Penambangan Data Online untuk Pengembangan Sektor Pariwisata dengan Mengintegrasikan Metode Latent Dirichlet Allocation (LDA), Analisis Sentimen, dan Importance-Performance Analysis (IPA)

Abstract

Perkembangan sektor pariwisata di Indonesia yang terus meningkat menuntut pengelolaan destinasi wisata yang lebih adaptif dan berbasis data. Wisata Goa Pindul sebagai salah satu destinasi unggulan di Daerah Istimewa Yogyakarta menghadapi tantangan dalam menjaga kualitas layanan seiring meningkatnya jumlah pengunjung. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi topik utama dalam ulasan wisatawan, menganalisis kecenderungan sentimen, serta menentukan prioritas perbaikan layanan sebagai dasar rekomendasi strategi pengembangan wisata. Data penelitian diperoleh melalui teknik web scraping dari platform Google Maps Review dan Instagram pada periode Januari 2020 hingga Februari 2026. Metode yang digunakan meliputi Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk pemodelan topik, analisis sentimen menggunakan VADER untuk mengidentifikasi polaritas opini, serta Importance Performance Analysis (IPA) untuk menentukan prioritas perbaikan atribut layanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ulasan wisatawan didominasi oleh beberapa topik utama seperti fasilitas, pelayanan pemandu, harga, aksesibilitas, serta pengalaman wisata. Analisis sentimen menunjukkan kecenderungan opini yang didominasi sentimen positif, namun masih terdapat sentimen negatif pada aspek tertentu seperti kebersihan dan fasilitas pendukung. Berdasarkan hasil IPA, atribut yang masuk dalam prioritas utama perbaikan meliputi aspek pelayanan, pengelolaan fasilitas, dan kepuasan pengunjung. Penelitian ini menghasilkan rekomendasi strategis yang dapat digunakan oleh pengelola untuk meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan wisatawan secara berkelanjutan.