ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 1, Agustus 2023, Hal 323-332 DOI 10.30865/klik.v4i1.1153 https://djournals.com/klik
Analisis Sentimen Top 10 Traveler Ranked Hotel di Kota Makassar Menggunakan Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine
Yerik Afrianto Singgalen *
Fakultas Ilmu Administrasi Bisnis dan Ilmu Komunikasi, Pariwisata, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta, Indonesia Email: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id
Email Penulis Korespondensi: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id
Abstrak− Perencanaan perjalanan wisata yang dipopulerkan oleh influencer memantik khalayak untuk meninjau destinasi berdasarkan citra  dan  daya  tarik  sebelum  merancang  perjalanan  wisata  sendiri,  bersama  keluarga,  bersama  teman,  maupun  bersama  pasangan. Penelitian  ini  menawarkan  gagasan  untuk  menganalisis  sentimen  wisatawan  yang  menggunakan  layanan  akomodasi  hotel  di  kota Makassar  berdasarkan data ulasan website  Tripadvisor.  Metode  yang digunakan  ialah  Cross-Industry  Standard  Procedure  for Data Mining (CRISP-DM) dengan tahapan sebagai berikut : tahap business understanding, tahap data understanding, tahap data preparation, tahap  modeling,  tahap  evaluation,  dan  tahap  deployment.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  tahap  business  understanding menunjukkan pentingnya identifikasi dan analisis perilaku wisatawan terkait penilaian  location, cleanliness, service, dan value hotel sebagai langkah strategis untuk menyusun program pencitraan hotel agar menarik wisatawan dengan karakteristik tamu (solo, couple, business,  family).  Tahap  data  understanding  merujuk  pada  karakteristik  data  yang  diproses  sesuai  metode  CRISP-DM,  serta  data pendukung  untuk  analisis  dan  pembahasan  konteks  Top  10  Hotel  rekomendasi  Tripadvisor  di  kota  Makassar.  Pada  tahap  data preparation, jumlah data teks yang telah diproses menggunakan algoritma Decision Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM) sebesar  1.138  melalui  pre-processing  data  (tokenize,  transform  cases,  filter  tokens  by  length,  stopwords,  stemming).  Pada  tahap modeling,  algoritma  yang  menunjukkan  peforma  terbaik  ialah  SVM  dengan  nilai  akurasi  98,98%,  nilai  presisi  100%,  nilai  recall 97,96%, nilai f-measure 98,97%, dan nilai AUC 100%. Pada tahap evaluasi, dapat diketahui bahwa klasifikasi ulasan dominan pada sentimen positif dibandingkan sentimen negatif. Dengan demikian, rekomendasi untuk tahap deployment ialah optimalisasi produk dan layanan yang berhubungan dengan room amenity, room feature, room type, cleanliness, service, value, dan location.
Kata Kunci: Hotel; Traveler Ranked; Decision Tree; Support Vector Machine; Makassar
Abstract − Travel planning popularized by influencers sparks audiences to review destinations based on image and attractiveness before designing a trip alone, with family, with friends, or as a couple. This research offers ideas to analyze the sentiment of travelers who use  hotel  accommodation  services  in  Makassar  based on  Tripadvisor  website  review data.  The  method  used is  the  Cross-Industry Standard Procedure for Data Mining (CRISP-DM) with the following stages: business understanding stage, data understanding stage, data  preparation  stage,  modeling  stage,  evaluation  stage,  and  deployment  stage.  The  results  of  this  study  show  that  the  business understanding  stage  shows  the  importance  of  identifying  and  analyzing  tourist  behavior  related  to  the  assessment  of  location, cleanliness, service, and hotel value as a strategic step to develop a hotel imaging program to attract tourists with guest characteristics (solo, couple, business, family). The data understanding stage refers to the features processed according to the CRISP-DM method and supporting  data  for  analysis  and  discussion  of  the  context  of  Tripadvisor's  Top  10  recommended  hotels  in  Makassar.  At  the  data preparation stage, the amount of text data that has been processed using the Decision Tree (DT) algorithm and Support Vector Machine (SVM) is 1,138 through data pre-processing (tokenize, transform cases, filter tokens by length, stopwords, stemming). At the modeling stage, the algorithm that shows the best performance is SVM, with an accuracy value of 98.98%, a precision value of 100%, a recall value  of  97.96%,  an  f-measure  discount  of  98.97%,  and  an  AUC  value  of  100%.  At  the  evaluation  stage,  it  can  be  seen  that  the classification  of  reviews  is  dominant  on  positive  sentiment  compared  to  negative  sentiment.  Thus,  the  recommendation  for  the deployment stage is optimizing products and services related to room amenities, room features, room type, cleanliness, service, value, and location.
Keywords : Hotel; Traveler Ranked; Decision Tree; Support Vector Machine; Makassar

## 1. PENDAHULUAN
Sektor  pariwisata  di  Indonesia  mengalami  perkembangan  karena  dukungan  pelbagai  pemangku  kepentingan,  salah satunya  ialah  industri  perhotelan  yang  menyediakan  layanan  akomodasi  bagi  para  wisatawan.  Yuliamir  et  al. menunjukkan  bahwa  hotel  berperan  penting  dalam  meningkatkan  kunjungan  wisatawan  di  suatu  destinasi  wisata, meskipun  demikian upaya untuk  memantik minat, kepuasan, dan loyalitas tamu hotel sangat  bergantung  pada strategi masing-masing  hotel  [1].  Disisi  lain,  Runtuwarouw  mengemukakan  bahwa  sektor  pariwisata  mampu  menciptakan lapangan  pekerjaan  melalui  industri  perhotelan  sehingga  memantik  kunjungan  wisatawan,  dan  pertumbuhan  sektor pendukung lainnya [2]. Hal ini berarti bahwa perkembangan industri perhotelan di Indonesia tidak terlepas dari aktivitas pariwisata  yang  menjadi  katalisator  ekonomi  sekaligus  mobilisasi  kesejahteraan  sosial  masyarakat.  Dengan  demikian dapat  diketahui  bahwa  kajian  tentang  industri  perhotelan  perlu  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis persepsi tamu hotel ketika menggunakan layanan akomodasi selama berwisata di berbagai destinasi wisata.
Penetapan Kawasan Strategis Pariwisata Nasional (KSPN) serta destinasi pariwisata super prioritas di Indonesia memantik partisipasi investor penyedia layanan akomodasi dan amenitas. Halum et al. menunjukkan bahwa upaya untuk mewujudkan  pariwisata  berkelanjutan  di  destinasi  wisata  super  priotias  ditempuh  dengan  program  pendampingan masyarakat  yang  tinggal  di  sekitar  destinasi  wisata  agar  dapat  memanfaatkan  peluang  ekonomi,  serta  meningkatkan kesejahteraan  sosial  [3].  Disisi  lain,  Kurniansah  dan  Purnama  berpendapat  bahwa  pembangunan  infrastruktur  berupa hotel, resort, dan cotage meningkat secara signifikan setelah adanya penetapan dan arah kebijakan pembangunan destinasi wisata super prioritas di Indonesia [4]. Hal ini menunjukkan adanya hubungan antara pertumbuhan sektor pariwisata dan

## Yerik Afrianto Singgalen, Analisis Sentimen Top 10 Traveler Ranked Hotel di Kota Makassar Menggunakan Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine
industri perhotelan di Indonesia. Namun, kajian tentang analisis sentimen wisatawan terhadap produk dan layanan hotel di  destinasi  wisata  prioritas  maupun  daerah  penghubung  (transit)  belum  dilakukan  secara  merata  dan  berkala  untuk memperoleh data terbaru. Berdasarkan hal tersebut maka penelitian ini fokus menganalisis sentimen tamu hotel terhadap Top 10 Traveler Ranked Hotel di Kota Makassar pada platform Tripadvisor.
Kota  Makassar  memiliki  daya  tarik  wisata  yang  beragam  sekaligus  beperan  penting  sebagai  area  transit  yang menjadi titik sentral mobilitas wisatawan ke Indonesia bagian Timur maupun Barat. Dianindarwati et al. menunjukkan bahwa arah kebijakan dan program pengembangan pariwisata di Kota Makassar menekankan pada kolaborasi lintas sektor atau pemangku kepentingan untuk mempercepat pertumbuhan ekonomi di masing-masing obyek wisata [5]. Selain itu, Hardianti dan Nasrullah menegaskan bahwa strategi pemasaran bauran yang diterapkan menjadi faktor penarik wisatawan untuk berkunjung ke kota Makassar [6]. Selain itu, Sasmita et al. menunjukkan adanya pembaharuan prosedur check-in dan check-out di beberapa Hotel Bintan Empat Kota Makassar sebagai bentuk inovasi dan adaptasi layanan akomodasi di  era new normal [7]. Hal  ini berarti produk dan layanan akomodasi  hotel berbintang di Kota Makassar diperbaharui untuk meningkatkan kenyamanan dan keamanan tamu hotel. Mempertimbangkan hal tersebut maka penelitian ini fokus pada analisis sentimen terhadap produk dan layanan Top 10 Traveler Ranked Hotel yang direkomendasikan Tripadvisor sebagai  berikut  :  Claro  Makassar;  The  Rinra  Makassar;  Swiss-Belhotel  Makassar;  Novotel  Makassar  Grand  Shayla; Almadera Hotel; Dalton Hotel Makassar; MaxOneHotels @Resort Makassar; Ibis Makassar City Center; Harper Perintis- Makassar; Aryaduta Makassar.
Masing-masing hotel memiliki standar pelayanan prima yang sesuai dengan tema sebagai keunikan atau daya tarik, namun secara keseluruhan dapat diklasifikasikan berdasarkan room amenities, room feature, dan room type. Hattah et al. menunjukkan bahwa hotel memiliki strategi pemasaran yang dapat diklasifikasikan berdasarkan produk, harga, tempat, promosi,  proses,  orang,  bukti  fisik,  dan  daya  tarik  pelanggan  [8].  Dissi  lain,  Arimbawa  et  al.  berargumen  bahwa komunikasi  faktor yang memengaruhi  motivasi  dan kepuasan karyawan  sehingga meningkatkan performa [9]. Hal  ini berarti  bahwa  optimalisasi  produk  dan  layanan  hotel  ditentukan  oleh  strategi  pemasaran  hotel.  Adapun,  Clarita menunjukkan  bahwa  data  ulasan  tamu  hotel  melalui  laman  web  Tripavisor  dapat  digunakan  sebagai  data  teks  untuk analisis  sentimen  emosional  tamu  [10].  Adapun,  Harwani  berpendapat  bahwa  pihak  hotel  menggunakan  platform Tripadvisor sebagai media pemasaran sekaligus konstruksi brand atau citra hotel agar dapat menarik tamu [11]. Hal ini berarti bahwa data ulasan tamu hotel di website Tripadvisor dapat digunakan sebagai data teks untuk dianalisis secara komprehensif sehingga dapat memberikan rekomendasi bagi pihak hotel untuk mengoptimalkan manajemen produk dan layanan  yang  sesuai  dengan  preferensi  tamu.  Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka  penelitian  ini menggunakan  data ulasan  dari Top  10  Traveler  Ranked  Hotel yang  direkomendasikan  Tripadvisor  untuk  diproses  menggunakan  metode CRISP-DM.
Penambangan data dapat dilakukan menggunakan metode Cross-Industry Standard Procedure for Data Mining (CRISP-DM) melalui tahap business understanding, tahap data understanding, tahap data preparation, tahap modeling, tahap evaluation, tahap deployment. Sukmana menunjukkan bahwa CRISP-DM menjadi salah satu metode yang efektif digunakan dalam merekomendasikan program optimalisasi proses bisnis yang sifatnya kontekstual [12]. Yudiana et al. berpendapat bahwa metode CRISP-DM dapat digunakan untuk mempertahankan pelanggan [13]. Hal ini menunjukkan bahwa  analisis  sentimen  tamu  hotel  terhadap  produk  dan  layanan  dapat  menggunakan  metode  CRISP-DM  untuk merekomendasikan program peningkatan kualitas produk dan layanan berdasarkan hasil klasifkasi sentimen positif dan negatif secara visual. Mempertimbangkan hal tersebut maka penelitian ini akan menggunakan instrumen berupa aplikasi Rapidminer  sebagai  alat  untuk  membersihkan  dan  mengolah  data  ( pre-processing dan processing ),  pemodelan ( modeling ),  mengevaluasi  dan  merekomendasikan  model  yang  relevan  dengan  konteks  bisnis  ( evaluation dan deployment ). Dengan demikian, algoritma yang akan digunakan dalam proses klasifikasi sentimen ialah Decision Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM).
Algoritma Decision  Tree (DT)  dan Support  Vector  Machine (SVM)  dapat  digunakan  sebagai  model  dalam klasifikasi  sentimen.  Meskipun  demikian  untuk  merekomendsikan  model  yang  relevan  dengan  konteks  penelitian  ini maka perlu dibandingkan nilai akurasi, presisi, recall dan Area Under Curve (AUC). Pramesti dan Pratiwi menggunakan algoritma Decision Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM) untuk menganalisis sentimen program MBKM [14]. Selanjutnya, Romadloni dan Supriyanti memandingkan performa algoritma Decision Tree (DT), k -Nearest Neighbour , Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM) dalam analisis sentimen penggunaan teknologi dalam pendidikan anak [15]. Hal ini berarti bahwa masing-masing algoritma yang digunakan dalam proses klasifikasi memiliki performa yang berbeda-beda, menanggapi perbedaan jumlah data teks (data latih dan data uji), label data, dan konteks pembahasan.  Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka  penelitian  ini  memberikan  beberapa  batasan  algoritma  yang digunakan dalam proses klasifikasi sentimen yakni algoritma Decision Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM) dengan pembagian data latih 30% dan data uji 70%. Dengan demikian, dapat diketahui algoritma dengan performa terbaik yang dapat dijadikan model untuk klasifikasi sentimen dengan data teks serupa.
Secara teoretis, kajian ini berkontribusi pada kajian sistem informasi pariwisata yakni model penambangan dan pengolahan  data  digital  (teks)  yang  berhubungan  dengan  perilaku  wisatawan  dalam  penggunaan  teknologi.  Perilaku wisatawan  ketika  mengulas  pengalaman  menginap  di  hotel,  menggambarkan  ekspektasi  terhadap  produk  dan  layanan akomodasi hotel. Adapun, kajian tentang analisis sentimen menggunakan teknik penambangan data yang berhubungan dengan  pengalaman  tamu  menggunakan  layanan  akomodasi  hotel  masih  sangat  terbatas  sehingga  perlu  dilakukan. Adapun,  secara  kontekstual  studi  kasus Top  10  Travel  Ranked  Hotel kota  Makassar  dapat  diproses  melalui  metode CRISPD-DM sehingga menghasilkan data yang menggambarkan atensi tamu hotel selama menginap. Data tersebut dapat

## Yerik Afrianto Singgalen, Analisis Sentimen Top 10 Traveler Ranked Hotel di Kota Makassar Menggunakan Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine
dijadikan  rekomendasi  program  untuk  manajemen  produk  dan  layanan  agar  dapat  memenuhi  ekspektasi  atau meningkatkan kepuasan dan loyalitas tamu. Dengan demikian, luaran penelitian ini juga berkontribusi  secara empiris, dimana  pihak  hotel  dapat  memanfaatkan  data  klasifikasi  sentimen  dan  aspek-aspek  yang  menjadi  atensi  tamu  untuk membenahi strategi pelayanan hingga pemasaran produk.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Cross-Industry Standard Procedure for Data Mining (CRISP-DM)
Metode yang digunakan dalam penelitian ini ialah metode Cross-Industry Standard Procedure for Data Mining (CRISP- DM) melalui tahap business understanding, tahap data  understanding, tahap data  preparation, tahap modeling, tahap evaluation, tahap deployment. Adapun, alur penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 1. Metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)
Gambar 1 merupakan proses implementasi metode CRISP-DM penelitian ini. Pada tahap business understanding, fokus  utama  dalam  pembahasan  penelitian  ini  terbatas  pada top  10  traveler  ranked  hotel di  Kota  Makassar  yang direkomendasikan oleh Tripadvisor. Adapun, pada tahap data understanding, data utama yang digunakan dalam analisis sentimen  ialah  data  teks  ulasan  tamu  hotel  di  kolom  review  dengan  pengaturan traveler  rating ( excellent,  very  good, average,  poor,  terrible ), time  of  year ( mar-may,  june-aug,  sep-nov,  dec-feb ), traveler  type ( families,  couples,  solo, business,  friends ), language (english).  Adapun,  data-data  yang  dikumpulkan  terbatas  pada  data  teks  untuk  hotel-hotel berikut : Claro  Makassar;  The Rinra Makassar;  Swiss-Belhotel  Makassar;  Novotel  Makassar Grand Shayla; Almadera Hotel; Dalton Hotel Makassar; MaxOneHotels @Resort Makassar; Ibis Makassar City Center; Harper Perintis-Makassar; Aryaduta  Makassar.  Adapun,  proses  pengumpulan  atau  scraping  data  menggunakan  aplikasi  Webharvy  sebagaimana gambar berikut ini.

## Yerik Afrianto Singgalen, Analisis Sentimen Top 10 Traveler Ranked Hotel di Kota Makassar Menggunakan Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine
Gambar 2 merupakan proses pengumpulan data menggunakan aplikasi Webharvy. Masing-masing hotel memiliki jumlah ulasan yang berbeda, demikian halnya klasifikasi ulasan dalam bahasa yang digunakan juga berbeda-beda. Berikut ini adalah data jumlah total ulasan hotel hingga tanggal 4 Agustus 2023 : Claro Makassar (4.196); The Rinra Makassar (1.953); Swiss-Belhotel Makassar (1.769); Novotel Makassar Grand Shayla (1.682); Almadera Hotel (294); Dalton Hotel Makassar (507); MaxOneHotels @Resort Makassar (893); Ibis Makassar City Center (604); Harper Perintis-Makassar (884);  Aryaduta  Makassar  (1.058).  Meskipun  demikian,  karakteristik  data  yang  digunakan  dalam klasifikasi  sentimen dibatasi  pada data teks dalam bahasa inggris dengan pertimbangan untuk  mengidentifikasi  ekspektasi  tamu asing  atau wisatawan mancanegara ketika menggunakan layanan akomodasi  dari top  10 traveler ranked hotel di  Kota Makassar. Dengan demikian, jumlah data teks berbahasa inggris yang digunakan dari masing-masing hotel ialah sebagai beriikut : Claro  Makassar  (336);  The  Rinra  Makassar  (261);  Swiss-Belhotel  Makassar  (213);  Novotel  Makassar  Grand  Shayla (427); Almadera Hotel (34); Dalton Hotel Makassar (75); MaxOneHotels @Resort Makassar (67); Ibis Makassar City Center (101); Harper Perintis-Makassar (119); Aryaduta Makassar (291). Dengan demikian, data teks berbahasa inggris dapat dilanjutkan ke tahap data preparation. Adapun, proses pembersihan data ( data pre-processing ) dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 3. Proses Pembersihan data
Gambar 3 merupakan proses pembersihan data di aplikasi Rapidminer. Pada tahap data preparation , jumlah data teks yang telah dikumpulkan dari top 10 traveler ranked hotel di Kota Makassar dari platform Tripadvisor ialah sebanyak 1.924 data ulasan berbahasa inggris. Proses labeling dilakukan dengan cara mengeliminasi rating netral dan menggunakan operator extract  sentiment pada  aplikasi  Rapidminer  untuk  mendapatkan  score  dan  label  negatif  dan  positif.  Namun, sebelum  proses  ekstrak  data  teks  dilakukan,  data  dibersihkan  terlebih  dahulu  menggunakan  beberapa  proses  yakni tokenize : non letters, tokenize : regular expression, transform cases : lower case, filter tokens by length : 4-25 char, filter stopwords : English dictionary. Tujuan dari data pre-processing ialah untuk  menghilangkan data duplikat, menyaring simbol dan angka dari data ulasan, mengubah huruf kapital menjadi lower case, serta menghilangkan kata sambung atau jenis  kata  yang  tidak  memiliki  makna.  Adapun,  alur data  pre-processing dan data  processing di  aplikasi  Rapidminer dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 4. Proses Pengolahan Data di Rapidminer
Gambar 4 merupakan alur data pre-processing dan data processing di aplikasi Rapidminer. Data teks dari masing- masing hotel dijadikan satu kemudian dibersihkan untuk diekstrak sentimen sehingga memperoleh score masing-masing kata. Selain proses klasifikasi sentimen positif dan negatif, data teks yang termasuk lima dan sepuluh kata populer akan divisualisasikan dalam bentuk wordlist to data ( bar-horizontal ). Selanjutnya, pada tahap modeling , algoritma Decision Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk mengklasifikasi sentimen positif dan negatif. Adapun, operator Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) digunakan untuk mengatasi masalah keseimbangan data. Selanjutnya, pada tahap evaluasi, performa algoritma Decision  Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM)  dinilai berdasarkan  perbandingan  nilai  akurasi,  presisi, recall ,  AUC,  f-measure,  dan  ROC.  Dengan  demikian,  dapat direkomendasikan  model  yang  relevan  digunakan  dalam  proses  analisis  sentimen.  Penelitian  ini  tidak  hanya
Yerik Afrianto Singgalen, Analisis Sentimen Top 10 Traveler Ranked Hotel di Kota Makassar Menggunakan Algoritma

## Decision Tree dan Support Vector Machine
memperhatikan  nilai  akurasi,  presisi  dan recall tetapi  mempertimbangkan  nilai  AUC  dari  algoritma  yang  digunakan, apabila nilai AUC menunjukkan nilai performa yang lebih baik maka algoritma tersebut dapat direkomendasikan sebagai model yang tepat dalam pengolahan data teks.

## 2.2 Decision Tree (DT)
Decision  Tree (DT)  merupakan  model  prediksi  yang  menggunakan  struktur  pohon  untuk  mencari  dan  membuat keputusan, serta memecahkan masalah dengan mempertimbangkan berbagai  faktor di  dalam lingkup masalah tersebut [16]. Decision  Tree memiliki  beberapa  algoritma  salah  satunya Interative  Dychotomizer  version (ID3),  yaitu  model klasifikasi yang berupa pohon keputusan secara top-down dengan cara kerja mengevaluasi semua atribut menggunakan suatu  ukuran statistik berupa information  gain untuk  mengukur efektifitas suatu  atribut dalam mengklasifikasi sample data.  Dalam  algoritma  ini,  dibutuhkan  nilai entropy dan gain, dimana entropy merupakan  parameter  untuk  mengukur jumlah  keberagaman  atau  keberadaan  dalam  sebuah  himpunan  data,  sedangkan gain merupakan  perolehan  informasi sebagai ukuran efektifitas suatu atribut. Berikut adalah persamaan untuk mendapatkan nilai entropy dan gain.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ −𝑝 𝑥  log 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝑆 − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 𝑥 𝑆𝑖 (2)
Dimana S merupaan nilai Entropy, pi jumlah yang memiliki nilai positif atau negatif pada kumpulan data untuk sifat  tertentu.  Disisi  lain,  Gain  (S,A)  adalah  hasil  informasi  yang  berasal  dari  luaran  data  yang  dikelompokan  sesuai dengan atribut A. Selanjutnya, Si adalah subset dari nilai entropy yang mempunyai nilai i. Adapun, S adalah subset dari nilai Entropy.

## 2.3 Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  data menggunakan hyperplane [17]. Karim menjelaskan bahwa konsep SVM menitikberatkan pada risk minimization, yaitu estimasi fungsi dengan cara meminimalisir batas dari generalization error, sehingga SVM mampu mengatasi overfitting [18] . Adapun, fungsi regresi dari metode SVM adalah sebagai berikut.
𝑓(𝑥) = 𝑤 𝑇 𝜑(𝑥) + 𝑏 (3)
Dimana  w  merupakan  vector  pembobot, 𝜑(𝑥) merupakan  sebuah  fungsi  yang  memetakan  x  ke  dalam  suatu dimensi, dan b merupakan faktor bias. Selanjutnya, Nida et al., menunjukkan bahwa SVM mememiliki kelebihan dalam generalisasi data yang tinggi serta mampu menghasilkan model klasifikasi yang baik meskipun dilatih dengan data yang relatif sedikit. Meskipun demikian, sangat sulit diaplikasikan untuk himpunan data dengan sampel dan dimensi yang besar [19]. Hal ini menunjukkan bahwa SVM mampu menghasilkan performa yang baik meskipun dengan jumlah data yang relatif sedikit. Dengan demikian, perlu dilakukan pengujian algoritma SVM terhadap top 10 traveler ranked hotel di Kota Makassar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini memproses data latih (30%) dan data uji (70%) dari 1.138 data teks yang telah diberikan label negatif dan positif (binominal). Berdasarkan hasil ekstrak sentimen diperoleh 88 data teks dengan label sentimen negatif dan 1049 data teks dengan label sentimen positif. Adapun, hasil ekstrak sentimen dapat dilihat dari tabel berikut.
Tabel 1. Hasil Ekstrak Sentimen Ulasan Sentimen Score Scoring String
Okay, i stay in this hotel with my family we booked 3 rooms but the service is disappointed. First let me complain about the waitress in the restaurant. They have no manner! They interrupting people who still eating! Second, the receptionist have no coordination and not friendly. I extend the booked because I delayed my flight to be back to Jakarta and I already told a receptionist whose on morning shift but then when I back to the hotel at the afternoon, the afternoon shift receptionist said that they didn't get an information at all, and she doesn't look friendly at all! She told me to pay the deposits for my second book, when the first receptionist is already told me to pay when i check out! So when the first one said A, why the second one said B and make the customer confuse? Oh her name is Nika, the second one. Really disappointed and you have to be more friendly miss Nika! And the last one, the pool staff!!! She told me that I have to rent the swim suit if I want to swim when the other customer is wearing tshirt and short. Mister manager please  train  your  people.  Thank  You  for  the  disappointed  services!
Never forget this hotel! Negatif -1,07692307692308 okay (0.23) disappointed (-0.54) complain (-0.38)  no (-
0.31)    interrupting  (- 0.31)    no  (-0.31) friendly (0.56)  extend (0.18)  delayed (-0.23) friendly  (0.56)    pay  (- 0.10)    pay  (-0.10) confuse (-0.23) disappointed (-0.54) friendly (0.56)  miss (-
0.15)    want  (0.08) please  (0.33)    thank (0.38)  disappointed (- 0.54)  forget (-0.23)

## Yerik Afrianto Singgalen, Analisis Sentimen Top 10 Traveler Ranked Hotel di Kota Makassar Menggunakan Algoritma
I  came  to  Makassar  for  a  conference  in  this  hotel  for 2  days  and  1 night. The hotel is really nice and clean. It's also really modern so we feel  very  pleased  to  stay  here.  The  toilet  outside  the  hotel  is  really clean and the fragrance is really nice. the food that was served is also delicious.
This  hotel  also  located  near  some  of  the  good  restaurants so  if you don't know where should you eat, then don't worry coffee/tea and dessert that was served during my conference is taste really good.
The staff is also really friendly, wherever you meet with the hotel staff, they greet you warmly There are some notes regarding this hotel:
1. The location actually is really close to Airport, but quite far from the city centre, therefore, it becomes one of the weakness. I think it's good idea to have one near the city centre or Losari beach 2. we booked this hotel via booking. com and we already received the confirmation  email,  however,  when  we  arrived the  receptionist said that they are still not received the confirmation. But they overcome this problem and we could stay there, only have to wait a bit longer time.
3.  We  booked  2  non-smoking  rooms.  When  we  opened  one  of  the room, it smells like a smoke then the staff provide the stuff to get rid of the smoke smell. I think the hotel should really pay attention and strict about this thing.
4. since this hotel also provides place for gathering in the restaurant, somehow they prepared a BBQ but at that time, when we just came back  and  goes  to  the  lobby.  The  BBQ  smell  was  spread  off  to  the lobby. Well, it's no problem since it's the smell of food but also a bit annoyed to smell something like that.
Positif 4,46153846153846 nice  (0.46)    clean (0.44)    pleased  (0.49) clean  (0.44)    nice (0.46)  delicious (0.69)
good  (0.49)    worry  (- 0.49)    good  (0.49) friendly  (0.56)    greet (0.33)    warmly  (0.44) weakness (-0.46)  good (0.49)  problem (-0.44) like (0.38)  pay (-0.10) prepared (0.23)  lobby (0.03)    lobby  (0.03) well (0.28)  no (-0.31) problem (-0.44) annoyed  (-0.41)    like (0.38)
Tabel 1 merupakan hasil ekstrak sentimen dari aplikasi Rapidminer dengan nilai score dan scroe string berdasarkan masing-masing data yang telah diproses. Label sentimen negatif dikalkulsi berdasarkan jumlah scoring string, sehingga ulasan yang didominasi kata negatif memiliki bobot nilai negatif (-), dan ulasan yang didominasi kata positif memiliki bobot  nilai  positif (+).  Berdasarkan hasil ekstrak sentimen berdasarkan klasifikasi  sentimen positif dan negatif, dapat diidentifikasi  lima  dan  sepuluh  kata  populer  yang  paling  sering  muncul  dalam  klasifikasi  negatif  dan  positif.  Dengan demikian,  kata-kata  populer  dalam  klasifikasi  sentimen  negatif  dapat  digunakan  sebagai  rekomendasi  pengembangan kualitas  produk  dan  layanan  hotel,  sementara  kata-kata  populer  dalam  klasifikasi  sentimen  positif  dapat  digunakan sebagai evaluasi untuk mempertahankan kondisi eksisting atau meningkatkan kualitas layanan hotel agar dapat menarik tamu dalam jumlah banyak serta meningkatkan volume penjualan. Berdasarkan hasil identifikasi lima kata populer yang paling sering muncul dalam data ulasan tamu hotel, dapat diketahui bahwa kata hotel , room , good , stay dan staff menjadi kata  yang  populer.  Berdasarkan  data  tersebut,  dapat  diinterpretasikan  bahwa  tamu  hotel  memiliki  pengalaman  yang menyenangkan atau memuaskan selama menginap di top 10 traveler ranked hotel di Kota Makassar. Selanjutnya, sepuluh kata  populer  yang  paling  sering  muncul  dalam  data  ulasan  beserta  jumlah  ialah  sebagai  berikut  :  hotel  (1.843) ,  room (1.372), good (911), stay (900) , staff (661) , makassar (659), service (539) , food (492) , nice (487), dan breakfast (487). Adapun,  visualisasi  sepuluh  kata  yang  paling  sering  muncul  dalam  data  ulasan top  10  traveler  ranked  hotel di  Kota Makassar pada platform Tripadvisor, dapat dilihat pada gambar berikut.
Yerik Afrianto Singgalen, Analisis Sentimen Top 10 Traveler Ranked Hotel di Kota Makassar Menggunakan Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine
Gambar  3  merupakan  sepuluh  kata  populer  dari  ulasan  tamu  hotel  yang  divisualisasikan  dalam  bentuk bar- horizontal , dimana kata hotel muncul sebanyak 1.843, kata room muncul sebanyak 1.372. Hal ini menunjukkan bahwa ekspektasi tamu ketika menggunakan layanan akomodasi hotel merujuk pada jenis dan fasilitas kamar. Dengan demikian, terdapat hubungan antara room amenities, room feature, dan room type dengan preferensi tamu hotel. Selanjutnya, kata good muncul sebanyak 911, dan kata nice muncul sebanyak 487 dalam data ulasan tamu. Hal ini berarti adanya kesan positif tamu hotel ketika menginap di top 10 traveler ranked hotel di Kota Makassar. Adapun, kata stay muncul sebanyak 900, dan kata makasar muncul sebanyak 659 dalam data ulasan yang mencerminkan kesan tamu hotel ketika menginap di top  10  traveler  ranked  hotel di  Kota  Makassar  yang  mana  aspek location memberikan  nilai  tambah  yang  dapat diinterpretasikan  lebih  jauh  pada  daya  tarik  sosial-budaya  masyarakat  lokal,  hingga  kondisi  ekonomi,  politik  dan lingkungan.  Selanjutnya,  kata staff muncul  sebanyak  661  dan  kata service muncul  sebanyak  539  dalam  data  ulasan. Berdasarkan hal tersebut dapat diinterpretasikan bahwa pelayanan yang diberikan oleh karyawan di hotel menjadi bagian esensial dalam meningkatkan kenyamanan dan keamanan tamu selama menginap. Adapun, kata food muncul sebanyak 492,  dan  kata  breakfast  muncul  sebanyak  454  juga  menunjukkan  kepuasan  tamu  terhadap  makanan  yang  disajikan terutama saat  sarapan pagi. Dengan demikian, proses ekstraksi  dan visualisasi  sepuluh  kata populer di top 10 traveler ranked  hotel di  Kota  Makassar  dapat  digunakan  sebagai  rekomendasi  untuk  mempertahankan  maupun  meningkatkan produk dan layanan  di top 10 traveler ranked hotel di Kota Makassar. Pada tahap pemodelan, data hasil ekstraksi dievaluasi menggunakan algoritma Decision Tree (DT) dan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan pengaturan data latih sebanyak 30% dan data uji sebanyak (70%) menggunakan operator split  data pada  aplikasi  Rapidminer.  Proses  pengujian  performa  algoritma  dilakukan  dengan  tahap  sebagai berikut  :  tahap  pertama,  pengujian  tanpa  menggunakan  operator  SMOTE;  kedua,  pengujian  menggunakan  operator SMOTE. Adapun, hasil pengujian algoritma Decision Tree (DT) dan algoritma Support Vector Machine (SVM) tanpa menggunakan operator SMOTE dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Performa Algoritma DT dan SVM tanpa Operator SMOTE
Decision Tree Support Vector Machine PerformanceVector: accuracy: 91.59% +/- 2.82% (micro average: 91.58%) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 13 18 Positif: 49 716
AUC (optimistic): 0.984 +/- 0.021 (micro average: 0.984) (positive class: Positif) AUC: 0.591 +/- 0.061 (micro average: 0.591) (positive class: Positif) AUC (pessimistic): 0.199 +/- 0.136 (micro average: 0.199) (positive class: Positif) precision: 93.61% +/- 0.99% (micro average: 93.59%) (positive class: Positif)
ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 13 18 Positif: 49 716
recall: 97.55% +/- 3.58% (micro average: 97.55%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 13 18 Positif: 49 716 f_measure: 95.50% +/- 1.65% (micro average: 95.53%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 13 18 Positif: 49 716
PerformanceVector:
accuracy: 92.08% +/- 1.06% (micro average: 92.09%) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 1 2 Positif: 61 732 AUC (optimistic): 0.906 +/- 0.058 (micro average: 0.906) (positive class: Positif)
AUC: 0.906 +/- 0.058 (micro average: 0.906) (positive class: Positif) AUC (pessimistic): 0.906 +/- 0.058 (micro average: 0.906) (positive class: Positif)
precision: 92.31% +/- 0.73% (micro average: 92.31%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 1 2 Positif: 61 732 recall: 99.72% +/- 0.58% (micro average: 99.73%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 1 2 Positif: 61 732 f_measure: 95.87% +/- 0.57% (micro average: 95.87%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 1 2 Positif: 61 732
Tabel 2 merupakan hasil evaluasi performa algoritma Decision Tree (DT) dan algoritma Support Vector Machine (SVM) tanpa operator SMOTE. Algoritma DT memiliki nilai akurasi 91,59%, nilai presisi 93,61%, nilai recall 97,55%, nilai f-measure 95,50%, serta nilai AUC 0,591 (59,1%). Sementara itu algoritma SVM memiliki nilai akurasi 92,08%, nilai presisi 92,31%, nilai recall 99,72%, nilai f-measure 95,87%, serta nilai AUC 0,906 (90,6%). Hal ini meenunjukkan bahwa tanpa menggunakan operator SMOTE, performa algoritma SVM lebih baik  dalam hal klasifkasi  data sentimen dengan pembagian data latih 30% dan data uji 70%. Apabila dilakukan perubahan data latih menjadi 40% dan data uji 60% maka terjadi perubahan nilai akurasi, presisi, recall , f-measure, dan nilai AUC pada algoritma DT dan SVM sebagai berikut : pertama, perubahan performa algortima DT ialah nilai akurasi 90,90 %, nilai presisi 93,16, nilai recall 97,29%, nilai f-measure 95,17%, dan nilai AUC 56,1%; kedua, perubahan performa algoritma SVM ialah nilai akurasi 99,05%,
Yerik Afrianto Singgalen, Analisis Sentimen Top 10 Traveler Ranked Hotel di Kota Makassar Menggunakan Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine
nilai presisi 100%, nilai recall 98,08%, nilai f-measure 99,02% dan nilai AUC 100%. Hal ini berarti bahwa perubahan pada pembagian jumlah data uji dan data latih juga memengaruhi performa algoritma DT dan SVM. Meskipun demikian, algoritma SVM masih menunjukkan performa terbaik tanpa menggunakan operator SMOTE.
Operator SMOTE digunakan untuk mengatasi  persoalan keseimbangan data dimana label  sentimen negatif dan positif dalam data set tidak dalam jumlah yang proporsional. Berdasarkan hal tersebut maka evaluasi algoritma DT dan SVM menggunakan operator SMOTE dengan pembagian data latih 40% dan data uji 60% ialah sebagai berikut : pertama, performa  algoritma  DT  menunjukkan  nilai  akurasi  92,93  %,  nilai  presisi  94,42,  nilai recall 91,42%,  nilai  f-measure 92,64%, dan nilai AUC 88,8%; kedua, performa algoritma SVM menunjukkan nilai akurasi 99,05 %, nilai presisi 100%, nilai recall 98,08%, nilai f-measure 99,02%, dan nilai  AUC 100%. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan operator SMOTE  dapat  meningkatkan  performa  algoritma  DT.  Meskipun  perubahan  tersebut  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap performa algoritma SVM. Meskipun demikian, apabila pembagian data uji dan data latih diperbaharui menjadi 30% (data latih) dan 70% (data uji) maka dapat diketahui perubahan performa kedua algoritma sebagaimana tabel berikut.
Tabel 3. Performa Algoritma DT dan SVM setelah Menggunakan Operator SMOTE
Decision Tree Support Vector Machine PerformanceVector: accuracy: 93.60% +/- 4.48% (micro average: 93.60%) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 688 48 Positif: 46 686
AUC (optimistic): 0.992 +/- 0.008 (micro average: 0.992) (positive class: Positif) AUC: 0.901 +/- 0.145 (micro average: 0.901) (positive class: Positif) AUC (pessimistic): 0.881 +/- 0.086 (micro average: 0.881) (positive class: Positif) precision: 93.92% +/- 2.35% (micro average: 93.72%) (positive class: Positif)
ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 688 48 Positif: 46 686
recall: 93.47% +/- 10.59% (micro average: 93.46%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 688 48 Positif: 46 686 f_measure: 93.31% +/- 5.33% (micro average: 93.59%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 688 48 Positif: 46 686
PerformanceVector: accuracy: 98.98% +/- 0.66% (micro average: 98.98%) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 734 15 Positif: 0 719 AUC (optimistic): 1.000 +/- 0.000 (micro average: 1.000) (positive class: Positif)
AUC: 1.000 +/- 0.000 (micro average: 1.000) (positive class: Positif) AUC (pessimistic): 1.000 +/- 0.000 (micro average: 1.000) (positive class: Positif)
precision: 100.00% +/- 0.00% (micro average: 100.00%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 734 15 Positif: 0 719 recall: 97.96% +/- 1.32% (micro average: 97.96%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 734 15 Positif: 0 719 f_measure: 98.97% +/- 0.68% (micro average: 98.97%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 734 15 Positif: 0 719
Tabel 3 merupakan hasil evaluasi performa algoritma Decision Tree (DT) dan algoritma Support Vector Machine (SVM) setelah menggunakan operator SMOTE dengan jumlah data latih 30% dan data uji 70%. Secara spesifik, performa algoritma DT menunjukkan nilai akurasi 93,60%, nilai presisi 93,92%, nilai recall 93,47%, nilai f-measure 93,31% dan nilai  AUC  sebesar  0,901  (90,1%).  Sementara  itu,  performa  algoritma  SVM  menunjukkan  nilai  akurasi  98,98%,  nilai presisi 100%, nilai recall 97,96%, nilai f-measure 98,97%, dan nilai AUC sebesar 1.000 (100%). Hal ini menunjukkan bahwa algoritma DT dan SVM ketika menggunakan operator SMOTE dengan pembagian data latih sebanyak 30% dan data uji 70% masih menunjukkan performa yang baik. Selanjutnya, apabila jumlah data latih dikurangi menjadi 20% dan jumlah data uji ditingkatkan sebesar 80% maka dapat diketahui bahwa algoritma DT menunjukkan nilai akurasi 96,42%, nilai  presisi  94,85%,  nilai recall 98,21%,  nilai  f-measure  96,49%,  dan  nilai  AUC  sebesar  0,963  (96,3%).  Sedangkan algoritma SVM menunjukkan nilai akurasi 99,05%, nilai presisi 100%, nilai recall 98,10%, nilai f-measure 99,03%, dan nilai AUC sebesar 1.000 (100%). Hal ini berarti bahwa setelah perubahan jumlah data uji dan data latih, algoritma SVM menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan dengan DT. Mempertimbangkan hal tersebut maka penelitian ini merekomendasikan algoritma SVM sebagai model yang relevan dengan konteks data teks untuk analisis sentimen top 10 traveler ranked hotel di Kota Makassar.
Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa algoritma SVM dalam beberapa studi kasus menunjukkan performa yang lebih  baik  dibandingkan  algoritma  lainnnya.  Novichasari  dan  Rakhmawati  menunjukkan  bahwa  performa  algoritma Support Vector Machine (SVM) jauh lebih unggul dibandingkan Neural Network (NN) dalam analisis data time-series dan non-time series [20]. Disisi lain, Nada et al. menunjukkan bahwa performa lagoritma Support Vector Machine (SVM) jauh  lebih  unggul  dibandingkan Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  dalam  klasifikasi  data  sentimen  berbasis  media  sosial

## Yerik Afrianto Singgalen, Analisis Sentimen Top 10 Traveler Ranked Hotel di Kota Makassar Menggunakan Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine
Twitter menanggapi isu BPJS di Indonesia [21]. Adapun, Gumelar et al. mengemukakan bahwa keseimbangan data dalam proses  klasifikasi  berperan  penting  dalam  menentukan  performa  algoritma,  oleh  sebab  itu  operator  SMOTE  dapat digunakan untuk mengatasi data teks dengan label yang tidak seimbang [22]. Hal ini berarti bahwa studi tentang analisis sentimen yang membandingkan performa SVM dengan algoritma lain, menunjukkan keunggulan algoritma SVM dengan menggunakan operator SMOTE maupun tanpa menggunakan operator SMOTE. Meskipun demikian, pengujian algoritma merupakan tahap modeling dalam metode CRISP-DM, dimana tahap business understanding, tahap data understanding, dan  tahap data  preparation berperan  penting  dalam  menunjukkan  konteks  penambanagn  dan  pengolahan  data  teks menjadi informasi yang actual dan dapat digunakan untuk pengembangan bisnis atau organisasi.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi metode CRISP-DM dalam identifikasi dan analisis sentimen tamu terhadap produk dan layanan di 10 traveler ranked hotel di Kota Makassar versi Tripadvisor menunjukkan bahwa terdapat sepuluh  kata  populer  yang  paling  sering  muncul  dalam  data  ulasan  setelah  proses  ekstrasksi,  kata-kata  tersebut berhubungan  dengan  aspek location,  cleanliness,  service,  dan  value ,  secara  spesifik  juga  berhubungan  dengan room amenity, room feature, dan room type yang dimiliki masing-masing hotel. Adapun kata-kata populer yang dimaksud ialah sebagai  berikut  :  hotel (1.843) ,  room (1.372), good (911), stay (900) ,  staff (661) , makassar  (659), service (539) ,  food (492) ,  nice (487),  dan breakfast (487).  Selain  itu,  hasil  perbandingan  algoritma  DT  dan  SVM  menunjukkan  bahwa algoritma dengan performa terbaik ialah SVM, sehingga dapat dijadikan model klasifkasi data sentimen dalam penelitian ini. Adapun, berdasarkan pembagian data latih sebanyak 30% dan data uji 70% diperoleh nilai nilai akurasi 98,98%, nilai presisi 100%, nilai recall 97,96%, nilai f-measure 98,97%, dan nilai AUC sebesar 1.000 (100%).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini, peneliti mengucapkan terima  kasih  kepada  Program  Studi  Pariwisata,  Program  Studi  Sistem  Informasi,  Fakultas  Teknik,  Fakultas  Ilmu Administrasi Bisnis dan Ilmu Komunikasi, Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya.

## REFERENCES
[1]  H. Yuliamir, Y. S. R, S. Hadi, E. Rahayu, and D. Palupiningtyas, “Peranan kepuasaan dalam memediasi pengaruh kualitas  layanan  ,  customer  experince  ,  dan  kepercayaan  terhadap  loyalitas  konsumen  hotel  bintang  4  di  Kota Semarang,” J. Manaj. Perhotelan dan Pariwisata , vol. 6, no. 1, pp. 42–53, 2023.
[2]  V. L. C. Runtuwarouw, T. O. Rotinsulu, and ..., “Analisis Pengaruh Arus Kunjungan Wisata, Jumlah Hotel  Dan Restoran Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Kota Tomohon Periode …,” J. Berk. Ilm. … , vol. 22, no. 7, pp. 13–
24, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jbie/article/view/44251%0Ahttps://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jbie/articl
e/download/44251/38539
[3]  Y.  S.  Halum,  E.  H.  Selamat,  F.  Jemadi,  and  S. Hame,  “Pendampingan  Masyarakat  Desa  Wisata  Sano  Nggoang Sebagai  Langkah  Awal  Penetapan  Destinasi  Wisata  Super  Prioritas  Komodo-Labuan  Bajo,” J.  Pengabdi.  Kpd. Masy. , vol. 27, no. 4, pp. 308–313, 2021.
[4]  R.  Kurniansah  and  J.  J.  Purnama,  “Komponen-Komponen  Pendukung  Pariwisata  Kuta  Lombok  Provinsi  Nusa Tenggara Barat,” J. Hosp. dan Pariwisata , vol. 6, no. 1, pp. 1–6, 2020, doi: 10.30813/jhp.v6i1.2029.
[5]  A. Dianindarwati, B. Setiawati, and J. Usman, “Implementasi Kebijakan Pengembangan Obyek Wisata Pantai Pada Dinas Kebudayaan dan Pariwisata di Kota Makassar,” Kaji. Ilm. Mhs. Adm. Publik , vol. 3, no. 6, pp. 1662–1672, 2022.
[6]  Hardianti  and  Nasrullah,  “Pengaruh  Bauran  Promosi  Terhadap  Keputusan  Wisatawan  Berkunjung  pada  Fort Rotterdam di Kota Makasar,” J. Pariwisata Budaya dan Keagamaan , vol. 1, no. 2, pp. 84–91, 2023.
[7]  A. S. Sasmita, R. Hayati, and P. Sasmita, “Implementasi Prosedur Kerja Guest Service Agent Terhadap Penerapan Adaptasi Kebiasaan Baru Dalam Melayani Tamu Check-in Dan Check-Out Di 5 Hotel Bintang 4 Kota Makassar,” Hosp. Gastron. Res. J. , vol. 5, no. 1, pp. 48–63, 2023.
[8]  M.  Fiqih,  O.  Hattah,  M.  Asdar,  and  I.  Nursyamsi,  “Analisis  Pengaruh  Bauran  Pemasaran  terhadap  Daya  Tarik Pelanggan pada Hotel  Claro di  Kota Makassar,” SEIKO   J. Manag.  Bus. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  208–224,  2023,  doi: 10.37531/sejaman.v6i1.3845.
[9]  I. G. A. P. Arimbawa, A. Goeliling, T. Ripal, A. B. Peringga Putra, and A. R. Amin, “The Effect of Communication, Motivation  and  Job  Satisfaction  on  Employee  Performance:  Empirical  Study  Of  Hotel  Harper  Prints  By  Aston, Makassar,” Pusaka J. Tour. Hosp. Travel Bus. Event , vol. 5, no. 1, pp. 20–32, 2023, doi: 10.33649/pusaka.v5i1.195.
[10]  T. Clarita, “Analisis Sentimen Emosional pada Tamu Hotel yang Menginap di Wilayah Isolasi Mandiri Covid-19 (Analisis Konten pada Tamu Hotel Melalui Laman Web Tripadvisor),” SABA  J. Tour. Res. , vol. 1, no. 1, pp. 32– 44, 2023.
[11]  Y. Harwani, “Constructing Brand Personality from the TripAdvisor Online Reviews,” Int. J. Bus. Manag. Technol. ,

## Yerik Afrianto Singgalen, Analisis Sentimen Top 10 Traveler Ranked Hotel di Kota Makassar Menggunakan Algoritma
vol. 5, no. 4, pp. 152–157, 2021, [Online]. Available: https://www.theijbmt.com/archive/0940/1938740165.pdf [12]  Y.  L. Sukmana,  “Implementasi  CRISP-DM  dengan  Menggunakan  Tableau  untuk  Visualisasi  Data  dalam  Upaya Peningkatan Impor Pada KPU Bea Cukai Tipe B Batam,” J. Perspekt. Bea dan Cukai , vol. 7, no. 1, pp. 19–38, 2023.
[13]  Y. Yudiana, A. Y. Agustina, and N. Khofifah, “Prediksi Customer Churn Menggunakan Metode CRISP-DM Pada Industri Telekomunikasi Sebagai Implementasi Mempertahankan Pelanggan,” IJIEB  Indones. J. Islam. Econ. Bus. , vol. 8, no. 1, pp. 1–20, 2023, [Online]. Available: http://e-journal.lp2m.uinjambi.ac.id/ojp/index.php/ijoieb
[14]  L. A. Pramesti and N. Pratiwi, “Analisis Sentimen Twitter Terhadap Program MBKM Menggunakan Decision Tree dan Support Vector Machine,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 4, pp. 1145–1154, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3807.
[15]  N. T. Romadloni and W. Supriyanti, “Analisis Sentimen Penggunaan Teknologi Pada Pendidikan Anak Usia Dini,” J. Ilm. Sinus , vol. 21, no. 2, pp. 101–109, 2023.
[16]  M. F. Asshiddiqi and K. M. Lhaksmana, “Perbandingan Metode Decision Tree dan Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen pada Instagram Mengenai Kinerja PSSI,” in e-Proceeding of Engineering , 2020, vol. 7, no. 3, pp. 9936–9948.
[17]  D. N. Fitriana and Y. Sibaroni, “Sentiment Analysis on KAI Twitter Post Using Multiclass Support Vector Machine (SVM),” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  4,  no.  5,  pp.  846–853,  2020,  doi: 10.29207/resti.v4i5.2231.
[18]  A. Karim, “Perbandingan Prediksi Kemiskinan di Indonesia Menggunakan Support Vector Machine (SVM) dengan Regresi Linear,” J. Sains Mat. dan Stat. , vol. 6, no. 1, pp. 107–112, 2020, doi: 10.24014/jsms.v6i1.9259.
[19]  E. A. Nida, “Analisis Kinerja Algoritma Support Vector Machine (SVM) Guna Pengambilan Keputusan Beli/Jual Pada  Saham  PT  Elnusa  Tbk.  (ELSA),” J.  Transform. ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  160–170,  2020,  doi: 10.26623/transformatika.v17i2.1649.
[20]  S. I. Novichasari and R. Rakhmawati, “Komparasi Neural Network dan Support Vector Machine untuk Data Time Series dan Non-Time Series,” J. Prodi Tek. Inform. UNW , vol. 5, no. 1, pp. 4–9, 2023.
[21]  D. D. Nada, Soehardjoepri, and R. M. Atok, “Perbandingan Analisis Sentimen Mengenai BPJS pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM),” J. Sains dan Seni ITS , vol. 11, no. 6, p. 480=485, 2023, doi: 10.12962/j23373520.v11i6.96330.
[22]  G. Gumelar, Kusrini, and H. Al Fatta, “Kombinasi Algoritma Klasifikasi Dengan Algoritma Oversampling Untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas Pada Level Data,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 2, pp. 29–39, 2023.