## ANALISIS SENTIMEN OPINI MASYARAKAT TERHADAP KULINER DKI JAKARTA DENGAN METODE NAÏVE BAIYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Muhammad Fadel Sasongko 1 , Fauziah 2 , Nur Hayati 3
Sistem Informasi, Universitas Nasional 1,2,3
fadeljakarta8@gmail.com, fauziah@civitas.unas.ac.id, nurhayati@civitas.unas.ac.id
Submitted August 6, 2022; Revised March 29, 2023; Accepted April 3, 2023

## Abstrak
Kuliner merupakan bagian yang tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari, terutama bagi mereka yang gemar mencicipi berbagai macam rasa dan keunikan dari setiap makanan. Lebih mudah untuk mencari informasi mengenai kuliner yang ingin dicoba melalui situs dan sosial media. Dengan adanya ulasan tersebut,  pengunjung  bisa  memperoleh  gambaran  tentang  cita  rasa,  harga,  serta  lokasi  dari  kuliner tersebut.  Di  wilayah  DKI  Jakarta,  sosial  media  menjadi  peran  yang  penting  dalam  memberikan  data mengenai penilaian masyarakat tentang kuliner. Dengan adanya platform-platform sosial media seperti Instagram, Facebook, dan Twitter. Metode yang  akan di terapkan pada penelitian ini yaitu Naive Bayes dan Support Vector Machine yang nantinya akan menghasilkan sebuah hasil yang  dapat dijadikan dasar penilaian kuliner yang ada di Jakarta. Penelitian ini menggunakan tiga sumber sebagai data yaitu twitter, zomato dan quora. Rentang waktu pengambilan data untuk twitter 01 Maret 2022 – 30 Juni 2022 dan untuk zomato dan Quora dari September 2021 sampai  Juni  2022, data yang di dapatkan  sejumlah 2520 data. Kemudian akan di proses sehingga menghasilkan sebuah kesimpulan. dari ketiga pengujian sumber nilai  akurasi Naïve  Bayes lebih tinggi  daripada  nilai  akurasi Support  Vector  Machine untuk akurasi Naïve  Bayes mendapatkan  skor  76.00%  dan  akurasi  dari  support vector  machine mendapatkan  skor 74.00%  dan  hasilnya  lebih  banyak  menghasilkan  respon  positif  dari  pada  respon  negatif  yang menandakan bahwa kuliner Jakarta dinilai baik oleh masyarakat.
Kata kunci : analisis sentimen, Naïve Bayes , Support vector Machine , wisata kuliner

## Abstract
Culinary matter is an integral part of people’s everyday lives, especially for those who like to taste a variety of flavors and uniqueness of different food. It is easier to find information about the culinary you want to try through sites and social media. With the information, visitors can get an idea of the taste, price, and location of culinary treats. In the DKI Jakarta area, social media play an important role in providing data on people's assessments of culinary treats. Considering the use of social media platforms such  as  Instagram,  Facebook,  and  Twitter,  the  researchers  apply  the  methods  of  Naive  Bayes  and Support Vector Machine that later produce a result that can be used as a basis for assessing culinary treats in Jakarta. This research takes data from three sources, namely Twitter, Zomato and Quora. The data collection period for Twitter is from March 01, 2022-June 30, 2022, while for Zomato and Quora from  September  2021  to  June  2022,  during  which  2520  data  are  collected.  The  data  will  be  then processed to draw a conclusion. The accuracy test on three sources show the accuracy score of Naïve Bayes is higher than that of the Support Vector Machine, with the accuracy of Naïve Bayes of 76.00% and that of the support vector machine of 74.00%, resulting in more positive responses than negative responses and indicating that culinary treats in Jakarta is considered good by the community. Keywords: Sentiment analysis, Naïve Bayes, Support Vector Machine, culinary tourism

## 1. PENDAHULUAN
Bermacam  kuliner  sudah  pasti  memiliki banyak  ulasan  yang  sudah  tersedia  di  di
berbagai  macam  situs  dan  sosial  media, dengan adanya ulasan itu bisa memudahkan para pengunjung lainnya yang ingin makan kuliner  tersebut[1].  DKI  Jakarta  sebagai
salah  satu  tempat  dimana  berbagai  macam masyarakat dari berbagai daerah berkumpul merupakan  kota  yang  mempunyai  kuliner yang  beragam,  banyaknya  macam  kuliner yang  menjanjikan  seperti  soto  betawi, karedok,  mie  abang  adek,  ketan  susu kemayoran,  sate  taichan  senayan,  dengan banyaknya  pilihan  tersebut akan membuat Jakarta  menjadi  pilihan  untuk  mencari kuliner  yang  enak,  kebanyakan  dari masyarakat akan menuliskan ulasan mereka di sosial media mereka.
Sosial media merupakan wadah komunikasi dalam  bentuk  digital  yang  mempermudah komunikasi  tanpa  keterbatasan  jarak  dan waktu. Indonesia menjadi salah satu negara penyumbang  pengguna  aktif  sosial  media terbanyak,  sehingga  banyaknya  data  yang dapat  di  akses  tanpa  batasan[2].  Pada  saat ini juga banyak dari masyarakat menggunakan sosial media sebagai parameter untuk mengukur sebuah penilaian,  dimana  nantinya  data  yang mereka  keluarkan  akan  menjadi  referensi seseorang untuk memilih kuliner yang akan mereka makan[3].
Opini adalah sesuatu hal yang berisi tentang pendapat atau juga berisi sentiment tentang suatu  trend,  analisis  sentimen  adalah analisis  sentimen  pada  sebuah  opini  dari sebuah trend atau sebuah topik, dari analisis sentimen  kita  nantinya  akan  mendapatkan sebuah data  yang bisa saja bernilai positif atau negatif.
Banyak  penelitian  yang  sudah  dilakukan terkait  analisis  sentimen  dengan  tema ulasan atau dengan tema opini masyarakat, diantaranya  adalah  “Analisis  Sentimen Berbasis  Aspek  pada  Ulasan  Pelanggan Restoran  Bakso  President  Malang  dengan Metode Naïve Bayes” dengan akurasi untuk Makanan  dengan  angka  88%,  dan  untuk layanan  sebesar  76%,  dan  angka  untuk Atmosfir  sebesar  84%.kekurangan  dari penelitian  ini  adalah  masih  menggunakan metode  yang  manual  sehingga  hasil  yang didapatkan masih kurang maksimal[4].
Penelitian lain mengkombinasikan penggunaan  algoritma  TF-IDF  dengan Naïve Bayes dengan menggunakan dataset yang  tidak  seimbang  untuk  menganalisis tentang  destinasi  kuliner  di  twitter  dengan menghasilkan akurasi dengan skor tertinggi sebesar 0,789,
dikarenakan ini menggunakan dataset yang tidak seimbang maka  hasil  yang  didapatkan  kurang maksimal,  sebaiknya  menggunakan  data yang seimbang supaya hasil dari pengolahan  data  menghasilkan  hasil  yang maksimal[5].
Penelitian  lain  yang  menggunakan  aspek konversi  ikon  emosi  dapat  menghasilkan akurasi  yang lebih tinggi di  angka 98.67% dengan  menggunakan  algoritma naïve bayes .  Perolehan  akurasi  ini  dikatakan sangat  bagus  dikarenakan  pada  penelitian sebelumnya  yang  hanya  menghasilkan akurasi hanya 88.76%[6].
Terkait  latar  belakang  dan  penelitian  yang sudah dipaparkan oleh penelitian sebelumnya,  maka  penulis  tertarik  untuk melakukan penelitian menggunakan metode  analisis  sentimen  terhadap  opini masyarakat tentang kuliner Jakarta, dengan menggunakan  metode  klasifikasi  naïve bayess  dan  juga Support  Vector  Machine dan kemudian keduanya akan di bandingkan  siapa  yang  lebih  efektif  dan hasil  akan  di  tampilkan  dalam  sebuah dashboard.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data  opini  dari  masyarakat  Jakarta  pada beberapa  kuliner  Jakarta  dari  beberapa flatfrom  dengan  membandingkan  metode Naïve  Bayes  Classfier dan Support  Vector Machine .  Hasil  penelitian  ini  untuk mengetahui  bagaimana  opini  masyarakat pada  wisata  kuliner  yang  ada  di  wilayah Jakarta  dan  sebagai  pembanding  akurasi yang  akan  di  hasilkan  oleh  kedua  metode antara Naïve  Bayes dan Support  Vector Machine
Analisis Sentimen
Analisis sentiment digunakan untuk mengetahui suatu pendapat atau tanggapan terkait  masalah,  mempunyai  nilai  pro  atau kontra  dan  kemudian  dijadikan  sebagai referensi  untuk  memperbaiki layanan, atau memperbaiki penilaian produk[7]. Pendapat  atau  opini  memiliki  karateristik yang  menunjukan  bahwa  hal  tersebut bersifat  baik  atau  buruk,  peninjauan berbagai  macam  pendapat  masyarakat diperlukan  dikarenakan  itu  akan  menjadi perwakilan dari masyarakat.

## Perancangan Penelitian
Sistem  yang  akan  dirancang    dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan kedua  macam  metode  yaitu Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machin e  untuk mengklasifikasikan sentimen pada beberapa  komentar  atau  tanggapan  dari beberapa social media dengan menggunakan  kata  kunci  tertentu  dan kemudian sistem akan melakukan preprocessing data,  klasifikasi  data  dan pengujian  klasifikasi.  Grafik  sentiment nantinya  akan  menampilkan  presentasi jumlah dari tiap tiap macam sentiment yang ada bedasarkan kata kunci yang digunakan.

## Gambar 1. Perancangan Penelitian

## 1. Crawling Data
Pada  penelitian  ini, dataset didapat  dari pendapat dari masyarakat yang diambil dari beberapa social media . Pada proses ini data diambil dengan menggunakan Rapid Miner Studio  untuk  data  dari  Twitter  sedangkan untuk data dari Zomato dan  Quora  meng-
scraping menggunakan aplikasi ScrapingWeb.  Data  yang  diambil  dalam rentang 01 Maret 2022 hingga 30 Juni 2022.
Untuk pengambilan data dengan menggunakan  ScrapingWeb  mengambil data dari ulasan yang ada di aplikasi Zomato dan Quora. Data yang diambil rentang dari bulan September 2021 sampai  Juni  2022. Data  tersebut  nantinya    akan  dilakukan filtering data  yaitu  proses  pengahapusan beberapa  simbol  dan  juga  penghapusan beberapa  elemen  seperti retweet ,  sebuah link agar  nantinya  akan  bisa  dilakukan proses pre-procesing .

## 2.  Metode  Pengolahan  Data  (Pre-
procesing)
Pada penelitian ini dilakukan preprocessing data  untuk  mendapatkan  data  input  yang sesuai dengan usulan model[8], preprocessing untuk memproses data yang masuk dan diproses dalam klasifikasi untuk menghapus data yang berantakan[9]. secara garis  besar  akan  ada  dua  tahapan,  tahapan pertama akan dilakukan pengapusan simbol dan  penghapusan  beberapa  elemen  yang tidak  akan  digunakan  dan  kemudian  ada tahapan  kedua  pada  tahapan  ini  berjuan dengan tujuan untuk membersihakn beberapa  data  dari  data  yang  memiliki tiruan  penulisan  dan  juga  ada  proses  yang dilakukan untuk menyaring data yang akan digunakan. Beberapa proses yang disebutkan yaitu : • Remove symbol : pengapusan beberapa  simbol  seperti  retweet,  emoji dan tanda baca lainnya • Handle  Duplicates :  mencari  data yang mempunyai tiruan dan menghapusnya  supaya  tidak  ada  lagi kesalahan.
• Case  folding :  merupakan  sebuah tahap  dimana  kita  menghapus  beberapa hal seperti merubah semua kata menjadi huruf kecil
• Tokenize : merupakan sebuah tahapan dimana  kita  menjadikan  sebuah  teks menjadi sebuah kata.
• Stopword  Removal :  menghapus beberapa  data  yang  sudah  di  siapkan dalam sebuah file stoplist.
Setelah  nantinya  dilakukan Preprocesing data  maka  data  akan  berbentuk  sebagai dataset yang  nantinya  akan  digunakan sebagai  data  utama  dari  penelitian  ini,  dan kemudian  data  tersebut  akan  bagi  menjadi dua macam yaitu data latih dan data uji.

## 3.Pemodelan Data
Pada tahapan penelitian ini akan menggunkan 2 metode yang berbeda yaitu Naïve Bayes dan Support Vector  Machine , keduanya  akan  menguji  data  set  yang  ada untuk  menghasilkan  hasil  yang  nantinya akan dijadikan acuan untuk membandingan akurasi dari kedua pemodelan data.

## Naïve Bayes
Metode  ini  merupakan  penglasifikasikan probabilitas yang mudah dalam menghitung beberapa probabilitas dengan cara menambahkan  frekuensi  dan  kombinasi nilai dari sumber yang diberikan, kemudian akan  dilakukan  pengecekan  dan  juga langsung  melihat  apakah  atribut  berkaitan atau tidak dalam penelitian[3].

## Support Vector Machine
Metode  ini  merupakan  salah  satu  metode yang  bisa  digunakan  mengolah  sebuah klasifikasi,  dengan  menggunakan  metode ini kita akan mengecek dari masalah dengan dua  faktor  masalah  yang  berbeda,  yang dibutuhkan  adalah training data  yang bernilai  negatif  dan  positif[3].  Dengan SVM kita akan mencari hyperlane (pemisah) yang terbaik  untuk  memisahkan antara  margin  keduanya  dan  langsung memaksimalkan dari margin yang ada [10]. Dalam penggunaan metode SVM biasanya ditemukan  masalah  yaitu  data  tidak  bisa diklasifikasikan dengan menggunakan metode linier.
4. Hasil Penelitian Dengan melakukan pemodelan data nantinya  akan  menghasilkan  sebuah  data,
pada  tahapan  ini  data  akan  kembali  diuji dengan harapan data yang sudah didapatkan sesuai  atau  tidak,  sehingga  nantinya  akan mendapatkan  akurasi  tertinggi  dari  kedua metode  dan  nantinya  juga  akan  dilakukan perbandingan  akurasi  dari  kedua  metode, yang  nantinya  akan  melihat  metode  mana yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih baik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Crawling Data
Proses  penelitian  dimulai  dari  melakukan pengambilan  data  sebanyak  yang  di perlukan  yaitu  dengan  menggunakan tools rapid  miner dan  juga  menggunakan web scrapping .    Selanjutnya  mengumpulkan data  yang  terkait  dengan  opini  masyarakat Jakarta  tentang    kuliner  di  Jakarta  dengan menggunakan  beberapa  kata  kunci  yang berdasarkan  nama  tempat  dan  makanan yang  popular  di  Jakarta,  dengan    rentang waktu 01 Maret 2022-30 Juni 2022. Untuk sumber  data  twitter  dan  untuk  zomato  dan Quora mengambil data ulasan dari beberapa tempat  makan  yang  menjual  makanan  di daerah  Jakarta  dengan  rentang  waktu September 2021 - Juni 2022. Dengan Hasil dari  data  yang  dikumpulkan  disajikan dalam tabel 1 dibawah ini.

## Tabel 1. Jumlah Data Crawling
Sumber Dataset Jumlah Data Twitter 840 Zomato 840 Quora 840 Total Data 2520
Berdasarkan  Tabel  1,  dapat  dikatakan bahwa  data  yang  diambil  dari  beberapa sumber  di  atas  berisi  data-data  berjumlah 2520 data, dimana data diambil berdasarkan komentar dan juga berdasarkan pernyataan masyarakat  selama  periode  pengumpulan data. Nantinya data akan dibagi menjadi dua jenis yaitu data latih 80% dan 20% data uji. Setelah mendapatkan data yang dibutuhkan, kemudian dilakukan beberapa proses untuk mendapatkan hasil analisis sentiment.

## Preprocesing Data
Proses filtering data  dilakukan  untuk menghapus  atau  menghilangkan  data  yang tidak  relevan  dan  juga  data  yang  tidak sesuai dengan pembahasan. Dari banyaknya data  yang  tidak  revelan  akan  tersisa beberapa  yang  masih  relevan  dengan pembahasan. Pada tahap ini membersihkan beberapa  hal  seperti  menghapus  symbol, emoji,  RT,  menghapus  huruf    besar  pada data  dan  memecah  kalimat.  Hal  itu dilakukan untuk membantu dalam meningkatkan  akurasi  analisis  sentiment yang akan dilakukan.

## Tabel 2. Proses Preprocesing Data
Proses Hasil Proses Data Saat  tanggal  tua,  kamu masih  bisa  makan  enak. Contohnya  ketoprak  Rp  20 ribuan  yang  dijajakan  di Jakarta Selatan ini. Ratingnya  tinggi  di  aplikasi ojol. https://t.co/9wrsGrGvbG Syimbol, URL Removal Saat tanggal tua kamu masih bisa makan enak. Contohnya ketoprak Rp 20 ribuan yang dijajakan  di  Jakarta  Selatan ini  Ratingnya  tinggi  di aplikasi ojol T co9wrsGrGvbG Case Folding saat tanggal tua kamu masih bisa  makan  enak  contohnya ketoprak  yang  dijajakan  di jakarta  selatan  ini  ratingnya tinggi  di  aplikasi  ojol  t co9wrsgrgvbg Tokenize ‘saat’ ‘tanggal’ ‘tua’ ‘kamu’ masih’ ‘bisa’ ‘makan’ ‘enak’  ‘contoh’  ‘ketoprak’ ‘yang’ ‘dijajakan’ ‘di’ ‘jakarta’ ‘selatan’ ‘ini’ ‘ratingnya’  ‘tinggi’  ‘di’ ‘aplikasi’ ‘ojol’ Stopwords Removal ‘‘tanggal’  ‘tua’  ‘makan’ ‘enak’  ‘contoh’  ‘ketoprak’ ‘dijajakan’ ‘jakarta’ ‘selatan’ ‘ratingnya’ ‘tinggi’ ‘aplikasi’ ‘ojol’ Remove duplicate ‘‘tanggal’  ‘tua’  ‘makan’ ‘enak’  ‘contoh’  ‘ketoprak’ ‘dijajakan’ ‘jakarta’
‘selatan’ ‘ratingnya’ ‘tinggi’ ‘aplikasi’ ‘ojol’
Data Labeling
Tahapan  selanjutnya  adalah  data  labeling. Tahap  ini  dilakukan  untuk  membersihkan dan membagi dalam 2 kategori yaitu positif dan  negatif,  yang  mana  ini  dilakukan sebelum  data  diimplementasikan  pada model  dengan  tujuan  untuk  menghasilkan data  yang  akurat.  Berdasarkan dataset ditemukan    data  yang  bernilai  positif  dan sisanya negatif . Sebanyak 20% dari data itu akan  dijadikan  data  testing,  dimana  data tersebut digunakan untuk mengukur sejauh mana akurasi dari metode yang diimplementasikan dapat memberikan hasil yang akurat.

## Tabel 3. Pelabelan Data
Data Label Itu asinan betawi nya juga enakkk yang gerobak depan itu kalo beli nasi campur di sini pasti sepaket sama asinan betawi nya Positif saat tanggal tua kamu masih makan enak contohnya  ketoprak  dijajakan  di  jakarta selatan  ini  ratingnya  tinggi  di  aplikasi ojol Positif ketan  susu  kemayoran  depan  Polres jakarta pusat jadi list tempat nongkrong kita  karena yang jual ketan  susu cukup langka ditambah kopinya legit Positif kemarin  bungkus  Soto  mie  Aa  Iwang yang  lokasinya  di  seberang  bakso  Soun dan  mie  Ayam  tebet  Penasaran  dengan aromanya ternyata gaenak Negatif
kayaknya  makanan  legendaris  enaknya tu di jakarta utaraan Positif

## Testing dan Validation
Berdasarkan analisis sentimen sudah dilakukan,  kemudian  dataset  di  terapkan pada  metode Naïve  Bayes dan Support Vector  Machine .  Dataset  diuji  secara bertahap  pada  penelitian  ini.  Dengan menerapkan kedua metode yang  ada maka dapat  diketahui  hasil  dan  evaluasi  dari kedua  metode  yang  di  terapkan.  Masing masing  metode  nantinya  akan  berisikan nilai  akurasi,  presisi  dan  pengingat  untuk menyatakan  seberapa  besar  nilai  dari
masing  masing  sentimen  yang  di  proses dengan machine learning.

## 1. Naïve Bayes
Setelah  melakukan  pengujian  dengan menggunakan manchine  learning ,  maka ditemukan bahwa akurasi pengujian dengan menggunakan  metode Naïve  Bayes pada dataset  Zomato  berjumlah  76.00%  dengan jumlah  data  positif  sebanyak  510  dan negatif 162.
Tabel 4. Testing Akurasi dengan

## Menggunakan Naïve Bayes pada Sosial Media Zomato
Kalimat Asli Metode Nilai pertama  makan  disini  udah lama  banget  dan  seinget  gw bakminya biasa aja dan minggu  kemarin  kebetulan diajak lagi makan di Naive Bayes 76.00% bakmi  disini  cukup  enak  dan tempatnya oke bakminya model  bakmi  jakarta  polos dan  pakai  ayam  enak  sih rasanya  asin  gurih  pecinta bakmi wajib coba Naive Bayes 76.00% ternyata menurut penilaian gw enggak  tugh  rasanya  agak biasa aja harganya kalau pakai swekiaw  isi  pcs  dibanderol dengan harga idr Naive Bayes 76.00%
…. …. ….
Kemudian dengan pengujian dataset Twitter,  maka  ditemukan  bahwa  akurasi pengujian  dengan  menggunakan  metode
Naïve Bayes pada dataset Twitter berjumlah  76.00%  dengan  jumlah  data positif sebanyak 515 dan  negatif 157.
Tabel 5. Testing Akurasi dengan Menggunakan Naïve Bayes pada Sosial Media Twitter Kalimat Asli Metode Nilai kerak  telur  sangat  enak  dan bisa  kalian  nikmati  di  daerah setu babakan Naive Bayes 76.00% martabak telur apa kerak telur seumur hidupku belum pernah nyoba  kerak  telur  boleh  tuh kerak  telur  rasanya  kurang enak Naive Bayes 76.00%
ternyata menurut penilaian gw enggak  tugh  rasanya  agak biasa ajaharganya kalau pakai swekiaw  isi  pcs  dibanderol dengan harga idr Naive Bayes 76.00% …. …. ….
Kemudian dengan pengujian dataset Quora, maka  ditemukan  bahwa  akurasi  pengujian dengan menggunakan metode Naïve Bayes pada  dataset  Quora  berjumlah  76.00% dengan  jumlah  data  positif  sebanyak  423 dan  negatif 407.

## Tabel 6. Testing Akurasi dengan Menggunakan Naïve Bayes pada Sosial Media Quora
Kalimat Asli Metode Nilai rujak  cingur  depan  pasar  turi pertama  kali  liat  cingur  pas dimakan ternyata enak kenyal kenyal  gitu  cuma  aneh  aja pertama kali makan buah pake saos  kacang  ala  gado  gado best la emg cingur Naive Bayes 76.00% fs  enak  tapi  enak  beneran  ga sih  makan  gado  gado  sama nasi aku makan gadogado tapi ga  pernah  pakai  nasi  hahaha thanks  to  my  secret  recipe okee nanti aku puter aku udah mam  siang  pake  lauk  ayam bumbu  bebek  ini  kamu  pasti lagi sibuk bener atau  cont Naive Bayes 76.00% ternyata menurut penilaian gw enggak  tugh  rasanya  agak biasa ajaharganya kalau pakai swekiaw  isi  pcs  dibanderol dengan harga idr Naive Bayes 76.00% …. …. ….

## 2. Support Vector Machine
Setelah  melakukan  pengujian  dengan menggunakan machine  learning ,  maka ditemukan bahwa akurasi pengujian dengan menggunakan  metode Support  Vector Machine pada  dataset  Zomato  berjumlah 74.00%  dengan  jumlah  data  positif sebanyak 661 dan  negatif 164.
Tabel 7. Testing Akurasi dengan
Menggunakan Support Vector Machine pada Sosial Media Zomato Kalimat Asli Metode Nilai pertama  makan  disini  udah lama  banget  dan  seinget  gw bakminya biasa aja dan minggu  kemarin  kebetulan diajak lagi makan di Support Vector Machine 74.00% bakmi  disini  cukup  enak  dan tempatnya oke bakminya
model  bakmi  jakarta  polos dan  pakai  ayam  enak  sih rasanya  asin  gurih  pecinta bakmi wajib coba Support Vector Machine 74.00% ternyata menurut penilaian gw enggak  tugh  rasanya  agak biasa ajaharganya kalau pakai swekiaw  isi  pcs  dibanderol dengan harga idr Support Vector Machine 74.00% …. …. ….
Kemudian dengan pengujian dataset Twitter,  maka  ditemukan  bahwa  akurasi pengujian  dengan  menggunakan  metode Support  Vector  Machine pada dataset Twitter  berjumlah  74.00%  dengan  jumlah data positif sebanyak 614 dan  negatif 190.
Tabel 8. Testing Akurasi dengan Menggunakan Support Vector Machine
pada Sosial Media Twitter Kalimat Asli Metode Nilai kerak  telur  sangat  enak  dan bisa  kalian  nikmati  di  daerah setu babakan Support Vector Machine 74.00% martabak telur apa kerak telur seumur hidupku belum pernah nyoba  kerak  telur  boleh  tuh kerak  telur  rasanya  kurang enak Support Vector Machine 74.00% ternyata menurut penilaian gw enggak  tugh  rasanya  agak biasa ajaharganya kalau pakai swekiaw  isi  pcs  dibanderol dengan harga idr Support Vector Machine 74.00% …. …. ….
Kemudian dengan pengujian dataset Quora, maka  ditemukan  bahwa  akurasi  pengujian dengan  menggunakan  metode  Support Vector  Machine  pada  dataset  Quora
berjumlah  74.00%  dengan  jumlah  data positif sebanyak 669 dan  negatif 147.
Tabel 9. Testing Akurasi dengan
Menggunakan Support Vector Machine pada Sosial Media Quora
Kalimat Asli Metode Nilai pertama  makan  disini  udah lama  banget  dan  seinget  gw bakminya biasa aja dan minggu  kemarin  kebetulan diajak lagi makan di Support Vector Machine 74.00% bakmi  disini  cukup  enak  dan tempatnya oke bakminya model  bakmi  jakarta  polos dan  pakai  ayam  enak  sih rasanya  asin  gurih  pecinta bakmi wajib coba Support Vector Machine 74.00% ternyata menurut penilaian gw enggak  tugh  rasanya  agak biasa ajaharganya kalau pakai swekiaw  isi  pcs  dibanderol dengan harga idr Support Vector Machine 74.00% …. …. ….

## Hasil Sentimen
Setelah    dilakukannya  pengujian  tiga sumber  dengan    menggunakan  2  metode yang  berbeda  yaitu  Naïve  Bayes  dan Support  Vector  Machine,  berikut  adalah nilai  akurasi  dari  masing  masing  dari metode penelitian, data dapat dilihat di tabel 10,  bahwa  secara  keseluhuran  akurasi  dari tiga  sosial  media  pada  metode  Support Vector Machine lebih baik daripada Naïve Bayes dalam  pengujian.

## Tabel 10. Akurasi dari Ketiga Sosial Media
Testing Akurasi Zomato Twitter Quora Naïve Bayes 76.00% 76.00% 76.00% Support Vector Machine 74.00% 74.00% 74.00%
Dan  jumlah  sentiment  yang  didapatkan adalah sebagai berikut :
Tabel 11. Hasil Sentimen dari Ketiga Sosial Media Metode Pengujian Sosial Media Positif Negatif Naïve Bayes Zomato 572 259 Twitter 559 276 Quora 423 407 Support Vector Machine Zomato 661 164 Twitter 614 190 Quora 669 147

## 4. SIMPULAN
Setelah dilakukannya pengujian pada kedua sumber yang di jadikan dalam satu dataset yang  sudah  melalui  beberapa  tahapan penelitian,  dengan  menggunakan  metode yang digunakan yaitu Naïve Bayes Clasifier (NB) dan Support  Vector Machine  (SVM) didapatkan bahwa sentimen opini masyarakat  terhadap  kuliner  DKI  Jakarta dari dua metode yang digunakan mendapatkan  respon  positif  yang  lebih banyak  daripada  respon  negatif.  Bisa disimpulkan bahwa kuliner Jakarta memiliki  respon  pendapat  yang  baik, dengan rincian sebagai berikut :
a.  Hasil  dari  pengujian  menggunakan Naïve  Bayes  menghasilkan  akurasi sejumlah 76.00% untuk ketiga sumber data.
b.  Hasil  dari  pengujian  menggunakan Support Vector Machine menghasilkan akurasi sejumlah 74.00% untuk ketiga sumber data.
c.  Hasil  pengujian  dengan  menggunakan Naïve  Bayes  menghasilkan  nilai  yang lebih  baik  dari  Support  Vector Machine, yaitu dikarenakan dari ketiga pengujian  dataset memiliki  nilai akurasi  lebih  tinggi  dengan  akurasi Naïve  Bayes  76.00%  dan  untuk Support Vector Machine 74.00%
d.  Dari  ketiga  sumber dataset dihasilkan jumlah respon positif dan negatif yang
berbeda  dan  menghasilkan  lebih banyak respon positif dari pada respon negatif.

## Saran
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah, melakukan  pelabelan  dengan  otomatis  dan juga  bisa  mengambil  data  secara realtime untuk  meningkatkan  akurasi  pada  proses pengujian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Sari,  “Analisis  Sentimen  Pada
Review Objek Wisata Dunia Fantasi Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor  (K-Nn),” EVOLUSI    J.
Sains  dan  Manaj. ,  vol.  8,  no.  1,  pp. 10–17, 2020, doi: 10.31294/evolusi.v8i1.7371. [2] Z. Alhaq, A. Mustopa, S. Mulyatun, and  J.  D.  Santoso,  “Penerapan Metode  Support  Vector  Machine
Untuk  Analisis  Sentimen  Pengguna Twitter,” J. Inf. Syst. Manag. , vol. 3, no.  2,  pp.  44–49,  2021,  doi: 10.24076/joism.2021v3i2.558.
[3] D. A. R. P. Gunawan Budi Prasetyo, Habibie Ed Dien, “Sentimen Analisis
Terhadap  Objek  Wisata  Alam  Kota
Malang Di Instagram Dan Facebook Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Dan  Support  Vector  Machine,”
Siap) , p. 2020, 2020.
[4] W. Parasati, F. A. Bachtiar, and N. Y. Setiawan, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Ulasan Pelanggan Restoran Bakso President
Malang dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 4, pp. 1090–1099, 2020, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/7134 [5] F. K. Sutrisno and K. M. Lhaksmana, “Analisis Sentimen Destinasi Wisata Kuliner di Twitter Menggunakan TF- IDF  dan  Complement  Naïve  Bayes
Vol. 7 No. 3 April 2023
pada  Dataset  Tidak  Seimbang,” e-
Proceeding  Eng. ,  vol.  8,  no.  4,  pp.
4115–4123, 2021.
[6] S.  A.  Azzahra  and  A.  Wibowo, “Analisis  Sentimen  Multi-Aspek
Berbasis  Konversi  Ikon  Emosi dengan  Algoritme  Naïve  Bayes untuk  Ulasan  Wisata  Kuliner  Pada Web Tripadvisor,” J. Teknol. Inf. dan
Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  4,  p.  737,
2020, doi:
10.25126/jtiik.2020731907.
[7] I. G. C. Purnama, N. A. Sanjaya ER, and  L.  A.  A.  R.  Putri, “Sentiment
Analysis of Snack Review Using the Naïve  Bayes  Method,” JELIKU
(Jurnal  Elektron.  Ilmu  Komput. Udayana) , vol. 8, no. 3, p. 333, 2020, doi: 10.24843/jlk.2020.v08.i03.p16.
[8] O.  Somantri  and  D.  Apriliani, “Opinion  mining  on  culinary  food customer  satisfaction  using  naïve
bayes based-on hybrid feature selection,” Indones.  J.  Electr.  Eng.
Comput. Sci. , vol. 15, no. 1, pp. 468– 475, 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v15.i1.pp468-475. [9] A. Zumarniansyah and R. Pebrianto, “Twitter Sentiment Analysis of Post Natural Disasters Using Comparative Classification
Algorithm  Support  Vector  Machine and  Naive  Bayes,” J.  Pilar  Nusa Mandiri, Vol.  16,  No.  2,  pp.  169– 174, 2020.
[10]  H.  Syahputra,  L.  K.  Basyar,  and  A. A. S. Tamba, “Setiment Analysis of Public  Opinion  on  the  Go-Jek
Indonesia  Through  Twitter  Using Algorithm Support Vector Machine,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.
1462, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1462/1/012063.