PENGGUNAAN NAIVE BAYES DALAM MENGANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI MCDONALD’S DI INDONESIA

Abstract

McDonald's, yang dikenal sebagai MCD di Indonesia, telah secara efektif memanfaatkan aplikasi seluler untuk mempercepat transaksi dan meningkatkan kinerja secara keseluruhan. Namun demikian, kekhawatiran seputar dukungan untuk pelanggaran hak asasi manusia di Palestina telah berdampak signifikan pada sentimen pengguna, terutama di Indonesia di mana nilai perdamaian sangat dihargai. Untuk menyelidiki masalah ini, para peneliti menggunakan algoritma Naive Bayes untuk dengan cermat memeriksa sentimen yang berasal dari 2000 ulasan pengguna McDonald's di Google Play Store. Pemeriksaan ini dilakukan melalui pemanfaatan teknik web capture dan pre-processing teks. Dengan mengalokasikan rasio berbagi data 70:30, model mencapai tingkat akurasi yang mengesankan sebesar 95,2% ketika diterapkan pada data pelatihan, dan 86% ketika diuji pada data baru. Selanjutnya, tingkat presisi ditemukan 54%, tingkat penarikan 58%, dan skor F1 dihitung pada 60% dalam rasio 80:20. Analisis komprehensif mengungkapkan dominasi yang jelas dari opini negatif yang menyumbang 65,1% dari data yang dikumpulkan, khususnya mengenai masalah teknis. Tujuan akhir dari temuan ini adalah untuk membantu pengembang dalam meningkatkan kualitas aplikasi mereka dan memastikan kepuasan pengguna secara keseluruhan. Studi ini berfungsi sebagai demonstrasi aplikasi praktis dari Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan teknik Naive Bayes dalam melakukan analisis sentimen pada ulasan McDonald's, sehingga menyajikan potensi kemajuan masa depan dalam keakuratan analisis emosi.