Analisis data review ramen

Abstract

Ramen merupakan mi kuah khas Jepang yang terdiri dari mi yang dibuat dari gandum, daging, kaldu ikan, dan dibumbui miso atau kecap. Ramen sudah menjadi salah satu kuliner asal Jepang yang sukses di berbagai negara. Negara lain pun banyak memodifikasi rasa ramen ini agar dapat menyesuaikan dengan selera masyarakat di negaranya. Opini atau pendapat dari pelanggan di berbagai website dan social media menjadi salah satu "kunci" bagi para pemilik bisnis ramen untuk menyajikan ramen yang diminati oleh masyarakat dinegaranya. Dalam praktiknya untuk menemukan jenis rasa ramen yang disukai oleh masyarakat diperlukan analisis tentang rasa ramen melalui review atau ulasan yang diunggah oleh para penikmat kuliner di Indonesia. Oleh karena itu untuk membantu masyarakat yang ingin melihat hasil review terhadap ramen mereka, akan dilakukan analisis statistik dan analisis sentimen pada data review ramen berbahasa Indonesia dengan menggunakan teknologi yang sesuai dan dengan menerapkan tahapan-tahapan data science. Analisis statistik digunakan untuk melihat hubungan faktor-faktor yang ada untuk meningkatkan penjualan ramen. Sedangkan analisis sentimen merupakan salah satu contoh pengaplikasian dari Natural Language Processing (NLP) yang akan digunakan untuk menilai emosi positif atau negatif para penikmat ramen terhadap ramen yang dibeli. Analisis sentimen ini akan menghasilkan sebuah model klasifikasi yang akan dipilih melalui berbagai macam tahapan evaluasi terhadap algoritma-algoritma yang digunakan. Algoritma yang akan diuji pada pemodelan ini adalah logistic regression, decision tree, support vector machine, naive bayes, random forest. Dan hasil yang didapatkan menunjukan bahwa algoritma random forest dengan jumlah pohon 90 memiliki nilai akurasi yang terbaik dalam mengklasifikasikan sebuah ulasan ramen termasuk ke dalam ulasan positif atau negatif, dengan nilai akurasi sebesar 85.2% . Model klasifikasi tersebut akan digunakan pada perangkat lunak Ramen’s Sentiment Analyzer yang ditujukan kepada para pemilik usaha ramen untuk membantu melihat tingkat kepuasan para pelanggan pada ramen yang mereka buat. Skripsi ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah perangkat lunak yang dapat menganalisis ulasan dan memanfaatkan hasil analisis untuk memberikan informasi yang dapat membantu para pemilik usaha ramen meningkatkan penjualan ramen. Dengan menggunakan perangkat lunak tersebut, pengguna dapat melihat nilai sentimen dari sekumpulan teks ulasan ramen berbahasa Indonesia dan memanfaatkan hasil analisis sentimen tersebut untuk usaha ramennya.