<![CDATA[Mie Gacoan Purwokerto merupakanrestoran cepat saji yang menerima banyak ulasanpelanggan melalui Google Maps, khususnya fitur GoogleBusiness Review. Namun, belum tersedia sistem yangsecara otomatis menganalisis sentimen dari ulasantersebut, padahal opini publik dapat menjadi bahanevaluasi penting bagi perusahaan. Penelitian inibertujuan mengembangkan sistem analisis sentimen yangmampu mengelompokkan ulasan menjadi kategoripositif, negatif, dan netral menggunakan algoritma NaïveBayes. Data berupa 4.211 ulasan dikumpulkan denganteknik web crawling menggunakan Instant Data Scraper.Tahapan pengolahan data mencakup preprocessing teks,pelabelan otomatis dengan kamus SenticNet,pembobotan menggunakan TF-IDF, dan balancing datamenggunakan metode SMOTE. Evaluasi modeldilakukan dengan confusion matrix untuk memperolehmetrik akurasi. Hasil penelitian menunjukkan mayoritasulasan bersifat positif dengan akurasi model mencapai79%. Diharapkan sistem ini akan membantu Mie Gacoanmemahami opini pelanggan secara otomatis danmembantu proses mencapai keputusan berbasis datauntuk meningkatkan kualitas layanan..Kata kunci— analisis sentimen, mie gacoan, googlebusiness review, klasifikasi, naive bayes, ulasan pelanggan]]>
Copyrights © 2025
