Dalam era internet dan media baru yang berkembang pesat, berbagai jenisrnplatform telah menjadi sarana utama untuk menyebarkan informasi, termasukrninformasi pariwisata. Salah satu alat penting dalam industri pariwisata adalahrnaplikasi Google Maps. Dalam era Big Data, Google Maps memainkan peranrnkunci dalam mengumpulkan jejak digital para wisatawan yang mengunjungi suaturnlokasi. Jumlah ulasan dan pendapat yang diberikan oleh pengunjung pada aplikasirnini menjadi faktor krusial karena calon wisatawan cenderung mencari informasirnterlebih dahulu di internet. Lamongan merupakan kabupaten di Jawa Timur yangrnmemiliki banyak destinasi wisata, termasuk Wisata Bahari Lamongan(WBL) danrnGoa Maharani & Zoo. Banyaknya pengunjung yang datang, tidak sedikit yangrnmeberikan opini salah satunya pada aplikasi goggle maps. Penelitian ini dilakukanrnuntuk menganalisis sentimen ulasan wisata pada google maps denganrnmenggunakan metode Naïve Bayes Multinominal Kelebihan metode Naïve Bayesrnadalah dapat mengelolah data dengan jumlah yang besar, serta lebih kecil untukrnterjadinya overfitting. Namun,metode Naïve Bayes memiliki kelemahan ketikarnbekerja dengan jumlah fitur yang banyak. Pengambilan data dilakukan denganrnteknik scraping menggunakan Instant data scrapper. Data yang digunakanrnberjumlah 380 ulasan lalu dilakukan ramdom oversampling menjadi 207 data.rnSelanjutnya dilakukan beberapa text preprocessing, yang meliputi, cleaning,rntokenizing, casefolding, Stopword removal, stemming, normalization, sertarnpembobotan kata menggunakan TF-IDF. Hasil terbaik dari pengujian modelrnklasifikasi Naïve bayest yaitu dengan menggunakan 5-fold stratified crossrnvalidation, yaitu mencapai akurasi sebesar 91,8% AUC sebesar 0,940, precisionrnsebesar 92,9% recall sebesar 91,8% F1-score sebesar 0,916 MCC sebesar 0,884.rnKlasifikasi Naive Bayes yang dihasilkan terbukti cukup akurat dalamrnmengklasifikasikan berita pariwisata ke dalam Tiga kategori, yaitu positif, negatifrndan netral.


Deskripsi Lain

In the era of the internet and rapidly developing new media, various platforms have become the primary means of disseminating information, including tourism information. One important tool in the tourism industry is the Google Maps application. In the era of Big Data, Google Maps plays a key role in collecting the digital footprints of tourists visiting a location. The number of reviews and opinions provided by visitors on this application is a crucial factor because potential tourists tend to search for information online first. Lamongan is a regency in East Java with many tourist destinations, including Wisata Bahari Lamongan (WBL) and Maharani Cave & Zoo. Due to the large number of visitors, many provide opinions, including on the Google Maps application. This study was conducted to analyze the sentiment of tourist reviews on Google Maps using the Multinominal Naïve Bayes method. The advantage of the Naïve Bayes method is that it can process large amounts of data and is less prone to overfitting. However, the Naïve Bayes method has weaknesses when working with a large number of features. Data collection was performed using the Instant Data Scrapper scraping technique. The data used consisted of 380 reviews, which were then randomly oversampled to 207.rnSubsequently, several text preprocessing steps were performed, including cleaning, tokenizing, case-folding, stopword removal, stemming, normalization, and word weighting using TF-IDF. The best results from testing the Naïve Bayes classification model, using 5-fold stratified cross-validation, achieved an accuracy of 91.8%, an AUC of 0.940, a precision of 92.9%, a recall of 91.8%, an F1-score of 0.916, and an MCC of 0.884.rnThe resulting Naïve Bayes classification proved quite accurate in classifying tourism news into three categories: positive, negative, and neutral.