Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4844

## KLASIFIKASI  TINGKAT  KEPUASAN  PELANGGAN  SAT &  SUN  :  THE  ALMEATY  SERVICE  MENGGUNAKAN NAIVE BAYES
Mariska Regina Rahmaputri 1* , Dhian Satria Yudha Kartika 2 , Seftin Fitri Ana Wati 3
1,2,3 Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur; Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Surabaya, Jawa Timur
Received: 11 Juli 2024
Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Complexity. Classification; Satisfaction Level; Customers; Sat & Sun : The Almeaty Service; Naive Bayes
Corespondent Email: mariskareginarahmaputri@g mail.com
Abstrak. Sat  &  Sun  :  The  Almeaty  Service  merupakan  restoran  semi  cafe bertema  pop  retro  yang  bertempat  di  Kota  Surabaya.  Permasalahan  yang dihadapi  oleh  Sat  &  Sun  :  The  Almeaty  Service  adalah  Sat  &  Sun  :  The Almeaty Service belum mampu untuk mendapatkan serta mengolah data yang berkaitan  dengan  kepuasan  pelanggan  dan  diharapkan  dapat  meningkatkan pelayanan  serta  perkembangan  produk.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan analisis sentimen berdasarkan opini para pelanggan. Data tersebut kemudian diproses menggunakan perangkat lunak Python dengan dilakukan klasifikasi  dengan  Naive  Bayes.  Dari  1020  responden  mendapatkan  hasil Klasifikasi  tingkat  kepuasan  pelanggan  saat  mengunjungi  Sat  &  Sun  :  The Almeaty Service menggunakan Multinomial Naive Bayes 80:20. yang mana menunjukkan : Tingkat kepuasan pelanggan terhadap akses kendaraan menuju Sat  &  Sun  :  The  Almeaty  Service  (Q1)  memiliki  akurasi  80%,  Tingkat kepuasan pelanggan terhadap tempat parkir yang ada pada Sat & Sun : The Almeaty  Service  (Q2)  memiliki  akurasi  75%,  Tingkat  kepuasan  pelanggan terhadap  kebersihan  area  Sat  &  Sun  :  The  Almeaty  Service  (Q3)  memiliki akurasi 78%, Tingkat kepuasan pelanggan terhadap pelayanan pegawai Sat & Sun  :  The  Almeaty  Service  (Q4)  memiliki  akurasi  76%,  Tingkat  kepuasan pelanggan terhadap kualitas produk Sat  &  Sun : The Almeaty  Service  (Q5) memiliki akurasi 76%.
Abstract. Sat & Sun: The Almeaty Service, a semi-cafe with a retro pop theme located  in  Surabaya,  faces  challenges  in  acquiring  and  effectively  utilizing customer  satisfaction  data to  enhance service and product  development.  To address this, a study was conducted to analyze customer sentiment based on their opinions. Using Python software, sentiment analysis was performed with classification using Naive Bayes. From a survey involving 1020 respondents, the results indicated the satisfaction levels of customers visiting Sat & Sun: The Almeaty Service using Multinomial Naive Bayes with an 80:20 split. The findings  revealed  that  customer  satisfaction  with  vehicle  access  (Q1)  was classified with 80% accuracy, parking facilities (Q2) with 75%, cleanliness of the area (Q3) with 78%, staff service (Q4) with 76%, and product quality (Q5) with  76%  accuracy.  These  insights  aim  to  guide  improvements  in  service delivery  and  product  offerings  to  better  meet  customer  expectations  and enhance overall customer experience at Sat & Sun: The Almeaty Service.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  rencana  membuat  sebuah  reputasi tempat yang baik, ada beberapa hal yang harus diperhatikan oleh sang pemilik yaitu opini dari para  pelanggan  mengenai  pelayanan  yang diberikan,  rasa  makanan,  dan  kualitas  tempat yang  diberikan  selama  berada  di  restoran tersebut  [1].  Pada  bisnis  FnB,  r ating sendiri adalah bagian terpenting yang pasti dilihat oleh para  pelanggan  sebelum  mereka  berkunjung untuk  menjadi  tolak  ukur  sebuah  tempat  dan mencerminkan benar baik atau buruknya dalam peringkat  rating  [2].  Kepuasan  pelanggan menjadi salah satu hal utama bagi para pelaku usaha  bidang FnB .  Apabila  tingkat  kepuasan para  pelanggan  ini  tinggi,  maka  besar kemungkinan mereka akan datang dan membeli lagi  produk  yang  ada  sehingga  pendapatan pemilik usaha yang ada tetap stabil atau bahkan meningkat [3].
Sat  &  Sun  :  The  Almeaty  Service merupakan restoran semi cafe bertema pop retro yang  bertempat  di  Jalan  Bawean  No.37  Kota Surabaya,  dapat  dibilang  tempat  ini  adalah tempat  baru  karena  baru  setahun  lamanya berdiri dan penilaian pada google review sendiri belum mencukupi data yang dibutuhkan untuk dilakukan kesimpulan kepuasaan para pelanggan yang berkunjung ke Sat & Sun : Thee Almeaty  Service  karena  masih  terlalu  sedikit. Sat & Sun : The Almeaty Service sendiri sangat menghargai pendapat pelanggan terkait produk maupun  pelayanan  yang  disediakan.  Sehingga dibutuhkan  analisis  dari  pendapat  tersebut, sehingga  dapat  diolah  untuk  keberlanjutan bisnis.
Analisis  sentimen  pada  Sat  &  Sun  :  The Almeaty  Service  merupakan  pendekatan  yang dapat dilakukan untuk melakukan analisis dari sebuah  opini  terkait  bagaimana  kepuasan pelanggan ketika mengunjungi Sat & Sun : The Almeaty  Service.  Penelitian  ini  menggunakan googleform untuk melakukan pengambilan data dan  hasil  dari  pengambilan  data  tersebut diproses dengan perhitungan naive bayes untuk menghasilkan  analisis  sentimen  terhadap kepuasan  pelanggan  di  Sat  &  Sun  :  The Almeaty Service.
Naive  Bayes  merupakan  sebuah  algoritma klasifikasi  dan  prediksi  yang  dinyatakan  oleh seorang ilmuwan dari Inggris bernama Thomas Bayes dan merupakan algoritma pengembangan dari  Naive  Bayes  yang  digunakan  pada
pembuatan  analisis  sentimen  karena  algoritma bertujuan untuk mode klasifikasi pada kategori positif  dan  negatif  [4].  Algoritma  ini  dapat melakukan  prediksi  perkiraan  peluang  pada masa  depan  dengan  menggunakan  teknik statistika  dan  probabilitas  dari  kejadian  masa lalu  [5].  Sehingga  dari  penjelasan  yang  ada judul yang digunakan pada penelitian ini adalah “Klasifikasi  Tingkat  Kepuasan  Pelanggan  Sat &  Sun  :  The  Almeaty  Service  Menggunakan Metode Naive Bayes”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
1. Klasifikasi Klasifikasi merupakan proses untuk menciptakan model atau fungsi yang menjelaskan  bagaimana  perbedaan  konsep, dengan  harapan  dapat  memperkirakan  kelas dari suatu objek yang labelnya tidak dikenal [6]. Klasifikasi  sendiri  merupakan  salah  satu metode data  mining yang  dapat  menemukan model dengan membedakan suatu konsep atau class yang labelnya belum diketahui. Klasifikasi dilakukan untuk menilai objek data dan  memasukkannya  ke  dalam  kelas  tertentu dari sejumlah kelas yang tersedia.
2. Naïve Bayes
Algoritma  ini  dapat  melakukan  prediksi perkiraan  peluang  pada  masa  depan  dengan menggunakan  teknik  statistika  dan  probabilitas dari kejadian masa lalu  [5]. Data mining dengan melakukan klasifikasi data teks ke dalam sentimen positif  dan  negatif  menggunakan  Naïve  Bayes Classifier,  namun  sebelumnya  data  teks  akan dibagi  berdasarkan  data  latih  data  mining  akan dilakukan  evaluasi  terhadap  hasil  klasifikasi dengan  menghitung  nilai  accuracy,  precision, recall dan f-measure dari confusion matrix [7].
3. Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  sebuah tabel  yang memberikan  informasi  perbandingan  hasil klasifikasi  yang  akan  dilakukan  oleh  sistem dengan hasil klasfikasi yang sebenarnya [8].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  memiliki  nilai minimum  responden  berjumlah  500  dimana sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  [9]. Namun data yang dikumpulkan dapat bertambah  disesuaikan  terhadap  pelanggan yang  ada  pada  rentang  1  Mei  2023  hingga  26 April  2024  untuk  mendapatkan  olahan  data yang  lebih  maksimal.  Data  kuesioner  yang didapatkan  kemudian  diolah  agar  dapat digunakan yang mana kemudian akan di export ke dalam file excel (.xlsx).
3.2. Preprocessing
Preprocessing ini merupakan proses pengolahan  data  mentah  sebelum  diolah  ke tahap  selanjutnya  dengan  cara  melakukan eliminasi  data  yang  tidak  dibutuhkan  atau mengubah  data  kedalam  bentuk  yang  lebih mudah  untuk  diproses  oleh  sistem  komputasi [10]. Pada tahap ini dilakukan beberapa proses agar  menghasilkan  penilaian  bersih,  sehingga dapat  dilakukan  pengujian  terhadap  Naive Bayes dengan lebih optimal.

## 3.3. Pembagian Data
Pada  tahap  pembagian  data  ini  data kuesioner  yang  telah  diberikan  label  akan dibagi menjadi data train atau data test dengan 3 skenario : 1) 70 : 30, 2) 80 : 20, dan 3) 90 :10.

## 3.4. Klasifikasi Kepuasan Pelanggan
Klasifikasi  pada  penelitian  ini  memiliki tujuan untuk menentukan bagaimana kepuasan pelanggan  Sat  &  Sun  :  The  Almeaty  Service yang  memiliki  dua  tahap,  yaitu  perancangan model, dan training model.

## 3.5. Pengujian Model
Tahap  ini  merupakan  hasil  dari  uji klasifikasi  dengan confusion  matrix untuk mengetahui nilai akurasi, presisi, dan recall dari model train yang  telah  dibentuk  sebelumnya dengan Naive Bayes (Multinomial Naive Bayes dan Gaussian Naive Bayes) sehingga
didapatkan 6 skenario.

## 3.6. Validasi Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  sebuah tabel  yang memberikan  informasi  perbandingan  hasil klasifikasi  yang  akan  dilakukan  oleh  sistem
dengan  hasil  klasfikasi  yang  sebenarnya  [8]. Tahapan  ini  bertujuan  untuk  memastikan keakuratan  dan  keandalan  model  klasifikasi yang  digunakan  dalam  penelitian.  Validasi dilakukan  dengan  menggunakan  confusion matrix,  yang  merupakan  alat  evaluasi  untuk mengukur kinerja algoritma klasifikasi.

## 3.7. Visualisasi
Tahapan  ini  merupakan  media  untuk menampilkan  informasi  secara  visual.  Pada tahap  visualisasi  dilakukan  dengan  membuat sebuah website yang dapat diakses oleh user .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sat  &  Sun  :  The  Almeaty  Service  dimana dapatkan  informasi  Sat  &  Sun  :  The  Almeaty Service merupakan tempat yang dapat dikatakan baru. Walaupun demikian, Sat & Sun : The Almeaty Service dapat dikatakan viral di media  sosial,  khusunya TikTok .  Banyaknya para  content  creator  yang  membuat  ulasan tentang  bagaimana  pengalaman  mereka  ketika berkunjung ke Sat & Sun : The Almeaty Service dan mengunggahnya di media sosial menjadikan  banyak  orang  yang  penasaran  dan mengunjungi tempat tersebut. Dalam wawancara  tersebut  juga  didapatkan  sebuah permasalahan dalam keviralan Sat & Sun : The Almeaty  Service  dalam  media  sosial  dan lingkup content  creator .  Dimana  apakah kepuasan  dari  pelanggan  apakah  berbanding lurus dengan hal tersebut. Dengan hal tersebut, diperlukan  pengolah  data  untuk  mengetahui kepuasan  dari  pelanggan  Sat  &  Sun  :  The Almeaty Service. Jika sudah mendapatkan hasil kepuasan yang mana dapat digunakan manajemen untuk mengevaluasi strategi marketing.  Dari  wawancara  juga  didapatkan beberapa  poin  yang  diperlukan  sebagai  dasar evaluasi, yaitu :
(1) Akses kendaraan menuju Sat & Sun : The Almeaty Service
(2) Tempat parkir yang ada pada Sat & Sun : The Almeaty Service
(3) Kebersihan  area  Sat  &  Sun  :  The Almeaty Service
(4) Pelayanan  pegawai  Sat  &  Sun  :  The Almeaty Service
(5) Kualitas produk Sat & Sun : The Almeaty Service
Selanjutnya  tahapan confusion  matrix, dengan bertujuan untuk memastikan keakuratan
dan keandalan model klasifikasi yang digunakan dalam penelitian. Validasi dilakukan dengan  menggunakan  confusion  matrix,  yang merupakan  alat  evaluasi  untuk  mengukur kinerja algoritma klasifikasi. Berikut pengujian validasi  confusion  matrix  dengan  mengikuti skenario yang ada :

## Tabel 1. Tabel Confusion Matrix
Skenari o Pembagia n Data Pert any aan Aku rasi Pres isi Rec all Skenario 1 (Mulino mial Naive Bayes) 90 :10 Q1 75% 76% 71% Q2 73% 72% 69% Q3 Q4 Q5 76% 72% 75% 77% 77% 76% 71% 69% 71% Skenario 2 (Mulino mial Naive Bayes) 80:20 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 80% 75%
78% 76% 76% 81% 75% 79% 78% 77% 77% 77% 79% 82% 78% Skenario 2 (Mulino mial Naive Bayes) 80:20 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 80% 75% 78% 76% 76% 81% 75% 79% 78% 77% 77% 77% 79% 82% 78% Skenario 3 (Mulino mial Naive Bayes) 70:30 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
75% 73% 76% 72% 73% 76% 72% 77% 77% 72% 71% 69% 70% 69% 69% Skenario 4 (Gaussia n Naive Bayes) 90:10 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
63% 65% 64% 63% 64% 73% 75% 71% 69% 73% 77% 66% 70% 70% 65% Skenario 5 (Gaussia n Naive Bayes) 80:20 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
63% 73% 76% 72% 76% 73% 72% 77% 77% 77% 78% 69% 71% 69% 71% Skenario 6 (Gaussia n Naive Bayes) 70:30 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 63% 64% 64% 64% 64% 73% 74% 71% 70% 73% 77% 66% 71% 70% 65% Berdasarkan hasil
tersebut,
Pengujian
klasifikasi  menggunakan  Multinomial  Naive Bayes  lebih  baik  daripada  Gaussian  Naive Bayes. Dimana hasil terbaik dengan pembagian data  80  :  20  dengan  detail  :  Tingkat  kepuasan pelanggan  terhadap  akses  kendaraan  menuju Sat & Sun : The Almeaty Service (Q1) memiliki akurasi  80%,  Tingkat  kepuasan  pelanggan
terhadap tempat parkir yang ada pada Sat & Sun :  The  Almeaty  Service  (Q2)  memiliki  akurasi 75%,  Tingkat  kepuasan  pelanggan  terhadap kebersihan  area  Sat  &  Sun  :  The  Almeaty Service  (Q3)  memiliki  akurasi  78%,  Tingkat kepuasan pelanggan terhadap pelayanan pegawai Sat & Sun : The Almeaty Service (Q4) memiliki  akurasi  76%,  Tingkat  kepuasan pelanggan terhadap kualitas produk Sat & Sun : The  Almeaty  Service  (Q5)  memiliki  akurasi 76%.  Dari  hasil  tersebut,  menujukkan  nilai akurasi    ≥75%  dapat  disimpulkan  cukup  baik karena mendekati 100% [11]. Dimana semakin besar  nilai  akurasi  maka  semakin  baik  metode tersebut  untuk  digunakan  dalam  klasifikasi [12].

## Gambar 1. Visualisasi Dashboard
Pada  Gambar  1,  menampilkan  dashboard dari  website  yang  dibuat  untuk  user.  Pada dashboard  ini  menampilkan  jumlah  frekuensi dan chart data dari masing-masing tahapan pada penelitian skripsi ini. Kemudian pada dashboard  juga  ditampilkan  menu  data kuesioner,  splitting  data,  classification,  dan visualization.  Data-data  yang  ditampilkan tersebut guna untuk mempermudah user untuk membaca hasil pengolahan data.
Gambar 2. Visualisasi Data Penelitian
Pada  Gambar  2,  menampilkan  hasil pengolahan data  distribusi jawaban dari survei yang  dilakukan.  Didapatkan  hasil  tingkat kepuasan yang variatif sehingga diperlukannya tindak  lanjut  oleh  pihak  manajemen  dalam menyikapinya.

## 5. KESIMPULAN
a. Analisis  sentimen  berdasarkan  opini kepuasan pelanggan saat mengunjungi  Sat  &  Sun  :  The Almeaty Service berdasarkan pengisian  kuesioner  yang  disebarkan oleh  penulis  berhasil  dilakukan dengan mendapatkan 1020 responden untuk dilakukan pengolahan data.
b. Klasifikasi tingkat kepuasan pelanggan  saat  mengunjungi  Sat  & Sun : The Almeaty Service menggunakan naive  bayes yang
mana  menunjukkan  :  Tingkat kepuasan pelanggan terhadap akses kendaraan menuju Sat & Sun : The Almeaty  Service  (Q1)  memiliki akurasi  80%,  Tingkat  kepuasan pelanggan  terhadap  tempat  parkir yang  ada  pada  Sat  &  Sun  :  The Almeaty  Service  (Q2)  memiliki akurasi  75%,  Tingkat  kepuasan pelanggan terhadap kebersihan area Sat  &  Sun  :  The  Almeaty  Service (Q3) memiliki akurasi 78%, Tingkat kepuasan pelanggan terhadap pelayanan pegawai Sat & Sun : The Almeaty  Service  (Q4)  memiliki akurasi  76%,  Tingkat  kepuasan pelanggan terhadap kualitas produk Sat  &  Sun  :  The  Almeaty  Service
(Q5) memiliki akurasi 76%.
Sehingga menujukkan bahwa model naive  bayes dapat  melakukan klasifikasi  dengan  cukup  baik terhadap  hasil  kuesioner  kepuasan pelanggan. Dari data  tersebut didapatkan  juga  tingkat  kepuasan pelanggan  yang  bervariatif  di masing-masing
pertanyaan sehingga diperlukan perhatian lebih mendalam oleh pihak manajemen.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Pradini,  R.  P.,  &  Wempi,  J.  A.  (2019).  Desain Interior  Sebagai  Medium          Komunikasi Nonverbal  Restoran      Eat      Happens  dalam Membentuk  Reputasi.  Profesi  Humas,  3(2), 177–201.
[2]  Utami,  L.D.  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi Text Mining Pada Review Restoran. INTI Nusa Mandiri, 14(2). 169-174.
[3] Hermansyah, D., & Roessali, W. (2021). Analisis Faktor yang Mempengaruhi Kepuasan Konsumen  Pada  Pembelian  Sawi  Organik  di
Farmers  Market  Semarang  Analyze  of  Factors Affecting    Consumer    Satisfaction    on    The Purchase  of  Organic  Mustard Green in Famers Market Semarang Kepuasan konsumen mempunyai vi. 19(2), 177–188.
[4]  Sanrilla, S., Ransi,  N., &  Tenriawaru, A. T.  A. (2022). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Toko  Online  Aplikasi  Shopee  Menggunakan Metode  Multinomial  Naive  Bayes.  Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika, 2(2), 68- 75.
[5] D.P. Utomo, and   Mesran,"Analisis   Komparasi Metode  Klasifikasi  Data  Mining  dan  Reduksi Atribut  Pada      Data      Set      Penyakit Jantung,"Jurnal   Media Informatika  Budidarma, Vol.4,  No. 2, pp. 437-444, 2020.
[6]  Indrayuni,  E.  (2019).  Klasifikasi  Text  Mining Review  Produk  Kosmetik  Untuk  Teks  Bahasa Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes. Jurnal Khatulistiwa Informatika, 7(1).
[7]  Nurian,  Andriani.  Padilah,  Tesa  Nur  &  Garno. Analisis Sentimen Terhadap Pelayanan Disdukcapil  Karawang  Menggunakan  Naïve Bayes  Classifier.JITET  (Jurnal  Informatika  dan Teknik Elektro Terapan). 12(2)
[8] Fikri, M. I., Sabrila, T. S., & Azhar, Y. (2020). Perbandingan  metode  naïve  bayes  dan  support vector  machine  pada  analisis  sentimen  twitter. SMATIKA JURNAL: STIKI Informatika Jurnal, 10(02), 71-76.
[9]  Lubis,  H.,  &  Handayani,  D.  (2022).  Analisis Tingkat Kepuasan Pelanggan Terhadap Penggunaan Gmalite dengan Penerapan Algoritma  Naive  Bayes  pada  MCDonalds Cibitung.  Jurnal  Sistem  Informasi,  9(2),  119- 128.
[10]Sriyano,  C.  S.,  &  Setiawan,  E.  B.  (2021). Pendeteksian  Berita  Hoax  Menggunakan  Naive Bayes  Multinomial  Pada  Twitter  dengan  Fitur
Pembobotan TF-IDF. eProceeding
of
Engineering : Vol.8, No.2, 8(2), 3396–3405.
[11]  Nitami,  M.  T.,  &  Februariyanti,  H.  (2022). Analisis  Sentimen  Ulasan  Ekspedisi  J&T Express  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes. Jurnal  Manajemen  Informatika  dan  Sistem Informasi, 5(1), 20-29.
[12] Suliztia, M. S., & Fauzan A. (2020). Comparing Naive  Bayes,  K-Nearest  Neighbor,  And  Neural Network  Classification  Methods  Of  Seat  Load
Factor  In  Lombok  Outbound  Flights.  Jurnal Matematika,  Statistika,  &  Komputasi,  16(2), 187-198.