Kabupaten Bandung menjadikan pariwisata sebagai pilar ekonomi dengan ragam destinasi alam, budaya, dan kuliner. Data Dinas Kebudayaan dan Pariwisata mencatat kunjungan wisatawan mencapai 7.044.300 pada 2023. Namun, meski ulasan Google Maps menjadi rujukan utama wisatawan, informasinya kerap tidak terstruktur dan kualitasnya beragam, sehingga kurang optimal untuk pengambilan keputusan. Penelitian ini mengembangkan sistem analisis sentimen berbasis machine learning yang secara otomatis mengumpulkan, memproses, dan menganalisis ulasan Google Maps. Tiga algoritme klasifikasi yaitu Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbor (K-NN) yang diterapkan dengan tahapan pembersihan teks, tokenisasi, penghapusan stopword, stemming, serta ekstraksi fitur TF-IDF. Sistem disajikan dalam antarmuka web (Flask dan Next.js) untuk visualisasi distribusi sentimen, analisis komentar negatif, dan uji sentimen kalimat. Evaluasi menunjukkan SVM mencapai akurasi tertinggi 88%, diikuti Naive Bayes 85% dan K-NN 67%. Contoh pada studi kasus pada destinasi Tangkuban Perahu (474 ulasan) menghasilkan 74,3% positif, 17,1% negatif, dan 8,6% netral. Temuan ini membuktikan analisis sentimen mampu memberi wawasan objektif bagi pengelola destinasi untuk memahami persepsi pengunjung dan menyusun kebijakan berbasis data guna meningkatkan mutu layanan pariwisata Kabupaten Bandung.