KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 2369-2380 DOI 10.30865/klik.v4i4.1738 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Samsat Digital Nasional Pada Google Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Deni Wijaya, Rizki Adi Saputra, Faldy Irwiensyah *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia Email: 1 deniwijaya487@gmail.com, 2 belajar7706@gmail.com, 3,* faldy@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: faldy@uhamka.ac.id
Abstrak− Transformasi  digital  telah  menjadi  faktor  utama  perubahan  dalam  berbagai  aspek  kehidupan  modern,  termasuk  bisnis, pendidikan, dan pemerintahan. Di era transformasi digital saat ini, pemerintah berusaha meningkatkan efisiensi dan pelayanan kepada masyarakat melalui penerapan berbagai inovasi teknologi. Penerapan teknologi digital dalam layanan publik semakin meluas, termasuk di  sektor  pelayanan  administrasi  seperti  Samsat  Digital  Nasional  (SIGNAL)  yang  memungkinkan  masyarakat  dapat  melakukan pembayaran  pajak  kendaraan  secara  oline  melalui  aplikasi  SIGNAL.  Evaluasi  pengguna  terhadap  aplikasi  ini  dapat  memberikan wawasan penting bagi penyelenggara layanan. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui sentimen pengguna dari aplikasi Samsat Digital Nasional di platform Google Playstore menggunakan algoritma Naïve Bayes. Metode ini digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna ke dalam kategori sentimen positif dan sentimen negatif. Dari 2000 ulasan yang diambil, 1,665 ulasan dikategorikan sebagai positif  dan  335  ulasan  sebagai  negatif  setelah  pelabelan  manual.  Proses  preprocessing  data  menggunakan  RapidMiner  mencakup cleaning, transform cases, tokenizing, filter stopword, filter token by length, dan stemming. Pembobotan TF-IDF digunakan untuk memberi bobot pada setiap kata dalam dokumen. Evaluasi model Naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 63.61%, dengan 307 True Positif,  74  True  Negatif,  26  False  Positif,  dan  192  False  Negatif.  Precision  sebesar  92.19%  dan  recall  sebesar  61.52%.  Analis is keseluruhan menunjukkan bahwa ulasan pengguna cenderung lebih positif terhadap aplikasi SIGNAL, meskipun terdapat beberapa ulasan negatif. Kesimpulan ini memberikan gambaran tentang persepsi positif pengguna terhadap aplikasi tersebut.
Kata Kunci: Samsat; Signal; Naïve Bayes; Rapidminer; Ulasan; Data; Analisis Sentimen, Google Playstore
Abstract− Digital transformation has become a major factor of change in various aspects of modern life, including business, education, and  government.  In  the  current  era  of  digital  transformation,  the  government  is  trying  to  improve  efficiency  and  services  to  the community through the implementation of various technological innovations. The application of digital technology in public services is increasingly widespread, including in the administrative service sector such as the National Digital Samsat (SIGNAL) which allows people  to  make  online  vehicle  tax  payments  through  the  SIGNAL  application.  User  evaluations  of  this  application  can  provide important insights for service providers. This research aims to analyze the sentiment of user reviews of the National Digital  Samsat application  on  the  Google  Playstore  platform  using  the  Naïve  Bayes  algorithm.  This  method  is  used  to  classify  user  reviews  into positive and negative sentiment categories. From 2000 reviews taken, 1,665 reviews were categorized as positive and 335 reviews as negative after manual labeling. Data preprocessing using RapidMiner includes cleaning, transform cases, tokenizing, stopword filter, token by length filter, and stemming. TF-IDF weighting is used to give weight to each word in the document. Evaluation of the Naïve Bayes  model  resulted  in  an  accuracy  of  63.61%,  with  307  True  Positives,  74  True  Negatives,  26  False  Positives,  and  192  False Negatives. Precision was 92.19% and recall was 61.52%. The overall analysis shows that user reviews tend to be more positive towards the SIGNAL app, although there are some negative reviews. This conclusion gives an idea of users' positive perception of the app.
Keywords : Samsat; Signal; Naïve Bayes; Rapidminer; Reviews; Data; Sentiment Analysis, Google Playstore

## 1. PENDAHULUAN
Transformasi  digital telah menjadi faktor utama perubahan dalam berbagai  aspek kehidupan modern, termasuk bisnis, pendidikan, dan pemerintahan [1]. Dengan penerapan teknologi, cara kita berinteraksi, berkomunikasi, dan bekerja telah mengalami perubahan [2]. Di tingkat pemerintahan, transformasi digital memungkinkan penyediaan layanan publik yang lebih efisien dan transparan, serta memfasilitasi partisipasi warga dalam proses pengambilan keputusan. Pada era serba digital  saat  ini,  pemerintah  berusaha  meningkatkan  efisiensi  dan  pelayanan  kepada  masyarakat  melalui  penerapan berbagai inovasi teknologi[3].
Berdasarkan UU Lalu Lintas dan Angkutan Jalan No. 22 Tahun 2009, Sistem Administrasi Manunggal Satu Atap atau yang disebut dengan SAMSAT merupakan sebuah sistem administrasi yang diterapkan di Indonesia untuk mengatur dan  mengelola  administrasi  perpajakan  dan  penerimaan  negara  bukan  pajak  atas  kendaraan  bermotor.  Tujuan  utama Samsat adalah untuk memastikan kepatuhan pemilik kendaraan terhadap kewajiban perpajakan mereka, serta memberikan pelayanan  administrasi  yang  efisien  dan  terpadu.  Melalui  Samsat,  pemerintah  dapat  mengawasi  dan  mengelola pendapatan dari pajak kendaraan bermotor untuk mendukung pembangunan infrastruktur dan layanan publik lainnya.
Untuk meningkatkan layanan administratif kepada masyarakat, SAMSAT telah memperkenalkan aplikasi digital yang  disebut  SAMSAT  DIGITAL  NASIONAL  (SIGNAL).  Aplikasi  SIGNAL  juga  tersedia  untuk  diunduh  melalui Google  Play  Store  [4].  Berdasarkan  pada  penjelasan  situs  remi  samsatdigital.id  menyatakan  bahwa  aplikasi  SIGNAL adalah  suatu  aplikasi  yang  memungkinkan  masyarakat  melakukan  transaksi  administrasi  kendaraan  bermotor  secara digital, seperti pembayaran pajak dan perpanjangan STNK, melalui perangkat seluler dengan ujuan utamanya aplikasi ini adalah memberikan kemudahan, kecepatan, dan efektivitas dalam proses administrasi kendaraan bermotor. Berdasarkan Data yang tertera pada Google Playstore, aplikasi ini sudah lebih dari satu juta kali diunduh, dengan menerima lebih dari 113 ribu ulasan dan rating nilai sebesar 4,6.
Berdasarkan  ulasan  pada  Google  PlaysStore,  banyak  pengguna  yang  merasa  terbantu  dengan  adanya  aplikasi SIGNAL  ini  karena  pembayaran  pajak  dapat  dilakukan  kapanpun  dan  dimanapun.  Namun,  ada  juga  pengguna  yang
Deni  Wijaya,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Samsat  Digital  Nasional  Pada  Google  Playstore  Menggunakan

## Algoritma Naïve Bayes
mengungkapkan ketidakpuasan terhadap kinerja aplikasi  ini, seperti ketidak akuratan dalam proses pembayaran pajak, kesulitan dalam verifikasi, dan proses yang memakan waktu. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat area-area yang perlu diperbaiki agar aplikasi dapat memenuhi harapan pengguna. Oleh karena itu, kesuksesan implementasi SAMSAT Digital Nasional tidak hanya bergantung pada aspek teknis saja. Evaluasi terhadap pengalaman pengguna dan respon masyarakat terhadap  aplikasi  ini  menjadi  faktor  kunci  dalam  menilai  efektivitas  dan  penerimaan  aplikasi  tersebut  di  kalangan pengguna  [5].  Oleh  karena  itu,  diperlukan  penelitian  mendalam  untuk  menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap aplikasi  SIGNAL (SAMSAT Digital Nasional) melalui  ulasan yang  ditinggalkan oleh pengguna pada aplikasi  Google Playstore.
Analisis  sentimen  adalah  suatu  pendekatan  dalam  pengolahan  bahasa  alami  yang  bertujuan  untuk mengekstrak dan memahami opini ataupun perasaan yang terkandung dalam teks. Metode ini digunakan untuk menilai apakah suatu pernyataan  atau  dokumen  bersifat  positif,  negatif,  atau  netral  [6].  Dalam  analisis  sentimen,  biasanya  dilibatkan penggunaan teknik pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, dan algoritma klasifikasi untuk mengidentifikasi kata- kata  kunci,  frasa,  atau  konteks  yang  menunjukkan  sentimen  tertentu  [7].  Secara  umum,  terdapat  lima  tahapan  dalam melakukan  analisis  ini,  yaitu  pengumpulan  data,  pra-pemrosesan,  pemilihan  fitur,  klasifikasi,  dan  evaluasi.  Terdapat metode klasifikasi data yang umum digunakan termasuk K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), dan Naïve Bayes [8]. Naive Bayes , sebagai salah satu metode yang terkenal dalam domain studi machine learning dalam hal klasifikasi dan menonjol karena keefektifannya, terutama dalam pengolahan teks [9]. Meskipun sederhana, metode ini dapat dengan cepat menangani masalah klasifikasi dan mudah diimplementasikan [10]. Dengan menghitung probabilitas posterior dari setiap kategori atau label berdasarkan fitur-fitur yang diamati dari data pelatihan, Naive Bayes dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti analisis sentimen, klasifikasi teks, dan pengenalan pola [11].
Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes untuk menganalisis sentimen ulasan aplikasi SIGNAL. Data yang dianalisis  diperoleh  dari  ulasan  pengguna  di  Google  PlayStore  melalui  teknik scraping menggunakan  Google  Colab, dengan total 2000 ulasan terbaru. [12]. Setelah itu, data akan disimpan dengan format csv yang kemudian dikelompokan menjadi  kategori  positif  dan  kategori  negatif  [12].  Setelah  proses  itu,  dataset  akan  diproses  menggunakan  aplikasi RapidMiner  Studio  [12].  RapidMiner  adalah  sebuah  platform  perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  analisis  data, pemodelan  prediktif,  dan  penggalian  data  ( data  mining ).  Ini  menyediakan  lingkungan  yang  kuat  dan  intuitif  untuk mengolah data, membangun model analisis, dan menghasilkan wawasan yang berharga dari berbagai jenis data [13].
Penelitian  terkait  analisis  sentimen  juga  sudah  banyak  dilakukan  sebelumya  sperti  yang  dilakukan  oleh  Alam Sulistyo  yang membahas  tentang  analisis sentimen terhadap  aplikasi Mypertamina, mendapatkan  akurasi  91%, presisi 92%, dan recall 100%  dari 3948 data ulasan dengan menggunakan merode Naïve Bayes [14]. Hasibuan dan Heriyanto melakukan  juga  penelitian  dari metode yang sama terhadap ulasan aplikasi  Amazon Shopping  dengan tingkat  akurasi sebesar 82,15%, presisi 72%, dan recall 83.49% [15]. Penelitian analisis sentimen lainnya juga dilakukan oleh Nurtikasari terhadap  film  ngeri-ngeri  sedap  pada  platform  Twitter    Menggunakan  algoritma Naïve  Bayes didapat  hasil  akurasi mencapai 75% [16]. Sentimen analisis yang menggunakan algoritma serupa  juga telah dilakukan Pratmanto, dkk terhadap aplikasi Shopee mendapat hasil 96,667% untuk tingkat akurasinya [17].
Penelitian  mengenai  perbandingan  terhadap  metode Naïve  Bayes dengan  metode  lainnya  seperti K-Nearest Neighbors (KNN) dalam melakukan analisis sentimen dilakukan oleh Ramadhani dan Wahyudin dengan akurasi sebesar 90.77% untuk metode Naïve Bayes dan akurasi sebesar 74.77% untuk metode KNN [18].
Perlu dilakukan penelitian terhadap aplikasi pelayanan publik untuk  memahami persepsi dan kepuasan pengguna, mengidentifikasi serta memperbaiki kekurangan, dan memastikan aplikasi tersebut dapat memberikan manfaat optimal. Seperti penelitian analisis sentimen terhadap aplikasi Digital Korlantas POLRI yang dilakukan oleh Putra dan Febriawan menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes .  Hasil  penelitian  tersebut  menunjukan  lebih  banyak  sentimen  negatif  dengan tingkat akurasi 70,33%, presisi 56,34%, dan recall sebesar 74,77%.
Dari  permasalahan  yang  ada,  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  respon  pengguna  terhadap  aplikasi pelayanan publik yaitu aplikasi SIGNAL melalui ulasan yang mereka berikan di Google Play Store. Dalam konteks ini, penelitian  akan  difokuskan  pada  analisis  sentimen  ulasan  pengguna  dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes . Algoritma ini dipilih karena pada penelitian sebelumnya yang sudah dipaparkan diatas, algoritma ini memiliki akurasi yang  dapat  dikatakan  tinggi  dan bahkan lebih unggul  dibandingkan algoritma  kalasifikasi  lain seperti algoritma KNN sebagaimana penelitian yang dilakukan oleh Ramadhani dan Wahyudin sebelumnya. Melalui penggunaan algoritma ini, penelitian bertujuan untuk  mengeksplorasi  dan memahami pandangan pengguna terhadap aplikasi  SIGNAL, termasuk aspek positif dan negatif yang dapat diidentifikasi dari ulasan mereka.
Dengan mengikutsertakan perspektif pengguna dalam penelitian ini, diharapkan dapat terwujud SAMSAT Digital Nasional (SIGNAL) yang tidak hanya bersifat teknis dan fungsional, tetapi juga responsif terhadap kebutuhan dan harapan masyarakat.  Dengan  demikian,  diharapkan  aplikasi  ini  bisa  menjadi  solusi  yang  lebih  holistik  dan  terintegrasi  dalam memenuhi kebutuhan administrasi kendaraan bermotor di Indonesia.
Deni  Wijaya,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Samsat  Digital  Nasional  Pada  Google  Playstore  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Algoritma Naïve  Bayes digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menganalisis  sentimen  pengguna  aplikasi  SIGNAL berdasarkan ulasan yang ada di Google PlayStore dan menerapkannya pada software RapidMiner. Berikut Gambar 1 yang menjadi alur proses penelitian kali ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1, penelitian dimulai dari tahapan pengumpulan data sampai dengan visualisasi.

## 2.2 Pengumpulan Data
Dalam proses ini melibatkan penghimpunan informasi yang relevan untuk tujuan penelitian atau analisis  [19]. Metode yang sering dipakai mencakup survei, wawancara, observasi, web scraping dan API ( Application Programming Interface ) [20]. Proses ini melibatkan pengumpulan sejumlah besar data dari berbagai platform media sosial, situs web, dan sumber online  lainnya.  Setelah  data  terkumpul,  langkah  berikutnya  dilakukan  pengolahan  dan  analisis  untuk  mendapatkan pemahaman yang mendalam [21].

## 2.3 Pelabelan Data
Pelabelan  data  adalah  proses  memberikan  kategori  atau  label  pada  setiap  data  berupa  positif,  negatif  maupun  netral, sehingga  mempermudah  analisis  dan  penggunaannya.  Proses  ini  dapat  dilakukan  secara  manual  oleh  manusia  atau otomatis menggunakan algoritma. Keakuratan dan konsistensi label sangat penting dalam proses ini untuk memastikan data terstruktur dengan baik dan siap digunakan untuk tujuan tertentu. [22]

## 2.4 Preprocessing
Preprocessing adalah tahap awal yang mesti dilakukan sebelum menganalisis data. Preprocessing data bertujuan untuk merubah data yang tidak terstruktur menjadi terstruktur guna mempermudah proses analisis . Proses preprocessing data melibatkan beberapa tahapan seperti cleaning , transform cases , tokenizing , stopword removal dan stemming .  [23] a. Cleaning , Pada tahap ini, karakter selain huruf, termasuk tanda baca dan angka, akan dihapus dari data.
b. Transform Cases , Pada tahap ini, semua kata yang ada dalam dokumen nantinya akan diubah hurufnya menjadi huruf kecil semua agar teks berada dalam format standar.
c. Tokenizing, Pada  tahap  ini,  dokumen  akan  dipecah  menjadi  bentuk  tunggal  dengan  memotong  kata-kata  yang dipisahkan oleh spasi.
d. Filter  Stopword, tahap  ini  akan  menghapus  semua  kata  yang  dianggap  tidak  mempunyai  makna,  seperti  kata sambung.
e. Stemming, Pada  tahap  ini,  kata  dalam  dokumen  akan  disederhanakan  menjadi  bentuk  dasarnya  dengan menghilangkan imbuhan. Sumber [24]
Gambar 2. Tahap Preprocessing
Berikut Gambar 2 yang merupakan tahapan-tahapan yang ada dalam preprocessing data. Pada Gambar 2, tahap presprocessing dilakukan mulai dari proses clening sampa stemming .
Deni  Wijaya,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Samsat  Digital  Nasional  Pada  Google  Playstore  Menggunakan

## Algoritma Naïve Bayes

## 2.5 Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Pemberian bobot pada setiap kata dilakukan melalui TF-IDF. Untuk setiap term akan dilakukan perhitungan bobot secara keseluruhan  pada  setiap  dokumen,  untuk  menentukan  banyakny  kata  yang  paling  sering  digunakan  dalam  dokumen. Semakin banyak suatu kata digunakan, maka nilai atau bobot dari term tersebut akan semakin tinggi [25].

## 2.5 Implementasi Naïve Bayes
Penerapan  Naive  Bayes  dalam  praktik  melibatkan  beberapa  langkah  utama.  Awalnya,  dataset  perlu  disiapkan  dengan baik, termasuk membagi  data menjadi  set  pelatihan dan pengujian untuk  mengevaluasi  kinerja model  [26]. Algoritma klasifikasi Naïve  Bayes adalah  model  yang  umum  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  dengan  menggunakan perhitungan probabilitas. Dengan menghitung probabilitas untuk setiap kata dalam dokumen atau dataset, algoritma ini dapat  menghasilkan  dua  klasifikasi,  yaitu  sentimen  positif  dan  negatif  [27].  Kelebihan  penggunaan  metode ini  adalah memerlukan sedikit data training untuk menentukan estimasi parameter yang diperlukan dalam proses klasifikasi, karena diasumsikan sebagai variabel yang bebas [28]. Berikut rumus perhitungan dari metode Naive Bayes.
𝑃(𝑐|𝑥) = 𝑃( 𝑥 | 𝑐 )×𝑃(𝑐) 𝑃(𝑥) (1)
𝑃 ( 𝑐 | 𝑥 )  adalah  nilai  probabilitas  yang  akan  kita  cari, 𝑃 ( 𝑐 )  adalah  kelas  probabilitas  yang  berdasarkan  hipotesis, 𝑃 ( 𝑥 | 𝑐 ) adalah prediktor probabilitas yang berdasarkan pada kelas yang diberikan dan 𝑃 ( 𝑥 ) adalah prediktor probabilitas [7].

## 2.6 Evaluasi
Tahap evaluasi dilakukan untuk mengukur performa dari suatu model klasifikasi dengan menngunakan metode Confusion Matrix [29]. Saat mengukur efisiensi, terdapat empat istilah yang merepresentasikan hasil dari proses klasifikasi, yaitu TP, TN, FP, dan FN [30]. Setelah mendapatkan nilai dari keempat istilah tersebut, selanjutnya dapat dihitung nilai akurasi, nilai presisi, dan juga recall menggunakan rumus berikut :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) (2) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) (4)
Keteragan : TP = True positive TN = True Negative FP = False Positive FN = False Negative

## 2.7 Visualisasi
Visualisasi  data  merupakan  cara  untuk  menggambarkan  informasi  dan  data  secara  grafis,  dengan  tujuan  untuk mempermudah pemahaman dan eksplorasi informasi [31]. Ada berbagai jenis visualisasi data, mulai dari grafik batang, diagram  lingkaran, WordCloud, hingga  visualisasi  multidimensi  yang  lebih  kompleks  seperti  peta  panas  dan  diagram pencar [32]. Tujuan utama dari visualisasi data adalah untuk membantu pengguna memahami makna dan struktur data, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dengan mengidentifikasi pola-pola yang tersembunyi [33].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan cara scraping data yang dilakukan menggunakan Google Colab untuk mengambil data ulasan aplikasi SIGNAL pada Google PlayStore dan kemudian disimpan dalam format csv. Berikut Gambar  3  adalah  alur  proses  pengumpulan  data  yang  diambil  dari  ulasan  playstore  menggunakan  google  Colab  dan disimpan dalam format csv.
Deni  Wijaya,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Samsat  Digital  Nasional  Pada  Google  Playstore  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Dalam fase ini,  dilakukannya scraping data menggunakan Bahasa pemrograman Python, dengan menggunakan Google Colaboratory dan package google-play-scraper [34]. Pada proses pengambilan data ini, peneliti mengumpulkan data  ulasan  sebanyak  2000  data  ulasan  terbaru  dan  beberapa  informasi  yang  diperlukan,  seperti  komentar  ulasan,  dan ratting . Selanjutnya, data tersebut disimpan dalam format file .csv . Berikut Gambar 4 yang merupakan proses scraping data . Pada Gambar 4, proses scrapping data dilakukan dengan menggunakan library google-play-scrapper pada bahasa pemrograman Python dengan ketentuan bahasa Indonesia, data yang diambil merupakan data terbaru dengan jumlah 2000 data ulasan.
Gambar 4. Proses Scraping Data

## 3.2 Pelabelan Data
Pada  tahapan  ini,  aplikasi  Microsoft  excel  2019  digunakan  peneliti  untuk  melakukan  pelabelan  data  secara  manual. Pelabelan  data  dikategorikan  menjadi  dua  kategori  yaitu  positif  dan  negatif  berdasarkan  ulasan  komentar  pengguna. Kategori  positif  mengacu  pada  data  ulasan  yang  memiliki  atribut  atau  nilai  yang  dianggap  menguntungkan  atau diinginkan, sedangkan data negatif mengacu pada data yang memiliki atribut atau nilai yang dianggap merugikan atau tidak diinginkan [35]. Pada data ulasan aplikasi SIGNAL, terdapat 1.665 ulasan positif dan 335 ulasan negatif. Berikut Tabel 1 yang merupakan contoh hasil pelabelan data.
Tabel 1. Pelabelan Data Ulasan Label Aplikasinya bagus sangat membantu sekali Positif Bagus aplikasinya bisa mempermudah buat bayar pajak,gk pake antri & langsung dikirim kerumah. Positif Mantap pokonya..solusi anti ribet Terimakasih Signal Terimakasih juga Polda Metro Jaya Positif Cs nya ancurr bot doang Negatif Tidak bisa melakukan transaksi pembayar gilira di komplen yg jawab boot Negatif
Pada Tabel 1, terdapat label positif dan negatif tergantung pada isi ulasan. Apabila pengguna merasa puas maka label benilai positif dan sebaliknya apabila pengguna merasa tidak puas maka label bernilai negatif.

## 3.3 Preprocessing Data
Setelah  melakukan  pelabelan,  selanjutnya  adalah  tahap preprocessing  data yang  dilakukan  menggunakan  aplikasi RapidMiner . Pada penelitian kali ini terdapat beberapa tahapan dalam preprocessing, yaitu sebagai berikut ini : a. Cleaning dilakukan untuk menghapus semua karakter, terkecuali alfabet dari ulasan komentar. Termasuk tanda baca dan  angka,  akan  dihapus  dari  data.  Pada  Gambar  5  terdapat cleaning  char dan cleaning  number yang  digabung kedalam  operator subprocess . Cleaning  Char berfungsi  untuk  membersihkan  data  dari  karakter  atau  simbol  yang dianggap tidak penting seperti [-!"#$%&'()*+,./:;<=>?@\[\\\]_`{|}~]. Sedangkan Cleaning Number berfungsi  untuk membersihkan  data  dari  digit number atau  angka  seperti  angka  0-9.  Berikut  Gambar  5  yang  merupakan  tahapan cleaning data dan Tabel 2 yang merupakan hasil cleaning data .
Deni  Wijaya,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Samsat  Digital  Nasional  Pada  Google  Playstore  Menggunakan

## Algoritma Naïve Bayes
Pada Gambar 5, proses ini dilakukan melalui tahap Cleaning Char untuk membersihkan karakter dan Cleaning Number untuk membersihkan angka.
Tabel 2. Hasil tahapan Cleaning Data
Sebelum dilakukan Cleaning Data
Sesudah dilakukan Cleaning Data puas dengan kinerja nya proses cepat..... akan terhindar dari sipat pungli kalo begini.....
puas dengan kinerja nya proses cepat akan terhindar dari sipat pungli kalo begini
Alhmadulillah ini ke 4 x aku byr pajak via SIGNAL hasilnya lumayan cepat jadi dalam waktu 3 hari sdh dikirim kerumah. Tapi yg ke 4 ini kenapa Gak Ada Hologram pengganti Stempel kalau kita adh byr ya?
Alhmadulillah ini ke  x aku byr pajak via SIGNAL hasilnya lumayan cepat jadi dalam waktu  hari sdh dikirim kerumah Tapi yg ke  ini kenapa Gak Ada Hologram pengganti Stempel kalau kita adh byr ya
Pada Tabel 2, sebelum Cleaning data terdapat tanta titik (.) dan angka 4. Sedangkan sesudah Cleaning Data tanda titik (.) dan angka 4 menjadi hilang
b. Transform  cases .  Setelah  dilakukan cleaning  data, selanjutnya  tahap transform  cases. Pada  tahap  ini,  dilakukan perubahan semua pada huruf menjadi huruf kecil semua agar teks berada dalam format standar. Berikut Tabel 3 yang merupakan hasil implementasi dari proses transform cases .
Tabel 3. Hasil tahapan Transform Cases
Sebelum dilakuka Transform Cases
Sesudah dilakukan Transform Cases puas dengan kinerja nya proses cepat akan terhindar dari sipat pungli kalo begini
puas dengan kinerja nya proses cepat akan terhindar dari sipat pungli kalo begini Alhmadulillah ini ke  x aku byr pajak via SIGNAL hasilnya lumayan cepat jadi dalam waktu  hari sdh dikirim kerumah Tapi yg ke  ini kenapa Gak Ada Hologram pengganti Stempel kalau kita adh byr ya
alhmadulillah ini ke  x aku byr pajak via signal hasilnya lumayan cepat jadi dalam waktu  hari sdh dikirim kerumah tapi yg ke  ini kenapa gak ada hologram pengganti stempel kalau kita adh byr ya
Pada Tabel 3, terdapat huruf kapital  sebelum dilakukan transform cases dan huruf kapital menjadi huruf kecil setelah  dilakukannya transform  cases ,.  Proses  ini  dilakukan  menggunakan  operator  Transform  cases  pada  Rapid Miner.
c. Tokenize . Setelah dilakukan proses transform cases, selanjutnya dilakukan tahap tokenize. Pada tahap ini, dokumen akan dipecah menjadi bentuk tunggal dengan memotong kata-kata yang dipisahkan oleh spasi. Berikut Tabel 4 yang merupakan hasil implementasi proses tokenizing .
Tabel 4. Hasil Tokenize Sebelum proses Tokenize Sesudah proses Tokenize puas dengan kinerja nya proses cepat akan terhindar dari sipat pungli kalo begini
puas, dengan, kinerja, nya, proses, cepat, akan, terhindar,
dari, sipat, pungli, kalo, begini alhmadulillah ini ke  x aku byr pajak via signal hasilnya lumayan cepat jadi dalam waktu  hari sdh dikirim kerumah tapi yg ke  ini kenapa gak ada hologram pengganti stempel kalau kita adh byr ya
alhmadulillah, ini, ke,  x, aku, byr, pajak, via, signal, hasilnya, lumayan, cepat, jadi, dalam, waktu,  hari, sdh, dikirim, kerumah, tapi, yg, ke, ini, kenapa, gak, ada, hologram, pengganti, stempel, kalau, kita, adh, byr, ya
Pada  Tabel  4,  sebelum  dilakukan  proses Tokenize, ulasan  masih  berupa  kalimat  dan  sedangkan  setelah dilakukan  proses Tokenize, ulasan  yang  sebelumnya  berupa  paragraf  berbah  menjadi  kata  per  kata  yang  dipisah menggunakan tanda koma seperti pada tabel 4. Pada tahapan ini dilakukan dengan operator Tokenize dari Rapid Miner. d. Filter Stopwords. Setelah melalui tahap tokenizing, selanjutnya dilakukan proses filter stopwords. Dalam tahap ini, langkah filter stopwords ditujukan untuk penghapusan beberapa kata umum yang dainggap tidak relevan dan tidak penting berdasarkan kamus stopword yang telah diunduh dari situs kaggle.com. Berikut Tabel 5 yang merupakan hasil dari filter stopwords .
Tabel 5. Hasil Filter Stopwords
Sebelum proses Filter Stopwords
Sesudah proses Filter Stopwords puas  dengan  kinerja  nya  proses  cepat  akan  terhindar  dari  sipat pungli kalo begini
puas kinerja nya proses cepat terhindar sipat pungli kalo alhmadulillah ini ke  x aku byr pajak via signal hasilnya lumayan cepat jadi dalam waktu  hari sdh dikirim kerumah tapi yg ke  ini kenapa gak ada hologram pengganti stempel kalau kita adh byr ya
alhmadulillah  x  byr  pajak  via  signal  hasilnya lumayan  cepat  hari  sdh  dikirim  kerumah  yg  gak hologram pengganti stempel adh byr ya
Deni  Wijaya,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Samsat  Digital  Nasional  Pada  Google  Playstore  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Pada Tabel 5, masih terdapat kata “dengan”, “akan”, “dari” dan lainnya sebelum dilakukan Filter stopword . Sedangkan  setelah  dilakukan Filter  Stopword, kata  tersebut  akan  dihilangkan.  Tahapan  ini  dilakukan  dengan penggunaan operator berupa Filter Stopword (dictionary) pada Rapid Miner. e. Filter Token By Length . Setelah melalui proses filter stopword , selanjutnya dilakukan proses filter token by length yang terdapat pada Rapid Miner. Proses ini melakukan penghapusan pada kata yang kurang dari 4 karakter dan lebih dari 24 karakter. Berikut Tabel 6 yang merupakan hasil implementasi dari proses filter token by length .
Tabel 6. Hasil proses Filter Token By Length
Sebelum proses Filter Token By Length
Sesudah proses Filter Token By Length puas kinerja nya proses cepat terhindar sipat pungli kalo
puas kinerja proses cepat terhindar sipat pungli kalo
alhmadulillah  x  byr  pajak  via  signal  hasilnya  lumayan  cepat hari sdh dikirim kerumah yg gak hologram pengganti stempel adh byr ya
alhmadulillah  pajak  signal  hasilnya  lumayan  cepat hari  dikirim  kerumah  yg  gak  hologram  pengganti stempel
Pada Tabel 6, masih terdapat kata yang kurang dari 4 karkter seperti kata “nya”, “x”, “byr” dan lainnya  sebelum dilakukan Filter Token By Length . Sedangkan kata tersebut sudah hilang seperti tebel 6 diatas apabila sesudah Proses Filter Token By Length sudah dilakukan.
f. Stemming. Tahap terakhir dalam proses preprocessing dalam penelitian ini adalah melakukan proses stemming . Proses stemming dilakukan untuk melakukan perubah pada kata yang memiliki imbuhan menjadi kata dasarnya berdasarkan kamus kata dasar bahasa indonesia yang didiperoleh dari situs https://github.com/sastrawi/sastrawi/tree/master/data. Proses ini dilakukan menggunakan operator stem dengan tambahan kamus kata dasar bahasa indonesia. Berikut Tabel 7 yang merupakan hasil dari proses stemming .
Tabel 7. Hasil Stemming Data Sebelum proses Stemming Sesudah proses Stemming puas kinerja proses cepat terhindar sipat pungli kalo puas kinerja proses cepat hindar sipat pungli kalo
alhmadulillah  pajak  signal  hasilnya  lumayan  cepat  hari dikirim kerumah yg gak hologram pengganti stempel
alhmadulillah  pajak  signal  hasil  lumayan  cepat  hari kirim rumah yg gak hologram ganti stempel
Pada  Tabel  7,  sebelum  dilakukan Stemming masih terdapat  imbuhan  pada  kata  seperti  kata  “terhindar”, “hasilnya”, “dikirim”, dan lainnya. Sedangkan sesudah proses stemming, imbuhan pada kata akan diubah menjadi kata dasarnya seperti menjadi kata “hindar”, “hasil”, “kirim”, dan lainnya. Proses ini dilakukan menggunakan operator stemming pada Rapid Miner.
Gambar 6 . Proses Preprocessing Data
Gambar 6 merupakan tahapan preprocessing yang diantaranya terdapat transform cases , tokenize , filter stopword , filter token by length dan Stemming . Beberapa proses yang tersebut di gabungkan kedalam operator process document from data yang ada pada aplikasi Rapidminer.

## 3.4 Pembobotan TF-IDF
pada tahap pembobotan kata ini, peneliti melakukan pembobotan pada setiap kata yang ada pada documen data ulasan menggunakan metode Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF). Besar kecilnya bobot kata tergantung pada  banyaknya  jumlah  kata  yang  terdapat  pada  data  ulasan  pengguna  aplikasi  SIGNAL.  Berikut  Gambar  7  yang merupakan proses penggunaan metode TF-IDF yang dilakukan terhadap paramaters yang ada pada Process Documents from Data .
Deni  Wijaya,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Samsat  Digital  Nasional  Pada  Google  Playstore  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Gambar 7 . Proses TF-IDF
Gambar 7 menunjukkan parameter dari operator " Process Documents from Data ". Salah satu opsi yang tersedia adalah " create word vector ", yang telah dicentang. Untuk proses vector creation , pilihan yang dipilih adalah TF-IDF.

## 3.5 Pembagian Data
Pembagian data dilakukan sebelum melakukan implementasi Naïve Bayes . Pada tahap ini, peneliti membagi data menjadi data latih dan data uji. Rasio pembagian data dilakukan sebesar 70 berbanding 30. Dimana 70% untuk data latih dan 30% untuk data uji. Dengan perbandigan rasio tersebut, didapat 1.400 untuk data latih dan 600 untuk data uji. Berikut Gambar 8 yang merupakan proses pemberian ratio yang terdapat pada parameter dari operator split data.
Gambar 8 . Proses Pembagian Data
Gambar 8 menggambarkan parameter yang digunakan untuk  membagi  data dengan operator Split Data. Dalam proses ini, data dibagi dengan rasio 0.7:0.3 yang berarti 70% dari data akan digunakan sebagai data latih dan 30% sisanya sebagai data uji.

## 3.6 Implementasi Naïve Bayes
Setelah  dilakukan  pembagian  data,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  klasifikasi  menggunakan matode naïve  bayes terhadap  data  uji  untuk  mengetahui  sentimen  positif  dan  negatif  pengguna  terhadap  aplikasi  SIGNAL.  Dalam implementasi Naïve Bayes , peneliti menggunakan beberapa operator yang yang ada pada Rapidminer, diantaranya adalah operator Naïve Bayes , Apply model dan performance.
Deni  Wijaya,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Samsat  Digital  Nasional  Pada  Google  Playstore  Menggunakan

## Algoritma Naïve Bayes
Gambar 9 diatas merupakan proses  penerapan algoritma Naïve Bayes. Pada tahap ini, data yang sudah melalui tahap pembagian data yang menggunakan operator split  data akan disambungkan dengan operator naïve bayes untuk dilakukan proses klasifikasi. Dari operator Naïve Bayes, data latih yang sebelumnya sudah di kalsifikasi kemudian akan disambungkan  kembali  pada  operator Apply  Model untuk  mengetahui  hasil  prediksi  yang  kemudian  akan  diujikan terhadap  data  uji.  Untuk  mengetahui  performa  dari  klasifikasi naïve  bayes ,  selanjutnya  operator  model  akan disambungkan dengan operator performance .  Berikut gambar 10 yang merupakan hasil implentasi Naïve Bayes tarhadap data latih. Metode Naïve Bayes memberikan prediksi label secara terhadap data latih seperti dibawah ini.
Gambar 10 . Hasil Proses implementasi Naïve Bayes
Gambar 10 merupakan hasil pelabelan manual dari data latih menggunakan operator Naïve Bayes setelah melewati tahap preprocessing data . Pelabelan ini terdapat dua kategori yaitu positif dan negatif.
Gambar 11 . Proses Keseluruhan Analisis Sentimen Naïve Bayes
Gambar 11 merupakan proses keseluruhan dari tahapan proses peneltian analisis sentimen  pada aplikasi Samsat Digital  Nasional  (SIGNAL)  berdasarkan  ulasan  pengguna  menggunakan  metode  naïve  bayes.  Proses  ini  dimulai  dari operator Read csv sampai dengan operator performance .

## 3.7 Evaluasi
Setalah melakukan implementasi Naïve Bayes , selanjutnya dilakukan proses evaluasi  untuk  mengetahui performa dari algoritma Naïve Bayes .
Gambar 12 . Hasil Evaluasi Pada Rapidminer
Pada  Gambar  12  merupakan  Hasil  pengujian  evaluasi  menggunakan  menggunakan  operator perfomance pada Rapidminer dan diperoleh nilai accuracy sebesar 63.61% dengan nilai TP 307, TN 74 , FP 26 FN 192.
Deni  Wijaya,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Samsat  Digital  Nasional  Pada  Google  Playstore  Menggunakan

## Algoritma Naïve Bayes
Berikut proses evaluasi dengan perhitungan menggunakan rumus confusion matrix untuk mencari nilai accuracy, recall dan precision.
Accuracy = (𝑇𝑃+𝑇𝑁)
(𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) = (307+74) (307+74+26+192) = 381 599 = 0,6361
Precision = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 307 (307+26) = 307 333 = 0,9219
Recall = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) = 307 (307+192) = 307 499 = 0,6165
Dari hasil evaluasi menggunakan confusion matrix diperoleh nilai Accuracy sebesar 63,61%, nilai pecision sebesar 92,19% dan nilai recall sebesar 61,52%.

## 3.8 Visualisasi
Pada  tahap  ini,  visualisai  hasil  klasifikasi  dipresentasikan  dalam  bentuk Wordcloud .  Visualisasi  word  cloud  adalah representasi grafis dari sejumlah kata dalam teks, di mana kata-kata yang paling sering muncul ditampilkan dengan ukuran yang lebih besar, sementara kata-kata yang muncul lebih jarang memiliki ukuran yang lebih kecil. Berikut Gambar 13 merupakan hasil visualisai wordcloud dari hasil penelitian kali ini.
Gambar 13. Hasil Visualisai Wordcloud
Pada Gambar 13 adalah 25 kata teratas  yang sering  muncul pada ulasan aplikasi SIGNAL. Kata “membantu” merupakan kata yang paling banyak digunakan dengan total mencapai 380 kali. Semakin banyak kata digunakan maka semakin besar ukuran katanya.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  untuk  menganalisis  sentimen  pengguna  terhadap  aplikasi  SIGNAL berdasarkan ulasan di Google PlayStore. Proses pengumpulan data melibatkan scraping data dengan Google Colab dan pengolahan menggunakan RapidMiner.  Dari 2000 ulasan yang dikumpulkan, 1,665 ulasan dikategorikan sebagai positif, sementara 335 ulasan dikategorikan sebagai negatif setelah pelabelan manual. Tahap preprocessing mencakup cleaning, transform cases, tokenizing, filter stopword, filter token by length , dan stemming . Pembobotan TF-IDF digunakan untuk memberi bobot pada setiap kata. Pembagian data dilakukan menjadi 70% untuk data latih dan 30% untuk data uji. Setelah implementasi  Naïve  Bayes,  hasil  evaluasi  menunjukkan  akurasi  sebesar  63.61%,  dengan  307 True Positif,  74 True Negatif, 26 False Positif, dan 192 False Negatif. Dengan tingkat precision sebesar 92.19% dan recall sebesar 61.52%, dapat  disimpulkan bahwa ulasan pengguna cenderung lebih positif terhadap aplikasi  SIGNAL. Visualisasi Wordcloud menyoroti kata "membantu" sebagai yang paling dominan. Meskipun terdapat ulasan negatif, namun proporsinya lebih kecil dibanding ulasan positif, menunjukkan bahwa secara umum, aplikasi ini mendapatkan respon positif dari pengguna.
Deni  Wijaya,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Samsat  Digital  Nasional  Pada  Google  Playstore  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

## REFERENCES
[1] V. Lauwrenza and W. Agustiningsih, “Pengaruh Pengetahuan Wajib Pajak, Sosialisasi Pajak, Dan Penerapan Aplikasi Samsat Digital  Nasional  (Signal)  Terhadap  Kepatuhan  Wajib  Pajak  Di  Kabupaten  Tangerang,”  JURNAL  PAJAK  INDONESIA (Indonesian Tax Review), vol. 7, no. 1, pp. 37–44, 2023.
[2] S. H. W. Putra and D. Febriawan, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Digital Korlantas POLRI Menggunakan Naïve Bayes pada Google Play Store,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 4, pp. 1962–1971, 2024.
[3] S. Devaranti, H. A. Murodi, and M. Machrunnisa, “INOVASI PELAYANAN PAJAK KENDARAAN BERMOTOR MELALUI APLIKASI  SIGNAL  (SAMSAT  DIGITAL  NASIONAL)  DI  UPTD  KANTOR  SAMSAT  BALARAJA  KABUPATEN TANGERANG,” Jurnal Administrasi Negara, vol. 29, no. 2, pp. 127–146, Aug. 2023, doi: 10.33509/jan.v29i2.2637.
[4] Siska  Rafitanuri,  Nur  Arsyida,  and  Rizky  Gunawan,  “ANALISIS  TINGKAT  KEPUASAN  MASYARAKAT  TERHADAP PELAYANAN  PEMBAYARAN  PAJAK  KENDARAAN  BERMOTOR  BERBASIS  APLIKASI  SIGNAL  DI  KANTOR SAMSAT KOTA TANJUNGPINANG,” JURNAL HUKUM, POLITIK DAN ILMU SOSIAL, vol. 1, no. 3, pp. 92–103, Sep. 2022, doi: 10.55606/jhpis.v1i3.537.
[5] M. R. Fahlevvi, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ULASAN APLIKASI PEJABAT PENGELOLA INFORMASI DAN DOKUMENTASI  KEMENTERIAN  DALAM  NEGERI  REPUBLIK  INDONESIA  DI  GOOGLE  PLAYSTORE MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE,” Jurnal Teknologi dan Komunikasi Pemerintahan, vol. 4, no. 1, pp. 1–13, Jun. 2022, doi: 10.33701/jtkp.v4i1.2701.
[6] Rina Noviana and Isram Rasal, “PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN SVM UNTUK ANALISIS SENTIMEN BOY BAND BTS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER,” Jurnal Teknik dan Science, vol. 2, no. 2, pp. 51–60, Jun. 2023, doi: 10.56127/jts.v2i2.791.
[7] V. Alviani, S. Alam, and I. Kurniawan, “ANALISIS SENTIMEN REVIEW APLIKASI WETV PADA PLATFORM TWITTER MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE,” STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 3, pp. 143–149, Aug. 2023, doi: 10.55123/storage.v2i3.2351.
[8] R.  Maulana,  A.  Voutama,  and  T.  Ridwan,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  MyPertamina  pada  Google  Play  Store menggunakan Algoritma NBC,” Jurnal Teknologi Terpadu, vol. 9, no. 1, pp. 42–48, Jul. 2023, doi: 10.54914/jtt.v9i1.609.
[9] Merinda Lestandy, Abdurrahim Abdurrahim, and Lailis Syafa’ah, “Analisis Sentimen Tweet Vaksin COVID-19 Menggunakan Recurrent Neural Network dan Naïve Bayes,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 4, pp. 802– 808, Aug. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3308.
[10]  H. Z. Muflih, A. R. Abdillah, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Ajaib Menggunakan Metode Naïve Bayes,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 3, pp. 1613–1621, 2023.
[11]  J.  Jefriyanto,  N.  Ainun,  and  M.  A.  Al  Ardha,  “Application  of  Naïve  Bayes  Classification  to  Analyze  Performance  Using Stopwords,”  Journal  of  Information  System,  Technology  and  Engineering,  vol.  1,  no.  2,  pp.  49–53,  Jun.  2023,  doi: 10.61487/jiste.v1i2.15.
[12]  E. P. Sutrisno and S. Amini, “IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PADA ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI DIGITAL KORLANTAS POLRI,” in Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), vol. 2, no. 2, pp. 687–695, 2023.
[13]  N. L. Lavenia and R. Permatasari, “Sentiment Analysis on Twitter Social Media Regarding Depression Disorder Using the Naive Bayes Method,” CoreID Journal, vol. 1, no. 2, pp. 66–74, Jul. 2023, doi: 10.60005/coreid.v1i2.14.
[14]  S. Alam and M. I. Sulistyo, “Analisis Sentimen Berdasarkan Ulasan Pengguna Aplikasi Mypertamina Pada Google Playstore Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Storage: Jurnal Ilmiah Teknik Dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 3, pp. 100–108, 2023.
[15]  E.  Hasibuan  and  E.  A.  Heriyanto,  “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi  Amazon  Shopping  Di  Google  Play  Store Menggunakan Naive Bayes Classifier,” Jurnal Teknik dan Science, vol. 1, no. 3, pp. 13–24, 2022.
[16]  Y.  Nurtikasari,  S.  Alam,  and  T.  I.  Hermanto,  “Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Terhadap  Film  Pada  Platform  Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” INSOLOGI: Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 1, no. 4, pp. 411–423, 2022.
[17]  D. Pratmanto, R. Rousyati, F. F. Wati, A. E. Widodo, S. Suleman, and R. Wijianto, “App Review Sentiment Analysis Shopee Application In Google Play Store Using Naive Bayes Algorithm,” J Phys Conf Ser, vol. 1641, no. 1, p. 012043, Nov. 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012043.
[18]  S. H. Ramadhani and M. I. Wahyudin, “Analisis Sentimen Terhadap Vaksinasi Astra Zeneca pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan K-NN,” Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), vol. 6, no. 4, pp. 526–534, 2022.
[19]  W.  A.  Prabowo  and  F.  Azizah,  “Sentiment  Analysis  for  Detecting  Cyberbullying  Using  TF-IDF  and  SVM,”  Jurnal  RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 4, no. 6, Dec. 2020, doi: 10.29207/resti.v4i6.2753.
[20]  A.  Saputra  and  F.  Noor  Hasan,  “ANALISIS  SENTIMEN  TERHADAP  APLIKASI  COFFEE  MEETS  BAGEL  DENGAN ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER,”  SIBATIK  JOURNAL:  Jurnal  Ilmiah  Bidang  Sosial,  Ekonomi,  Budaya, Teknologi, dan Pendidikan, vol. 2, no. 2, pp. 465–474, Jan. 2023, doi: 10.54443/sibatik.v2i2.579.
[21]  N.  L.  P.  M.  Putu,  Ahmad  Zuli  Amrullah,  and  Ismarmiaty,  “Analisis  Sentimen  dan  Pemodelan  Topik  Pariwisata  Lombok Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Latent  Dirichlet  Allocation,”  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi), vol. 5, no. 1, pp. 123–131, Feb. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2587.
[22]  Ericha  Apriliyani  and  Y.  Salim,  “Analisis  performa  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes  Classifier  pada  Unbalanced  Dataset,” Indonesian Journal of Data and Science, vol. 3, no. 2, pp. 47–54, Jul. 2022, doi: 10.56705/ijodas.v3i2.45.
[23]  Yuyun,  Nurul  Hidayah,  and  Supriadi  Sahibu,  “Algoritma  Multinomial  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Sentimen  Pemerintah Terhadap Penanganan Covid-19 Menggunakan Data Twitter,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 4, pp. 820–826, Aug. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3146.
[24]  N. Riyanah and F. Fatmawati, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Surat Keterangan Tidak Mampu,” JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, vol. 2, no. 4, pp. 206–213, Feb. 2021, doi: 10.35746/jtim.v2i4.117.
[25]  D.-H.  Vu,  “Privacy-preserving  Naive  Bayes  classification  in  semi-fully  distributed data  model,”  Comput  Secur,  vol.  115,  p. 102630, Apr. 2022, doi: 10.1016/j.cose.2022.102630.

## Deni  Wijaya,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Samsat  Digital  Nasional  Pada  Google  Playstore  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
[26]  A.  R.  Damanik,  S.  Sumijan,  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Prediksi  Tingkat  Kepuasan  dalam  Pembelajaran  Daring  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, pp. 88–94, Aug. 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.49.
[27]  W. M. Shaban, A. H. Rabie, A. I. Saleh, and M. A. Abo-Elsoud, “Accurate detection of COVID-19 patients based on distance biased  Naïve  Bayes  (DBNB)  classification  strategy,”  Pattern  Recognit,  vol.  119,  p.  108110,  Nov.  2021,  doi: 10.1016/j.patcog.2021.108110.
[28]  S. Dey, S. Wasif, D. S. Tonmoy, S. Sultana, J. Sarkar, and M. Dey, “A Comparative Study of Support Vector Machine and Naive Bayes  Classifier  for  Sentiment  Analysis on  Amazon  Product  Reviews,”  in 2020  International  Conference  on  Contemporary Computing and Applications (IC3A), IEEE, Feb. 2020, pp. 217–220. doi: 10.1109/IC3A48958.2020.233300.
[29]  Y. Choi, G. Farnadi, B. Babaki, and G. Van den Broeck, “Learning Fair Naive Bayes Classifiers by Discovering and Eliminating Discrimination Patterns,” Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, vol. 34, no. 06, pp. 10077–10084, Apr. 2020, doi: 10.1609/aaai.v34i06.6565.
[30]  Pristiyono, M. Ritonga, M. A. Al Ihsan, A. Anjar, and F. H. Rambe, “Sentiment analysis of COVID-19 vaccine in Indonesia using  Naïve  Bayes  Algorithm,”  IOP  Conf  Ser  Mater  Sci  Eng,  vol.  1088,  no.  1,  p.  012045,  Feb.  2021,  doi:  10.1088/1757- 899X/1088/1/012045.
[31]  R.  Ardianto,  T.  Rivanie,  Y.  Alkhalifi,  F.  S.  Nugraha,  and  W.  Gata,  “SENTIMENT  ANALYSIS  ON  E-SPORTS  FOR EDUCATION CURRICULUM USING NAIVE BAYES AND SUPPORT VECTOR MACHINE,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi, vol. 13, no. 2, pp. 109–122, Jul. 2020, doi: 10.21609/jiki.v13i2.885.
[32]  J. Gu and S. Lu, “An effective intrusion detection approach using SVM with naïve Bayes feature embedding,” Comput Secur, vol. 103, p. 102158, Apr. 2021, doi: 10.1016/j.cose.2020.102158.
[33]  Alvina Felicia Watratan, Arwini Puspita. B, and Dikwan Moeis, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” Journal of Applied Computer Science and Technology, vol. 1, no. 1, pp. 7–14, Jul. 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i1.9.
[34]  F. I. Adiba, T. Islam, M. S. Kaiser, M. Mahmud, and M. A. Rahman, “Effect of Corpora on Classification of Fake News using Naive  Bayes  Classifier,”  International  Journal  of Automation, Artificial  Intelligence  and  Machine  Learning, Oct. 2020, doi: 10.61797/ijaaiml.v1i1.45.
[35]  M. D. Hendriyanto, A. A. Ridha, and U. Enri, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mola Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, vol. 5, no. 1, pp. 1–7, Apr. 2022, doi: 10.31539/intecoms.v5i1.3708.