performa model SVM dalam melakukan klasifikasi sentimen pada ulasan hotel di Tripadvi-sor. Untuk mengoptimalkan performa model, dilakukan hyperparame-ter tuning menggunakan metode GridSearchCV. Hasil menunjukkan bahwa model default SVM memiliki akurasi 91%, namun recall pada kelas negatif masih rendah (0,75). Setelah tuning, akurasi sedikit menurun menjadi 90%, tetapi recall kelas negatif meningkat menjadi 0,77. Model terbaik diperoleh pada kombinasi parameter C = 10, gamma = 0,01, dan kernel = linear, dengan precision 0,92, recall 0,94, dan f1-score 0,80. Tuning terbukti meningkatkan keseimbangan klas-ifikasi antar kelas dan sensitivitas terhadap ulasan negatif. Hasil ini menegaskan pentingnya hyperparameter tuning dalam mengoptimal-kan performa dan generalisasi model SVM pada analisis sentimen dengan data yang tidak seimbang.