Analisis Sentimen Pelanggan Pempek Cek Ida Terhadap Penilaian Produk Menggunakan Layanan GoFood Pada Aplikasi Gojek Dengan Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pelanggan terhadap produk Pempek Cek Ida yang dipesan melalui layanan GoFood pada aplikasi Gojek dengan memanfaatkan algoritma Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini meliputi dua tujuan utama, yaitu mengklasifikasikan sentimen ulasan pelanggan menjadi positif dan negatif serta mengevaluasi tingkat akurasi model klasifikasi yang diterapkan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 135 ulasan pelanggan yang dikumpulkan secara manual melalui crawling data dalam periode 2020–2024. Kerangka penelitian ini menggunakan metode SEMMA (Sample Explore, Modify, Model, Acces). Proses analisis dimulai dengan langkah preprocessing, termasuk cleansing, case folding, tokenizing, filtering, dan stemming, untuk mempersiapkan data mentah. Data kemudian diberikan bobot menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) sebelum diklasifikasikan dengan menggunakan algoritma SVM. Evaluasi model dilakukan dengan confusion matrix untuk menghitung akurasi, presisi, dan recall, serta validasi menggunakan K-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki performa yang baik dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan dengan tingkat akurasi yang tinggi dengan tingkat akurasi 70,88. Penelitian ini memberikan manfaat strategis bagi Pempek Cek Ida dalam memahami persepsi pelanggan, meningkatkan kualitas produk, serta melakukan perbaikan layanan berdasarkan data sentimen pelanggan. Selain itu, penelitian ini juga berkontribusi dalam pengembangan penerapan metode analisis sentimen yang berbasis machine learning di sektor kuliner.