Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier dan Selectin Sort untuk Menentukan Peringkat Cafe Di Kota Tegal

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sistem penilaian dan peringkat untuk cafe di Kota Tegal dengan mengintegrasikan metode Naïve Bayes Classifier dan Selection Sort, bertujuan untuk menyediakan panduan objektif bagi pelanggan dalam memilih cafe berdasarkan ulasan. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan akurasi dalam penentuan peringkat cafe, sekaligus memberikan wawasan bagi pemilik cafe untuk meningkatkan kualitas layanan dan produk mereka. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data ulasan pelanggan, analisis sentimen menggunakan Naïve Bayes Classifier, dan perankingan menggunakan Selection Sort. Hasil penelitian menunjukkan efektivitas kombinasi kedua metode ini dalam menghasilkan peringkat cafe yang konsisten dengan penilaian pelanggan sebenarnya. Implikasinya, sistem ini menawarkan metode yang dapat diandalkan untuk evaluasi dan perbandingan cafe, serta mendukung pemilik cafe dalam strategi peningkatan kualitas berdasarkan umpan balik pelanggan. Penelitian ini memberikan kontribusi pada penerapan metode klasifikasi dan pengurutan dalam konteks baru, membuka peluang untuk penelitian selanjutnya dalam pengembangan sistem rekomendasi di sektor lain.