Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3180-3188 E- ISSN 2503- 2933 3180

## Penerapan Algoritma Sentiment Analysis Dan Naïve Bayes Terhadap Opini Pengunjung Di Tempat Wisata Pantai Pintu Kota, Kota Ambon
Julius Chrisostomus Aponno
* Program Magister Teknologi Informatika Sistem Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50711, Indonesia E-mail:  christoaponno@gmail.com,

## Abstrak
Dalam  perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini,  analisis  sentimen  sering  digunakan sebagai  alat  untuk  mencari  opini  publik  tentang  sesuatu.  Analisis  naive  bayes  adalah  metode pengklasifikasian  data  berdasarkan  probabilitas  sederhana  dan  dirancang  untuk  digunakan dengan asumsi tidak ada saling ketergantungan antara satu kelas dengan kelas lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui opini publik tentang kepuasan pengunjung di wisata Pintu Kota Ambon dengan menguji nilai recall positif dan negative, serta nilai presisi positif dan negatif serta nilai akurasi menggunakan analisis sentimen dan analisis naive bayes. Semua data diproses  menggunakan  tools  RapidMiner.  Dalam  survey  ini  kami  memperoleh  data  dari  hasil pencarian komentar pengunjung objek wisata Pintu Kota Ambon di website Google Maps. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa pelacakan analisis sentimen dan analisis Naive  Bayes  terhadap  opini  500  pengunjung  menunjukkan  nilai  recall  negatif  sebesar  97,62% dan  nilai recall  negatif  sebesar  83,33%.  Nilai  akurasi  negatif  sebesar  85,42%,  sedangkan  nilai akurasi positif sebesar 97,22%. Dari hasil tersebut diperoleh nilai akurasi sebesar 90,65%. Dari hasil  analisis,  destinasi  wisata  di  Pintu  Kota  Ambon  dinilai  baik  karena  memperoleh  nilai akurasi    tinggi  90,65%.  Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  perlu  dikembangkan sebuah sistem informasi untuk melacak kepuasan pengunjung di destinasi wisata lainnya.
Kata kunci: Teknologi informasi, Analisis Sentimen, Naïve Bayes

## Abstract
In the current development of information technology, sentiment analysis is often used as a tool to seek public opinion about something. Naive Bayes analysis is a method of classifying data based on simple probabilities and is designed to be used with the assumption that there is no interdependence between one class and another. The purpose of this study was to determine public opinion about visitor satisfaction at Pintu Kota Ambon by testing positive and negative recall  values,  as  well  as  positive  and  negative  precision  values  and  accuracy  values  using sentiment analysis and naive Bayes analysis. All data are processed using RapidMiner tools. In this survey, we obtained data from the results of the search for comments from visitors to the Pintu Kota Ambon attraction on the Google Maps website. The results obtained from this study indicate that the tracking of sentiment analysis and Naive Bayes analysis of the opinions of 500 visitors showed a negative recall value of 97.62% and a negative recall value of 83.33%. The negative  accuracy  value  is  85.42%,  while  the  positive  accuracy  value  is  97.22%  From  these results  obtained  an  accuracy  value  of  90.65%.  From  the  results  of  the  analysis,  tourist destinations at Ambon City Gate are considered good because they get a highly accurate value of 90.65%. From this research, it can be concluded that it is necessary to develop an information system to track visitor satisfaction in other tourist destinations.
Keywords: Information technology, Sentiment Analysis, Naive Bayes
3181 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3180-3188 E-ISSN 2503-2933
Julius, et., al [Penerapan Algoritma Sentiment Analysis dan Naïve Bayes Terhadap Opini Pengunjung di Tempat Wisata Pantai Pintu Kota, Kota Ambon]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  objek  wisata  yang  mempunyai  daya  tarik  keindahan  alam  yaitu    pantai, merupakan  salah  satu  tempat  wisata  populer  yang  digemari  semua  wisatawan terutama  wisata pantai  yang  ada  di  Indonesia  bagian  timur  kota  Ambon,  ada  beberapa    wisata  pantai  yang terdapat pada kota Ambon meliputi, Pantai Pintu Kota, Santai Beach, Seri Beach, Batu Lubang Beach, Pantai  Namasua  Desa  Naku,  Pantai  Hukurila,  Pantai  Rutong  dan  Lawamena  Beach. Berkunjung ke pantai  meninggalkan kesan dan pesan yang berbeda-beda bagi setiap wisatawan, Ulasan  atau  opini  dari  sebuah  objek  wisata  begitu  cepat  meningkat  dan  meluas  dikarenakan adanya teknologi informasi yaitu interne t. Penggunaan jejaring sosial atau media sosial semakin bertambah,  ini  sebagai  bukti  dari  perkembangan internet yang  mempengaruhi  media komunikasi  [1].  Media  sosial  sudah  menjadi  bagian  terpenting  untuk  percakapan  di  seluruh dunia, karena orang-orang dapat dengan bebas mengekspresikan sebuah pendapat tentang suatu objek yang ada [2].
Sebelum  para  wisatawan  berkunjung  ke  suatu  objek  wisata,  sebaiknya  wisatawan mengetahui  terlebih  dahulu  kondisi  dari  objek  wisata  tersebut.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  opini wisatawan  yang  pernah  mengunjungi  Taman  Mini  Indonesia  Indah.  Pada  penelitian  ini menggunakan data ulasan yang didapat dari Tripadvisor yang menyediakan berbagai informasi mengenai  restoran,  objek  wisata,  tempat  penginapan  dan  sebagainya.  Dari  data  yang dikumpulkan  akan  dibuatkan  analisis  sentimen,  di  mana  untuk  membuat  sebuah  analisis sentimen  banyak  hal  yang  harus  dipersiapkan  terlebih  dahulu,  salah  satunya  dengan  memilih classifier  yang  akan  digunakan .  Classifier merupakan  metode  yang  dapat  mengklasifikasikan sebuah data menjadi beberapa kelas yaitu positif dan negative. [15]
Dari tempat – tempat wisata yang ada di kota  Ambon, terdapat tempat wisata pantai yang paling  populer  atau  sering  dikunjungi  wisatawan  yaitu,  Santai  Beach,  Pantai  Pintu  Kota,  Seri Beach dan  Pantai  Hukurila.  Penelitian  ini  bertujuan  memberikan  perangkingan  tempat  wisata terpopuler  dan  kurang  populer  sehingga  menjadi referensi  bagi  wisatawan  menentukan  tempat wisata  pantai  yang  indah  dan  menarik  untuk  dikunjungi,  dan  memberikan  saran  kepada pemerintah  kota  Ambon  agar  meningkatkan  destinasi  pantai  sebagai  tempat  wisata  unggulan dalam meningkatkan ekonomi produktif bagi masyarakat pesisir pantai.
Tempat  wisata  yang  dijadikan  tujuan  destinasi  para  wisatawan  sangat  berpengaruh terhadap banyak tidaknya wisatawan yang datang ke tempat tersebut. Setiap tempat mempunyai daya  tarik  sendiri,  sehingga  sudah  sewajarnya  apabila  pengelolaan  terhadap  daerah  wisata tersebut harus menjadi fokus utama.
Sentiment  analysis merupakan  sebuah  teknologi komputerisasi  yang  dapat  membantu serta menganalisis sebuah kalimat opini tekstual yang cara kerjanya adalah dengan memahami dan  mengekstraknya  seperti  halnya text  mining sehingga  menghasilkan  sebuah  informasi sentiment [3].
Analisis  sentimen,  juga  disebut  penambangan  opini,  adalah  bidang  studi  yang menganalisis pendapat, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap, dan emosi terhadap entitas seperti produk,  layanan,  organisasi,  individu,  masalah,  peristiwa,  topik,  dan  atributnya.  Itu  mewakili besar ruang masalah. Ada juga banyak nama dan tugas yang sedikit berbeda, misalnya analisis sentimen,  penambangan  opini,  ekstraksi  pendapat,  sentimen  penambangan,  analisis subjektivitas,  analisis  pengaruh,  analisis  emosi,  peninjauan  penambangan.  Namun,  sekarang semuanya  berada  di  bawah  payung  analisis  sentimen  atau  penambangan  opini.  Sementara  di industri  analisis  sentimen  jangka  lebih  umum  digunakan,  di  akademisi  baik  analisis  sentimen maupun penambangan opini sering digunakan. [4]
Penggunaan  jejaring  sosial  atau  media  sosial  semakin  bertambah,  ini  sebagai  bukti  dari perkembangan  internet  yang  mempengaruhi  media  komunikasi.  Media  sosial  sudah  menjadi
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3180-3188 E- ISSN 2503-2933 3182
bagian  terpenting  untuk  percakapan  di  seluruh  dunia,  karena  orang-orang  dapat  dengan  bebas mengekspresikan sebuah pendapat tentang suatu objek yang ada [14]
Pada tahun 2018, Fanisa, S., dkk dengan menggunakan metode Naïve Bayes dan seleksi fitur Query  Expansion Rangking  melakukan  penelitian  untuk sentiment  analysis terhadap pariwisata di Kota Malang. Dari hasil pengujian penelitian ini uji akurasi dengan menggunakan variasi rasio seleksi fitur menghasilkan akurasi terbaik 86,6% [5]. Penelitian lain adalah terkait dengan penilaian opini terhadap sebuah produk dengan menggunakan Naïve bayes [6]. Opini adalah pendapat, ide atau pikiran untuk menjelaskan kecenderungan atau preferensi tertentu  terhadap  perspektif  dan  ideologi  akan  tetapi  bersifat  tidak  objektif  karena  belum mendapatkan  pemastian  atau  pengujian,  dapat  pula  merupakan  sebuah  pernyataan  tentang sesuatu  yang  berlaku  pada  masa  depan  dan  kebenaran  atau  kesalahannya  serta  tidak  dapat langsung ditentukan misalnya menurut pembuktian melalui induksi[13]
Penelitian  ini  bertujuan  mengetahui  tempat  wisata    populer  yang  ada  di  kota  Ambon untuk  merekomendasi  tempat  wisata  kepada  wisatawan  yang  datang,  dan  juga  sebagai  tolak ukur pemerintah untuk dapat memperbaiki tempat wisata yang nyaman bagi wisatawan, melalui ulasan  atau  opini  dari  sebuah  objek  wisata  yang  dikunjungi  wisatawan  melalui  social  media atau website yang dikunjungi wisatawan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1   Naïve Bayes
Algoritma Naïve Bayes merupakan salah satu algoritma yang termasuk dalam klasifikasi. Metode ini merupakan metode terbaik dalam pengklasifikasian yang dikemukakan oleh Thomas Bayes  dengan  memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  data  di  masa  sebelumnya. Naive Bayes menerapkan fungsi statistik sederhana berdasarkan teorema bayes dengan asumsi keberadaan  dari  suatu  fitur  tertentu  terhadap  suatu  kelas  yang  tidak  berhubungan  dengan  fitur lainnya  [7].  Klasifikasi–klasifikasi  Bayes  adalah  klasifikasi  statistik  yang  dapat  memprediksi kelas suatu anggota probabilitas. Untuk klasifikasi Bayes sederhana yang lebih dikenal sebagai naïve  Bayesian  Classifier  dapat  diasumsikan  bahwa  efek  dari  suatu  nilai  atribut  sebuah  kelas tidak  dipengaruhi  atau  mempengaruhi  nilai  dari  atribut  lainnya.  Asumsi  ini  disebut  class conditional  independence  yang  diciptakan  untuk  memudahkan  perhitungan,  pengertian  ini dianggap “naive”, dalam bahasa lebih sederhana naïve itu mengasumsikan bahwa kemunculan suatu  term  kata  dalam  suatu  kalimat  tidak  dipengaruhi  kata-kata  yang  lain,  sehingga  dalam analisis  sentimen  kata  yang  muncul  memiliki  bobot  masing-masing  yang  kemudian  dihitung total bobot seluruhnya apakah kalimat tersebut termasuk positif ataupun negatif.[8] Dalam  penelitian ini  metode  Naïve  Bayes  digunakan  untuk  menghitung  nilai  precision,  Recal, dan akurasi klasifikasi data, Dalam penelitian ini peneliti menggunakan tools Rapidminer.

## 2.2   Sentiment Analysis.
Sentiment  analysis  atau  yang  biasa  disebut  dengan  Opinion  mining  adalah  riset komputasional  dari  opini,  sentimen,  dan  emosi  yang  dituangkan  secara  tekstual  lalu diklasifikasikan menjadi kelompok sentimen positif dan negatif [9]. Dalam penelitian yang saya lakukan,  saya  menggunakan  kategori  sentiment  Fined  untuk  mengklasifikasikan  data  alma berupa  opini  menjadi  kalimat  positive,  negative  dan  netral.  Secara  umum,  sentiment  analysis dibagi menjadi 2 kategori besar [10], yaitu:
1. Coarse  –  grained  sentiment  analysis:  Proses  analisis  dan  klasifikasi  orientasi  sebuah dokumen  secara  keseluruhan.  Orientasi  ini  dibagi  menjadi  3  jenis  yaitu  positif,  netral,  dan negatif, akan tetapi ada juga yang menjadikan nilai orientasi bersifat kontinu / tidak diskrit.
3183 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3180-3188 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
2. Fined  –  grained  sentiment  analysis:  Obyek  yang  diklasifikasi  tidak  pada  level  dokumen melainkan  pada  level  kalimat  dalam  sebuah  dokumen.  Sentiment  analysis  terdiri  dari  3 subprocess [10], yaitu:
1. Subjectivity Classification: menentukan kalimat yang merupakan opini.
2. Orientation Detection: Pengklasifikasian opini ke dalam kelas positif, negatif, atau netral.
3. Opinion Holder and Target Detection: menentukan bagian yang merupakan opinion holder (pemberi opini) dan bagian yang merupakan target.

## 2.3 Evaluasi Model Hasil Training
Validation  model  dapat  diukur  dengan  menghitung  keakuratan  data.  Evaluasi  kinerja dilakukan dengan melewati parameter yang diperoleh dari Confusion Nilai matriks TP, FN, FP, dan TN.
Akurasi  berguna  untuk  menghitung  berapa  persentase  seluruh  data  pengujian  dengan benar diklasifikasikan, seperti yang dihitung: [12]
= (1)
Presisi  berguna  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  antara  informasi  yang  diminta  oleh pengguna dan jawaban yang diberikan oleh sistem, seperti yang dihitung:
= (2)
Recall  berguna  untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  pencarian informasi, seperti: dihitung:
= (3)
Keterangan: TP = True Positif yang Positif TF = True Negatif yang Negatif FP =False Negatif yang Positif FN = False Positif yang Negatif

## 3. METODE PENELITIAN
Pada bagian ini penulis akan membahas mengenai jenis data dan metode pengumpulan data yang penulis gunakan.

## 3.1   Jenis Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
a)  Data  primer,  yaitu  data  yang  diperoleh  secara  langsung  dari  objek  penelitian,  sebagai berikut:  ulasan  atau  opini  wisatawan  terhadap  wisata  pantai  yang  dikunjungi.  Penulis mengumpulkan data melalui situs Google Maps dengan jumlah 500 data yang dikumpulkan penulis.
b)  Data  sekunder,  yaitu  data  yang  diperoleh  dari  literature,  buku  referensi,  maupun  browsing internet.
Untuk  data  ulasan  yang  dipakai  dalam  penelitian ini diambil  data  ulasan  dari  dua  tahun terakhir  antara  tahun  2018  hingga  tahun  2020.  Untuk  tahun  2021  terjadi  pandemic  yang menyebabkan menurunnya pengunjung ke tempat pariwisata.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3180-3188 E- ISSN 2503-2933 3184

## 3.2 Perancangan Sistem

## Gambar 1. Gambaran Umum Sistem
1. Mengambil data dari Foursquare, ke dalam file excel.
2. Tujuan  pengujian  Naive  Bayes  classifier  ini  adalah  untuk  dapat  secara  otomatis mengklasifikasikan  komentar  sebagai  sentimen  komentar  yang  positif  atau  negatif.  Dalam metode  Naive  Bayes  Classifier  dilakukan  proses  pengklasifikasian  teks  berdasarkan  data latih yang sebelumnya sudah disimpan.
3. Dilakukan preprocessing untuk mencari frekuensi kemunculan kata pada opini tersebut lalu di  save  di  excel  untuk  melanjutkan  klasifikasi  sentimen  menggunakan  aplikasi Rapidminer untuk mencari nilai Akurasi.
4. Klasifikasi  data  dengan  read  data  sebelumnya  (exel),  proses  di  mana  data  yang  memiliki bobot nilai, dimasukkan pada proses validation, pengujian dan testing akan dilakukan, fungsi yang digunakan yaitu Fungsi Naive Bayes
5. Menghasilkan nilai Precision, Recall, Akurasi klasifikasi data

## 4. PENGUJIAN DAN ANALISIS

## 4.1    Data Set
Dataset  yang  digunakan  merupakan  data  pariwisata  pantai  Pintu  Kota  Ambon  yang berasal  dari  ulasan  komentar  Google  Maps.  Dataset  ini  berupa  opini  masyarakat  baik  opini positif  atau  opini  negatif  yang  ditulis  masyarakat  pada  ulasan  Google  Maps.  Proses pengumpulan  data  ini  menggunakan  jenis  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  literatur  ataupun browsing pada internet yang di mana data yang digunakan adalah data yang diambil dari ulasan komentar Google Maps dari pengunjung yang berwisata di pantai pintu kota Ambon. Contoh datasetnya ditunjukkan dibawah ini;
Komentar bernilai Positif (+) Komentar bernilai Negatif (-) Tempat  yang  nyaman,  sunyi,  dan  rindang dengan  pemandangan  karang  serta  laut  yg indah (+) Yang unik hanya tebing yang mirip gerbang. Selebihnya  biasa,  tempatnya  jauh,  tidak  ada transportasi menuju pantai. (-)
3185 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3180-3188 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
pemandangan  indah  berhadapan  dengan laut,fasilitas  toilet  dan  kamar  ganti  baju. mudah dijangkau dari pusat kota ambon (+) Pantai lepas dengan tebing sangat memukau, tapi sayangnya kurang diperhatikan kebersihan  dan  infrastruktur.  Supaya  lebih maju  lagi  karena  potensinya  bagus  sih menurut saya (-) Pantai  eksotik  dengan  latar  batu  karang dengan bentuk pintu (+) Pantai  tidak  bisa  digunakan  untuk  berenang (-)
Untuk  menentukan  kalimat  bersifat  positif    dengan  cara  salah  satu  bentuk  kalimat pernyataan yang memberikan informasi yang dianggap benar. Sedangkan kalimat negatif bentuk kalimat  pernyataan,  dalam  arti  kalimat  ini  memberikan  informasi  yang  benar.  dalam menentukan  pelabelan  penulis  melakukan  pelabelan  kalimat  positif  dan  kalimat  negatif  secara manual.
Contoh data set diatas adalah data dari ulasan Google maps terhadap wisata pantai PIntu Kota Ambon. Dataset yang digunakan berfokus pada opini yang membahas tentang pantai Pintu Kota  dengan  jumlah  dataset  sebanyak  500  opini  hasil  pencarian  ulasan  Google  Maps  secara manual agar dapat diklasifikasikan dengan Naive Bayes. Lalu dilakukan preprocessing dengan cara  manual  untuk  proses  selanjutnya.  Proses  selanjutnya  dengan  menghitung  probabilitas masing masing kata berdasarkan frekuensi kata yang muncul.

## 4.2 Desain Sistem Menggunakan RapidMiner
Gambar 2.  Desain RapidMiner
Pada gambar dua menjelaskan tentang desain yang digunakan pada Tools RapidMiner, sebagai berikut:
1. Read Excel , Operator ini membaca Example Set dari file Excel yang ditentukan,
2. Set Role untuk membedakan baris penamaan atribut koordinat dan prediksi posisi yang akan dimasukkan  ke  dalam  'label'.  Agar  pada  saat  pengkategorian  data  'label'  tidak  ikut  serta terhitung dan merubah hasil,
3. Nominal to Text , berfungsi untuk mengubah jenis atribut nominal yang dipilih menjadi teks. Operator ini juga kategori memetakan semua nilai dari atribut ini ke nilai string yang sesuai .
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3180-3188 E- ISSN 2503-2933 3186
4. Process  Documents  From  Data untuk  meminimalisir  kata  yang  tidak  berarti  dalam  Proses Text Mining
5. Smote  Upsampling untuk  menyeimbangkan  data  positif    dan  negatif    apabila  data  tidak Balance di karenakan tidak seimbangnya data positif dan data negatif
6. Cross Validation melakukan validasi berulang di mana dataset dibagi menjadi banyak subset (himpunan) data latih dan validasi
4.3   Konsep pengolahan data Naïve Bayes dan Perhitungan Akurasi Dengan Rapidminer .
Konsep  dasar yang  digunakan  oleh Naïve  bayes adalah  Teorema Bayes,  yaitu  teorema yang  digunakan  dalam  statistika  untuk  menghitung  suatu  peluang, Bayes Optimal  Classifier menghitung  peluang  dari  satu  kelas  dari  masing-masing  kelompok  atribut  yang  ada,  dan menentukan kelas mana yang paling optimal.
Penelitian ini  menggunakan  tools  Rapidminer.  Perhitungan  nilai  akurasi  pada  penelitian ini  menggunakan  metode  Naive  Bayes.    metode  ini  berjalan  di  aplikasi  RapidMiner,  Yang pertama dijalankan dengan menggunakan  metode Naive Bayes sampai  mendapatkan nilai data positif dan data negatif serta nilai akurasi dengan metode Naive Bayes.

## 4.3.1 Hasil Perhitungan Nilai Akurasi Dengan Naive Bayes Dengan Menggunakan RapidMiner
Tabel 1. Akurasi Dengan Metode Naive Bayes True Positif True Negatif Class Precision Pred Positif 70 2 97.22% Pred Negatif 14 82 85.42% Class Recall 83.33% 97.62%
Dalam  tabel  satu  memperlihatkan  nilai  data  positif  dan  data  negatif  serta  nilai  akurasi pada Rapidminer dengan menggunakan metode Naive Bayes. Dan menghasilkan nilai : Akurasi sebesar 90.65% Recall (-) 97.62% Recall (+) 83.33% Precision (-) 85.42% Precision (+) 97.22%
Analisis  Sentimen  pada  data  ulasan  Google  Maps  terhadap  wisata  Pantai  Pintu  Kota Ambon  dengan  metode  Naive  Bayes  menggunakan  tools  RapidMiner  menghasilkan  akurasi 90.65% Ini menunjukkan bahwa nilai akurasi dengan menggunakan metode Naive Bayes baik, ini dikarenakan pada Naive Bayes, TP (True Positif) dengan TN (True Negatif) memiliki nilai tidak terlampau jauh dengan nilai TP (True Positif) 83.33%  dan TN (True Negatif) 97.62%.
Nilai Recall pada Naive Bayes positif memiliki nilai yang tinggi  dikarenakan nilai True positif  nilainya  juga  sangat  tinggi.  Karena  nilai  TP  (True  Positif)  sangat  tinggi  maka mengakibatkan recallnya juga semakin tinggi. Dan nilai FN (False Negatif) nya rendah.
3187 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3180-3188 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dan analisis yang telah dilakukan pada bahasan sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
Analisis  Sentimen  pada  data  ulasan  Google  Maps  terhadap  wisata  Pantai  Pintu  Kota Ambon  dengan  metode  Naive  Bayes  dengan  akurasi  90.65%  Ini  menunjukkan  bahwa  nilai akurasi dengan menggunakan metode Naive Bayes baik ini dikarenakan pada Naive Bayes, TP dengan TN  memiliki nilai tidak terlampau jauh dengan nilai TP 83.33%  dan TN 96.43%
Nilai Recall pada Navie Bayes positif memiliki nilai yang tinggi  dikarenakan nilai True positif nilainya juga sangat tinggi. Karena nilai TP sangat tinggi maka mengakibatkan recallnya juga semakin tinggi. Dan nilai FN nya rendah.
Dari  hasil  penelitian  ini  terdapat  berbagai  komentar  yang  diberikan  pengunjung  untuk bagaimana  pengelola  wisata  pantai  dan  dinas  terkait  dapat  memperbaiki  dan  meningkatkan infrastruktur  dan  mutu  tempat  wisata  yang  ada  di  kota  Ambon  agar  menjadi  tempat  wisata unggulan yang dapat di bangakan.

## 6.SARAN
Saran  yang  ingin  disampaikan  untuk  pengembangan  lebih  lanjut  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Pengembangan sistem online yang dapat mengambil dataset ulasan pada Google Maps guna mempermudah  seseorang  yang  ingin  mengambil  data  dapat  secara  langsung  masuk  pada database
2. Perlu adanya kamus khusus untuk data berbahasa Indonesia pada ulasan Google Maps yang cenderung  menggunakan  bahasa  yang  tidak  baku,  agar  hasil  yang  didapatkan  bisa  lebih maksimal.
3. Berdasarkan komentar (Kebersihan lokasi wisata ini tidak terjaga, dan Terdapat toilet umum yang  kotor)  maka  perlu  adanya  perhatian  khusus  dari  dinas  pariwisata  kota  ambon  untuk memperhatikan  wisata  pantai,  meliputi  kebersihan  pantai  serta  sarana  dan  prasarana  yang tidak memadai di wisata pantai kota Ambon.
4. Nilai  akurasi  yang  didapatkan  sudah  maksimal,  tetapi  petugas  diharapkan  bisa  lebih meningkatkan kinerja ataupun fasilitas dalam pelayanan di tempat wisata Pantai Pintu Kota Ambon sehingga terus mendapatkan ulasan yang positif dari pengunjung. Serta saran untuk pihak  pengelola  agar  dapat  memberikan  pelayanan  dengan  lebih  baik  dan  memperhatikan kebersihan serta kenyamanan pengunjung wisata pantai Pintu Kota Ambon.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]     A. Wildan Attabi’, L. Muflikhah, and M. A. Fauzi, “ Penerapan Analisis Sentimen Untuk Menilai Suatu Produk  pada Twitter Berbahasa Indonesia Dengan Metode Naïve Bayes Classifier  dan  Information  Gain,” Vol.  2,  No.  11,  pp.  4548–4554,  2018,  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[2]      D.  H.  K.  Al-Khafaji  and  A.  T.  Habeeb, “Efficient  Algorithms  for  Preprocessing  and Stemming of Tweets in a Sentiment Analysis System,” IOSR J. Comput. Eng. , Vol. 19, No. 3, pp. 44–50, May 2017, doi: 10.9790/0661-1903024450.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3180-3188 E- ISSN 2503-2933 3188
[3]    N. Boudad, R. Faizi, R. Oulad Haj Thami, and R. Chiheb, “Sentiment Analysis In Arabic: A Review of The Literature,” Ain Shams Engineering Journal , Vol. 9, No. 4. Ain Shams University, pp. 2479–2490, Dec. 01, 2018. doi: 10.1016/j.asej.2017.04.007.
[4]    H.  Irsyad,  A.  Farisi,  and  M.  R.  Pribadi, “Klasifikasi  Opini  Masyarakat  Terhadap  Jasa ISP MyRepublic Dengan Naïve Bayes,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknik. Inf. , Vol. 8, No. 1, p. 30, 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i1.487.
[5]    M.  A.  Fauzi  and  S.  Adinugroho, “Analisis  Sentimen  Pariwisata  di  Kota  Malang Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  dan  Seleksi  Fitur  Query  Expansion  Ranking  IT  for Agriculture  View  project  Smart  Wheelchair  View  Project,” 2018.  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/322959527
[6]    B.  Gunawan,  H.  Sasty,  P.  #2,  E.  Esyudha,  and  P.  #3, “JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan Penelitian  Informatika)  Sistem  Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  Produk  Menggunakan Metode  Naive  Bayes,” Vol.  4,  No.  2,  pp.  17–29,  2018,  [Online].  Available: www.femaledaily.com
[7]    I. A. Rozaq and N. yulita DS, “Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Informatika, 2017: Kudus, 25 Juli 2017,” Pros. SNATIF , Vol. 4, pp. 303–309, 2017.
[8]    N.W.  S  Saraswati, “Text  Mining  dengan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  dan  Support Vector Machine Untuk Sentiment Analysis,” Program Pasca Sarjana Universitas Udayana Thesis, 2011.
[9]     E. G. Beal, Document 9 . 2017. doi: 10.2307/j.ctt1tg5hw3.18.
[10]    V.  I.  Santoso,  G.  Virginia,  and  Y.  Lukito, “Penerapan  Sentiment  Analysis  pada  Hasil Evaluasi Dosen Dengan Metode Support Vector Machine,” 2017.
[11]    N.  W.  S.  Saraswati, "Text  Mining  dengan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Support Vector Machine Untuk Sentiment Analysis," Program pasca Sarjana Universitas Udayana Thesis, 2011.
[12]   N.  D.  Susanti,  E.  Sediyono,  and  I.  Sembiring, “Uji  Perbandingan  Akurasi  Analisis Sentimen  Pariwisata  menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  dan  Naive Bayes,” Nusant. Eng. , Vol. 3, No. 2, pp. 26–33, 2016.
[13]   F.  Ratnawati  and  E.  Winarko, “Sentiment  Analysis  of  Movie  Opinion  in  Twitter  Using Dynamic  Convolutional  Neural  Network  Algorithm,” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput. Cybern. Syst. , Vol. 12, No. 1, p. 1, Jan. 2018, doi: 10.22146/ijccs.19237.
[14]   D.  H.  K.  Al-Khafaji  and  A.  T.  Habeeb, “Efficient  Algorithms  for  Preprocessing  and Stemming of Tweets in a Sentiment Analysis System,” IOSR J. Comput. Eng. , Vol. 19, No. 3, pp. 44–50, May 2017, doi: 10.9790/0661-1903024450.
[15]   S.  Fanissa,  M.  A.  Fauzi,  and  S.  Adinugroho, “Analisis  Sentimen  Pariwisata  di  Kota Malang  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  dan  Seleksi  Fitur  Query  Expansion Ranking,”  J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  Vol.  2,  No.  8,  pp.  2766–2770, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id