ANALISIS SENTIMEN DESTINASI WISATA DI JAWABARAT PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER - Riwanti Situmorang; Uus Muhammad Husni Tamyis; Lise Sri Andar Muni (Simtek : jurnal sistem informasi dan teknik komputer, 2023)
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah memberikan dampak signifikan pada berbagai aspek kehidupan manusia, termasuk dalam industri pariwisata. Salah satu dampak penting dari perkembangan teknologi adalah kemunculan media sosial, seperti Twitter, yang telah menjadi platform populer bagi pengguna untuk berbagi pengalaman dan pandangan mereka tentang berbagai hal, termasuk destinasi wisata. Namun, dalam jumlah data yang besar dan kompleks, tantangan utama adalah mengklasifikasikan sentimen wisatawan terhadap destinasi wisata di Jawa Barat berdasarkan ulasan dan komentar di Twitter. Oleh karena itu, metode Naive Bayes Classifier dipilih sebagai solusi untuk menganalisis sentimen dengan kehandalannya . Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen destinasi wisata di Jawa Barat di Twitter menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Dari data 5000 tweet, mayoritas pandangan masyarakat terhadap destinasi wisata tersebut adalah positif (42,24%), diikuti oleh sentimen netral (31,74%), dan negatif (26,02%). Algoritma Naive Bayes memiliki akurasi 0,332, precision 0,658, dan recall 0,332.