Model Library Support Vector Machine (LibSVM) untuk Sentiment Review Penilaian Pesisir Pantai

Peningkatan pelayanan sebagai upaya untuk memberikan kenyamanan sebuah tempat wisata, khususnya pesisir pantai selatan pulau Jawa, bagi para pengunjung merupakan tuntutan pengelola wisata yang akan dampak positif di masa depan. Penilaian dilakukan mengetahui respons mengenai tersebut, kesan atau tidak, menjadi kesulitan tertentu pihak terkait, baik pemerintah maupun pengelola, dapat meningkatkan wilayah Jawa. Penerapan teknologi text mining berbasis machine learning, sentiment review, salah satu solusi diusulkan mengatasi permasalahan sehingga prediksi potensi diketahui sebelumnya. Pada makalah ini, model review dengan menggunakan metode library support vector (LibSVM). Proses optimalisasi mengusulkan optimasi berbasiskan feature weights algoritma particle swarm optimization (PSO) peningkatan akurasi. Upaya akurasi pada kontribusi utama ini. Hasil penelitian dan eksperimen terhadap menghasilkan terbaik diberi nama LibSVM_IG+PSO LibSVM information gain (IG) PSO, tingkat sebesar 88,97%. Model ini diharapkan pendukung keputusan dalam menilai sentimen pariwisata maritim dimanfaatkan oleh wisatawan, pemerintah, wisata.