PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN XGBOOST DALAM ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGUNJUNG WANA WISATA BATURRADEN

Platform Google Maps merupakan wadah bagi pengunjung untuk menyampaikan opini melalui ulasan. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa algoritma Support Vector Machine dan XGBoost dalam analisis sentimen ulasan pengunjung Wana Wisata Baturraden. Data dikumpulkan menggunakan teknik scraping dan diperoleh sebanyak 4.096 ulasan. Setelah melalui tahapan preprocessing yang meliputi cleaning, tokenisasi, normalisasi, stopword removal, dan stemming, data yang digunakan dalam proses analisis berjumlah 2.912 ulasan. Pembobotan kata dilakukan menggunakan metode TF-IDF, serta teknik SMOTE diterapkan untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan XGBoost dengan tingkat akurasi 94,52% sebelum SMOTE dan 94,86% sesudah SMOTE, sedangkan XGBoost memperoleh akurasi sebesar 92,80% sebelum SMOTE dan 93,15% sesudah SMOTE. Temuan ini menunjukkan bahwa Support Vector Machine lebih efektif dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam penerapan metode machine learning untuk memahami opini pengunjung pada platform Google Maps. Khusunya dalam konteks objek wisata.