## SENTIMEN ANALISIS MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES UNTUK REKOMENDASI RESTORAN WAKATOBI
Wa Ode Astri Ahmad, Supangat Teknik Informatika, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya Jalan Semolowaru No.45, Sukolilo Surabaya, Jawa Timur Indonesia astrydahmad@gmail.com

## ABSTRAK
Wakatobi dikenal dengan keindahan alamnya, banyak pengunjung dari dalam maupun luar negeri yang yang berkunjung ke wakatobi. Saat berkunjung ke suatu tempat, para wisatawan terkadang mengalami kesulitan dalam mencari  restoran  yang  di  rekomendasikan  ditempat  tersebut.  Umumnya  wisatawan  mencari  informasi  terkait restoran  pada  media  sosial,  namun  banyaknya  tanggapan  pengguna  sehingga  sulit  bagi  wisatawan  untuk menganalisis secara manual untuk di jadikan rekomendasi tujuan yang tepat. Oleh karena itu, diperlukan sistem rekomendasi  yang  dapat  menganalisis  sentimen  ulasan.  Agar  calon  pengunjung  /wisatawan  dapat  menikamati makanan, pelayanan dan suasana pada restoran yang telah direkomendasikan tersebut. Metode yang digunakan untuk analisis sentimen merupakan klasifikasi menggunakan algoritma naive bayes. Penelitian ini menggunakan 100  data  ulasan  pelanggan  dari  setiap  restoran.  Data  ulasan  diperoleh  dari  kuesioner  yang  dibagikan  kepada pelanggan sebelumnya. Analisis sentimen dari setiap aspek menghasilkan nilai akurasi sebesar 83% pada aspek makanan, 88% pada aspek pelayanan dan 86% pada aspek atmosfir.

## Kata kunci:  Wakatobi, Rekomendasi restoran, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Restoran  memasarkan  makanan  dan  minuman serta  layanan,  seperti  cara  mereka  melayani, keramahtamahan  karyawan,  tempat  parkir,  acara khusus seperti ulang tahun atau acara tertentu, hiburan, foto gratis untuk pelanggan, dan suasana, seperti tema, pencahayaan, seragam, furniture, kebersihan, perlengkapan,  dekorasi,  dan  penataan  meja  [1]. Restoran  adalah  bisnis  yang  menyediakan  makanan dan  minuman  kepada  pelanggan  dengan  layanan pengantaran.  Restoran  biasanya  memiliki  menu  yang beragam  dan  menawarkan  opsi  makan  di  dalam ruangan atau di luar ruangan, dan hal ini juga berlaku untuk restoran-restoran yang ada di Wakatobi.
Dengan  memberikan  ulasan  atau  tanggapan, pelanggan sebelumnya di restoran dapat  memberikan rekomendasi kepada pelanggan baru. Bagi pengunjung yang  ingin  mencari  restoran  di  Wakatobi,  tanggapan ini  menjadi  sumber  informasi  utama.  Namun,  karena jumlah  ulasan  atau  tanggapan  yang  semakin  banyak, sulit bagi pengunjung untuk secara manual memeriksa tanggapan  untuk  membuat  keputusan.  Analisis sentimen akan digunakan untuk mengetahui kepuasan pelanggan  dan  menentukan  prespektif  tentang kepuasan  pelanggan  [2].  Pengunjung  restoran biasanya  menggunakan  rekomendasi  orang  lain  dan pendapat mereka tentang restoran [3]. Oleh karena itu, diperlukan  sistem  rekomendasi  yang  dapat  menilai preferensi  pengunjung  berdasarkan  ulasan  dan tanggapan pelanggan.
Sistem rekomendasi digunakan untuk memberikan  rekomendasi  produk  kepada  pelanggan atau  pengunjung.  Dengan  mengetahui  preferensi pengguna, sistem rekomendasi menyarankan serangkaian  barang  yang  paling  sesuai  dengan prioritas  mereka  [4].  Untuk  memilih  produk  yang
sesuai  dengan  kebutuhan,  sistem  rekomendasi  juga dapat membantu.
Berdasarkan  pembahasan  tersebut,  penulis mencoba  melakukan  penelitian  tentang  "Analisis Sentimen  Pengguna  Terhadap  Restoran  Wakatobi Dalam Sistem Rekomendasi Berbasis Ulasan" dengan menggunakan  algoritma  Naive  Bayes.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  tanggapan pengunjung  sebelumnya  dan  menggunakan  analisis sentimen untuk membuat sistem rekomendasi kepada calon pengunjung (wisatawan), yang ingin menikmati makanan,  pelayanan,  dan  suasana  pada  restoran. Ulasan  atau  tanggapan  adalah  penilaian  tentang produk atau jasa yang memberikan informasi penting bagi  pelanggan  [5].  Komentar  atau  ulasan  tersebut akan dimasukkan ke dalam kategori sentimen positif, negatif, atau netral. Kedua kelas sentimen, positif dan negatif,  menunjukkan  ulasan  pengunjung  tentang makanan,  layanan,  dan  suasana  restoran.  Ulasan positif  menunjukkan  kepuasan  pelanggan  terhadap makanan,  layanan,  dan  suasana  restoran,  sedangkan ulasan  negatif  menunjukkan  kekecewaan  pelanggan terhadap  kualitas  makanan,  layanan,  dan  suasana restoran  [2].  Jika  ada  kemungkinan  besar  bahwa sentimen  positif  akan  muncul  dalam  pengkategorian restoran  tersebut,  maka  restoran  tersebut  akan direkomendasikan  kepada  wisatawan  melalui  sistem rekomendasi  melalui  website  yang  dapat  diakses kapan saja mereka memerlukan informasi tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  teknik  pemrosesan bahasa  alami  (NLP)  yang  digunakan  untuk  melihat emosi  yang  ada  dalam  teks.  Salah  satu  istilah  untuk analisis  sentimen  adalah  opini  mining,  yang  dapat
didefinisikan  sebagai  menggali  opini  dan  emosi  dari data  uji  [6].  Teknik  ini  dapat  dilakukan  dengan menemukan kata dan  frasa  yang positif,  negatif, atau netral,  serta  menemukan  cara  kata-kata  tersebut digunakan.  Analisis  sentimen  bertujuan  untuk mendapatkan  pemahaman  tentang  emosi,  pendapat, atau  sikap  seseorang  yang  diungkapkan  dalam  teks, seperti  ulasan,  posting  di  media  sosial,  komentar pelanggan, survei, dan jenis teks lainnya.

## 2.2. Restoran
Restoran  terdiri  dari  berbagai  jenis  tempat, termasuk rumah makan, kantin, warung, bar, dan juga jasa katering [7]. Restoran menyediakan makanan dan minuman  dan  meminta  pembayaran  dari  pelanggan. Pada  dasarnya,  restoran  adalah  tempat  makan komersial  di  mana  Anda  dapat  membeli  hidangan dengan  membayar  sejumlah  uang  sebagai  alternatif untuk memasak sendiri di rumah.

## 2.3. Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  merupakan  suatu  teknik perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  pemberian saran  atau  rekomendasi  yang  bermanfaat  untuk pengguna  dalam  membantu  proses  pengambilan keputusan [8].
Sistem rekomendasi sekarang ini sudah berkembang  dan  banyak  digunakan  dalam  aplikasi baik  aplikasi  untuk  perusahaan,  individu  atau perorangan,  sistem  rekomendasi  banyak  membantu pengguna  aplikasi  dalam  pemilihan  kebutuhan berdasarkan preferensi mereka [9].
Recommender  system atau  sistem  rekomendasi merupakan  sebuah  sistem  berbasis  komputer  yang dirancang  terkait  pemberian  rekomendasi  kepada penggunanya [10].

## 2.4. Klasifikasi
Dalam  pengolahan  data,  teknik  klasifikasi memungkinkan pembuat klasifikasi untuk memperkirakan label  kategoris.  Setiap  teknik klasifikasi  menggunakan  algoritma  pembelajaran untuk  menghasilkan  model  yang  dapat  menganalisis hubungan antara atribut dan label kelas pada data yang dimasukkan[11]. Klasifikasi adalah proses mengelompokkan  dan  mengkategorikan  objek  atau data  ke  dalam  kelas  berdasarkan  karakteristik  yang telah  ditentukan.  Data  yang  digunakan  untuk klasifikasi  memiliki  label  atau  kelas  target.  Tujuan klasifikasi  adalah  untuk  membantu  memahami  atau menemukan data berdasarkan kesamaan atau perbedaan dalam karakteristik atau fitur tertentu.

## 2.5. Algoritma Naïve Bayes
Dalam analisis sentimen ini, teks diklasifikasikan menggunakan classifier Naive Bayes, yang menetapkan kelas pada classifier tersebut berdasarkan probabilitas.  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier merupakan  suatu  bentuk  pengklafikasian  yang
mempertimbangkan  nilai  probabilitas  statistik  [3], dapat dihitung dengan rumus:
C MAP = argmax p(cj). Π n i=1 p(wj|cj) 2.1
Nilai  p(cj)  dan  p(wi  |  cj)  dihitung  pada  proses pelatihan  dimana  persamaannya  diberikan  pada Persamaan  dan Persamaan 3 sebagai berikut:
P(cj) = |𝑑𝑜𝑐𝑠𝑗| |𝑐𝑜𝑛𝑡𝑜ℎ| 2.2 P(wj|cj) = 1+𝑛𝑖
|𝐶|+𝑛(𝑘𝑜𝑠𝑎𝑘𝑎𝑡𝑎) 2.3
p (wi | cj) :  Probabilitas kata wi pada kategori cj |docs j|
:  Jumlah dokumen pada kategori
j |contoh| :  Jumlah  seluruh  dokumen  sampel yang  digunakan  dalam  proses training ni :  Frekuensi  kemunculan  kata  wi pada kategori cj | C | :  Jumlah semua kata pada kategori cj n(kosakata)
:  Jumlah kata yang unik pada semua data training

## 2.6. Term Weghting
Term  Weighting  adalah  proses  penghitungan bobot  tiap  term  yang  dicari  pada  setiap  dokumen sehingga  dapat  diketahui  ketersediaan  dan  kemiripan suatu term di dalam dokumen. Term weighting adalah tingkat kepentingan term dalam dokumen. Skema term weighting memainkan peran penting dalam klasifikasi teks.  Berikut  persamaan  matematis  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  bobot  kata sebagai berikut [12]:
Persamaan matematis untuk menghitung TF :
TF = 𝑓𝑡.𝑑 ∑ 𝑡𝐼∈𝑑𝑓 𝑡,𝑑 2.4 Keterangan: TF : term frequency d :  doukmen t : term (token) f t, d :  jumlah  term  (token/kata)  pada setiap dokumen
∑ 𝑡 ′ ∈𝑑 𝑓𝑡 , d :  jumlah dokumen yang memuat t
Persamaan matematis untuk menghitung IDF (idfₜ) Idf t = log 𝑛 𝑑𝑓𝑡 2.5 Keterangan idfₜ : nilai idf dari term (token)n t
N
: banyaknya dokumen yang tersedia Dft : intensitas  kemunculan  kata pada dokumen
Untuk persamaan matematis TF-IDF, sebagai berikut:
Tf – idf t.d = tf td x idf t 2.6

## Keterangan
idfₜ, d : bobot  TF  –  IDF  dari  kata  t yang  terdapat  pada  dokumen d tftd : frekuensi  kemunculan  kata  t pada dokumen d idft : nilai IDF ( idf )

## 2.7. Evaluasi Performasi
Untuk menguji hasil klasifikasi pada sistem yang telah  dibangun,  dibutuhkan  metode  perhitungan evaluasi performasi yaitu menghitung nilai precission, recall,  dan  accuracy.  Perhitungan  confusion  matrix dapat  menunjukkan  jumlah  prediksi  benar  dan  salah terhadap  kelas  positif  maupun  negatif  dengan menampilkan  hasil  perbandingan  antara  prediksi  dan aktual [3].
Tabel 1. Confusion Matrix Kelas Terklasifikasi Positif Terklasifikasi Negatif Positif TP FP Negatif FN TN

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Bahan dan Perangkat Penelitian
Bahan  dan  perangkat  penelitian  terdiri  dari komponen perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak  (software).  Perangkat  keras  yang  dibutuhkan adalah prosesor AMD Ryzen 3 3200U, memori RAM 4  GB,  dan  hard  disk  500  GB.  Sementara  perangkat lunak  yang  diperlukan  meliputi  Sistem  Operasi Microsoft  Windows  11,  browser  Google  Chrome, editor kode Visual Studio Code, serta paket  XAMPP untuk  server  lokal.  Kombinasi  spesifikasi  perangkat keras  dan  lunak  ini  diharapkan  dapat  memenuhi kebutuhan  implementasi  sistem  penelitian  dengan baik.

## 3.2. Obyek Penelitian
Obyek  penelitian  ini  adalah  6  restoran  di Wakatobi,  Sulawesi  Tenggara.  Keenam  restoran tersebut adalah: Nua Indah Coffee and Resto, Ampupu beach  resort,  Restaurant  WISATA,  Laroka  Hotel  & Resto,  RM  REZA  PASEBA,  dan  Rumah  Makan Pasundan  Binongko  Wakatobi.  Data  diperoleh  dari kuesioner  yang  di  bagikan  kepada  pengunjung sebelumnya.  Untuk  data  restoran  akan  dikumpulkan 100  tanggapan/ulasan  pengunjung  terkait  3  aspek: makanan,  layanan,  dan  suasana.  Tanggapan  tersebut akan  dianalisis  sentimen  menggunakan  algoritma naïve  bayes  untuk  mengkategorikannya  menjadi positif, negatif, dan netral.

## 3.3. Tahapan Penelititan
Tahapan  penelitian  dalam  kerangka  berpikir  ini terdiri  dari  5  tahap.  Pertama,  tahap  identifikasi masalah untuk mengetahui permasalahan- permasalahan  yang  akan  digunakan  dalam  analisis sentimen  restoran  di  Wakatobi.  Kedua,  tahap pengumpulan  data  melalui  kuesioner  yang  dibagikan kepada  pengunjung  restoran  untuk  memudahkan pengolahan  data  dalam  menganalisis  sentimen tanggapan  pengunjung.  Ketiga,  tahap  perancangan sistem  analisis  sentimen  berbasis  ulasan  restoran berdasarkan  identifikasi  masalah.  Keempat,  tahap implementasi  dengan  membangun  aplikasi  web menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan  bahasa pemrograman  Laravel.  Kelima,  tahap  pengujian dengan  metode  black  box  untuk  memastikan  sistem berjalan sesuai tujuan penelitian.

## 3.4. Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  sistem terkait  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap Restoran  Wakatobi  Dalam  Sistem  Rekomendasi Berbasis  Ulasan.  Proses  perancangan  sistem  ini meliputi

## 3.5. Flowchart Login
Gambar 1. Flowchart Login
Login  berfungsi  untuk  masuk  halaman,  admin dapat menambah, mengedit dan menghapus data.

## 3.6. Flowchart Tambah Data
Gambar 2. Flowchart Tambah Data
Admin  akan  masuk  dengan  input  username  dan password, setelah masuk admin dapat menambah data.

## 3.7. Flowchart Edit Data
Gambar 3. Flowchart Edit Data
Admin dapat mengelola dan memperbaharui data yang ada.

## 3.8. Flowchart Sistem
Gambar 4. Flowchart Sistem
Proses  pada  gambar  berfungsi  melakukan rekomendasi restoran.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login
Halaman login berfungsi untuk keamanan sistem. Pada halaman ini pengguna diharuskan mengisi kolom username dan password untuk masuk kedalam sistem.
Gambar 5. Halaman Login

## 4.2. Halaman Beranda
Gambar  6  menampilkan  halaman  beranda  yang berisi gambar-gambar restoran yang ada di Wakatobi.

## Gambar 6. Halaman Beranda

## 4.3. Halaman Profil Data
Gambar 7 menampilkan halaman profil data yang dapat  digunakan  admin  untuk  melihat  admin  lainnya yang  telah  terdaftar  pada  database.  Pada  halam  ini terdapat fitur tambah data, ubah dan hapus data profil.
Gambar 7. Halaman Profil Data

## 4.4. Halaman Tambah Data Profil
Gambar  8  menampilkan  halaman  tambah  data profil  dapat  digunakan  untuk  menambah  user  admin. Pada halaman ini diharuskan mengisi nama, username, email, dan password.
Gambar 8. Halaman Tambah Data Profil

## 4.5. Halaman Data Training
Gambar  9  menampilkan  halaman  data  training digunakan pengguna untuk melihat data training yang akan  digunakan  dalam  melakukan  analisis  sentimen. Pada halaman ini pengguna dapat menambahkan data, edit, dan menghapus data.
Gambar 9. Halaman Data Training

## 4.6. Halaman Tambah Data Training
Gambar  10  menampilkan  halaman  tambah  data training yang digunakan pengguna untuk menambahkan  data.  Pada  halaman  ini  pengguna diharuskan mengisi nama, nama restauran, tanggapan dan  kategori  makanan,  tanggapan  dan  kategori pelayanan, tanggapan dan kategori suasana.
Gambar 10. Halaman Tambah Data Training

## 4.7. Halaman Data Testing
Gambar  11  menampilkan  halaman  data  testing digunakan  pengguna  untuk  melihat  data testing  yang digunakan  dalam  melakukan  analisis  sentimen.  Pada halaman  ini  pengguna  dapat  melakukan  penambahan data, edit dan menghapus data.
Gambar 11. Halaman Data Testing

## 4.8. Halaman Tambah Data Testing
Gambar  12  menampilkan  halaman  tambah  data testing yang digunakan pengguna untuk
menambahkan  data  testing.  Pada  halaman  ini pengguna dapat menambahkan data training sebelumnya  untuk  di  masukkan  ke  data  testing  dan dilakukan analisis sentimen.
Gambar 12. Halaman Tambah Data Testing

## 4.9. Halaman Hasil Klasifikasi
Gambar 13 menampilkan halaman hasil klasifikasi,  pengguna  dapat  melihat  hasil  klasifikasi analisis sentimen menggunakan algoritma naïve bayes dan  pengujian  confusion  matrix  dari  setiap  kategori makanan, pelayanan, dan suasana.
Gambar 13. Halaman Hasil Klasifikasi

## 4.10. Halaman Rekomendasi Restoran
Gambar  14  menampilkan  halaman  rekomendasi restoran  dari  hasil  klasifikasi  analisis  sentimen  yang
telah dilakukan maka sistem memberikan rekomendasi yang  memiliki  sentimen  positif  terbanyak  dari  tiga kategori  yaitu  makanan,  pelayanan,  dan  suasana. Sehingga user dapat melihat menu ini untuk di jadikan tujuan restoran terbaik di Wakatobi.
Gambar 14. Halaman Rekomendasi Restoran

## 4.11. Halaman Detail Restoran
Gambar  15  menampilkan  halaman  detail restoran.  Pada  halaman  ini  user  dapat  melihat  detail restoran yang telah direkomendasikan oleh sistem
Gambar 15. Halaman Detail Restoran

## 4.12. Skenario Pengujian
Tabel 2. Skenario Pengujian Butir Uji Skenario Pengujian Pembahasan Hasil Kelas Uji Halaman Login Verifikasi Username dan Password Username dan Password tidak diisi kemudian klik tombol login Login tidak berhasil dan memunculkan alert “Please fill out this field” Berhasil Mengisi Username dan Password tidak diisi atau dikosongkan kemudian klik tombol login Login tidak berhasil dan memunculkan alert “Please fill out this field” Berhasil Mengisi Password dan Username tidak diisi atau dikosongkan kemudian klik tombol login Login tidak berhasil dan memunculkan alert “Please fill out this field” Berhasil
Mengisi Username yang benar dan Password yang salah kemudian klik tombol login Login tidak berhasil dan memunculkan alert “These credentials do not match our records” Berhasil
Mengisi Username yang salah dan Password yang benar kemudian klik tombol login Login tidak berhasil dan memunculkan alert “These credentials do not match our records” Berhasil Mengisi Username dan Password yang benar kemudian klik tombol login Login berhasil dan berpindah ke halaman dashbord Berhasil Kelas Uji Halaman Pengguna Restoran yang tersedia Klik restoran yang ada Beralih ke halaman detail restoran Berhasil
Butir Uji Skenario Pengujian Pembahasan Hasil Melihat rekomendasi restoran Klik restoran Top Berhasil menampilkan foto dan deskripsi restoran Berhasil Klik restoran all recomendasi Berhasil menampilkan foto dan deskripsi restoran Berhasil Logout Melakukan Logout akun pengguna Logout berhasil dan kembali ke halaman login Berhasil Kelas Uji Halaman Admin Menambah Profil Data baru Mengklik tombol “tambah data” Berpindah ke halaman tambah data profil Berhasil Tidak mengisi form kemudian kemudian klik tombol tambahkan Tidak berhasil menambhakan data dan memunculkan alert “Please fill out this field” Berhasil Tidak mengisi salah satu form kemudian klik tombol tambahkan Tidak berhasil menyimpan data dan memunculkan alert “Please fill out this field” Berhasil Mengisi Nama, Username, Email, Password kemudian klik tombol tambahkan Data berhasil ditambahkan dan berpindah ke halaman awal Berhasil Mengubah Data Profil Mengklik tombol “ubah” Berpindah ke halaman Edit Data Profil Berhasil Mengubah Nama, Username, Email, dan Password kemudian klik tombol tambahkan Data berhasil di ubah dan berpindah ke halaman awal Berhasil Menghapus Data Profil Mengklik tombol “hapus” kemudian muncul alert “hapus data ini” kemudian klik “Tidak” Tidak berhasil menghapus data dan kembali ke tampilan awal Berhasil Mengklik tombol “hapus” kemudian muncul alert “hapus data ini” kemudian klik “Ya” Data berhasil di hapus dan kembali ke halaman awal Berhasil Menambah Data Training Mengklik tombol “tambah data” Berpindah ke halaman tambah data training Berhasil Tidak mengisi form kemudian kemudian klik tombol tambahkan Tidak berhasil menambhakan data dan memunculkan alert “Please fill out this field” Berhasil Tidak mengisi salah satu form kemudian klik tombol tambahkan Tidak berhasil menyimpan data dan memunculkan alert “Please fill out this field” Berhasil Mengisi semua form kemudian klik tombol tambahkan Data berhasil ditambahkan dan berpindah ke halaman awal Berhasil Mengubah Data Training Mengklik tombol “ubah” Berpindah ke halaman Edit Data Training Berhasil Mengubah Nama Pengulas, Nama Restaurant, tanggapan dan kategori makanan, tangggapan dan kategori pelayanan, tanggapan dan kategori suasana, alamat dan jarak kemudian klik tombol tambahkan Data berhasil di ubah dan berpindah ke halaman awal Berhasil Menghapus Data Training Mengklik tombol “hapus” kemudian muncul alert “hapus data ini” kemudian klik “Tidak” Tidak berhasil menghapus data dan kembali ke tampilan awal Berhasil Mengklik tombol “hapus” kemudian muncul alert “hapus data ini” kemudian klik “Ya” Data berhasil di hapus dan kembali ke halaman awal Berhasil Menambah Data Tresting Mengklik tombol “tambah data” Berpindah ke halaman tambah data testing Berhasil Tidak mengisi form kemudian kemudian klik tombol tambahkan Tidak berhasil menambhakan data dan memunculkan alert “Please fill out this field” Berhasil Data training yang akan ditesting kosong/ tidak ada kemudian klik tombol tambahkan Tidak berhasil menambhakan data dan memunculkan alert “Please fill out this field” Berhasil Memilih data training dengan cara mengklik form kemudian klik tambahkan Data ditambahkan dan berhasil diklasifikasin Berhasil Menghapus Data Testing Mengklik tombol “hapus” kemudian muncul alert “hapus data ini” kemudian klik “Tidak” Tidak berhasil menghapus data dan kembali ke tampilan awal Berhasil Mengklik tombol “hapus” kemudian muncul alert “hapus data ini” kemudian klik “Ya” Data berhasil di hapus dan kembali ke halaman awal Berhasil Non-Fungsional Web Browser Menjalankan aplikasi di Microsoft edge Berjalan dengan Normal Berhasil Menjalankan aplikasi di Mozilla firefox Berjalan dengan Normal Berhasil Menjalankan aplikasi di Google Chorome Berjalan dengan Normal Berhasil

## 4.13. Pengujian Confusion Matrix
Tabel  merupakan  pengujian  hasil  klasifikasi menunjukkan  hasil  klasifikasi  sentimen  pada  setiap kategori.  Nilai  akurasi  tertinggi  adalah  0.88  pada kategori  pelayanan  dan  nilai  akurasi  terendah  adalah 0.83  pada  kategori  makanan.  Nilai  presisi  tertinggi ialah  sentimen  positif  pada  kategori  pelayanan  dan suasana  yaitu  0.90,  sedangkan  nilai  presisi  terendah ialah  sentimen  netral  pada  kategori  makanan  sebesar 0.53. Nilai recall tertinggi adalah 0.86 pada sentimen postitif  pada  kategori  pelayanan,  sedangkan  nilai terendah  dari  recall  ialah  sentimen  negatif  pada kategori  makanan  sebesar  0.50.  Nilai  F1-score tertinggi terdapat pada sentimen positif pada kategori pelayanan  sebesar  0.93  dan  nilai  terendah  pada sentimen  netral  dari  kategori  makanan  ialah  0.53. Hasil pengujian dari penggunaan Naïve Bayes dalam klasifikasi  ini  memperlihatkan  seberapa  baik  model dan performa yang diberikan.

## Tabel 3 Pengujian Confusion Matrix
Kategori  Sentimen Precision  Recall F-1 Score Accuracy Makanan Positif 0.83 0.79 0.81 0.83 Netral 0.53 0.53 0.53 Negatif 0.72 0.50 0.80 Pelayanan Positif 0.90 0.86 0.93 0.88 Netral 0.62 0.62 0.62 Negatif 0.76 0.62 0.68 Suasana Positif 0.90 0.84 0.87 0.86 Netral 0.66 0.66 0.66 Negatif 0.66 0.53 0.59

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dalam  penelitian  ini,  penerapan algoritma  Naive  Bayes  dapat  diklasifikasikan  dalam proses  analisis  sentimen  ulasan  pada  restoran  yang dapat memberikan rekomendasi restoran di Wakatobi. Penerapan  Naive  Bayes  ini  dapat  memudahkan pengunjung  untuk  menentukan  restoran  yang  telah direkomendasikan.  Berdasarkan  hasil  implementasi aplikasi, terdapat beberapa saran pengembangan yang dapat  dilakukan  oleh  peneliti  selanjutnya,  yaitu diharapkan  dapat  mengembangkan  aplikasi  dan metode yang lebih baik lagi, dapat merekomendasikan restoran yang ada di Wakatobi yang belum atau tidak dimasukkan  oleh  peneliti  sebelumnya,  serta  selalu mengutamakan  kendala  dan  keamanan  aplikasi sehingga  dapat  membantu  pengunjung  untuk  lebih mudah  memahami  cara  menggunakan  aplikasi tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Herianto  and  J.  Gunawan,  “Identifikasi Karakteristik pada Industri Restoran di Surabaya,” J.  Sains  dan  Seni  ITS ,  vol.  8,  no.  2, 2020, doi: 10.12962/j23373520.v8i2.48350.
[2]  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
[3]  V. A. Permadi, “Analisis Sentimen
Menggunakan Algoritma Naive Bayes Terhadap Review  Restoran  di  Singapura,” J.  Buana Inform. , vol. 11, no. 2, 2020, doi: 10.24002/jbi.v11i2.3769.
[4]  E.  Asani,  H.  Vahdat-Nejad,  and  J.  Sadri, “Restaurant  recommender  system  based  on sentiment  analysis,” Mach.  Learn.  with  Appl. , vol.  6,  no.  December,  p.  100114,  2021,  doi: 10.1016/j.mlwa.2021.100114.
[5]  E.  Hasibuan  and  E.  A.  Heriyanto,  “Analisis Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi  Amazon Shopping  Di  Google  Play  Store  Menggunakan Naive Bayes Classifier,” J. Tek. dan Sci. , vol. 1, no.
3, pp. 13–24, 2022, doi: 10.56127/jts.v1i3.434.
[6]  P.  A.  Permatasari,  L.  Linawati,  and  L.  Jasa, “Survei Tentang Analisis Sentimen Pada Media Sosial,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 20, no. 2, p. 177, 2021, doi:
10.24843/mite.2021.v20i02.p01.
[7]  A.  Angel  Siti  Fatimah  and  N.  Aini  Rahmah, “Sistem  Informasi,  Keuangan,  Auditing  Dan Perpajakan,” J.  Compr.  Sci. ,  vol.  1,  no.  3,  pp. 419–438, 2022, doi: 10.36418/jcs.v1i3.66.
[8]  F.  Ricci,  F.  I.  Komputer,  and  U.  G.  Bozen- bolzano, Recommender  Systems  Handbook . 2011. doi: 10.1007/978-0-387-85820-3.
[9]  T.  Badriyah et  al. ,  “Rancang  bangun  aplikasi sistem rekomendasi pencarian gedung serbaguna,” J.  Sist.  Inf. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  1–6, 2018, [Online]. Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/tech no/article/view/105
[10]  R.  Leandros  and  D.  Fitria  Murad,  “Akurasi Prediksi Nilai Mahasiswa menggunakan
Informasi Kontekstual pada Personalisasi Sistem
Rekomendasi,” J. Tek. Inform. Unis) , vol. 9, no. 1, pp. 2252–5351, 2021.
[11]  H.  Hermanto,  A.  Mustopa,  and  A.  Y.  Kuntoro, “Algoritma Klasifikasi Naive Bayes Dan Support Vector  Machine  Dalam  Layanan  Komplain Mahasiswa,” JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetah.  dan Teknol.  Komputer) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  211–220, 2020, doi: 10.33480/jitk.v5i2.1181.
[12]  H.  Santoso,  A.  Armansyah,  and  D.  Desliani, “Analisis Sentimen Mahasiswa Terkait
Pembelajaran Tatap Muka Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Classifier,” Techno.Com , vol.  21,  no.  3,  pp.  644–654,  2022,  doi: 10.33633/tc.v21i3.6262.