Analisis Sentimen Ulasan Restoran Franchise di Purwokerto pada Google Maps Menggunakan Algoritma Naive Bayes - Gracia Sibarani, Katherin; Wijayanto, Sena (eProceedings of Engineering, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisissentimen ulasan pelanggan terhadap restoran franchise diPurwokerto yang tersedia di Google Maps dengan menerapkanalgoritma Naive Bayes. Restoran yang menjadi objek penelitianmeliputi KFC, Rocket Chicken, McDonald’s, Almaz FriedChicken dan Richeese Factory. Data ulasan dikumpulkanmelalui teknik web scraping dan kemudian diprosesmenggunakan text preprocessing seperti tokenisasi, stemming,dan pembobotan kata dengan TF-IDF. Algoritma Naive Bayesdigunakan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan ke dalamkategori positif, negatif, dan netral. Evaluasi model dilakukanmenggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan f1-score.Berdasarkan hasil analisis, model memperoleh akurasi sebesar89%, dengan nilai f1-score tertinggi pada sentimen positifsebesar 0.91, diikuti oleh netral 0.89, dan negatif 0.88. Hasilconfusion matrix juga menunjukkan bahwa sebagian besarprediksi sesuai dengan label sebenarnya, meskipun terdapatsejumlah kesalahan klasifikasi antar kelas. Hal inimenunjukkan bahwa model tersebut terbukti cukup andaldalam membedakan ketiga jenis sentimen dan dapatdimanfaatkan sebagai alat bantu analisis sentimen yang efektifterhadap restoran franchise di Purwokerto.Kata kunci— Analisis sentimen, Algoritma Naive Bayes,Restoran Franchise, Google Maps, Ulasan pelanggan