## Analisis Sentimen Pada Ulasan Produk UNIQLO dengan Algoritma Naive Bayes
Eneng Elsa Amelia 1 , Indra Yustiana 2
1,2 Universitas Nusa Putra, Indonesia e-mail : 1 eneng.elsa_ti20@nusaputra.ac.id, 2 indra.yustiana@nusaputra.ac.id

## Abstract
Sentiment analysis is provided by internet users on social media to express personal assessments or opinions.  One  of  the  brands  that  often  receives  sentiment  from  users  on  social  media  is  Uniqlo. Sentiment  opinions  play  a  crucial  role.  In  the  context  of  business  and  information  technology, sentiment  analysis  is  often  applied  to  product  reviews,  customer  service,  or  consumer  responses  on social  media  to  gather  information  about  how  the  public  perceives  a  product  or  brand,  which  is valuable for both other customers and the store. Currently, the activity of providing product reviews, often  referred  to  as  reviews,  is  gaining  attention  from  many  parties  and  becoming  a  profession  of choice. However, becoming a reviewer requires genuine experience and expertise in the field. This is because  reviews,  in  the  form  of  critiques  and  suggestions,  must  be  conducted  with  careful consideration.  Those  who  conduct  reviews  will  adhere  to  the  principles  of  analysis  and  facts  rather than  arbitrary  opinions.  Reviews,  although  in  the  form  of  concise  summaries,  can  be  very  useful  in various fields, from marketing to the arts. Reviews are a form of evaluation or assessment of a product, service,  work  of  art,  book,  film,  place,  or  anything  else.  It  involves  giving  personal  opinions  or perspectives based on personal experience or knowledge of the subject being reviewed. Reviews can be positive,  negative,  or  neutral  depending  on  the  experience,  views,  or  individual  perspectives  of  the reviewer. By using Text Mining classification methods, it is possible to determine whether a sentiment is positive, neutral, or  negative. One widely used algorithm in sentiment analysis is the Naïve  Bayes classification method.
Keywords : Reviews, Naive Bayes, Sentiment, Uniqlo

## Abstrak
Analisis  sentimen  diberikan  oleh  pengguna  internet  pada  media  sosial  untuk  memberikan  suatu penilaian atau opini pribadi. Salah satu brand yang sering mendapatkan sentimen pengguna melalui media  sosial  adalah  Uniqlo.  Adanya  sentimen  opini.  Dalam  konteks  bisnis  dan  teknologi  informasi, analisis  sentimen  sering  diterapkan  pada  ulasan  produk,  layanan  pelanggan,  atau  tanggapan konsumen di media sosial untuk mendapatkan informasi tentang bagaimana tanggapan masyarakat terhadap suatu produk atau brand yang berguna bagi pelanggan lain maupun pihak toko. Saat ini, kegiatan  memberikan  ulasan  produk  atau  sering  kita  dengar  dengan  sebutan  review  sudah  mulai dilirik  oleh  banyak  orang  dan  tidak  sedikit  orang  menjadikannya  sebagai  profesi.  Namun,  untuk menjadi  reviewer  juga  dibutuhkan  pengalaman  dan  penguasaan  yang  benar-benar  di  bidang tersebut,  karena  kritik  dan  saran  berupa  review  tidak  boleh  sembarangan  dilakukan.  Mereka melakukan  review  pasti  akan  berpegang  pada  prinsip  analisis  dan  fakta  bukan  hanya  opini sembarangan. Review berupa ringkasan singkat, tetapi  hal ini  bisa sangat berguna  untuk  berbagai bidang, baik pemasaran hingga seni. Ulasan merupakan penilaian terhadap suatu produk, layanan, karya  seni,  buku,  film,  tempat,  atau  hal  lainnya.  Ini  melibatkan  pemberian  opini  pribadi  atau pandangan  berdasarkan  pengalaman  atau  pengetahuan  pribadi  terhadap  hal  yang  diulas.  Ulasan bisa  bersifat  positif,  negatif,  atau  netral  tergantung  pada  pengalaman,  pandangan  atau  perspektif individu yang memberikan ulasan. Dengan menggunakan teknik Text Mining metode klasifikasi, akan diketahui  suatu  sentimen  bernilai  positif,  netral  atau  negatif.  Salah  satu  algoritma  yang  banyak digunakan dalam analisis sentimen adalah metode klasifikasi Naïve Bayes.
Kata kunci : Ulasan, Review, Naive bayes, Sentimen, Uniqlo
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 141-148 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. PENDAHULUAN
Di era kemajuan teknologi dan ketersediaan platform yang pesat, pelanggan memiliki  peran  penting  dalam  menyebarkan  pengalaman  mereka  dengan pembelian  produk  atau  layanan  tertentu.  Ulasan  produk  yang  diungkapkan  oleh pelanggan tidak hanya menjadi pengalaman individu, tetapi juga berperan sebagai panduan penting bagi konsumen lain yang sedang mencari informasi produk atau layanan  tertentu  sebelum  melakukan  pembelian.  Analisis  sentimen  terhadap review  produk  adalah  suatu  pendekatan  yang  memungkinkan  untuk  secara sistematis  mengekstrak  makna  dari  teks  yang  dihasilkan  oleh  pelanggan.  Ini melibatkan  penggunaan  teknik-teknik  analisis  bahasa  alami  untuk  menentukan apakah suatu ulasan bersifat positif, netral atau negatif [1].
Pentingnya  analisis  sentimen  dalam  mengulas  produk  tidak  hanya  sebatas memahami persepsi konsumen, tetapi juga dapat memberikan wawasan berharga kepada  produsen  atau  penyedia  layanan.  Informasi  ini  dapat  membantu perusahaan  untuk  meningkatkan  produk  mereka,  menanggapi  masukan pelanggan, atau bahkan membangun program pemasaran yang lebih efektif. Oleh karena itu, melalui analisis data sentimen pada review produk, kita dapat menggali inti dari umpan balik pelanggan, memahami tren kepuasan pelanggan, dan secara keseluruhan  meningkatkan  kualitas  produk  yang  ditawarkan.  Dengan mengintegrasikan  analisis  sentimen  ke  dalam  strategi  pemasaran  dan pengembangan produk, perusahaan dapat lebih responsif terhadap kebutuhan dan harapan  konsumen,  menciptakan  hubungan  yang  lebih  kuat  dan  berkelanjutan dengan pasar mereka.
Pertumbuhan pesat teknologi informasi dan media sosial telah memberikan peluang  untuk  mengumpulkan  dan  menganalisis  data  sentimen  pelanggan terhadap  produk.  Uniqlo,  sebagai  brand  terkenal  di  industri  pakaian,  dapat memanfaatkan  analisis  data  sentimen  untuk  memahami  persepsi  pelanggan terhadap  produk  mereka.  Melalui  analisis  sentimen  terhadap  produk  Uniqlo berdasarkan data dari platform media sosial dan ulasan online, kita dapat merinci pandangan pelanggan terkait produk ini. Pemahaman terhadap umpan balik positif dan  negatif  dapat  membantu  mengidentifikasi  pola  tertentu  yang  muncul, memberikan wawasan tentang tren atau konsistensi dalam opini pelanggan. Selain itu,  perbandingan  sentimen  pelanggan  terhadap  produk  Uniqlo  dengan  pesaing utamanya dalam industri pakaian memberikan perspektif tentang posisi Uniqlo di pasar.  Melalui  analisis  faktor-faktor  yang  paling  mempengaruhi  sentimen  positif, netral  atau  negatif,  seperti  kualitas  produk,  layanan  pelanggan,  atau  harga,  kita dapat  menggali  elemen-elemen  kunci  yang  perlu  diperhatikan.  Perbandingan sentimen  antara  kategori  produk  Uniqlo,  seperti  pakaian  atletik,  pakaian  kasual, atau  aksesori,  dapat  membantu  memahami  apakah  ada  perbedaan  pandangan  di antara  produk  tertentu.  Hasil  analisis  sentimen  ini  dapat  digunakan  untuk merancang  strategi  pemasaran  atau  pengembangan  produk  yang  lebih  efektif, dengan  fokus  pada  area  yang  memerlukan  perhatian  atau  perbaikan.  Evaluasi terhadap sejauh mana data sentimen dapat diandalkan sebagai indikator kepuasan pelanggan dan potensial dampaknya terhadap keputusan pembelian memberikan gambaran yang lebih luas tentang persepsi pelanggan terhadap Uniqlo [2].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 141-148 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dalam  menganalisis  sentimen  pelanggan  terhadap  produk  Uniqlo,  penulis meneliti  data  dari  berbagai  platform,  termasuk  media  sosial  dan  ulasan  online, untuk  memahami  pandangan  pelanggan  terhadap  merek  ini.  Selain  itu,  upaya penulis  terfokus  pada  mengidentifikasi  pola-pola  dan  tren  yang  muncul  dalam umpan  balik  pelanggan,  memungkinkan  penulis  untuk  merinci  kemungkinan konsistensi atau perubahan dalam opini mereka.
Penulis juga melakukan perbandingan sentimen pelanggan terhadap produk Uniqlo dengan pesaing di industri pakaian. Analisis perbandingan ini memberikan wawasan tentang bagaimana Uniqlo berdiri di pasar dalam hal persepsi pelanggan. Kami  mencari  pemahaman  yang  mendalam  mengenai  faktor-faktor  kunci  yang mempengaruhi  sentimen  pelanggan,  termasuk  aspek-aspek  seperti  kualitas produk, layanan pelanggan, dan harga.
Dengan  mengidentifikasi  faktor-faktor  kunci  ini,  penulis  dapat  memberikan rekomendasi  strategis  yang  relevan.  Rekomendasi  ini  didasarkan  pada  temuan analisis  sentimen  dan  dirancang  untuk  memandu  Uniqlo  dalam  meningkatkan kepuasan  pelanggan,  mengelola  reputasi  merek,  dan  memperkuat  posisinya  di pasar. Analisis sentimen yang mendalam ini bukan hanya memberikan gambaran tentang bagaimana pelanggan merespons produk Uniqlo, tetapi juga memberikan landasan  untuk  pengambilan  keputusan  yang  lebih  informasional  dan  efektif dalam pengembangan strategi pemasaran dan pengembangan produk.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Objek  penelitian  yang  diangkat  dalam  penelitian  ini  adalah  alasan  atau review  dari  pelanggan  yang  membeli  pakaian  di  website  milik  Uniqlo.  Website Uniqlo  ini  adalah  platform  tersendiri  milik  brand  bernama  Uniqlo  yang  menjual berbagai pakaian di berbagai jenis kelamin dan berbagai usia. Selain itu, website ini tak hanya menjual pakaian basic saja, Uniqlo juga menawarkan untuk  bekerja sama dengan berbagai brand sebagai penjualannya.
Dalam  penelitian  ini  mengambil  satu  objek  yaitu  koleksi  baju  atau  pakaian wanita dewasa, untuk diambil nya data ulasan yang di proses dalam satu algoritma menggunakan Naive Bayes ini adalah salah satu baju atau pakaian wanita dewasa yang  dijual  dengan  jenis  T-Shirt  Mini  Lengan  Pendek.  Adapun  faktor  dan  aspek dalam penilitian diantaranya :
a. Faktor dan Aspek Pelanggan
Faktor dan aspek Pelanggan yang diambil dari ulasan masa pembelian adalah dengan adanya ketidak puasan dalam setiap pembelian barang yang ada. Dari banyaknya  aspek  dan  faktor  inilah  bisa  mengetahui  mana  saja  kata  yang sangat sentimen dari pelanggan untuk bisa diperbaiki di produk lainnya.
b. Analisis Aspek Berbasis Sentimen
Dalam analisis aspek berbaris sentimen ini untuk memahami juga bagaimana sentimen ini sangat ber-variasi pada aspek di setiap produk atau layanan pada website Uniqlo.
Pada  analisis  sentimen  ini  perlu  diketahui  juga  bahwa  Naive  Bayes  adalah salah satu metode machine learning yang sangat populer dan cocok untuk analisis sentimen.  Naive  bayes  juga  merupakan  metode  klasfikasi  yang  didasarkan  pada
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 141-148 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
teorema bayes, untuk analisis ini perlu mengetahui berbagai cara yang diterapkan, diantara lain :
a) Pra-Pemrosesan  Data,  dalam  hal  ini  naive  bayes  melakukan  pra-pemrosesan data, termasuk tokenisasi, konversi huruf kecil, penghilangan stop words, dan stemming atau lemmazitation.
b) Pembagian Data, Bagi data menjadi dua set, set pelatihan (training set) dan set pengujian (test set). Set pelatihan digunakan untuk melatih model, sedangkan set pengujian digunakan untuk mengukur kinerja model.
c) Ekstraksi Fitur, Ekstraksi fitur dari teks ulasan, seperti metode “bag of words” atau “TF-IDF” untuk mengubah teks menjadi vektor fitur.
d) Pelatihan Model, latih model Naive Bayes dengan menggunakan set pelatihan. Model akan mempelajari distribusi probabilitas dari setiap fitur terhadap kelas sentimen (Positif, Negatif, dan Netral).
e) Klasifikasi,  Gunakan  model  yang  telah  dilatih  untuk  mengklasifikasikan sentimen pada set pengujian. Naive Bayes akan memberikan probabilitas kelas sentimen untuk setiap dokumen di set pengujian.
f) Evaluasi Kinerja, dalam tahap evaluasi ini model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-Score pada set pengujian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  dilakukannya  analisa  menggunakan  metode  kuantitatif  dan menyebarkan kuisioner kepada masyarakat sekitar termasuk mahasiswa dan anak sekolah.  Dari  penelitian  tersebut  berhasil  mendapatkan  228  responden. Berdasarkan  analisis  data  yang  disajikan,  dapat  disimpulkan  bahwa  mayoritas responden  merupakan  individu  perempuan  sebanyak  78,9%,  sementara  laki-laki hanya  menyumbang  21,1%.  Usia  23  tahun  menjadi  kategori  yang  paling  banyak diwakili dengan jumlah 51 orang, sedangkan usia 12, 29, 30, 31, dan 50 memiliki partisipasi  yang  lebih  rendah  dengan  masing-masing  hanya  1  orang.  Sebagian besar responden pernah mengalami situasi tertentu, mencapai 88,6%, sementara yang  tidak  pernah  hanya  sekitar  11,4%.  Ketika  ditanya  seberapa  sering  mereka mengalami  situasi  tersebut,  mayoritas  menyatakan  bahwa  mereka  hanya mengalami  sekali  (65,8%).  Secara  umum,  tingkat  kenyamanan  terkait  situasi tersebut tinggi, dengan 80,3% responden merasa nyaman. Selanjutnya, mayoritas responden  menyatakan  kepuasan  mereka  terkait  situasi  tersebut,  dengan  98,7% merasa  puas.  Meskipun  sebagian  besar  responden  merasa  memuaskan  (77,6%), ada sebagian kecil yang menyatakan cukup (21,9%), sementara hanya sedikit yang merasa  tidak  memuaskan  (0,5%).  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa mayoritas  responden,  terutama  perempuan,  pada  usia  23  tahun,  memiliki pengalaman yang memuaskan dan merasa nyaman dalam situasi yang ditanyakan. [3].

## 3.1. Hasil Kegiatan Riset
Pengambilan  data  melalui  pengisian  kuisioner  dan  mendapatkan  228 responden. Hasil dari kuisioner tersebut, sebagai berikut:
a) Responden dan Jenis Kelamin:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 141-148 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Mayoritas  responden  adalah  individu  perempuan  (78,9%),  sedangkan  laki- laki menyumbang 21,1%.
b) Usia Responden:
1. Usia 23 tahun paling banyak diwakili, dengan 51 responden.
2. Usia 12, 29, 30, 31, dan 50 memiliki partisipasi lebih rendah, masing-masing hanya 1 orang.
c) Pengalaman Responden:
Sebagian  besar  responden  pernah  mengalami  situasi  tertentu  (88,6%), sementara yang tidak pernah hanya sekitar 11,4%
d) Frekuensi Pengalaman:
Mayoritas responden hanya mengalami situasi tersebut sekali (65,8%).
e) Tingkat Kenyamanan:
Secara  umum,  tingkat  kenyamanan  terkait  situasi  tersebut  tinggi,  dengan 80,3% responden merasa nyaman.
f) Kepuasan Responden:
1. Mayoritas responden menyatakan kepuasan terkait situasi tersebut, dengan 98,7% merasa puas.
2. Sebagian  besar  responden  merasa  memuaskan  (77,6%),  sementara sebagian  kecil  menyatakan  cukup  (21,9%)  dan  sedikit  yang  merasa  tidak memuaskan (0,5%).
g) Kesimpulan Umum:
Mayoritas  responden,  terutama  perempuan,  pada  usia  23  tahun,  memiliki pengalaman yang memuaskan dan merasa nyaman dalam situasi yang ditanyakan. Data  ulasan  dari  web  Uniqlo  tersebut  mendapatkan  940  ulasan  pada  produk pakaian Wanita dewasa. Riset ini dimulai Pada awal bulan April 2023 dengan judul “Analisis Data Kemiskinan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes” namun tidak bisa dilanjutkan  karena  adanya  kendala  pada pengambilan  data,  namun  penelitian  ini dilanjutkan  dengan  mengganti  judul  penelitian  menjadi  “Analisis  Sentimen  Pada Ulasan  Produk  Uniqlo  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes”[4].  Pada  penelitian terbaru dimulai dengan pencarian data dan referensi, pencarian dan pengambilan data  diambil  dari  web  Uniqlo  dan  membuat  kuisioner  dan  menyebarkan  ke Masyarakat sekitar [5].
Pertanyaan  yang  ada  pada  kuisioner  mencakup  Jenis  Kelamin,  Usia  dan pertanyaan berupa:
a) Apakah pernah membeli produk wanita dewasa brand Uniqlo?
b) Jika pernah, seberapa sering anda membeli?
c) Sejauh mana produk Uniqlo memberikan kenyaman  saat digunakan?
d) Seberapa puas Anda dengan produk Uniqlo yang telah Anda beli?
e) Bagaimana penillaian Anda terhadap kualitas produk Uniqlo?
f) Bagaimana  pendapat Anda mengenai harga produk Uniqlo?
g) Bagaimana penglaman Anda selama berbelanja produk Uniqlo, baik secara daring maupun langsung di toko?
Dari  pengambilan  data  ulasan  pada  web  Uniqlo  mendapatkan  940  ulasan sedangkan dari menyebarkan kuisioner mendapatkan 228 data responden.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 141-148 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.2. Pengalaman Riset
Analisis  sentimen  melibatkan  proses  mengumpulkan,  mengekstraksi,  dan mengevaluasi  pendapat  atau  perasaan  pengguna  internet  terhadap  suatu  produk atau  brand,  dengan  Uniqlo  sebagai  contoh  yang  sering  dianalisis  melalui  media sosial. Kegiatan memberikan ulasan produk atau review semakin populer sebagai profesi,  namun  menjadi  seorang  reviewer  memerlukan  pengalaman  dan pemahaman  mendalam.  Ulasan,  yang  mencakup  berbagai  bidang  seperti  produk, layanan,  seni,  buku,  dan  film,  sering  kali  menjadi  penilaian  pribadi  yang  bisa bersifat  positif,  negatif,  atau  netral.  Dengan  menggunakan  metode  klasifikasi seperti Naïve Bayes dalam Text Mining, analisis sentimen dapat mengidentifikasi nilai  sentimen  dari  ulasan,  memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi  pelanggan dan pemilik bisnis.
Penelitian  ini  berfokus  pada  analisis  sentimen  terhadap  ulasan  pelanggan yang  membeli  pakaian  di  website  Uniqlo.  Objek  penelitian  adalah  alasan  atau ulasan  pelanggan  terkait  pembelian  pakaian  wanita  dewasa,  khususnya  T-Shirt Mini  Lengan  Pendek.  Faktor  dan  aspek  pelanggan  diidentifikasi  dari  ulasan, memperhatikan  ketidakpuasan  pelanggan  sebagai  elemen  utama.  Analisis  aspek berbasis  sentimen  digunakan  untuk  memahami  variasi  sentimen  pada  setiap produk  atau  layanan  di  website  Uniqlo.  Metode  analisis  sentimen  menggunakan Naive Bayes, sebuah metode machine learning yang populer, dengan tahapan pra- pemrosesan data, pembagian data, ekstraksi fitur, pelatihan model, klasifikasi, dan evaluasi  kinerja.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggali  pemahaman  mendalam tentang  respons  pelanggan,  memperbaiki  aspek  yang  kurang  memuaskan,  dan meningkatkan kualitas produk yang ditawarkan oleh Uniqlo.
Berdasarkan  analisis  data  yang  disajikan,  dapat  disimpulkan  bahwa mayoritas responden merupakan individu perempuan sebanyak 78,9%, sementara laki-laki  hanya  menyumbang 21,1%.  Usia  23  tahun  menjadi  kategori  yang  paling banyak  diwakili  dengan  jumlah  51  orang,  sedangkan  usia  12,  29,  30,  31,  dan  50 memiliki  partisipasi  yang  lebih  rendah  dengan  masing-masing  hanya  1  orang. Sebagian  besar  responden  pernah  mengalami  situasi  tertentu,  mencapai  88,6%, sementara yang tidak pernah hanya sekitar 11,4%. Ketika ditanya seberapa sering mereka mengalami situasi tersebut, mayoritas menyatakan bahwa mereka hanya mengalami  sekali  (65,8%).  Secara  umum,  tingkat  kenyamanan  terkait  situasi tersebut tinggi, dengan 80,3% responden merasa nyaman. Selanjutnya, mayoritas responden  menyatakan  kepuasan  mereka  terkait  situasi  tersebut,  dengan  98,7% merasa  puas.  Meskipun  sebagian  besar  responden  merasa  memuaskan  (77,6%), ada sebagian kecil yang menyatakan cukup (21,9%), sementara hanya sedikit yang merasa  tidak  memuaskan  (0,5%).  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa mayoritas  responden,  terutama  perempuan,  pada  usia  23  tahun,  memiliki pengalaman yang memuaskan dan merasa nyaman dalam situasi yang ditanyakan. Dalam  penelitian  ini,  metode  analisis  sentimen  dengan  Naive  Bayes memberikan  pemahaman  mendalam  terhadap  sentimen  pelanggan  terhadap produk  Uniqlo.  Profil  responden  menunjukkan  mayoritas  perempuan  usia  23 tahun  dengan  tingkat  kenyamanan  dan  kepuasan  yang  tinggi  terkait  situasi tertentu. Analisis sentimen produk mengungkapkan sejauh mana respons positif,
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 141-148 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
netral,  dan  negatif  dari  pelanggan,  memberikan  landasan  untuk  rekomendasi strategis  Uniqlo  dalam  meningkatkan  kualitas  produk  dan  layanan.  Meskipun penelitian memiliki keterbatasan, kesimpulan ini menekankan pentingnya analisis sentimen  sebagai  alat  strategis  bagi  Uniqlo  dalam  memahami  pandangan pelanggan,  merespons  kebutuhan  konsumen,  dan  memperkuat  posisi  merek  di pasar.  Penelitian  lebih  lanjut  dengan  sampel  yang  lebih  representatif direkomendasikan untuk langkah selanjutnya. Berdasarkan hasil analisis sentimen terhadap produk Uniqlo dengan Naive Bayes, saran untuk perusahaan melibatkan pelanggan dalam pengembangan produk, merespons ulasan dengan responsif, dan menerapkan  strategi  pemasaran  berbasis  sentimen.  Analisis  mendalam  terhadap ulasan  pelanggan  diperlukan  untuk  identifikasi  perbaikan  kualitas  produk, sementara responsif terhadap ulasan baik dan buruk dapat memperkuat hubungan dengan  pelanggan.  Implementasi  strategi  pemasaran  yang  memanfaatkan  cerita positif  dari  ulasan  pelanggan  dapat  meningkatkan  daya  tarik  merek.  Inovasi produk  dapat  didorong  dengan  memperhatikan  tren  dan  kebutuhan  pelanggan. Pelatihan  tim  layanan  pelanggan  juga  perlu  ditingkatkan.  Dengan  mengadopsi saran  ini,  diharapkan  Uniqlo  dapat  memperkuat  posisi  di  pasar  dan mempertahankan citra positif.

## 4.  SIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  menggunakan  metode  analisis  sentimen  dengan algoritma  Naive  Bayes  telah  memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam terhadap  sentimen  pelanggan  terhadap  produk  Uniqlo.  Profil  responden menunjukkan  mayoritas  adalah  perempuan  dengan  dominasi  usia  23  tahun,  dan meskipun  pengalaman  situasional  terjadi  sekali,  tingkat  kenyamanan  dan kepuasan  pelanggan  terkait  situasi  tersebut  cukup  tinggi.  Analisis  sentimen produk  Uniqlo  menggunakan  Naive  Bayes  memberikan  wawasan  tentang  sejauh mana sentimen positif, netral, dan negatif yang diberikan oleh pelanggan. Hasil ini dapat menjadi landasan bagi Uniqlo untuk merancang rekomendasi strategis guna meningkatkan  kualitas  produk,  layanan  pelanggan,  atau  aspek  lain  yang berdampak pada persepsi pelanggan. Pentingnya analisis sentimen dalam konteks ini menjadi jelas, mengingat perannya yang krusial dalam membantu perusahaan memahami  pandangan  pelanggan,  merespons  kebutuhan  konsumen,  dan membangun  hubungan  yang  lebih  kuat  dengan  pasar.  Meskipun  demikian,  perlu diakui  keterbatasan  penelitian  ini,  di  mana  hasilnya  mungkin  dipengaruhi  oleh karakteristik  responden  dan  lingkungan  penelitian.  Oleh  karena  itu,  penelitian lebih  lanjut  dengan  sampel  yang  lebih  representatif  direkomendasikan  sebagai langkah berikutnya. Dengan demikian, kesimpulan ini menegaskan bahwa analisis sentimen  dapat  menjadi  alat  strategis  bagi  Uniqlo  dalam  memperkuat  interaksi dengan pelanggan, merancang produk yang lebih sesuai, dan memperkokoh posisi merek mereka di pasar.
Berdasarkan  hasil  penelitian  analisis  sentimen  terhadap  produk  Uniqlo menggunakan  algoritma  Naive  Bayes,  sejumlah  saran  dapat  diajukan  untuk meningkatkan  interaksi  dengan  pelanggan,  kualitas  produk,  dan  citra  merek. Pertama,  perlu  dilakukan  analisis  mendalam  terhadap  ulasan  pelanggan  yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 141-148 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
mencakup  aspek-aspek  tertentu  terkait  kualitas  produk.  Identifikasi  area  yang memerlukan  perbaikan  atau  peningkatan  untuk  memastikan  produk  Uniqlo memenuhi  standar  kualitas  yang  diharapkan.  Selanjutnya,  melibatkan  pelanggan dalam proses pengembangan produk baru atau perbaikan dapat menjadi langkah strategis.  Pengumpulan  masukan  dan  preferensi  pelanggan  dapat  menjadi landasan  untuk  inovasi  produk  yang  lebih  sesuai  dengan  kebutuhan  pasar. Responsif terhadap ulasan pelanggan juga menjadi kunci, dengan perluasan sistem tanggapan  cepat  terhadap  ulasan  baik  yang  positif  maupun  negatif.  Memberikan apresiasi pada ulasan positif dan menanggapi secara  konstruktif terhadap ulasan negatif  dapat  meningkatkan  kepercayaan  pelanggan.  Selain  itu,  menyediakan saluran komunikasi terbuka antara pelanggan dan perusahaan dapat memperkuat interaksi  dan  pemahaman  terhadap  kebutuhan  konsumen.  Strategi  pemasaran yang  berbasis  sentimen  dapat  diimplementasikan  dengan  memanfaatkan  hasil analisis sentimen sebagai dasar. Rancangan kampanye pemasaran yang fokus pada cerita dan nilai-nilai positif yang diungkapkan oleh pelanggan melalui ulasan dapat meningkatkan  daya  tarik  merek.  Inovasi  produk  juga  dapat  didorong  dengan memperhatikan  tren  dan  kebutuhan  pelanggan  yang  teridentifikasi  melalui analisis  sentimen.  Kolaborasi  dengan  desainer  atau  influencer  terkemuka  dapat menciptakan  produk  yang  lebih  menarik  dan  relevan  dengan  selera  konsumen. Pelatihan  khusus  bagi  tim  layanan  pelanggan  menjadi  penting  untuk  merespons kebutuhan  pelanggan  dengan  lebih  baik  berdasarkan  temuan  analisis  sentimen. Menyediakan  platform  atau  sistem  yang  memudahkan  pelanggan  untuk memberikan umpan balik langsung terkait layanan pelanggan dapat meningkatkan kepuasan  pelanggan  secara  keseluruhan.  Dengan  mengimplementasikan  saran- saran  ini,  diharapkan  Uniqlo  dapat  memperkuat  hubungan  dengan  pelanggan, meningkatkan  kualitas  produk,  dan  mempertahankan  citra  merek  yang positif  di pasaran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Vynska  Amalia  Permadi, “Analisis  Sentimen  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes Terhadap  Review    Restoran  di  Singapura,” J. Buana Inform. ,  vol.  11,  pp.  141–151, 2020.
[2] Dedi Darwis, Nery Siskawati, and Zaenal Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen  Review Data Twitter BMKG Nasional,” J. TEKNO KOMPAK , vol. 15, no. 1, pp. 131–145, 2020.
[3] B.  Gunawan  et  al.,  "Sistem  Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  Produk  Menggunakan Metode  Naive Bayes," *JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)*, vol. 4, no. 2, pp. 17–29, 2018.
[4] A. P. Giovani et al., "Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi," tahun 2020.
[5] S.  Wulan,  U.  Vitandy,  A.  A.  Supianto,  dan  F.  Abdurrachman  Bachtiar,  "Analisis Sentimen  Evaluasi  Kinerja  Dosen  menggunakan  Term  Frequency-Inverse Document Frequency dan Naïve Bayes Classifier," vol. 3, issue 6, 2019.