Evaluasi Efektivitas Fitur Layanan Candi Borobudur Berdasarkan Analisis Sentimen Ulasan Google Maps Menggunakan Teknik Naive Bayes - Meyer Mega Eklesia Silaban; Rosena Shintabella; Sahid Triambudhi (LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya, 2026)
Perkembangan pariwisata digital telah mentransformasi interaksi wisatawan dengan destinasi wisata, menjadikan platform ulasan daring seperti Google Maps sebagai sumber informasi penting sekaligus aset data yang bernilai untuk evaluasi kualitas layanan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persepsi wisatawan terhadap efektivitas fitur layanan Candi Borobudur berdasarkan sentimen ulasan Google Maps menggunakan algoritma Naive Bayes. Data penelitian berupa 1000 ulasan pengguna Google Maps yang dikumpulkan melalui observasi digital dan proses ekspor data ulasan pada periode tertentu. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing teks menggunakan Orange Data Mining, pelabelan sentimen otomatis berbasis lexicon multibahasa, ekstraksi fitur TF-IDF, serta klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes ke dalam tiga kelas, yaitu positif, netral, dan negatif. Evaluasi model dilakukan menggunakan metode 5-fold cross validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Naive Bayes memperoleh performa yang baik dengan nilai accuracy sebesar 0,894, precision sebesar 0,896, recall sebesar 0,894, F1-score sebesar 0,894, dan Area Under Curve (AUC) sebesar 0,983. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar ulasan pengunjung cenderung memiliki sentimen positif, khususnya terhadap aspek keindahan wisata, fasilitas, dan pengalaman berkunjung, meskipun masih ditemukan sentimen negatif terkait kepadatan pengunjung, harga tiket, dan pengelolaan fasilitas tertentu. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi sumber evaluasi berbasis data bagi pengelola wisata dalam meningkatkan kualitas layanan dan pengalaman pengunjung secara berkelanjutan.