ANALISIS SENTIMEN ULASAN TEMPAT WISATA WADUK GAJAH MUNGKUR MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong masyarakat membagikan opini melalui platform digital seperti Google Maps. Ulasan pengunjung pada objek wisata dapat dimanfaatkan untuk mengetahui kecenderungan opini publik, namun data teks yang tidak terstruktur menyulitkan proses analisis manual. Selain itu, pelabelan berdasarkan rating bintang berpotensi menimbulkan bias karena tidak selalu sesuai dengan isi ulasan. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan sentimen ulasan pengunjung Waduk Gajah Mungkur menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes. Data sebanyak 2.785 ulasan diperoleh melalui web scraping dan diproses menggunakan preprocessing serta pembobotan TF-IDF. Ketidakseimbangan kelas ditangani menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), sedangkan optimasi parameter dilakukan menggunakan GridSearchCV. Evaluasi model menggunakan Stratified 5-Fold Cross Validation dengan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik memperoleh accuracy sebesar 66,03%, F1 Macro 44,95%, dan F1 Weighted 70,25%. Model memiliki performa terbaik pada kelas positif dengan F1-score 80,81%, sementara kelas netral (23,20%) dan negatif (30,83%) masih rendah akibat ketidakseimbangan data dan potensi bias pelabelan berbasis rating.