## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 9 No. 1, pp. 236-242

## NAIVE BAYES DAN WORDCLOUD UNTUK ANALISIS SENTIMEN WISATA HALAL PULAU LOMBOK
Irvandi 1 , Bambang Irawan 2 , Odi Nurdiawan 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Email: irvandi2907@gmail.com

## ABSTRACT
Lombok is one of the halal tourist destinations in Indonesia and has been recognized by the world. To examine these assumptions based on sources from tourist opinion, it is necessary to carry out a sentiment analysis whether their presence is as expected. Google Maps is a platform that can show the location of the island of Lombok along with written reviews from tourists who have visited. The collect0069on of review data is done through the Web Scraping technique on the Google Maps Review, then the data is processed using RapidMiner with Naive Bayes algorithm. A Wordcloud visualization is also displayed to bring up words that tourists often say. Preprocessing is carried  out  which  includes  tokenize,  filter  token by  length, transform  case,  stopword,  and  stemming.  From  the results of testing the  Naive Bayes algorithm model, an accuracy rate of 74.75%.  Wordcloud visualization also found the top words included "indah", "wisata". “pantai”, “alam”, “gunung”, and “masjid”.
Keywords: Sentiment Analysis, Web Scraping, Naive Bayes, Wordcloud

## ABSTRAK
Lombok merupakan salah satu destinasi wisata halal di Indonesia dan sudah diakui dunia. Untuk  membuktikan asumsi  tersebut  berdasarkan  sumber  dari  opini  wisatawan,  maka  perlu  dilakukan  analisis  sentimen  apakah keberadaannya  sesuai  dengan  yang  diharapkan. Google  Maps merupakan  salah  satu  platform  yang  dapat menunjukkan lokasi pulau Lombok beserta ulasan tertulis dari wisatawan yang pernah berkunjung. Pengumpulan data  ulasan  dilakukan  melalui  teknik Web  Scraping pada Google  Maps  Review ,  kemudian  data  diolah menggunakan RapidMiner dengan  algoritma Naive  Bayes .  Visualisasi Wordcloud juga  ditampilkan  untuk memunculkan kata-kata yang sering diutarakan wisatawan. Text preprocessing yang dilakukan meliputi tokenize, filter token by length, transform case, stopword, dan stemming . Dari hasil pengujian model algoritma Naive Bayes didapatkan tingkat akurasi sebesar 74,75%. Visualisasi Wordcloud juga menemukan kata terbanyak teratas antara lain "indah", "wisata". “pantai”, “alam”, “gunung”, dan “masjid”.
Kata Kunci: Sentiment Analysis, Web Scraping, Naive Bayes, Wordcloud
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima : 19-05-2023
Tanggal revisi : 28-05-2023
Tanggal terbit : 29-05-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i1.5322
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Indonesia  merupakan  negara  dengan  penduduk muslim  terbesar di  dunia.  Menurut  laporan  laporan The Royal Islamic Strategic Studies Centre (RISSC) ada 237,56 juta penduduk Indonesia beragama Islam (Ayu  Rizaty,  2022).  Hal  ini  dapat  meningkatkan potensi  industri  pariwisata  terkait  eksistensi  umat Islam Indonesia di mata dunia dengan menawarkan pelayanan wisata yang sesuai menurut ajaran Islam, yang  dewasa  ini  disebut  wisata  halal.  Wisata  halal merupakan  wisata  yang  pada  pelaksanaannya diperbolehkan menurut ajaran Islam, baik akomodasi, atraksi, dan objek wisatanya (Pratiwi et al.,  2018).  Pulau  Lombok  sebelumnya  pernah menempati  posisi  teratas  sebagai  destinasi  wisata halal terbaik di dunia menurut GMTI 2019.
Analisis  sentimen  adalah  bidang  studi  yang menganalisis  pendapat  pada  tulisan  yang  menjadi acuan  dalam  pengambilan  keputusan  berbagai situasi dan memiliki tujuan untuk menganalisa opini, penilaian, dan emosi terkait suatu topik, produk, dan layanan (Thomas & Rumaisa, 2022) . Pulau Lombok memiliki data ulasan pengunjung pada Google Maps yang  dapat  diolah  menjadi  sebuah  informasi  yang bisa  dimanfaatkan  untuk  menyimpulkan  opini  dan sentimen  mayoritas  wisatawan  di  pulau  tersebut. Fitur  pemberian  review  pada Google  Maps merupakan salah satu hal dari era big data yang pada saat  ini  setiap  orang  dapat  menaruh  jejak  setelah mereka  mendatangi  sebuah  tempat  (Haq,  2020). Algorirma  klasifikasi  dapat  berperan  dalam melakukan  analisis  sentimen,  salah  satunya menggunakan Naive  Bayes yang  merupakan algoritma  dengan  konsep  probabilitas  tertinggi  dan bisa  memperkirakan  kejadian  berdasarkan  hasil klasifikasi dengan baik (Amaliah & Nuryana, 2022).
Penelitian terkait yang melakukan analisis sentimen objek wisata pernah diteliti dengan objek wisata Bali (Siti Utami & Erfina, 2022), mendapatkan hasil dari penerapan algoritma Naive Bayes terhadap penelitian tersebut dengan tingkat nilai akurasi yang cukup  baik.  Dari  5  objek  wisata  yang  diteliti diperoleh  Nusa  penida  sebagai  objek  wisata  yang direkomendasikan karena memiliki akurasi 94,64%. Garuda Wisnu kencana dengan nilai akurasi 82,86%, the edge dengan nilai akurasi 80%, pandawa dengan nilai  akurasi  90.71%,  pura  luhur  uluwutu  dengan nilai akurasi 85.54%.
Wisata halal pulau Lombok masih bersifat semu bagi wisatawan  baru  apakah  keberadaannya  akan  sesuai dengan  yang  diharapkan.  Maka  penelitian  ini bertujuan untuk mengungkapkan fakta dengan data yang bersumber dari ulasan wisatawan yang pernah berkunjung ke pulau Lombok.

## 1.2. Tinjuan Pustaka
Penelitian  terdahulu  yang  pernah  dilakukan  seperti pada  penelitian  (Atmadja,  2022)  dengan  judul “Analisis Sentimen Bahasa Indonesia Pada Tempat Wisata  di  Kabupaten  Sukabumi  Dengan Naive
Bayes ”  membahas  tentang  implementasi  algoritma Naive  Bayes terhadap  sentimen  wisatawan  yang bertujuan sebagai bahan evaluasi terhadap pelayanan dan  perkembangan  objek  wisata  di  Kabupaten Sukabumi.  Data  ulasan  dari  penelitian  tersebut bersumber dari tripadvisor dan Google Maps dengan total  3.194  ulasan  yang  dijadikan  dataset  setelah dilakukan proses crawling dan pelabelan. Penerapan metode  klasifikasi Naive  Bayes menghasilkan akurasi sebesar 78%.
Kemudian penelitian yang dilakukan oleh (Amaliah &  Nuryana,  2022)  yang  berjudul  “Perbandingan Akurasi  Metode Lexicon  Base d  Dan Naive  Bayes Classifier Pada  Analisis  Sentimen  Pendapat Masyarakat Terhadap Aplikasi Investasi Pada Media Twitter”  membandingkan  kinerja  klasifikasi Naive Bayes dengan lexicon  based dalam  melakukan analisis sentimen. Dari hasil penelitian, perbandingan  antara  hasil  akurasi  klasifikasi  yang dilakukan  antara  metode lexicon  based dan Naive Bayes classifier  adalah    67%    dan    78%.    Dengan akurasi  yang berbeda, menunjukkan bahwa analisis sentimen  dengan  metode naive    bayes    classifier memiliki  akurasi  yang lebih tinggi dari pada metode lexicon based .
Berdasarkan  penelitian  terkait  yang  telah  diuraikan dapat  menjadi  gambaran peneliti  dalam  melakukan penelitian analisis sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes yang diimplementasikan pada penelitian ini.

## 1.3. Metodologi Penelitian
Tahapan  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini dari awal hingga akhir ditunjukan pada Gambar 1
a. Dataset
Dataset berupa ulasan dari wisatawan diperoleh dari review pada  situs Google  Maps .  Dalam menyiapkan  dataset  pada  penelitian  ini,  ada  3 tahapan yang dilalui diantaranya :
a). Data Collection
Pengambilan  data  menggunakan  teknik web  scraping pada  tools Apify dengan data  yang  diambil  hanya  berupa text ulasan  saja  yang  kemudian  disimpan dalam  bentuk  file  Excel. Web  scraping adalah teknik untuk mendapatkan
Gambar 1 Alur penelitian
informasi  dari  website  secara  otomatis tanpa  harus  menyalinnya  secara  manual, berfokus dalam mendapatkan data dengan cara pengambilan dan ekstraksi (Deviacita et al., 2019).
b). Data Cleansing
Data cleansing merupakan proses pembersihan data dari noise seperti tanda baca dan karakter lain yang tidak penting (Sudianto et al., 2022).
c). Labeling Dataset yang terkumpul kemudian diberikan label secara manual pada setiap ulasan dengan 2 kategori yaitu positif dan negatif.
b. Text Preprocesing
Data  informasi  yang  tidak  terstruktur  akan dianalisa  dalam  proses  pencarian  sebuah  pola tertentu.  Pada text  preprocesing akan  melalui beberapa  tahapan (Siti Utami & Erfina, 2022) diantaranya :
a). Transform  Cases :  tahap  menyamakan seluruh  bentuk  huruf  pada  data,  pada proses  ini  huruf  akan  diubah  menjadi lower case .
b). Tokenizing :  tahap  memisahkan  teks berdasarkan panjang teks.
c). Filtering :  tahap  mengambil  kata-kata penting dari hasil token. bisa menggunakan algoritma
stoplist
(membuang  kata  kurang  penting)  atau wordlist (menyimpan kata penting).
d). Stemming :  tahap  menghilangkan  kata yang  berimbuhan  sehingga  menjadi  kata dasar.
c. Naive Bayes Clasifier Naive  Bayes merupakan  algoritma  yang menggunakan probabilitas atau konsep peluang dalam  klasifikasi  untuk  analisis  sentimen. Kalsifikasi Naive  Bayes juga  terhitung  dalam algoritma yang mudah digunakan dan sederhana  serta  bisa  memperkirakan  suatu kejadian  berdasarkan  hasil  dari  klasifikasi dengan  baik  (Amaliah  &  Nuryana,  2022). Berikut  persamaan  dari  probabilitas  metode Naive Bayes.
𝑃(𝑋|𝑌) = 𝑃(𝑋|𝑌) .𝑃(𝑋) 𝑃(𝑌) (1) Dimana : X   = Dugaan sementara data dari suatu class spesifik Y   = Data dengan class yang belum diketahui P(X|Y) = Peluang taksiran X dengan syarat Y(probabilitas posterior) P(X) = Peluang taksiran X (probabilitas prior) P(Y|X) = Peluang taksiran Y dengan X P(Y)
= Peluang Y
Keterangan : Probabilitas  posterior  :  kemungkinan  terdapat kelas X Probabilitas prior : kemungkinan sampel awal kelas Y.

## 2. PEMBAHASAN
2.1. Data Collection
Dataset  ulasan  wisatawan  ditunjukan  dari  kordinat pulau  Lombok  pada  ulasan Google  Maps dapat dilihat pada Gambar 2. Dengan jumlah total ulasan 2700 sebelum diolah yang diperoleh melalui teknik web scraping menggunakan tools apify . Pengumpulan  data  secara  otomatis  berdasarkan parameter  yang  telah  diisi  pada  form  yang  tertera. Hanya  data text ulasan  saja  yang  akan  diambil  dan dengan kategory most relevan.
Pada  Tabel  1  diperlihatkan  ulasan  yang  telah diperoleh dari hasil web scraping.

## Tabel 1 Hasil web scraping
No. Text
1 Saya ulas pengalaman saya selama beberapa kali menjelajahi berbagai spot indah di pulau ini. Snorkeling ...
2 Tempatx sejuk... Cocok untuk menenangkan diri
3 Perjalanan yg sangat indah trip Jawa Bali Lombok 4
Pulau Lombok memiliki panorama alam yang sangat cantik, ada berbagai
destinasi wisata yang bisa anda kunjungi di pulau Lombok... 5 tempat wisata sekaligus ajang olahraga otomotif nasional dan internasional ..
..
..
2700  Pulau yang menyimpan banyak potensi wisata yang tak kalah jauh dari pulau bali...

## 2.2. Data Cleansing
Proses cleansing dilakukan  pada RapidMiner . Cleansing yang  dilakukan  pada  proses  ini  akan menghilangkan  emotikon  atau  karakter  yang  tidak diperlukan salah satu contohnya penghapusan tanda tagar, penghapuskan karakter tanda baca, penghapusan  karakter  non-ASCII,  penghapusan bahasa  asing  juga  bisa  dilakukan  dalam  proses  ini
Gambar 2 Pulau Lombok pada google maps
dikarenakan  analisis  yang  akan  dilakukan  berfokus pada  bahasa  Indonesia  saja.  Berikut  adalah langkahnya :
a. Memanggil  data  yang  disimpan  dalam  file excel,  kemudian  melaui  proses  model  seperti pada Gambar 3.
b. Pada  bagian  subproses replace terdapat beberapa  operator  untuk  penghapusan  data yang  tidak  dibutuhkan.  Dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Dengan keterangan sebagai berikut :
a). Replace Terjemah  :  untuk  menghapus bahasa  asing  sebelum  dan  sesudah diterjemahkan  otomatis  saat  didapat  dari hasil scraping.
b). Replace  Hashtag :  untuk  menghapus tanda  tagar  dan  diikuti  kata  setelah-nya dengan  tanpa  spasi  setelah  tanda  tagar, perbandingannya dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2 Replace Hashtag
Input Output #LetsGuide  Aku  bukan tipe  yang  suka  berjemur dipantai.  Pantai  favorit juga  hanya  disekitaran
Jawa  Timur  karena  letak pantai  dan  gunung  yang berdekatan, membuat pantai  Jawa  Timur  lebih sejuk.  Berbeda  dengan
Lombok, dia punya pesonanya sendiri. Lombok  memang  benar- benar tempat eksotis. Aku bukan tipe yang suka berjemur  dipantai.  Pantai favorit juga hanya disekitaran  Jawa  Timur
karena  letak  pantai  dan
gunung  yang  berdekatan, membuat pantai Jawa Timur lebih sejuk. Berbeda dengan Lombok, dia punya pesonanya sendiri. Lombok memang benar-benar tempat eksotis.
c). Replace Chr : untuk menghapus karakter tanda  baca  yang  tidak  diperlukan  pada dataset. Dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3 Replace chr
Input Output bagus dan bersih. nyaman dan tepat untuk di kunjungi? bagus  dan  bersih  nyaman dan tepat untuk di kunjungi Telah  terjadi  tsunami  di akibat kan gempa bumi.....!!!!!! Pulau  yang  indah  dan banyak tempat wisata Lombok  tanah  kelahiran yg subur & indah Lombok  tanah  kelahiran yg subur indah d). Replace non-ASCII  :  untuk  menghapus karakter  atau  simbol  yang  tidak  berbasis ASCII. Dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4 Replace non-ASCII
Input Output Lombok bikin gak mau pulang Lombok bikin gak mau pulang c. Tahap  terakhir  dari  proses data  cleansing tersebut menghasilkan file excel dengan jumlah 1493  data  ulasan  dari  yang  sebelumnya berjumlah 2700 data.

## 2.3. Labeling
Proses  pelabelan  data  berjumlah  1493  dilakukan secara manual dengan kategori sentimen positif dan negatif, dapat dilihat pada tabel 5.

## Tabel 5 Labeling dataset
No. Text Sentiment 1 Perjalanan  yg  sangat  indah  trip  Jawa Bali Lombok positif 2 Pulau  Lombok  memiliki  panorama alam  yang  sangat  cantik  ada  berbagai destinasi  wisata  yang  bisa  anda kunjungi di pulau Lombok positif 3 tempat wisata sekaligus ajang olahraga otomotif  nasional  dan  internasional sebagai pulau masa depan utk kunjungan wisata lokal maupun internasional positif 4 Lombok  meneyediakan  banyak  tempat untuk destinasi liburan positif
5 tempat wisata sekaligus ajang olahraga otomotif nasional dan internasional .. .. .. 1493 Pemandangan oke SDM kurang negatif

## 2.4. Text Preprocesing
Tahapan text  preprocesing dengan  menggunakan RapidMiner dapat  dilihat  pada  Gambar  5  yang merupakan  sebuah  subproses  operator  document from data yang ada pada Gambar 6.

## Gambar 3 Model proses data cleansing

## Gambar 4 Subproses operator replace
Dengan keterangan sebagai berikut :
a. Tokenize :  memisahkan  atau  memenggal  kata dalam suatu kalimat, bisa dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6 Tokenize
No. Input Output 1 Perjalanan yg sangat indah trip Jawa Bali Lombok ‘Perjalanan’ ‘yg’ ‘sangat’ ‘indah’ ‘trip’ ‘Jawa’ ‘Bali’ ‘Lombok’
2 Pulau Lombok memiliki panorama alam yang sangat cantik ada berbagai destinasi wisata yang bisa anda kunjungi di pulau Lombok ‘Pulau’ ‘Lombok’
‘memiliki’ ‘panorama’ ‘alam’ ‘yang’ ‘sangat’ ‘cantik’ ‘ada’ ‘berbagai’ ‘destinasi’ ‘wisata’ ‘yang’ ‘bisa’ ‘anda’ ‘kunjungi’ ‘di’ ‘pulau’ ‘Lombok’
b. Filter tokens (By length) : mengondisikan kata yang  akan  tersaring  hanya  memiliki  panjang karakter  tertentu  dengan  minimal  4  karakter dan  maksimal  22 karakter.  Dapat  dilihat  pada Tabel 7.

## Tabel 7 Filter token by length
No.  Input Output 1 ‘Perjalanan’ ‘yg’ ‘sangat’ ‘indah’
‘trip’ ‘Jawa’ ‘Bali’ ‘Lombok’
‘Perjalanan’ ‘sangat’ ‘indah’ ‘trip’ ‘Jawa’ ‘Bali’
‘Lombok’
2 ‘Pulau’ ‘Lombok’ ‘memiliki’ ‘panorama’ ‘alam’ ‘yang’ ‘sangat’ ‘cantik’ ‘ada’ ‘berbagai’ ‘destinasi’ ‘wisata’ ‘yang’ ‘bisa’ ‘anda’ ‘kunjungi’ ‘di’ ‘pulau’ ‘Lombok’
‘Pulau’ ‘Lombok’ ‘memiliki’ ‘panorama’ ‘alam’ ‘yang’ ‘sangat’ ‘cantik’ ‘berbagai’ ‘destinasi’ ‘wisata’ ‘yang’ ‘bisa’ ‘anda’ ‘kunjungi’ ‘pulau’ ‘Lombok’
c. Transform  Cases :  mengubah  semua  jenis huruf  menjadi  huruf  kecil.  Dapat  dilihat  pada
Tabel 8.

## Tabel 8 Transform cases
No. Input Output 1 ‘Perjalanan’ ‘sangat’ ‘indah’ ‘trip’ ‘Jawa’ ‘Bali’ ‘Lombok’ ‘perjalanan’ ‘sangat’ ‘indah’ ‘trip’ ‘jawa’ ‘bali’ ‘lombok’ 2 ‘Pulau’ ‘Lombok’
‘memiliki’ ‘panorama’ ‘alam’ ‘yang’ ‘sangat’ ‘cantik’ ‘berbagai’ ‘destinasi’ ‘wisata’ ‘yang’ ‘bisa’ ‘anda’ ‘kunjungi’ ‘pulau’ ‘Lombok’
‘pulau’ ‘lombok’ ‘memiliki’ ‘panorama’ ‘alam’ ‘yang’ ‘sangat’ ‘cantik’ ‘berbagai’ ‘destinasi’ ‘wisata’ ‘yang’ ‘bisa’ ‘anda’ ‘kunjungi’ ‘pulau’ ‘lombok’
d. Stopword  Removal  (filtering  stopword) : menghapus kata tertentu yang tidak dibutuhkan. Stopword removal ini menggunakan kamus bahasa indonesia bersumber dari situs kaggle yang ditambahkan kembali kata stopword yang relevan berdasarkan data yang diteliti.

## Tabel 9 Stopword removal
No. Input Output 1 ‘perjalanan’ ‘sangat’ ‘indah’ ‘trip’ ‘jawa’ ‘bali’ ‘lombok’ ‘perjalanan’ ‘indah’ ‘trip’ ‘jawa’ ‘bali’
‘lombok’
2
‘pulau’ ‘lombok’ ‘memiliki’ ‘panorama’ ‘alam’ ‘yang’ ‘sangat’ ‘cantik’ ‘berbagai’ ‘destinasi’ ‘wisata’ ‘yang’ ‘bisa’ ‘anda’ ‘kunjungi’ ‘pulau’ ‘lombok’
‘pulau’ ‘lombok’ ‘panorama’ ‘alam’ ‘cantik’ ‘destinasi’ ‘wisata’ ‘pulau’ ‘lombok’
e. Stemming :  merupakan  proses  mengubah kata berimbuhan  menjadi  kata  dasar. Stemming menggunakan  kamus  bahasa  indonesia  yang dibuat oleh peneliti berdasarkan dataset dengan frekuensi  kata  berimbuhan  yang  terbanyak muncul.

## Tabel 10 Stemming
No. Input Output 1 ‘perjalanan’ ‘indah’ ‘trip’ ‘jawa’ ‘bali’ ‘lombok’
‘jalan’ ‘indah’ ‘trip’ ‘jawa’ ‘bali’ ‘lombok’

## 2.5. Model Klasifikasi Algoritma Naive Bayes
Analisis  pengklasifikasian  menggunakan  algoritma Naive  Bayes menggunakan RapidMiner yang operatornya  sudah  disesuaikan  dapat  dilihat  pada Gambar 6.

## Gambar 5 Model proses text preprocesing
Keterangan :
a. Read Excel :  melakukan  pembacaan  data berextensi  file  xlsx  yang  merupakan  dataset hasil  pemrosesan  data  cleansing  yang  sudah diberikan  keterangan  sentimen  positif  dan negatif.
b. Set  Role :  mengondisikan  kolom  sentimen dijadikan  sebagai  label  pada  pemrosesan algoritma Naive Bayes
c. Nominal to Text : mengubah jenis data nominal menjadi  text  yang  akan  diteruskan  pada operator berikutnya.
d. Process  Documents  from  Data :  operator  ini mengonversi  data  text  yang  digunakan  dalam dengan pembobotan TF-IDF, memiliki subproses  yang  diisi  sebagaimana  tahap text preprocesing.
e. Cross  Validation :  merupakan  teknik  validasi yang  pada  prosesnya  akan  dibagi  dalam data training dan data testing secara acak dalam K bagian, menggunakan iterasi yang bernama k- fold validation, dengan nilai K = 10. Didalam subproses cross  validation memiliki  isi algoritma Naive  Bayes pada  kolom training , kemudian  pada  kolom  testing  berisikan apply model dan performance yang dapat dilihat pada Gambar 7.

## 2.6. Evaluation
Validasi  yang  menggunakan  nilai  K  =    10, menghasilkan confusion matrix untuk mendapatkan evaluasi.  Hasil  dari  akurasi  yang  diperoleh  sebesar 74,75% dari 1493 data ulasan yang dijadikan dataset. Artinya sistem dapat mengklasifikasi sentimen pulau Lombok dengan kategori positif dan negatif sejauh 74,75%.
Gambar  8  menunjukan  hasil  dari  parameter confusion matrix.
Kualitas  kategori  yang  diperoleh  dapat  dihitung menggunakan rumus sebagai berikut :
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 1085+31 1085+31+24+353 =
1116
1493 = 0,7475 = 74,75%
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 1085 1085+353 = 1085 1438 = 0,7545 = 75,45%
Precision  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 1085 1085+24 = 1085 1109 = 0,9784 = 97,84%

## 2.7. Visualization
Visualisasi Wordcloud pada Gambar 9 disandingkan untuk  mendapatkan  opini  apa  saja  yang  sering diutarakan  oleh  wisatawan  dalam  mengunjungi pulau Lombok. Kaitannya dengan wisata halal, dapat dipastikan  pulau  Lombok  memiliki  beberapa fasilitas yang mumpuni untuk memberikan pelayanan  bagi  para  wisatawan  terutama  yang bergama  islam,  salah  satunya  terdapat  fasilitas masjid  yang  mudah ditemukan.  Dibuktikan dengan adanya kata “masjid” dalam visualisasi Wordcloud pada 25 frekuensi kata terbanyak secara keseluruhan. Kemudian situasi pada pulau Lombok memberikan  kesan  “nyaman”  dan  penduduknya “ramah”  terhadap  wisatawan,  serta  memiliki keindahan dari segi pemandangan alam baik pantai maupun gunung.
Gambar 9 Cross validation
Gambar 6 Confussion matrix
Gambar 7 Desain model algoritma naive bayes
Gambar 8 Wordcloud
3. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  oleh  algoritma naive bayes untuk  melakukan  analisis  sentimen  wisata halal pulau lombok yang dibagi menjadi 2  kategori sentimen  positif  dan  negatif  dengan  data  yang didapat dari data ulasan pulau Lombok pada Google Maps  meunjukan  akurasi  sebesar  74,75%, recall 75,45%,  dan precision 97,84%.  Mayoritas  opini wisatawan  dibuktikan  pada  visualisasi Wordcloud yang  memiliki  frekuensi  kata  terbanyak  yaitu “indah”, “wisata”. “pantai”, “alam”, “gunung”, dan “masjid”  yang  dapat  menjadi  acuan  sebagai gambaran  pulau  Lombok.    Data  yang  diambil bersifat  umum  sehingga  menjadi  korelasi  dengan wisata halal hanya “masjid”.

## PUSTAKA
Amaliah, F., & Nuryana, D. I. K. (2022). Perbandingan Akurasi Metode Lexicon Based Dan Naive Bayes Classifier Pada Analisis Sentimen Pendapat Masyarakat Terhadap Aplikasi Investasi Pada Media Twitter. Journal of Informatics and Computer Science , 03 . Atmadja, B. R. (2022). Analisis Sentimen Bahasa Indonesia Pada Tempat Wisata di Kabupaten Sukabumi Dengan Naïve Bayes . 15 (2), 371– 382. http://journal.stekom.ac.id/index.php/elkom  page371 Ayu Rizaty, M. (2022, November 3). Jumlah Penduduk Muslim Indonesia Terbesar di Dunia pada 2022 . DataIndonesia.Id. https://dataindonesia.id/ragam/detail/populasi -muslim-indonesia-terbesar-di-dunia-pada- 2022 Deviacita, D. A., Sasty, H. P., & Muhardi, H. (2019). Implementasi Web Scraping untuk Pengambilan Data pada Situs Marketplace . 7 (4). Haq, F. U. (2020). PENGGUNAAN GOOGLE REVIEW SEBAGAI PENILAIAN KEPUASAN PENGUNJUNG DALAM PARIWISATA. Tornare , 2 (1), 10. https://doi.org/10.24198/tornare.v2i1.25826 Pratiwi, S. R., Dida, S., & Sjafirah, N. A. (2018). Strategi Komunikasi dalam Membangun Awareness Wisata Halal di Kota Bandung. Jurnal Kajian Komunikasi , 6 (1). https://doi.org/10.24198/jkk.v6i1.12985 Siti Utami, D., & Erfina, A. (2022). Analisis Sentimen Objek Wisata Bali Di Google Maps Menggunakan Algoritma Naive Bayes. In Jurnal Sains Komputer & Informatika (J- SAKTI (Vol. 6, Issue 1). Sudianto, Wahyuningtias, P., Warih Utami, H., Ahda Raihan, U., Nur Hanifah, H., & Nicholas Adanson, Y. (2022). COMPARISON OF RANDOM FOREST AND SUPPORT VECTOR MACHINE METHODS ON TWITTER SENTIMENT ANALYSIS (CASE STUDY: INTERNET

## SELEBGRAM RACHEL VENNYA
ESCAPE FROM QUARANTINE). Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , 3 (1), 141–145. https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.168 Thomas, V. W. D., & Rumaisa, F. (2022). Analisis Sentimen Ulasan Hotel Bahasa Indonesia Menggunakan Support Vector Machine dan TF-IDF. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 6 (3), 1767. https://doi.org/10.30865/mib.v6i3.4218