PENERAPAN ANALISIS SENTIMEN UNTUK MENILAI PRODUK UNGGULAN KOTA PALEMBANG PADA MARKETPLACE INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER STUDY KASUS PEMPEK PALEMBANG

Abstract

Kota Palembang mempunya ciri khas produk Pempek yang terkenal di manca Negara dan memilk harga jual tinggi karena produk unggulan Pempek yang dibuat terkenal keaslian (Sahli et al., 2017). Meningkatnya kebutuhan akan data dan informasi mendorong penjualan produk Pempek untuk mengembangkan teknologi baru agar pengolahan data dan informasi dapat dilakukan dengan mudah dan cepat. Perkembangan Tokopedia dan Bukalapak yang sangat cepat merupakan peluang besar bagi produsen Pempek untuk memasarkan produk dan mempromosikan kepada konsumen. Namun memiliki kendala dimana konsumen tidak dapat menyimpulkan situs online Marketplace mana yang memiliki pelayanan paling baik. Hal ini disebabkan banyaknya komentar di Tokopedia dan Bukalapak bahkan trending topik yang ada di Tokopedia dan Bukalapak hanya menampilkan topik yang sedang banyak diperbincangkan dari segi positif maupun negatif tanpa memberikan kesimpulan. Salah satu hal yang menjadi perhatian konsumen ketika membeli produk adalah review. Konsumen yang ingin membeli suatu produk tentunya akan melihat dari review tersebut apakah baik atau buruk. Dalam penelitian ini digunakan metode Naïve Bayes Clasiffer, Tahapan- tahapan yang ada dalam metode Naïve Bayes Clasiffer adalah (Pengumpul data, Pengolahan Data, Klasifikasi Dengan Naives Bayes Classiffer, Implementasi RpidMiner, Evaluasi), dan menggunakan Rapidminer sebagai tools untuk membantu pengolahan data yang bertujuan memberikan alternatif dalam klasifikasi analisis sentiment terhadap komentar di beberapa took pempek Palembang.