Perbandingan Metode Naïve Bayes dan SVM Untuk Mengevaluasi Ulasan Kepuasan Wisatawan Di Kabupaten Kediri
DOI:
https://doi.org/10.29407/yhhvjk66Keywords:
analisis sentimen, ulasan wisatawan, Naive Bayes, Support Vector Machine, CRISP-DMAbstract
Analisis sentimen terhadap ulasan wisatawan penting dilakukan untuk mengetahui tingkat kepuasan serta menjadi bahan evaluasi pengelola wisata. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisiss entimen ulasan kepuasan wisatawan di Kabupaten Kediri dengan membandingkan metode Naive Bayes dan SVM. Data yang digunakan adalah data ualsan yang didapat dari apliksi Google Maps. Penelitian ini menggunakan pendekatan CRIPS-DM dengan tahapan meliputi pembersihan data, preprocessing, pemodelan, dan evaluasi. Preprocessing meliputi pembersihan data mentah, penghapusan stopword, tokenisasi, dan stemming, kemudian data direpresentasikan menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Klasifikasi dikakukan menggunakan Naive Bayes dan SVM, Dengan evaluasi kinerja berdasaran nilai accuracy, precision, recall, F1-Score, dan confusion matrix. Hasil penelitan ini menunjukkan bahwa metode Naive Bayes menghasilkan akurasi sebesar 77,3% sedangkan metode SVM menghasilkan akurasi sebesar 75,47%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa naive bayes dmemiliki kinerja sedikit lebih baik dibandingkan dengan SVM dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan wisatawan yang didominasi oleh sentimen positf, sehingga metode ini dapat dijadikan alternatif yang efektif dalam analisa sentimen ulasan wisatawan.
Downloads
References
[1] A. Tholib, Implementasi Algoritma Machine Learning Berbasis Web dengan Framework Streamlit. Probolinggo, Indonesia: Pustaka Nurja, 2023.
[2] Amrullah, E. Taviprawati, W. D. Prabandari, and J. Safirah, “Dampak fasilitas dan pelayanan pramuwisata terhadap kepuasan wisatawan di destinasi Kota Tua,” Jurnal Ilmiah Pariwisata, vol. 29, no. 1, pp. 15–27, 2024, doi: 10.30647/jip.v29i1.17.
[3] N. Anizah, Y. Salima, and L. B. Ilmawan, “Analisis sentimen terhadap event Big Sale 11.11 Shopee di media sosial Instagram menggunakan metode Naive Bayes,” Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam, vol. 4, no. 1, 2023. [Online]. Available: https://jurnal.fikom.umi.ac.id/index.php/BUSITI.
[4] D. D. Ayani, H. S. Pratiwi, and H. Muhardi, “Implementasi web scraping untuk pengambilan data pada situs marketplace,” 2019. [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/.
[5] Badan Pusat Statistik Kabupaten Kediri, Kabupaten Kediri dalam Angka 2025, vol. 23. Kediri, Indonesia: BPS Kabupaten Kediri, 2025. [Online]. Available: https://kedirikab.bps.go.id.
[6] F. Djiwadikusumah, G. H. Irawan, and R. H. Al-Fadilah, “Web scraping situs e-commerce menggunakan teknik parsing DOM,” 2021. [Online]. Available: https://jurnal.unsil.ac.id/index.php/jssainstek/article/view/4223/1958.
[7] M. R. Fadhillah, “Analisis sentimen terhadap ulasan pengguna platform e-commerce menggunakan metode Support Vector Machine (SVM),” Skripsi, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2023. [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/80712/1/MUHAMMAD%20RIZKI%20FADHILLAH%20FST.pdf.
[8] S. Fatimah, E. Purwanto, and H. Permatasari, “Analisis sentimen Twitter tentang wisata di Kota Solo,” Techno.COM: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer, vol. 22, no. 4, pp. 854–869, 2023.
[9] S. N. J. Fitriyyah, N. Safriadi, and E. E. Pratama, “Analisis sentimen calon presiden Indonesia 2019 dari media sosial Twitter menggunakan metode Naive Bayes,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), vol. 5, no. 3, pp. 279–288, 2019. [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article/view/34368.
[10] I. J. T. Gurning, P. P. Adikara, and R. S. Perdana, “Analisis sentimen dokumen Twitter menggunakan metode Naive Bayes dengan seleksi fitur GU Metric,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 7, no. 5, pp. 2169–2177, 2023. [Online]. Available: http://jptiik.ub.ac.id.
[11] R. B. F. Hakim, “SVM (Support Vector Machine),” Medium, 2023. [Online]. Available: https://medium.com/@986110101/svm-support-vector-machine-6ee9fccd4222.
[12] IDCloudHost, “Mengenal apa itu data atau web scraping,” 2023. [Online]. Available: https://idcloudhost.com/blog/mengenal-apa-itu-data-atau-web-scraping/.
[13] I. Junaedi, A. H. Gunawan, V. Kuswanto, and Jonathan, “Eksplorasi algoritma Support Vector Machine untuk analisis sentimen destinasi wisata di Indonesia,” Bit-Tech (Binary Digital – Technology), vol. 7, no. 2, 2024, doi: 10.32877/bt.v7i2.1810.
[14] U. Khaira, R. Aryani, and R. W. Hardian, “Perbandingan algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam analisis sentimen kebijakan Kemdikbudristek tentang kuota internet selama pandemi Covid-19,” Processor: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Sistem Komputer, vol. 18, no. 2, pp. 97–108, 2023, doi: 10.33998/processor.2023.18.2.897183.
[15] D. Kurniawan, Pengenalan Machine Learning dengan Python. Jakarta, Indonesia: PT Elex Media Komputindo, 2023.
[16] K. Marzuki et al., “Performance improvement of the random forest method based on SMOTE-Tomek link on Lombok tourism sentiment analysis,” Jurnal Bumigora Information Technology (BITe), vol. 5, no. 2, pp. 151–158, 2023, doi: 10.30812/bite/v5i1.3166.
[17] M. N. Muttaqin and I. Kharisudin, “Analisis sentimen aplikasi Gojek menggunakan Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor,” UNNES Journal of Mathematics, vol. 10, no. 2, 2021. [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm.
[18] A. Muzaki, R. A. Ramadhani, and P. Kasih, “Analisis sentimen kemenangan Timnas U-23 menggunakan Naive Bayes,” INOTEK, vol. 8, pp. 1–8, 2024. [Online]. Available: https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/.
[19] S. Nurhayati et al., Machine Learning. Indonesia: Penamuda Media, 2024.
[20] S. Nurmala, Sullaida, and Damanhur, “Pengaruh fasilitas wisata, daya tarik wisata dan kualitas layanan terhadap kepuasan pengunjung wisata Pantai Ujong Blang Lhokseumawe,” Jurnal Ekonomi Manajemen dan Bisnis, vol. 23, no. 2, pp. 73–78, 2022. [Online]. Available: https://journal.unimal.ac.id/emabis/article/view/861/434.
[21] D. S. Parawansah et al., “Peran komponen 5A pada kepuasan pengunjung (studi empiris destinasi wisata Taman Bunga Celosia),” Seminar Nasional Akuntansi dan Manajemen, STIE AMA Salatiga, 2022. [Online]. Available: https://jurnal.stieama.ac.id/index.php/senama/article/view/275/268.
[22] D. Purnamasari et al., Pengantar Metode Analisis Sentimen, 1st ed. Depok, Indonesia: Gunadarma Penerbit, 2023.
[23] D. Puspitasari and T. Sutabri, “Analisis sentimen Twitter (X) terhadap layanan Indihome menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM),” JUMINTAL: Jurnal Manajemen Informatika dan Bisnis Digital, vol. 3, no. 2, pp. 58–71, 2024, doi: 10.55123/jumintal.v3i2.4449.
[24] I. F. Rahman, A. N. Hasanah, and N. Heryana, “Analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Samsat Digital Nasional (SIGNAL) menggunakan metode Naive Bayes Classifier,” JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan), vol. 12, no. 2, 2023, doi: 10.23960/jitet.v12i2.4073.
[25] S. F. Sari, E. A. Supriyadi, and K. H. Hananto, “Dampak layanan terhadap kepuasan wisatawan di tempat wisata Gunung Kelud, Kabupaten Kediri,” Sekolah Tinggi Pariwisata Ambarrukmo Yogyakarta, 2023.
[26] B. Sartono et al., Seleksi Variabel pada Pemodelan Prediktif Statistika dan Machine Learning. Bogor, Indonesia: IPB Press, 2024.
[27] A. Singh, “Support vector machine (SVM) algorithm,” Medium, n.d. [Online]. Available: https://medium.com/@abhaysingh71711/support-vector-machine-svm-algorithm-fc0d3595de4c.
[28] A. Supian et al., “Perbandingan kinerja Naive Bayes dan SVM pada analisis sentimen Twitter Ibukota Nusantara,” n.d. [Online]. Available: https://pdfs.semanticscholar.org/aa0e/03bde976e1e3986680fd7b88eb814f781547.pdf.
[29] H. Tuhuteru et al., “Tourist perceptions through sentiment analysis to support tourism development in Maluku Province,” Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC), vol. 8, no. 1, pp. 119–126, 2024. [Online]. Available: https://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC.
[30] Widya Security, “Web scraping: Selain analisis data bisa dipakai untuk apa?” 2025. [Online]. Available: https://widyasecurity.com/2025/01/22/web-scraping-selain-analisis-data-bisa-dipakai-untuk-apa/.
[31] M. Yunus, “Implementasi algoritma support vector machine dalam klasifikasi sentimen ulasan produk Shopee,” Skripsi, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2023. [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/72668/1/MUZHAWWIR%20YUNUS-FST.pdf.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Moh. Taufik Hidayat, Risky Aswi Ramadhani, Julian Sahertian
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
