Analisis dan Implementasi Sistem Penilaian Ulasan dengan Teknik Sentiment Analysis Berbasis Machine Learning untuk Peningkatan Feedback Pemilik Cafe

Abstract

Keberadaan cafe sebagai bagian dari industri makanan dan minuman semakin penting. Dalam lingkungan bisnis cafe yang kompetitif, dengan munculnya banyak cafe baru, setiap pemilik cafe harus bersaing untuk meningkatkan kualitas agar bisnisnya tetap terus berjalan. Untuk memahami kepuasan pelanggan dan meningkatkan kualitas layanan, pemilik cafe memerlukan alat yang efektif untuk menganalisis ulasan pelanggan secara otomatis. Yaitu dengan cara membuat sistem cerdas yang mampu menganalisis apakah sebuah ulasan memiliki sentimen positif, netral, atau negatif menggunakan model machine learning. Pengujian ini menggunakan sebanyak 1200 data yang menghasilkan data positif sebanyak 665, data negative sebanyak 156 dan netral sebanyak 379. Menggunakan penerapan metode support vector machine untuk analisis sentimen ulasan, metode cross validation untuk menilai kinerja support vector machine, dan metode confusion matrix untuk evaluasi model. Berdasarkan hasil evaluasi metode support vector machine menggunakan confusion matrix diperoleh akurasi sebesar 85% dengan nilai cross validation sebesar 84%. Jadi dapat disimpulkan bahwa metode support vector machine cocok diterapkan untuk analisis sentimen ulasan pelanggan cafe.