## Analisis Sentimen Ulasan Terkait UNESCO Global Geopark Di Google Maps dengan

## Algoritma Naive Bayes
Dian Siti Utami 1 , Adhitia Erfina 2 , Mupaat 3 1,2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Putra, Indonesia e-mail : dian.siti_si18@nusaputra.ac.id 1 , adhithia.erfina@nusaputra.ac.id 2 , Mupaat@nusaputra.ac.id 3

## Abstract
Ciletuh  Geopark  is  part  of  the  UNESCO  Global  Geopark  Network.  This  study  will  analyze  a tourist review of the Ciletuh Pelabuhan Ratu Geopark based on reviews on Google Maps. The author believes that customer reviews should be taken into consideration because they allow travelers to share their experiences. Reviews from tourists who have visited geoparks are the most  important  thing  because  these  reviews  can  be  used  as  information  to  be  used  as  data. Because the Naïve Bayesian Algorithm is thought to have a high enough level of accuracy to identify  the  Unesco  Global  Geopark  (UGG)  Ciletuh  Pelabuhan  Ratu  tourist  destination  that  is often frequented based on visitor ratings on Google Maps, then this study utilizes it. Successively the  highest  accuracy  values  from  this  study  were  Palangpang  with  an  accuracy  value  of 98.61%,  Cisolok  Geyser  tourist  attraction  94.44%,  Ujung  Genteng  tourist  attraction  98.36%, Cikaso tourist attraction 98.36%, Citepus tourist attraction 97 ,22%, Puncak Manic attractions 96.92%, Sodong attractions 95.83%, Cipanarikan attractions 95.01%, Teletubis Hill attractions 94.48%, and finally Cimarinjung attractions 94.44%.
Keywords : Sentiment Analysis, Unesco Global Geopark, Google Maps, r studio, naive bayes

## Abstrak
Geopark  Ciletuh  adalah  bagian  dari  Jaringan  Geopark  Global  UNESCO.  Penelitian  ini  akan menganalisis review wisatawan Geopark Pelabuhan Ratu Ciletuh berdasarkan review di Google Maps. Penulis  menilai review pengguna sangat perlu  diperhatikan karena untuk mengetahui review  wisatawan  yang  membagikan  pengalamannya.  Review  dari  wisatawan  yang  pernah mengunjungi  geopark  merupakan  hal  yang  paling  penting  karena  review  tersebut  dapat dijadikan  sebagai  informasi  untuk  dijadikan  data.  Penelitian  ini  memakai  Algoritma  Naïve Bayes,  karena  algoritma  ini  memiliki  tingkatan  akurasi  yang  cukup  tinggi,  maka  bisa memutuskan objek wisata Unesco Global Geopark (UGG) Ciletuh Pelabuhan Ratu yang sering dikunjungi  berdasarkan  review  wisatawan  di  Google  Maps.  Kemudian  nilai  akurasi  tertinggi dari penelitian ini adalah Palangpang dengan nilai akurasi 98,61%, posisi kedua objek wisata Geyser  Cisolok  dengan  nilai  akurasi  94,44%,  kemudian  posisi  ketiga  objek  wisata  Ujung Genteng dengan nilai akurasi 98,36%, keempat yaitu objek wisata Cikaso dengan nilai akurasi 98,36%,  kelima  objek  wisata  Citepus  dengan  nilai  akurasi  97,22%,  keenam  objek  wisata Puncak Manic dengan nilai akurasi 96,92%, ketujuh adalah objek wisata Sodong dengan nilai akurasi 95,83%, kedelapan objek wisata Cipanarikan dengan nilai akurasi 95,01%, kesembilan objek  wisata  Bukit  Teletubis  dengan  nilai  akurasi  94,48%,  dan  terakhir  merupakan  objek wisata Cimarinjung dengan nilai akurasi 94,44%.
Kata kunci : Analisis Sentimen, Unesco Global Geopark, Google Maps, r studio, naive bayes

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  negara  yang  kekayaan  sumber  daya  alamnya  cukup melimpah.  Keanekaragaman  tersebut  bersumber  dari  flora  (tanaman)  dan fauna  (hewan)  yang  ada  di  Indonesia. Unesco  Global  Geopark (UGG) merupakan  warisan  bumi  yang  menjadi  investasi  pembangunan  penduduk
asli secara berkesinambungan dengan basis konservasi edukasi yang bertaraf internasional.  Maksud  dari  konservasi  edukasi  adalah  program  yang bertujuan  untuk  meningkatkan  kesadaran  akan  pentingnya  alam  sebagai ekosistem  kehidupan. Geopark Ciletuh-Palabuhanratu  disahkan  menjadi Unesco  Global  Geopark  (UGG )  pada  17  April  2018.  Ciletuh  memiliki  luas 126.100  hektar  atau  1.261  km2  [1].  Dikarenakan  Ciletuh  Pelabuhan  Ratu memiliki  lokasi  yang  sangat  luas,  banyak  objek  wisata  di  daerah  Ciletuh Pelabuhan  Ratu  ini  yang  tidak  dikenali.  Ditetapkan  nya geopark ciletuh sebagai Unesco Global Geopark (UGG) yaitu  disebabkan  memiliki  keragaman geologi,  hayati,  dan  budaya.  Nilai  serta  aspek  tersebut  nantinya  dipadukan sehingga  bisa  dikembangkan  serta  dipakai  menjadi  konservasi,  pendidikan, pariwisata, serta pengembangan ekonomi lokal.
Untuk  mengetahui  ulasan  dari  wisatawan  di Google  Maps mengenai Unesco  Global  Geopark (UGG)  Ciletuh  Pelabuhan  Ratu,  hal  yang  harus dilakukan  adalah  mengumpulkan  data  ulasan  tersebut  dengan  metode analisis  sentiment.  Analisis  Sentimen  merupakan  cara  pandang  seseorang tentang  suatu  topik  tertentu  [2] . Analisis  sentimen  digunakan  untuk menganalisis sebuah review di google maps terkait ulasan wisatawan tentang Unesco  Global  Geopark  (UGG)  Ciletuh Pelabuhan  Ratu . Ada  banyak  objek wisata  yang  termasuk  ke  dalam Unesco  Global  Geopark  (UGG)  Ciletuh Pelabuhan  Ratu.  Namun  terpilihlah  10  objek  wisata  Ciletuh  yang  memiliki rating  paling  tinggi  menurut  wisatawan  di Google  Maps diantaranya  yaitu Bukit  Teletubis,  Cikaso,  Cimarinjung,  Cipanarikan,  Geyser  Cisolok,  Citepus, Palangpang,  Puncak  Manik,  Sodong,  Ujung  genteng.  Kemudian mengklasifikasikan  ulasan  tersebut  kedalam  ulasan  positif,  netral  atau negatif. Dengan diterapkannya sentimen analisis sehingga peneliti berharap bahwa  permasalahan  dapat  terpecahkan.  Algoritma Naïve  Bayes dipakai sebagai  teknik  dalam  pengklasifikasian  pada  penelitian  ini . Hasil  beberapa penelitian  yang  telah  dibuat  bisa  disimpulkan  bahwa Naïve Bayes memiliki nilai  akurasi  yang  baik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  objek wisata Geopark  Global  Unesco (UGG)  Pelabuhanratu.  Menganalisis  ulasan yang  ada  di Google Maps memakai  algoritma Naive Bayes. Mengetahui  nilai akurasi  dan  system  analisis  dari  hasil  algoritma naïve bayes pada  sentimen objek wisata Unesco Global Geopark (UGG) Ciletuh Pelabuhan Ratu. Penelitian  sebelumnya  mengenai  situs google  review menggunakan naive  bayes diperoleh  nilai  akurasi  80,95%  [3].  Penelitian  dengan  objek wisata  Kalimantan  Barat  masuk  dalam  kelompok  baik  sekali  dengan  nilai akurasi 84,85%. Penelitian ini memakai Naive Bayes dengan sistem Sentiment Analysis dalam  pengklasifikasian  ulasan  objek  wisatanya  pada Google Maps . Dalam memudahkan wisatawan mengakses informasi maka klasifikasi yang dihasilkan  dari  sistem  ditampilkan  kedalam  bentuk  web  [4].  Selanjutnya, penelitian  dengan  objek  wisata  Pantai  Di  Kabupaten  Karawang  dengan memanfaatkan aplikasi RapidMiner mengenai ulasan Google Maps diperoleh nilai akurasi 55% untuk Pantai Cibendo, 65% untuk Pantai Pakis, 85% untuk Pantai  Samudera  baru,  70%  untuk  Pantai  Sedari  serta  65%  untuk  Pantai Tanjung  Baru.  Berdasarkan  pada  ulasan  wisatawan  yang  berwisata  kelima
pantai tersebut diperoleh hasil bahwa dua dari lima pantai memperoleh nilai negatif  sedangkan  sisanya  bernilai  positif,  hasil  ini  dihitung  dengan Naive Bayes [5].  Terakhir  penelitian  terkait  objek  wisata  Bali,  diperoleh  nilai akurasi  94,64%  untuk  Nusa  Penida,  82,86%  untuk  Garuda  Wisnu  Kencana, 80%  untuk  The  Edge,  90,71%  untuk  Pandawa  serta  85,54%  untuk  Pura Luhur Uluwatu. Berdasarkan pada penelitian ini terlihat bahwa terdapat lima tempat  wisata  Bali  yang  dijadikan  sebagai  objek  penelitian  dengan  Busa Penida sebagai tempat yang paling direkomendasikan [6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Google Maps
Google Maps adalah sebuah platform resmi yang dimiliki Google untuk digunakan  pada  sistem  Android  atau  Web.  Para  pengguna  android  bisa melihat review-review para  wisatawan  yang  telah  berkunjung  ke  sebuah tempat apakah sebuah objek wisata itu bagus atau tidak melalui ulasan yang ada  di  Google Maps .  Para  pengguna  memberikan  berbagai  ulasan  di Google Maps yang dapat dilihat pada kolom ulasan. Ulasan-ulasan ini kemudian bisa dipakai dalam penelitian [7]. Ulasan tersebut perlu diklasifikasikan menjadi ulasan  netral,  ulasan  positif  dan  ulasan  negatif.  Cara  menyatukannya  ada  2 cara yaitu:
Gambar 1. klarifikasi ulasan

## 2.2. Unesco Global Geopark (UGG) Ciletuh
UNESCO  menjadikan  Ciletuh  Sukabumi  sebagai geopark pasti  karena ada  maksud  serta  tujuannya. Geopark adalah  warisan  geologi  yang mempunyai daya tarik serta keindahan yang berada di wilayah lindung yang berskala  nasional.  Daerah  Jampang  serta  Pelabuhan  Ratu  menjadi  wilayah yang sangat penting untuk keragaman budaya yang ada di Geopark Ciletuh. Potensi  serta  modal  utama  kawasan  geowisata  diperoleh  dari  perpaduan antara sosail dan budaya kedua daerah tersebut [8].
a) Bukit Teletubis
Salah  satu Unesco Global Geopark (UGG)  Objek  wisata  yang  berasal  di Kampung  Citarate  ini  menawarkan  alam  terbuka  berupa  perbukitan  hijau, tempat  ini  dijadikan  lokasi  wisata  dan  berkemah. Banyak  wisatawan  yang
menyempatkan  waktunya  ke  tempat  ini  sekedar  hanya  ingin  menikmati keindahannya.
b) Cikaso
Objek  wisata Unesco  Global  Geopark (UGG)  kedua  yang  berada  di Kramatmulya dikenal sebagai salah satu curug yang sangat indah dan bersih juga  wajib  dinikmati  keindahannya.  Banyak  wisatawan  yang  berenang  di tempat ini.
c) Cimarinjung
Objek  wisata Unesco  Global  Geopark (UGG)  ketiga  yang  berada  di kampung  Cimarinjung.  Air  terjun  ini  populer  karena  panoramanya  yang menakjubkan.  Siapa  saja  wisatawan  yang  datang  akan  terpukau  dengan keindahan  alam  curug  ini  karena  keindahan  air  yang  mengalir  diantara bebatuan yang tinggi dan sawah serta hutan yang mengelilingi curug ini.
d) Cipanarikan
Pantai  Cipanarikan  berlokasi  di  desa  Gunungbatu,  kecamatan  Ciracap. Pantai  ini  memiliki  berbagai  destinasi  wisata  alam  yang  masih  masuk kedalam  wilayah  Ujung  Genteng  serta  termasuk  pada  serangkaian  pantai Pelabuhan Ratu.

## e) Citepus
Pantai  ini  berlokasi  dekat  dengan  Pelabuhan  Ratu  atau  berada  di pinggir  jalan  raya  Citepus.  Pantai  ini  menyajikan  birunya  laut  dan  luasnya hamparan pasir.
f) Geyser Cisolok
Geyser  Cisolok  merupakan  salah  satu  tempat  wisata  di Unesco Global Geopark tepatnya  di  Kecamatan  Cisolok,  yang  menyajikan  pemandangan akan  keajaiban  alam,  dan  merupakan  pemandian  air  panas  yang  sangat  di minati wisatawan.

## g) Palangpang
Pantai  Palangpang  merupakan  pantai  yang  menjadi  pintu  masuk Geopark Ciletuh, pantai ini memiliki pengunjung cukup banyak. Pantai yang luas  serta  panjang  dengan  pasir  yang  putih  halus  serta  jernihnya  air  laut menjadi keindahan pantai ini.

## h) Puncak  Manik
Curug Puncak Manik adalah salah satu tempat wisata di Sukabumi yang berlokasi di Cibenda, Ciamis. Menarik untuk dikunjungi wisatawan. Berada di kawasan  Geopark  Ciletuh  Sukabumi,  menjadikan  curug  ini  begitu  diminati wisatawan.  Wisata  yang  dating  berasal  dari  luar  dan  dari  dalam  wilayah Sukabumi.
i) Sodong
Lokasi dari curug yang satu ini adalah di kawasan Ciletuh Geopark yang tidak jauh dari sana terdapat juga Curug Puncak Manik. Curug ini berada  di Desa  Ciwaru,  Kecamatan  Ciemas.  Tentu  saja  Pins  berarti  bisa  mengelilingi Geopark  yang  berada  di  sekitar  tersebut  sebelum  Pins  menuju  ke  Curug Sodong Sukabumi.

## j) Ujung Genteng
Ujung  Genteng  terletak  di  Desa  Ujung  Genteng,  Kecamatan  Ciracap. Objek wisata satu ini jauh dari ramainya kehidupan kota dan memiliki alam yang  indah,  pasir  yang  putih  serta  suasana  asri  yang  sesuai  dengan wisatawan yang ingin berpiknik atau beristirahat dari kesibukan.

## 2.3. Analisis Sentimen
Analisis Sentimen adalah mengolah data berupa teks yang tidak teratur menjadi  suatu  informasi  berupa  ulasan  atau  opini. Sentiment  analysis membantu  mengubah  informasi-informasi  yang  tidak  terstruktur  menjadi terstruktur.  Informasi  ini  bisa  diperoleh  dari  format  forum,  blog,  media sosial, dan situs yang mengandung ulasan [9].

## 2.4. Text Prepocessing
Sebelum sebuah data diolah kedalam sebuah model, data tersebut mesti lebih  dulu  diolah  supaya  lebih  terstruktur.  Hal  ini  dikarenakan  setiap  data yang  diperoleh  dari  proses web  scraping berbentuk  abstrak  atau  tidak beraturan maupun biasa disebut dengan semi terstruktur [10]. Preprocessing memiliki beberapa tahapan, yaitu:
a) Cleansing untuk  menghapus  suatu  kata  yang  tidak  bersangkutan dengan ulasan.
b) Filtering untuk menghilangkan kata yang salah.
c) Translation untuk  menerjemahkan  Bahasa  asing  kedalam  Bahasa Indonesia.
d) Tokenize untuk  merarai  teks  yang  panjang  serta  menghapus  tanda baca yang ada pada ulasan.
e) Transform Cases untuk merubah ulasan yang berhuruf kapital menjadi huruf kecil.
f) Filter  Stopword dipakai  dalam  menyaring  kata  yang  tidak  memiliki keterkaitan dengan analisis sentiment ulasan wisatawan.
g) Stemming untuk mengubah kata berimbuhan menjadi kata dasar.

## 2.5. Naïve Bayes Classiefier (NB)
Algoritma Naive  Bayes adalah  algoritma  yang  ada  pada  teknik klasifikasi. Naive  Bayes dicetuskan  oleh  seorang  ilmuwan  Inggris  yang bernama Thomas Bayes, dimana algoritma ini adalah sebuah metode peluang serta  statistik  dalam  proses  klasifikasi. Naive  Bayes biasa  disebut  dengan Teorema Bayes karena dengan catatan masa lalu, peluang di masa yang akan datang dapat diproyeksikan [11].

## 2.6. Bahasa Pemrograman R
R  merupakan  suatu  pemograman  komputasi  statistika.  Dalam  proses analisis  data  serta science R  menjadi  salah  satu powerful software .  Selain  R terdapat software lain  seperti  Python  yang  dipakai  dalam  proses  analisis data.  Statistik  serta  grafis  merupakan  tujuan  awal  dari  R.  Bahasa pemrograman  R  menjadi  lebih  luas  seiring  dengan  berkembangnya
teknologi,  tidak  hanya  terbatas  untuk  riset  yang  dilakukan  ilmuwan  serta akademisi  saja.  Dengan  menggunakan R  Markdown bisa  membuat  serta update  report secara  rutin  dan  membuat  aplikasi  web  interaktif menggunakan package  shiny .  Ilmuwan  dan  analis  data  mulai  memakai  R dalam proses penyelesaian permasalahannya karena R memiliki desain yang diperuntukkan dalam analis data perkembangan serta kemampuannya yang meliputi hampir keseluruhan lini dalam analisis data [12].

## 2.7. R Studio
Bahasa  R  akan  mudah  ditulis  dan  digunakan  dengan  menggunakan sebuah  software  yang  bernama  RStudio.  RStudio merupakan Integrated Development Environment (IDE) untuk R, meliputi konsol, editor penyorotan sintaks  yang  didukung  oleh  eksekusi  kode  langsung,  dan  alat  dalam merencanakan,  riwayat, debugging, serta  manajemen  ruang  kerja. RStudio disediakan dalam bentuk edisi open source serta komersial yang dijalankan di desktop seperti Windows, Mac, dan Linux atau melalui browser yang mesti dihubungkan ke RStudio Server atau RStudio Server Pro (Debian / Ubuntu, Red Hat  /  CentOS,  dan  SUSE  Linux). Jika  bahasa  R  adalah  mesin, RStudio merupakan interface- nya [13].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  dari  tahap  pengumpulan  data  dengan Web Scraping , kemudian tahap pre-processing , klasifikasi sentimen dan pelabelan data, proses nilai akurasi dengan algoritma naive bayes . Dimana keseluruhan proses  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  R  dibantu  dengan tools R Studio.

## Gambar 1. Data scrapping
Data di atas merupakan ulasan wisatawan yang berkunjung ke Geopark Ciletuh  dan  membagikan  pengalamannya  lewat  ulasan  di Google  Maps .
Dengan  menggunakan  teknik Web  Scraping yang  dibantu  oleh tools Data Miner pada web browser Google Chrome dan data yang berhasil  dikumpulkan yaitu  120  per  ulasan  wisatawan  di  beberapa  tempat  wisata Unesco  global Geopark (UGG).  Data  yang  sudah  dikumpulkan  disimpan  dalam  format  file (.csv) agar mudah dalam pengodingan di R studio.

## 3.1. Pengolahan Data
Umumnya  data  ulasan  yang  akan  dijadikan  sumber  data  masih  dalam bentuk data kotor yang belum di klasifikasikan mana itu ulasan netral, positif atau  negatif,  maka  dari  itu  perlu  kita  ketahui  data  tersebut  perlu diklasifikasikan.
a) Pre-processing Data
Data yang sudah didapatkan pada proses Web Scraping kemudian akan melalui  tahapan  berikutnya  yaitu  tahap preprocessing .  Tahapan  ini merupakan  proses  untuk  menghilangkan  kata  yang  tidak  berpengaruh  di dalam  data  untuk  proses  klasifikasi  nanti.  Berikut  ini  merupakan  proses dengan bahasa pemrograman R menggunakan tools R Studio.

## Gambar 2. Pempograman R
Setelah  melalui  tahap pre-processing data  tersebut  akan  disimpan dalam  bentuk  (.csv)  pada  folder  yang  sudah  disebutkan.  Pada  gambar  4.2 tahap pre-processing tersebut meliputi:
1) Cleaning
Cleansing yaitu  untuk  menghapus suatu  kata  yang  tidak bersangkutan dengan penelitian ini atau yang tidak mesti ada pada sebuah ulasan. Seperti link, url dan kata kata lain.

## Tabel 1. Hasil Pre-Processing Cleaning

## 2) Tokenize
Untuk  menghilangkan  tanda  baca  di  dalam  ulasan  wisatawan  yang sudah  di crapping data  .  contohnya  seperti  tanda  baca  @  ,  dan  tanda  baca lainnya.
Tabel 1 . Hasil Pre-Processing tokenize

## 3) Case foldings
Untuk  mengubah  sebuah  kata  yang  menggunakan  huruf  kapital menjadi  huruf  kecil.  Atau  bisa jadi  sebaliknya.  Maka pada  tahap  ini  seluruh teks  yang  menggunakan  huruf  kapital  di  dalam  data  ulasan  komentar  akan diubah menjadi huruf kecil semua ( lowercase ).
data kotor • . Menakjubkan. Airnya bersih. Tinggi kurang lebih 50-70 meteran. Masuknya juga sangat murah hanya seikhlasnya kita bayar parkiran luas dan banyak tukang makanan. lokasi https://goo.gl/maps/bzxiCn54Qf runBkN8 Setelah Proses Cleaninmg • Menakjubkan. Airnya bersih. Masuknya juga sangat murah hanya seikhlasnya kita bayar parkiran luas dan banyak tukang
makanan. data kotor • Pemandangan air terjunya sih ok bangetttttttt !! cm sayang dalam banget arusnya kenceng :'( jadi hati2 ya klw ke sini dipinggiran dkt batuan aja ya....... setelah proses tokenize • Pemandangan air terjunya sih ok bangetttttttt cm sayang dalam banget arusnya kenceng jadi hati ya klw ke sini dipinggiran dkt batuan aja ya

## Tabel 2. Hasil Pre-Processing Case Folding

## 4) Stopword
Stopword  merupakan  Penyaring  kata  yang  tidak  memiliki  keterkaitan dengan  analisis  sentimen  ulasan  wisatawan.  Seperti  kata  “ada”,  “aku”, “adalah”, dan lain-lain.
Tabel 3. Hasil Pre-Processing stopword
b) Klasifikasi Sentimen (Labeling Data)
Data  yang  sudah  melalui pre-processing dan  telah  siap  melalui  proses selanjutnya  yaitu  proses  klasifikasi  dimana  akan  dilakukan  pelabelan terhadap  teks review tersebut  menjadi  3  (tiga)  sentimen  yaitu  sentimen positif, netral, dan negatif berdasarkan skor sentimennya.
data kotor • Curug Cikaso salah satu trip
Curug yang wajib dikunjungi terutama wilayah Jawa barat tepatnya di Sukabumi. Dengan destinasi menaiki perahu ke lokasi. Serta derasnya air Curug yang jernih. setelah proses case folding • curug cikaso salah satu trip curug yang wajib dikunjungi terutama wilayah jawa barat tepatnya di sukabumi. dengan destinasi menaiki perahu ke lokasi. serta derasnya air curug yang jernih. Data Kotor • Pengalaman saya yang luar biasa untuk sampai di titik photo terlampir. Dari Depok boncengan motor melalui jalur
Cianten untuk sampai di Ciletuh
Geopark (jalannya gak ngebut ya), tapi semua lelah saya terbayarkan setelah melihat keindahan nya. Data Bersih
• pengalaman luar biasa  sampai di ciletuh geopark lelah
terbayarkan setelah melihat keindahan nya

## Gambar 3 . Skorsing Sentiment
Setelah  dilakukan  proses skorsing sentimen  dan  klasifikasi  sentimen terhadap  data  ulasan  komentar  yang  sudah  melalui  tahap pre-processing didapatkan  hasil  klasifikasi  sentimen  ulasan  pengguna  terhadap  10  tempat wisata Unesco Global Geopark (UGG)  yang ada di Google Maps adalah:
Gambar 4. Hasil klasifikasi sentiment wisata Bukit teletubis
Berdasarkan  pada  klasifikasi  sentimen  dengan  hasil  seperti  yang  ada pada gambar diatas, diperoleh hasil ulasan negatif dengan 16 ulasan, netral 64  ulasan  serta  positif  40  ulasan.  Sehingga  ada  120  ulasan  yang  diberikan wisatawan mengenai Bukit Wisatawan.
Gambar 5 . Hasil klasifikasi sentiment wisata Cikaso
Berdasarkan  pada  klasifikasi  sentimen  dengan  hasil  seperti  yang  ada pada gambar diatas, diperoleh hasil ulasan negatif dengan 34 ulasan, netral 64  ulasan  serta  positif  22  ulasan.  Sehingga  ada  120  ulasan  yang  diberikan wisatawan mengenai tempat wisata Cikaso.

## Gambar 6. Hasil klasifikasi sentiment wisata cimarinjung
Berdasarkan  pada  klasifikasi  sentimen  dengan  hasil  seperti  yang  ada pada gambar diatas, diperoleh hasil ulasan negatif dengan 47 ulasan, netral
45  ulasan  serta  positif  28  ulasan.  Sehingga  ada  120  ulasan  yang  diberikan wisatawan mengenai tempat wisata Cimarinjung
Gambar 7. Hasil klasifikasi sentiment wisata Cipanarikan
Berdasarkan  pada  klasifikasi  sentimen  dengan  hasil  seperti  yang  ada pada gambar diatas, diperoleh hasil ulasan negatif dengan 34 ulasan, netral 63  ulasan  serta  positif  23  ulasan.  Sehingga  ada  120  ulasan  yang  diberikan wisatawan mengenai tempat wisata Cipanarikan.

## Gambar 8. Hasil klasifikasi sentiment wisata geyser cisolok
Berdasarkan  pada  klasifikasi  sentimen  dengan  hasil  seperti  yang  ada pada gambar diatas, diperoleh hasil ulasan negatif dengan 40 ulasan, netral 61  ulasan  serta  positif  19  ulasan.  Sehingga  ada  120  ulasan  yang  diberikan wisatawan mengenai tempat wisata Geyser Cisolok.

## Gambar 9. Hasil klasifikasi sentiment wisata citepus
Berdasarkan  pada  klasifikasi  sentimen  dengan  hasil  seperti  yang  ada pada gambar diatas, diperoleh hasil ulasan negatif dengan 25 ulasan, netral 48  ulasan  serta  positif  47  ulasan.  Sehingga  ada  120  ulasan  yang  diberikan wisatawan mengenai tempat wisata Citepus.

## Gambar 10. Hasil klasifikasi sentiment wisata palangpang
Berdasarkan  pada  klasifikasi  sentimen  dengan  hasil  seperti  yang  ada pada gambar diatas, diperoleh hasil ulasan negatif dengan 34 ulasan, netral 52  ulasan  serta  positif  34  ulasan.  Sehingga  ada  120  ulasan  yang  diberikan wisatawan mengenai tempat wisata Palangpang.

## Gambar 11. Hasil klasifikasi sentiment wisata puncak manik
Berdasarkan  pada  klasifikasi  sentimen  dengan  hasil  seperti  yang  ada pada gambar diatas, diperoleh hasil ulasan negatif dengan 34 ulasan, netral 64  ulasan  serta  positif  22  ulasan.  Sehingga  ada  120  ulasan  yang  diberikan wisatawan mengenai tempat wisata Puncak Manik.

## Gambar 12 . Hasil klasifikasi sentiment wisata sodong
Berdasarkan  pada  klasifikasi  sentimen  dengan  hasil  seperti  yang  ada pada gambar diatas, diperoleh hasil ulasan negatif dengan 40 ulasan, netral 52  ulasan  serta  positif  28  ulasan.  Sehingga  ada  120  ulasan  yang  diberikan wisatawan mengenai tempat wisata Sodong.

## Gambar 13. Hasil klasifikasi sentiment wisata ujung genteng
Berdasarkan  pada  klasifikasi  sentimen  dengan  hasil  seperti  yang  ada pada gambar diatas, diperoleh hasil ulasan negatif dengan 15 ulasan, netral 58  ulasan  serta  positif  47  ulasan.  Sehingga  ada  120  ulasan  yang  diberikan wisatawan mengenai tempat wisata Ujung Genteng.

## b) Implementasi Naïve Bayes
Setelah melalui semua tahap dari pengambilan data, text pre-processing , dan  klasifikasi  sentimen  ( labeling  data ),  selanjutnya  tahap  yang  terakhir yaitu  implementasi  algoritma Naïve  Bayes untuk  menentukan  nilai akurasinya.
Gambar 14 . Implementasi algoritma Naïve Bayes
Sebelum  dilakukan  pengolahan  data,  data  tersebut  dibagi  terlebih dahulu kedalam data trainning dan data testing . Dimana dari Bukit Teletubis, Cikaso,  Cimarinjung,  Cipanarikan,  Geyser  Cisolok,  Citepus,  Palangpang, Puncak  Manik,  Sodong,  Ujung  Genteng  setiap  tempat  wisata  120  data  yang tersedia,  50%  digunakan  sebagai  data  latih  dan  50%  sebagai  data  uji. Kemudian  setelah dibagi  kedalam  dua  bagian  yaitu  data  latih  serta  data  uji dibuat  model naïve bayes yang  memakai  data  latih.  Selanjutnya  melakukan prediksi antara model yang tadi dibuat dengan data latih dan dibandingkan dengan data uji.
Berdasarkan  pengolahan  dokumen  memakai  algoritma naïve bayesian terhadap lima aplikasi dompet digital, kemudian akan dilakukan perhitungan
nilai akurasi setelah sebelumnya dilakukan proses pengklasifikasian, berikut merupakan hasil perhitungannya:

## Gambar 15. Nilai Akurasi wisata bukit teletubis
Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa berdasarkan penginputan data yang sudah dilakukan menggunakan algoritma naïve bayes pada wisata Bukit Teletubis didapatkan nilai akurasi sebesar 94,48%.
Gambar 16 . Nilai Akurasi wisata cikaso
Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa berdasarkan penginputan data yang  sudah  dilakukan  memakai  algoritma naïve  bayes pada  wisata  Cikaso didapatkan nilai akurasi 98,36%.
Gambar 17 . Nilai Akurasi wisata cimarinjung
Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa berdasarkan penginputan data yang  sudah  dilakukan  memakai  algoritma naïve  bayes pada  wisata Cimarinjung didapatkan nilai akurasi 94,44%.
Gambar 18 . Nilai Akurasi wisata cipanarikan
Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa berdasarkan penginputan data yang  sudah  dilakukan  memakai  algoritma naïve  bayes pada  wisata Cipanarikan didapatkan nilai akurasi 95,01%.
Gambar 19. Nilai Akurasi wisata geyser cisolok
Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa berdasarkan penginputan data yang  sudah  dilakukan  menggunakan  algoritma naïve  bayes pada  wisata Geyser Cisolok didapatkan nilai akurasi sebesar 98,44%.
Gambar 20. Nilai Akurasi wisata citepus
Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa berdasarkan penginputan data yang  sudah  dilakukan  memakai  algoritma naïve bayes pada  wisata  Citepus didapatkan nilai akurasi 97,22%.
Gambar 21. Nilai Akurasi wisata palangpang
Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa berdasarkan penginputan data yang  sudah  dilakukan  algoritma naïve  bayes pada  wisata  palangpang didapatkan nilai akurasi 98,61%.
Gambar 22. Nilai Akurasi wisata puncak manik
Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa berdasarkan penginputan data yang  sudah  dilakukan  menggunakan  algoritma naïve  bayes pada  wisata Puncak Manik didapatkan nilai akurasi sebesar 96.92%.
Gambar 23 . Nilai Akurasi wisata sodong
Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa berdasarkan penginputan data yang  sudah  dilakukan  memakai  algoritma naïve bayes pada  wisata  Sodong didapatkan nilai akurasi 95,83%.
Gambar 24. Nilai Akurasi wisata ujung genteng
Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa berdasarkan penginputan data yang sudah dilakukan menggunakan algoritma naïve bayes pada wisata Ujung Genteng didapatkan nilai akurasi sebesar 98,36%.

## 3.2. Hasil
Dari  uraian  yang  telah  dijabarkan  diatas  didapatkan  hasil  sentimen analisis dan nilai akurasi sebagai berikut.
Tabel 4. Hasil analisis sentimen dan nilai akurasi No Nama wisata Sentimen Nilai Akurasi Positif  Netral  Negatif 1 Ujung genteng  47 58 15 98,36 2 Citepus 47 48 25 97,22 3 Bukit teletubis  40 64 16 94,48 4 Palangpang 34 52 34 98,61 5 Cimarinjung 28 45 47 94,44 6 Sodong 28 52 40 95,83 7 Cipanarikan 23 63 34 95,01 6 Cikaso 22 64 34 98,36 9 Puncak manik  22 64 34 96,92 10 Geyser cisolok  19 61 40 98,44
Berdasarkan  tabel  5  diperoleh  bahwa  analisis  sentimen  yang  telah dilakukan,  sentimen  positif  terbanyak  adalah  objek  wisata  Ujung  Genteng dengan ulasan positif sebanyak 47. Untuk urutan kedua yaitu Citepus dengan ulasan  positif  sebanyak  47,  selanjutnya  urutan  ketiga  yaitu  Bukit  Teletubis dengan  ulasan  positif  sebanyak  40  ,  urutan  keempat  yaitu  Palangpang dengan  ulasan  positif  sebanyak  34,  dan  urutan  kelima  yaitu  Cimarinjung dengan  ulasan  positif  sebanyak  28,  urutan  keenam  yaitu  Sodong  dengan ulasan  positif  sebanyak  28,  urutan  ketujuh  yaitu  Cipanarikan  ulasan  positif sebanyak  23,  urutan  kedelapan  yaitu  Cikaso  ulasan  positif  sebanyak  22, urutan  ke  Sembilan  yaitu  puncak  manik  ulasan  positif  sebanyak  22  dan terakhir  Geyser  Cisolok  ulasan  positif  nya  sebanyak  19  ulasan.  Sehingga disimpulkan  bahwa  berdasarkan  sentimen  ulasannya  aplikasi  yang direkomendasikan  yaitu  aplikasi  Dana  dengan  sentimen  positif  terbanyak yaitu 182 ulasan positif.
Dapat dilihat dari hasil perhitungan nilai akurasi dengan menggunakan algoritma naïve bayes tersebut  untuk  objek  wisata  Palangpang  dengan  nilai akurasi  tertinggi  yaitu  dengan  nilai  akurasi  sebesar  98,61%,  posisi  kedua yaitu  objek  wisata  Geyser  Cisolok    dengan  nilai  akurasi  sebesar  94,44%, selanjutnya  posisi  ketiga  yaitu  objek  wisata  Ujung  Genteng  dengan  nilai akurasi  sebesar  98,36%,  keempat  yaitu    Objek  wisata  Cikaso  dengan  nilai akurasi  sebesar  98,36%,  kelima  yaitu  Objek  wisata  Citepus  dengan  nilai akurasi  sebesar  97,22%,  keenam  yaitu  objek  wisata  puncak  manik  dengan nilai akurasi 96,92%, ketujuh yaitu objek wisata Sodong dengan nilai akurasi 95,83%,  kedelapan  yaitu  objek  wisata  Cipanarikan  dengan  nilai  akurasi 95.01%, kesembilan yaitu objek wisata Bukit Teletubis dengan nilai akurasi 94,48%,  dan  terakhir  yaitu  objek  wisata  Cimarinjung  dengan  nilai  akurasi 94,44% .
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  akurasi  menggunakan algoritma naïve bayes ini menghasilkan nilai akurasi yang cukup tinggi yaitu diatas  90%.  Tetapi  nilai  akurasi  ini  bukanlah  patokan  dalam menganugerahkan predikat objek wisata rating paling tinggi
4.  SIMPULAN
Banyak  wisatawan  memberikan  ulasan  positif  di  karena  kan  mereka puas terhadap objek wisata Unesco Global Geopark (UGG) Ciletuh Pelabuhan Ratu.    Dari  segi  keindahan  tempat  tersebut  dan  perjalanan  yang  cukup memanjakan  mata.  Namun  beberapa  wisatawan  kurang  puas  terhadap kebersihan objek wisata tersebut dan ada beberapa pungli-pungli yang harus diberantas di tempat tersebut. Maka dari itu kesimpulan akhir dari penelitian ini adalah objek wisata Unesco Global Geopark (UGG) Ciletuh Pelabuhan Ratu yang  memiliki  rating  tertinggi  berdasarkan  ulasan  wisatawan  adalah  Ujung genteng,  citepus,  Bukit  teletubis,  Pantai  palangpang,  Curug  Cimarinjung, Curug  Sodong,  Pantai  Cipanarikan,  Curug  Cikaso,  Puncak  Manik,  Geyser Cisolok.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “UNESCO  Global  Geopark  (UGG)  –  Komisi  Nasional  Indonesia  untuk UNESCO.” .
[2] “Analisis  Sentimen:  Definisi,  Langkah-Langkah  Dan  Penerapannya Pada Data Twitter - Exsight.” .
[3] H.  Herlawati,  R.  T.  Handayanto,  P.  D.  Atika,  F.  N.  Khasanah,  A.  Y.  P. Yusuf,  and  D.  Y.  Septia,  “Analisis  Sentimen  Pada  Situs  Google  Review dengan  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine,” Jurnal  Komtika (Komputasi  dan  Informatika) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  153–163,  2021,  doi: 10.31603/komtika.v5i2.6280.
[4] A. Rifa’i, H. Sujaini, and D. Prawira,  “Sentiment Analysis Objek Wisata Kalimantan  Barat  Pada  Google  Maps  Menggunakan  Metode  Naive Bayes,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) , vol. 7, no. 3, p. 400, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i3.48132.
[5] W.  Khofifah,  D.  N.  Rahayu,  and  A.  M.  Yusuf,  “Analisis  Sentimen Menggunakan  Naive  Bayes  Untuk  Melihat  Review  Masyarakat Terhadap Tempat Wisata Pantai Di Kabupaten Karawang Pada Ulasan Google  Maps,” Jurnal  Interkom:  Jurnal  Publikasi  Ilmiah  Bidang Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi ,  vol.  16,  no.  4,  pp.  28–38,  2022, doi: 10.35969/interkom.v16i4.192.
[6] D.  S.  Utami  and  A.  Erfina,  “Analisis  Sentimen  Objek  Wisata  Bali  Di Google  Maps  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Pada  dasarnya Indonesia,” vol. 6, pp. 418–427, 2022.
[7] Edelweis  Lararenjana,  “Google  Maps  Adalah  Layanan  Pemetaan Wilayah Melalui Web, Ketahui Manfaatnya | merdeka.com,” Nov. 2020..
[8] “Geopark  Ciletuh  Sukabumi,  Salah  Satu  Taman  Geologi  UNESCO  di Tanah Air | kumparan.com.” .
[9] “Analisis  Sentimen  (Sentiment  Analysis) :  Definisi,  Tipe  dan  Cara Kerjanya.” .
[10]  A.  T.  J.  H,  “Preprocessing  Text  untuk  Meminimalisir  Kata  yang  Tidak Berarti dalam Proses Text Mining,” informatika UPGRIS , vol. 1, pp. 1–9, 2015.
[11]  “Algoritma  Naive  Bayes  |  BINUS  UNIVERSITY  BANDUNG  -  Kampus Teknologi Kreatif.” .
[12]  “Bab  1  Pengantar  R  dan  RStudio  |  Pengantar  Pemrograman  R  dan RStudio.” .
[13]  “Apa Itu R dan Apa Perbedaannya dengan RStudio – GEOSPASIALIS.” .