Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Ulasan Pelanggan Restoran Bakso President Malang dengan Metode Naïve Bayes Classifier

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Whita Parasati Fitra Abdurrachman Bachtiar Nanang Yudi Setiawan

Abstrak

Bakso President Malang merupakan sebuah restoran yang sudah berdiri sejak tahun 1977. Banyaknya pesaing dalam industri yang sama membuat Bakso President Malang sangat menghargai pendapat pelanggan terkait produk dan layanan yang mereka sediakan untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. Namun, pihak Bakso President Malang tidak memiliki data opini pelanggan, maupun penerapan teknologi dalam mengolah dan menganalisis data yang dapat menghasilkan informasi tentang perspektif pelanggan terhadap aspek kepuasan pelanggan. Salah satu cara untuk mendapatkan perspektif pelanggan Bakso President Malang terhadap aspek kepuasan pelanggan adalah melalui analisis sentimen yang dilakukan pada pada level aspek. Metode yang digunakan untuk analisis sentimen adalah klasifikasi menggunakan algoritme Naïve Bayes. Penelitian ini menggunakan 2.152 data ulasan pelanggan dari tahun 2012 hingga tahun 2019. Data ulasan pelanggan didapatkan melalui teknik Web Scraping pada situs TripAdvisor dan Google Review. Analisis sentimen dalam setiap aspek menghasilkan nilai akurasi sebesar 88% pada aspek Makanan, 76% pada aspek Layanan, dan 84% pada aspek Atmosfir. Hasil klasifikasi analisis sentimen divisualisasikan dalam bentuk dashboard yang disertai filter berdasarkan waktu, aspek, dan sentimen.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Cara Sitasi
Parasati, W., Bachtiar, F., & Setiawan, N. Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Ulasan Pelanggan Restoran Bakso President Malang dengan Metode Naïve Bayes Classifier. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 4, no. 4, p. 1090-1099, juni 2020. ISSN 2548-964X. Tersedia pada: <http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/7134>. Tanggal Akses: 19 sep. 2020
Bagian
Artikel