Sentiment Analysis of Mie Gacoan Juanda Bekasi Reviews on Google Reviews Using Naïve Bayes and C4.5 Methods

Penulis

  • Wowon Priatna Universitas Bhayangakara Jakarta Raya

DOI:

https://doi.org/10.58776/snarmudika.v1i1.111

Kata Kunci:

Analisis Sentimen, Mie Gacoan, Google Review, Naïve Bayes, C4.5.

Abstrak

Perkembangan bisnis kuliner yang semakin pesat mengakibatkan banyak pebisnis kuliner membuka restoran dengan menu-menu menarik. Salah satu restoran yang banyak diminati masyarakat adalah Mie Gacoan. Mie Gacoan sudah membuka banyak cabang, salah satunya berlokasi di Bekasi, khususnya di Juanda. Platform yang banyak digunakan para pebisnis sebagai sarana menerima feedback adalah Google Review. Google Review adalah salah satunya. platform terbaik untuk mengumpulkan ulasan dari pelanggan mengenai produk atau layanan. Ulasan yang ada di Google Review menjadi referensi bagi pengunjung dan juga menjadi bahan evaluasi bagi pemilik usaha kuliner untuk melakukan perbaikan guna meningkatkan kenyamanan dan kepuasan pengunjung, baik dari segi rasa maupun fasilitas. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan metode Naïve Bayes dan C4.5 untuk menyelesaikan permasalahan tersebut dengan memfokuskan pada kinerja metode Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan analisis sentimen. Data dikumpulkan dengan mengambil ulasan dari Google Ulasan menggunakan alat Pengikis Data Instan di platform Google Chrome. Sebanyak 1.291 ulasan diambil, yang mencakup ulasan positif dan negatif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengklasifikasikan sentimen menggunakan metode Naïve Bayes dan C4.5, dengan tingkat akurasi tertinggi sebesar 83% pada klasifikasi Naïve Bayes, sedangkan akurasi klasifikasi C4.5 sebesar 74%. Dengan hasil algoritma naïve Bayes 83% dan C4.5 74%, algoritma mampu mengklasifikasikan data dengan baik.

Referensi

D. N. Sari, D. N. Sari, F. Adelia, F. Rosdiana, B. B. Butar, and M. Hariyanto, “Analisa Sentimen Terhadap Review Produk Kecantikan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” JIKA (Jurnal Inform., vol. 4, no. 3, p. 109, 2020, doi: 10.31000/jika.v4i3.3086.

M. Achyar, D. Tricahyono, P. Mbti, F. Ekonomi, and U. Telkom, “SENTIMENT ANALYSIS OF SAMSUNG GALAXY NOTE 8 PRODUCTS IN 2018,” vol. 5, no. 2, pp. 1722–1733, 2018.

A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” J. Teknoinfo, vol. 14, no. 2, p. 115, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.

A. R. Satria, S. Adinugroho, and S. Suprapto, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mobile menggunakan Algoritma Gabungan Naive Bayes dan C4.5 berbasis Normalisasi Kata Levenshtein Distance,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 4, no. 11, pp. 4154–4163, 2020, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/8270.

J. Edukasi, B. Gunawan, H. S. Pratiwi, and E. E. Pratama, “Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes,” vol. 4, no. 2, pp. 113–118, 2018.

A. Rakhman and M. R. Tsani, “ANALISIS SENTIMEN REVIEW MEDIA MASSA,” vol. 8, no. 2, pp. 78–82, 2019.

E. Indrayuni, “Klasifikasi Text Mining Review Produk Kosmetik Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” vol. VII, no. 1, pp. 29–36, 2019.

M. Marsono, “Penerapan Data Mining Pengaturan Pola Tata Letak Barang Pada Berkah Swalayan Untuk Strategi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 3, no. 2, pp. 170–175, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.908.

S. Ramos et al., “Data mining techniques for electricity customer characterization,” Procedia Comput. Sci., vol. 186, pp. 475–488, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.04.168.

A. Kulsumarwati, I. Purnamasari, and B. A. Darmawan, “Penerapan SVM dan Information Gain Pada Analisis Sentimen Pelaksanaan Pilkada Saat Pandemi,” J. Teknol. Inform. dan Komput., vol. 7, no. 2, pp. 101–109, 2021, doi: 10.37012/jtik.v7i2.641.

H. Herlawati, R. T. Handayanto, P. D. Atika, F. N. Khasanah, A. Y. P. Yusuf, and D. Y. Septia, “Analisis Sentimen Pada Situs Google Review dengan Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” J. Komtika (Komputasi dan Inform., vol. 5, no. 2, pp. 153–163, 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i2.6280.

F. Albasithu and A. Wibowo, “Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Dan C4 . 5 pada Analisis Sentimen Presiden 3 Periode di Twitter Comparison of Naive Bayes and C4 . 5 Algorithm on Presidential Sentiment Analysis 3 Period on Twitter,” no. September, pp. 510–516, 2022.

M. Hamka, N. Alfatari, and D. Ratna Sari, “Analisis Sentimen Produk Kecantikan Jenis Serum Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 1, p. 64, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4740.

Diterbitkan

2024-03-28