KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 6, Juni 2023, Hal 773-779 DOI 10.30865/klik.v3i6.884 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Pada Aplikasi Fore Coffee Menggunakan Metode Naïve Bayes
Tia Anggita Sari, Estu Sinduningrum, Firman noor Hasan *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. DR. Hamka, Jakarta, Indonesia Email: 1 tiaanggita456@gmail.com, 2 estu.ningrum@uhamka.ac.id, 3* firman.noorhasan@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: firman.noorhasan@uhamka.ac.id
Abstrak− Perkembangan bisnis coffee shop di Indonesia semakin maju pesat, karena konsumsi kopi di Indonesia terus meningkat tiap tahunnya.  Dalam  proses  seleksi  aplikasi,  keamanan,  kemudahan penggunaan,  dan  jumlah  promosi biasanya  menjadi pertimbangan utama. Meskipun begitu, ada pengguna yang tetap merasa ragu dalam menggunakan suatu aplikasi karena adanya beberapa ulasan yang  dipaparkan,  maka  dari  permasalahan  itu  dilakukan  penelitian  menggunakan  analisis  sentimen  untuk  menghasilkan,  sebuah klasifikasi pada kepuasan pelanggan terhadap fore coffee dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Tahapan penelitian ini terdiri dari pengumpulan data dari web scraping, preprocessing data, pembobotan data TF-IDF dan implementasi algoritma Naive Bayes yang memiliki  akurasi  tinggi  dan  proses  yang  sederhana  dan  cepat.  Hasil  dari  proses  pengolahan  data  dan  implementasi  algoritma menunjukkan  temuan  menarik.  Sebanyak 1801 data berhasil  diproses,  dan  mayoritas  sentimen yang  tercatat  adalah  positif dengan jumlah 1163, sedangkan sentimen negatif hanya sebanyak 315. Hal ini memperlihatkan dari 1801 data komentar bahwa pengguna aplikasi fore coffee suka terhadap pelayanan yang diberikan oleh barista fore coffee, tetapi ada juga masyarakat yang merasa belum suka pada pelayan yang dioperasikan oleh baristanya. Skor nilai akurasi yang didapat setelah diolah menggunakan algoritma naïve bayes ini diperoleh presentase sebesar 74,28%, precision 24.46%, dan recall 45.33% yang dapat dilihat bahwa data itu dapat digunakan sebagai dasar bagi fore coffee dalam mempertimbangkan pengambilan keputusan.
Kata Kunci: Sentimen; Pelayanan; Naïve Bayes; Fore Coffee
Abstract− Evolution  of  the  coffee  shop  enterprise  in  Indonesia  is  progressing  rapidly,  because  coffee  consumption  in  Indonesia continues increasing every year. In selecting the application to be used usually consider security, convenience and many promotions. But some users are still hesitant in using an application because some of the reviews are displayed, then from that problem a research is carried out using sentiment analysis to produce a classification on customer satisfaction with fore coffee using the Naïve Bayes Algorithm. The stages of this research consist of collecting data from web scraping, data preprocessing, The utilization of TF-IDF data weighting,  coupled  with  the  successful  deployment  of  the  Naive  Bayes  algorithm,  leads  to  a  heightened  level  of  precision  while ensuring  a  straightforward  and  prompt  workflow.  Results  of  data  processing  and  application  of  algorithms.  Process  results  data processing carried out there are 1801 data, the highest number of sentiments is positive sentiment of 1163 and 315 negative sentiments. This shows that from 1801 data comments that users the fore coffee application likes the services provided by the fore coffee baristas, but  there  are  also  the  community  who  don't  like  the  waiter  given  by  the  barista.  The  accuracy  value  that  has  been  obtained  after processed using the naïve Bayes algorithm, a percentage of 74.28% is obtained which can be seen that the data can be used as  a basis for fore coffee in considering decision making.
Keywords : Sentiment; Review; Naïve Bayes; Fore Coffee

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan bisnis kuliner di Indonesia semakin maju pesat, selain produk olahan makanan saja, olahan minuman juga mendominasi, salah satunya yang saat ini menjadi produk olahan yang paling digemari para penikmatnya yaitu kopi, yang menjadi pembelian teratas konsumen  di Tahun 2019. Di era ini, industri kopi di Indonesia semakin berjaya dengan penuh momentum yang menjanjikan. Jumlah konsumen yang memilih untuk membeli produk kopi semakin melonjak setiap dari tahun  ke  tahun  dan  konsumsi  kopi  terus  meningkat  hingga  8%  per  tahun  dengan  munculnya  banyak  kedai  kopi  di Indoensia. Hingga saat ini telah muncul gaya hidup baru yang berdampak pada meningkatnya kebiasaan minum Tinjauan literatur  singkat  kopi  atau  berkumpul  di cafe. kopi  atau  berkumpul  di cafe. Hal  ini  memudahkan  konsumen  untuk menyelesaikan tugas seperti tugas kuliah,  pekerjaan kantor atau berkumpul bersama teman sambil menyeduh kopi yang dipesan oleh konsumen [1] [2] [3].
Strategi  bisnis  yang  baik  dapat  menjadi  faktor  keuntungan  terpenting  bagi  beberapa  industri  termasuk  industri kopi.  Tidak  dapat  disangkal  bahwa  kopi  telah  menjadi  satu  dari  komoditas  paling  berharga  di  seluruh  dunia.  Selain kuantitas pecinta kopi yang melonjak tinggi, komoditas ini memberikan dampak ekonomi yang signifikan bagi negara- negara  yang  terlibat  dalam  produksi  dan  ekspor  biji  kopi,  termasuk  Indonesia.  Kawasan  subtropis  dan  tropis  ini memberikan kondisi yang optimal untuk memperoleh panen kopi yang berkualitas [4]. Itulah mengapa Indonesia, dengan iklim tropis yang menjadi ciri khasnya, telah menjadi satu dari negara terpandang di penjuru dunia dalam hal produksi kopi. Sebagai sebuah negara dengan kondisi iklim tropis yang meliputi hampir seluruh pulau terbesar di Indonesia, kopi dapat ditanam dengan subur mulai dari Barat hingga Timur. Total luas perkebunan kopi mencapai 1,239 juta hektar, yang terbentuk dari 14.503 hektar perkebunan yang dimiliki oleh negara, 9.714 hektar perkebunan swasta, dan 1,215 juta hektar perkebunan rakyat. Produksi kopi yang melimpah ini diakomodasi oleh kondisi iklim dan dataran tinggi yang ideal untuk pertanian kopi [5].
Statistik yang dirilis oleh BPS menunjukkan bahwa produksi  kopi di Indonesia pada tahun 2019 mencapai  742 ribu ton. Pulau Sumatera secara kolektif menyumbang sebanyak 69% dari total produksi kopi tersebut, dengan Sumatera Selatan (26%), Lampung (15%), Aceh (10%), Bengkulu (8%), dan Sumatera Utara (10%) menjadi daerah-daerah yang berkontribusiMenteri Koordinator Bidang Perekonomian, Airlangga Hartarto, menekankan peranan krusial kopi dalam
kegiatan  ekonomi  Indonesia.  Sebanyak  7,8  juta  individu  bergantung  pada  perkebunan  kopi,  menjadikannya  sebagai produk  perkebunan  terbesar  ketiga  di  Indonesia,  setelah  kelapa  sawit  dan  karet.  Dedikasi  sektor  kopi  terhadap  PDB perkebunan mencapai 16,15% [6].
Menurut data tahun 2018 dari Departemen Pertanian, produktivitas kopi Indonesia adalah 731 kg/ha. Berdasarkan informasi  dari  Organisasi  Kopi  Indonesia  (ICO)  memperkirakan  musim  kopi  global  era  2018-2019  surplus  2,29  juta kantong. Dengan mengacu pada data yang diterbitkan oleh United States Departement of Agriculture (USDA), diprediksi bahwa produksi kopi di seluruh dunia pada tahun 2018-2019 akan mengalami pengoptimalan 7,1%, menginjak jumlah 171  juta  kantong.  Merujuk  pada  proyeksi  konsumsi  kopi  oleh  pusat  data  dan  sistem  informasi  pertanian  secretariat jenderal  kementrian  pertanian  dari  tahun  2016  hingga  2020,  dari  302.176  Ton  hingga  309.771 Ton  per  tahunnya.  Ini terjadi karena adanya gelombang popularitas kopi yang melonjak pesat, dan dengan tanpa disadari, kopi telah menjadi bagian tak terpisahkan dari budaya hidup masyarakat di tanah air [7]. Prospek industri kopi di Indonesia begitu cerah, memberikan ruang yang luas untuk pertumbuhan dan inovasi.
Sebagai perusahaan startup, Fore Coffee menghadirkan model bisnis unik dalam industri kedai kopi dengan tujuan utama memenuhi hasrat para pencinta kopi di Indonesia akan rasa kopi yang luar biasa. Didirikan pada bulan Agustus 2018, Fore Coffee berhasil menjadi penggerak utama dalam pertumbuhan pesat industri kopi di Indonesia, terutama dalam beberapa tahun terakhir, serta berperan dalam meningkatkan perekonomian Indonesia secara positif. Kedai-kedai Fore Coffee dirancang dengan ide yang inovatif, memadukan desain futuristik yang ramah lingkungan dengan kualitas kopi terbaik  yang  pernah  ada.  Semua  cabang Fore  Coffee dilengkapi  dengan  peralatan  berkualitas  tinggi,  yang  merupakan salah satu kunci keberhasilan mereka untuk dapat menyajikan kopi berkualitas terbaik bagi pelanggannya. Fore Coffee telah memiliki aplikasi mobile khusus, yang bisa diunduh melalui App Store dan Google PlayStore untuk perangkat iOS [8].
Naïve Bayes adalah metode klasifikasi berdasarkan teorema bayes . Metode klasifikasi ini menggunakan metode probabilistik  dan  statistik  yang  diusulkan  oleh  ilmuwan Inggris  Thomas  Bayesian ,  yaitu  memprediksi  masa  depan berdasarkan pengalaman masa lalu, ciri utama klasifikasi naïve bayes adalah asumsi kemandirian yang sangat kuat [9]. Metode Naïve  Bayes diimplementasikan  dalam  menganalisis  sentimen  riset  ini.  Metode  ini  yakni  satu  dari algoritma populer dalam pembelajaran mesin yang didasarkan pada teorema Bayesian dan asumsi karakteristik otonom. Pada tahap pengolahan dokumen, metode ini mengasumsikan ketersediaan tampilan dan label yang telah diputuskan [10]. Dua elemen yang membentuk Naïve Bayes adalah Naïve yang didasarkan pada asumsi  bahwa kemunculan suatu  fitur tidak terkait dengan adanya fitur lainnya, sehingga setiap fitur memberikan sumbangan secara individual dalam klasifikasi tanpa bergantung pada fitur-fitur lainnya. Di sisi lain, bayes mengacu pada prinsip dasar teorema bayes [11]. Salah satu manfaat  dari pemanfaatan metode Naïve Bayes dalam klasifikasi  adalah  pengooperasian set  data latihan yang terbatas akan berpengaruh positif.
Metode Naïve bayes ini diaplikasikan dalam riset untuk mengamati sentimen terhadap aplikasi fore coffee . Riset ini mengaplikasikan data yang telah terhimpun dalam rentang waktu Bulan Juli 2019 hingga Desember 2022 dengan total 2100 data, diperoleh dari aplikasi Fore Coffee yang tersedia di Google PlayStore . Metode yang digunakan adalah proses scraping menggunakan google colab yang kemudian diconvert ke dalam Ms. Excel, kemudian data tersebut akan diolah menggunakan tools Rapid Miner studio dan dibagi menjadi kategori sentimen positif dan kategori sentimen negatif. Analisis  sentimen  dapat  diaplikasikan  sebagai  sarana  untuk  memahami  pandangan  masyarakat  terhadap  suatu persoalan, seperti yang diindikasikan dalam riset yang dilakukan oleh Winda Yulita, Eko Dwi Nugroho, dan Muhammad Habib Algifari. Mereka meneliti pandangan sentimen publik terkait vaksin covid-19 dengan mengaplikasikan Algoritma Naïve  Bayes.  Capaian  riset  ini  memvisualisasikan  perspektif  masyarakat  Indonesia,  terutama  pengguna  Twitter, kemudian  akan  dianalisis  mengoperasikan  metode  Naïve  Bayes.  Dalam  hasil  analisis  ini,  terungkap  bahwa  sebanyak 60.3% (2278 respon) merespons dengan sikap positif terhadap temuan yang diperoleh. Penggunaan metode Klasifikasi Naive Bayes dalam menganalisis sentimen ini terbukti tingkat akurasi menginjak 93% [11].
Evolusi penelitian dalam mengimplementasikan algoritma naïve bayes sebagai metode klasifikasi memperlihatkan variasi  topik  pembahasan  yang  luas.  Beberapa  riset  terkait  metode  klasifikasi  berdasarkan  algoritma  naïve  bayes mengindikasikan  perlunya  menyajikan  informasi  yang  bernilai  dalam  rangkaian  pengambilan  keputusan  [12].  Untuk menganalisis  sentimen  terhadap  produk  dan  layanan,  data  evaluasi  pelanggan  yang  telah  diolah  dari  halaman  website diaplikasikan untuk membagikan pemahaman mengenai perubahan preferensi pelanggan. Capaian riset mengindikasikan bahwa algoritma naïve bayes memiliki tingkat  akurasi  yang lebih tinggi, sehingga sering  diaplikasikan dalam analisis pendapat [13].
Untuk melihat sejauh mana kepuasan pengguna terhadap suatu aplikasi, kita dapat mengimplementasikan analisis sentimen  sebagai  pendekatan,  seperti  riset  yang  menyelidiki  sentimen  pengguna  terhadap  aplikasi  Ruangguru.  Dalam riset ini, terdapat 1629 dataset berbentuk ulasan teks yang dihimpun dari 01 Maret hingga 30 Maret 2020. Metode Naïve Bayes,  Random  Forest,  dan  Support  Vector  Machine  dioperasikan  untuk  menguji  dataset  ini.  Capaian  analisis  dan pengujian  mengindikasikan  bahwa  metode  Random  Forest  menginjak  akurasi  tertinggi  97,16%,  diikuti  oleh  Support Vector Machine dengan akurasi 96,01%. Sementara itu, metode Naïve Bayes menorehkan akurasi terendah 94,16%. Dari capaian  preprocessing  yang  diaplikasikan,  dapat  disimpulkan  bahwa  komentar  positif  lebih  melimpah  dibandingkan dengan komentar negatif  [14].
Untuk melihat sejauh mana kepuasan pengguna terhadap suatu aplikasi, kita dapat menerapkan pendekatan analisis sentimen,  seperti  studi  yang  mengkaji  analisis  sentiment  terhadap  program-program  SCTV  di Twitter dengan menggunakan metode Naïve Bayes dan Support  Vector Machine . Dalam hasil  riset ini dilakukan pengujian dilakukan
dengan metode labelling . Hasil akurasi  terbaik dari metode Support Vector Machine diperoleh pada  kategori  program dengan  hasil  akurasi  88,57%,  kategori  berita  dengan  akurasi  79,81%,  kategori Entertainment dengan  hasil  akurasi 89,80%  dan  yang  terakhir  kategori  sinetron  mendapat  hasil  akurasi  87,74%  [15].  Riset  ini  dioperasikan  karena  untuk menghasilkan sebuah klasifikasi analisis sentimen pada kepuasan pelanggan terhadap fore coffee pada layanan Google PlayStore dengan menggunakan metode naïve bayes . Dalam upaya  riset ini, dataset  sentimen dianalisis dengan  fokus membagi  sentimen  pelanggan  menjadi  dua  kategori,  yaitu  sentimen  positif  dan  negatif.  Capaian  riset  ini  lalu  akan mengindikasikan tingkat akurasi dari analisis sentimen yang mengimplementasikan metode Naïve Bayes

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang  dioperasikan  dalam riset  ini yaitu metode Naive Bayes , karena analisis dan perancangan yang dilakukan bersamaan  dengan  dataset  dan  data preproocessing .  Pengolahan  data  yang  dilakukan  oleh  peneliti  ditunjukkan  pada gambar 1 sebagai berikut.
Gambar 1. Diagram pada tahap penelitian
a. Pengumpulan Dataset
Dalam penelitian ini, dilakukan data ulasan Fore Coffee dikumpulkan dengan menggunakan web  scraping, data dikumpulkan  dari    Juli  2019  hingga  Desember  2022  dengan   total  2100  ulasan  disimpan  dalam  format  dokumen csv, dengan jumlah ulasan yang bervariasi tiap tahunnya. Data yang terhimpun dalam studi ini diperoleh dari kolom ulasan aplikasi Fore Coffee di website Google Playstore , yang ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Proses penarikan data komentar pada aplikasi fore coffee
b. Pelabelan Dataset
Setelah data didapatkan dari tahap web scraping. Langkah selanjutnya adalah proses pelabelan dilakukan secara manual oleh 3 orang, dengan cara memberi label positif dan negatif. Label 1 untuk komentar positif dan label 0 untuk komentar  negatif.  Melalui  aplikasi Microsoft  Excel  365 ,  kita  dapat  mengoptimalkan  pengumpulan  suara  dengan mengambil yang terbanyak dari setiap komentar seperti yang ditunjukkan pada gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Hasil proses pelabelan data komentar
c. Preprocessing Data
Tahap penelitian selanjutnya itu melakukan preprocessing dataset terhadap komentar sebuah aplikasi fore coffee yang  telah  diberikan  pelabelan  menggunakan  aplikasi rapid  miner  studio . Preprocessing mengubah  sebuah  teks  tidak beraturan menjadi teks beraturan, sehingga dapat berguna. Pada langkah pemrosesan selanjutnya, preprocessing dataset melibatkan beberapa langkah, seperti : tokenization, punctual removed, transform cases dan stopword removal [16]. Selain itu, pada penelitian ini menggunakan beberapa operator process document pada rapid miner studio untuk menyesuaikan tahapan tokenization, transform cases dan stopword removal yang ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Operator yang digunakan dalam process document
Tokenization merupakan suatu proses untuk memecahkan beberapa kalimat menjadi beberapa dokumen kata yang lebih  kecil,  karena  untuk  memudahkan  pemrosesan  pada stopword. Pada  tahap  selanjutnya  itu  memvisualisasikan beberapa contoh komentar sebelum dan sesudah dilakukan proses tokenize [17] yang bisa dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Ilustrasi Tokenization
Sebelum Tokenization Sesudah Tokenization Aplikasinya ga ribet keren saya suka [‘aplikasinya’, ‘gak’, ‘ribet’, ‘keren’, ‘saya’, ‘suka’] Coffe aren nya pas buat saya Good coffee good service and perfect aplikasi [‘coffee’, ‘aren’, ‘nya’, ‘pas’, ‘buat’, ‘saya’]
[‘good’, ‘coffee’, ‘good’, ‘service’, ‘and’, ‘perfect’, ‘aplikasi’]
Langkah selanjutnya adalah melakukan punctual removed yaitu sebuah proses yang dilakukan untuk menghapus karakter atau tanda baca yang tepat dan dibantu oleh library string . Contohnya untuk ini adalah : .,”!? dan sebagainya [18]. Tabel di bawah menunjukkan beberapa contoh komentar sebelum dan sesudah proses punctual removed , yang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Ilustrasi Punctual Removed Sebelum punctual removed
Sesudah punctual removed Setelah  update,  pembayaran  elektronik  sll  stack  error  gak bisa  lanjut,  payah…Dana,  ovo,  gopay,  shopee  error semua… Setelah update pembayaran elektronik sll stack error gak bisa lanjut payah Dana ovo gopay shopee error semua Rasanya ngangenin….. Top..oke  pelayanan  ok  dan  kopinya…mantulita  dan aplikasinya oke mudah digunakan Rasanya ngangenin
Top  oke  pelayanan  ok  dan  kopinya  mantulita  dan aplikasinya oke mudah digunakan
Langkah selanjutnya adalah melakukan transform cases yaitu  suatu prosedur untuk mengonversi kata-kata yang dimulai dengan huruf besar dalam dataset sehingga menjadi huruf kecil. yang dibantu oleh library string [19]. Tabel di bawah meperlihatkan beberapa komentar sebelum dan sesudah dioperasikannya rangkaian transform cases , yang terdapat pada tabel 3.
Tabel 3. Ilustrasi Transform Cases Sebelum transform cases Sesudah transform cases Mantap rasanya Apalagi classus late enak, Ga bikin perut kembung mantap  rasanya,  apalagi  classic  late  enak  ga  bikin perut kembung
Fore Tempatnya santai nyaman buat santai BAD  PELAYANAN  TENANT  BARU  DI  MALL  SMB Auto kapok fore tempatnya santai, nyaman buat santai bad pelayanan tenant baru di mall smb auto kapok
Lalu ada langkah stopword removal yaitu suatu proses terjadi guna mengeliminasi semua kata penghubung dan kata  yang  tidak  dibutuhkan  dalam  dataset  tersebut.  Kamus stopwords yang  digunakan  peneliti  terdapat  pada  website www.keagle.com. Tabel di bawah menunjukkan beberapa komentar sebelum dan sesudah proses stopword removal [20] yang dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini.
Tabel 4. Ilustrasi Stopword Removal
Sebelum stopword removal
Sesudah stopword removal
Bagus aplikasi nya, dari segi tampilan dan penggunaan nya user friendly, plus seringa da promo dan bisa pesen antar dari rumah Bagus  aplikasi  segi  tampilan  penggunaan  user friendly, plus promo bisa pesan antar rumah
Top oke pelayanan ok dan kopinya mantulita dan aplikasinya oke mudah digunakan Overall semua ok kecuali moda delivery mrk via Lalamove Pelayanan  kopinya  mantulita  aplikasinya mudah digunakan Overall semua kecuali moda delivery Lalamove

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembobotan TF-IDF
Pada  fase  ini  kata-kata  di  kolom  komentar  aplikasi fore  coffee diberikan  bobot  yang  kemudian  melakukan  tahap preprocessing . Kegunaannya adalah untuk membuat vector creation TF- IDF menggunakan operator process document yang sebelumnya dilakukan untuk menampung langkah-langkah tokenize, transform cases dan filters stopword seperti yang divisualisasikan pada gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5. Pembobotan TF- IDF
Pada  alur  berikutnya  yakni  memautkan  operator process  document ke  operator WordList  to  Data yang dioperasikan  untuk  menaksir  nilai  yang  terkandung  dalam  sebuah  kata  dan  berapa  kali  kata  tersebut  muncul  dalam kumpulan data, seperti yang divisualisasikan pada gambar 6 di bawah ini.
Gambar 6. Menghubungkan operator process document dengan operator wordlist to data
3.2 Pengujian Evaluasi
Setelah  dataset  menyelesaikan  tahap preprocessing ,  peneliti  menerapkan  pengujian  10- fold  cross  validation guna memverifikasi  hasil  dari  klasifikasi  dan  keakuratan dataset dalam tahap  implementasi  algoritma naïve bayes . Operator yang dipakai  adalah operator cross validation . Pada gambar 7 merupakan parameter operator  yang diimplementasikan oleh seorang peneliti.
Gambar 7 . Parameter cross validation yang digunakan
Setelah menentukan parameter yang digunakan, data digabungkan dengan  algoritma naïve bayes untuk dilakukan sebuah  evaluasi  pada  pengimplementasian  algoritma  dengan  menggunakan  validasi Apply  Model dan  menggunakan operator performance . Seperti pada gambar 8 di bawah ini.
Gambar 8 . Tampilan tahapan pada sebuah operator cross validation
Setelah  semua  operator  dieksekusi,  hasil  output  dari  proses naïve  bayes ini,  yang  dihasilkan  oleh  aplikasi rapidminer studio seperti gambar 9 di bawah, menujukkan nilai akurasi dari algoritma naïve bayes dan pengujian terhadap cross validation .
Gambar 9. Tampilan hasil performance vector
Pada  gambar  10  diatas  menunjukkan  hasil  pengujian  dataset  menggunakan  metode  algoritma naïve  bayes di aplikasi rapidminer studio yang didapat nilai akurasinya 74,28%. Merujuk pada pengolahan data yang telah dilakukan mayoritas customer fore coffee gembira  dengan pelayanan yang  dibagikan,  tetapi  beberapa pelanggan yang tidak puas dengan  pelayanan  tersebut.  Sehingga  sebuah  perusahaan  coffe  shop Fore  Coffee dapat  mengembangkan  inovasi pelayanan untuk meningkatkan kepuasan dan loyalitas pengguna serta kemampuan daya saing dengan coffe shop lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil pengolahan dataset  di aplikasi fore coffee , sebanyak 1818 data komentar pada aplikasi fore coffee ini untuk mengetahui  bagaimana  pandangan  seorang  pengguna  melihat  pelayanan  atau  rasa  dari  minuman  yang  diberikan  oleh barista fore  coffee yang  ditunjukkan  pada  aplikasi  dari  bulan  Juli  2019  hingga  Desember  2022,  sehingga  didapatkan sentimen terbanyak adalah sentimen positif sampai dengan 1163 data lalu untuk kategori sentimen negatif yakni 315 data. Saat ini banyak masyarakat yang cukup puas dengan pelayanan barista fore coffee yang terlihat dari banyaknya komentar dengan kategori  positif,  Meskipun  demikian, beberapa orang merasa tidak sepenuhnya puas dengan kinerja pelayanan yang  ada.  Faktanya,  terdapat  sejumlah  besar  sentimen  negatif  yang  secara  signifikan  mencerminkan  ketidakpuasan mereka. Tak hanya itu, saat algoritma naive bayes diimplementasikan dan diuji menggunakan 10-fold cross validation , tingkat  keakuratan  yang  tercapai  sangat  mengesankan  sebesar  74,28%  +-2.68%  ( micro  average :  74.28%), precision 24.46%, recall 45.33%, maka pengolahan dari dataset yang sudah dilakukan ini  Memberikan kegunaan bagi pengguna dalam mengevaluasi aplikasi Fore Coffee serta berpotensi memengaruhi preferensi mereka yang telah mengulas aplikasi tersebut sebelumnya. Riset ini juga berperan dalam memanajemen ulasan pengguna untuk pengembangan aplikasi.

## REFERENCES
[1] K. A. Prajasantana, A. B. D. Mardiartmi, and J. G. Argo, “Analisis Keputusan Pembelian Konsumen Fore Coffee Senopati (Studi Pada Masa Pandemi Covid-19),” J. EMBA J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt., vol. 2, pp. 187–200, 2021.
[2] S. K. Wijayati, W. H. Fahleti, and J. Arianto, “PENGARUH GAYA HIDUP, KONSEP DIRI, KELAS SOSIAL DAN HARGA TERHADAP  KEPUTUSAN  KONSUMEN  BERKUNJUNG  KE  KEDAI  KOPI  (Studi  Kasus  Pada  Kedai  Kopi  XYZ  di Samarinda),” Res. J. Account. Bus. Manag., vol. 3, no. 2, p. 255, 2019, doi: 10.31293/rjabm.v3i2.4427.
[3] M. H. Gifari and B. D. M, “ANALISIS KEUNGGULAN BERSAING KOPI KENANGAN DI KEDAI KOPI FASE 1 TOP BRAND INDEXS,” vol. 2, no. 1, pp. 789–805, 2021.
[4] S. E. E. Profile, “International Encyclopedia of Statistical Science,” Int. Encycl. Stat. Sci., no. April, 2011, doi: 10.1007/978-3- 642-04898-2.
[5] M. S. Putri and J. Heikal, “Analisis Kualitatif Terhadap Kepuasan dan Loyalitas Pelanggan Kedai Kopi Gayo Menggunakan Metode Grounded Theory,” J. Inform. Ekon. Bisnis, vol. 5, pp. 26–31, 2023, doi: 10.37034/infeb.v5i1.192.
[6] V. Lehdonvirta, A. Oksanen, P. Räsänen, and G. Blank, “Social Media, Web, and Panel Surveys: Using Non-Probability Samples in Social and Policy Research,” Policy and Internet, vol. 13, no. 1, pp. 134–155, 2021, doi: 10.1002/poi3.238.
[7] K. Suisa and V. Febrilia, “Gaya hidup minum kopi konsumen di,” Perhotelan, Manaj. Petra, Univ. Kristen, vol. Vol 2 no 2, pp. 326–343, 2014.
[8] S.  tjondro  winarno  Winarno,  A.  Cahyono  Suminar,  and  E.  Nurhadi,  “Pengaruh  Strategi  Inovasi  Startup  (Futuristik,  Ramah Lingkungan, Dan Keunggulan Kualitas) Fore Coffee Terhadap Kepuasan Konsumen,” J. Food Syst. Agribus., vol. 5, no. 1, pp. 48–53, 2021, doi: 10.25181/jofsa.v5i1.1962.
[9] K. Anwar, “Analisa sentimen Pengguna Instagram Di Indonesia Pada Review Smartphone Menggunakan Naive Bayes,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 2, no. 4, pp. 148–155, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i4.315.
[10]  W. Wahyuni, “Analisis Sentimen terhadap Opini Feminisme Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Inform. Ekon. Bisnis, vol. 4, pp. 148–153, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i4.162.
[11]  W.  Yulita,  E.  D.  Nugroho,  and  M.  H.  Algifari,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Opini  Masyarakat  Tentang  Vaksin  Covid  -  19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021.
[12]  M.  Ismail,  N.  Hassan,  and  S.  Saleh  Bafjaish,  “Journal  of  Soft  Computing  and  Data  Mining  Comparative  Analysis of  Naive Bayesian  Techniques  in  Health-Related  for  Classification  Task,”  J.  Soft  Comput.  Data  Min.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  1–10,  2020, [Online]. Available: http://penerbit.uthm.edu.my/ojs/index.php/jscdm
[13]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Wisatawan Melalui Data Ulasan Candi Borobudur di Tripadvisor Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, p. 1343−1352, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2486.
[14]  E. Fitri, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Support Vector Machine,” J. Transform., vol. 18, no. 1, p. 71, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v18i1.2317.
[15]  D.  A.  Ramadhan,  E.  Budi,  and  S.  S.  Si,  “ANALISIS  SENTIMEN  PROGRAM  ACARA  DI  SCTV  PADA  TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE,” vol. 6, no. 2, pp. 9736–9743, 2019.
[16]  I. Verawati and B. S. Audit, “Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Analisis Sentiment Pengguna Twitter Terhadap Provider By.u,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 3, p. 1411, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4132.
[17]  R. Slamet, W. Gata, A. Novtariany, K. Hilyati, F. Ainun Jariyah, and U. Nusa Mandiri, “Twitter Sentiment Analysis of South Korea Artists As Brand Ambassadors of Local Beauty Products,” J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 5, no. 1, 2022.
[18]  R. Kustiawan, A. Adiwijaya, and M. D. Purbolaksono, “A Multi-label Classification on Topic of Hadith Verses in Indonesian Translation using CART and Bagging,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 2, p. 868, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3787.
[19]  M.  I.  Ahmadi,  D.  Gustian,  and  F.  Sembiring,  “Analisis  Sentiment  Masyarakat  terhadap  Kasus  Covid-19  pada  Media  Sosial Youtube dengan Metode Naive bayes,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 5, no. 2, pp. 807–814, 2021.
[20]  A. Aziz, “Analisis Sentimen Identifikasi Opini Terhadap Produk, Layanan dan Kebijakan Perusahaan Menggunakan Algoritma TF-IDF dan SentiStrength,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 6, no. 1, p. 115, 2022.