ABSTRAK Kelvin Wididharma
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
BAB 1 Kelvin Wididharma
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
BAB 2 Kelvin Wididharma
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
BAB 3 Kelvin Wididharma
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
BAB 4 Kelvin Wididharma
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
BAB 5 Kelvin Wididharma
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
PUSTAKA Kelvin Wididharma
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
LAMPIRAN Kelvin Wididharma
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
JURNAL Kelvin Wididharma 1
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
JURNAL Kelvin Wididharma 2
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
Terbatas Open In Flip Book Yoninur Almira
» Gedung UPT Perpustakaan
» ITB
Penelitian ini bertujuan untuk mendalami analisis sentimen masyarakat terhadap
ekowisata Waduk Jatigede di Kabupaten Sumedang melalui media sosial Twitter dan
YouTube. Metode analisis sentimen yang digunakan adalah Naïve Bayes Classifier.
Data dikumpulkan melalui crawling dari kedua platform media sosial, kemudian
dilakukan serangkaian tahap preprocessing, termasuk pembersihan data, prapemrosesan teks, dan penerjemahan, sebelum akhirnya diklasifikasikan menjadi tiga
kategori sentimen: positif, netral, dan negatif.
Hasil analisis menunjukkan bahwa mayoritas sentimen yang terkait dengan Waduk
Jatigede adalah positif (sekitar 70%), sementara sentimen netral mencapai sekitar
20%, dan sentimen negatif hanya sekitar 10%. Metode Naïve Bayes Classifier
menghasilkan akurasi sebesar 69,29%, menunjukkan kemampuan yang baik dalam
mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap destinasi ekowisata tersebut.
Selanjutnya, penelitian ini menggabungkan temuan analisis sentimen dengan strategi
pengembangan ekowisata. Strategi-strategi ini meliputi peningkatan kualitas
pelayanan, upaya edukasi kepada masyarakat, dan promosi yang lebih efektif.
Implementasi strategi-strategi ini diarahkan untuk menciptakan ekowisata yang
berkelanjutan, menjaga kelestarian lingkungan, serta memberdayakan masyarakat
lokal dalam rangka mendapatkan manfaat ekonomi yang lebih besar dari ekowisata
Waduk Jatigede.
Rekomendasi dari penelitian ini ditujukan kepada pengelola wisata, pemerintah
Kabupaten Sumedang, dan calon investor dengan fokus pada peningkatan interaksi
positif dengan pengunjung, pemahaman yang lebih mendalam tentang ekowisata, dan
promosi destinasi yang lebih efektif. Penelitian ini memberikan wawasan yang
berharga tentang bagaimana analisis sentimen dapat menjadi alat yang kuat dalam
pengembangan ekowisata dan pengambilan keputusan berkelanjutan dalam sektor
pariwisata.