Analisis Ulasan Pelanggan Menggunakan Naïve Bayes Classifier pada Plus Coffee and Space - Adrian Firmansah, Dani; Yudi Setiawan, Nanang; Eka Ratnawati, Dian (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2025)
Analisis ulasan pelanggan merupakan langkah penting dalam memahami persepsi konsumen terhadap suatu produk atau layanan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ulasan pelanggan pada Plus Coffee and Space menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes Classifier. Data dikumpulkan melalui web scraping dari ulasan Google Maps dan komentar media sosial, yang kemudian diproses menggunakan teknik preprocessing seperti normalisasi, stemming, dan tokenisasi. Selanjutnya, data dilabeli secara manual berdasarkan aspek makanan, pelayanan, dan lingkungan. Algoritma Multinomial Naïve Bayes digunakan untuk klasifikasi sentimen positif dan negatif dengan validasi menggunakan metode k-fold cross validation. Hasil analisis menunjukkan akurasi rata-rata sebesar 86%, dengan performa model yang konsisten dalam mengidentifikasi sentimen positif. Selain itu, visualisasi data dilakukan menggunakan wordcloud untuk memberikan gambaran umum terkait sentimen dan aspek yang menjadi perhatian pelanggan. Penelitian ini membantu Plus Coffee and Space dalam memahami kekuatan dan kelemahan mereka berdasarkan ulasan pelanggan. Dengan demikian, diharapkan hasil penelitian ini dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik, seperti meningkatkan kualitas pelayanan dan produk, serta menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih memuaskan.