## Text Mining dan Klasifikasi Sentimen Berbasis Naïve Bayes Pada Opini Masyarakat terhadap Makanan Tradisional

## Sunneng Sandino Berutu
Fakultas Sains dan Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Kristen Immanuel, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* sandinoberutu@ukrimuniversity.ac.id Email Penulis Korespondensi: sandinoberutu@ukrimuniversity.ac.id Submitted: 17/11/2022 ; Accepted: 12/12/2022 ; Published: 31/12/2022
Abstrak – Indonesia memiliki berbagai jenis makanan tradisional terkenal dan tersedia di berbagai kota. Selain makanan khas tersebut,  beberapa  jenis  makanan  internasional  juga  sudah  merambah  ke  seluruh  pelosok  nusantara.  Untuk  menganalisis sentimen masyarakat terhadap kedua kategori makanan tersebut, peneliti melakukan text mining dengan mengambil data dari twitter. Jenis makanan tradisional yang dianalisis adalah rendang, sate dan gudeg. Sementara itu, jenis makanan internasional terdiri dari pizza, hamburger dan spaghetti. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi data crawling , data cleaning , data filtering, data translating , data splitting dan pengembangan model klasifikasi teks berbasis Naïve Bayes. Hasil analisis menunjukkan persentase sentimen positif tertinggi terdapat pada makanan gudeg sebesar 57,9. Kemudian, persentase sentimen negatif  tertinggi  diperoleh  makanan  rendang  sebesar  21,9.  Selanjutnya,  persentase  tertinggi  sentimen  netral  dimiliki  oleh makanan  hamburger.  Sementara  itu,  kinerja  model  klasifikasi  dengan  dataset  hamburger  memperoleh  nilai  tertinggi  pada parameter seperti accuracy sebesar 0,72 , precision sebesar 0,72 dan recall sebesar 0,68 dalam memprediksi data sentimen .
Kata Kunci: Makanan Tradisional; Makanan Internasional; Sentimen; Text Mining; Twitter; Naïve Bayes
Abstract – Indonesia has several famous traditional foods and is available in some cities. In addition, several international foods also are interesting to Indonesian. This article analyzes the netizen sentiment for these food categories where the data source is Twitter. The foods are rendang, sate, gudeg, pizza, hamburger, and spaghetti. The text mining approach is adopted to process data. The research steps are data crawling, cleaning, filtering, translating, and splitting. Furthermore, the classifier model based on the Naïve Bayes algorithm is developed. The analysis result shows that the gudeg food reaches a high percentage of positive sentiment  with  57,9.   Then,  the  high  rate  of  negative  sentiment  is  achieved  by  the  rendang  food  with  21,9  %.  Moreover, hamburger food obtains a high percentage of neutral sentiment. Meanwhile, the evaluation of classifier model performance shows that the model with the hamburger dataset achieves a high score for accuracy, precision, and recall parameters with 0.72, 0.72, and 0.68 sequentially.
Keywords : Traditional Food; International Food; Sentiment; Twitter; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Data yang beredar di media sosial sangat besar. Data tersebut dapat diolah dan dimanfaatkan untuk memperoleh berbagai informasi. Salah satu cara untuk mengolah data tersebut dengan menerapkan teknologi kecerdasan buatan yaitu pendekatan text mining [1] . Pendekatan ini menjadi salah satu bagian penting dalam penelitian terkait dengan analisis  sentimen.  Beberapa  penelitian  terdahulu  telah  menerapkan text  mining pada  data  media  sosial  seperti respon pengguna terhadap munculnya teroris ISIS[2], sentimen penduduk terhadap kebijakan kenaikan harga dasar listrik[3], dan mengukur keraguan masyarakat terhadap vaksin covid-19[4].
Analisis  sentimen  pada  media  sosial  menggali  opini,  perasaan  dan  sikap  pengguna  untuk  mendapatkan pengetahuan  atau  informasi  berguna  dari  opini  seseorang  atau  komunitas  [5].  Informasi  tersebut  dapat dipergunakan sebagai bagian dari strategi atau pendukung pengambilan keputusan. Analisis sentimen dengan data bersumber  dari  media  sosial  seperti  twitter,  instagram,  facebook  dan  you  tube  sudah  dilakukan  oleh  peneliti terdahulu.  Twitter  menjadi  salah  satu  media  sosial  populer  karena  menyediakan  berbagai  macam  fasilitas  dan memudahkan  pemakai  dalam  penyampaian  informasi  ke  publik  [6].  Data  dari  media  sosial  twitter  sudah diimplementasikan  untuk  mengukur  sentimen  dalam  berbagai  bidang  kehidupan  manusia.  Untuk  bidang pendidikan,  peneliti  menganalisis  respon  masyarakat  terhadap  kegiatan  belajar  mengajar  secara hybrid [7]. Selanjutnya,  analisis  sentimen  dapat  menjadi  salah  satu  bagian  evaluasi  terhadap  kegiatan  pembelajaran  di perguruan  tinggi  [8].  Penerapan  di  bidang  kesehatan,  seperti  pengukuran  pandangan  masyarakat  terhadap pelaksanaan vaksin covid-19 [9], respon masyarakat terhadap penyakit covid-19[10]. Selanjutnya, studi kasus pada unsur pemerintahan, misalnya: penilaian masyarakat terhadap kinerja BMKG[11], kinerja anggota DPR [12], dan kinerja jajaran di kementerian kesehatan [13]. Selain itu, beberapa peneliti menganalisis pandangan masyarakat terhadap  kebijakan-kebijakan  yang  dikeluarkan  pemerintah[14]–[16],  bidang  pariwisata[17],  dan  bidang pemasaran [18].
Naïve Bayes merupakan salah satu algoritma populer machine learning yang telah diimplementasikan pada masalah  klasifikasi.  Algoritma  ini  memiliki  cara  kerja  yang  sederhana,  menghasilkan    probabilitas  akurasi klasifikasi sangat tinggi dan dan  mampu mengurangi konsumsi energi pada tahap pelatihan [19]. Algoritma ini telah diimplementasikan pada klasifikasi teks seperti, identifikasi berita atau informasi hoaks di media digital[20], deteksi spam pada  email[21].  Selain  itu,  untuk  klasifikasi  sentimen  dari  data  di  media  sosial  telah  dilakukan beberapa  peneliti  terdahulu  seperti  sentimen  produk e-commerce dari  data  ulasan  konsumen[22],  pengukuran sentimen bidang pemasaran online [23] dan pengukuran kinerja polisi [24] .
Indonesia  memiliki  kekayaan  beraneka  ragam  makanan  tradisional  yang  tersebar  di  seluruh  pelosok nusantara. Cita rasa dan proses pengolahan yang unik membuat makanan tersebut menjadi populer baik di dalam maupun di luar negeri, seperti rendang, sate, gudeg, dan sebagainya. Makanan tradisional merupakan salah satu jati diri bangsa yang menjadi pembeda dengan bangsa lain. Sementara itu, makanan internasional dalam bentuk siap  saji  juga  sudah  merambah  sejak  berpuluh-puluh  tahun  lalu  di  seluruh  kota  di  Indonesia,  seperti  pizza, hamburger, spaghetti dan sebagainya. Umumnya, makanan ini sangat digandrugi oleh kaum milenial. Meskipun demikian,  makanan  tradisional  tetap  perlu  dipertahankan  dan  ditingkatkan  popularitasnya.  Penelitian  terkait sentimen  masyarakat  terhadap  kuliner  Indonesia  telah  dilakukan  sebelumnya,  seperti  sentimen  jajanan  yang tersedia di pusat perkotaan Surabaya[25] dan Bandung [26], penentuan sentimen dengan data hash tag kuliner[27], sentimen  pada  tempat  penyediaan  kuliner  [28]  dan  restoran  [29].  Namun,  pengukuran  sentimen  masyarakat terhadap makanan tradisional dan makanan internasional belum pernah dilakukan. Oleh karena itu, penelitian ini menganalisis  opini  masyarakat  terhadap  popularitas  makanan  tradisional  dan  makanan  internasional  dengan melakukan text  mining di  mana data bersumber dari  twitter. Selanjutnya, algoritma Naïve Bayes diadopsi  pada model klasifikasi sentimen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dalam empat tahapan, yaitu data crawling , data preprocessing , training model dan testing model serta evaluasi model.  Tahapan penelitian ini ditunjukkan dalam Gambar 1 berikut.
Gambar 1 . Tahapan pelaksanaan kegiatan penelitian

## 2.1 Data Crawling
Untuk memperoleh data dari twitter, modul library scraper for social networking service (SNS) python diadopsi, kemudian  fungsi  TwitterSearchScraper  dipanggil.  Kata  kunci  yang  dipakai  yaitu  rendang,  sate,  gudeg,  pizza, hamburger, dan spaghetti.  Untuk memastikan data yang ditarik berbahasa Indonesia saja maka property language diatur  menjadi lang:id .  Dalam  proses crawling ,  tiga  properti  twitter  seperti tweet.date,  tweet.content dan tweet.lang diunduh.

## 2.2 Data Preprocessing
Pada tahap ini, proses-proses yang dilakukan, seperti data cleaning, data filtering, data translating, ekstraksi fitur , data labeling, dan data splitting. Library yang dipergunakan pada data preprocessing adalah TextBlob .

## 2.2.1 Data Cleaning
Tahapan ini merupakan proses pembersihan data terhadap teks yang berulang. Selanjutnya, menghapus teks yang tidak  penting  untuk  dianalisis  seperti  symbol-symbol, mentions ,  hash  tag,  hyperlink  dan  beberapa  tanda  baca. Proses lainnya adalah mengubah teks menjadi huruf kecil.

## 2.2.2 Data Filtering
Sebelum proses filtering , kalimat terlebih dahulu dipisahkan ke dalam kata-kata (tokenizing) . Selanjutnya, kata- kata yang kurang memiliki makna seperti “dan”, “yang”, ”dari”, ”di” dan sebagainya dihilangkan.

## 2.2.3 Data Translating
Untuk  memenuhi  persyaratan  dalam  penggunaan  Textblob  berbahasa  Inggris  maka  data  perlu  diterjemahkan terlebih dahulu ke dalam bahasa Inggris. Untuk proses translasi, library deep translator diadopsi dalam penelitian ini. Fungsi GoogleTranslator dipanggil untuk menterjemahkan teks dari bahasa Indonesia menjadi bahasa Inggris.

## 2.2.4 Ekstraksi Fitur
Proses ekstraksi fitur akan menghasilkan nilai subjectivity dan polarity dalam sebuah kalimat. Untuk memperoleh nilai ke dua parameter tersebut maka fungsi sentiment.subjectivity dan sentiment. polarity textBlob diadopsi. Rentang nilai polarity berada antara [-1,1] sedangkan nilai subjectivity terletak diantara [0,1].

## 2.2.5 Data Labeling
Sentimen dikelompokkan ke dalam tiga kategori, yaitu positif, negatif dan netral [30]. Penentuan label didasarkan pada kondisi berikut ini, yaitu:
a. jika nilai polarity > 0 maka label = positif.
b. jika nilai polarity < 0 maka label = negatif.
c. jika nilai polarity = 0 maka label = netral.

## 2.2.6 Data Splitting
Data pada pelatihan model menggunakan type data seimbang. Untuk memperoleh data seimbang, pertama-tama dicari hasil perolehan jumlah terkecil diantara sentimen positif, negatif dan netral. Selanjutnya, data yang sudah seimbang dibagi ke dalam data training dan data testing .

## 2.3 Training Model
Metode klasifikasi Naïve Bayes merupakan algoritma machine learning berbasis teorema Bayesian[31]. Teori ini digunakan untuk menemukan probabilitas dari hipotesis berdasarkan fakta yang ada. Persamaan probabilitas (1) dinyatakan sebagai berikut.
𝑃(𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙|𝑓𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒𝑠) = 𝑃(𝑓𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒𝑠|𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙) × 𝑃(𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙) 𝑃(𝑓𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒𝑠) (1)
Sintax metode di library textblob adalah classifiers.NaiveBayesClassifier.

## 2.4 Testing Model
Model dievaluasi dengan menginputkan data baru. Pengukuran kinerja model pada tahap pengujian ditampilkan dengan  pendekatan confusion  matrix [32] . Confusion  matrix akan  menghasilkan  beberapa  parameter  seperti akurasi, presisi, recall dan f1-score.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian ini berisi penjelasan tentang hasil implementasi metode penelitian yang sudah dirancang. Selanjutnya, hasil tersebut  dianalisis  untuk  menggali  informasi  terkait  dengan  sentimen  masyarakat  Indonesia  terhadap  makanan tradisional dan internasional.

## 3.1 Analisis Sentimen
Untuk  proses crawling ,  kata  kunci  yang  digunakan  sesuai  dengan  nama  jenis  makanannya,  seperti  “rendang”, “sate”, “gudeg”, “pizza”, “hamburger”, dan “spaghetti”. Hasil proses crawling setiap jenis makanan dideskripsikan dalam Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Jenis data tweet No  Jenis Makanan Tanggal Jumlah tweet 1 Rendang 27/10/2022 – 5/11/2022 5000 2 Sate 01/11/2022 – 5/11/2022 5000 3 Gudeg 15/09/2022 – 5/11/2022 5000 4 Pizza 29/10/2022 – 5/11/2022 5000 5 Hamburger 27/05/2022 – 5/11/2022 5000 6 Spaghetti 15/09/2022 – 5/11/2022 5000
Berdasarkan  Tabel  1  di  atas,  untuk  memperoleh  tweet  sebanyak  5000  data  maka  jenis  makanan  sate memiliki  rentang  waktu  terpendek  dibandingkan  dengan  jenis  makanan  lainnya,  sementara  itu,  makanan hamburger memiliki rentang waktu terlama.
Kata-kata  yang  ada  dalam  tweet  divisualisasikan  dengan  menggunakan library wordcloud seperti  yang terlihat dalam Gambar 2 berikut. Kata kunci setiap jenis makanan memiliki ukuran huruf yang lebih besar diantara kata-kata  yang  ada.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  kemunculan  kata  kunci  menjadi  yang  terbanyak dibandingkan dengan kata lainnya.
(a) (b) (c) (d)
(e)
(f)
Gambar 2 . Visualisasi wordcloud jenis makanan a) rendang, b) sate, c) gudeg, d) pizza, e) hamburger dan f) spaghetti
Untuk  menentukan  sentimen  pada  setiap  tweet  maka  nilai subjectivity dan polarity diukur.  Hasil pengukuran  kedua  variabel  tersebut  menjadi  dasar  dalam  penentuan  label  sentimen  “Positif”,  “Negatif”,  dan “Netral”.  Sebaran  nilai subjectivity dan polarity setiap  jenis  makanan  ditampilkan  dalam  bentuk  grafik  yang terlihat pada Gambar 3 berikut. Secara umum, sebaran nilai subjectivy lebih banyak berada pada rentang 0,4 sampai 1. Hal  ini  menunjukkan bahwa tweet yang diperoleh lebih subjektif. Sementara itu, sebaran nilai polarity lebih banyak berada pada rentang antara -0,50 dan 0,50.
(a)
(b)
(c) (d) (e)
(f)
Gambar 3 . Korelasi antara nilai subjectivity dan polarity pada jenis makanan a) rendang, b) sate, c) gudeg, d) pizza, e) hamburger, dan f) spaghetti
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai polarity maka  diperoleh  hasil  analisis  sentimen  yang  tersaji  dalam Tabel 2 dan Gambar 4 berikut.  Makanan rendang memperoleh persentase sentimen Positif tertinggi sebesar 57,9 sedangkan terendah adalah makanan hamburger. Sementara itu, makanan rendang memiliki persentase sentimen Negatif tertinggi  sebesar 21,9 sedangkan sentimen terendah pada makanan gudeg dan hamburger yaitu sebesar 13,7.
Tabel 2. Hasil analisis sentimen No  Jenis Makanan Sentimen (%) Positif  Netral  Negatif 1 Rendang 32,9 45,2 21,9 2 Sate 33,9 47,4 18,7 3 Gudeg 57,9 28,3 13,7 4 Pizza 32,3 53,4 14,3 5 Hamburger 25,4 60,9 13,7 6 Spaghetti 40,9 40,6 18,5
Gambar 4 . Grafik bar analisis sentimen makanan tradisional dengan makanan internasional
Berdasarkan hasil analisis sentimen, meskipun rentang waktu pengambilan data tweet makanan gudeg lebih lama dibanding dengan makanan lainnya, akan tetapi jenis makanan ini memperoleh persentase sentimen positif tertinggi  dibanding  dengan  jenis  makanan  lainnya.  Sementara  itu,  makanan  rendang  memperoleh  persentase sentimen negatif tertinggi dibandingkan dengan jenis makanan lainnya.

## 3.2 Model Klasifikasi
Model klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes dengan dataset balanced . Untuk memenuhi dataset balanced maka jumlah sentimen positif, negatif, dan neutral ditentukan berdasarkan jumlah data sentimen terkecil. Jumlah sentimen  yang  digunakan  pada  tahap  pelatihan  dan  pengujian  model  dideskripsikan  dalam  Tabel  3  berikut. Makanan rendang, sate dan spaghetti  memiliki jumlah dataset  terbesar yaitu 2700. Dataset  dibagi menjadi  dua bagian dimana sebesar 80% diperuntukan pada tahap pelatihan sedangkan sisanya digunakan pada tahap pengujian model.
Tabel 3 . Deskripsi dataset balanced setiap makanan
No  Nama Dataset Jumlah Data Pelatihan dan Pengujian Total Positif Netral Negatif 1 Rendang 900 900 900 2700 2 Sate 900 900 900 2700 3 Gudeg 650 650 650 1950 4 Pizza 700 700 700 2100 5 Hamburger 650 650 650 1950 6 Spaghetti 900 900 900 2700
Berdasarkan dataset di Tabel 3 maka model akan dilatih dengan 6 dataset yang berbeda sehingga penelitian ini menghasilkan 6 model klasifikasi. Setelah tahapan pelatihan selesai dilakukan, selanjutnya model diuji dengan dataset pengujian. Hasil pengujian divisualisasikan ke dalam confusion matrix seperti yang tersaji dalam Gambar 5 berikut.
(a) (b)
(c)
(d)
(e) (f) Gambar 5. Visualisasi confusion matrix jenis makanan a) rendang, b) sate, c) gudeg, d) pizza, e) hamburger dan f) spaghetti
Confusion matrix pada Gambar 5 diatas menjadi acuan dalam menentukan besaran nilai parameter seperti precision, recall dan f1-score . Deskripsi hasil pengukuran parameter pada setiap model tersaji dalam Tabel 4-9.
0 1000 2000 3000 4000 Sentimen terhadap jenis makanan tradisional vs makanan internasional Positif Negatif Netral
Hasil prediksi model dengan dataset rendang tersaji dalam Tabel 4 berikut. Sentimen negatif memperoleh nilai precision tertinggi  sedangkan  sentimen  positif  mencapai  nilai  tertinggi  pada  parameter recall dan f1-score . Sementara itu, nilai rata-rata accuracy prediksi sebesar 0,68.
Tabel 4 . Hasil pengujian model dengan dataset rendang
No  Nama Label Parameter Precision  Recall  F1-score 1 Positif 0,68 0,73 0,7 2 Negatif 0,73 0,58 0,64 3 Netral 0,65 0,71 0,68
Deskripsi hasil prediksi model dengan dataset gudeg tersaji dalam Tabel 6 berikut. Nilai precision tertinggi diperoleh sentimen negatif sedangkan nilai  tertinggi  parameter pada recall dan f1-score dicapai  label  sentimen netral. Sementara itu, nilai rata-rata akurasi prediksi sebesar 0,68.
Tabel 5. Hasil pengujian model dengan dataset sate No  Nama Label Parameter Precision  Recall  F1-score 1 Positif 0,64 0,79 0,71 2 Negatif 0,76 0,47 0,58 3 Netral 0,69 0,76 0,72
Deskripsi hasil prediksi model dengan dataset gudeg tersaji dalam Tabel 6 berikut. Nilai precision tertinggi diperoleh sentimen negatif sedangkan nilai  tertinggi  parameter pada recall dan f1-score dicapai  label  sentimen netral. Sementara itu, nilai rata-rata akurasi prediksi sebesar 0,68.
Tabel 6. Hasil pengujian model dengan dataset gudeg No  Nama Label Parameter Precision  Recall  F1-score 1 Positif 0,56 0,68 0,62 2 Negatif 0,76 0,51 0,61 3 Netral 0,65 0,74 0,69
Evaluasi  kinerja  model  dengan  dataset  pizza  dideskripsikan  dalam Tabel  7  berikut.  Nilai tertinggi pada parameter precision dicapai  sentimen  negatif  sedangkan  nilai  tertinggi  pada  parameter recall dan  f1-score diperoleh sentimen netral. Nilai akurasi rata-rata prediksi sebesar 0,58.
Tabel 7. Hasil pengujian model dengan dataset pizza No  Nama Label Parameter Precision  Recall  F1-score 1 Positif 0,5 0,72 0,59 2 Negatif 0,8 0,27 0,41 3 Netral 0,61 0,75 0,67
Deskripsi hasil pengujian model dengan dataset hamburger tersaji dalam Tabel 8 berikut. Nilai tertinggi parameter precision dan f1-score dicapai  sentimen negatif sedangkan nilai  tertinggi  parameter recall diperoleh sentimen netral. Nilai akurasi rata-rata prediksi sebesar 0,72.
Tabel 8. Hasil pengujian model dengan dataset hamburger No  Nama Label Parameter Precision  Recall  F1-score 1 Positif 0,67 0,71 0,69 2 Negatif 0,87 0,69 0,77 3 Netral 0,66 0,75 0,7
Kinerja hasil prediksi model dengan dataset spaghetti dideskripsikan dalam Tabel 9 berikut. Nilai precision tertinggi dicapai sentimen negatif sedangkan nilai tertinggi parameter recall diperoleh sentimen positif. Kemudian, nilai tetinggi f1-score diperoleh label sentimen netral. Nilai akurasi rata-rata prediksi sebesar 0,63.
Tabel 9. Hasil pengujian model dengan dataset spaghetti No  Nama Label Parameter Precision  Recall  F1-score 1 Positif 0,55 0,75 0,64
No  Nama Label Parameter Precision  Recall  F1-score 2 Negatif 0,86 0,39 0,54 3 Netral 0,64 0,72 0,68
Secara  umum,  nilai precision tertinggi  diperoleh  model  dataset  hamburger  pada  sentimen  negatif. Kemudian, untuk parameter recall , nilai tertinggi dicapai model dataset sate pada sentimen positif. Sementara itu, nilai tertinggi pada parameter f1-score diperoleh model dataset hamburger pada sentimen negatif.

## 3.3 Perbandingan Kinerja Model Klasifikasi
Perbandingan  kinerja  antar  model  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  rata-rata  parameter accuracy,  precision, recall dan f1-score setiap  model.  Perbandingan  kinerja  setiap  model  dideskripsikan  dalam  Tabel  10  dan divisualisasikan dalam grafik bar pada Gambar 6 berikut.
Tabel 10. Perbandingan kinerja model klasifikasi
No Dataset Parameter Accuracy  Precision  Recall  F1-score 1 Rendang 0,68 0,69 0,68 0,67 2 Sate 0,68 0,7 0,67 0,67 3 Gudeg 0,68 0,66 0,64 0,64 4 Pizza 0,58 0,64 0,58 0,56 5 Hamburger 0,72 0,72 0,68 0,62 6 Spaghetti 0,63 0,68 0,62 0,62
Gambar 6. Grafik bar perbandingan kinerja model
Berdasarkan  Tabel  10  dan  Gambar  6  diatas,  diperoleh  informasi  bahwa  kinerja  model  dengan  dataset hamburger  memiliki  kinerja  tertinggi  pada  parameter accuracy,  precision  dan  recall sedangkan  model  dengan dataset rendang dan sate mencapai nilai tertinggi pada parameter f1-score . Sementara itu, model dengan dataset pizza memiliki nilai terendah pada semua parameter.

## 4. KESIMPULAN
Sentimen  masyarakat  terhadap  makanan  tradisional  dan  internasional  dengan  data  dari  twitter  telah  dianalisis. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  makanan  gudeg  memperoleh  persentase  sentimen  positif  tertinggi  sebesar  57,9. Sementara itu, makanan rendang mendapat persentase sentimen negatif tertinggi sebesar 21,9. Persentase tertinggi pada sentimen netral diperoleh makanan hamburger sebesar 60,9. Model klasifikasi sentimen berbasis algoritma Naïve bayes telah dibangun. Penelitian ini memiliki 6 model yang mewakili setiap jenis makanan. Selanjutnya, pengujian model dilakukan. Kinerja model dievaluasi dengan pendekatan confusion matrix . Perbandingan hasil kinerja tiap model menunjukkan bahwa model dengan dataset hamburger memiliki kinerja terbaik pada variabel accuracy, precision dan recall dengan nilai masing-masing sebesar 0,72, 072, dan 0,68. Kemudian, hasil tertinggi pada parameter f1-score dicapai oleh model dengan dataset rendang dan sate sebesar 0,67. Sementara itu, model dengan dataset pizza memperoleh nilai terendah pada semua parameter. Berdasarkan hasil evaluasi diatas, kinerja model  belum  optimal  dalam  melakukan  klasifikasi.  Untuk  penelitian  selanjutnya, library sastrawi  akan diimplementasikan pada proses stemming . Kemudian, kinerja prediksi model klasifikasi perlu ditingkat dengan mengimplementasikan  metode deep  learning .  Selain  itu,  model  klasifikasi  akan  dikembangkan  untuk mengidentifikasi semua jenis makanan yang ada.
0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 Rendang Sate Gudeg Pizza
Hamburger Spaghetti Accuracy Precision Recall F1-score

## REFERENCES
[1] P. Carracedo, R. Puertas, and L. Marti, “Research lines on the impact of the COVID-19 pandemic on business. A text mining analysis,” J. Bus. Res. , vol. 132, no. September 2020, pp. 586–593, 2021, doi: 10.1016/j.jbusres.2020.11.043.
[2] S. Mansour, “Social media analysis of user’s responses to terrorism using sentiment analysis and text mining,” Procedia Comput. Sci. , vol. 140, pp. 95–103, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.10.297.
[3] Y. Sun et al. , “Residents’ sentiments towards electricity price policy: Evidence from text mining in social media,” Resour. Conserv. Recycl. , vol. 160, no. April, p. 104903, 2020, doi: 10.1016/j.resconrec.2020.104903.
[4] M. Qorib, T. Oladunni, M. Denis, E. Ososanya, and P. Cotae, “Covid-19 Vaccine Hesitancy: Text Mining, Sentiment Analysis and Machine Learning on COVID-19 Vaccination Twitter Dataset,” Expert Syst. Appl. , vol. 212, no. January 2022, p. 118715, 2022, doi: 10.1016/j.eswa.2022.118715.
[5] J. Chen, N. Song, Y. Su, S. Zhao, and Y. Zhang, “Learning user sentiment orientation in social networks for sentiment analysis,” Inf. Sci. (Ny). , no. xxxx, 2022, doi: 10.1016/j.ins.2022.10.135.
[6] W. Yulita et al. , “Analisis Sentimen Terhadap Opini Masyarakat Tentang Vaksin Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Jdmsi , vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021.
[7] R.  Watrianthos,  M.  Giatman,  W.  Simatupang,  R.  Syafriyeti,  and  N.  K.  Daulay,  “Analisis  Sentimen  Pembelajaran Campuran  Menggunakan  Twitter  Data,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  1,  p.  166,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3383.
[8] M.  A.  Amrustian,  W.  Widayat,  and  A.  M.  Wirawan,  “Analisis  Sentimen  Evaluasi  Terhadap  Pengajaran  Dosen  di Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Metode  LSTM,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  1,  p.  535,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3527.
[9] B. Laurensz and Eko Sediyono, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Tindakan Vaksinasi dalam Upaya Mengatasi Pandemi  Covid-19,” J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  118–123,  2021,  doi: 10.22146/jnteti.v10i2.1421.
[10]  A. L. Fairuz, R. D. Ramadhani, and N. A. F. Tanjung, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap COVID-19 Pada Media Sosial Twitter,” J. Dinda  Data Sci. Inf. Technol. Data Anal. , vol. 1, no. 1, pp. 42–51, 2021, doi: 10.20895/dinda.v1i1.180.
[11]  D.  Darwis,  N.  Siskawati,  and  Z.  Abidin,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Analisis  Sentimen  Review  Data Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, p. 131, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
[12]  D. Duei Putri, G. F. Nama, and W. E. Sulistiono, “Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 10, no. 1, pp. 34–40, 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[13]  T. Rivanie, R. Pebrianto, T. Hidayat, A. Bayhaqy, W. Gata, and H. B. Novitasari, “Analisis Sentimen Terhadap Kinerja Menteri  Kesehatan  Indonesia  Selama  Pandemi  Covid-19,” J.  Inform. ,  vol.  21,  no.  1,  pp.  1–13,  2021,  doi: 10.30873/ji.v21i1.2864.
[14]  N. P. G. Naraswati, R. Nooraeni, D. C. Rosmilda, D. Desinta, F. Khairi, and R. Damaiyanti, “Analisis Sentimen Publik dari Twitter Tentang Kebijakan Penanganan Covid-19 di Indonesia dengan Naive Bayes Classification,” Sistemasi , vol. 10, no. 1, p. 222, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1179.
[15]  A.  Rahman  Isnain,  A.  Indra  Sakti,  D.  Alita,  and  N.  Satya  Marga,  “Sentimen  Analisis  Publik  Terhadap  Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma Svm,” Jdmsi , vol. 2, no. 1, pp. 31–37, 2021, [Online]. Available: https://t.co/NfhnfMjtXw
[16]  T. N. Wijaya, R. Indriati, and M. N. Muzaki, “Analisis Sentimen Opini Publik Tentang Undang-Undang Cipta Kerja Pada Twitter,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 78–83, 2021, doi: 10.37905/jjeee.v3i2.10885.
[17]  N. L. P. M. Putu, Ahmad Zuli Amrullah, and Ismarmiaty, “Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Pariwisata Lombok Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Latent Dirichlet Allocation,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 123–131, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2587.
[18]  S. M. Salsabila, A. Alim Murtopo, and N. Fadhilah, “Analisis Sentimen Pelanggan Tokopedia Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Minfo Polgan , vol. 11, no. 2, pp. 30–35, 2022, doi: 10.33395/jmp.v11i2.11640.
[19]  L.  Li et  al. ,  “Naive  Bayes  classifier  based  on  memristor  nonlinear  conductance,” Microelectronics  J. ,  vol.  129,  no. September, 2022, doi: 10.1016/j.mejo.2022.105574.
[20]  H. Mustofa and A. A. Mahfudh, “Klasifikasi Berita Hoax Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes,” Walisongo J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.21580/wjit.2019.1.1.3915.
[21]  A.  D.  Wibisono,  S.  Dadi  Rizkiono,  and  A.  Wantoro,  “Filtering  Spam  Email  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” TELEFORTECH  J. Telemat. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 9–17, 2020, doi: 10.33365/tft.v1i1.685.
[22]  F. Xu, Z. Pan, and R. Xia, “E-commerce product review sentiment classification based on a naïve Bayes continuous learning framework,” Inf. Process. Manag. , vol. 57, no. 5, p. 102221, 2020, doi: 10.1016/j.ipm.2020.102221.
[23]  S. Khairunnisa, A. Adiwijaya, and S. Al Faraby, “Pengaruh Text Preprocessing terhadap Analisis Sentimen Komentar Masyarakat pada Media Sosial Twitter (Studi Kasus Pandemi COVID-19),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 406, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.
[24]  R. N. Fahmi, Nursyifa, and A. Primajaya, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kasus Penembakan Laskar Fpi Oleh Polri Dengan Metode Naive Bayes Classifier,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 61–66, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.akakom.ac.id/index.php/jiko/article/view/437
[25]  R.  Asmara,  “Analisis  Sentimen  Temporal  tentang  Kuliner  di  Kota  Surabaya  Berbasis  Gender  menggunakan  Bahasa Indonesia,” vol. 5, no. 1, 2020.
[26]  R. N. Fahmi, T. Informatika, U. Singaperbangsa, and T. Timur, “Resti Noor Fahmi 1 , Nursyifa 2 , dan Aji Primajaya 3 Teknik Informatika Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang,” vol. 5, no. 2, pp. 61–66, 2021.
[27]  N. B. Classifier and N. Bayes, “ANALISIS SENTIMEN HASHTAG KULINER DI INDONESIA,” vol. 2, no. 1, pp. 19– 25, 2021.
[28]  I. A. Mastan and Y. Toni, “MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER SENTIMENT ANALYSIS OF  CHICKEN  CULINARY  PLACE  FROM  VISITORS  COMMENTS  USING  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER METHOD,” vol. 3, no. 1, pp. 42–50, 2020.
[29]  A. Dan and N. Bayes, “Analisis sentimen terhadap,” vol. 3, pp. 163–174, 2017.
[30]  I. T. Julianto, “Analisis Sentimen Terhadap Sistem Informasi Akademik Institut Teknologi Garut,” J. Algoritm. , vol. 19, no. 1, pp. 449–456, 2022, doi: 10.33364/algoritma/v.19-1.1112.
[31]  K. Jindal and R. Aron, “A systematic study of sentiment analysis for social media data,” Mater. Today Proc. , no. xxxx, 2021, doi: 10.1016/j.matpr.2021.01.048.
[32]  N. Azhar, P. P. Adikara, S. Adinugroho, and P. Korespondensi, “Analisis Sentimen Ulasan Kedai Kopi Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Dengan  Seleksi  Fitur  Algoritme Genetika  Sentiment  Analysis  for  Coffee  Shop  Reviews  Using Naïve  Bayes  Method  With  Genetic  Algorithm  Feature  Selection,”  vol.  8,  no.  3,  pp.  609–618,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.202184436.