Analisis Sentimen Berbasis Aspek Terhadap Richeese Factory pada Platform Twitter Menggunakan Algoritme Naïve Bayes dan Menggunakan Marketing Mix 4P - Firzania, Heidea Yulia; Pratiwi, Oktariani Nurul; Hamami , Faqih (eProceedings of Engineering, 2024)
Abstrak— Pembatasan pengunjung di gerai makanan membuat masyarakat memesan makanan dan minuman darirumah sehingga popularitas brand tersebut meningkat. Makabanyak brand bersaing terutama brand makanan cepat saji.Richeese Factory adalah brand makanan cepat saji Indonesiayang menyajikan makanan pedas, saus keju dan satu-satunyabrand makanan yang bersaing dengan brand luar negeri, tetapibrand tersebut masih kalah dengan brand luar negeri. Denganmenggunakan analisis sentimen dan aspek teori Marketing Mix4p yang didapat dari ulasan pelanggan pada Twitter, dapatmeningkatkan minat masyarakat kepada brand RicheeseFactory. Sistematika penyelesaian menggunakan KnowledgeDiscovery in Database, tahapan pertama adalah data selection,pada tahap tersebut, peneliti menentukan keywordpengambilan data dari Twitter, yang kemudian data diambildengan cara crawling data. Hasil dari implementasi AlgoritmeNaïve Bayes perbedaan max features dan test size memilikiperan penting pada hasil akurasi. Algoritme Gaussian danMultinomial Naïve Bayes memiliki hasil akurasi yang lebihtinggi daripada Algoritme Bernoulli Naïve Bayes, akan tetapisebagian besar akurasi tertinggi pada Algoritme MultinomialNaïve Bayes dengan nilai 84%. Berdasarkan tingkat akurasidari implementasi Algoritme Naïve Bayes jika nilai max featuressemakin tinggi nilai akurasi juga semakin tinggi. Kata kunci— Richeese Factory, Analisis Sentiment, Marketing Mix, Naïve Bayes