Analisis Sentimen Ulasan Rumah Makan Menggunakan Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dengan Naive bayes (Studi Kasus: Ayam Goreng Nelongso Cabang Singosari, Malang) - Salsabillah, Dinar Fairus; Ratnawati, Dian Eka; Setiawan, Nanang Yudi (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2024)
Peningkatan kualitas produk dan pelayanan merupakan tantangan yang dihadapi oleh bisnis kuliner, termasuk rumah makan Ayam Goreng Nelongso Singosari di Kabupaten Malang. Analisis sentimen digunakan untuk mengidentifikasi ulasan pelanggan terkait pelayanan, kualitas produk, harga, dan kepuasan pelanggan. Penelitian ini membandingkan metode Support Vector Machine (SVM), metode Naïve Bayes Classifier (NBC), dan Root Cause Analysis untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pelanggan dan menganalisis masalah yang mendasarinya. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan hasil dari algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier dalam pengklasifikasian sentimen ulasan pelanggan rumah makan Ayam Goreng Nelongso. Penelitian ini juga bertujuan untuk menghasilkan rekomendasi berdasarkan analisis root cause pada sentimen negatif ulasan pelanggan. Implementasi kedua algoritma klasifikasi menunjukkan performa yang baik dalam mengklasifikasikan data dengan akurasi tinggi. Pengujian menunjukkan bahwa kinerja SVM lebih unggul dengan tingkat akurasi mencapai 92,74%, sementara NBC mencapai tingkat akurasi sebesar 91,67%. Hasil analisis root cause menunjukkan beberapa rekomendasi untuk meningkatkan aspek harga, makanan, layanan, dan tempat rumah makan. Rekomendasi yang dapat dilakukan oleh pihak rumah makan diantaranya adalah evaluasi ukuran dan harga, penggunaan deep frying, pelatihan dan evaluasi pelayanan, serta penambahan tenaga kerja atau kerjasama dengan outsourcing dalam menjaga kebersihan tempat. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu pemilik rumah makan dalam mengembangkan kualitas produk dan pelayanan serta memberikan pandangan untuk langkahlangkah yang dapat diambil di kemudian hari.