ANALISIS SENTIMEN ULASAN PELANGGAN PADA APLIKASI FORE COFFEE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

1903015069 - Tia Anggita Sari; Firman Noor Hasan, S.Kom., M.TI;

Perkembangan bisnis coffee shop di Indonesia semakin maju pesat, karena konsumsi kopi di
Indonesia terus meningkat tiap tahunnya. Dalam proses seleksi aplikasi, keamanan, kemudahan
penggunaaan, dan jumlah promosi biasanya menjadi pertimbangan utama. Meskipun begitu, ada
pengguna yang tetap merasa ragu dalam menggunakan suatu aplikasi karena adanya beberapa ulasan
yang dipaparkan, maka dari permasalahan itu dilakukan penelitian menggunakan analisis sentimen
untuk menghasilkan, sebuah klasifikasi pada kepuasan pelanggan terhadap fore coffee dengan
menggunakan algoritma Naïve Bayes. Tahapan penelitian ini terdiri dari pengumpulan data dari web
scrapping, preprocessing data, pembobotan data TF-IDF dan implementasi algoritma Naïve Bayes
yang memiliki akurasi tinggi dan proses yang sederhana dan cepat. Hasil dari proses pengolahan
data dan implementasi algoritma menunjukkan temuan menarik. Sebanyak 1801 data berhasil
diproses, dan mayoritas sentimen yang tercatat adalah positif dengan jumlah 1163, sedangkan
sentimen negatif hanya sebanyak 315. Hal ini memperlihatkan dari 1801 data komentar bahwa
pengguna aplikasi fore coffee suka terhadap pelayanan yang diberikan oleh barista fore coffee, tetapi
ada juga masyarakat yang merasa belum suka pada pelayanan yang dioperasikan oleh baristanya.
Skor nilai accuracy yang didapat setelah diolah menggunakan algoritma Naïve Bayes ini diperoleh
presentase sebesar 74,28%, precision 24,46% dan recall 45,33% yang dapat dilihat bahwa data itu
dapat digunakan sebagai dasar bagi fore coffee dalam mempertimbangkan pengambilan keputusan.