ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGUNJUNG SIRKUIT MANDALIKA PADA GOOGLE MAPS DENGAN METODE NAÏVE BAYES - Salsabila Mariska; dedy setiawan, i made (CV. Hawari, 2025)
Sirkuit Mandalika merupakan salah satu destinasi sports tourism unggulan di Indonesia yang menarik banyak ulasan dari pengunjung melalui platform Google Maps. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengunjung terhadap Sirkuit Mandalika menggunakan metode Naive Bayes. Data ulasan diperoleh melalui proses crawling otomatis dari Google Maps, kemudian dilakukan tahap preprocessing teks yang meliputi cleaning, case folding, stopword removal, normalisasi, tokenisasi, dan lemmatization. Labeling sentimen dilakukan menggunakan pendekatan lexicon berbasis kamus kata positif dan negatif, serta pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF. Model klasifikasi dibangun menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes dengan pembagian data 80% sebagai data latih dan 20% sebagai data uji. Hasil evaluasi model menunjukkan performa yang cukup baik dengan akurasi sebesar 70,96%, precision sebesar 74,66%, recall sebesar 70,96%, dan F1-score sebesar 69,84%. Visualisasi Word Cloud menunjukkan bahwa ulasan positif mendominasi, diikuti oleh sentimen negatif dan netral. Hasil ini memberikan wawasan bagi pengelola Sirkuit Mandalika dalam meningkatkan layanan dan pengalaman pengunjung. Penelitian ini juga dapat dijadikan referensi untuk pengembangan riset serupa di sektor pariwisata berbasis ulasan digital.