JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)

## ANALISIS SENTIMEN: PREDIKSI RATING TERHADAP REVIEWS WISATAWAN TANJUNG PUTING PADA TRIPADVISOR MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Quratul Ain* 1) , Ema Utami 2) , Asro Nasiri 3)
1. Universitas  Amikom Yogyakarta, Indonesia
2. Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia
3. Universitas  Amikom Yogyakarta, Indonesia
Article Info ABSTRAK Kata Kunci: Online Reviews; Pariwisata; Rating ; SVM; TripAdvisor.
Keywords: Online Reviews; Pariwisata; Rating ; SVM;  TripAdvisor.
Article history: Received 12 June 2024 Revised 10 July 2024 Accepted 14 August  2024 Available online 1 September 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i3.5430
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: ainquratul@students.amikom.ac.id
Di  era digital,  sebagian besar data di internet berbentuk teks mentah. Data tambang emas ini  sangat berharga karena berisi  banyak informasi mendasar yang dapat diekstraksi  menggunakan natural language processing  dengan analisis sentimen.  Termasuk data Reviews dan rating online di era digital menjadi hal pertimbangan penting dan terpercaya bagi wisatawan sebelum berkunjung ke sebuah objek wisata, salah satunya situs  TripAdvisor.  Penelitian  ini  akan memproses  data teks ulasan wisatawan pada TripAdvisor pada objek Taman Nasional Tanjung Puting  untuk menentukan sentimen wisatawan  berdasarkan rating 1 hingga 5. Data penelitian yang digunakan adalah sebanyak 390 reviews yang telah di-export dengan TripAdvisor  Reviews Scrapper. Penelitian ini menggunakan Metode  Support vector machine(SVM)  yang dikombinasikan dengan feature extraction dan Truncate singular-value decomposition (TSVD)  pada preprocessing data. Penelitian ini dapat menampilkan visualisasi wordcloud top 10 kata yang paling banyak muncul berdasarkan rating  sebagai pengetahuan dan informasi bagi pelaku industri pariwisata.  Berdasarkan pengujian dengan pembagian dataset 30:70 tingkat akurasi memperoleh rata-rata 80%.

## ABSTRACT
In the digital  era, most of the data on the internet is  in  the form of raw text. This  gold  mine data is very valuable because it contains a lot of fundamental information that can be extracted using  natural language processing  with sentiment analysis. Including online review and rating data in the digital era is an important and reliable consideration for tourists before visiting a tourist attraction, one of which is the TripAdvisor  site. This  research will  process text data from tourist reviews on TripAdvisor  on Tanjung Puting  National Park  objects to  determine tourist  sentiment based on  ratings  from 1  to 5. The  research data used is 390 reviews  that have been exported with TripAdvisor  Reviews Scrapper. This research uses the Support vector machine (SVM) method combined with  feature extraction and Truncate singular-value decomposition (TSVD)  in data preprocessing. This research can display a wordcloud visualization of the top 10 words  that appear most frequently based on ratings as knowledge and information for tourism industry players. Based on testing  with  a 30:70 dataset division, the accuracy level obtained an average of 80%.

## I. PENDAHULUAN
ONSUMEN  atau pelanggan di era digital saat ini akan mencari informasi yang relevan untuk mengurangi ketidakpastian pilihan sebelum membeli barang atau jasa. Rating dan review merupakan data yang paling terpercaya dalam proses pencarian informasi konsumen.[1]. Hal  ini  mendorong industri pariwisata mempromosikan produk dan layanannya berdasarkan ulasan( reviews ) yang ditulis oleh wisatawan pada website travel seperti TripAdvisor.com[2]. Platform ulasan TripAdvisor menjadi salah satu sumber informasi paling banyak digunakan bagi para wisatawan dalam merencanakan perjalanan mereka. Ulasan wisatawan di platform ini K
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
memberikan pandangan pribadi, pengalaman, dan penilaian terhadap destinasi wisata,  memberikan petunjuk berharga bagi calon wisatawan yang ingin menjelajahi tempat baru[2]. Taman Nasional Tanjung Putting(TNTP), sebagai salah satu destinasi ekowisata, tak terkecuali menjadi fokus perhatian para pengguna TripAdvisor untuk memberikan ulasan setelah berkunjung. Destinasi TNTP adalah objek wisata Kalimantan Tengah, Indonesia yang menjadi nomor satu dan terfavorit di TripAdvisor.
Meningkatnya jumlah ulasan pengguna online , terdapat juga peningkatan kebutuhan akan pemrosesan otomatis sejumlah data yang besar ini. Sehingga digunakan teknik untuk memproses data tersebut seperti dengan analisis sentimen. Mengingat banyaknya data mengenai opini individu masyarakat, nalisis sentimen mempunyai kebutuhan untuk dikembangkan dan disempurnakan. Alat-alat analisis sentimen ini tidak hanya berfungsi sebagai pemberi rekomendasi bagi individu mengenai cara mengoptimalkan pilihan  layanan yang akan mereka gunakan, namun juga bagi pengambil keputusan dalam meningkatkan kualitas layanan mereka.[3].
Penelitian sebelumnya[3] menjelaskan dalm menganalisis sentimen ulasan wisatawan, sebagian besar terbatas pada klasifikasi positif/negatif. Selain itu, penelitian yang memasukkan klasifikasi peringkat dan  prediksi berdasarkan ulasan wisatawan lebih sedikit. Sementara pada penelitian Ahmed dan Ghabayen disebutkan prediksi peringkat( rating ) ulasan adalah prinsip dalam analisis sentimen[4]. Oleh karena itu, penelitian ini akan membahas tentang analisis sentimen  terhadap prediksi peringkat ( rating )   ulasan wisatawan pada platform TripAdvisor dengan Taman Nasional Tanjung Puting sebagai studi kasus.
Penelitian mengenai analisis sentimen ulasan sebelumnya [5] untuk mengukur performa algoritma Support vector machine (SVM) dalam klasifikasi ulasan menjadi sentimen positif, negatif dan netral dari 2.000 data objek. Kelebihan penelitian ini adalah terdapat pengujian beberapa penggunaan kernel SVM, seperti Radial basis function (RBF), Polynomial, kernel Linear, dan Sigmoid . Hasil pengujian confusion matrix yang menunjukkan tingkat akurasi   80,36%. Penelitian lainnya yang telah dilakukan oleh[6] melakukan  klasifikasi data review berdasarkan kategori sentimen untuk mengekstraksi wawasan sejumlah besar data dari TripAdvisor dengan metode SVM. Hasil menunjukkan tiap kategori   terdapat 305 review positif, 60 review netral dan sisanya 36 review negatif. Akurasi yang dilakukan model SVM adalah 100% yang telah diuji dengan 401 data pengujian dan dilatih dengan 247 data. SVM juga disebutkan dalam penelitian Puh K, dkk [3] memuskan dalam tugas sentimen  pengaturan tertentu yaitu 80% dan pra-processing yang digunakan lebih sederhana dan konsumsi memori lebih sedikit. Metode machine learning dalam konteks analisis sentimen terkait pariwisata, metode yang paling banyak digunakan adalah  SVM dan juga Naive Bayes seperti yang disebutkan pada penelitian Chen, dkk [7]. Dibandingkan dengan jaringan saraf(NN), SVM dan Naive Bayes memerlukan lebih sedikit anotasi kelas untuk melatih model. Sebagian besar penelitian tentang online travel review text menunjukkan analisis sentimen teks berbasis SVM memberikan hasil yang lebih unggul dibandingkan metode machine learning lainnya[7].   Penelitian ulasan situs TripAdvisor menggunakan metode linear SVM juga dilakukan oleh Imamah dkk[8]terkait pariwisata di kabupaten Bangkalan. Data Review yang sudah diberi label positif dan negatif kemudian diklasifikasi menggunakan metode Linear SVM mempunyai akurasi 70,22% untuk review berbahasa Indonesia. Berdasasarkan penelitian-penelitan sebelumnya penulis menggunakan Support Machine Learning (SVM) sebagai metode pada penelitian ini.
Berdasarkan uraian sebelumnya penelitian ini bertujuan  mengetahui performa model SVM dalam analisis sentimen terhadap prediksi rating berdasarkan ulasan wisatawan TripAdvisor pada objek wisata Taman Nasional Tanjung Putting serta menganalisis ulasan wisatawan  dengan mengidentifikasi dan mengkategorikan opini secara umum berdasarkan peringkat 1 hingga 5. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi penyedia layanan wisata untuk memahami preferensi dan kebutuhan wisatawan berdasarkan ulasan atau review dan rating di situs online , serta dapat memberikan pengetahuan untuk pengembangan strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran dengan memahami sentimen wisatawan, selain itu penelitian ini dapat berkontribusi pada peningkatan kualitas layanan pemangku kepentingan dapat memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih informasional berdasarkan data.
II. METODE PENELITIAN
Penelitan ini menggunakan alur skema penelitian yang ditunjukkan pada gambar 1.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Gambar. 1. Diagram Alur Penelitian
A. Pengumpulan Data Tahap ini melakukan teknik crawling , dataset review dalam bentuk file CSV  yang di- export dengan
TripAdvisor Review Scrapper terhadap Taman Nasional Tanjung Puting ( Tanjung Puting National Park ). Berdasarkan pengumpulan data hingga 23 Januari 2024 didapatkan data sejumlah 390 baris data ulasan dengan rating bintang 1 hingga 5. Data ulasan merupakan kumpulan ulasan yang terdiri dari bahasa Inggris, Jepang, Belanda, Itali, Prancis, Norwegia, Spanyol, Portugal, Jerman dan Polandia.
B. Data Pre-processing Setelah data diambil, selanjutnya dilakukan preprocessing yaitu tahapan membersihkan data  ulasan atau kata- kata yang tidak di perlukan serta kata-kata yang tidak memiliki informasi. Proses tahapan ini dilakukan sesuai dengan isi data hasil proses pengambilan data atau export dari TripAdvisor[9] . Adapun tahapan yang digunakan pada data pre-processing ini adalah sebagai berikut.
1) Case folding: proses penyederhanaan karakter dalam   teks dengan mengubah setiap huruf besar menjadi huruf kecil dan menghilangkan tanda baca dan karakter khusus dari dokumen [5]. Data huruf diubah menjadi huruf kecil dan karakter   dianggap sebagai delimiter   jika selain huruf ‘a’ sampai dengan ‘z’ [10].
2) Tokenization: yaitu tahap pemotongan kalimat menjadi kata [10] di mana pada review yang sudah menjadi huruf kecil, dan penandaannya hilang akan diberi token untuk dipecah menjadi beberapa bagian untuk dipisahkan menjadi kata-kata[11]
3) Stopwords Removal: menghilangkan kata-kata yang kurang penting menggunakan stoplist. Stopwords yaitu kata-kata yang sering muncul pada ulasan tetapi dianggap tidak bermakna informasi. Stopwords dalam bahasa Indonesia seperti "dan", "yang", "di”, dll. Stopwords digunakan sehingga penelitian dapat fokus pada kata-kata yang penting[9]. Setiap kata yang terdaftar dalam stop list (kamus negatif) yang hentikan (disaring) setelah atau sebelum pemrosesan data teks bahasa alami . Stop words adalah kata umum yang biasanya dalam jumlah besar muncul namun dianggap tidak memiliki makna[12].
C. Visualisasi Data dengan WordCloud
Tahap visualisasi dilakukan untuk kelas sentimen untuk setiap klasifikasi. Visualisasi digunakan dengan tujuan menampilkan informasi mengenai emosi positif dan negatif serta menggali informasi dalam bentuk topik yang paling sering dibicarakan[13]. Wordcloud adalah sebuah gambar elektronik yang menyajikan kata-kata dalam series teks. Besarnya ukuran kata-kata ditentukan oleh banyaknya frekuensi kata tersebut.[14].
D. Split data
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Tahap Ini adalah proses membagi kumpulan data menjadi data pelatihan dan data pengujian. Data pelatihan dimaksudkan untuk melatih algoritma, dan data pengujian dimaksudkan untuk mengetahui kinerja algoritma13].

## E. Feature Extraction
Pada tahap Selanjutnya, memisahkan data pelatihan menjadi data numerik dan tekstual dan melihat apakah algoritma bekerja lebih baik jika datanya numerik atau tekstual[15]. Mengubah data teks menjadi numerik penulis menggunakan model bag of word (BoW) agar pengklasifikasi dapat memahaminya dengan   memecah kalimat ulasan menjadi kata-kata (token) dengan Countvectorizer . Tahapan ini melibatkan konversi kata-kata dalam ulasan dari teks menjadi bilangan bulat sehingga memiliki representasi numerik yang dapat digunakan dalam model pembelajaran mesin[16]. Website resmi s cikit-learn menyebutkan metode CountVectorizer berfungsi mengubah teks menjadi vector dengan stop word standar Bahasa Inggris[15].  Model bag-of-words membangun kosakata dari semua kata  dalam dokumen. Kemudian menghitung berapa kali  sebuah kata dalam kosakata muncul dan memodelkan setiap dokumen. Mengingat kumpulan data berisi ulasan dalam jumlah besar, sehingga menghasilkan kosakata yang banyak, penulis dapat membatasi ukuran vektor fitur dengan memilih ukuran kosakata maksimum dari 5000 kata yang paling sering muncul. Fitur bag-of-words dibuat untuk set pelatihan dan pengujian.[14]

## F. Singular-value decomposition (SVD)
Singular Value Decomposition (SVD) adalah teknik reduksi dimensi yang berguna untuk mereduksi nilai kompleksitas ketika berhadapan dengan matriks term -dokumen[17]. (SVD) adalah suatu metode yang memisahkan suatu matriks menjadi tiga  bagian yaitu left  eigenvectors, singular values, dan right eigenvectors . Ini dapat digunakan untuk menguraikan data seperti gambar dan teks[18]. Tahap ini  mengurangi waktu dan ruang penyimpanan dengan mengubah dimensi yang lebih  tinggi  menjadi  dimensi yang  lebih rendah. Dengan menghilangkan multi-kolinearitas, ini meningkatkan kinerja algoritma pembelajaran mesin. Truncate Singular- value decomposition TSVD lebih disukai daripada teknik reduksi dimensi lain karena kesederhanaannya dan biaya komputasi yang  relatif rendah[19]. Penggunaan SVD  pada penelitian Andana dkk bukan bertujuan untuk meningkatkan akurasi tetapi untuk mengimbangi waktu pemrosesan yang besar dengan tetap menjaga kinerja algoritma yang baik. SVD tidak mampu mempengaruhi kinerja algoritma menjadi lebih baik seperti penelitian lain yang  sudah ada. Fitur  yang  dikurangi dengan SVD  menyebabkan hilangnya nilai  uniknya yang merupakan representasi data dalam suatu dokumen. Sehingga semakin mengurangi keakuratan algoritma yang digunakan. SVD didukung untuk membuat ekstraksi informasi lebih efisien namun tidak selalu bekerja dengan baik. Selain mengukur performa algoritma dari presisi dan recall , juga diukur dari waktu pemrosesan[20]
G. Model Training SVM Support Vector Machine (SVM )  adalah algoritma machine learning yang menggunakan hyperplane untuk memisahkan kelas data yang berbeda. Hyperplane adalah subruang yang selalu berukuran satu dimensi lebih kecil dari dimensi induknya. Misalnya, jika kita berada di ruang dua dimensi maka hyperplane akan berupa garis. Tujuan utama dari algoritma ini adalah untuk mencari hyperplane yang mempunyai jarak ( margin ) terbesar antara hyperplane dengan data terdekat yang disebut support vector . Data baru sedang diklasifikasikan berdasarkan sisi hyperplane mana mereka berada. Selain itu, semakin besar marginnya, semakin besar keyakinan kita dalam menentukan kelas data[3]. SVM  adalah sebuah teknik supervised learning untuk mengklasifikasikan data. Kernel linier dipilih pada penelitian ini karena memiliki beberapa keunggulan seperti akurasi yang tinggi, menghindari overkonfigurasi, pelatihan lebih cepat, dan efisiensi penggunaan big data. Untuk menggunakan SVM, teks diubah menjadi data vektor.r[21].  Tahap   klasifikasi dengan menggunakan metode SVM,  mencari batas keputusan( hyperline ) terbaik yang memisahkan setiap review kedalam dua kelas yaitu Review negatif dan review positif . Data tersebut selanjutnya akan digunakan pada prediksi data testing[13]. Support Vector Machine (SVM) adalah sistem pembelajaran yang klasifikasinya menggunakan ruang hipotesis berupa fungsi linier dalam ruang fitur berdimensi tinggi, yang dilatih dengan algoritma pembelajaran berdasarkan teori optimasi, menerapkan bias pembelajaran yang berasal dari teori pembelajaran statistik[22].

## H. Evaluasi
Tahap evaluasi ditampilkan dengan confusion matrix untuk mengevaluasi performa model yang dibentuk oleh algoritma klasifikasi. Dalam melakukan evaluasi model, untuk mendapatkan nilai akurasi terbaik dapat  dilakukan lima kali percobaan dataset[5] namun pada penelitian ini  hanya menggunakan satu kali  percobaan dataset.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Penggunaan confusion matrix dalam evaluasi agar  mengetahui perkiraan yang salah  dan  benar  dari hasil klasifikasi[13] Kinerja algoritma diukur dengan  empat metrik yaitu presisi, recall , akurasi dan f-measure [13]

## III. HASIL PEMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Dataset pada penelitian ini adalah hasil export dari TripAdvisor Review Scrapper dengan 390 baris data ulasan terdiri dari 11 variabel sebagai berikut.
• user name
• user profile,
• user avatar,
• user location,
• rating,
• rating text,
• Review Title,
• Review Text,
• photos,
• published date,
• disclaimer .
Karena penelitian difokuskan untuk mempelajari sentimen dari ulasan wisatawan dan bagaimana hal tersebut memprediksi rating; variabel yang relevan dipilih untuk analisis adalah  “ Review Text, ”, “ Rating ”. Sample dataset yang   menjadi objek dalam penelitian ini adalah seperti pada Gambar 2. Perbandingan jumlah ulasan berdasarkan rating ditunjukkan pada Tabel 1 dan Gambar 3 .
Gambar. 2. Sample Dataset Review Text  dan Rating Wisatawan
T ABEL I J UMLAH U LASAN B ERDASARKAN R ATING Rating Jumlah ulasan 5 334 4 41 3 5 2 5 1 5 Total ulasan 390 Gambar. 3. Grafik Perbandingan Jumlah Review
B. Pengolahan Data ( Data Pre-Processing )
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Proses pengolahan data terdiri dari proses case folding, remove punctuantion dan stoprwards removal.
1) Case folding
Proses  penyederhanaan huruf dalam teks dengan mengubah semua huruf besar menjadi huruf kecil dan menghapus tanda baca dan karakter khusus yang terdapat pada ulasan wisatawan seperti #@:;”.  Gambar 4  menunjukkan hasil data yang telah menjadi huruf kecil dan Gambar 5 menunjukkan data yang telah dihapus tanda baca atau simbol-simbol atau disebut remove punctuation .

## Gambar. 4. Data Sebelum Dan Sesudah Case Folding
Gambar. 5. Data Hasil Punctuation Remove

## 2) Tokenization
Data review yang sudah melalui case folding diberi token untuk dipecah dan dipisahkan menjadi kata- kata. Sample hasil tokenization ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar. 6. Hasil Tokenization
3) Stopwords Removal Stopwords adalah setiap kata yang muncul dalam jumlah besar namun tidak memiliki makna akan didaftarkan pada stoplist. Pada data review text wisatawan diimplementasikan dengan menyaring kata-kata yang dianggap tidak memiliki makna terhadap sentimen dan prediksi rating seperti pada kata-kata yang didaftatrkan pada Tabel II.

## T ABEL II D AFTAR K ATA S TOPWORDS R EMOVAL
Daftar Kata yang Diabaikan dalam Analisa Data en, u, e, de, a, de, la, la, lo, br, un, es, en, et, el, y, por, muy, day, con, wasn’t, back, at, pero, et, los, change, nos, et, next, del, una, otro, bit, di, las, us, dan, yang, one, que, saw, lot, many, will, se, para, really, que.

## C.  Visualisasi Kata-kata Ulasan Konsumen menggunakan WordCloud
Penelitian ini mempelajari sentimen dan sifat kata-kata yang digunakan dalam teks ulasan, ulasan dibagi menjadi 5 subkelompok berdasarkan peringkat( rating ) yang diberikan yaitu excellent= bintang 5,  very good= bintang 4, good= bintang 3, average= bintang 2, dan bad= bintang 1 .  Penggunaan Word Cloud untuk memvisualisasikan kata-kata yang paling sering digunakan dalam ulasan berdasarkan rating 1 hingga 5. Visualiasi data Wordcloud ditampilkan pada Gambar 7,8,9,10,11,dan 12.
Gambar. 7. TOP 10 Kata Seluruh Ulasan Wisatawan
Gambar 8 menunjukkan 10 kata yang paling sering muncul pada keseluruhan ulasan wisatawan Taman Nasional Tanjung Putting(TNTP) yaitu “klotok” atau kapal yang digunakan di kegiatan wisata, “orangutan”,”tour”,”boat”,
We  chose Jennie  Subaru to  help set  up a 3D2N houseboat we chose jennie subaru to help set  up a 3d2n houseboat @jenie - we wish you all the best jenie we wish you all the best we chose jennie subaru we, chose, jennie, subaru
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
“see”, “tanjung putting”,”guide”,”jungle”,”trip”,dan “river”. Sehingga wisatawan lebih banyak memberikan ulasan yang berkaitan dengan kata-kata tersebut. Kata-kata yang paling banyak muncul pada ulasan adalah berbahasa Inggris.
Gambar. 8. Top 10 Kata Rating Bintang 5 (Excellent)
Gambar. 9. Top 10 Kata Rating Bintang 4 (Very Good)
Gambar. 10. Top 10 Kata Rating Bintang 3(Good)
Gambar. 11. Top 10 Kata Rating Bintang 2 (Average)

## Gambar. 12. Top 10 Kata Rating Bintang 1 (Bad)
Gambar 8,9,10,11 dan 12 menunjukkan top 10 kata-kata dari rating 1 hingga 5, di mana telah ditemukan bahwa rating 1 & 2  didominasi oleh Bahasa selain Inggris yaitu Spanyol, Italia, Perancis dan Portugis. Sedangkan rating 3 hingga 5 didominasi oleh Bahasa Inggris. Ini dapat disimpulkan bahwa wisatawan yang menggunakan bahasa selain Bahasa Inggris adalah wisatawan yang sering memberikan sentimen negatif atau rating 1 atau 2 kepada Taman Nasional Tanjung Puting.
D. Analisis Sentimen Data
Data yang telah melewati tahap praprocessing adalah data yang telah siap dianalisa ke tahap selanjutnya. Perbandingan data ditunjukkan pada Gambar 13.
Gambar. 13. Perbandingan Review Text Setelah Data Pre-Processing
1) Splitting Data Testing dan data Training Pemisahan data training dan data testing yang digunakan pada penelitian ini adalah 30:70 dari jumlah dataset. 30% atau  901 data training dan 70% atau  2.105 data testing.
2) Feature Extraction
Data training dan data testing selanjutnya dipisah menjadi data teks dan numerik  untuk mengukur performa algoritma apakah akan lebih baik jika data berupa teks atau numerik. Adapun data training dan data testing berupa teks sebelumnya dilakukan tokenisasi dengan metode CountVectorizer . Gambar 14 merupakan data training dan testing berupa teks, sedangkan Tabel III   merupakan data training dan data testing berupa numerik.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Gambar. 14. Data Teks
T ABEL III D ATA N UMERIK Kata Numerik Kata Numerik orangutan 2161 Viele 3272 klotok 1626 Hasta 1353 guide 1302 traditional 3125 jungle 1578 Trek 3146 nature 2015 experiencing 1096 amazing 175 Drinks 892 pero 2312 Snacks 2822 3) Truncate singular-value decomposition (TSVD
Penggunaan TSVD berfungsi mengurangi waktu dan ruang penyimpanan dengan mengubah dimensi yang lebih tinggi menjadi lebih rendah. Analisis sentimen yang hemat waktu dan biaya melalui pengurangan dimensi. Pada penelitian ini penggunaan TSVD pada Gambar 15.

## Gambar. 15. Implementasi TSVD
Gambar 15 terdapat n_components yang  berfungsi menentukan jumlah komponen  yang ingin digunakan dalam pengurangan dimensi matriks BoW(Bag of Words) yang telah dilakukan pada tahap sebelumnya Feature Extraction .

## Gambar. 16. Matriks TSVD
Gambar 16 menunjukkan bahwa matriks TSVD di mana data training memiliki 901 baris dan 20 kolom serta data test 2.105 barus dan 20 kolom. Artinya, setelah proses TSVD, jumlah fitur yang digunakan dalam klasifikasi/analisis terkait teks dikurangi menjadi 20 fitur saja.

## E. Training and Evaluation
Pada metode SVM, kernel yang digunakan yaitu Linear . Dalam pengujian ini akan menggunakan perbandingan dataset 30:70. 30% atau  901 data training dan 70% atau  2.105 data testing. Selanjutnya nilai rating 1 hingga 5 dibuat lima kategori kelas untuk memberlakukan prediksi rating sebagai multi-class classification . Model SVM menunjukkan akurasi sebesar 80%.
Confusion matrix adalah metrik penting yang digunakan untuk mengukur efisiensi pengklasifikasi. Metrik ini mewakili jumlah sampel yang diklasifikasikan dengan benar dan digunakan untuk menentukan precision , recall , dan F1 Score . Confusion matrix ditunjukkan pada Tabel IV.
T ABEL IV C ONFUSSION M ETRIX Model Accuracy Precision Recall F1 Score SVM 80% 81% 99% 89%
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Tabel IV menunjukkan tingkat akurasi SVM yang dihasilkan adalah 80%, lebih besar dibandingkan dengan penelitian sebelumnya oleh Imamah[8] yang menggunakan SVM dengan data ulasan TripAdvsior pada Pariwisata Kabupaten Bangkalan dengan tingkat akurasi 70.22%, namun lebih kecil dari hasil penelitian oleh Widodo dkk [6]dengan data ulasan TripAdvisor Borobudur yaitu 100%.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan evaluasi,   penerapan kombinasi Feature extraction , Truncate singular-value decomposition (TSVD) dan Support Vector Machine (SVM) dengan kernel Linear dapat memberikan tingkat akurasi dengan rata- rata 80%, precision =81%, recall = 99%, dan F1-score = 89%. Visualisasi data dengan Wordcloud top 10 ulasan masing-masing rating mampu memberikan pengetahuan terhadap sentimen dari ulasan wisatawan. Dengan demikian kontribusi penelitian ini terhadap perkembangan ilmu pengetahuan menekankan pada intensitas kajian analisis sentimen dalam industri pariwisata. Data ulasan pengguna situs TripAdvisor merupakan informasi yang tidak dapat diabaikan, sebagai respons terhadap era digital yang disruptif. Data review wisatawan objek wisata dapat meningkatkan strategi pemasaran, termasuk upaya optimalisasi layanan dan produk makanan dan minuman di objek wisata. Penelitian ini dapat menguraikan persepsi wisatawan yang merupakan bagian penting dari industri pariwisata Indonesia khususnya Kabupaten Kotawaringin Barat, Provinsi Kalimantan Tengah.
DAFTAR PUSTAKA
[1] S. W. Lee, G. Jiang, H. Y. Kong, and C. Liu, “A difference of multimedia consumer’s rating and review through sentiment analysis,” Multimed Tools Appl , vol. 80, no. 26–27, pp. 34625–34642, Nov. 2021, doi: 10.1007/s11042-020-08820-x.
[2] M. M. Agüero-Torales, M. J. Cobo, E. Herrera-Viedma, and A. G. López-Herrera, “A cloud-based tool for sentiment analysis in reviews about restaurants on TripAdvisor,” in Procedia Computer Science , Elsevier B.V., 2019, pp. 392–399. doi: 10.1016/j.procs.2019.12.002.
[3] K. Puh and M. Bagić Babac, “Predicting sentiment and rating of tourist reviews using machine learning,” Journal of Hospitality and Tourism Insights , vol. 6, no. 3, pp. 1188–1204, Jun. 2023, doi: 10.1108/JHTI-02-2022-0078.
[4] B. H. Ahmed and A. S. Ghabayen, “Review rating prediction framework using deep learning,” J Ambient Intell Humaniz Comput , vol. 13, no. 7, pp. 3423–3432, Jul. 2022, doi: 10.1007/s12652-020-01807-4.
[5] “Sentiment Analysis of OYO App Reviews Using the Support Vector Machine Algorithm Analisis Sentimen terhadap Ulasan Aplikasi OYO menggunakan Algoritma Support Vector Machine Zaenal, Ika Ratna Indra Astutik.”
[6] E. Widodo, G. D. Nursyafitri, O. N. Putri, and Y. Nurmalasari, “Sentiment Analysis of Visitors in Borobudur Temple With Support Vector Machine Based on TripAdvisor Review,” 2020. [7] W. Chen, Z. Xu, X. Zheng, Q. Yu, and Y. Luo, “Research on sentiment classification of online travel review text,” Applied Sciences (Switzerland) , vol. 10, no. 15, Aug. 2020, doi: 10.3390/APP10155275.
[8] Imamah et al. , “Text Mining and Support Vector Machine for Sentiment Analysis of Tourist Reviews in Bangkalan Regency,” in Journal of Physics: Conference Series , Institute of Physics Publishing, 2020. doi: 10.1088/1742-6596/1477/2/022023.
[9] A. A. Ningtyas, A. Solichin, and R. Pradana, “ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBE TENTANG PREDIKSI RESESI EKONOMI TAHUN 2023 MENGGUNAKAN ALGORITME NAÏVE BAYES,” 2023.
[10] A. Nugraha, Y. H. Chrisnanto, and R. Yuniarti, Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) Prediksi Sentimen Pada Sosial Media Twitter Mengenai Produk Smartphone Menggunakan Algoritma K-NN Classification . [Online]. Available: http://prosiding.seminar-
id.com/index.php/sensasi/issue/archivePage|251
[11] S. A. Amira and M. I. Irawan, “Opinion Analysis of Traveler Based on Tourism Site Review Using Sentiment Analysis,” IPTEK The Journal for Technology and Science , vol. 31, no. 2, p. 223, May 2020, doi: 10.12962/j20882033.v31i2.6338.
[12] R. A. E. Virgana, T. Sapanji, D. Hamdani, and P. Harahap, “Sentiment Analysis of the Top 5 E-commerce Platforms in Indonesia using Text Mining and Natural Language Processing (NLP),” 2023. [Online]. Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[13] R. Wahyudi et al. , “Analisis Sentimen pada review Aplikasi Grab di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine,” JURNAL INFORMATIKA , vol. 8, no. 2, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji
[14] A. I. KABIR, K. AHMED, and R. KARIM, “Word Cloud and Sentiment Analysis of Amazon Earphones Reviews with R Programming Language,” Informatica Economica , vol. 24, no. 4/2020, pp. 55–71, Dec. 2020, doi: 10.24818/issn14531305/24.4.2020.05.
[15] T. R. Sanusi, F. Andreas, B. N. Sari, U. Singaperbangsa, and K. Abstract, “Implementasi Algoritma Support Vector Classifier (SVC) dengan Data Training Numerik dan Teks untuk Mengklasifikasi SMS Spam,” Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan , vol. 2022, no. 14, pp. 346–354, doi: 10.5281/zenodo.6994895.
[16] J. Barry, “Sentiment Analysis of Online Reviews Using Bag-of-Words and LSTM Approaches.” [Online]. Available: https://www.yelp.com/dataset/challenge
[17] G. Setiawan, H. Novianus Palit, and E. Setyati, “Aspect Based Sentiment Analysis pada Layanan Umpan Balik Universitas dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Latent Semantic Analysis.” [Online]. Available: www.kateglo.com
[18] J. Khairnar and M. Kinikar, “Sentiment Analysis Based Mining and Summarizing Using SVM-MapReduce.” [Online]. Available: http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review- [19] H. Duong Thi, K. Hoang Manh, V. Trinh Anh, T. Pham Thi Quynh, and T. Nguyen Viet, “Dimensionality Reduction with Truncated Singular Value Decomposition and K-Nearest Neighbors Regression for Indoor Localization.” [Online]. Available: www.ijacsa.thesai.org
[20] E. K. Andana, M. Othman, and R. Ibrahim, “Comparative analysis of text classification using naive bayes and support vector machine in detecting negative content in Indonesian twitter,” International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering , vol. 8, no. 1.3 S1, pp. 356–362, 2019, doi: 10.30534/ijatcse/2019/6481.32019.
[21] F. Nufairi, N. Pratiwi, and F. Herlando, “JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI THREADS DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE,” vol. 9, no. 1, pp. 339–348, 2024, doi: 10.29100/jipi.v9i1.4929.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1586-1595
[22] M. P. Dwi Cahyo, Widodo, and B. Prasetya Adhi, “Kinerja Algoritma Support Vector Machine dalam MenentukanKebenaran Informasi Banjir di Twitter,” PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer , vol. 3, no. 2, pp. 116–121, Dec. 2019, doi: 10.21009/pinter.3.2.5.