Perkembangan media digital memungkinkan wisatawan menyampaikan opini melalui platform ulasan daring seperti Google Maps. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa 603 ulasan Google Maps periode 2020–2024. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks, pelabelan sentimen menggunakan metode lexicon-based, pembobotan TF-IDF, penyeimbangan data dengan SMOTE, serta klasifikasi menggunakan Multinomial Naive Bayes. Pengujian dilakukan menggunakan rasio data latih dan data uji sebesar 80:20. Hasil analisis menunjukkan bahwa mayoritas ulasan terhadap Wisata Situ Patenggang memiliki sentimen positif. Sebelum penerapan SMOTE, model memperoleh nilai accuracy sebesar 85,12%, precision 83,49%, recall 100%, dan F1-score 91,00%. Setelah penerapan SMOTE, performa model meningkat dengan accuracy sebesar 88,43%, sedangkan nilai precision, recall, dan F1-score masing-masing mencapai 92,31%. Peningkatan kinerja tersebut menunjukkan bahwa metode Multinomial Naive Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen ulasan wisata dengan baik, terutama ketika didukung oleh teknik penyeimbangan data SMOTE. Oleh karena itu, metode Multinomial Naive Bayes dapat digunakan sebagai pendekatan yang efektif dalam analisis sentimen ulasan wisata berbasis teks untuk menghasilkan klasifikasi yang lebih akurat dan seimbang.