## ANALISIS SENTIMEN ULASAN PELANGGAN MIE GACOAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Ghina Shalihah, Rudi Kurniawan, Tati Suprapti Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat shalihahghina273@gmail.com

## ABSTRAK
Indonesia terkenal dengan kekayaan kuliner yang beragam dan unik, salah satunya yaitu Mie Gacoan. Pada saat ini, bisnis kuliner Mie Gacoan sedang berkembang. Mie Gacoan menawarkan variasi tingkat kepedasan pada menu mie mereka, yang dapat disesuaikan dengan preferensi pelanggan. Jenis mie ini semakin populer, terutama di  kalangan  generasi  muda,  sehingga  banyak  restoran  atau  warung  makan  yang  menyajikan  hidangan  serupa bermunculan. Memperoleh kepercayaan pelanggan merupakan tantangan untuk mereka yang terlibat dalam dunia bisnis,  mendorong  mereka  untuk  melakukan  evaluasi  menyeluruh  terhadap  produk  dan  layanan  yang  mereka sediakan.  Permasalahan  yang  muncul  dari  ulasan  atau  pendapat  dari  pelanggan  misalnya  mengenai  kurangnya pelayanan  harus  menjadi  perhatian  utama.  Meskipun  demikian,  membaca  dan  mengelompokkan  setiap  ulasan yang diberikan oleh pelanggan memerlukan waktu yang cukup lama dan dianggap kurang efisien . Dalam konteks ini,  analisis  data  pendapat  pelanggan  dari platform Twitter  muncul  sebagai  solusi alternatif .  Twitter,  sebagai media  sosial  yang  sering  dimanfaatkan  dalam  pemasaran,  memberikan  kesempatan  untuk interaksi pelanggan dengan pengusaha. Penelitian ini mengusulkan penerapan algoritma Naïve Bayes Classifier pada analisis sentimen ulasan pelanggan Mie Gacoan di Twitter pada Oktober 2023. Metode ini dipilih karena kebutuhan data training yang kecil dan sifatnya yang sederhana dan berhasil menghasilkan kinerja yang baik, dengan nilai akurasi sebesar 88,06%, recall sebesar  77,78%,  dan presision sebesar  69,23%.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan kualitas produk dan layanan, memperkuat relasi dengan pelanggan, serta mendukung keberlanjutan bisnis di tengah persaingan yang semakin ketat.
Kata kunci : Analisis sentimen, Naïve Bayes Classifier, Mie Gacoan, Twitter, Text mining

## 1. PENDAHULUAN
Di  tengah  Era Globalisasi ini,  masyarakat terdorong dan termotivasi untuk mendirikan berbagai jenis  usaha  dan  bisnis.  Tujuan  utamanya  adalah memenuhi  kebutuhan  dan  keinginan  konsumen, sehingga  dapat  mencapai  kepuasan  konsumen  dan meraih profit seoptimal mungkin  [1].  Indonesia terkenal  dengan  kekayaan  kuliner  yang  beragam  dan unik  [2],  salah  satunya  yaitu  Mie  Gacoan.  Pada  saat ini,  bisnis  kuliner  Mie  Gacoan  sedang  berkembang. Mie  Gacoan  menawarkan  variasi  tingkat  kepedasan pada  menu  mie  mereka,  yang  dapat  disesuaikan dengan  preferensi  pelanggan.  Jenis  mie  ini  semakin populer, terutama di kalangan generasi muda, sehingga banyak restoran atau warung makan yang menyajikan hidangan serupa bermunculan. Dalam situasi persaingan  bisnis  yang  sengit,  para  pengusaha  perlu mengutamakan kepuasan pelanggan agar mereka tetap setia  dan  tidak  beralih  ke  produk  pesaing. Keberhasilan  ini  hanya  dapat  dicapai  jika  kepuasan pelanggan terpenuhi [3].
Memperoleh kepercayaan pelanggan merupakan tantangan  bagi  pelaku  bisnis,  mendorong  mereka untuk  melakukan  evaluasi  menyeluruh  terhadap produk  dan  layanan  yang  mereka  tawarkan. Identifikasi masalah  yang  muncul  dari  ulasan pelanggan  menjadi  suatu  keharusan.  Meskipun demikian,  membaca  dan  mengelompokkan  setiap ulasan  yang  diberikan  oleh  pelanggan  memerlukan waktu  yang  cukup  lama  dan  dianggap  kurang efisien
[4]. Dari permasalahan yang dihadapi, salah satu solusi alternatif yang dapat diajukan adalah melalui analisis data pendapat pelanggan yang diperoleh dari platform Twitter  [5].    Twitter  merupakan  salah  satu platform media sosial yang sering dimanfaatkan sebagai sarana pemasaran  produk  dan  juga  digunakan  untuk memperluas jangkauan bisnis. Pengguna Twitter dapat berinteraksi  dengan  pelaku  bisnis  lainnya,  menjadi teman,  atau  mengikuti  akun  bisnis  tersebut.  Proses pengumpulan  data  dari  Twitter  dapat  dilakukan dengan  menghubungkan  ke Twitter-Harvest dan menggunakan  aplikasi  seperti RapidMiner .  Setelah data  Tweet  diperoleh,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  pemrosesan  menggunakan  teknik  text mining  untuk  mengeliminasi  data  yang  tidak diinginkan.  Selanjutnya,  data  Tweet  atau  komentar akan dikelompokkan berdasarkan klasifikasi sentimen, yakni positif, negatif, dan netral. Metode perbandingan yang  digunakan  untuk  pengelompokan  ini  adalah Naïve Bayes [6].
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  sentiment dengan  teknik text  mining dan  dengan  menggunakan metode Naïve  Bayes. Metode  ini  dipilih  karena penggunaan  metode Naïve  Bayes  Classifier hanya membutuhkan jumlah data training yang kecil sebagai parameter dalam proses klasifikasi [7]. Dengan  menerapkan  metode Naive  Bayes Classifier ,  hasil  analisis  sentimen  akan  memberikan pemahaman yang lebih mendalam terhadap dinamika interaksi pelanggan,  sekaligus  membantu  pemilik
bisnis,  khususnya  Mie  Gacoan,  dalam  merespons dengan efektif terhadap umpan balik konsumen. Oleh karena itu, penelitian ini dapat memberikan kontribusi positif  dalam  meningkatkan  kualitas  produk  dan layanan,  memperkuat  relasi  dengan  pelanggan,  serta mendukung keberlanjutan bisnis di tengah persaingan yang semakin ketat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  dilakukan oleh  penelitian  sebelumnya  yang  menggunkan algoritma Naïve  Bayes  Classifier untuk  penelitian klasifikasi, diantaranya yaitu penelitian yang dilakukan  oleh  [8],  yang  berjudul  Analisis  Sentimen Masyarakat  terhadap  Layanan  Shopeefood  Melalui Media Sosial Twitter dengan  Algoritma Naïve Bayes Classifier dari hasil penelitian ini metode Naive Bayes mampu  mengklasifikasikan  sentimen  positif  dan negatif  berupa  data  teks  dengan  baik  dibuktikan dengan  hasil  performa  yang  didapatkan  pada  data training yaitu  memiliki  tingkat accuracy sebesar 98,17%, precision 97,68%,  dan recall 98,69%. Sedangkan  pada  data testing memiliki performa dengan  tingkat accuracy 90,62%, precision 88,23%, dan recall 93,75%.  Hasil  dari  perhitungan  AUC menghasilkan  nilai  sebesar  0.97  yang  dimana  nilai tersebut menunjukkan performa “Sangat Baik”.
Berdasarkan  hasil  pengujian    yang  dilakukan oleh [7], pengklasifikasian sentimen dengan menggunakan  algoritma Naïve  Bayes memberikan hasil  nilai precision sebesar  73,02%, recall sebesar 74%,  serta  akurasi  sebesar  73,33%.  Penelitian selanjutnya  dilakukan  oleh  [9]  Kehadiran  aplikasi yang  mempermudah  untuk  menelusuri  ulasan mengenai  suatu  tempat  atau  hidangan  memudahkan pembaca  dalam  memilih  destinasi  kuliner.  Ulasan yang  tersedia  terbagi  antara  positif  dan  negatif. Penelitian  ini  menggunakan  algoritma Naive  Bayes berbasis Particle Swarm Optimization untuk mengevaluasi  apakah  terdapat  peningkatan  akurasi. Dataset  yang  digunakan  terdiri  dari  ulasan  restoran yang dibagi menjadi dua kelas, yaitu kelas positif dan kelas  negatif.  Pengujian  data  dilakukan  dengan menggunakan  metode 10  Fold  Cross  Validation . Analisis sentimen terhadap ulasan restoran menggunakan  Algoritma Naive  Bayes berbasis Particle  Swarm  Optimization menghasilkan  tingkat akurasi  sebesar  82,45%.  Hasil  ini  menunjukkan peningkatan dibandingkan dengan penggunaan algoritma Naive  Bayes  saja ,  yang  mencapai  tingkat akurasi sebesar 74,34%.

## 2.1. Data mining
Data mining merupakan proses yang menggunakan teknik statistik , matematika, kecerdasan buatan,  dan machine  learning untuk mengekstraksi serta mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar. Istilah data  mining mencakup  disiplin  ilmu  yang intinya adalah menemukan, menggali, atau
menambang  pengetahuan  dari  data  atau  informasi yang tersedia [10].
2.1.1. Analisis sentimen
Analisis sentimen merupakan proses pengeksplorasi teks yang mencakup tahapan analisis, pemahaman,  pengolahan,  dan ekstraksi data tekstual, termasuk opini, emosi, dan sikap terhadap suatu objek. Fokus utama penambangan data ini adalah teks  yang berasal  dari  komentar,  ulasan,  atau  testimoni  yang terkait  dengan  produk  yang  sedang diinvestigasi . Tujuan  dari  analisis  ini  adalah  untuk  memperoleh pemahaman  umum  mengenai  pandangan  masyarakat terhadap objek yang sedang dianalisis [11].

## 2.2. Algoritma Naïve Bayes
Naïve Bayes merupakan metode klasifikasi yang sangat  sederhana,  mengasumsikan  klasifikasi  atribut, dan  memanfaatkan prinsip probabilitas serta statistik yang  diperkenalkan  oleh  ilmuwan  Inggris,  Thomas Bayes [12].
Teorema  Bayes  dapat  diungkapkan  secara  matematis melalui persamaan berikut:
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴). 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) Dengan catatan bahwa 𝑃(𝐵) ≠ 0.
Pada  dasarnya,  teorema  ini  digunakan  untuk menentukan  peluang  terjadinya  kejadian  A,  bila diketahui  bahwa kejadian B telah terjadi. Kejadian B sering disebut sebagai bukti atau informasi tambahan. P ( A ) merupakan probabilitas apriori dari kejadian A, yaitu probabilitas kejadian  sebelum  adanya  bukti. Sementara itu, bukti atau kejadian B merupakan nilai atribut dari suatu instansi yang belum diketahui. P ( A ∣ B ) adalah probabilitas posteriori dari kejadian A setelah  adanya  bukti  B,  dan  dapat  dihitung menggunakan teorema Bayes.
Karakteristik  kunci  dari  algoritma  Naive  Bayes Classifier terletak pada asumsi yang sangat sederhana ( naif ),  yaitu independensi yang  dianggap  kuat  antar kondisi atau kejadian masing-masing.

## 2.3. RapidMiner
RapidMiner merupakan suatu platform perangkat lunak  sumber  terbuka  yang  difungsikan  untuk menganalisis  data,  melakukan  pemodelan  prediktif, dan menggali informasi dari data. Desain platform ini ditujukan  untuk  memberikan  dukungan  kepada  para profesional  di  bidang  data,  ilmuwan  data,  dan  analis bisnis  agar  dapat  menjelajahi,  mengelola,  serta melakukan  analisis  terhadap  data  dari  berbagai sumber.  RapidMiner  dilengkapi  dengan  antarmuka grafis  yang  intuitif,  memungkinkan  pengguna  untuk membuat  alur  kerja  analisis  data  tanpa  memerlukan penulisan kode pemrograman.
3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  metode  KDD  ( Knowledge Discovery in  Databases ) digunakan sebagai  landasan untuk mengeksplorasi dan mengekstrak pengetahuan dari  basis  data  yang  relevan.  berikut  adalah  tahapan dari KDD terlihat pada Gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Tahapan KDD (Sumber https://dosbing.id/wp-content/uploads/2019/11/Annotation- 2019-11-26-192902.png )
1) Proses Data Cleansing melibatkan  pengolahan  data  dan  pemilihan data yang dianggap relevan.
2) Data Integration
adalah  proses  menggabungkan  data  yang dianggap memiliki kesamaan, menjadikannya satu kesatuan. 3) Proses Selection melibatkan seleksi atau pemilihan data  yang dianggap relevan untuk keperluan analisis.
4) Data Transformation
adalah  langkah  di  mana  data terpilih  diubah menjadi format yang sesuai dengan prosedur penggalian data.
5) Data Mining adalah  tahapan  di  mana  berbagai  teknik diterapkan  untuk  mengekstrak  pola-pola potensial  yang  menghasilkan  informasi berharga.
6) Dalam Pattern  Evolution ,  pola-pola  yang teridentifikasi  dievaluasi  berdasarkan  metrik yang ditetapkan.
7) Knowledge Presentation
merupakan tahap akhir dalam proses KDD, di mana data yang telah diproses divisualisasikan untuk mempermudah pemahaman pengguna dan diharapkan mendorong tindakan berdasarkan analisis.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil
4.1.1. Selection
Pada  tahap  ini  dataset  akan  diseleksi,  apakah atribut dapat digunakan atau tidak dengan menggunakan rapidminer .
Langkah-langkah yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut :
a) Masukkan dataset yang telah di ambil dari Tweet- Harvest tadi ke dalam read csv karena data dalam bentuk csv.

## Gambar 2. Read CSV
Fungsi  dari  operasi  " Read CSV "  dalam
RapidMiner adalah  memfasilitasi impor data dari file CSV ke dalam lingkungan RapidMiner .
Langkah  ini  memungkinkan  pengguna  untuk memulai  analisis  data  dengan  cepat  dengan menggunakan  sumber  data eksternal .  Dengan menggunakan  " Read  CSV ,"  pengguna  dapat memilih  file CSV yang  berisi  data  yang  ingin diolah,  dan RapidMiner akan  membaca  dan mengonversi data  tersebut  ke  dalam format yang dapat digunakan di alur kerja analisis.
b) Kemudian masukkan operator select attributes dengan cara drag ke bagian halaman proses lalu atur parameters nya, type nya gunakan include attributes , attribute  filter  type nya  pilih one attribute ,  kemudian select  attribute nya  pilih full_text
Gambar 3. Select atribute
Gambar 4. Parameter
Operasi Select  Attributes dalam RapidMiner berfungsi untuk memilih sebagian atribut atau kolom  dari dataset .  Fungsi  ini  memberikan kemampuan  untuk  mengontrol  atribut  mana yang  akan  dimasukkan  atau  dikecualikan  dari proses analisis atau pemodelan. Select Attributes memungkinkan  pengguna  untuk mengelola dimensi data  dengan  memilih kolom-kolom tertentu sesuai kebutuhan analisis atau pemodelan yang diinginkan.
4.1.2. Pre-Processing
Pra- pemrosesan dalam KDD berperan  dalam membersihkan,  menggabungkan,  dan  mengubah  data dari  berbagai  sumber  sebelum  melanjutkan  ke  tahap analisis.  Proses-proses  seperti  membersihkan  data, mengintegrasikan data, mentransformasi data, mereduksi dimensi,  memilih  data, mendiskritisasi data,  melakukan normalisasi ,  memisahkan  data,  dan menangani ketidakseimbangan kelas dilakukan untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam proses penemuan  pengetahuan  dari  basis  data  tersebut memiliki  kualitas  yang  baik, konsistensi ,  dan  siap untuk  dijalankan  analisis  menggunakan  berbagai metode  di  dalam KDD ,  termasuk  penggunaan algoritma pembelajaran mesin.
Langkah-  langkah  yang  dapat  dilakukan  adalah sebagai berikut :
a) Tambahkan operator  select  subprocess  drag ke dalam  lembar  proses  lalu  klik  dua  kali  kemudian tambahkan operator  replace di  bagian  lembar proses select subprocess .
Gambar 5. Tampilan operator subproses dan replace
Subproses dalam RapidMiner adalah  sebuah proses yang diletakkan di dalam proses lain. Ketika operator Subproses dicapai selama eksekusi proses, terlebih  dahulu  seluruh subproses dijalankan. Setelah eksekusi subproses selesai, alur dikembalikan ke proses utama (induk). Setelah itu klik replace lalu  kita  atur parameter nya  dengan cara  klik replace  what kemudian  masukkan  kata yang akan di hapus maka secara otomatis ketika di run kata yang terdapat atribut text akan terhapus.
Operasi Replace dalam RapidMiner berfungsi untuk  menggantikan  nilai  atau  nilai-nilai  tertentu dalam  suatu atribut dengan  nilai  baru  yang  telah
ditentukan.  Fungsi  ini  berguna  untuk  melakukan pemrosesan  data  yang  mencakup  penggantian nilai-nilai  yang  tidak  diinginkan  atau  perubahan tertentu dalam dataset.
b) Langkah selanjutnya yaitu menambahkan operator filter  examples ,  Caranya drag  operator  filter example ke  lembar  proses  kemudian  atur parameter nya  dengan  mengklik add  filter dan pilih full_text serta is not missing . Filter Examples dalam RapidMiner adalah  suatu operator yang  berfungsi  untuk  menyaring  atau memfilter baris-baris  data  ( instances/examples ) dalam  sebuah  dataset  berdasarkan  suatu  kriteria tertentu.  Fungsinya  memungkinkan  pengguna untuk memilih subset data yang memenuhi kondisi atau aturan tertentu, sehingga  memudahkan  fokus pada bagian data yang relevan atau penting untuk analisis lebih lanjut.

## Gambar 7. Tampilan filter examples
c) Setelah  melakukan filter  example ,  kemudian tambahkan operator  remove  duplicate .  caranya pilih remove duplicate drag ke lembar proses lalu run atau jalankan maka dataset Twitter yang sama tersebut akan otomatis terhapus.
Gambar 8. Operator remove duplicates
Remove Duplicate dalam RapidMiner adalah suatu operasi  yang  berfungsi  untuk  menghilangkan baris-baris  data  yang  memiliki  nilai  yang  sama pada beberapa atau seluruh atribut , sehingga hanya menyisakan satu baris yang unik dari data tersebut.
d) Langkah selanjutnya adalah menyimpan hasil data yang  telah  di  proses  tadi  dengan  menggunakan operator write csv . Caranya darg operator write csv ke  lembar  proses  kemudian  klik  dua  kali  lalu simpan data di file rapidminer kemudian di dalam proses.
Gambar 6.Tampilan parameter
replace
Gambar 9. Tampilan write csv
Write  CSV dalam RapidMiner adalah  suatu operasi yang berfungsi untuk menyimpan dataset atau  hasil  analisis  ke  dalam  format  file CSV ( Comma-Separated  Values ).  Tujuannya  adalah untuk  menyimpan  data  dalam  bentuk  teks  yang sederhana  dengan  menggunakan  koma  sebagai pemisah antara nilai-nilai dalam setiap kolom.
e) Setelah  melakukan  pembersihan  data,  langkah selanjutnya  adalah  memberikan  label  pada  data tersebut  menggunakan  kategori  positif,  negatif, dan netral. Proses pemberian label ini umumnya melibatkan analisis sentimen atau klasifikasi, di mana setiap entitas dalam data diberi label sesuai dengan kecenderungan atau karakteristik tertentu yang diinginkan.
Gambar 10. Sampel data yang sudah diberi label
Dalam  analisis sentimen pada  teks,  data  dapat diberi  label  positif  jika  mengandung ekspresi positif,  label  negatif  jika  mengandung ekspresi negatif, dan label netral jika tidak menunjukkan kecenderungan  positif  atau  negatif yang signifikan . Pemberian label ini menjadi landasan untuk pengembangan model dan analisis lanjutan terkait  sentimen  atau  klasifikasi  pada  data tersebut.
f) Setelah  data  diberi  label,  langkah  selanjutnya adalah  melakukan  proses  analisis  menggunakan algoritma Naïve  Bayes .  Algoritma  ini  akan melakukan evaluasi dan klasifikasi data berlabel berdasarkan probabilitas serta dengan mengasumsikan  kemandirian  fitur-fitur  yang terkandung  dalam  data  tersebut.  Langkah- langkah  yang  dapat  dilakukan  adalah  sebagai berikut :
a. Setelah data diberi label, langkah selanjutnya adalah  menggabungkannya  ke  dalam  proses analisis dengan menggunakan operator Read Excel pada Rapidminer .
Gambar 11. Tampilan read excel
Operator  Read  Excel ini  berfungsi  untuk membaca  dan mengimpor data  yang  telah diberi  label  dari file  Excel yang  telah disimpan.  Dengan  demikian, dataset yang telah diberi label dapat diakses dan dimuat ke dalam  lingkungan  analisis  untuk  tahapan berikutnya,  seperti  pemrosesan  lebih  lanjut atau penerapan model algoritma.
b. Selanjutnya, setelah data diimpor menggunakan operator Read Excel , langkah berikutnya  adalah  memberikan  pemrosesan tambahan  dengan  menggunakan operator Nominal to Text.

## Gambar 12. Tampilan nominal to text
Operator Nominal to Text ini memiliki peran penting dalam mengonversi variabel nominal ke  dalam format teks.  Dengan  menerapkan langkah ini, nilai-nilai nominal dalam dataset dapat diubah menjadi representasi teks yang lebih  memudahkan interpretasi dan  analisis selanjutnya.  Proses  ini  merupakan  bagian integral dari pra-pemrosesan data, mempersiapkan dataset untuk tahapan analisis  lebih  lanjut  dengan  memastikan konsistensi dan interpretabilitas variabel yang relevan .
c. Setelah  data  diberikan operator  Nominal  to Text ,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan proses dokumen yang melibatkan serangkaian operasi seperti tokenisasi , transformasi huruf, penyaringan kata penghenti  ( stopword ),  penyaringan token , dan stemming .
Gambar 13. Tampilan proses dokumen
Proses dokumen dalam RapidMiner berfungsi untuk memproses  dan  mempersiapkan  data  teks  atau dokumen  agar  dapat  diolah  secara efektif dalam analisis data.
d. Selanjutnya,  dalam  proses  dokumen, tokenisasi berfungsi untuk memecah teks menjadi unit-unit kecil yang disebut token.
Gambar 15. Tokenize
Seperti  kata  atau  frasa,  sehingga memfasilitasi pemahaman struktur teks dan analisis lebih lanjut. e. Transform cases berfungsi untuk menyamakan format huruf dalam teks, baik menjadi huruf kecil atau huruf besar, guna menghindari ambiguitas dalam analisis.
Gambar 16. Transform cases
f. Filter stopword berfungsi untuk menghilangkan kata- kata  umum  yang  tidak  memberikan  informasi signifikan ,  seperti  "dan,"  "atau,"  dan  sejenisnya, sehingga memfokuskan analisis pada kata-kata kunci.
Gambar 17. Filter stopwords
g. Filter  tokenisasi berfungsi  untuk  menyaring token berdasarkan kriteria tertentu, seperti membuang token yang terlalu pendek atau panjang, untuk membersihkan dataset dari  informasi  yang  kurang relevan .
Gambar 18 . Filter tokens
h. Stemming berfungsi  untuk  mengubah  kata-kata dalam  teks  menjadi  bentuk  dasarnya  dengan menghilangkan  imbuhan  atau  akhiran  kata, sehingga  meningkatkan konsistensi dan relevansi analisis.
Gambar 19 . Stemming
Dengan  menerapkan  langkah-langkah  ini,  proses dokumen  mempersiapkan  data  teks  dengan  lebih baik untuk analisis lebih lanjut.

## 4.1.3. Transformation
Transformasi data  ini  dilakukan  untuk memperbaiki kualitas data, mengurangi kompleksitas , atau  mengungkap  pola  dan  informasi  tersembunyi yang  tidak  terlihat  dalam  bentuk  awalnya.  Langkah- langkah transformasi dapat  mencakup normalisasi nilai-nilai  data,  penggabungan  atau  pengelompokan fitur ,  atau  bahkan  pembuatan fitur baru  melalui ekstraksi informasi tambahan. Tujuan akhir dari proses transform adalah  mempersiapkan  data  agar  lebih sesuai  untuk  analisis  lebih  lanjut, memfasilitasi identifikasi pola  pengetahuan,  dan  mendukung pengembangan  model  yang  lebih  akurat,  langkah- langkahnya adalah sebagai berikut:
a) Setelah  melalui  proses  dokumen  menggunakan operator yang sesuai, langkah berikutnya adalah
melakukan operasi pada data dengan menggunakan operator Split Data .
Gambar 20 . Split data
Operator ini  berfungsi untuk memisahkan dataset menjadi subset data pelatihan dan data pengujian, memungkinkan evaluasi kinerja  model  atau analisis  lebih  lanjut.  Dengan  membagi  data  ke dalam subset yang  berbeda,  kita  dapat  mengukur sejauh  mana  model  atau  analisis  kita  dapat diterapkan  secara efektif pada  data  yang  belum
Gambar 14. Isi dari proses dokumen
dilihat sebelumnya. Proses ini merupakan langkah penting  dalam  menyiapkan  data  untuk  penerapan model  atau  analisis  lebih  lanjut,  bertujuan  untuk meningkatkan kehandalan dan generalisasi hasil.
b) Setelah data diproses dan dibagi menjadi data latih dan  data  uji  menggunakan operator  Split  Data , langkah  selanjutnya  adalah  melanjutkan  proses dengan  mengklasifikasikan  data  menggunakan algoritma Naive Bayes .
Gambar 21 . Algoritma Naive Bayes
Algoritma Naive  Bayes akan  memanfaatkan informasi  dari  data  latih  untuk  menghitung probabilitas kelas atau label pada data uji. Dengan demikian, proses klasifikasi  ini akan  memberikan prediksi terhadap  kategori  atau  label  yang  paling mungkin  untuk  setiap instan  data dalam dataset uji. Evaluasi hasil  klasifikasi  kemudian  dapat memberikan pemahaman tentang performa algoritma Naive  Bayes dalam menggeneralisasi dan memprediksi pada  data  yang  belum  pernah dilihat sebelumnya.
4.1.4. Data mining Algoritma Naive  Bayes adalah  metode klasifikasi  yang  didasarkan  pada teorema Bayes dengan asumsi bahwa setiap fitur dalam data bersifat independen .
Gambar 22 . Naive bayes
Algoritma  ini  digunakan  untuk  mengklasifikasikan data  ke  dalam  kategori  atau  kelas  tertentu  dengan menghitung probabilitas prior dari setiap kategori dan probabilitas likelihood dari  setiap  fitur  untuk  setiap kategori.  Beberapa  keunggulan  dari  algoritma  ini melibatkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  kecepatan dalam proses pengklasifikasi, kinerja yang baik dalam mengelola variabel input kategoris , serta kemampuannya menangani permasalahan multi-kelas. Penggunaan  Algoritma Naive  Bayes melibatkan berbagai  bidang,  termasuk real-time  prediction, multiclass prediction, text classification, dan rekomendasi.
4.1.5. Evaluasi
Evaluasi  merupakan  proses  penilaian  dan pengukuran  kualitas  hasil  yang  ditemukan  selama proses ekstraksi pengetahuan.  Fungsinya  adalah memastikan  bahwa  model,  aturan,  atau  temuan pengetahuan  yang  dihasilkan  dari  analisis  data memiliki validitas ,  akurasi,  dan relevansi yang memadai.  Langkah-  langkah  dalam evaluasi adalah sebagai berikut :
a) Apply Model Apply  model merujuk  pada  tahap  dalam proses  pemodelan  di  mana  model  yang  telah dilatih pada data pelatihan diterapkan pada data baru untuk membuat prediksi atau klasifikasi.
Gambar 23 . Apply Model
Fungsinya  adalah  untuk  menguji  kemampuan model dalam menggeneralisasi dan memprediksi pada  situasi  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.  Dengan  menerapkan  model  pada data  uji  atau  data operasional ,  kita  dapat mengukur sejauh mana model dapat memberikan hasil  yang  akurat  dan  dapat  diandalkan  dalam memecahkan masalah atau memberikan prediksi yang bernilai. Hasil dari tahap ini juga digunakan untuk mengevaluasi kinerja model, memvalidasi ketepatan prediksi ,  dan  memastikan  bahwa model  dapat  digunakan  secara efektif dalam
konteks aplikasi yang diinginkan. b) Performance Setelah  data dievaluasi melalui  tahap apply model ,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung nilai  akurasi  model  menggunakan  metode performance atau evaluasi kinerja.
Gambar 24 . Performance
Proses  ini  melibatkan perbandingan antara hasil prediksi yang dihasilkan oleh model dengan nilai sebenarnya  dari  data  uji. Metrik performa yang umum  digunakan  untuk  mengukur  akurasi termasuk akurasi ( accuracy ), presisi ( precision ), dan recall . Dengan mengukur kinerja model, kita dapat  memahami  seberapa  baik  model  dapat
memprediksi dengan benar dan menilai kehandalan  serta relevansinya dalam konteks aplikasi yang diinginkan. Evaluasi kinerja model sangat  penting  untuk  memastikan  bahwa  hasil yang dihasilkan sesuai dengan tujuan analisis dan dapat diandalkan dalam pengambilan keputusan.

## 4.2. Pembahasan
Setelah  melalui  proses  analisis,  diperoleh  nilai- nilai  yang  menggambarkan  karakteristik  dan  pola dalam  data.  Hasil evaluasi menunjukkan  sejumlah metrik performa , termasuk akurasi, presisi , dan recall , yang  memberikan  pemahaman  mendalam  tentang seberapa  baik  model  dapat  memprediksi  dan mengklasifikasikan data.

## Gambar 25. Hasil data penelitian

## 4.2.1. Nilai Accuracy
Pada  penelitian  ini,  diperoleh  nilai  akurasi sebesar 88,06%. Nilai ini mencerminkan sejauh mana model  atau  sistem  klasifikasi  dapat  memprediksi dengan  benar,  diukur  sebagai  persentase  dari  jumlah prediksi yang  benar  terhadap  total  jumlah  data  yang dievaluasi.  Akurasi  sebesar  88,06%  menunjukkan kinerja  yang  baik  dalam  mengklasifikasikan  data karena tingkat akurasi tersebut di atas 80% atau 90%, [10],  namun  perlu  dianalisis  bersama  dengan metrik evaluasi lainnya,  seperti presisi dan recall ,  untuk mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  kemampuan  model  dalam  mengelola  instan positif dan negatif serta membuat penilaian yang lebih holistik terkait kualitas prediksi yang dihasilkan.
4.2.2. Nilai Precision
Dalam  penelitian  ini,  nilai presisi sebesar 69,23%.  Nilai  ini  mencerminkan  tingkat  ketepatan model dalam mengidentifikasi instan positif, dihitung sebagai persentase dari  jumlah prediksi positif  yang benar  terhadap  total prediksi positif  yang  dilakukan oleh  model.  Dengan  nilai  presisi  sebesar  69,23%, dapat  disimpulkan  bahwa  sekitar  69,23%  dari instan yang  diidentifikasi  sebagai  positif  oleh  model  benar- benar termasuk dalam kategori positif. Evaluasi presisi ini  memberikan  gambaran  lebih  rinci  tentang kemampuan  model  dalam  mengelola  hasil prediksi positif, sehingga dapat digunakan untuk mengoptimalkan  kualitas prediksi dan  memahami sejauh mana model dapat memberikan informasi yang relevan dan tepat.
4.2.3. Nilai Recall
Dan  terakhir,  nilai recall pada  penelitian  ini mencapai  77,78%.    Dengan  nilai recall sebesar
77,78%,  dapat  diartikan  bahwa  model  mampu mendeteksi  sekitar  77,78%  dari  total instan positif yang  tersedia.  Evaluasi recall ini  memberikan gambaran tentang kemampuan model dalam mengelola hasil prediksi positif dan membantu dalam menilai  sejauh  mana  model  dapat  mengidentifikasi secara efektif instan positif yang relevan dalam data.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  mengevaluasi  efektivitas  analisis sentimen  terhadap  ulasan  pelanggan  Mie  Gacoan menggunakan Naive  Bayes  Classifier .  Hasil  evaluasi model  menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  88,06%, recall sebesar  77,78%,  dan  presisi  sebesar  69,23%. Tingkat akurasi yang tinggi mencerminkan kemampuan  keseluruhan  model,  sementara  tingkat recall yang tinggi menunjukkan kemampuan mendeteksi  instan  positif.  Meskipun  tingkat  presisi menunjukkan  ketepatan  dalam  mengklasifikasikan ulasan positif, keseimbangan antara presisi dan recall dianggap penting dalam penilaian holistik. Pendekatan ini  memberikan  gambaran  positif  terkait  efektivitas analisis sentimen dengan Naive Bayes Classifier pada ulasan pelanggan Mie Gacoan, memberikan wawasan krusial  bagi  perusahaan.  Algoritma Naive  Bayes menggunakan  probabilitas  untuk  mengklasifikasikan sentimen  komentar,  dengan pra-pemrosesan teks untuk  mengidentifikasi  fitur-fitur  kunci.  Dengan memahami  sentimen  pelanggan,  perusahaan  dapat merespons umpan balik secara lebih efektif. Penerapan Naive  Bayes  Classifier dalam  analisis sentimen di platform seperti  Twitter  juga  memberikan  wawasan mendalam tentang persepsi pelanggan terhadap merek Mie  Gacoan,  yang  dapat  dimanfaatkan  perusahaan untuk  meningkatkan  reputasi,  memperkuat  citra merek,  dan  membangun  hubungan  positif  dengan pelanggan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J. Prasetyo, B. Ay, and I. A. Dpw, “KUALITAS PELAYANAN,  STORE  ATMOSPHERE  DAN HARGA TERHADAP KEPUASAN KONSUMEN  MIE  GACOAN  (Studi  Kasus Pada Mie Gacoan Manahan),” 2021.
[2]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Konsumen terhadap Food, Services, and Value di Restoran dan  Rumah  Makan  Populer  Kota  Makassar Berdasarkan
Rekomendasi Tripadvisor Menggunakan Metode CRISP-DM dan SERVQUAL,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol.  4,  no.  4,  pp.  1899–1914,  2023,  doi: 10.47065/bits.v4i4.3231.
[3]  C.  A.  B.  S.  Asma  Wati,  A.  A.  P.  A.  Suryawan Wiranatha,  “ANALYSIS  OF  CUSTOMER SATISFACTION WITH PRODUCTS QUALITY AND SERVICES AT MIE
GACOAN  JIMBARAN  REGENCY  BALI ANALISIS KEPUASAN KONSUMEN TERHADAP  KUALITAS  PRODUK  DAN LAYANAN PADA MIE GACOAN
JIMBARAN  KABUPATEN BADUNG BALI,” 2023.
[4]  L.  O.  Sihombing,  H.  Hannie,  and  B.  A. Dermawan,  “Sentimen  Analisis  Customer Review Produk Shopee Indonesia Menggunakan Algortima Naïve Bayes Classifier,” Edumatic J. Pendidik.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  233–242, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i2.4089.
[5]  W.  Parasati,  F.  Abdurrachman  Bachtiar,  and  N. Y. Setiawan, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Ulasan Pelanggan Restoran Bakso President Malang dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” 2020. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[6]  H.  Irsyad  and  M.  R.  Pribadi,  “Opinion Classification on Indonesian Palm Oil
Agriculture  Using  Naïve  Bayes  (Klasifikasi Opini  Terhadap  Pertanian  Sawit  Indonesia Menggunakan  Naive  Bayes),” JATISI  (Jurnal Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  6,  no.  2, pp. 230–239, 2020.
[7]  Vynska  Amalia  Permadi,  “Analisis  Sentimen Menggunakan Algoritma Naive Bayes Terhadap Review    Restoran  di  Singapura,” J.  Buana Inform. , vol. 11, pp. 141–151, 2020.
[8]  F.  S.  Mufidah,  S.  Winarno,  F.  Alzami,  E.  D. Udayanti,  and  R.  R.  Sani,  “Analisis  Sentimen Masyarakat  Terhadap  Layanan  Shopeefood
Melalui Media Sosial Twitter Dengan Algoritma Naïve  Bayes  Classifier,” JOINS  (Journal  Inf. Syst. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  14–25,  2022,  doi: 10.33633/joins.v7i1.5883.
[9]  R.  Sari,  “Analisis  Sentimen  Review  Restoran menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 23–28, 2019,
doi:
10.31311/ji.v6i1.4695.
[10]  M.  Nasir  and  Verawaty,  “Penerapan  Algoritma Naive  Bayes  Classifier  Untuk  Evaluasi  Kinerja Akademik Mahasiswa Universitas Bina Darma,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 5, no. 2,  pp.  81–88,  2021,  [Online].  Available: http://forlap.ristekdikti.go.id
[11]  D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion  Matrix Pada  Analisis  Sentimen  Berbasis  Teks  Pada Twitter,” J.  Sains  Komput.  Inform.  (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.
[12]  R.  Yulia  Hayuningtyas,  “Penerapan  Algoritma Naïve  Bayes  untuk  Rekomendasi  Pakaian Wanita,” J.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  18–22,
2019, [Online]. Available:
http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/artic le/view/4685