MEMBACA ULASAN WISATAWAN: DASHBOARD ANALISIS SENTIMEN UNTUK PENGEMBANGAN PARIWISATA KOTA TANGERANG

Abstract

Kota Tangerang telah berkembang menjadi kota metropolitan dengan beragam
daya tarik wisata yang memiliki potensi besar untuk dikembangkan. Ulasan
pengunjung melalui platform seperti Google Maps dapat dimanfaatkan untuk
mengevaluasi dan meningkatkan layanan pariwisata, baik yang dikelola oleh
pemerintah maupun pihak swasta. Dalam analisis ini, digunakan model klasifikasi
Naive Bayes untuk menganalisis sentimen ulasan pengunjung, yang dikelompokkan
ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Dengan data hasil web
scraping yang terdiri dari 1.227 ulasan, model ini diuji menggunakan perbandingan
data training dan testing sebesar 70:30. Hasilnya menunjukkan tingkat akurasi
sebesar 82,34%. Dari analisis tersebut, ditemukan bahwa sebanyak 89,70%
pengunjung memberikan ulasan positif terhadap destinasi wisata yang dikunjungi,
sementara 5,00% memberikan sentimen negatif, dan sisanya menunjukkan
sentimen netral. Hasil pemodelan ini kemudian ditampilkan dalam sebuah
dashboard analisis sentimen berbasis web. Dashboard ini dirancang untuk
memudahkan pengambil kebijakan dalam memantau pelayanan publik serta
mengevaluasi inovasi layanan, khususnya di sektor pariwisata. Dengan
pengembangan pariwisata yang terencana dan berbasis data, diharapkan
kunjungan wisatawan akan meningkat, sehingga mendukung pertumbuhan
ekonomi dan kesejahteraan masyarakat Kota Tangerang.

Abstract
Tangerang City has developed into a metropolitan city with a variety of tourist
attractions that have great potential to be developed. Visitor reviews through
platforms such as Google Maps can be used to evaluate and improve tourism
services, both those managed by the government and the private sector. In this
analysis, the Naive Bayes classification model is used to analyze visitor review
sentiment, which is grouped into three categories: positive, negative, and
neutral. With web scraping data consisting of 1,227 reviews, this model was
tested using a training and testing data ratio of 70:30. The results showed an
accuracy level of 82.34%. From this analysis, it was found that 89.73% of visitors
gave positive reviews of the tourist destinations they visited, while 4.97% gave
negative sentiment, and the rest showed neutral sentiment. The results of this
modeling are then displayed in a web-based sentiment analysis dashboard. This
dashboard is designed to make it easier for policy makers to monitor public
services and evaluate service innovations, especially in the tourism sector. With
planned and data-based tourism development, it is hoped that tourist visits will
increase, thus supporting economic growth and the welfare of the Tangerang City
community.