ANALISIS SENTIMEN ULASAN PELANGGAN MIE GACOAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER

Abstract

Indonesia terkenal dengan kekayaan kuliner yang beragam dan unik, salah satunya yaitu Mie Gacoan. Pada saat ini, bisnis kuliner Mie Gacoan sedang berkembang. Mie Gacoan menawarkan variasi tingkat kepedasan pada menu mie mereka, yang dapat disesuaikan dengan preferensi pelanggan. Jenis mie ini semakin populer, terutama di kalangan generasi muda, sehingga banyak restoran atau warung makan yang menyajikan hidangan serupa bermunculan. Memperoleh kepercayaan pelanggan merupakan tantangan untuk mereka yang terlibat dalam dunia bisnis, mendorong mereka untuk melakukan evaluasi menyeluruh terhadap produk dan layanan yang mereka sediakan. Permasalahan yang muncul dari ulasan atau pendapat dari pelanggan misalnya mengenai kurangnya pelayanan harus menjadi perhatian utama. Meskipun demikian, membaca dan mengelompokkan setiap ulasan yang diberikan oleh pelanggan memerlukan waktu yang cukup lama dan dianggap kurang efisien. Dalam konteks ini, analisis data pendapat pelanggan dari platform Twitter muncul sebagai solusi alternatif. Twitter, sebagai media sosial yang sering dimanfaatkan dalam pemasaran, memberikan kesempatan untuk interaksi pelanggan dengan pengusaha. Penelitian ini mengusulkan penerapan algoritma Naïve Bayes Classifier pada analisis sentimen ulasan pelanggan Mie Gacoan di Twitter pada Oktober 2023. Metode ini dipilih karena kebutuhan data training yang kecil dan sifatnya yang sederhana dan berhasil menghasilkan kinerja yang baik, dengan nilai akurasi sebesar 88,06%, recall sebesar 77,78%, dan presision sebesar 69,23%. Hasil dari penelitian ini dapat memberikan kontribusi  positif dalam meningkatkan kualitas produk dan layanan, memperkuat relasi dengan pelanggan, serta mendukung keberlanjutan bisnis di tengah persaingan yang semakin ketat.