EPrints Universitas Amikom YogyakartaANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGUNJUNG OBJEK WISATA KAWASAN GUNUNG MERAPI MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINEFernandoWidiansyahauthorPerkembangan teknologi digital mendorong meningkatnya jumlah ulasan wisatawan pada berbagai platform daring, termasuk TripAdvisor, yang menjadi sumber penting bagi calon pengunjung dalam menentukan pilihan destinasi wisata, khususnya pada kawasan wisata Gunung Merapi. Namun, besarnya volume ulasan menyebabkan proses analisis sentimen secara manual menjadi tidak efektif, sehingga diperlukan pendekatan otomatis untuk mengidentifikasi persepsi positif dan negatif wisatawan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengunjung Kawasan Gunung Merapi serta membandingkan kinerja model sebelum dan sesudah penerapan Latent Semantic Analysis (LSA) berbasis Truncated Singular Value Decomposition. Dataset yang digunakan sebanyak 2.264 ulasan berbahasa Indonesia yang diperoleh dari TripAdvisor melalui teknik web scraping. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks, pelabelan sentimen menggunakan pendekatan lexicon-based, pembagian data latih dan uji, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, serta pengujian model SVM dengan dua skenario, yaitu tanpa LSA dan dengan LSA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi TFIDF dan SVM menghasilkan akurasi terbaik sebesar 87,91%, sedangkan penerapan LSA sebelum klasifikasi menghasilkan akurasi sebesar 85,58%, sehingga pada penelitian ini LSA belum mampu meningkatkan kinerja klasifikasi sentimen. Hasil penelitian ini diharapkan dapat dimanfaatkan sebagai referensi pengembangan analisis sentimen pada bidang pariwisata berbasis data ulasan daring.006 Metode komputer khusus300 Ilmu sosial2026-02-20Universitas AMIKOM Yogyakarta;Fakultas Ilmu KomputerThesis

For work being deposited by its own author: In self-archiving this collection of files and associated bibliographic metadata, I grant EPrints Universitas Amikom Yogyakarta the right to store them and to make them permanently available publicly for free on-line. I declare that this material is my own intellectual property and I understand that EPrints Universitas Amikom Yogyakarta does not assume any responsibility if there is any breach of copyright in distributing these files or metadata. (All authors are urged to prominently assert their copyright on the title page of their work.)

For work being deposited by someone other than its author: I hereby declare that the collection of files and associated bibliographic metadata that I am archiving at EPrints Universitas Amikom Yogyakarta) is in the public domain. If this is not the case, I accept full responsibility for any breach of copyright that distributing these files or metadata may entail.

Clicking on the deposit button indicates your agreement to these terms.