Analisis Sentimen Destinasi Wisata Kabupaten Karangasem pada Ulasan Digital Menggunakan Model IndoBERT - Nababan, Elma Regina; Maysanjaya, I Made Dendi; Mahendra, Gede Surya (Teknomatika, 2026)
Kabupaten Karangasem merupakan salah satu sektor strategis pariwisata di Bali, namun data terbaru menunjukkan tren penurunan jumlah kunjungan dari sekitar 1,3 juta pada tahun 2023 menjadi 1,2 juta pada tahun 2024. Kondisi ini memerlukan evaluasi pengalaman pengunjung berbasis data untuk mengoptimalkan peningkatan kualitas dan daya saing destinasi secara responsif. Analisis sentimen diperlukan karena volume ulasan digital yang besar membuat analisis manual menjadi tidak efisien. Penelitian ini menggunakan pendekatan model deep learning IndoBERT melalui tahapan pre-processing dan penerapan Easy Data Augmentation (EDA) serta Downsampling untuk menangani kesinambungan kelas. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan Stratified 10-Fold Cross Validation , model berhasil mencapai akurasi sebesar 83% dengan nilai Weighted F1-score sebesar 0,81, Precision 0,81, dan recall 0,81 . Hasil klasifikasi menunjukkan dominasi sentimen positif sebanyak 14.686 ulasan, sementara sentimen negatif (3.880 ulasan) dan netral (2.431 ulasan) memberikan informasi krusial sebagai dasar perbaikan layanan pariwisata di Kabupaten Karangasem.