KLASIFIKASI SENTIMEN PELANGGAN RESTORAN KOKI SUNDA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES - Irawan, Dedi; Yayu Sri Rahayu; Mohamad Farozi (LPPM STMIK Lombok, 2025)
Koki Sunda adalah bisnis kuliner yang telah menerima banyak ulasan pelanggan secara online. Ulasan-ulasan ini mencerminkan pengalaman konsumen; namun, tidak ada sistem otomatis untuk menganalisis opini-opini ini secara efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen pelanggan terhadap makanan di Restoran Koki Sunda dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data diperoleh melalui teknik web scraping dari platform ulasan online, serta melalui survei langsung. Proses pra-pemrosesan meliputi pembersihan teks, normalisasi, penghilangan stopwords, stemming, dan tokenisasi. Fitur diekstraksi menggunakan metode TF-IDF, dan data dibagi menjadi data latih (80%) dan data uji (20%). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Multinomial Naïve Bayes memiliki kinerja yang baik, mencapai akurasi 88,33%, presisi 87,10%, recall 90,00%, dan F1-score 88,54%. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma ini efektif untuk mengidentifikasi opini pelanggan secara otomatis. Sistem klasifikasi yang dikembangkan memiliki potensi untuk membantu manajer restoran lebih memahami kebutuhan pelanggan dan meningkatkan kualitas layanan berdasarkan data ulasan langsung.