Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pelanggan terhadap restoran franchise di Purwokerto yang tersedia di Google Maps dengan menerapkan algoritma Naive Bayes. Restoran yang menjadi objek penelitian meliputi KFC, CFC, McDonald’s, Almaz Fried Chicken dan Richeese Factory. Data ulasan dikumpulkan melalui teknik web scraping dan kemudian diproses menggunakan text preprocessing seperti tokenisasi, stemming, dan pembobotan kata dengan TF-IDF. Algoritma Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan ke dalam kategori positif, negatif, dan netral. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Berdasarkan hasil analisis, model memperoleh akurasi sebesar 89%, dengan nilai f1-score tertinggi pada sentimen positif sebesar 0.91, diikuti oleh netral 0.89, dan negatif 0.88. Hasil confusion matrix juga menunjukkan bahwa sebagian besar prediksi sesuai dengan label sebenarnya, meskipun terdapat sejumlah kesalahan klasifikasi antar kelas. Hal ini menunjukkan bahwa model tersebut terbukti cukup andal dalam membedakan ketiga jenis sentimen dan dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu analisis sentimen yang efektif terhadap restoran franchise di Purwokerto.
Kata Kunci: Analisis sentimen, Algoritma naive bayes, Restoran franchise, Google maps, Ulasan pelanggan