Analisis Sentimen Ulasan Rumah Makan Menggunakan Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dengan Naive bayes (Studi Kasus: Ayam Goreng Nelongso Cabang Singosari, Malang)

Peningkatan kualitas produk dan pelayanan merupakan tantangan yang dihadapi oleh bisnis kuliner, termasuk rumah makan Ayam Goreng Nelongso Singosari di Kabupaten Malang. Analisis sentimen digunakan untuk mengidentifikasi ulasan pelanggan terkait pelayanan, kualitas produk, harga, dan kepuasan pelan...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors:	Dinar Fairus Salsabillah, Dian Eka Ratnawati, Nanang Yudi Setiawan
Format:	Article
Language:	Indonesian
Published:	University of Brawijaya 2024-02-01
Series:	Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Online Access:	https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/7584

_version_	1826530136471633920
author	Dinar Fairus Salsabillah Dian Eka Ratnawati Nanang Yudi Setiawan
author_facet	Dinar Fairus Salsabillah Dian Eka Ratnawati Nanang Yudi Setiawan
author_sort	Dinar Fairus Salsabillah
collection	DOAJ
description	Peningkatan kualitas produk dan pelayanan merupakan tantangan yang dihadapi oleh bisnis kuliner, termasuk rumah makan Ayam Goreng Nelongso Singosari di Kabupaten Malang. Analisis sentimen digunakan untuk mengidentifikasi ulasan pelanggan terkait pelayanan, kualitas produk, harga, dan kepuasan pelanggan. Penelitian ini membandingkan metode Support Vector Machine (SVM), metode Naïve Bayes Classifier (NBC), dan Root Cause Analysis untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pelanggan dan menganalisis masalah yang mendasarinya. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan hasil dari algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier dalam pengklasifikasian sentimen ulasan pelanggan rumah makan Ayam Goreng Nelongso. Penelitian ini juga bertujuan untuk menghasilkan rekomendasi berdasarkan analisis root cause pada sentimen negatif ulasan pelanggan. Implementasi kedua algoritma klasifikasi menunjukkan performa yang baik dalam mengklasifikasikan data dengan akurasi tinggi. Pengujian menunjukkan bahwa kinerja SVM lebih unggul dengan tingkat akurasi mencapai 92,74%, sementara NBC mencapai tingkat akurasi sebesar 91,67%. Hasil analisis root cause menunjukkan beberapa rekomendasi untuk meningkatkan aspek harga, makanan, layanan, dan tempat rumah makan. Rekomendasi yang dapat dilakukan oleh pihak rumah makan diantaranya adalah evaluasi ukuran dan harga, penggunaan deep frying, pelatihan dan evaluasi pelayanan, serta penambahan tenaga kerja atau kerjasama dengan outsourcing dalam menjaga kebersihan tempat. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu pemilik rumah makan dalam mengembangkan kualitas produk dan pelayanan serta memberikan pandangan untuk langkahlangkah yang dapat diambil di kemudian hari.
first_indexed	2024-04-24T06:00:16Z
format	Article
id	doaj.art-c72971d316df45fba275dc0f6eb2f367
institution	Directory Open Access Journal
issn	2355-7699 2528-6579
language	Indonesian
last_indexed	2025-03-14T01:14:39Z
publishDate	2024-02-01
publisher	University of Brawijaya
record_format	Article
series	Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
spelling	doaj.art-c72971d316df45fba275dc0f6eb2f3672025-03-13T10:44:21ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792024-02-0111110.25126/jtiik.20241117584Analisis Sentimen Ulasan Rumah Makan Menggunakan Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dengan Naive bayes (Studi Kasus: Ayam Goreng Nelongso Cabang Singosari, Malang)Dinar Fairus Salsabillah0Dian Eka Ratnawati1Nanang Yudi Setiawan2Universitas BrawijayaUniversitas BrawijayaUniversitas Brawijaya Peningkatan kualitas produk dan pelayanan merupakan tantangan yang dihadapi oleh bisnis kuliner, termasuk rumah makan Ayam Goreng Nelongso Singosari di Kabupaten Malang. Analisis sentimen digunakan untuk mengidentifikasi ulasan pelanggan terkait pelayanan, kualitas produk, harga, dan kepuasan pelanggan. Penelitian ini membandingkan metode Support Vector Machine (SVM), metode Naïve Bayes Classifier (NBC), dan Root Cause Analysis untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pelanggan dan menganalisis masalah yang mendasarinya. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan hasil dari algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier dalam pengklasifikasian sentimen ulasan pelanggan rumah makan Ayam Goreng Nelongso. Penelitian ini juga bertujuan untuk menghasilkan rekomendasi berdasarkan analisis root cause pada sentimen negatif ulasan pelanggan. Implementasi kedua algoritma klasifikasi menunjukkan performa yang baik dalam mengklasifikasikan data dengan akurasi tinggi. Pengujian menunjukkan bahwa kinerja SVM lebih unggul dengan tingkat akurasi mencapai 92,74%, sementara NBC mencapai tingkat akurasi sebesar 91,67%. Hasil analisis root cause menunjukkan beberapa rekomendasi untuk meningkatkan aspek harga, makanan, layanan, dan tempat rumah makan. Rekomendasi yang dapat dilakukan oleh pihak rumah makan diantaranya adalah evaluasi ukuran dan harga, penggunaan deep frying, pelatihan dan evaluasi pelayanan, serta penambahan tenaga kerja atau kerjasama dengan outsourcing dalam menjaga kebersihan tempat. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu pemilik rumah makan dalam mengembangkan kualitas produk dan pelayanan serta memberikan pandangan untuk langkahlangkah yang dapat diambil di kemudian hari. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/7584
spellingShingle	Dinar Fairus Salsabillah Dian Eka Ratnawati Nanang Yudi Setiawan Analisis Sentimen Ulasan Rumah Makan Menggunakan Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dengan Naive bayes (Studi Kasus: Ayam Goreng Nelongso Cabang Singosari, Malang) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
title	Analisis Sentimen Ulasan Rumah Makan Menggunakan Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dengan Naive bayes (Studi Kasus: Ayam Goreng Nelongso Cabang Singosari, Malang)
title_full	Analisis Sentimen Ulasan Rumah Makan Menggunakan Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dengan Naive bayes (Studi Kasus: Ayam Goreng Nelongso Cabang Singosari, Malang)
title_fullStr	Analisis Sentimen Ulasan Rumah Makan Menggunakan Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dengan Naive bayes (Studi Kasus: Ayam Goreng Nelongso Cabang Singosari, Malang)
title_full_unstemmed	Analisis Sentimen Ulasan Rumah Makan Menggunakan Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dengan Naive bayes (Studi Kasus: Ayam Goreng Nelongso Cabang Singosari, Malang)
title_short	Analisis Sentimen Ulasan Rumah Makan Menggunakan Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dengan Naive bayes (Studi Kasus: Ayam Goreng Nelongso Cabang Singosari, Malang)
title_sort	analisis sentimen ulasan rumah makan menggunakan perbandingan algoritma support vector machine dengan naive bayes studi kasus ayam goreng nelongso cabang singosari malang
url	https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/7584
work_keys_str_mv	AT dinarfairussalsabillah analisissentimenulasanrumahmakanmenggunakanperbandinganalgoritmasupportvectormachinedengannaivebayesstudikasusayamgorengnelongsocabangsingosarimalang AT dianekaratnawati analisissentimenulasanrumahmakanmenggunakanperbandinganalgoritmasupportvectormachinedengannaivebayesstudikasusayamgorengnelongsocabangsingosarimalang AT nanangyudisetiawan analisissentimenulasanrumahmakanmenggunakanperbandinganalgoritmasupportvectormachinedengannaivebayesstudikasusayamgorengnelongsocabangsingosarimalang

Analisis Sentimen Ulasan Rumah Makan Menggunakan Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dengan Naive bayes (Studi Kasus: Ayam Goreng Nelongso Cabang Singosari, Malang)

Similar Items