## PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA ULASAN PENGUNJUNG WISATA KABUPATEN KUNINGAN
Selvi Silviana 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil M Basysyar 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung
3 Sistem Informasi STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia silvianaselvi792@gmail.com

## ABSTRAK
Seiring berkembangnya industri pariwisata di Kabupaten Kuningan, semakin banyak pula pengguna Google Maps  yang  membagikan  ulasan  dan  opininya  tentang  berbagai  tempat  wisata  terutama  ulasan  negatif  dari pengunjung dapat memengaruhi citra destinasi pariwisata dan kunjungan wisatawan di masa depan.Permasalahan ini penting karena ulasan negatif dapat berdampak besar pada industri pariwisata.Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis sentimen   review pengguna google  maps terhadap pariwisata di Kabupaten Kuningan.Data diperoleh dari ulasan tempat wisata yang ada di google maps dan telah mendapat persetujuan dari Dinas Pemuda Olahraga dan Pariwisata (DISPORAPAR) kabupaten Kuningan, Jawa Barat. Jumlah ulasan sebanyak 1042 ulasan teks yang diperoleh melalui teknik web scrapping menggunakan website apify dengan atribut rating, teks ulasan dan  nama  pengunjung  yang  kemudian  diberi  label  positif  dan  negatif.  Metode  yang  digunakan  adalah  support vector  machine  (SVM  untuk  mengklasifikasikan  ulasan  pengunjung  wisata  kabupaten  kuningan.pemodelan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan tools yaitu rapidminer yang kemudian dilakukan perhitungan  tingkat  akurasi,  presisi  dan  recall  dari  data  ulasan  tersebut.Hasil  klasifikasi  sentimen  dengan  nilai number of fold =10 di dapatkan akurasi sebesar 90.72% dengan class recall sebesar 90.22% dan class precission sebesar  91.14%  menunjukkan  pemodelan  sudah  cukup  baik  dalam  menganalisis  sentimen  ulasan  pengunjung wisata kabupaten Kuningan.
Kata kunci : Analisis sentimen, Wisata, Support Vector Machine (SVM).

## 1. PENDAHULUAN
Dalam kehidupan sehari-hari, berwisata menjadi kegiatan  yang  penting  untuk  melepaskan  lelah  dan menikmati momen santai di tengah rutinitas pekerjaan. Ketika  seseorang  atau  sekolompok  orang  dengan tujuan rekreasi untuk mengembangkan diri, mempelajari  atau  menikmati  keindahan  suatu  tempat disebut  berwisata,  wisata  berjangka  waktu  sementara sesuai waktu yang ditentukan seseorang [1].Kabupaten Kuningan, sebagai salah satu wilayah di Jawa  Barat,  memiliki  potensi  wisata  yang  meliputi beragam jenis, seperti wisata alam, kuliner, dan religi Tempat-tempat  seperti  Curug  Bangkong,  Waduk Darma, Kopi Botanika, dan The Mountain Recreation Park menjadi  destinasi  populer  di  daerah  ini.  wisata alam dinilai sangat penting dalam pembangunan suatu daerah karena dapat memberikan dampak positif bagi daerah dan masyarakat[2].
Namun,  tantangan  dalam  pengelolaan  dan kualitas  tempat  wisata  sering  kali  menjadi  masalah yang  memengaruhi  pengalaman  wisatawan.  Media sosial  secara  tidak  langsung  memberikan  informasi mengenai  tempat-tempat  menarik  yang  ada  di kabupaten  Kuningan  khususnya google  maps yang berisi ulasan dari para wisatawan untuk mengunjungi tempat-tempat  tersebut[3].  Menentukan  perilaku  atau pendapat  dari  seorang  yang  menulis  ulasannya kemudian  dianalisis  dengan  memperhatikan  suatu topik  merupakan  tujuan  dari  analisis  sentimen  dapat berupa  komentar  yang  positif,  negatif  maupun  netral
[4]. Data dari komentar pengguna tersebut dapat diolah untuk  menilai  sentimen  masyarakat  yang  dapat menggiring opini tentang seberapa jauh suatu tempat disukai atau tidak oleh para wisatawan[5].
Opinion  mining atau  akrab  dikenal  analisis sentimen  merupakan  analisis  emosi,  opini  publik, penilaian, sikap dan sentimen tentang suatu objek yang termasuk  area  penelitian.  Seperti  peristiwa,  masalah, organisasi produk layanan individu serta topik yang di angkat.[6].  Analisis  sentimen  biasanya  digunakan untuk memahami apa yang diinginkan oleh konsumen dan membantu untuk memonitor sentimen prosuk dan merek  dari  pendapat  yang  diberikan  oleh  para konsumen[7].  Sentimen  dapat  diketahui  cenderung bersifat  positif  atau  negatif  menggunakan  analisis sentimen. Case  folding,  tokenizing,  cleansing, stopword dan stemming merupakan langkah preprocessing sebelum  dilakukan  analisis  sentimen. Metode  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine  (SVM).  SVM adalah  salah  satu  teknik supervisored  learning  yang  memiliki  tingkat  akurasi dan  kualitas  yang  baik  sehingga    sangat  populer diantara algoritma  lainnya [8]. Melalui penelitian ini, diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  dan kebaruan (novelty) dalam penggunaan metode support vector  machine untuk  menganalisis  sentimen  ulasan pengguna pada tempat wisata di Kabupaten Kuningan.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis sentimen ulasan pengunjung pada tempat
wisata  di  Kabupaten  Kuningan.  Selain  itu,  penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode support vector machine  (SVM) dalam  mengklasifikasikan  sentimen ulasan  pengguna,  sehingga  dapat  memberikan pemahaman yang lebih baik tentang tingkat kepuasan dan  sentimen  masyarakat  terhadap  tempat  wisata  di Kabupaten  Kuningan.  Kajian  yang  akan  diusulkan dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan  analisis sentimen  terhadap  ulasan  pengguna  pada  tempat wisata di Kabupaten Kuningan dengan menggunakan metode support vector machine (SVM) . Metode SVM akan  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  ulasan pengguna  menjadi  kategori  sentimen  positif  dan negatif. SVM juga  dikenal  dapat  mengatasi  masalah overfitting  dengan  baik.  Proses  implementasi SVM melibatkan  tahap  pra-pemrosesan  data  seperti pembersihan  data,  tokenisasi  teks,  dan  pengubahan teks  ke  dalam  representasi  vektor.setelah  itu, dilakukan proses uji testing dan training model SVM menggunakan  dataset  ulasan  pengunjung  wisata kabupaten Kuningan yang dikumpulkan dengan teknik web  scrapping melalui website  apify dengan  hasil berupa file excel  ulasan teks  sebanyak 1042 kalimat. Hal  ini  akan  memberikan  wawasan  tentang  tingkat kepuasan  masyarakat  terhadap  tempat  wisata  di Kabupaten  Kuningan  serta  mengetahui  aspek-aspek yang  perlu  ditingkatkan  dalam  pengelolaan  tempat wisata tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu Pada penelitian yang dilakukan oleh Iskandar &
Nataliani  Perbandingan SVM, Naïve  Bayes,  k-NN untuk  Analisis  Sentimen  Gadget  Berbasis  aspek. Permasalahan  yang  terjadi  diperlukan  adanya informasi dengan adanya fasilitas baru dari tekonologi khususnya gadget untuk mengetahui minat masyarakat tertarik atau tidaknya melalui komentar yang diambil dari  salah  satu  video review gadget  yang  berjumlah 9579 komentar dari bulan Agustus sampai September tahun  202.  Metode  yang  digunakan  adalah CRISP- DM. Strategi pemecahan masalah umum menerapkan standar  baku data  mining dengan  menggunakan metode CRISP-DM. [9].
Penelitian  oleh  Yerik  Afrianto  Singalen  yaitu tentang mengukur performa pada SVM, NBC , dan DT yang  mengklasiikasikan  penilaian  pengunjung  Candi Borobudur menggunakan CRISP-DM didapatkan hasil akhir  berupa  3850  ulasan  teks  bersih  yang  akan dilakukan  pemodelan  algoritma Support  Vector Machine, Decision Tree dan Naive Bayes yang ada di dalam Cross  Validation dihubungkan  pada Apply Model dan Performance  (binomial  classification). Parameter  yang  digunakan  adalah  Akurasi,  Presisi, Recall dan Area Under Curve (AUC). Algoritma SVM mendapatkan nilai uji T lebih dominan sebesar 0,944 sedangkan DT sebesar  0,944  dan NBC sebesar 0,98.[10].
Penelitian  oleh  meishita  bertujuan  untuk menganalisis sentimen pengguna Tokopedia
berdasarkan review yang  diberikan.  Permasalahan yang dihadapi adalah ketimpangan data evaluasi yang cenderung berpihak pada kelas positif atau negatif. Hal ini  dapat  mempengaruhi  kinerja  klasifikasi  sentimen. Dalam  penelitian  ini  teknik  oversampling  juga dilakukan  dengan  menggunakan SMOTE  (Synthetic Minority Oversampling Technique) untuk memperbaiki  ketidakseimbangan  kelas  pada  dataset. Hasil penelitian ini  menunjukkan bahwa penggunaan metode SVM dengan SMOTE memberikan  kinerja klasifikasi yang sangat baik dengan nilai AUC sebesar 0,9545. Penggunaan SMOTE juga dapat meningkatkan akurasi model dengan data yang tidak seimbang akibat review  pengguna  Tokopedia. Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  penggunaan  metode  SVM dengan SMOTE dapat memberikan kinerja klasifikasi yang  baik  dalam  analisis  sentimen  pengguna Tokopedia.  Penggunaan SMOTE juga  efektif  dalam memperbaiki ketidakseimbangan kelas dalam dataset[11].
Penelitian  selanjutnya  menganalisis  sentimen popularitas aplikasi Moodle dan Edmodo menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine. Masalah yang ingin dipecahkan adalah mengklasifikasikan  komentar  positif  dan  negatif pengguna  kedua  aplikasi  tersebut  serta  menentukan aplikasi  terbaik.  Metode  penelitian  yang  digunakan meliputi studi literatur, pengumpulan data, preprocessing data,  pembobotan TF-IDF ,  dan klasifikasi  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine . Hasil penelitian menunjukkan bahwa setelah dilakukan preprocessing dan pembobotan, jumlah data ulasan meningkat. Pengujian menggunakan Confusion Matrix menunjukkan  tingkat  keakuratan  model klasifikasi.  Dengan  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine ,  tingkat  keakuratan  klasifikasi  pada aplikasi Moodle mencapai 83,6%[12].

## 2.2. Google Maps
Google Maps adalah platform dari Google yang menyediakan  informasi  tentang  suatu  tempat, termasuk  nama,  rute,  dan  kondisi  geografis,  serta ulasan pengunjung. Data ulasan pengunjung dikumpulkan  melalui Google  Maps dan  dapat digunakan  sebagai  penilaian  kepuasan  pengunjung dalam pariwisata. Pengumpulan data ulasan pengunjung  dilakukan  melalui  teknik Web  Scraping pada Google  Maps  Review .  Selain  itu, Google  Maps juga menampilkan informasi seperti jam favorit, waktu tunggu,  dan  durasi  kunjungan  untuk  membantu pengguna  merencanakan  kunjungan  ke  suatu  tempat. Para  pengunjung  dapat  memberikan  ulasan  melalui fitur Google  Review  di  Google  Maps . Google  Maps juga dapat digunakan untuk mencari informasi tentang rute  perjalanan,  penerbangan,  penginapan,  tempat wisata, dan kendaraan dengan biaya yang terjangkau. Dalam wisata Kuningan, pengunjung dapat memberikan  ulasan  atau  komentar  terkait  dengan tempat wisata Kuningan melalui Google Maps dengan bantuan  website  bernama Apify .  Dengan  demikian,
Google  Maps dapat  menjadi  sumber  informasi  yang berguna bagi pengguna dalam merencanakan perjalanan  dan  mengevaluasi  pengalaman  mereka  di suatu tempat.

## 2.3. Text Mining
Text  mining  adalah  suatu  pemrosesan  teks dengan bantuan tools atau perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi pola, topik atau kata kunci pada suatu kalimat.[13]. Text  mining dapat  dibagi  menjadi beberapa  tahap,  yaitu: data  collection,  data preprocessing,  feature  extraction,  data  mining, dan interpretation . Data collection adalah tahap mengumpulkan data teks dari berbagai sumber, seperti web, dokumen, atau media sosial. Tahap mempersiapkan  data  teks  agar  dapat  diolah  oleh algoritma text  mining pada data  preprocessing . Data preprocessing meliputi pembersihan data, normalisasi, dan  tokenisasi. Feature  extraction adalah  tahap ekstraksi fitur dari data teks. Fitur adalah atribut yang dapat  digunakan  untuk  mewakili  data  teks  dapat berupa  kata,  frasa,  atau  n-gram. Data  mining adalah tahap  analisis  data  teks  untuk  menemukan  pola  atau hubungan. Data mining dapat menggunakan berbagai algoritma, seperti klasifikasi, clustering, dan association  rule  mining.  Interpretation  adalah  tahap interpretasi hasil data mining. Hasil data mining harus dapat  dimengerti  dan  bermanfaat  bagi  pengguna platform  google  maps  tersebut.Pada  penelitian  ini mengunakan  algoritma  klasifikasi  yaitu Support Vector  Machine  (SVM) untuk  melakukan  analisis sentimen pengunjung wisata kabupaten Kuningan.
2.4. Support Vector Machine (SVM)
Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM) adalah  algoritma  klasifikasi  sederhana  yang  dapat digunakan  untuk  memproses  ulasan  pengunjung wisata  Kabupaten  Kuningan. SVM bekerja  dengan mencari hyperplane terbaik dalam ruang berdimensi-N yang berfungsi sebagai pemisah yang jelas bagi titik- titik data input. Pada kasus ulasan pengunjung wisata, titik-titik  data  input  dapat  berupa  kata,  frasa,  atau  n- gram  yang  mewakili  ulasan. Hyperplane yang dihasilkan  oleh SVM dapat  digunakan  untuk memprediksi  kategori  ulasan,  yaitu  positif,  negatif, atau netral. SVM memiliki beberapa keunggulan untuk memproses ulasan pengunjung wisata, yaitu sederhana,  efektif,  dan  fleksibel.  Berdasarkan keunggulan-keunggulan  tersebut, SVM merupakan algoritma  yang  tepat  untuk  memproses  ulasan pengunjung  wisata  Kabupaten  Kuningan. SVM dapat digunakan  untuk  menganalisis  sentimen  ulasan, sehingga  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan kualitas layanan wisata di Kabupaten Kuningan.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Alur Penelitian
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  metode SEMMA  (Sample,  Explore.  Modify, Model dan Asses).
Gambar 1. Metode SEMMA
Metode  analisis  analisis  sentimen  adalah  cara kita mengamati dan memahami perasaan atau persepsi orang  tentang  suatu  topik  tertentu,  biasanya  melalui penggunaan teks atau tulisan. Pedoman kerja SEMMA , yang  dikembangkan  oleh SAS  Institute ,  membantu dalam  melakukan  analisis  terutama  ketika  memiliki banyak data untuk dianalisis.

## 3.2. Sample
Penelitian ini menggunnakan data ulasan tempat wisata yang ada di Kuningan seperti Curug Bangkong, Waduk  Darma,  Kopi  Botanika,  dan  The  Mountain Recreation  Park  dari  google  maps  review.  Data  dari tempat-tempat  tersebut  di  scraping  menggunakan website  Apify.  Kemudian  data  ulasan  tersebut digabungkan menjadi satu file berformat csv.
Tabel 1. Jumlah ulasan pengunjung
No Nama tempat Jumlah seluruh ulasan memiliki rating Jumlah ulasan hanya teks 1 Kopi botanika 651 257 2 Waduk darma 1168 866 3 Curug bangkong 1159 559 4 The mountain park 1129 796 Jumlah total 4107 2478
Keseluruhan  data  berjumlah  2478  ulasan  teks yang  kemudian  diberi  label  sentimen  positif  dan negatif sesuai dengan jumlah rating bintang 1 sampai 5  yang  kemudian  di  cek  manual  sesuai  dengan  kata penyusunnya.  Berdasarkan  keseluruhan  data  yang sudah  diberi  label  didapatkan  jumlah  seluruh  ulasan teks yang dihasilkan sebanyak 1043 ulasan dikarenakan  banyak  review  yang  hanya  memberi bintang namun tidak meninggalkan jejak ulasan teks.
Tabel 2. Contoh teks ulasan Teks Sentimen Tempatnya cukup bagus, cocok buat liburan keluarga Positif
Ini rekomendasi cocok
bangett untuk rekreasi & liburan di akhir pekan. Pemandangan curug nya oke sejukkk sekali & selalu ramai di kunjungi Positif Akses susah untuk yang pake roda empat.  Parkir kurang untuk mobil. Negatif

## 3.3. Explore

## Gambar 2. Tahapan explore
Data  ulasan  yang  didapatkan  berjumlah  2560 namun  masih  banyak  yang  kosong  teks  maupun sentimennya  sehingga  setelah  ditambahkan  filter example dengan memilih data yang tidak kosong atau is not missing diperoleh data sebanyak 1043 data teks ulasan  yang  sudah  diberi  label  positif  dan  negatif dengan  1 special  attribute yaitu  sentimen  dan  1 regular attribute yaitu teks. Operator set  role dalam rapidminer berfungsi untuk  menentukan  attribut  mana  yang  digunakan sebagai  label  dalam  dataset  tersebut  yang  dijadikan sebagai label  yaitu  kolom  sentimen  yang diberi label positif dan negatif sesuai dengan kata penyusunnya.
Nominal to teks berfungsi merubah data numerik atau  angka  ke  dalam  bentuk  teks  atau  kata-kata contohnya  seperti  angka  “100”  diubah  menjadi “seratus” agar memudahkan proses sentimen analisis.
Tabel 3. Hasil nominal to teks
Teks Hasil Nominal to text
Suasananya kini lebih ramai, fasilitas tambah banyak, permainan arum jeram Rp.10000 perorang. Suasananya kini lebih ramai, fasilitas tambah banyak, permainan arum jeram sepuluh ribu rupiah perorang.
Masih harus di kembangkan, tiket 5000 parkir 2000. Masih harus di kembangkan, tiket lima ribu parkir dua ribu. Tempatnya lumayan enak dgn harga tiket 40rb/ orang ( weekand ) dpt menikmati 7 wahana Tempatnya lumayan enak dgn harga tiket empat puluh ribu per orang ( weekend ) dpt menikmati tujuh wahana.

## 3.4. Modify
Gambar 3. Tahapan modify
Tokenize berfungsi untuk memecah kalimat menjadi token atau frasa sehingga memudahkan dalam analisis sentimen.
Tabel 4. Hasil tokenize Teks Hasil Tokenize Tempat nya bagus nyaman sayang nya fasilitas tempat itu sudah rusak . ["Tempat", "nya", "bagus", "nyaman", "sayang", "nya", "fasilitas", "tempat", "itu", "sudah", "rusak"] Bagus sih, cuma kekurangannya jarang ada penjual makanan, terus kurang adanya spot foto karena disana hanya ada air terjun aja atau curug.. Kalo lebih dikembangkan lagi pasti ramai pengunjung. ["Bagus", "sih",  "cuma", "kekurangannya", "jarang", "ada", "penjual", "makanan", "terus", "kurang", "adanya", "spot", "foto", "karena", "disana", "hanya", "ada", "air", "terjun", "aja", "atau", "curug",  "Kalo", "lebih", "dikembangkan", "lagi", "pasti", "ramai", "pengunjung"] Suasananya luar biasa indah.. walau panas terik tapi udaranya tetap sejuk.. view nya oke punya.. ["Suasananya", "luar", "biasa", "indah",  "walau", "panas", "terik", "tapi", "udaranya", "tetap", "sejuk",
"view", "nya", "oke", "punya]
Transform casses Berfungsi untuk mengubah kata dalam  hal  ini  kata  dirubah  menjadi  huruf  kecil  agar format kata menjadi lebih rapih dan mudah dipahami untuk analisis.

## Tabel 5. Hasil transform casses
Teks Hasil Transform Casses Tempat yang Nyaman dan Sangat Rekomendit untuk Nongkrong dan Kumpul
Keluarga.bisa untuk melepaskan kepenatan Aktifitas Pekerjaan.Lelah pun Hilang Seketika setelah Sampai di tempat ini. tempat yang nyaman dan sangat rekomendit untuk nongkrong dan kumpul keluarga. bisa untuk melepaskan kepenatan aktivitas pekerjaan. lelah pun hilang seketika setelah sampai di tempat
ini. Pemandangan Air Terjun yang indah di kota Kuningan tidak jauh dari jalan raya pemandangan air terjun yang indah di kota kuningan tidak jauh dari jalan raya Parkir ke Curug cukup jauh, jalanan sudah bagus. Curugnya saat itu besar dan deras parkir ke curug cukup jauh, jalanan sudah bagus. curugnya saat itu besar dan deras
filter  stopword  bahasa  Indonesia  RapidMiner adalah  untuk  mengekstrak  teks  dari  kata-kata  umum yang  tidak  memberikan  banyak  informasi  ketika analisis  teks  dilakukan.  Kamus  bahasa  indonesia stopword diperoleh dari website: https://www.kaggle.com/datasets/oswinrh/indonesian -stoplist
Tabel 6. Hasil Filter Stopword Teks Hasil Filter Stopword Curug Bangkong sangat segar dan lokasinya di ketinggian membuatnya sejuk. Tempat ini sangat pas dijadikan tujuan wisata keluarga. Kerennn Curug Bangkong segar lokasinya ketinggian sejuk. Tempat pas dijadikan tujuan wisata keluarga. Kerennn Ayoo ke sini sesuai dengan harga lah pemandangannya juga Ayo sini sesuai harga pemandangannya Tiket masuknya murah, tempatnya bersih, tetap ikuti protokol kesehatan, dan jaga kebersihan lingkungan ini yaaa Tiket masuknya murah, tempatnya bersih, tetap ikuti protokol kesehatan, jaga kebersihan lingkungan

## 3.5. Model
Gambar 4. Tahapan model
Data  ulasan  pengunjung  wisata  kabupaten kuningan yang sudah diproses mengalami upsampling dikarenakan  sentimen  positif  lebih  banyak  daripada sentimen negatif yang menyebabkan model menghasilkan  akurasi  kurang  baik  oleh  karena  itu diperlukan  operator  SMOTE  Upsampling  dengan tujuan menghasilkan akurasi terbaik.
Operator  cross  validation  digunakan  untuk  split data  dengan  menggunakan  nilai  K-Fold  yaitu pengulangan  sebanyak  K  iterasi  pengulangan  dalam hal  ini  menggunakan  nilai  k=10  dengan  operator Support Vector Machine (SVM) pada training.Opertor apply  model  dan  performance  diterapkan  pada  data testing.
Gambar 5. Proses cross validation

## 3.6. Asses
Asses  merupakan  tahap  untuk  mengetahui evaluasi  sebuah model dalam  penelitian  ini menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine (SVM) dengan menggunakan operator tambahan yaitu SMOTE Upsampling dan diberi nilai K-Fold sebanyak 10 untuk menghasilkan akurasi terbaik.
Gambar 6. Hasil performance

## 3.7. Wordcloud
Wordcloud  dapat  membantu  untuk  memperoleh informasi  yang  spesifik  tentang  hal-hal  yang seharusnya diperbaiki dalam suatu ulasan.
Gambar 7. Wordcloud positif
Gambar 8. Wordcloud negatif
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Interpretasi Hasil
Nilai  akurasi  yang  didapat  dari  pemodelan Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  hasil  akurasi sebesar  90.72%  dengan  class  recall  sebesar  90.22% dan class precission sebesar 91.14% sedangkan batas error sebesar +-2.07%. terdapat 787 ulasan positif dan 255 ulasan negatif dengan total ulasan 1043 teks yang menunjukkan  model  sudah  cukup  baik  dalam melakukan  analisis  sentimen  ulasan  pengunjung wisata  kabupaten  Kuningan.  hasil  wordcloud  positif yang  disusun  oleh  kata  sesuai  dengan  frekuensi kemunculannya  seperti  bagus,  wisata,  tempatnya, makanan,  sejuk,  pemandangan  dll.Artinya  tempat
wisata  di  kabupaten  Kuningan  sudah  cukup  baik dengan  pemandangan  dan  udara  yang  sejuk  dapat membuat  para  wisatawan  ingin  mengunjungi  wisata tersebut yang ada di kabupaten Kuningan  sedangkan kata yang sering muncul pada ulasan dengan sentimen negatif  seperti  jalan,makanan,mahal,kotor,  harga  dll dikarenakan  jalan  menuju  ke  tempat  wisata  masih curam dan sulit diakses menggunakan kendaraan roda empat,  kemudian  perlu  adanya  peningkatan  dan evaluasi terhadap tempat wisata khususnya pada harga yang terbilang cukup mahal.
Tabel 7. Confusion matrix True positive True negative Class precision Pred positif 710 69 91.14% Pred negatif 77 718 90.31% Class recall 90.22% 91.23% Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 710+718 710+718+77+69 = 1428 1574
= 0.9072 atau 90.72%     (1) Presisi   = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+ 𝐹𝑃
= 710 710+77 = 710 787
=  0.90216 atau 90.22%     (2) Recall    = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+ 𝐹𝑁 = 710 710+69 = 710 779 = 0.9114 atau 91.14%       (3)
Berdasarkan hasil interpretasi dataset didapatkan bahwa pada Curug Bangkong masih butuh perawatan dikarenakan sebagian ulasan menunjukkan kurangnya sarana  bermain  untuk  anak  karena  curug  tidak  bisa dipakai  untuk  berenang.Kopi  botanika  mempunyai beberapa ulasan negatif tentang kurangnya pelayanan yang  menyebabkan  pengunjung  memberi  rating rendah,  harga  makanan  yang  cukup  mahal  dengan pemandangan  cukup  bagus  tetapi  pelayanannya kurang  memuaskan  selanjutnya  pada  Waduk  Darma Beberapa  pengunjung  memberikan  ulasan  tentang suasana  yang  tenang  dan  pemandangan  indah, meskipun  sebagian  area  masih  terbatas  untuk dieksplorasi.The Mountain Recreation Park memiliki beberapa  wahana  seperti  prosotan  air  dan  kolam renang  terlihat  menarik,  beberapa  pengunjung
menyampaikan  keprihatinan  terhadap  kondisi  yang terbengkalai dan kurang terawat.

## 4.2. Kaitan Literatur
Model support Vector Machine sudah cukup baik dalam pemodelan sehingga mendapatkan hasil akurasi 90.72%  seperti  halnya  dalam  penelitian  oleh  jesika [14] dengan hasil sebesar 90.72% dengan class recall sebesar  90.22%  dan  class  precission  sebesar  91.14% dengan  membandingan  algoritma  naïve  bayes,  SVM dan  k-NN  diperoleh  hasil  akurasi  tertinggi  yaitu algoritma Support Vector Machine (SVM). Penelitian oleh I Wayan Budi Suryawan[15] hasil akurasi sebesar 90.72% dengan class recall sebesar 90.22% dan class precission  sebesar  91.14%  menunjukkan  model melakukan analisis dengan baik. Penelitian terdahulu oleh yang menggunakan teknik SMOTE menghasilkan nilai  AUC  sebesar  0,9545  artinya  penerapan  teknik SMOTE lebih baik dibandingan tanpa SMOTE dengan hasil akurasi sebesar 0,9088[11]

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Klasifikasi ulasan pengunjung wisata kabupaten Kuningan  dengan  menggunakan  algoritma Support Vector Machine (SVM) sudah tepat karena menghasilkan  akurasi  yang  baik.  Nilai  akurasi  yang didapat  dari  pemodelan Support  Vector  Machine (SVM) adalah  hasil  akurasi  sebesar  90.72%  dengan class  recall  sebesar  90.22%  dan  class  precission sebesar  91.14%  sedangkan  batas  error  sebesar  +- 2.07%.  Perbedaan  sentimen  terdapat  pada  labelnya yaitu positif dan negatif terdapat 787 ulasan positif dan 255  ulasan  negatif.  terjadi  ketidakseimbangan  data karena  positif  lebih  banyak  daripada  ulasan  negatif solusi dari pemasalahn tersebut dengan menambahkan operator SMOTE  Upsampling .Penelitian  selanjutnya dapat  menggunakan  beberapa  algoritma  untuk perbandingan hasilnya, dapat menggunakan tools yang berbeda seperti google colab atau python kemudianAgar tidak terjadi Upsampling bisa ditambahkan sentimen netral.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. Riani, “Pariwisata Adalah Pisau Bermata 2,” J. Inobasi Penelit. , vol. 2, no. 5, pp. 1469–1474, 2021.
[2]  Y.  Haryati  and  I.  Matori,  “Analisis  Dampak Wisata Terhadap Pendapatan Desa Dan Kesejahteraan Masyarakat,”
Blantika Multidiscip. J. , vol. 1, no. 1, pp. 29–39, 2022, doi: 10.57096/blantika.v1i1.3.
[3]  D. Aditya, “Penamaan Objek Wisata di Wilayah Kabupaten  Kuningan  Jawa  Barat,” Deskripsi Bhs. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  170–181,  2020,  doi: 10.22146/db.v3i2.4091.
[4]  D.  Rusdiaman  and  D.  Rosiyadi,  “Analisa Sentimen  terhadap  Tokoh  Publik  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Support Vector  Machine,” CESS  (Journal  Comput.  … ,
2019, [Online]. Available:
https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/ article/view/13796
[5]  N.  R.  W.  Adhitia  Erfina,  “Analisis  Sentimen Perguruan  Tinggi  Termewah  Di  Indonesia Menurut  Ulasan  Google  Maps  Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM),” J. Sist.  Inf.  dan  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  77–85, 2022.
[6]  A. Rifa’i, H. Sujaini, and D. Prawira, “Sentiment Analysis  Objek  Wisata  Kalimantan  Barat  Pada Google  Maps  Menggunakan  Metode  Naive Bayes,” JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  … ,  2021, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article/ view/48132
[7]  R. M. Turjaman and I. Budi, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek Marketing Mix Terhadap Ulasan Aplikasi Dompet Digital (Studi Kasus: Aplikasi Linkaja Pada Twitter),” J. Darma Agung , 2022, [Online]. Available: http://jurnal.darmaagung.ac.id/index.php/jurnalu da/article/view/1672
[8]  F.  Bei  and  S.  Saepudin,  “Analisis  Sentimen Aplikasi Tiket Online Di Play Store Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine (Svm),” Semin. Nas. Sist. Inf. … , 2021, [Online]. Available: https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/sismat ik/article/view/13
[9]  J. W. Iskandar and Y. Nataliani, “Perbandingan Naïve  Bayes,  SVM,  dan  k-NN  untuk  Analisis Sentimen  Gadget  Berbasis  Aspek,” J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5, no. 6, pp. 1120–1126, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3588.
[10]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Performa  Algoritma NBC,  DT,  SVM  dalam  Klasifikasi  Data  Ulasan
Pengunjung  Candi  Borobudur  Berbasis  CRISP- DM,” Build.  Informatics,  Technol.  … ,  2022, [Online]. Available: http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/bits/article/view/2766
[11]  M.  I.  Putri  and  I.  Kharisudin,  “Penerapan Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE)  Terhadap  Analisis  Sentimen  Data
Review Pengguna Aplikasi Marketplace
Tokopedia,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 5,  pp.  759–766,  2022,  [Online].  Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
[12]  N.  Yolanda,  I.  H.  Santi,  and  D.  F.  H.  Permadi, “Analisis Sentimen Analisis
Sentimen Popularitas  Aplikasi  Moodle  dan  Edmodo Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. Algoritm. , vol. 3, no. 1, pp. 48–59, 2022, doi: 10.35957/algoritme.v3i1.3313.
[13]  M.  M.  Mala  Olhang,  S.  Achmadi,  and  F.  .  A. Wibisono, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap  Covid-19  Di  Indonesia  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Classifier  (Nbc),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 214– 221, 2020, doi: 10.36040/jati.v4i2.2695.
[14]  J. W. Iskandar and Y. Nataliani, “Perbandingan Naïve  Bayes,  SVM,  dan  k-NN  untuk  Analisis Sentimen  Gadget  Berbasis  Aspek,” J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  Dan  … ,  2021,  [Online]. Available: http://jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/vi ew/3588
[15]  I Wayan Budi Suryawan, Nengah Widya Utami, and Ketut Queena  Fredlina, “Analisis Sentimen Review  Wisatawan  Pada  Objek  Wisata  Ubud Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J.  Inform.  Teknol.  dan  Sains ,  vol.  5, no. 1, pp.
133–140, 2023,
doi:
10.51401/jinteks.v5i1.2242.