<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengunjung terhadap objek wisata Pantai Kejawanan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Sentimen diklasifikasikan menjadi dua kategori, yaitu positif dan negatif. Ulasan daring merupakan sumber data penting untuk memahami persepsi pengunjung terhadap destinasi wisata. Algoritma Naïve Bayes dipilih karena keunggulannya dalam menganalisis teks. Dataset terdiri dari 998 ulasan yang dikumpulkan melalui scraping menggunakan SerApi, dengan periode data dari 2020 hingga 2024. Analisis dilakukan melalui tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD), mencakup pemilihan data, pre-processing (pembersihan data, case folding, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming), serta transformasi menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Dataset dibagi menjadi 70% data pelatihan dan 30% data pengujian sebelum penerapan algoritma. Hasil menunjukkan bahwa model mampu mencapai akurasi 78%, presisi 92%, recall 80%, dan F1-score 86%, yang mencerminkan performa baik dalam klasifikasi sentimen. Evaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan model konsisten dalam membedakan sentimen positif dan negatif. Analisis ini menunjukkan bahwa mayoritas ulasan pengunjung Pantai Kejawanan bersentimen positif, menggambarkan pengalaman yang memuaskan. Keywords: naïve bayes; objek wisata, data mining; analisis sentimen; pengunjung.]]>
Copyrights © 2025
