INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 13814-13826 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j -innovative.org/index.php/Innovative
Aplikasi Klasifikasi Ulasan Pelanggan pada Cafe Ti Amo dengan metode Naïve Bayes Menggunakan Framework  Django
Lia Priastiwi 1 ✉ , Triase 2 , Imam Adlin Sinaga 3
Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Email : liapriastiwi@uinsu.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Dalam era teknologi saat ini, pemilik kafe menghadapi kesulitan dalam mengetahui kekurangan kafe  mereka  dan  mengembangkan  strategi  yang  efektif.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengimplementasikan Machine Learning menggunakan metode Naïve Bayes dalam klasifikasi ulasan pelanggan untuk membantu pemilik kafe dalam pengambilan keputusan. Melalui aplikasi berbasis website dengan menggunakan framework Django, pemilik kafe dapat dengan efisien mengklasifikasikan  ulasan  pelanggan  berdasarkan  aspek-aspek  seperti  pelayanan,  rasa,  dan kualitas, serta menentukan sentimen positif atau negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi aspek  pelanggan pada Cafe Ti Amo memiliki akurasi sebesar 81,12% dan klasifikasi sentimen  pelanggan  pada  Cafe  Ti  Amo  memiliki  akurasi  sebesar  97%.  Hasil  tersebut menunjukkan bahwa sistem sudah cukup mampu dalam mengklasifikasi aspek dengan benar sehingga  analisis  ulasan  pelanggan  memberikan  solusi  yang  efektif  bagi  pemilik  kafe  dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.
Kata  Kunci: Aspek, Sentimen, Machine Learning, Naïve Bayes,Cafe

## Abstract
In today's technological era, cafe owners face difficulties in knowing their cafe's shortcomings and developing an effective strategy. This study aims to implement Machine Learning using the Naïve Bayes method in classifying customer reviews to assist cafe owners in making decisions. Through  a  web-based  application  using  the  Django  framework,  cafe  owners  can  efficiently classify customer reviews based on aspects such as service, taste, and quality, as well as determine positive or negative sentiments. The results showed that the classification of customer aspects at Cafe Ti Amo has an accuracy of 81.12% and the classification of customer sentiment at Cafe Ti Amo has an accuracy of 97%. These results indicate that the system is sufficiently capable of classifying aspects correctly so that customer review analysis provides an effective solution for cafe owners in making better decisions.
Keyword: Aspects, Senti ment, Machine Learning, Naïve Bayes, Café

## PENDAHULUAN
Dalam  era  teknologi  yang  semakin  maju  saat  ini,  industri  kuliner  mengalami perkembangan  yang  pesat.  Kafe  menjadi  salah  satu  bisnis  yang  populer  dan  terus berkembang  dengan  adanya  permintaan  yang  tinggi  dari  pelanggan  yang  semakin menuntut(Utomo et al., 2020; Vincent, 2022b). Namun, pemilik kafe sering menghadapi tantangan dalam mengidentifikasi kekurangan dan mengembangkan strategi yang tepat untuk menghadapi persaingan yang semakin ketat.
Dalam  lingkungan  bisnis  kafe  yang  kompetitif,  pemilik  kafe  seringkali  sulit mengetahui kekurangan yang dimiliki kafe mereka. Membaca dan menganalisis satu per satu ulasan pelanggan menjadi tugas yang memakan waktu dan tidak efisien(Putra et al., 2020;  Vincent,  2022a).  Oleh  karena  itu,  diperlukan  pendekatan  yang  lebih  efektif  dan efisien  untuk  mengumpulkan  informasi  dari  ulasan  pelanggan.  Penelitian  "Sentiment Analysis  of  Customer  Reviews  in  the  Restaurant  Industry  Using  Machine  Learning Techniques". menganalisis sentimen ulasan pelanggan di industri restoran menggunakan teknik Machine Learning. SVM dan Naïve Bayes digunakan sebagai metode  klasifikasi. SVM memiliki performa lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan. Penelitian ini memberikan pemahaman tentang sentimen pelanggan dan dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas layanan dan pengalaman pelanggan. Sedangka pada penelitian “Customer Review Data for Café Improvement: A Text Mining Approach”, Penelitian ini menggunakan  text  mining  untuk  menganalisis  data  ulasan  pelanggan  dengan  tujuan meningkatkan kualitas kafe. Penelitian ini mengidentifikasi kata-kata kunci yang sering muncul  dalam  ulasan  positif  dan  negatif  serta  aspek-aspek  yang  perlu diperbaiki(Pramuditya, 2022). Dengan analisis sentimen, penelitian ini membantu pemilik
kafe dalam mengidentifikasi kekurangan dan meningkatkan kualitas layanan(Sanggara et al., 2020). Hasilnya menunjukkan bahwa analisis data ulasan pelanggan dapat menjadi alat efektif dalam pengambilan keputusan dan pengembangan strategi di industri kafe.
Survei  literatur  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  penggunaan  Machine  Learning dan analisis sentimen telah diterapkan dalam berbagai bidang bisnis, termasuk industri kuliner(Agustina,  2022).  Namun,  belum  ada  penelitian  yang  secara  khusus mengimplementasikan  pendekatan  ini  dalam  membantu  pemilik  kafe  dalam mengklasifikasikan  ulasan  pelanggan  dan  mengidentifikasi  kekurangan  kafe mereka(Nursobah,  2021).  Tujuan  penulisan  ini  adalah  untuk  mengisi  celah  tersebut dengan  mengimplementasikan  metode  Machine  Learning,  khususnya  menggunakan Naïve  Bayes,  untuk mengklasifikasikan  ulasan  pelanggan  kafe  berdasarkan  aspek pelayanan, rasa, dan kualitas. Dengan pendekatan ini, pemilik kafe dapat secara efisien mengumpulkan informasi yang relevan dan membuat keputusan yang lebih baik dalam mengembangkan strategi kafe mereka(Zakir et al., 2020). Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi yang lebih efektif dan efisien bagi pemilik kafe dalam mengelola  ulasan  pelanggan  dan  meningkatkan  pengalaman  pelanggan  secara keseluruhan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes sebagai pendekatan utama dalam mengklasifikasikan  ulasan  pelanggan  kafe  berdasarkan  aspek  pelayanan,  rasa,  dan kualitas. Berikut adalah langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini:
1. Pengumpulan Data: Peneliti mengumpulkan 2000 data ulasan pelanggan dari Cafe Ti Amo di Medan, Sumatera Utara. Data ini mencakup ulasan pelanggan tentang pelayanan, rasa, dan kualitas kafe.
2. Preprocessing Data: Data ulasan pelanggan diolah dan dibersihkan dari noise dan karakter  yang  tidak  relevan.  Langkah  ini  melibatkan  penghapusan  stop  word, stemming, dan normalisasi teks. ata ulasan pelanggan dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih (training data) dan data uji (testing data). Data latih digunakan untuk melatih model Naïve Bayes, sedangkan data uji digunakan untuk menguji performa model. Data  latih  digunakan  untuk  melatih  model  Naïve  Bayes.  Model  ini  akan mempelajari  pola  dan  korelasi  antara  fitur-fitur  dan  sentimen  positif  atau negatif(Triyandana et al., 2022).
3. Evaluasi  Model:  Setelah  melatih  model,  dilakukan  evaluasi  performa  model menggunakan data uji. Performa model diukur berdasarkan akurasi klasifikasi dan
metrik evaluasi lainnya, seperti presisi, recall, dan F1-score.
4. Implementasi  Aplikasi:  Model  Naïve  Bayes  yang  telah  dilatih  diimplementasikan dalam  aplikasi  berbasis  website  menggunakan  framework  Django.  Aplikasi  ini memungkinkan  pemilik  kafe  untuk  memasukkan  ulasan  pelanggan  dan  melihat klasifikasi ulasan serta sentimen yang terkait(Widodo et al., 2022).
Melalui metode ini, penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi yang efektif dan efisien bagi pemilik kafe dalam menganalisis ulasan pelanggan dan mengembangkan strategi untuk meningkatkan kualitas kafe.
Naïve  Bayes  Classifier  adalah  metode  klasifikasi  yang  sangat  efektif  dan  efisi en dimana metode ini dapat memberikan hasil yang sesuai atau tepat, tingkat akurasi yang tinggi  serta  bekerja  relative  cepat  pada  proses  penalarannya  yang  dilakukan  dengan menggunakan input yang ada. Selain itu metode ini sangat mudah diimplementasikan dan  tidak  perlu  jumlah  data  pelatihan  yang  besar  dalam  proses pengklasifikasian(Prasetian & Rochmawati, 2022; Rahmawati & Santoso, 2023).
Pada penelitian ini  proses pembangunan sistem yang dilakukan peneliti dimana terdapat beberapa langkah yang dilakukan peneliti diantaranya, pengumpulan data yang digunakan sebagai pelatihan (training) dan data pengujian (testing), preprocessing, dan tahap prediksi menggunakan algoritma Naïve Bayes (Pandiangan, 2019). Langkah-langkah tersebut dapat dilihat dalam arsitektur pada Gambar berikut :
Gambar 1. Cara Kerja Naïve Bayes
Pada  tahap  preprocessing  akan  dilakukan  beberapa  proses  diantaranya  proses Cleaning, proses pada tahap cleaning proses yang akan dilakukan adalah menghilangkan karakter  atau  emotikon/emoji  yang  tidak  mempengaruhi  makna  pada  suatu kalimat(Indriyanu et al., 2021). Sedangkan pada proses Case Folding merupakan tahap yang dilakukan penyeragaman untuk semua huruf dimana biasanya ulasan akan memiliki huruf  yang  sangat  beragam  dimana  ada  yang  capital,  huruf  kecil  dan  ada  pula  yang campur antara huruf besar dan kecil(Bachtiar & Jemakmun, 2009).
TF-IDF  merupakan  teknik  pembobotan  kata  untuk  melihat  kata  relevan  yang muncul  dalam  suatu  dokumen  agar  bias  digunakan  untuk  diproses  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes (Hopipah  &  Mayasari,  2021).  Klasifikasi  pada  penelitian  ini menggunakan algoritma Naive Bayes dimana klasifikasi ini merupakan probabilistic yang berdasarkan teorema bayes untuk peluang bersyarat. Pada Naïve Bayes, X merupakan vector  masukan  yang  berisi  fitur  dan  Y  merupakan  label  atau  klasifikasi  maka  model matematikanya ditulis P (Y|X) notasi ini disebut peluang akhir. Dimana Y, P(Y) merupakan peluang awal dari Y. Berikut merupakan rumus dari algoritma Naïve Bayes.
𝑃(ℎ𝑗|𝑥) = 𝑝( 𝑥 | ℎ )𝑝(ℎ) 𝑝(𝑥)

## Keterangan :
𝑥 = Data dengan Class yang belum diketahui
ℎ = Hipotesis data X suatu calss
𝑃 = Probabilitas Hipotesis Kondisi Class
𝑊 𝑡,𝑑 =   𝑇𝐹 𝑡,𝑑 ∗ 𝐼𝐷𝐹 𝑡
Keterangan :
𝑊 𝑡,𝑑 = Bobot dari t dalam satu dokumen
𝑇𝐹 𝑡,𝑑 = Frekuensi kemunculan t dalam dokumen
𝐼𝐷𝐹 𝑡 = Inverse dokument frequency
Setelah itu, kita akan mencari peluang dari input yang kita masukkan untuk semua nilai  kemungkinan  dari  berbagai  variable  y  untuk  menentukan  kelas  atau  label  dari peluang terbesar(Novendri et al., 2021).
Pada penelitian yang dilakukan ini peneliti akan memasukan data ulasan pada Café Ti Amo dimana data tersebut merupakan data ulasan pelanggan pada Café Ti Amo baik pelayanan,  kualitas  atau  pun  rasanya.  Data  ulasan  pelanggan  yang  digunakan  adalah sebanyak 2000 data dimana data tersebut akan dibagi menjadi 70% data training dan 30% data testing. Berikut pada tabel di bawah merupakan ulasan yang peneliti dapatkan ketika melakukan observasi di café Ti Amo.

## Tabel 1. Dataset Ulasan Cafe

## Ulasan Café Ti Amo
1. Rasa enak dan Kualitas pelayanan yang baik
2. Rasa Makanan-makanannya enak Bangett
3. Makanannya enak dan harga bersahabat
4. Pelayanannya sedikit lambat tapi pegawainya sangat ramah
5. Tempatnya rapi dan nyaman, Recomended banget untuk tongkrongan anak remaja
6. Cafe nya cukup nyaman untuk nongkrong, makanannya juga enak
7. Koneksi wifinya sering tak terkoneksi
8. Makanan dan minumannya enak enak banget
9. Makanan nya lumayan enak, tetapi menunya sedikit
10. Ayam penyetnya enak, saya sangat suka dengan sambalnya
……..
…….      ……………                ………
1996. PORSI MAKANAN SEDIKIT TAPI RASA ENAK :’( 
1997.  Makanan Disini Harganya Terjangkau, Mantappp 
1998.  Makan ayam penyet disini udah sering banget!!!!! Rasanya JUARAAA ☺ 1999.  Ayam kecil dan tidak enak !! 
2000.  Nasi gorenggnya enak dan porsinya banyak>_< ☺
Stemming merupakan proses yang dilakukan untuk menghilangkan imbuhan kata pada kalimat ulasan untuk menjadi kata dasar untuk memudahkan menemukan kata yang sesuai makna(Kararisma et al., 2022). Contoh pada table berikut.
Tabel 2. Pernggabungan Ulasan
No. Ulasan sebelum di stemming
1. makan ayam penyet udah sering rasanya juara makan ayam penyet udah banget juaraaa 2.  makanan harganya terjangkau mantap makan harga jangkau mantapp 3. nasi gorengnya enak porsinya banyak nasi gorengnya enak porsi 4. ayam kecil dan tidak enak ayam enak 5. porsi makanan sedikit tapi rasa enak porsi makan enak
TF-IDF  merupakan  teknik  pembobotan  kata  untuk  melihat  kata  relevan  yang muncul  dalam  suatu  dokumen  agar  bias  digunakan  untuk  diproses  menggunakan algoritma Naïve Bayes. TF -IDF merupakan metode penggabungan dari proses TF (Term Frequency)  dan  IDF  (Inverse  Document  Frequency)(Indrayuni,  2019).  Berikut  adalah contoh penerapan TF-IDF. Misal diberikan 2 dokumen sebagai berikut.
Dokumen1 : porsi makanan sedikit tapi rasa enak Dokumen2 : ayam kecil dan tidak enak
Pada contoh 2 dokumen diatas diketahui bahwa jumlah kata dalam dokumen 1 = 6 dan jumlah kata dalam dokumen 2 = 5. Maka nilai TF dapat dilihat pada table berikut.
Tabel 3. Hasil perhitungan Nilai TF Term D1  D2 Skor TF1 Skor TF2 Porsi 1 0 (Kalimat “porsi” pada dokumen 1/jumlah kata pada dokumen 1) 1/6=0.166 (Kalimat “porsi” pada dokumen 2/jumlah kata pada dokumen 2) 0 Makanan 1 0 1/6=0.166 0 Sedikit 1 0 1/6=0.166 0 Tapi 1 0 1/6=0.166 0 Rasa 1 0 1/6=0.166 0 Enak 1 1 1/6=0.166 1/5=0.2 Ayam 0 1 0 1/5=0.2 Kecil 0 1 0 1/5=0.2 Dan 0 1 0 1/5=0.2 Tidak 0 1 0 1/5=0.2
IDF berfungsi untuk mengukur seberapa penting sebuah kata dengan menilai kata
yang sering muncul pada seluruh dokumen sebagai kata yang kurang penting. Sehingga semakin kecil nilai IDF maka semakin  tidak penting pula kata tersebut, sebaliknya  jika semakin besar nilai IDF maka semakin penting pula kata tersebut (Sihimbing et al., 2021).
Setelah nilai TF dan nilai IDF diperoleh, maka selanjutnya adalah menghitung nilai TF-IDF yang merupakan hasil perkalian TF dan IDF, dengan menggunakan persamaan ke dua diatas.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Nilai IDF Term Skor TF1 Skor TF2 Skor IDF TF-IDF1 TF-IDF2 Porsi 0.166 0 0.30 0.0498 0 Makanan  0.166 0 0.30 0.0498 0 Sedikit 0.166 0 0.30 0.0498 0 Tapi 0.166 0 0.30 0.0498 0 Rasa 0.166 0 0.30 0.0498 0 Enak 0.166 0.2 0 0 0 Ayam 0 0.2 0.30 0 0.06 Kecil 0 0.2 0.30 0 0.06 Dan 0 0.2 0.30 0 0.06 Tidak 0 0.2 0.30 0 0.06
Berdasarkan table diatas maka diperoleh nilai vector dari setiap dokumen seperti berikut.
Vector dokumen 1 = [0.0498 , 0.0498 , 0.0498 , 0.0498 , 0.0498, 0 ,0 ,0 ,0, 0]
Vector dokumen 2 = [0, 0, 0, 0, 0, 0 ,0.06 ,0.06 ,0.06, 0.06]
Setelah  mendapatkan  hasil  perhitungan  pada  vector  masing-masing  selajutnya penulis  melakukan  perhitungan  peluang  kemunculan  karakteristik  sampel  pada  setiap kelas dengan class positif dan negatif, sebagai berikut:
Tabel 5. Class Kriteria A Class A Positif Negatif P(positif) P(negatif) Enak 2 1 2/2 = 1 1/2 = 0.5 Tidak Enak 0 1 0/2 = 0 1/2 = 0.5 Total 2 2 100% 100% Tabel 6. Class Kriteria B
Class B Positif Negatif P(positif) P(negatif) Mahal 1 1 1/2 = 0.5 1/2 = 0.5 Murah 1 1 1/2 = 0.5 1/2 = 0.5 Total 2 2 100% 100%
Selanjutnya melakukan perhitungan pior atau perulangan peluang muncul dalam suatu kelas,(Siniwi et al., 2021) sebagai berikut:
Tabel 7. Perhitungan Hasil Pior/Perulangan Peluang Sentiment P (positif) /  P (negatif) Positif 2 2/4 = 0.5 Negatif 2 2/4 = 0.5 Total 4 100%
Maka dari hasil perhitungan di atas diperoleh  peluang kelas Negatif > peluang kelas positif sehingga keputusannya adalah ‘ SENTIMEN NEGATIF’ .
Proses  testing  model  klasifikasi  Naive  Bayes  dilakukan  dengan  cara  membuat model machine learning menggunakan data  sebanyak 70% untuk data  latih dan 30% untuk data uji dari total data ulasan pelanggan Café Ti Amo yang berjumlah 2000 data. Metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  proses  testing  pada  penelitian  ini  adalah dengan  menggunakan  metode  confusion  matrix.  Confusion  matrix  digunakan  untuk membantu  mempermudah  dalam  proses  perhitungan  akurasi  dengan  mengetahui jumlah data uji yang terklasifikasi dengan benar dan jumlah data uji yang salah diklasifikasi sistem. Berikut tabel confusion matrix dari hasil testing model Naive Bayes untuk klasifikasi aspek dan klasifikasi sentimen.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Confusion Matrix Kualitas Pelayanan Rasa Total Kualitas 75 17 36 128 Pelayanan 1 129 25 155 Rasa 1 34 286 321 Akurasi 81,12%
Dari Tabel diatas dapat diketahui bahwa aspek kualitas yang berhasil diklasifikasi
dengan benar berjumlah 75, aspek kualitas yang terklasifikasi sebagai aspek pelayanan berjumlah  17  dan  aspek  kualitas  yang  terklasifikasi  sebagai  aspek  rasa  berjumlah  36. Selanjutnya untuk aspek pelayanan yang diuji, terdapat 129 data yang berhasil diklasifikasi dengan benar, 1 data terklasifikasi sebagai aspek kualitas dan 25 data terklasifikasi sebagai aspek  rasa. Kemudian untuk aspek  rasa yang yang berhasil  diklasifikasi  dengan benar berjumlah 286 data, 1 data terklasifikasi sebagai aspek kualitas dan 34 data terklasifikasi sebagai  aspek  pelayanan.  Hasil  akurasi  klasifikasi  aspek  yang  diperoleh  dari  tabel confusion matrix tersebut adalah sebesar 81,12%.
Pada  tahap  ini  akan  ditampilkan  hasil  implementasi  dari  rancangan  yang sebelumnya telah dibuat. Berikut adalah implementa sisistem yang telah selesai dibangun.

## Gambar 2. Implementasi Home
Pada gambar diatas merupakan Implementasi menu Home pada aplikasi klasifikasi ulasan pelanggan Café Ti Amo be rdasarkan aspek rasa, kualitas dan pelayanan dengan metode Naive Bayes menggunakan framework Django.
Gambar 3. Hasil Usulan Sistem Cafe
Pada  gambar  diatas  merupakan  Menu  Sentimen  digunakan  untuk  melakukan
klasifikasi sentimen terhadap data ulasan pelanggan. Pada halaman ini user diminta untuk memasukkan data ulasan pelanggan yang akan diklasifikasi sentimen dalam bentuk file csv. Setelah data  dimasukkan dan  diklasifikasi, hasil klasifikasi sentimen  akan otomatis muncul.

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  didapatkan  beberapa kesimpulan  yaitu  sistem  yang  dibangun  menggunakan  metode  Naive  Bayes  untuk klasifikasi  aspek  pelanggan  pada  Cafe  Ti  Amo  memiliki  akurasi  sebesar  81,12%  dan klasifikasi  sentimen  pelanggan  pada  Cafe  Ti  Amo  memiliki  akurasi  sebesar  97%.  Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem sudah cukup mampu dalam mengklasifikasi aspek dengan benar namun sistem belum cukup optimal dalam mengklasifikasi seluruh aspek dan sentimen dengan benar karena jumlah data dari setiap aspek maupun sentimen pada saat training tidak memiliki perbandingan jumlah data yang sama. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah dengan menambah lebih banyak dataset serta jumlah data pada setiap kelasnya  memiliki  perbandingan  kelas  yang  seimbang.  Kemudian  untuk  penelitian selanjutnya  agar  menambahkan  kategori  aspek  yang  lain  serta  sentimen netraldanmelakukan  pelabelan  secara  otomatis  agar  lebih  efektif  dan  tidak  bersifat subjektif.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustina, a. (2022). Implementasi aplikasi katalog cafe dengan meunggunakan metode hcd. Jurnal cyberarea, 2(10), 1 – 14.
Bachtiar,  m.,  &  jemakmun.  (2009).  Penerapan  sistem  pengarsipan  pada  pt.  Remco menggunakan metode naïve bayes. Bina darma conference on computer science, 2(1), 396 – 400.
Hopipah,  h.  S.,  &  mayasari,  r.  (2021).  Optimasi  backward  elimination  untuk  klasifikasi kepuasan pelanggan menggunakan algoritme k-nearest neighbor (k- nn) dan naïve.
Technomedia journal, 6(1), 99 – 110.
Indrayuni, e. (2019). Klasifikasi text mining review produk kosmetik untuk teks bahasa indonesia menggunakan algoritma naive bayes. Jurnal khatulistiwa informatika, vii(1),
Indriyanu,  s.,  bagus,  a.,  rodhiyatu,  &  rohman,  a.  (2021).  Implementasi  data  mining menggunakan  algoritma naïve  bayes  classifier  untuk  mendeteksi  minat  beli pelanggan terhadap produk paket internet. Jurnal ilmu komputer, 15(2), 1 – 7.
Kararisma,  r.,  lestanti,  s.,  &  chulkamdi,  m.  T.  (2022).  Aplikasi  klasifikasi  sentimen  pada ulasan smartphone di situs jual beli online berbasis web menggunakan naive bayes dengan tf-idf. Jurnal mahasiswa teknik informatika, 6(1), 31 – 37.
Novendri,  r.,  andreswari,  r.,  &  pratiwi,  o.  N.  (2021).  Implementasi  data  mining  untuk memprediksi customer churn menggunakan algoritma naive bayes. E-proceeding of engineering, 8(2), 2762 – 2773.
Nursobah, a. (2021). Implementasi halal life style di becos cafe an-nawawi. Madinah jurnal studi islam, 08(6), 230 – 247.
Pandiangan, h. (2019). Implementasi association rule mining untuk menentukan menu makanan dengan algoritma apriori. Jurnal mantik penusa, 3(1), 31 – 36.
Pramuditya,  a.  (2022).  Perancangan  sistem  analisis  sentimen  komentar  pelanggan menggunakan metode naive bayes classifier. Jurnal ilmu data, 2(10), 1 – 8.
Prasetian, s. D., & rochmawati, n. (2022). Penerapan data mining untuk clustering menu favorit menggunakan algoritma k-means (studi kasus kedai expo). Jinacs jurnal of informatika and computer science, 03(3), 278 – 286.
Putra, h. Fentadianrano, vulandari, r. Tri, & saptomo, w. L. Y. (2020). Penerapan metode naive bayes untuk klasifikasi pelanggan. Jurnal tikomsin, 8(2), 19 – 24.
Rahmawati, l., & santoso, d. B. (2023). Implementasi metode naive bayes untuk klasifikasi ulasan  aplikasi  e-commerce  tokopedia. Journal  of  information  technology  and camputer science( intecoms), 6(1), 116 – 124.
Sanggara,  n.,  arum,  y.,  &  adikara,  p.  P.  (2020).  Analisis  sentimen  terhadap  rating  dan ulasan  film  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  naïve  bayes  dengan  fitur lexicon-based. Jurnal pengembangan teknologi informasi dan ilmu komputer, 4(2),
590 – 593.
Sihimbing, l. Oktaria, hannie, & dermawan,  budi arif. (2021). Sentimen analisis customer review  produk  shopee  indonesia  menggunakan  algortima  naïve  bayes  classifier.
Jurnal
pendidikan informatika, 5(2),
233 – 242. Https://doi.org/10.29408/edumatic.v5i2.4089
Siniwi, l. M., prahutama, a., & hakim, a. R. (2021). Query expansion ranking pada analisis sentimen menggunakan klasifikasi multinomial naïve bayes. Jurnal gaussian, 10(3), 377 – 387.
Triyandana, g., putri, l. A., & umaidah, y. (2022). Penerapan data mining pengelompokan menu makanan dan minuman berdasarkan tingkat penjualan menggunakan metode k-means. Jurnal of applied informatika and computing, 6(1), 40 – 46.
Utomo, g. P., triayudi, a., & sholhati, i. D. (2020). Implemntasi algoritma max-miner untuk rekomndasi produk pada restoran kafe lo aja. Jurnal sisfotenika, 10(2), 214 – 226.
Vincent, a. B. K. (2022a). Komparasi algoritma k-nearest neighbor dan naive bayes untuk klasifikasi menu laris dan tidak laris di keda kopi krintiji. Jurnal mercu buana, 2(1), 9 – 17.
Vincent, a. B. K. (2022b). Komparasi algoritma knn dan naive bayes untuk klasifikasi menu laris dan tidak laris di kedai kopi lrintji. Jurnal teknologi mercu buana, 2(1), 12 – 21.
Widodo, t., setiawan, d., & syaputri, a. (2022). Data mining menentukan minat konsumen memilih sepeda motor idaman dengan algoritma c4.5. Jurnal sistem informasi tgd, 1(november), 826 – 836.
Zakir, a., ndruru, y., & hadinata, e. (2020). Penerapan data mining untuk klasifikasi data penjualan makanan terlaris dengan algoritma c45. Jurnal ilmiah teknologi informasi dan robotika, 2(2), 7 – 12.