Penerapan Bernoulli Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Layanan Online Food Delivery di Indonesia

Abstract

Online food delivery merupakan salah satu pendorong pertumbuhan ekonomi digital yang semakin digemari masyarakat saat ini. Tren penggunaan layanan ini semakin meningkat seiring terjadinya perubahan perilaku dan gaya hidup masyarakat sebagai adaptasi pandemi Covid-19. Mayoritas platform digital layanan pesan-antar makanan di Indonesia yang sering digunakan, seperti GoFood, ShopeeFood, dan GrabFood yang memberikan kemudahan dalam bertransaksi dengan berbagai pilihan bagi konsumen. Peningkatan penggunaan layanan ini memunculkan beragam ulasan dan opini publik, salah satunya melalui cuitan di twitter. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna layanan online food delivery menggunakan algoritma Bernoulli Naïve Bayes dengan membagi sentimen menjadi kelas positif dan negatif. Mayoritas ulasan pada periode 15 Maret 2022 hingga 30 Maret 2022 ini termasuk dalam sentimen positif yang mengindikasikan bahwa masyarakat memberikan kesan positif selama menggunakan layanan online food delivery. Hasil penelitian ini menunjukkan pemodelan Bernoulli Naïve Bayes dengan seleksi fitur information gain menghasilkan performa yang cukup baik dalam mengklasifikasikan label sentimen dengan nilai akurasi yang didapatkan sebesar 89%, 87%, 86%, dan 85% untuk seluruh data maupun setiap platform GoFood, ShopeeFood, dan GrabFood.

Online food delivery is one of the drivers of the digital economy that all societies today are interested in. The trend of these services has intensified as changes in people's behavior and lifestyle in the Covid-19 pandemic. The digital platforms of food delivery services in Indonesia are GoFood, ShopeeFood, and GrabFood, present ease in both competitive transactions and multiple options by consumers. Its widespread use of these platforms certainly generates a variety of reviews and public opinion; one is through tweets on Twitter. This study aims to classify the sentiments on the various reviews into the label of positive and negative sentiments using the Bernoulli Naïve Bayes algorithm. The majority of reviews from March 15, 2022 to March 30, 2022 were positive sentiments, which indicated that people gave a positive impression during these online food delivery service. The results of this study show that Bernoulli Naïve Bayes with the feature selection of information gain generates a good performance in classifying sentiment labels based on accuracy scores obtained at 89%, 87%, 86%, and 85% in all data and each online food delivery platform (GoFood, ShopeeFood, and GrabFood).