ANALISIS SENTIMEN PENGUNJUNG TERHADAP FASILITAS DAN LAYANAN DI PANTAI PUDAK MENGGUNAKAN ALGORITMA LSTM

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengunjung terhadap fasilitas dan layanan di Pantai Pudak menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Penelitian ini menggunakan jenis penelitian terapan dengan pendekatan text mining dan teknik analisis sentimen berbasis deep learning. Sebanyak 628 data ulasan dari Google Maps dikumpulkan dan melalui tahapan preprocessing teks yang meliputi cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming, menghasilkan 419 data bersih yang siap dianalisis. Ulasan tersebut kemudian diklasifikasikan ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif, netral, dan negatif. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa 306 ulasan (73,03%) bersentimen positif, 69 ulasan (16,47%) netral, dan 44 ulasan (10,5%) negatif. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan confusion matrix dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model LSTM mencapai akurasi sebesar 96% pada data latih dan 74% pada data uji. Nilai precision, recall, dan F1-score tertinggi diperoleh pada sentimen positif, sementara kategori netral dan negatif memiliki performa lebih rendah karena distribusi data yang tidak seimbang. Penelitian ini memberikan gambaran nyata mengenai persepsi pengunjung dan menunjukkan potensi penerapan big data serta Natural Language Processing (NLP) dalam pengambilan keputusan strategis sektor pariwisata.