ANALISIS SENTIMEN PENGUNJUNG WISATA BHUMI BAMBU BATURRADEN BERDASARKAN ULASAN GOOGLE MAPS MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

Banyaknya ulasan pengunjung destinasi wisata Bhumi Bambu Baturraden di Google Maps memuat kombinasi teks dan emotikon yang mencerminkan tingkat kepuasan. Pengolahan data ulasan secara manual menyulitkan pengelola dalam mengevaluasi umpan balik pengunjung secara cepat dan akurat, pengelola memerlukan cara yang efisien untuk mengklasifikasikan ulasan mana yang berkategori positif, negatif, maupun netral. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Naïve Bayes untuk analisis sentimen dengan mengklasifikasikan ulasan pengunjung ke dalam kategori positif, negatif, dan netral melalui penggabungan fitur teks dan emotikon. Metodologi penelitian diawali dengan web scraping menggunakan Apify hingga diperoleh 288 ulasan yang telah diproses, kemudian dilakukan preprocessing teks yang meliputi cleaning, case folding, normalisasi kata, tokenizing, stopword removal, dan stemming, dilanjutkan dengan pelabelan berbasis leksikon InSet serta ekstraksi fitur TF-IDF menggunakan rasio pembagian data latih dan data uji sebesar 80:20. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa ulasan didominasi oleh kelas positif sebesar 60,4%, diikuti kelas netral sebesar 35,1%, dan kelas negatif sebesar 4,5%. Penerapan algoritma Naïve Bayes dengan penggabungan fitur teks dan emotikon memberikan hasil klasifikasi yang akurat, dengan tingkat akurasi sebesar 95,22% pada data latih dan 94,83% pada data uji