Analisis Sentimen Terhadap Makanan Manis Di Platform X Menggunakan TF-IDF dan Naive Bayes - Murnastiti, Nurul Annisa; Fatyanosa, Tirana Noor; Marji (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2025)
Perkembangan media sosial telah mempermudah masyarakat dalam berbagi pendapat mengenai berbagai topik, termasuk makanan manis. Analisis sentimen terhadap pendapat tersebut memberikan wawasan berharga bagi industri makanan untuk memahami persepsi konsumen, mengidentifikasi preferensi, dan merancang strategi pemasaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pada ulasan makanan manis menggunakan algoritma Naive Bayes. Data yang digunakan dikumpulkan dari platform X, meliputi ulasan berbahasa Indonesia. Proses analisis meliputi pembersihan data, tokenisasi, penghapusan stopwords, stemming, dan ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF. Sentimen dibagi menjadi tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mencapai akurasi sebesar 67,1%, dengan kontribusi signifikan pada pengelompokan sentimen positif sebagai kategori dominan. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi produsen makanan dalam memahami persepsi konsumen terhadap makanan manis serta menjadi referensi bagi penelitian di bidang analisis sentimen dan pemasaran digital.