IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES TERHADAP ANALISIS SENTIMEN KEPUASAN PENGUNJUNG WISATA DI KABUPATEN SAMPANG

Naïve Bayes merupakan algoritma yang umum dipakai untuk klasifikasi teks, dan juga merupakan metode machine learning yang menggunakan perhitungan probabilitas. Naïve Bayes diusulkan Thomas Bayes, yang merupakan seorang ilmuwan inggris, yaitu melakukan prediksi peluang masa depan berdasarkan pengalaman masa lalu dengan menggunakan statistik untuk melakukan perhitungan probabilitas hipotesis. Data yang dipakai dalam penelitian ini di dapatkan dengan melakukan crawling ulasan google maps pengunjung objek wisata Kabupaten Sampang. Data ulasan pengunjung yang dilakukan pengambilan merupakan ulasan yang menggunakan bahasa indonesia. Pengambilan data ulasan tersebut dilakukan dengan menggunakan Tools Instant Data Scraping. Jumlah data awal yang dihasilkan dari crawling sebanyak 1.000 yang tercatat mulai tahun 2018 hingga tahun 2024 (6 tahun terakhir). Tujuan dari penggunaan metode Naïve Bayes Classifier dengan jumlah data yang digunakan 1.440 ulasan setelah melakukan SMOTE. Selanjutnya dilakukan skenario ujicoba menggunakan k-fold cross vakidation dengan k-5 menghasilkan nilai akurasi 69%. Ketika menggunakan split validation pembagian data latih dan data uji (80%:20%), (70%:30%), (60%:40%), dan (50%:50%). Akurasi mencapai 65%, 63%, 63% dan 63%. Sehingga pada penelitian ini diketahui bahwa penggunaan teknik k-fold cross validation dengan k-5 menghasilkan akurasi yang lebih tinggi ataupun lebih baik yaitu dengan akurasi 69%.