Analisis Sentimen Ulasan Media Sosial UMKM Kuliner dengan Pendekatan Lexicon-Based dan Kosakata Khusus - Setyo Wahyu Saputro; Friska Abadi; Radityo Adi Nugroho (Jurnal Informatika Polinema, 2026)
UMKM kuliner di Kalimantan Selatan memanfaatkan media sosial sebagai sarana utama untuk mengetahui opini pelanggan, namun jumlah komentar yang sangat besar menyulitkan pelaku usaha untuk menelaahnya secara manual. Kondisi ini menegaskan perlunya pendekatan analisis sentimen yang mampu mengolah data ulasan secara efisien serta sesuai dengan karakteristik bahasa lokal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan metode analisis sentimen berbasis lexicon yang diperkaya dengan kosakata domain-spesifik kuliner dan bahasa Banjar agar hasil klasifikasi lebih akurat dan kontekstual. Data penelitian diperoleh dari 3.500 komentar publik di Instagram dan TikTok. Tahap preprocessing mencakup case folding, pembersihan karakter khusus, tokenisasi, stopword removal, normalisasi, dan stemming. Selanjutnya, InSet Lexicon disempurnakan melalui penyuntikan kosakata baru serta penyesuaian bobot kata sesuai konteks kuliner lokal. Hasil analisis menunjukkan distribusi sentimen terdiri dari 2.050 komentar positif (58,57%), 934 komentar netral (26,69%), dan 516 komentar negatif (14,74%). Evaluasi menunjukkan peningkatan akurasi signifikan setelah perluasan lexicon, yaitu 93,49% untuk sentimen negatif, 94,64% untuk netral, dan 96,94% untuk positif, dibandingkan akurasi awal yang berkisar antara 51–73%. Temuan ini membuktikan bahwa pengayaan lexicon menggunakan kosakata lokal dan domain-spesifik secara substansial meningkatkan performa analisis sentimen. Pendekatan ini memberikan solusi praktis dan terjangkau bagi UMKM untuk memahami opini pelanggan secara lebih representatif, serta dapat dimanfaatkan dalam pengambilan keputusan strategis dan perbaikan kualitas layanan maupun promosi produk kuliner.