## Perbandingan Analisis Sentimen Aplikasi Traveloka dan Tiket.com pada Twitter dengan Metode Support Vector Machine
Putri Utami Rukmana Oktariani Nurul Pratiwi Hanif Fakhrurroja Fakultas Rekayasa Industri Fakultas Rekayasa Industri Fakultas Rekayasa Industri Universitas Telkom Universitas Telkom Universitas Telkom Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia putriutamirukmana@gmail.com onurulp@telkomuniversity.ac.id haniff@ telkomuniversity.ac.id
Abstract— The emergence of the COVID-19 pandemic in Indonesia resulted in an economic crisis, including in the world of tourism, which caused a decline in the national economy. With the existence of Online Travel Agencies (OTA) such as Traveloka and Tiket.com, it is hoped that they can help improve the tourism sector for  the  Indonesian  economy.  As  a  popular  OTA  and  to  see  the  opinion  of  the  Indonesian  people,  it  can  be seen from public opinion in the form of tweets on the Twitter application. The tweets data will be taken and sentiment  analysis  will  be  carried  out  on  the  OTA  Traveloka  and  Tiket.com  applications  which  will  be classified  into  certain  classes  based  on  opinions  and  modeling  will  be  carried  out using  the  Support  Vector Machine  (SVM)  algorithm  method.  This  research  aims  to  determine  the  level  of  accuracy  of  the  SVM algorithm and find out how sentiment analysis compares between Traveloka and Tiket.com. In the sentiment analysis comparison, in terms of  price, Traveloka is superior and in terms of service, Tiket.com is superior. After  modeling  by  comparing  splitting  data  and  handling  imbalanced  data  using  Synthetic  Minority Oversampling  Technique  (SMOTE),  the  best  SVM  accuracy  results  for  the  Tiket.com  price  dataset  were 68%,  for  Traveloka  prices  it  was  97%,  for  Tiket.com  services  it  was  92%,  and  for  Traveloka  services  it  is 89%.
Keywords—  Sentiment  Analysis,  Support  Vector  Machine  (SVM),  Traveloka,  Tiket.com,  Online  Travel Agency (OTA)

## I. P ENDAHULUAN
Adanya  pandemi  COVID-19  di  Indonesia  menimbulkan  krisis  ekonomi  termasuk dunia  pariwisata.  Salah  satu  dampak  pandemi  terhadap  industri  pariwisata  adalah penurunan  pariwisata  dalam  perekonomian  nasional  di  berbagai  negara,  termasuk Indonesia  [1].  Untuk  membantu  pemulihan  sektor  pariwisata  di  Indonesia  dapat  dibantu dengan  kehadiran Online  Travel  Agent (OTA).  Dari  data  survei  yang  dilakukan  oleh DailySocial.id  pada  kuartal  1  tahun  2022  bahwa  aplikasi  Traveloka  dan  Tiket.com sebagai  startup  hotel  dan  perjalanan  terpopuler  di  Indonesia  [2].  Untuk  melihat  opini masyarakat mengenai aplikasi tersebut dapat dilihat melalui Twitter. Berdasarkan survei yang dilakukan oleh Kepios didapatkan bawa Twitter di Indonesia masuk ke dalam lima teratas platform media sosial favorit yang digunakan masyarakat [3].
Maka dari itu, Traveloka dan Tiket.com sebagai aplikasi OTA yang sangat populer di Indonesia  menawarkan  berbagai  layanan  yang  menarik  kepada  customer.  Sehingga, Traveloka  dan  Tiket.com  bersaing  untuk  mendapatkan  customer,  keduanya  seringkali menawarkan  berbagai  layanan  dan  promo  yang  ditawarkan  untuk  menarik  masyarakat dan  untuk  meningkatkan  kepuasan  pelanggan.  Karena  pemberian  layanan  yang  baik berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  kepuasan  pelanggan  serta  adanya  promo penjualan  dapat  mempengaruhi  tingkat  kepuasan  pelanggan  [4].  Untuk  melihat bagaimana  perbandingan  antara  layanan  dan  harga  yang  ditawarkan  dengan  kenyataan yang  dirasakan  oleh  customer  dilakukan  analisis  sentimen  untuk  menggali  informasi mengenai  suatu  entitas  dan  mengidentifikasi  subjektivitas  entitas  tersebut  untuk menentukan teks atau pendapat yang dihasilkan oleh user itu positif, negatif, atau netral [5].
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM) yang  merupakan  metode supervised  learning yang  populer  dalam  melakukan  klasifikasi
teks  termasuk  tweets  menjadi  kategori  positif  atau  negatif.  Karena,  SVM  dapat membentuk hyperlane yang berfungsi sebagai pemisah antar kategori [6].
Berdasarkan  hal  di  atas,  penulis  melakukan  penelitian  terkait  sentimen  analisis  pada aplikasi OTA Traveloka dan Tiket.com dengan data yang diambil dari Twitter yang akan diproses  menggunakan  metode  algoritma  SVM.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  akurasi  algoritma  SVM  dan  mengetahui  bagaimana  perbandingan  sentimen antara Traveloka dan Tiket.com.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  yang  diadaptasi  dari Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  sebagai  salah  satu  pengetahuan  dalam  bidang database yang  dapat membantu  dalam  mengenali  pola  dalam  kumpulan  data  yang  meningkat  [7].  Maka  dari itu,  KDD  akan  diadopsi  dalam  penelitian  ini  yang  akan  disesuaikan  tahapannya  secara rinci, sebagai berikut:
Gambar 1. Sistematika Penyelesaian Masalah

## A. Data Selection
Pengumpulan  data  menggunakan  metode data  crawling denan  library snscrape pada Python.  Data  yang  diambil  dari  Twitter  yang  berupa tweets Bahasa  Indonesia  terkait harga  dan  layanan  pada  Traveloka  dan  Tiket.com.  Data  yang  dikumpulkan tweets pada rentang waktu dari bulan Juni 2022 sampai bulan Februari 2023.

## B. Data Preprocessing
Data  preprocessing bertujuan  membersihkan tweet dari noise untuk  mempermudah proses selanjutnya sehingga proses klasifikasi mendapatkan akurasi yang lebih akurat [8], atau untuk mengubah data tidak terstruktur menjadi data terstruktur [9]. Adapun langkah- langkah yang digunakan dalam penelitian ini, sebagai berikut:
1) Data Labelling
Proses ini dilakukan secara manual dengan mengidentifikasi label positif atau negatif atau  netral.  Namun,  label  netral  tidak  digunakan  karena  tidak  relevan  serta  tidak memberikan informasi signifikan.
2) Data Cleaning
Membersihkan data teks dari sesuatu yang tidak berarti yang bukan natural language [10]. Terdapat beberapa langkah seperti: menghapus data duplikasi, menghapus username Twitter,  menghapus hashtag ,  menghapus link https/  http/  www/  html,  menghapus  non- ASCII dan simbol, menghapus baris baru, menghapus spasi di awal dan di akhir tweets , menghapus  angka,  menghapus punctuation atau  tanda  baca,  dan  menghapus  data  yang memiliki label netral.

## 3) Case Folding
Melakukan  pengubahan  karakter  menjadi  huruf  kecil  semua  pada  teks.  Perbedaan huruf  kapital  dan  huruf  kecil  pada  suatu  kata  yang  sama  akan  dianggap  berbeda  oleh sistem [10].
4) Tokenization
Melakukan  pemisahan  data  teks  menjadi  token-token  yang  berbentuk  kata,  karakter spesial, atau tanda baca [10]. Dalam penelitian ini memanfaatkan fungsi word_tokenize() dari library nltk.
5) Spell Correction
Digunakan  untuk  memperbaiki  kesalahan  kata  pada  dataset  seperti  memperbaiki penulisan yang salah atau typo . Tahap ini dilakukan secara manual.
6) Stemming
Mengubah suatu kata menjadi bentuk kata dasarnya dengan menghilangkan imbuhan [10].  Tahap  ini  memanfaatkan library StemmerFactory  dari  sastrawi  untuk stemming bahasa Indonesia.
7) Stopwords Removing
Melakukan  penghapusan  pada  kata  umum  yang  sering  muncul  dengan  peran  yang tidak  penting  [10].  Pada  tahap  ini  menggunakan library nltk  dengan  fungsi stopwords.words('indonesian') dan dictionary stopwords tambahan.
Adapun contoh dari proses data preprocessing, sebagai berikut:
Tabel 1 Contoh Data Preprocessing
Tweets Sebelum Tweets Sesudah
@JennyJusuf Traveloka, karena ga pake tiketcom. pernah salah tanggal booking langsung telpon cs di bantu proses refund sampe kembali 100%, pernah juga salah tf ke akunnya traveloka, cepet2 email cs dan langsung di proses 😂
['ga',  'pakai',  'tiketcom',  'pernah',  'salah',  'tanggal', 'pesan',  'langsung',  'telepon',  'customer  service', 'bantu',  'proses',  'refund',  'pernah',  'salah',  'transfer', 'akun',  'cepat',  'email',  'customer  service',  'langsung',
'proses']

## C. Data Transformation
Data  akan  diubah  menjadi  angka  dengan  pembobotan  kata  menggunakan Term Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  dimana  setiap  kata  diubah  menjadi representasi vektor. Pada penelitian ini, untuk menghitung TF-IDF memanfaatkan fungsi TfidfVectorizer  dari library scikit-learn.  Adapun  perhitungan  TF-IDF,  sebagai  berikut [11]:
( ) ( ) (1) (    )     (    )      ( ) (2) √ (3)
(    ) adalah term  frequency, ( ) adalah  inverse  document  frequency,
(    ) adalah bobot term (t) dalam dokumen (d),
adalah vektor normalisasi,
adalah vektor TF-IDF awal, dan adalah jumlah total dokumen.

## D. Text Mining
Pada tahap ini dilakukan dahulu splitting data. Pada penelitian ini, untuk hasil terbaik membandingkan  rasio data  train  :  data  test 80:20,  70:30,  dan  60:40.  Lalu  untuk menangani imbalanced  data menggunakan  metode oversampling dengan  algoritma Synthetic  Minority  Oversampling Technique (SMOTE).  Didapatkan  hasil  akurasi  dari hasil klasifikasi oleh Support Vector Machine (SVM) dengan kernel linear.
Tabel 2

## Distribusi Data
Dataset Rasio Jumlah Data Train Jumlah Data Test Sebelum SMOTE Sesudah SMOTE Positif Negatif Positif Negatif Positif Negatif Harga Tiket.com 80:20 164 58 164 164 40 16 70:30 145 49 145 145 59 25 60:40 126 40 126 126 78 34 Harga Traveloka 80:20 3854 114 3854 3854 967 26 70:30 3370 102 3370 3370 1451 38 60:40 2890 86 2890 2890 1931 54 Layanan Tiket.com 80:20 119 138 138 138 32 33 70:30 103 122 122 122 48 49 60:40 84 109 109 109 67 62 Layanan Traveloka 80:20 114 294 294 294 26 76 70:30 99 258 258 258 41 112 60:40 83 223 223 223 57 147

## E. Evaluation
Dalam  penelitian  ini  metode  evaluasi  menggunakan K-fold  Cross  Validation dan Confusion Matrix.
1) K-fold Cross Validation
Metode  validasi  yang  memeriksa overfitting dalam  pemodelan  klasifikasi  dimana dataset  yang  ada  secara  acak  dibagi  kedalam  data  uji  dan  data  latih  sebanyak  K  bagian yang sama besar [8].
2) Confusion Matrix
Menampilkan  informasi  perbandingan  hasil  klasifikasi  prediksi  dan  hasil  klasifikasi sebenarnya  dan  jumlah  data  uji  yang  telah  diklasifikasikan  dengan  benar  dan  salah  [6]. Untuk  Harga  Tiket.com  akurasi  terbaik  pada  rasio data  splitting 60:40, untuk  Harga Traveloka  pada  rasio  60:40,  untuk  Layanan  Tiket.com  pada  rasio  80:20,  dan  untuk Layanan Traveloka pada rasio 70:30.
Tabel 3 Confusion Matrix Dataset TP TN FN FP Harga Tiket.com 68 8 10 26 Harga Traveloka 1916 19 15 35 Layanan Tiket.com 27 33 5 0 Layanan Traveloka 34 102 7 10

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
A. Analisis Data
Untuk  melihat  gambaran  perbandingan  Traveloka  dan  Tiket.com  dalam  distribusi label positif dan negatif pada bagian harga dan layanan, sebagai berikut:
Gambar 2. Perbandingan Sentimen Harga dan Layanan
Jumlah  data  dalam  dataset  layanan  Traveloka  cenderung  memiliki  data  yang  lebih banyak  dibandingkan  data  layanan  Tiket.com.  Untuk  persentase  data  positif  Tiket.com sebanyak  46,89%  dengan  jumlah  data  151  sedangkan  Traveloka  memiliki  data  positif 27,45% dengan jumlah data 140. Untuk data data negatif Traveloka yaitu 72,55% dengan jumlah data 370 sedangkan Tiket.com sebesar 53,11% dengan jumlah data 171.
Jumlah  data  dalam  dataset  haga  Traveloka  cenderung  memiliki  data  yang  lebih banyak  dibandingkan  data  layanan  Tiket.com.  Untuk  data  positif  Traveloka  memiliki persentase data positif sebanyak 97,18% dengan jumlah data 4821 sedangkan Tiket.com memiliki  data  positif  sebanyak  73,38%  dengan  jumlah  data  204.  Untuk  data  negatif Tiket.com  memiliki  persentase  data  yang  lebih  besar  sebanyak  26,62%  dengan  jumlah data 741 sedangkan Traveloka hanya sebanyak 2,82% dengan jumlah data 140.

## B. Word Clouds
Word  clouds merupakan  teknik  untuk  visualisasi  data  untuk  memudahkan  dalam mengenal  atau  mengidentifikasi  konten  dari  kumpulan  dokumen  tekstual  yang  besar menjadi  lebih  cepat  [12].  Setiap  dataset  divisualisasikan word  clouds berdasarkan  data positif dan data negatif.
Gambar 3. Word Clouds Positif Aspek Harga
Gambar 4. Word Clouds Negatif Aspek Harga
Gambar 5. Word Clouds Positif Aspek Layanan
Gambar 6.  Word Clouds Negatif Aspek Layanan

## C. N-gram
N-gram  digunakan  untuk  menampilkan  kata  yang  merepresentasikan  setiap sentimen positif dan negatif dari setiap dataset.
Gambar 7. N-gram Aspek Harga Tiket.com
Berdasarkan gambar di atas mengenai aspek harga di Tiket.com dari sentimen positif menunjukkan  pengguna  menyukai  adanya  harga  gledek  yang  ditawarkan,  adanya penjualan  tiket  konser  raisa  dan  Tiket.com  yang  membagikan  tiket  konser  raisa  gratis, dan adanya promo saat ulang tahun Tiket.com. Sedangkan, berdasarkan sentimen negatif menunjukkan kekecewaan beberapa pengguna karena tidak mendapatkan harga tiket saat harga  gledek  dan  pengguna  yang  merasa  sale  atau  promo  di  Tiket.com  kalah  dengan promo yang ditawarkan pada aplikasi lain.

## Gambar 8. N-gram Harga Traveloka
Berdasarkan gambar di atas mengenai aspek harga di Traveloka pada sentimen positif menunjukkan  pengguna  menyukai  staycation  di  hotel  karena  Traveloka  menawarkan harga  yang  terjangkau  dan  pengguna  memanfaatkan  harga  hotel  yang  terjangkau  untuk liburan.  Sedangkan,  berdasarkan  sentimen  negatif  menunjukkan  kekecewaan  beberapa pengguna  yang  berpendapat  bahwa  Traveloka  mengambil  uang  pelanggan  dan  merasa ditipu karena uang mereka tidak dikembalikan atau proses refund yang tidak baik.
Gambar 9. N-gram Layanan Tiket.com
Berdasarkan  gambar  di  atas  mengenai  aspek  layanan  di  Tiket.com  pada  sentimen positif menunjukkan pengguna senang dengan layanan pemesanan tiket untuk liburan dan adanya  tiket  konser  raisa  gratis.  Sedangkan,  berdasarkan  sentimen  negatif  menunjukkan kekecewaan  beberapa  pengguna  terhadap  layanan call  center dan customer  service dan merasa kesal dengan server Tiket.com yang jelek atau down .
Gambar 10. N-gram Layanan Tiket.com
Berdasarkan  gambar  di  atas  mengenai  aspek  layanan  di  Traveloka  pada  sentimen positif menunjukkan pengguna senang untuk mempersiapkan akomodasi untuk menginap dari  Traveloka,  pengguna  senang  untuk  melakukan  pesan  tiket  pesawat,  bus,  dan  hotel, serta  pengguna  senang  dengan  pengalaman  menginap  di  hotel  dengan  memesan  tiket melalui  Traveloka.  Sedangkan,  berdasarkan  sentimen  negatif  menunjukkan  kekecewaan beberapa  pengguna  yang  tidak  puas  dengan  pemesanan  tiket  pesawat  dan  kurang  puas dengan  layanan call  center ketika  mereka  membutuhkan  bantuan  untuk  mengatasi keluhan pemesanan tiket namun harus menunggu.

## D. Text Mining
Berdasarkan hasil implementasi oversampling menggunakan SMOTE didapatkan hasil perbandingan  akurasi  pemodelan  SVM  sebelum  menggunakan  SMOTE  dan  sesudah menggunakan SMOTE, sebagai berikut:
Tabel 4 Hasil Akurasi SVM Dataset Akurasi 80:20 70:30 60:40 Sebelum SMOTE Sesudah SMOTE Sebelum SMOTE Sesudah SMOTE Sebelum SMOTE Sesudah SMOTE Harga Tiket.com 0,679 0,589 0,690 0,667 0,696 0,679 Harga Traveloka 0,977 0,941 0,978 0,942 0,976 0,975 Layanan Tiket.com 0,923 0,923 0,887 0,876 0,884 0,884 Layanan Traveloka 0,902 0,853 0,902 0,889 0,872 0,848 E. Evaluation
1) K-fold Cross Validation
Adapun hasil validasi menggunakan K-fold Cross Validation , sebagai berikut:
Tabel 5
Hasil K-fold Cross Validation
Dataset Akurasi K1 K2 K3 K4 K5 Rata-rata Harga Tiket.com 0,679 0,679 0,786 0,782 0,690 0,723 Harga Traveloka 0,977 0,976 0,980 0,972 0,983 0,977 Layanan Tiket.com 0,923 0,877 0,875 0,875 0,828 0,876 Layanan Traveloka 0,902 0,794 0,882 0,872 0,823 0,855

## 2) Confusion Matrix
Dari  hasil confusion  matrix didapatkan  metrik  evaluasi  untuk precision,  recall,  f1- score, dan accuracy, sebagai berikut:
Tabel 6 Perhitungan Metrik Evaluasi Dataset Precision Recall F1-Score Accuracy Harga Tiket.com 0,72 0,87 0,79 0,68 Harga Traveloka 0,98 0,99 0,99 0,97 Layanan Tiket.com 1,00 0,84 0,92 0,92 Layanan Traveloka 0,77 0,83 0,80 0,89

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan.  Maka,  diperoleh kesimpulan mengenai harga Traveloka memiliki sentimen positif yang lebih baik sebesar 97,18% sedangkan Tiket.com 73,38%. Sedangkan, perbandingan dalam sentimen negatif mengenai  harga  Tiket.com  memiliki  persentase  data  negatif  lebih  besar  yaitu  26,62% sedangkan Traveloka 2,82%. Jika dilihat dari hasil analisis word clouds dan N-gram yang merepresentasikan sentimen positif terkait harga Traveloka dapat disimpulkan pengguna senang  dengan  harga  terjangkau  yang  ditawarkan  untuk  penawaran staycation di  hotel dengan  diskon  saat  liburan  serta  untuk  harga  Tiket.com  dapat  disimpulkan  pengguna menyukai  adanya  promo  harga  gledek,  promo  saat  ulang  tahun  Tiket.com,  harga  yang relatif  murah,  dan  customer  yang  antusias  untuk  mendapatkan  tiket  konser  raisa  dan untuk  mendapatkan tiket konser raisa gratis. Jika dilihat dari hasil analisis dengan word clouds dan  N-gram  yang  merepresentasikan  sentimen  negatif  terkait  harga  untuk Tiket.com  dapat  disimpulkan  ketidakpuasan  pengguna  pada  harga  tiket  yang  disediakan tidak  mendapatkan  harga  gledek  atau  tidak  mendapatkan  potongan  harga  dan  pengguna merasa sale atau promo di Tiket.com kalah dengan promo yang ditawarkan pada aplikasi lain  serta  untuk  harga  Traveloka  dapat  disimpulkan  pelanggan  kecewa  terhadap  harga tiket  dan  merasa  ada  yang  ditipu  bahwa  Traveloka  mengambil  uang  pelanggan  dengan tidak  mengembalikan  uang  mereka  atau  proses refund yang  tidak  baik.  Maka,  dapat disimpulkan bahwa jika dari segi harga Traveloka lebih unggul dibandingkan Tiket.com. Untuk perbandingan analisis sentimen mengenai layanan, Tiket.com memiliki persentase data  positif  lebih  banyak  sebesar  46,89%  sedangkan  Traveloka  27,45%.  Sedangkan perbandingan  dalam  sentimen  negatif  Traveloka  memiliki  persentase  data  negatif  lebih tinggi sebesar 72,55% dibanding Tiket.com sebesar 53,11%. Hal tersebut, jika dilihat dari analisis word clouds dan N-gram yang merepresentasikan sentimen positif terkait layanan Tiket.com  dapat  disimpulkan  pengguna  yang  puas  terhadap  layanan  pemesanan  tiket, menunjukkan  antusias  pengguna  untuk  mendapatkan  tiket  konser  raisa,  dan  Tiket.com memberikan layanan berbagi tiket konser raisa gratis serta untuk Traveloka menunjukkan pengalaman  pemesanan  tiket  di  Traveloka  disenangi  oleh  pengguna  dan  untuk mempersiapkan  akomodasi  untuk  menginap  dari  Traveloka,  pelanggan  senang  untuk melakukan pesan tiket pesawat, bus, dan hotel. Jika dilihat dari hasil analisis dengan word clouds dan  N-gram  yang  merepresentasikan  sentimen  negatif  terkait  layanan  untuk Traveloka bahwa pelanggan tidak puas dengan pemesanan tiket pesawat dan kurang puas dengan  layanan call  center ketika  mereka  membutuhkan  bantuan  untuk  mengatasi keluhan  pemesanan  tiket  namun  harus  menunggu  serta  proses refund yang  kurang  baik serta untuk Tiket.com bahwa pengguna  merasa server sering terjadi eror atau down dan customer  service masih  kurang  baik  serta refund yang  kurang  baik.  Berdasarkan  hal  di atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  jika  dari  segi  layanan  Tiket.com  lebih  unggul dibandingkan Traveloka.
Berdasarkan  hasil  implementasi  penerapan  algoritma  klasifikasi machine  learning menggunakan Support Vector Machine (SVM) untuk mendapatkan akurasi yang terbaik penulis  membandingkan  rasio  untuk splitting  data yaitu  80:20,  70:30,  dan  60:40  serta menggunakan  teknik oversampling untuk  mengatasi imbalanced  data menggunakan Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE)  yang  diterapkan  pada  seluruh dataset. Untuk dataset harga Tiket.com akurasi terbaik terdapat pada rasio 60:40 dengan hasil  sebelum  melakukan  SMOTE  memiliki  akurasi  0,696  atau  70%  sedangkan  setelah melakukan  SMOTE  memiliki  akurasi  0,679  atau  68%.  Untuk  dataset  harga  Traveloka akurasi  terbaik  terdapat  pada  rasio  60:40  dengan  hasil  sebelum  melakukan  SMOTE memiliki akurasi 0,976 atau 98% sedangkan setelah melakukan SMOTE memiliki akurasi 0,975  atau  97%.  Untuk  dataset  layanan  Tiket.com  akurasi  terbaik  terdapat  pada  rasio 80:20  sebelum  melakukan  SMOTE  memiliki  akurasi 0,923  atau  92% sedangkan  setelah melakukan SMOTE memiliki akurasi 0,923 atau 92%. Untuk dataset layanan Traveloka akurasi terbaik  terdapat  pada  rasio  70:30  sebelum  melakukan  SMOTE  memiliki  akurasi 0,902 atau 90% sedangkan setelah melakukan SMOTE memiliki akurasi 0,889 atau 89%.

## R EFERENSI
[1]  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia, Tourism  Satellite  Account  Indonesia  2016-2019 . Jakarta: BPS-Statistics Indonesia, 2022.
[2]  D.  Angelia,  ―6  Startup  Hotel  Perjalanan  Paling  Populer  di  Indonesia,‖ DailySocial.id ,  2022.  https://goodstats.id/article/sering-liburan-intip-6-startup-hotel- dan-perjalanan-terpopuler-di-indonesia-q1-2022-HsAss (accessed Oct. 14, 2022).
[3]  S.  Kemp,  ―Digital  2022:  Indonesia,‖  2022.  https://datareportal.com/reports/digital- 2022-indonesia
[4]  B.  Bambang  and  T.  A.  Wahyudi,  ―Analisis  pengaruh  citra  perusahaan  dan  kualitas layanan  terhadap  loyalitas  pelanggan  melalui  kepuasan  pelanggan,‖ J.  Manaj. Strateg. dan Apl. Bisnis , vol. 2, no. 1, pp. 61–70, 2019, doi: 10.36407/jmsab.v2i1.49.
[5]  P.  Lin,  X.  Luo,  and  Y.  Fan,  ―Sentiment  Analysis  Based  on  Deep  Learning:  A Comparative Study,‖ Int. J. Comput. Inf. Eng. , vol. 14, no. 12, pp. 473–485, 2020.
[6]  M.  I.  Fikri,  T.  S.  Sabrila,  and  Y.  Azhar,  ―Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,‖ Smatika  J. ,  vol.  10,  no. 02, pp. 71–76, 2020, doi: 10.32664/smatika.v10i02.455.
[7]  Nwagu,  C.  Kenneth,  Omankwu,  O.  Chinecherem,  and  Inyiama,  ―Knowledge discovery  in  databases:  An  overview,‖ Int.  J.  Comput.  Sci.  Inf.  Secur. ,  vol.  15,  no. 12, pp. 12–16, 2017.
[8]  M.  R.  A.  Nasution  and  M.  Hayaty,  ―Perbandingan  Akurasi  dan  Waktu  Proses Algoritma K-NN dan SVM dalam Analisis Sentimen Twitter,‖ J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.5129.
[9]  R.  A.  Raharjo,  I.  M.  G.  Sunarya,  and  D.  G.  H.  Divayana,  ―Perbandingan  Metode Naïve Bayes Classifier Dan Support Vector Machine Pada Kasus Analisis Sentimen Terhadap Data Vaksin,‖ J. Ilm. Elektron. dan Komput. , vol. 15, no. 2, pp. 456–464, 2022.
[10] M.  R.  Faisal,  D.  Kartini,  A.  R.  Arrahimi,  and  T.  Hamonangan, Text  Mining  Untuk Pemula , 1st ed. Banjarbaru,: Scripta Cendekia, 2021.
[11] F.  Pedregosa et  al. ,  ―Scikit-learn:  Machine  Learning  in  Python,‖ J.  Mach.  Learn. Res. , vol. 12, pp. 2825--2830, 2011.
[12] Y.  Kalmukov,  ―Using  Word  Clouds  for  Fast  Identification  of  Papers’  Subject Domain and Reviewers’ Competences 15,‖ Proc. Univ. Ruse , vol. 60, pp. 114–119, 2021, [Online]. Available: www.compsystech.org