## Jurnal ALTASIA

## Analisis Sentimen Destinasi Wisata Saung Angklung Udjo
Kania Alma Tiara 1 , Artha Sanjaya 2 , Dipty Maura Sabilla 3 , Indriana 4
Universitas Bina Nusantara, kania.tiara@binus.ac.id Universitas Bina Nusantara, artha.sanjaya@binus.ac.id Universitas Bina Nusantara, dipty.sabilla@binus.ac.id Universitas Bina Nusantara, indriana@binus.ac.id

## ABSTRAK
Media sosial sudah menjadi hal yang lumrah digunakan sebagai cara untuk mengekspresikan pendapat  dan  berbagai  pengalaman.  Sebagai  salah  satu  destinasi  wisata  terkenal  dalam memperkenalkan dan melestarikan budaya Sunda melalui pagelaran kesenian, Saung Angklung Udjo  yang  berada  di  Kota  Bandung  layak  untuk  dijadikan  objek  penelitian.  Hal  ini  menjadi menarik,  sehingga  dilakukan  penelitian  untuk  mengetahui  bagaimana  reaksi  masyarakat terhadap  destinasi  wisata  Saung  Angklung  Udjo.  Pengambilan  data  dalam  penelitian  ini menggunakan metode crawling data melalui media sosial Twitter atau dikenal juga dengan X sebagai data sekunder. Kata kunci yang digunakan dalam pencarian adalah ‘Saung Angklung Udjo’ dan didapatkan data awal sebanyak 598. Selanjutnya proses data menggunakan perangkat lunak Rapidminer untuk dilakukan pra-pemrosesan teks menjadi 467 data. Penerapan algoritma Naïve Bayes Classifier dan visualisasi data meggunakan word cloud. Hasil menunjukan dari 467 data sebanyak 50,32% memberikan respon positif, 49,46% memberikan respon netral, dan 0,22% memberikan respon negatif. Saung Angklung Udjo memiliki sentimen positif di media sosial  Twitter,  dimana  sentimen  positif  ini  mencerminkan  bahwa  Saung  Angklung  Udjo dipandang mendukung upaya meningkatkan citra destinasi wisata di Jawa Barat.
Kata  Kunci: Wisata  Bandung,  Analisis  Sentimen,  Saung  Angklung  Udjo,  Destinasi Bandung, Twitter Crawling.

## ABSTRACT
Social media has become commonly used as a way to express opinions and various experiences. As  one  of  the  famous  tourist  destinations  for  introducing  and  preserving  Sundanese  culture through artistic performances, Saung Angklung Udjo in the city of Bandung is worthy of being a  research  object.  This  became  interesting  so  research  was  carried  out  to  find  out  how  the public reacted to the Saung Angklung Udjo tourist destination. Data collection in this research used the data crawling method via Twitter social media also known as X as secondary data. The keyword used in the search was ‘Saung Angklung Udjo’ and the initial data obtained was 598. Next, the data was processed using Rapidminer software to pre-process the text into 467 data. Applying the Naïve Bayes algorithm and visualizing the data  using  a  word cloud.  The results  show  that  from  467  data,  50.32%  gave  a  positive  response,  49.46%  gave  a  neutral response and 0.22% gave a negative response. Saung Angklung Udjo has positive sentiment on Twitter social media, where this positive sentiment reflects that Saung Angklung Udjo is seen as supporting efforts to improve the image of tourist destinations in West Java.
Keywords:  Bandung  Tourism,  Sentiment  Analysis,  Saung  Angklung  Udjo,  Bandung Destination, Twitter Crawling
Naskah diterima: 22 Mei  2024, direvisi: 22 Juli 2024, diterbitkan: 15 Agustus 2024 DOI: https://doi.org/10.37253/altasia.v6i2.9278
PENDAHULUAN
Indonesia,  negara  yang  kaya  akan keindahan  alam  dan  warisan  budaya  yang
telah  menjadi  tujuan  wisata  populer  secara global.
Sejumlah penelitian telah menggarisbawahi  pentingnya  pariwisata  di Indonesia, dengan menekankan kontribusinya terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  penciptaan lapangan kerja, dan pemberdayaan masyarakat  lokal  (Damayanti  et  al.,  2022; Risman  et  al.,  2016;  Nilam,  2020).  Saat  ini, industri  pariwisata  telah  menjadi  salah  satu sektor  yang  signifikan  dalam  meningkatkan pendapatan  devisa  dari  tingkat  nasional hingga daerah (Sinaga et al, 2024). Salah satu contoh  terbaik  dari  pariwisata  budaya Indonesia  yang  dinamis  adalah  Saung Angklung Udjo.
Saung  Angklung  Udjo  di  Bandung, Jawa  Barat,  Indonesia,  merupakan  destinasi budaya  terkenal  yang  menarik  perhatian signifikan  dalam  penelitian  akademis  (Putri, 2017). Penelitian telah mengeksplorasi berbagai  aspek  Saung  Angklung  Udjo, termasuk  kepuasan  wisatawan  dan  evolusi angklung tradisional dan kontemporer sebagai daya  tarik  wisata  (Putri,  2017;  Musthofa, 2020).  Perpaduan  khas  destinasi  pertunjukan angklung tradisional dan unsur kreatif modern membuat  para  peneliti  penasaran  untuk menyelidiki  kekayaan  budaya  dan  potensi wisata  Saung  Angklung  Udjo  (Musthofa, 2020).
Penelitian telah menekankan pentingnya  melestarikan  Saung  Angklung Udjo  sebagai  situs  wisata  warisan  budaya  di Indonesia
(Pratiwi, 2018). Kajian terkonsentrasi pada praktik pariwisata berkelanjutan,  penghitungan  daya  dukung fisik,  dan  pengamanan  angklung  sebagai warisan budaya tak benda di Saung Angklung Udjo  (Pratiwi,  2018).  Upaya-upaya  ini menggarisbawahi  pentingnya  menjunjung tinggi  keaslian  dan  nilai  budaya  destinasi seperti  Saung  Angklung  Udjo  di  tengah lanskap  pariwisata  Indonesia  yang  terus berkembang.
Terlebih  lagi,  Saung  Angklung  Udjo telah  diakui  perannya  dalam  meningkatkan literasi budaya dan melestarikan tradisi lokal di  Jawa  Barat  (Oktaviani,  2024).  Destinasi
tersebut  berfungsi  sebagai  pusat  kebudayaan di mana pengunjung dapat membenamkan diri dalam  budaya  Sunda  melalui  pertunjukan seni,  lokakarya,  dan  kegiatan  pendidikan (Oktaviani,  2024).  Dengan  menyediakan platform untuk  pendalaman  dan  pendidikan budaya, Saung Angklung Udjo berkontribusi terhadap  pelestarian  dan  promosi  warisan budaya Indonesia yang beragam.
Selain  itu,  Saung  Angklung  Udjo  juga dinilai strategis dalam strategi komunikasinya, menyoroti upaya masyarakat untuk memperkaya tradisi lokal, dan melestarikan  budaya  tradisional  Indonesia (Angelo, 2023). Melalui pendekatan komunikasi  yang  efektif,  Saung  Angklung Udjo  secara  efektif  menampilkan  semangat tradisi  Indonesia,  menarik  pengunjung,  dan membina keharmonisan budaya dalam masyarakat  (Angelo,  2023).  Kemahiran komunikasi  ini  memainkan  peran  penting dalam  menjaga  signifikansi  budaya  destinasi seperti Saung Angklung Udjo.
Lebih lanjut, penelitian telah menyelidiki pengalaman dan kepuasan pengunjung  di  Saung  Angklung  Udjo, menekankan  pengaruh  pertunjukan  seni, lokakarya  budaya,  dan  kegiatan  interaktif terhadap wisatawan (Putri, 2017; Prianti et al., 2022). Beragamnya atraksi, seperti pertunjukan  angklung,  pertunjukan  tari,  dan peragaan  wayang,  memberikan  pengunjung pengalaman  budaya  yang  berkesan  dan mendalam di Saung Angklung Udjo (Prianti et al., 2022). Fokus pada penyampaian pengalaman  yang  menarik  dan  interaktif berkontribusi  terhadap  kepuasan  wisatawan yang mengunjungi destinasi secara keseluruhan.
Namun, topik penelitian tentang Saung Angklung  Udjo  ini  masih  luas  dan  tidak terbatas  pada  satu  jenis  disiplin  ilmu  yakni pariwisata sehingga perlu adanya kebaharuan atau novelty . Peneliti menyadari bahwa perlu diadakan penelitian terkait dengan perspektif masyarakat  di  media  sosial  terkait  dengan destinasi wisata Saung Angklung Udjo untuk mengetahui  pendapat  maupun  pengalaman
dalam  berkunjung  ke  destinasi  wisata  Saung Angklung  Udjo.  Harapannya,  agar  dapat mengetahui bagaimana perspektif masyarakat luas terhadap destinasi wisata Saung Angklung Udjo dan  dapat  dijadikan evaluasi agar  terciptanya  keberlangsungan  di  wisata Saung  Angklung  Udjo  dalam  melestarikan budaya  Sunda  melalui  pagelaran  kesenian yang  membanggakan  dan  meningkatkan ekonomi kreatif pada sektor pariwisata.
Salah  satu  aspek  penting  dan  inovatif dalam  sektor  pariwisata  adalah  pariwisata yang  berkelanjutan  (Sabilla  &  Tiara,  2024). Demi  keberlanjutan,  analisis  sentimen  dirasa sangat  penting  dalam  penelitian  ini.  Analisis dilakukan  melalui  tautan  yang  ditulis  oleh masyarakat  umum  secara  bebas  pada  media sosial  Twitter  atau  yang  dikenal  sebagai  X untuk mengetahui bagaimana respon masyarakat  terhadap  destinasi  wisata  Saung Angklung Udjo. Hasil respon positif, negatif, dan  netral  akan  diketahui  setelah  mengolah data  yang  didapatkan  dari  media  sosial Twitter.  Mengetahui  respon  masyarakat, pengelola  destinasi  wisata  Saung  Angklung Udjo  dapat  meningkatkan  baik  dari  sisi manajemen, hiburan, fasilitas, pemasaran, dan lainnya sesuai dengan hasil analisis sentimen yang  ada.  Jika  pengelola  destinasi  wisata Saung  Angklung  Udjo  bisa  menerima berbagai respon yang ada dan menjadikannya sebagai  potensi  baru  dalam  bisnisnya,  maka harapannya  eksistensi  keberlanjutan  serta kelestarian budaya dan destinasi wisata Saung Angklung  Udjo  akan  selalu  bertahan  dalam kondisi apapun.
Tujuan dari penelitian ini yang pertama bagi  pengelola  destinasi  wisata  Saung Angklung  Udjo  dapat  mengetahui  respon positif, netral dan negatif, pengelola destinasi wisata Saung Angklung Udjo dapat meningkatkan  baik  dari  sisi  manajemen, hiburan,  fasilitas,  pemasaran,  dan  lainnya sesuai  dengan  hasil  analisis  sentimen  yang ada.  Selain  itu  tujuan  penelitian  ini  dapat menjadi salah satu referensi penelitian terkait dengan  analisis  sentimen  pada  destinasi wisata sehingga memperkaya referensi
penelitian  terkait  dengan  destinasi  wisata. Peneliti  menyadari  bahwa  perlu  diadakan penelitian terkait dengan perspektif masyarakat  di  media  sosial  terkait  dengan destinasi wisata Saung Angklung Udjo untuk mengetahui  pendapat  maupun  pengalaman dalam  berkunjung  ke  destinasi  wisata  Saung Angklung  Udjo,  harapannya  agar  bisa mengetahui bagaimana perspektif masyarakat luas  pada  destinasi  wisata  Saung  Angklung Udjo dan dijadikan evaluasi agar terciptanya keberlangsungan  di  wisata  Saung  Angklung Udjo  dalam  melestarikan  budaya  sunda melalui pagelaran kesenian yang membanggakan  dan  meningkatkan  ekonomi kreatif pada sektor pariwisata.

## KAJIAN PUSTAKA

## Pariwisata
Ketahanan  dan  kemampuan  adaptasi sektor  ini  diuji  selama  pandemi  covid-19, yang  menyebabkan  kemerosotan  dalam industri  seperti  pariwisata  dan  memerlukan pendekatan  inovatif  untuk  pemulihan  serta keberlanjutan  (Anggarini,  2021;  Saadah, et al ., 2023).
Salah  satu  bidang  yang  menarik perhatian  dalam  pariwisata  Indonesia  adalah konsep pariwisata halal, yang telah mendapatkan  perhatian  di  negara  ini. Penelitian  telah  mengeksplorasi  potensi pengembangan  destinasi  wisata  halal  sesuai dengan kriteria yang ditetapkan oleh organisasi  seperti  Majelis  Ulama  Indonesia (MUI)  (Suryana  &  Utomo,  2020;  Wijaya et al .,  2021).  Kemajuan  pariwisata  halal memerlukan kolaborasi antar badan pemerintah, lembaga keagamaan, dan lembaga sertifikasi untuk memastikan kepatuhan  terhadap  standar  halal  dan memenuhi permintaan pasar yang meningkat terhadap  penawaran  tersebut  (Ferdiansyah, 2020;  Satriana  &  Faridah,  2018).  Memenuhi kebutuhan  wisatawan  halal  telah  menjadi keharusan  bagi  Indonesia  untuk  menjadikan dirinya  sebagai  pemain  kompetitif  di  pasar pariwisata global.
Selain  itu,  dampak  pemasaran  dan branding digital terhadap promosi pariwisata Indonesia  telah  menjadi  fokus  penelitian. Penelitian  telah  menyelidiki  kemanjuran platform media sosial seperti Instagram dalam bercerita  dan  memasarkan  destinasi  seperti Borobudur  dan  Danau  Toba,  dengan  tujuan untuk meningkatkan visibilitas dan daya tarik situs-situs tersebut di mata calon pengunjung (Yuliarti et  al .,  2021).  Selain  itu,  penelitian telah menyoroti pentingnya branding strategis dalam  menciptakan  identitas  unik  bagi pariwisata Indonesia, sehingga memungkinkannya membedakan dirinya dari destinasi  pesaing  lainnya  (Makhasi  &  Sari, 2018).
Pengaruh pariwisata terhadap komunitas lokal dan lingkungan juga menjadi fokus  utama  dalam  literatur  pariwisata Indonesia. Para ahli telah mengkaji bagaimana kegiatan pariwisata dapat mendorong pengembangan masyarakat, menstimulasi perekonomian lokal, dan menjaga  warisan  budaya  (Damayanti et  al ., 2022; Risman et al ., 2016). Selain itu, korelasi antara  pariwisata  dan  pola  urbanisasi  telah dieksplorasi,  dengan  menekankan  perlunya perencanaan  berkelanjutan  untuk  mengelola masuknya wisatawan dan memitigasi dampak buruk  terhadap  kawasan  perkotaan  (Nabal, 2022).

## Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  suatu  bidang  dalam pemrosesan bahasa alami melibatkan analisis komputasi  opini,  sentimen,  sikap,  dan  emosi yang  diungkapkan  dalam  data  teks  (Pang  & Lee, 2008). Hal ini mendapat perhatian yang signifikan karena meningkatnya ketersediaan konten  buatan  pengguna  di  internet,  media sosial, dan platform lainnya (Rao & Kulkarni, 2022).  Evolusi  analisis  sentimen  ditandai dengan pergeseran ke arah teknik yang lebih canggih,  termasuk  pendekatan  pembelajaran mendalam  yang  menunjukkan  kinerja  lebih unggul  dibandingkan  metode  tradisional (Minaee et  al .,  2021).  Para  peneliti  telah mengeksplorasi analisis sentimen tidak hanya
dalam  teks,  tetapi  juga  dalam  modalitas  lain seperti  gambar,  video,  dan  data  media  sosial (Hassan et  al .,  2022).  Penerapan  analisis sentimen  meluas  ke  berbagai  domain, termasuk  keuangan,  pemasaran,  analisis umpan  balik  pelanggan,  dan  pemantauan media sosial (Serrano-Guerrero et al., 2015). Tinjauan  sistematis  dengan  berfokus pada  ekstraksi  aspek  implisit  dan  eksplisit dalam  analisis  sentimen,  teknik  penyorotan, metrik evaluasi, tantangan, dan arah penelitian  masa  depan  di  bidang  spesifik  ini (Maitama et  al .,  2020).  Tinjauan  ini menggarisbawahi pentingnya memahami bagaimana model analisis sentimen mengekstraksi  aspek  implisit  dan  eksplisit dari  data  teks,  menekankan  perlunya  metrik evaluasi  yang  kuat  dan  mengatasi  tantangan utama dalam proses ini. Selain itu, tinjauan ini juga  menunjukkan  peluang  potensial  untuk memajukan  penelitian  dalam  ekstraksi  aspek dalam analisis sentimen.
Model  pembelajaran  mendalam  telah menunjukkan  harapan  dalam  meningkatkan tugas  analisis  sentimen  dengan  kemajuan dalam teknik seperti LSTM dua arah dengan mekanisme  perhatian  multi-kepala  untuk analisis  sentimen  mikroblog  (Wang et  al ., 2020).  Model  ini  memanfaatkan  arsitektur jaringan  neural  yang  kompleks  untuk menangkap hubungan rumit dalam data teks, sehingga  memungkinkan  analisis  sentimen yang lebih bernuansa (Rao & Kulkarni, 2022). Integrasi  semantik  emosi  ke  dalam  kerangka pembelajaran mendalam semakin menyempurnakan  analisis  sentimen  dengan mempertimbangkan  konteks  emosional  data teks  (Wang et  al .,  2020).  Pendekatan  ini menyoroti  sifat  interdisipliner  dari  analisis sentimen  dengan  menggabungkan  elemen pengenalan emosi untuk memperkaya analisis sentimen tekstual.
Meskipun  analisis  sentimen  sebagian besar  berfokus  pada  teks  berbahasa  Inggris, terdapat  peningkatan  minat  terhadap  analisis sentimen dalam berbagai bahasa (Kumaresan & Thangaraju, 2023). Tinjauan ini menekankan tantangan dan pendekatan dalam
analisis sentimen dalam berbagai bahasa, dan menunjukkan perlunya penelitian lebih lanjut untuk  meningkatkan  akurasi  dan  keandalan model  analisis  sentimen  dalam  konteks linguistik  yang  beragam.  Perluasan  analisis sentimen multibahasa ini mencerminkan sifat global  dari  aplikasi  analisis  sentimen  dan perlunya mengakomodasi keragaman linguistik dalam penelitian analisis sentimen.
Penerapan analisis sentimen tidak hanya mencakup data tekstual, tetapi juga mencakup konten visual, seperti yang ditunjukkan dalam penelitian  yang  berfokus  pada  analisis sentimen dari gambar bencana di media sosial (Hassan et al ., 2022). Analisis sentimen visual menghadirkan  tantangan  unik  dibandingkan dengan  analisis  sentimen  berbasis  teks,  yang memerlukan  ekstraksi  emosi  dan  sentimen dari  gambar  untuk  memahami  persepsi  dan reaksi  pengguna  secara  visual.  Pendekatan interdisipliner ini menggabungkan teknik visi komputer dengan metodologi analisis sentimen  untuk  memperoleh  wawasan  dari konten visual, yang menunjukkan keserbagunaan  analisis  sentimen  di  berbagai modalitas data.
Dalam  konteks  analisis  sentimen, integrasi  model  pembelajaran  mendalam dengan vektor konteks telah diusulkan untuk mengidentifikasi  aspek  implisit  dalam  data teks  (Thi  et  al.,  2023).  Pendekatan  ini bertujuan  untuk  meningkatkan  ekstraksi sentimen  dan  opini  implisit  yang  tertanam dalam teks, mengatasi tantangan utama dalam analisis  sentimen  terkait  dengan  pemahaman ekspresi  sentimen  yang  halus  atau  tidak langsung.  Dengan  memanfaatkan  vektor konteks dalam kerangka pembelajaran mendalam, para peneliti berupaya meningkatkan  akurasi  dan  rincian  hasil analisis  sentimen,  sehingga  membuka  jalan bagi  interpretasi  sentimen  yang  lebih bernuansa.
Tantangan yang dihadapi dalam analisis sentimen mencakup berbagai dimensi, termasuk  analisis  sentimen  dalam  bahasa daerah,  sebagaimana  disoroti  dalam  tinjauan komparatif analisis sentimen tweet berbahasa
daerah  India  versus tweet berbahasa  Inggris (Soman et al., 2018). Pentingnya mempertimbangkan keragaman linguistik dan nuansa  budaya  dalam  analisis  sentimen, menekankan  perlunya  pendekatan  yang disesuaikan  dengan  analisis  sentimen  dalam konteks  bahasa  yang  berbeda.  Dengan mengatasi  tantangan  khusus  bahasa  daerah, para  peneliti  bertujuan  untuk  meningkatkan penerapan dan keakuratan analisis sentimen di berbagai lansekap linguistik.

## Crawling Data Twitter
Crawling data  Twitter  telah  menjadi metode  penting  bagi  para  peneliti  untuk mengumpulkan  wawasan  berharga  dari banyaknya  informasi  yang  dibagikan  di platform . Berbagai penelitian telah menyoroti pentingnya crawling data  Twitter  untuk berbagai tujuan penelitian (Kwak et al ., 2010) melakukan  penelitian  untuk  menganalisis karakteristik  topologi  Twitter  dan  perannya sebagai media berbagi informasi, dimana 41,7 juta  profil  pengguna,  1,47  miliar  hubungan sosial,  4.262 trending topik,  dan  106  juta tweet .  Hal  ini  menunjukkan  betapa  luasnya skala  pengumpulan  data  Twitter  untuk dianalisis.
Kajian lalu menjelaskan analisis sentimen  selama  pandemi  covid-19  dengan melakukan crawling pada data publik terbuka melalui  API  Twitter  (Salsabila et  al .,  2021). Hal  ini  menekankan  penggunaan crawling data  Twitter  untuk  memahami  sentimen publik  selama  peristiwa  penting.  Demikian pula disampaikan memanfaatkan Twitter API untuk  mengoptimalkan  prediksi  ciri-ciri kepribadian pada pengguna Twitter (Safitri & Setiawan, 2022). Ini menunjukkan bagaimana crawling data Twitter dapat digunakan untuk penelitian psikologis.
Dalam konteks penelitian pendidikan di masa pandemi perlu memanfaatkan crawling data  Twitter  dengan hashtag tertentu  untuk menganalisis sentimen terhadap pembelajaran online ,  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes Classifier (Wibowo et  al., 2022).  Studi tersebut  memberikan  contoh  bagaimana
crawling data Twitter dapat disesuaikan untuk mengekstrak data yang relevan dengan topik tertentu untuk analisis sentimen. Lebih lanjut, menyoroti  penggunaan  data  Twitter    yang sering  dirayapi  menggunakan  Tweepy  API Python  sebagai  sumber  berharga  untuk prediksi geolokasi tweet (Dutt, 2021).
Para peneliti juga telah mengeksplorasi aspek teknis crawling data Twitter. Pemrograman R untuk crawling data Twitter, memungkinkan  peneliti  mengambil  data berdasarkan  kata  kunci  tertentu  secara real- time atau pada interval terjadwal (Sussolaikah,  2021).  Wawasan  teknis  ini memberikan  pendekatan  praktis  bagi  para peneliti  yang  ingin  mengekstrak  data  dari Twitter secara efisien. Deteksi hoax menggunakan  LSTM  dan  GRU  di  media sosial dengan menekankan pentingnya crawling dataset dari Twitter untuk mengidentifikasi  misinformasi  (Putra  & Setiawan,  2023).  Hal  ini  menggarisbawahi peran crawling data Twitter dalam mengatasi tantangan kontemporer seperti berita palsu.
Pentingnya analisis sentimen menggunakan  data  Twitter  telah  menjadi bidang  penelitian  yang  lazim.  Visualisasi sentimen  dari  diskusi  vaksin  covid-19 berdasarkan  data  Twitter  (Aprilia et  al., 2021), yang menampilkan tahapan perayapan, prapemrosesan, dan klasifikasi untuk analisis sentimen.  Di  bidang  kesehatan  masyarakat, Indrayuni  &  Nurhadi  (2022)  berfokus  pada analisis  sentimen  mengenai  vaksin  booster covid-19  di  Twitter  dengan  menyoroti penggunaan Twitter API untuk pengumpulan data.  Hal  ini  menunjukkan  bagaimana crawling data  Twitter  dapat  memberikan wawasan berharga mengenai persepsi masyarakat  terhadap  topik  terkait  kesehatan. Analisis sentimen terhadap vaksin covid-19 di Filipina  menggunakan  data  Twitter  dengan memanfaatkan  aksesibilitas  API  Twitter untuk pengumpulan data (Villavicencio et al., 2021).
Naïve Bayes Naïve Bayes adalah algoritma klasifikasi  yang banyak  digunakan  dan
dikenal  karena  kesederhanaan,  efisiensi,  dan efektivitasnya. Algoritme ini didasarkan pada teorema  Bayes  dengan  asumsi  bahwa  fitur bersifat independen dalam setiap kelas (Tang et  al., 2016).  Asumsi  ini  menyederhanakan komputasi, menjadikan Naïve Bayes cepat dan mudah diterapkan, terutama bermanfaat untuk data berdimensi tinggi (Hamzah, 2021).
Dalam  kategorisasi  teks, Naïve  Bayes banyak  digunakan  karena  landasan  teorinya yang kuat, karakteristik pembelajaran pengetahuan awal yang kuat, bentuk ekspresi pengetahuan yang unik, dan akurasi klasifikasi  yang  tinggi  (Wu et  al., 2021). Misalnya,  dalam  analisis  sentimen  data Twitter  terkait  perang  Rusia-Ukraina, Naïve Bayes mencapai  kinerja  kompetitif  dengan akurasi  berkisar  antara  87,32%  hingga 90,78% (Sasi et  al., 2023). Selain itu, dalam klasifikasi spam di platform seperti YouTube, varian  Multinomial Naïve  Bayes juga  efektif (Fernando et al., 2019).
Dalam  ilmu  kedokteran, Naïve  Bayes telah  diterapkan  dalam  klasifikasi  kanker payudara, dianggap sebagai metode yang baik untuk diagnosis statistik karena kesederhanaan dan efektivitasnya (Melinda et al., 2020).  Demikian  pula  dalam  deteksi penyakit  jantung,  penyempurnaan  seperti Particle
Swarm
Optimization telah meningkatkan  akurasi  secara  signifikan,  dari 82,14%  menjadi  92,86%  (Saputra et  al., 2021).
Selain itu, Naïve Bayes telah digunakan dalam  memprediksi  cedera  hati  akibat  obat dan deteksi penyakit langka, seperti mucopolysaccharidosis tipe II, dan menunjukkan  potensinya  dalam  aplikasi perawatan kesehatan (Hui et al., 2016; Ehsani- Moghaddam et al., 2018). Para peneliti telah mengeksplorasi  metode  untuk  meningkatkan kinerja Naïve  Bayes ,  termasuk  teknik pemilihan fitur seperti algoritma genetika dan pendekatan  optimasi  seperti Particle  Swarm Optimization , yang mengarah pada peningkatan  kinerja  klasifikasi  (Tanjung et al .,  2023;  Religia et  al., 2021). Naïve  Bayes tetap  menjadi  algoritma  yang  mendasar  dan
serbaguna  dalam  pembelajaran  mesin  dan penambangan data. Kesederhanaan, efisiensi, dan  efektivitasnya  menjadikannya  pilihan populer  untuk  berbagai  tugas  klasifikasi  di berbagai domain, mulai dari kategorisasi teks hingga  diagnosis  medis.  Penelitian  yang sedang  berlangsung  bertujuan  untuk  lebih meningkatkan kinerja Naïve Bayes , memastikan  relevansinya  dalam  aplikasi berbasis data modern.

## METODE PENELITIAN
Gambar 1. Diagram Metode Penelitian

## Data Crawling
Sebelum    melakukan  data crawling yang  harus  dicari  adalah twitter_auth_token sebagai  yang  didapatkan  dari  Twitter  itu sendiri,  setiap  akun  memiliki  token  yang berbeda.  Selanjutnya,  setelah  didapatkan dimasukan kedalam python sebagai alat untuk melakukan Twitter data crawling (Gambar 1).
Gambar 2. Twitter Auth Token Untuk mendapatkan data sekunder dari media  sosial,  data crawling yang  dilakukan pada penelitian ini yaitu dengan cara mencari
kata  kunci  ‘Saung  Angklung  Udjo’  pada twitter  (Gambar  2).  Selanjutnya,  file  akan otomatis tersimpan dalam bentuk CSV sesuai dengan judul dari nama file yang diisi. Limit dari data yang didapatkan adalah maksimum 2000,  sehingga  data  yang  didapatkan  sangat mungkin    dibawah  2000  data  twitter tergantung  dari  kata  kunci  yang  diinginkan, kebijakan limitasi pada twitter yang dinamis, dan  berlaku  di  saat  itu  hingga  performa perangkat dan kecepatan internet (Gambar 3).
Gambar 3. Twitter Crawling Data

## Klasifikasi Data
Untuk  melakukan  klasifikasi  data sentimen  positif,  netral  dan  negatif,  penulis membuat contoh yang ada pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Klasifikasi Data Sentimen Dipandu saung angklung udjo bandung ribuan pemain berasal kalangan menghadirkan penampilan apik menawan Positif First meet cafe saung angklung udjo lupa namanya Netral Dear jodoh idaman usianya wkwkwk saung angklung udjo dunia nyata gabakal solusinya harga salty sekolah alam semesta Negatif Analisis Sentimen Naïve Bayes Dalam menganalisis
sentimen, penelitian  ini  menggunakan  algoritma Naïve Bayes yang diproses melalui perangkat lunak Rapidminer  studio  versi  10.3 yang  diawali oleh  data  dalam  format  csv  yang  didapatkan dari crawling  data Twitter  melalui python . Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah menggunakan operator  read csv  untuk membaca  file  csv,  selanjutnya  melakukan filter  examples untuk  tahap  filtersiasi, merubah  ke nominal  to  text ,  melakukan process  documents  from  data dan  diakhiri pada  tahap  penggunaan  algoritma Naïve Bayes (Gambar 4) .
Gambar 4. Naïve Bayes Proses Rapidminer
Gambar 5. Naïve Bayes Hasil Rapidminer
Setelah  di  eksekusi,  akan  didapatkan hasil sample  distribution pada  algoritma Naïve  Bayes di    Rapidminer  yang  sudah dilakukan.  Distribusi  pada  label  atribut sentimen  menunjukan  adanya  370  distribusi degan  0.547  label  sentimen  positif,  0.438 label  sentimen  netral,  dan  0.016  label sentimen negatif (Gambar 5).
Selanjutnya  untuk  mendapatkan  data dalam  bentuk  csv  dan  sudah  terlabel  positif, netral ataupun negatif, dilakukan proses pada Rapidminer  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar 6.

## Gambar 6. Proses CSV Rapidminer

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Analisis Sentimen
Hasil yang didapatkan dianalisa menggunakan  Excel  yang  diperoleh  dari proses  Rapidminer  dengan  menggunakan prediksi sentimen sebagai berikut.
Tabel 2. Prediksi Sentimen
Hasil  menunjukan  adanya  prediksi sentimen  sebanyak  1  sentimen  negatif,  231 sentimen  netral,  dan  235  sentimen  positif. Visualisasi  dalam  bentuk bar  chart juga dilakukan  (Tabel  2).  Hasil  ini  disesuaikan dengan Simple Distribution yang ada sebagai hasil  dari Naïve  Bayes, bahwa  data  yang terdistribusi  adalah  sebanyak  370  distribusi data  dengan  0,547  sentimen  label  positif, 0,438  sentimen  netral,  dan  0,016  sentimen negatif  pada  kata  kunci  ‘Saung  Angklung Udjo’ di media sosial Twitter atau X.
Gambar 7. Bar Chart Prediksi Sentimen
Hasil ini dapat menunjukan bahwa pada media  sosial  Twitter,  topik  terkait  dengan Saung Angklung Udjo sejauh ini masih positif dan  netral  (Gambar  7).  Ada  beberapa sentimen  negatif,  namun  tidak  terlalu signifikan.  Dalam  meningkatkan  bisnis  serta layanan  terbaik  yang  dapat  ditawarkan  oleh Saung Angklung Udjo, baiknya bisa mengurangi  atau  menghilangkan  sentimen negatif destinasi wisata Saung Angklung Udjo dengan  cara  mendengar  keluhan  yang  ada yang menjadikannya sebagai sentimen negatif dan  diberikan  solusi,  sehingga  hal  tersebut dapat  memiliki  nilai  tambah  bagi  pengelola Saung  Angklung  Udjo,  seperti  kata  ‘ pricey’ atau  yang  diartikan  ‘mahal’.  Rupanya,  bagi beberapa  golongan  masyarakat  bahwa  harga tiket  masih  tergolong  mahal,  ditambah  lagi
dengan  tautan  ‘sekolah  alam  semesta’  yang dapat  direpresentasikan  bahwa  tautan  ini dibuat oleh orang yang berada di lingkungan sekolah,  baik  itu  mungkin  orang  tua  murid, murid  itu  sendiri,  atau  pengelola  sekolah. Salah satu solusi yang dapat diberikan adalah dengan  memberikan  harga  yang  lebih terjangkau  untuk  sekolah  yang  ada,  serta menawarkan  kerja  sama  yang  lebih  murah dari  tiket  yang  dijual  untuk  umum  ataupun memberikan harga promosi yang lebih rendah dari  harga  yang  sudah  ada.  Sebaliknya, dengan sentimen positif yang ada dipertahankan lagi sehingga keberlangsungan destinasi wisata Saung Angklung Udjo dapat bertahan tak lekang oleh zaman.

## Word Cloud
Gambar 8. Word Cloud Total
Untuk  mengetahui  visualisasi  dari  data yang didapatkan, penelitian ini menampilkan word cloud yakni untuk mengetahui apa saja kata  yang  muncul  di  dalam  data  sekunder media sosial hasil crawling via Twitter atau X (Gambar 8). Mengeliminasi penggunaan kata Saung,  Angklung,  dan  Udjo  sebagai  kata kunci  maka  kata  yang  paling  banyak digunakan  adalah  ‘Bandung’  di  posisi pertama  dengan  total  176  kata  pada  data, dilanjutkan dengan kata ‘ganjar’ sebanyak 61 kata, 59 kata  ‘mang’, kata ‘wisata’ sebanyak 56 data, dan sebanyak 51 kata ‘budaya’ di data tesebut.  Gambar  7  menunjukan word  cloud berdasarkan banyaknya kata yang disebutkan
dan Gambar 9 adalah word cloud yang tidak dibedakan dari total.

## Gambar 9. Word Cloud
Dari  penelitian  ini  dapat  menjadi  salah satu  sumbangsih  terhadap  penelitian  pada industri pariwisata dan hasil penelitian dapat menjadi  kemajuan  pariwisata  Indonesia. Penelitian ini menggunakan data yang diambil secara  langsung  dari  media  sosial  twitter, pengguna twitter dapat  melakukan postingan berupa  teks  secara  bebas  namun  dengan peraturan  yang  sudah  diterapkan  oleh pemerintah  dan  twitter  itu  sendiri.  Dengan analisa  yang  tepat  harapannya  akan  banyak penelitian yang menggunakan analisis sentimen  dengan  algoritma  yang  beragam sehing hasil data yang diambil baik itu positif bisa  menjadi  inspirasi  bagi  industri  wisata lainnya, netral bisa menjadi potensi baru bagi industri  wisata  lainnya  serta  negatif  dapat menjadi refleksi pada industri wisata lainnya sehingga  bisa  melakukan  usaha  pencegahan sebelum  adanya  sentimen  negatif  yang dirasakan masyarakat pada industri wisata.

## SIMPULAN DAN REKOMENDASI
Kesimpulannya  adalah  bahwa  Saung Angklung  Udjo  memiliki  sentimen  positif  di media sosial Twitter, dimana sentimen positif ini  mencerminkan  bahwa  Saung  Angklung Udjo  dipandang  positif,  selanjutnya  adapun sentimen  netral  namun  tidak  mendominasi pendapat  ataupun  perspektif  masyarakat
terhadap  Saung  Angklung  Udjo.  Kata Bandung,  ganjar,  mang,  wisata  dan  budaya menjadi  kata  yang  paling  sering  muncul berkaitan  dengan  kata  ‘saung’  ‘angklung’ ‘udjo’.  Sentimen  positif  ini  mengartikan bahwa Saung Angklung Udjo disenangi oleh masyarakat sebagai sebuah destinasi wisata di kota  Bandung.  Baiknya,  sentimen  negatif digunakan untuk meningkatkan potensi bisnis yang ada dengan mengubah sentimen negatif sebagai  solusi  sehingga  bisa  mengingkatkan pelayanan,  fasilitas,  serta  kinerja  bisnis. Selanjutnya,  rekomendasi  pada  penelitian analisis  sentimen  di  bidang  destinasi  wisata kota  Bandung  selain  pagelaran  kesenian angklung  sangat  direkomendasikan  untuk diteliti.  Metode  penelitian  menggunakan  alat yang  beragam  tidak  hanya  Rapidminer, namun  bisa  juga  menggunakan  Orange3, ataupun  algoritma Naïve  Bayes, dapat ditambahkan dengan SVM sebagai salah satu classifier untuk perbandingan.

## DAFTAR PUSTAKA
Angelo,  E.  (2023).  Cultural  harmony  in motion:  revealing  the  communication prowess  of  saung  angklung  udjo community in enriching local traditions.
*Dinasti International Journal of Digital Business Management, 4*(5), 954-961. https://doi.org/10.31933/dijdbm.v4i5.2
010
Anggarini,  D.  (2021).  Upaya  pemulihan industri pariwisata dalam situasi pandemi  covid-19.  *Jurnal  Pariwisata, 8*(1),
22-31. https://doi.org/10.31294/par.v8i1.9809
Aprilia,  N.,  Pratiwi,  D.,  &  Ariwibowo,  A.
(2021).  Sentiment  visualization  of covid-19 vaccine based on Naïve Bayes analysis.  *Journal  of  Information Technology  and  Computer  Science, 6*(2). https://doi.org/10.25126/jitecs.2021623 53
Damayanti,  D.,  Rusliyawati,  R.,  Susanto,  E.,
Putra,  A.,  Bachtiar,  A.,  Mahendra,  A., … & Mila, N. (2022). Pelatihan digital
marketing bagi pemuda-pemudi karang taruna  di  desa  kunjir  lampung  selatan. *Journal  of  Social  Sciences  and Technology  for  Community  Service (Jsstcs), 3*(2), 254. https://doi.org/10.33365/jsstcs.v3i2.206 4 Ehsani-Moghaddam, B., Queenan, J., MacKenzie,  J.,  &  Birtwhistle,  R. (2018).  Mucopolysaccharidosis  type  ii detection  by  naïve  bayes  classifier:  an example  of  patient  classification  for  a rare  disease  using  electronic  medical records from the canadian primary care sentinel  surveillance  network.  *Plos
One, 13*(12), e0209018.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.02
09018
Fernando, J., Budiraharjo, R., & Haganusa, E. (2019).  Spam  classification  on  2019 indonesian  president  election  youtube comments  using  multinomial  naïve- bayes. *Indonesian Journal of Artificial Intelligence  and  Data  Mining,  2*(1). https://doi.org/10.24014/ijaidm.v2i1.64 45
Ferdiansyah,  H.  (2020).  Pengembangan pariwisata  halal  di  indonesia  melalui konsep smart tourism. *Tornare Journal of Sustainable and Research, 2*(1), 30. https://doi.org/10.24198/tornare.v2i1.2 5831
Hamzah,  M.  (2021).  Classification  of  movie review  sentiment  analysis  using  chi- square  and  multinomial  naïve  bayes with  adaptive  boosting.  *Journal  of Advances  in  Information  Systems  and Technology, 3*(1),
67-74. https://doi.org/10.15294/jaist.v3i1.4909
8
Hui, Z., Ding, L., Zou, Y., Hu, S., Huang, H., Kong,  W.,  …  &  Zhang,  J.  (2016). Predicting  drug-induced  liver  injury  in human  with  naïve  bayes  classifier approach. *Journal of Computer-Aided Molecular  Design,  30*(10),  889-898. https://doi.org/10.1007/s10822-016- 9972-6
Indrayuni,  E.  and  Nurhadi,  A.  (2022). Sentiment  analysis  about  covid-19 booster  vaccine  on  twitter  using  deep learning.  *Sinkron,  7*(3),  900-905. https://doi.org/10.33395/sinkron.v7i3.1 1485 Kwak,  H.,  Lee,  C.,  Park,  H.,  &  Moon,  S. (2010). What is twitter, a social network or a news media? https://doi.org/10.1145/1772690.17727 51
Liu,  R.,  Shi,  Y.,  Ji,  C.,  &  Jia,  M.  (2019).  A survey  of  sentiment  analysis  based  on transfer  learning.  *IEEE  Access,  7*, 85401-85412. https://doi.org/10.1109/access.2019.29
25059
Makhasi,  G.  and  Sari,  S.  (2018).  Strategi branding  pariwisata  indonesia  untuk pemasaran mancanegara. *Ettisal Journal  of  Communication,  2*(2),  31. https://doi.org/10.21111/ettisal.v2i2.12
65
Melinda,  V.,  Primartha,  R.,  Wijaya,  A.,  &
Jambak, M. (2020). Optimization Naïve
Bayes  algorithm  using  particle  swarm optimization  in  the  classification  of breast
cancer. https://doi.org/10.2991/aisr.k.200424.0
55
Mohaiminul,  M.  and  Sultana,  N.  (2018). Comparative study on machine learning algorithms  for  sentiment  classification.
*International  Journal  of  Computer Applications, 182*(21),
1-7.
https://doi.org/10.5120/ijca2018917961
Musthofa,  B.  M.  (2020).  The  dynamics  of traditional  and  contemporary  angklung development  as  a  tourist  attraction based  on  social  creativity  in  saung angklung udjo. *Proceedings of the 3rd International Conference on Vocational Higher Education (ICVHE 2018)*.
Nabal,  A.  (2022).  Dampak  kepariwisataan terhadap  perubahan  pola  urbanisasi  di indonesia. *Region Jurnal Pembangunan Wilayah Dan Perencanaan  Partisipatif,  17*(1),  70.
https://doi.org/10.20961/region.v17i1.4 1465
Nilam,  A.  (2020).  Analisis  peranan  sektor pariwisata  di  jawa  tengah  (pendekatan input-output).  *Jurnal  Geoekonomi,
11*(2),
202-212. https://doi.org/10.36277/geoekonomi.v 11i2.121 Pang, B. and Lee, L. (2008). Opinion mining and  sentiment  analysis.  *Foundations and  Trends®  in  Information  Retrieval,
2*(1–2),
1-135. https://doi.org/10.1561/1500000011
Pratiwi,  A.  (2018).  Carrying  capacity  of  a tourist destination: case study of saung angklung  udjo  as  cultural  heritage tourism destination in indonesia. *KnE Social Sciences, 3*(11), 1032. https://doi.org/10.18502/kss.v3i11.282
7
Prianti,  D.,  Fahmi,  I.,  &  Hannan,  S.  (2022).
Post  covid-19  recovery  strategies: revitalizing saung angklung udjo business  model.  *JHSS  (Journal  of Humanities  and  Social  Studies),  6*(2), 211-217. https://doi.org/10.33751/jhss.v6i2.5640 Putri,  M.  (2017).  Tourist  satisfaction  at cultural  destination  (a  case  study  of saung  angklung  udjo  bandung,  west java,  indonesia).  *International  Journal of  Tourism  &  Hospitality  Reviews, 4*(1), 35-43.
https://doi.org/10.18510/ijthr.2017.415 Risman, A., Wibhawa, B., & Fedryansyah, M.
(2016).  Kontribusi  pariwisata  terhadap peningkatan  kesejahteraan  masyarakat indonesia.  *Prosiding  Penelitian  Dan Pengabdian Kepada Masyarakat, 3*(1). https://doi.org/10.24198/jppm.v3i1.136
22
Sabilla,  D.  M.,  &  Tiara,  K.  A.  (2024). Perancangan  Strategi  Bisnis  pariwisata berkelanjutan  di  jawa  Barat  dengan analisis  internal  Dan  ekternal  SERTA Triple  Layer  Business  Model  Canvas. Altasia  Jurnal  Pariwisata  Indonesia ,
6 (1).
https://doi.org/10.37253/altasia.v6i1.86 58 Salsabila  Ayu  Oktaviani,  Dinie  Anggraeni Dewi,  &  Rizky  Saeful  Hayat  (2024).
Peran  saung  angklung  udjo  sebagai sarana  literasi  budaya  di  jawa  barat. *Semantik: Jurnal Riset Ilmu Pendidikan, Bahasa Dan Budaya, 2*(1),
153-163. https://doi.org/10.61132/semantik.v2i1. 275 Sinaga, D. L., Rossi, F. N., & Firmansyah, R.
(2024). Pemanfaatan platform
Instagram  @desawisatasayan  Sebagai media  Promosi  di  Desa  Wisata  sayan.
Altasia  Jurnal  Pariwisata  Indonesia ,
6 (1). https://doi.org/10.37253/altasia.v6i1.90 11 Sultana,  N.,  Mohaiminul,  M.,  &  Islam,  S. (2020).  An  ensemble  approach  to sentiment  analysis  using  majority voting
technique.
*Journal of Information  and  Telecommunication, 4*(1), 1-11. https://doi.org/10.1080/24751839.2019. 1624467 Wijaya, S. (2018). Kebijakan pengembangan pariwisata  berkelanjutan  di  Indonesia. Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan,
20(1),
50-59. https://doi.org/10.9744/jmk.20.1.50-59 Zhang, L., Wang, S., & Liu, B. (2018). Deep learning  for  sentiment  analysis:  a survey. Wiley
Interdisciplinary
Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 8(4), e1253.