November 2023

## Analisis Sentimen Ulasan pada Gojek Menggunakan Metode Naïve Bayes
Putri Yuniar 1 , KISMIANTINI 1
1) Universitas Negeri Yogyakarta, Indonesia e-mail: putriyuniar.2019@student.uny.ac.id

## ABSTRAK
Gojek  merupakan  layanan  transportasi online yang  banyak  digunakan  di  Indonesia.  Penting  bagi perusahaan  untuk  memahami  persepsi  masyarakat  terhadap  kualitas  pelayanan  dan  produk  yang ditawarkan. Namun, sulit untuk memantau banyaknya pendapat masyarakat untuk diproses secara manual.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  mengklasifikasikan  ulasan  pada  aplikasi  Gojek  dan menganalisis  asosiasi  kata  dari  hasil  klasifikasi  untuk  mengetahui  topik  yang  banyak  dibicarakan dengan  menggunakan  data  dari  halaman Google  Play .  Beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam analisis sentimen penelitian ini diantaranya yaitu pengumpulan data, preprocessing , perhitungan skor sentimen, pelabelan kelas sentimen, dan pengklasifikasian data dengan metode Naïve Bayes Classifier serta dilakukan asosiasi teks. Metode Naïve Bayes Classifier yaitu metode klasifikasi yang sederhana namun menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil penelitian dari data yang dikumpulkan pada 1-31  Januari  2023  dengan  total  sebanyak  4.198  ulasan,  cenderung  memiliki  sentimen  positif. Penelitian menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dengan 3 rasio pembagian data training dan data testing (70%:30%,  80%:20%,  90%:10%)  menghasilkan  tingkat  akurasi  tertinggi  yaitu  89,9% dengan pembagian 90% data training dan 10% data testing .
Kata Kunci: Gojek, Analisis Sentimen, Naïve Bayes Classifier, Asosiasi Teks.

## ABSTRACT
Gojek is an online transportation service that is widely used in Indonesia. It is important for companies to understand how people perceive the quality of the services and products they provide. However, it is difficult to monitor the number of people's opinions to be processed manually. The heading of this research is to classify reviews on the Gojek application and to analyze word associations from the classification results to find out topics that are widely discussed using data from the Google Play page. In this study, several steps of sentiment analysis were carried out, including collecting data, preprocessing, determining sentiment scores, labeling sentiment classes, and classifying data data using the Naïve Bayes Classifier method and carrying out text associations. The Naïve Bayes Classifier method is a simple classification method but produces a high level of accuracy. The research results from data collected on January 1-31 2023 with a total of 4,198 reviews tend to have positive sentiment. The research used the Naïve Bayes Classifier method with three ratios of spliting training and testing data (70%:30%, 80%:20%, 90%:10%) resulting in the highest level of accuracy, namely 89.9% with a 90% division of training data and 10% testing data.
Keywords: Gojek, Sentiment Analysis, Naïve Bayes Classifier, Text Association.

## 1.  PENDAHULUAN
Gojek merupakan bentuk transformasi dari ojek pangkalan yang menunggu penumpang menjadi ojek berbasis online . Awalnya Gojek diluncurkan pertama kali pada tahun 2010 hanya berbasis call  centre karena  keterbatasan  sistem  yang  sederhana.  Seiring  berjalannya  waktu,  Gojek semakin berkembang baik dari fitur yang ditawarkan maupun jangkauan wilayah pelayanannya yang lebih luas. Gojek menyediakan beragam fitur baru untuk memenuhi kebutuhan konsumen. Aplikasi Gojek dapat diakses melalui Google Play . Salah satu dari banyaknya fitur Google Play adalah  menyediakan  ulasan  untuk  aplikasi  yang  digunakan.  Ulasan  yang  diberikan  dapat berupa ulasan positif (apresiasi, pujian) atau dapat juga berupa ulasan negatif seperti keluhan terhadap pelayanan aplikasi. Jumlah ulasan dari pengguna aplikasi akan terus meningkat, hal
Analisis Sentimen Ulasan pada Gojek Menggunakan Metode ...
ini menyebabkan perusahaan kesulitan mendapatkan informasi dari seluruh ulasan yang ada, sehingga diperlukan teknik untuk mengumpulkan data yang sangat banyak (berjumlah besar) yaitu teknik scraping.
Menurut  Moraes  dkk  (2013),  metode scraping cocok  digunakan  untuk  mengumpulkan  data informasi  yang  berjumlah  besar.  Teknik scraping adalah  metode  pengambilan  dokumen, menganalisis  kemudian  memproses  data  dari  halaman  internet  yang  digunakan.  Tujuan mengaplikasikan teknik scraping dalam penelitian ini yaitu untuk mengumpulkan data ulasan dari pengguna Gojek. Data ulasan yang telah diperoleh berjumlah besar sehingga sulit dalam menganalisis dan jika melakukannya secara manual akan memakan banyak waktu. Sebab itu, proses  klasifikasi  dan  pelabelan  kelas  sentimen  dilakukan  dengan  menggunakan  analisis sentimen.  Danneman  dan  Heimann  (2014)  menjelaskan  bahwa  analisis  sentimen  merupakan analisis  yang  dilakukan  untuk  melihat  opini,  sentimen,  evaluasi,  sikap,  dan  emosi  melalui bahasa  tertulis.  Sedangkan  Sari  dan  Wibowo  (2019)  mendefinisikan  bahwa  analisis  sentimen yaitu  metode  yang  secara  otomatis  mempelajari  dan  memproses  teks  untuk  memperoleh informasi  sentimen  yang  terkandung  dalam  kalimat  opini.  Tujuan  dilakukannya  analisis sentimen yaitu untuk mengelompokkan ulasan sentimen ke dalam kelas positif atau kelas negatif dari pengguna tentang suatu objek.  Analisis sentimen dilakukan dengan pendekatan machine learning dengan data pelatihan dan data pengujian untuk proses klasifikasi. Penelitian  Wati  (2016), Naïve  Bayes adalah  metode  yang  sederhana  dalam  proses  klasifikasi probabilitas dengan tingkat akurasi tinggi apabila diaplikasikan untuk data yang besar. Tingkat error (kesalahan) metode Naïve  Bayes kecil dibandingkan dengan metode klasifikasi yang lain (Liu et al., 2016). Akan tetapi juga terdapat kekurangan pada metode Naïve Bayes yaitu terletak pada  asumsi  bahwa  setiap  variabel  independen  terdapat  hubungan  antar  variabel  sehingga menyebabkan berkurangnya tingkat akurasi (Hristea, 2012). Setelah proses pengklasifikasian, dilanjutkan dengan mengekstraksi dan mengeksplorasi informasi setiap hasil klasifikasi kelas sentimen positif maupun kelas sentimen negatif. Analisis dengan statistik deskriptif dilakukan untuk  mendapatkan  gambaran  secara  umum  aplikasi  Gojek  dan  asosiasi  antar  kata  untuk menentukan topik yang sering muncul pada hasil klasifikasi ulasan pengguna aplikasi Gojek. Berbagai metode dapat digunakan untuk menganalisis sentimen. Penelitian Kulsum dkk (2022) menganalisis  ulasan  aplikasi  WeTV  pada Google  Play dengan  metode support  vector  machine . Hasil penelitian ini mendapatkan nilai accuracy sebesar 85% pada 90% data latih dan 10% data uji.  Irawan  dkk  (2022)  menggunakan K-Nearest  Neighbors untuk  menganalisis  sentimen pengguna Gojek pada Twitter memperoleh hasil confusion matrix dengan nilai K = 15 yaitu nilai akurasi 79,43%.
Adapun  beberapa  penelitian  lain  tentang  metode  yang  digunakan  dalam  analisis  sentimen. Penelitian oleh Ramadhan dan Wahyudin (2022) menganalisis keberhasilan Indonesia di ajang Thomas Cup 2020 menggunakan data dari Twitter dengan metode Naïve Bayes dan Decision Tree. Penelitian  dengan  metode Naïve  Bayes menghasilkan  akurasi  83%  dan  metode Decision  Tree menghasilkan  akurasi  77%.  Artinya, Naïve  Bayes lebih  baik  daripada  metode Decision  Tree . Penelitian selanjutnya oleh Natasuwarna (2019) melakukan klasifikasi analisis sentimen dengan Naïve Bayes pada keputusan pemindahan Ibukota Negara dari tweet media sosial Twitter yang menghasilkan akurasi rata-rata yaitu 89,86%.
Penelitian Hasri dan Alita (2022) melakukan analisis sentimen pada dampak virus corona dari Twitter dengan menerapkan Naïve Bayes Classifier dan support vector machine . Dalam penelitian ini menjelaskan bahwa masih banyak data yang salah prediksi dalam proses klasifikasi dimana terdapat kata berlabel negatif yang seharusnya terklasifikasi sebagai kata dengan label positif ataupun  label  netral.  Penelitian  tersebut  menyimpulkan  bahwa Naïve  Bayes mampu mengklasifikasikan  sentimen  dengan  tingkat  akurasi  81,07%.  Sedangkan, support  vector machine mampu mengklasifikasi sentimen dengan nilai akurasi sebesar 79,96%. Artinya, metode Naïve  Bayes lebih  baik  digunakan  dalam  klasifikasi  dibandingkan  metode support  vector machine . Penelitian selanjutnya adalah penelitian dari Verawati dan Audit (2022) menggunakan Naïve  Bayes  Classifier dalam  analisis  sentimen provider By.u  pada  pengguna  Twitter menghasilkan nilai akurasi tertinggi dengan Naïve  Bayes  Classifier model multinomial adalah sebesar 85%.
Berdasarkan hasil-hasil dari penelitian terdahulu, diketahui bahwa selain penggunaan metode, terdapat  faktor-faktor  lain  yang  berpengaruh  dalam  menentukan  tingkat  akurasi  yaitu  pada asumsi bahwa setiap variabel independen terdapat hubungan antar variabel, kesalahan dalam memprediksi data pada proses klasifikasi, serta rasio pembagian data training dan data testing . Selain itu, metode Naïve Bayes Classifier memberikan keakurasian yang lebih tinggi terhadap
Putri Yuniar, et al
166
hasil  klasifikasi  dalam  analisis  sentimen.  Dengan  demikian,  pada  penelitian  ini  dilakukan klasifikasi  ulasan  dari  pengguna  aplikasi  Gojek  dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes . Selain  itu  peneliti  juga  akan  menganalisis  asosiasi  antar  kata  dari  hasil  klasifikasi  analisis sentimen untuk menentukan topik yang banyak dibicarakan.

## 2.  METODE PENELITIAN
Tahapan analisis sentiment penelitian ini terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahap Penelitian
Berdasarkan Gambar 1, tahap awal dalam penelitian ini yaitu mengumpulkan data ulasan yang diberikan para pengguna aplikasi Gojek.  Selanjutnya tahap preprocessing yaitu cleaning data, filtering , tokenizing ,  dan stemming .  Berdasarkan  hasil preprocessing ,  dilanjutkan  dengan menghitung  skor  sentimen  dan  melakukan  pelabelan  kelas  sentimen  dengan  menggunakan kamus lexicon (Salsabila,  2020).  Pembagian data  yaitu  data training dan  data testing .  Setelah proses klasifikasi dengan metode Naïve Bayes Classifier selanjutnya melakukan visualisasi data dan asosiasi antar kata pada setiap kata positif dan kata negatif.

## 2.1  Pengumpulan Data
Data dikumpulkan dengan memanfaatkan teknik scraping dari Google Play dan bantuan Jupyter Notebook  (Perez  et  al.,  2011)  menggunakan  package  google-play-scraper  (JoMingyu,  2021). Penelitian ini menggunakan data ulasan dari aplikasi Gojek pada bulan Januari 2023 dengan jumlah 4.198 ulasan.

## 2.2  Preprocessing Data
Data ulasan dari pengguna aplikasi Gojek yang telah diperoleh dari proses teknik scraping masih berupa  data  tidak  terstruktur,  sehingga  diperlukan  preprocessing  agar  data  menjadi  lebih terstruktur.  Proses  dalam  tahap  preprocessing  secara  umum  antara  lain  :  (1)  Case  folding didefinisikan  sebagai  penyeragaman  bentuk  suatu  dokumen  agar  memudahkan  dalam pencarian.  Tidak  semua  teks  dalam  suatu  dokumen  menggunakan  huruf  kapital  secara konsisten. Case folding digunakan untuk mengonversi teks secara menyeluruh menjadi bentuk standar  (huruf  kecil  atau  lowercase)  (Sutami,  2015);  (2)  Spelling  Normalization  didefinisikan sebagai  perbaikan  kata-kata  dan  singkatan  yang  salah  eja.  Tahap  ini  bertujuan  untuk menghindari perhitungan jumlah kata yang banyak. Kata yang salah pengejaan dan disingkat dapat  bermakna  sama,  namun  dianggap  sebagai  bentuk  yang  berbeda  dalam  penyusunan matriks (Sutami, 2015); (3) Filtering didefinisikan sebagai pengambilan kata yang penting atau pembuangan  kata  maupun  tanda  yang  tidak  bermakna  secara  signifikan.  Tahap  filtering melakukan  penghilangan  stopwords  dan  proses  pengeliminasian  kata  tertentu  yang  tidak mendeskripsikan sesuatu atau tidak mempunyai arti. Stopword dapat berupa kata “yang”, “dan”, “di”,  “dari”,  “pada”,  dan  lain  sebagainya (Utomo,  2015);  (4)  Tokenizing  didefinisikan  sebagai pemecahan sebuah dokumen menjadi beberapa bagian atau token. Tokenizing bertujuan untuk menghilangkan  karakter  tertentu  yang  dapat  dianggap  sebagai  tanda  baca  (Alita  &  Rahman,
Analisis Sentimen Ulasan pada Gojek Menggunakan Metode ...
2020); (5) Stemming didefinisikan sebagai penemuan kata dasar suatu kata atau menghilangkan imbuhan (affixes) pada suatu kata, baik awalan (prefixes), sisipan (infixes), akhiran (suffixes), maupun kombinasi (confixes) pada kata turunan (Guterres et al., 2019).

## 2.3 Perhitungan Skor Sentimen
Ulasan  “cepat  jemput  suai  aplikasi”  terdeteksi  terdapat  1  kata  positif  oleh  kamus lexicon (Salsabila, 2020), yaitu “cepat” dan tidak terdeteksi memuat kata negatif. Tabel 1 menunjukkan rumus untuk menghitung skor sentimen (Santoso & Nugroho, 2019).
𝑆𝑘𝑜𝑟 = (∑𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) − (∑𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓) …( 1) Tabel 1 Perhitungan Skor Ulasan Kata Positif Kata Negatif cepat jemput suai aplikasi cepat - Jumlah Kata 1 0 Hasil perhitungan yang diperoleh adalah sebagai berikut. Skor = ( ∑ kata positif) – ( ∑ kata negatif) Skor = 1 – 0 = 1
Nilai akhir yang diperoleh dalam perhitungan skor sentimen adalah 1 atau skor > 0, sehingga diidentifikasikan sebagai kata positif.

## 2.4 Pelabelan Kelas Sentimen
Pelabelan dilakukan menggunakan kumpulan kata yang berbahasa Indonesia baik kata positif maupun kata negatif. Proses pelabelan dilakukan dengan cara menghitung sebuah nilai secara otomatis berdasarkan kamus lexicon (Salsabila, 2020) maupun secara manual. Apabila sebuah kalimat diperoleh skor > 0, maka diidentifikasikan sebagai kelas positif. Apabila sebuah kalimat diperoleh  skor  =  0,  maka  diidentifikasikan  sebagai  kelas  netral.  Sedangkan  apabila  kalimat diperoleh  skor  <  0,  maka  akan  diidentifikasikan  sebagai  kelas  negatif.  Penelitian  ini menggunakan dua pelabelan kelas sentimen antara lain sentimen positif dan sentimen negatif dan mereduksi kelas sentimen netral.

## 2.5 Klasifikasi Naïve Bayes Classifier
Algoritma Naïve  Bayes  Classifier mengklasifikasikan  data testing dalam  kategori  yang  tepat untuk menentukan nilai probabilitas tertinggi (Feldman & Sanger, 2007). Metode Naïve Bayes Classifier menjadi salah satu metode untuk mengklasifikasikan suatu dokumen teks. Metode ini merupakan metode dengan algoritma yang  sederhana akan tetapi menghasilkan nilai akurasi yang tinggi (Falahah & Nur, 2015). Teorema Bayes mengacu probabilitas bersyarat (Siang, 2005). Teorema tersebut dinotasikan dalam persamaan (2).
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴)𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) …( 2) dengan, 𝐴, 𝐵 = Kejadian dalam ruang sampel
𝑃(𝐴|𝐵) = Probabilitas kejadian 𝐴 dengan syarat 𝐵 terjadi 𝑃(𝐵|𝐴) = Probabilitas kejadian 𝐵 dengan syarat 𝐴 terjadi
𝑃(𝐴)
= Probabilitas kejadian 𝐴 𝑃(𝐵) = Probabilitas kejadian 𝐵

## 2.6 Confusion Matrix
Confusion  matrix digunakan untuk memberikan evaluasi mengenai kinerja model yang dibuat oleh algoritma klasifikasi. Confusion matrix menjadi alat yang penting dalam evaluasi machine learning dan biasanya memiliki dua kategori atau lebih (Manning et al., 2009). Confusion matrix
Putri Yuniar, et al
168
memuat  informasi  klasifikasi  aktual  yang  akan  diprediksi  oleh  sistem  klasifikasi  (Provost  & Kohavi, 1998). Tabel 2 menunjukkan confusion matrix dua kelas sentimen.
Tabel 2 Tabel Confusion Matrix Aktual Kelas Positif Negatif Prediksi  Positif True Positive (TP) False Negative (FN) Negatif False Positive (FP) True Negative (TN) Evaluasi model algoritma klasifikasi memiliki beberapa ukuran antara lain yaitu : 1. Akurasi
Akurasi  merupakan  presentase  benar  dalam  memprediksi.  Akurasi  bertujuan  untuk mengetahui tingkat kesesuaian antara nilai sebenarnya dan nilai prediksi (Manning et al., 2009). Perhitungan tingkat akurasi ditunjukkan pada persamaan (3).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 …( 3) 2. Presisi
Presisi merupakan proporsi jumlah dokumen teks relevan dan terkenali yang dipilih oleh sistem  dari  seluruh  dokumen.  Presisi  didefiniskan  sebagai  tingkat  kesesuaian  antara informasi  yang  diminta  dan  respon  dari  sistem  (Manning  et  al.,  2009).  Perhitungan  nilai presisi ditunjukkan pada persamaan (4).
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 …( 4) 3. Recall Recall merupakan  proporsi  jumlah  dokumen  teks  relevan  dan  terkenali  yang  dipilih  oleh sistem dari seluruh dokumen dalam koleksi. Recall bertujuan untuk menilai kemampuan pengambilan informasi oleh sistem. Nilai recall terdiri dari dua bagian, yaitu nilai sensitivitas (kelas positif) dan nilai spesifisitas (kelas negatif) (Manning et al., 2009). Perhitungan nilai recall ditunjukkan pada persamaan (5).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 …( 5) 4. F-measure
F-measure membandingkan  rata-rata  nilai  presisi  dan  nilai recall .  Dalam  klasifikasi, F- measure bertujuan untuk menilai kemampuan sistem secara keseluruhan (Manning et al., 2009). Perhitungan nilai F-measure ditunjukkan pada persamaan (6).
𝐹 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 × 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 …( 6)

## 2.7 Asosiasi Teks
Asosiasi teks dilakukan melalui pendekatan dalam menghitung nilai korelasi. Korelasi adalah istilah  yang  sering  digunakan  untuk  menyatakan  hubungan  antara  dua  atau  lebih  variabel kuantitatif. Hubungan dua atau lebih variabel kualitatif disebut sebagai asosiasi (Ulwan, 2016). Analisis  korelasi  dapat  mengetahui  hubungan  antara  variabel  independen  ( 𝑋 )  dan  variabel dependen  ( 𝑌 )  dalam  kondisi  tertentu  (Fadlisyah  et  al.,  2014).  Berikut  persamaan  (7)  yang merupakan formula untuk menentukan nilai korelasi (Alwasi’a, 2020) .
𝑟 = 𝑛∑𝑋 𝑖 𝑌 𝑖 − (∑𝑋 𝑖 )(∑𝑌 𝑖 ) √(𝑛∑𝑋 𝑖 2 − (∑𝑋 𝑖 ) 2 )(𝑛∑𝑌 𝑖 2 − (∑𝑌 𝑖 ) 2 ) …( 7)
dengan,
𝑖 = 1,2,3, … , 𝑛
Analisis Sentimen Ulasan pada Gojek Menggunakan Metode ...
𝑟 = Nilai korelasi antara 𝑋 dan 𝑌 𝑛
= Jumlah pasangan data 𝑋 dan data 𝑌 ∑𝑋 𝑖 = Jumlah nilai 𝑋 ∑𝑌 𝑖
= Jumlah nilai 𝑌 ∑𝑋 𝑖 2
= Jumlah dari kuadrat nilai 𝑋
∑𝑌 𝑖 2 = Jumlah dari kuadrat nilai 𝑌
∑𝑋 𝑖 𝑌 𝑖 = Jumlah dari hasil perkalian antara nilai 𝑋 dan 𝑌

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data ulasan dari pengguna aplikasi Gojek dari halaman Google Play . Data  diambil  dengan  memanfaatkan  teknik scraping dengan  bahasa  pemograman Phyton. Peneliti  melakukan  proses  pengumpulan  data  secara  otomatis  menggunakan  bahasa pemograman Python dengan Jupyter  Notebook (Perez  et  al.,  2011)  dan package  google-play- scraper (JoMingyu, 2021). Sebelum melakukan scraping , terlebih dahulu memilih url atau web yang akan diambil datanya. Penelitian ini menggunakan halaman website aplikasi Gojek yang terdapat pada Google Play . Selanjutnya memasukkan id dari aplikasi Gojek di Google Play dan memproses data dengan kode pada Gambar 2.
Gambar 2. Source Code Proses Scraping
Seluruh ulasan yang telah diperoleh, kemudian disimpan dalam dokumen dengan format .csv . Data yang dikumpulkan yaitu nama pengguna, rating , waktu, dan ulasan pengguna. Dari proses tersebut dapat diperoleh jumlah data sebanyak 4198 ulasan dengan rentang pengambilan data dari tanggal 1 Januari 2023 hingga 31 Januari 2023. Gambar 3 menunjukkan hasil scraping .
Gambar 3. Data Hasil Proses Scraping
Putri Yuniar, et al
170

## 3.2 Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif memberikan gambaran secara umum informasi aplikasi Gojek berdasarkan review pengguna  di Google  Play .  Jumlah review pengguna  berdasarkan rating yang  yang diberikan menjadi salah satu aspek seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Rating Pengguna Aplikasi Gojek

## 3.3 Preprocessing Data
Sebelum pengklasifikasian, data  yang diperoleh dilakukan preprocessing karena masih belum terstruktur  dengan  baik  dan  memiliki  berbagai  macam  gaya  penulisan. Preprocessing data dilakukan  dengan  menggunakan package  tm (Feinerer  et  al.,  2008)  pada software Rstudio  (R Core  Team,  2022).  Adapun  pada  Gambar  3  menunjukkan  tahap-tahap  yang  dilakukan  pada preprocessing . Tabel 3. Tahap Preprocessing Data Tahap Input Output Cleaning C epat penjemputan nya , sesuai aplikasi cepat  penjemputan  nya  sesuai aplikasi Filtering cepat penjemputan nya sesuai aplikasi  cepat penjemputan sesuai aplikasi
Tokenizing cepat penjemputan sesuai aplikasi “cepat” “penjemputan” “sesuai” “aplikasi” Stemming “cepat” “ penjemputan ” “sesuai” “aplikasi”
“cepat” “jemput” “suai” “aplikasi”
Setelah  dilakukan preprocessing ,  data  awal  sampel  yang  berjumlah  sebanyak  4.198  ulasan berubah menjadi 4.150 karena terdapat ulasan berupa symbol, emoji, atau dokumen kosong.

## 3.4 Preprocessing Data
Pada  dasarnya,  pelabelan  analisis  sentimen  dibedakan  menjadi  tiga,  yaitu  sentimen  positif, sentimen  netral,  serta  sentimen  negatif.  Pelabelan  dilakukan  berdasarkan  kumpulan  kata Bahasa Indonesia, baik kata positif maupun kata negatif. Selanjutnya pelabelan yang dilakukan secara  otomatis  berbantuan software Rstudio  versi  4.2.2  (R  Core  Team,  2022)  menggunakan package plyr (Wickham, 2011) dan stringr (Wickham, 2022) dengan mengurangkan jumlah kata yang terdeteksi kelas positif dari jumlah kata yang terdeteksi kelas negatif pada suatu kalimat ulasan. Penelitian ini memberi label kelas sentimen netral dengan cara manual. Hasil pelabelan kelas sentimen setelah mereduksi kelas netral adalah dinyatakan pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan Jumlah Data Sentimen Jumlah Ulasan Positif 2.802 Negatif 1.348
Berdasarkan  Tabel  4,  pelabelan  kelas  sentimen  positif  memiliki  frekuensi  tertinggi  yaitu sebanyak 2.802 ulasan atau 67,5%, sedangkan pelabelan kelas sentimen negatif sebanyak 1.348 ulasan  atau  32,5%  dari  total  4.150  ulasan.  Dalam  penelitian  ini  jumlah  ulasan  yang
Analisis Sentimen Ulasan pada Gojek Menggunakan Metode ...
diklasifikasikan sebagai kelas positif memiliki frekuensi lebih tinggi daripada jumlah ulasan yang diklasifikasikan sebagai kelas negative. Artinya, bahwa banyak pengguna memberikan opini yang baik terhadap aplikasi Gojek.

## 3.5 Klasifikasi dengan Metode Naïve Bayes Classifier
Metode Naïve  Bayes  Classifier membagi proses klasifikasi menjadi dua proses yaitu pelatihan ( training ) dan pengujian ( testing ). Tahap pertama  yang dilakukan adalah pelatihan, kemudian dilanjutkan  dengan  proses  pengujian  berdasarkan  probabilitas  data  latih.  Penelitian  ini menggunakan beberapa perbandingan untuk membagi data training dan data testing antara lain 70%:30%, 80%:20%, dan 90%:10%. Analisis sentimen menggunakan algoritma yang dirancang oleh software Rstudio versi 4.2.2. (R Core Team, 2022). Tabel 5 menunjukkan jumlah data yang diperoleh dalam membagi data training dan data testing .
Tabel 5. Perbandingan Jumlah Data
Perbandingan Jumlah Data Total Data Training Testing 70%:30% 2.905 1.245 4.150 80%:20% 3.320 830 4.150 90%:10% 3.735 415 4.150
Metode klasifikasi Naïve  Bayes  Classifier dilakukan dengan menyusun confusion  matrix .  Hasil dari confusion matrix yaitu empat nilai antara lain true positive , false positive , true negative , dan false  negative . Confusion  matrix dibuat  dengan  menggunakan software Rstudio  versi  4.2.2  (R Core Team, 2022) menggunakan package gmodels (Warnes et al., 2022) dan caret (Kuhn, 2022). Tabel 6 menunjukkan hasil evaluasi Naïve Bayes Classifier menggunakan confusion matrix .
Tabel 6. Tabel Confusion Matrix
Confusion Matrix Pembagian Data Training dan Data Testing 70%:30% 80%:20% 90%:10% True Positive 784 529 262 False Positive 77 53 23 True Negative 317 213 111 False Negative 67 35 19 Berdasarkan confusion matrix dalam Tabel 6, maka dilakukan perhitungan nilai akurasi, presisi, recall , dan F-measure menggunakan persamaan berturut-turut yaitu persamaan (3), (4), (5), dan (6). Tabel 7 menunjukkan hasil kinerja algoritma Naïve Bayes Classifier .
Tabel 7. Hasil Kinerja Naïve Bayes Classifier Evaluasi Perbandingan Data Training dan Data Testing 70%:30% 80%:20% 90%:10% Akurasi 0,884 0,894 0,899 Presisi 0,805 0,801 0,828 Recall 0,826 0,859 0,854 F-Measure 0,815 0,829 0,841
Putri Yuniar, et al
172
Berdasarkan  hasil  kinerja Naïve  Bayes  Classifier pada  Tabel  7,  data  pelatihan  dan  pengujian yang berbeda-beda dapat memperoleh hasil tingkat akurasi yang baik, dibuktikan dengan nilai akurasi  yang  lebih  besar  dari  85%.  Berdasarkan  Tabel  7,  perhitungan  menghasilkan  akurasi paling tinggi adalah pembagian 90% data pelatihan dan 10% data pengujian . Hal ini ditunjukkan dengan nilai akurasi tertinggi daripada pembagian yang lain yaitu 89,9% dengan nilai presisi sebesar 0,828, recall sebesar 0,854, dan F-measure sebesar 0,841.

## 3.6 Visualisasi dan Asosiasi Teks
Visualisasi  dan  asosiasi  antar  kata  dilakukan  pada  seluruh  data,  baik  data  sentimen  positif maupun  negatif  untuk  memperoleh  informasi  menyeluruh  mengenai  topik  atau  pembahasan yang banyak dibicarakan para pengguna aplikasi Gojek. Visualisasi dilakukan untuk setiap kelas sentimen  agar  memperoleh  informasi  yang  dianggap  penting.  Asosiasi  antar  kata  dilakukan setiap kelas sentimen terhadap kata-kata yang sering muncul bersamaan guna meningkatkan pencarian informasi.
Gambar 4. Kata Positif yang Sering Dibicarakan
Gambar 5. Kata Negatif yang Sering Dibicarakan Berdasarkan Gambar 5 dan Gambar 6, hasil visualisasi dari gambar wordcloud menunjukkan bahwa kataS positif maupun negatif tersebut yang sering diberikan oleh  pengguna. Kata yang sering muncul dalam memberikan ulasan ditandai dengan perbedaan ukurang yang lebih besar pada wordcloud ,  hal  ini  menyiratkan  bahwa  pengguna  aplikasi  Gojek  sering  mempergunakan kata tersebut dalam topik pembicaraan. Selanjutnya, pencarian asosiasi antar kata berdasarkan masing-masing kelas sentimen.
Tabel 8. Asosiasi Teks Kata Positif gojek aplikasi driver baik aplikasi 0,13  gojek 0,13  order 0,23  tingkah 0,12 sukses 0,12  lancar 0,12  sejahtera 0,17  ramah 0,08 sehat 0,12  gratis 0,12  ongkos 0,15  sopan 0,06 sejahtera 0,11 bantu ramah 0,14  bonus 0,06 setia 0,11  jawab 0,15 cuaca 0,12  maju 0,06 mobilitas 0,10  hujan 0,10  kemudi 0,05 lapor 0,10  jauh 0,10  jemput 0,05
Berdasarkan Tabel 8, menunjukkan asosiasi kata pada klasifikasi kelas positif sehingga dapat diketahui  bahwa  beberapa  pengguna  masih  setia  menggunakan  aplikasi  gojek  karena  telah memberikan  pelayanan  yang  baik  kepada  konsumen.  Para  driver  juga  melayani  konsumen dengan  tingkah  laku  yang  baik,  ramah,  dan  sopan,  serta  memiliki  etos  kerja  yang  tinggi dibuktikan saat cuaca hujan mereka tetap menerima order (pesanan). Dengan adanya aplikasi gojek, pengguna merasa terbantu dalam urusan mobilitas seperti tidak perlu lagi antar jemput dan  kemudi  sendiri.  Adapun  para  pengguna  memberikan  saran  agar  mereka  yang  lapor keluhannya pada pihak gojek untuk segera dijawab. Para pengguna berharap agar para driver selalu sehat, sejahtera, dan sukses.
Tabel 9. Asosiasi Teks Kata Negatif
mahal gopay lama ongkir 0,43 transaksi 0,37 tunggu 0,16 biaya 0,35 blokir 0,27 tindaklanjut 0,15 tarif 0,27 bayar 0,20 komplain 0,12 ongkos 0,22 gagal 0,19 kecewa penanganan 0,21 transfer 0,19 teledor 0,16 jarak 0,16 eror saldo 0,10 gofood 0,15 internet 0,12 hangus 0,10
Berdasarkan Tabel 9, menunjukkan asosiasi kata pada klasifikasi kelas negatif yang memberikan informasi bahwa beberapa pengguna merasa kecewa terhadap pelayanan gojek dengan alasan antara  lain  yaitu  aplikasi  gpjek  sering  eror, topup saldo  tidak  masuk,  tidak  bisa login karena nomor handphone sudah  hangus,  komplain  tidak  ditindaklanjuti,  dan  sering  kali  gagal  saat melakukan  transaksi  menggunakan  gopay.  Selain  itu,  pengguna  juga  mengeluhkan  dengan adanya  biaya  penanganan  dan  ongkos  kirim  yang  cukup  mahal  dan  menunggu  lama  hingga orderan  diterima,  serta  merasa  kecewa  dengan  perusahaan  Gojek  karena  teledor  dalam melakukan pengawasan sistem aplikasi.

## 3.7 Pembahasan
Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  7,  diketahui  bahwa  data  pelatihan  dan  data  pengujian  yang berbeda dapat memperoleh hasil tingkat akurasi yang baik, dibuktikan dengan nilai akurasi di atas 85%. Dari Tabel 7 dapat diketahui perbandingan dengan akurasi tertinggi adalah pembagian 90% data pelatihan dan 10% data pengujian . Hal ini ditunjukkan dengan nilai akurasi tertinggi daripada  pembagian  yang  lain  yaitu  89,9%  dengan  nilai  presisi  0,828, recall 0,854,  dan F- measure 0,841.  Hasil  tingkat  akurasi  pada  Tabel  7  membuktikan  jika  semakin  banyak  data pelatihan yang digunakan, maka tingkat keakurasian akan semakin meningkat pula. Hasil ini sejalan dengan penelitian Kurniawan (2018) yang membandingkan algoritma Naïve Bayes dan
Putri Yuniar, et al
174
C45  dalam  klasifikasi  data  mining.  Kurniawan  (2018)  menyimpulkan  bahwa  semakin  banyak data training (latih), maka nilai keakurasian akan semakin tinggi. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa probabilitas setiap data akan meningkat seiring dengan bertambahnya jumlah data. Dalam penelitian ini, kelas sentimen diklasifikasikan dengan menggunakan kamus lexicon atau Kumpulan  kata.  Kamus  ini  mengkaji  kata-kata  yang  ditemukan  dalam  suatu  sumber  tanpa mengklasifikasikannya sesuai dengan struktur kalimat, misalnya kata kerja, kata sifat, atau kata benda. Hal ini menjadikan salah satu faktor yang menyebabkan kesalahan prediksi pada sistem pelabelan kelas sentimen akibat kerancuan padanan kat a. Misalnya, padanan kata “tidak baik” dapat  diubah  menjadi  kata  “baik”,  yang  menunjukkan  bahwa  kedua  padanan  kata  tersebut saling bertentangan. Hasil ini sejalan dengan penelitian Reynaldo dkk (2020) yang memperoleh tingkat  akurasi  rendah  akibat  kerancuan  antar  kata  positif  dan  negatif  serta  hanya menggunakan fitur berbasis lexicon .
Selain  itu  juga,  dipengaruhi  oleh  proses stemming dengan  menggunakan package  katadasaR (Setiabudi, 2015). Proses tersebut dapat menghasilkan output yang kurang sesuai dengan Kamus Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI)  sehingga  menimbulkan  kerancuan  dikarenakan  tidak  spesifik dalam merepresentasikan makna yang sebenarnya, sehingga berpengaruh terhadap perhitungan nilai akurasi. Misalnya kata “pelayanan”, pada proses stemming diperoleh kata “ayan”, dimana dalam  kaidah  KBBI  memiliki  kata  dasar  “layan”.  Selain  itu  juga  terdapat  kata  yang  tidak terdeteksi oleh sistem, contohnya kata “persetujuan”, tidak mengalami proses stemming dimana dalam kaidah KBBI memiliki k ata dasar “tuju”.
Tingkat akurasi juga dipengaruhi oleh banyaknya data ulasan yang tidak terklasifikasi dengan baik ( misclassified ). Hal ini disebabkan oleh data ulasan yang berlabel netral dinilai sulit untuk dikenali.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  Sihombing  dkk  (2021). Oleh  karena  itu,  sangat penting untuk membuat asosiasi antar kata. Berdasarkan asosiasi teks yang telah dilakukan, topik yang banyak dibicarakan di kelas positif antara lain gojek, aplikasi, bantu, driver, dan baik. Sedangkan pada kelas negatif sering mengeluhkan mengenai topik mahal, eror, gopay, lama, dan kecewa.

## 4.  SIMPULAN DAN SARAN
Data ulasan yang diberikan oleh pengguna aplikasi Gojek pada bulan Januari 2023 cenderung bersentimen positif. Data diklasifikasikan ke dalam sentimen positif dengan jumlah 2.802 ulasan dan sentimen negatif berjumlah 1.348 ulasan. Penelitian dengan metode Naïve Bayes Classifier mencapai  tingkat  akurasi  tertinggi  yaitu  89,9%  dengan  nilai  presisi, recall ,  dan F-measure berturut-turut sebesar 0,828, 0,854, dan 0,841 pada pembagian 90% data training dan 10% data testing . Sejumlah 373 ulasan dari total data 415 ulasan yang diuji, dapat diklasifikasikan dengan benar. Berdasarkan asosiasi teks yang telah dilakukan, diperoleh hasil pada kelas positif antara lain gojek, aplikasi, bantu, driver, dan baik. Sedangkan pada kelas negatif sering mengeluhkan mengenai mahal, eror, gopay, lama, dan kecewa.

## DAFTAR PUSTAKA
Alita,  D.,  &  Rahman,  A.  (2020).  Pendeteksian  Sarkasme  pada  Proses  Analisis  Sentimen Menggunakan Random Forest Classifier. Jurnal Komputasi , 8 (2), 50 – 58.
Alwasi’a, A. (2020). Analisis Sentimen pada Review Aplikasi Berita Online Menggunakan Metode Maximum Entropy . Universitas Islam Indonesia. Danneman, N., & Heimann, R. (2014). Social Media Mining with R : Deploy Cutting-Edge Sentiment Analysis Techniques To Real-World Social Media Data Using R . Packt Publishing Ltd. Fadlisyah, Bustami, & Abdullah, D. (2014). Statistika: Terapannya di Informatika . Graha Ilmu.
Falahah,  &  Nur,  D.  D.  A.  (2015).  Pengembangan  Aplikasi  Sentiment  Analysis  Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi Kasus Sentiment Analysis dari Media Twitter). Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia , 335 – 340.
Feinerer, I., Hornik, K., & Meyer, D. (2008). Text Mining Infrastructure in R. Journal of Statistical Software , 25 (5), 1 – 54. https://doi.org/10.18637/jss.v025.i05 Feldman, R., & Sanger, J. (2007). The Text Mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data . Cambridge University Press.
Guterres, A., Gunawan, & Santoso, J. (2019). Stemming Bahasa Tetun Menggunakan Pendekatan
Analisis Sentimen Ulasan pada Gojek Menggunakan Metode ...
Rule Based. Teknika , 8 (2), 142 – 147. https://doi.org/10.34148/teknika.v8i2.224 Hasri, C. F., & Alita, D. (2022).  Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Dan Support  Vector Machine  Pada  Analisis  Sentimen  Terhadap  Dampak  Virus  Corona  Di  Twitter. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA) , 3 (2), 145 – 160.
Hristea,  F.  T.  (2012). The  Naïve  Bayes  model  for  Unsupervised  Word  Sense  Disambiguation: Aspects Concerning Feature Selection . Springer Science & Business Media.
Irawan, F. R., Jazuli, A., &  Khotimah, T. (2022). Analisis Sentimen Terhadap Pengguna Gojek Menggunakan Metode K-Nearset Neighbors. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer) , 5 (1),
62 – 68.
JoMingyu.  (2021). google-play-scraper:  Google  Play  Scraper  for  Python .  Github. https://github.com/JoMingyu/google-play-scraper
Kuhn,  M.  (2022). Caret:  Classification  and  Regression  Training .  https://cran.r- project.org/package=caret
Kulsum, U., Jajuli, M., & Sulistiyowati, N. (2022).  Analisis Sentimen Aplikasi WETV di Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine. Journal of Applied Informatics and Computing , 6 (2), 205 – 212.
Kurniawan, Y. I. (2018). Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C.45 dalam Klasifikasi Data Mining. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK) , 5 (4), 455 – 464.
Liu,  J.,  Tian,  Z.,  Liu,  P.,  Jiang,  J.,  &  Li,  Z.  (2016).  An  approach  of  semantic  web  service classification  based  on  Naive  Bayes. In  2016  IEEE  International  Conference  on  Services Computing (SCC) , 356 – 362.
Manning,  C.  D.,  Raghavan,  P.,  &  Schütze,  H.  (2009). An  Introduction  to  Information  Retrieval . Cambridge University Press.
Moraes, R., Valiati, J. F., & Neto, W. P. G. (2013). Document-level Sentiment Classification: An Empirical Comparison Between SVM and ANN. Expert Systems with Applications , 40(2) , 621 – 633.
Natasuwarna,  A.  P.  (2019).  Analisis  Sentimen  Keputusan  Pemindahan  Ibukota  Negara Menggunakan  Klasifikasi  Naive  Bayes. Sensitif  (Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  Dan Teknik Informatika) , 47 – 53.
Perez, F., Granger, B. E., & Hunter, J. D. (2011). Python : An Ecosystem for Scientific Computing. Computing in Science and Engineering , 13 (2), 13 – 21.
Provost, F., & Kohavi, R. (1998). On Applied Research in Machine Learning. Machine Learning , 30 (2/3), 127 – 132. http://link.springer.com/10.1023/A:1007442505281
Ramadhan, M. A., & Wahyudin, M. I. (2022). Analisis Sentimen Mengenai Keberhasilan Indonesia di Ajang Thomas Cup 2020 (Studi Kasus Media Sosial Twitter) Menggunakan Metode Naïve Bayes  dan  Decision  Tree. Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi) , 6 (4), 505 – 511.
Reynaldo,  J.,  Adikara,  P.  P.,  &  Wihandika,  R.  C.  (2020).  Analisis  Sentimen  Mengenai  Produk Toyota Avanza Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Versi 3 (LVQ 3) dengan Seleksi  Fitur  Chi  Square,  Lexicon-Bases  Features  serta  Normalisasi  Min-Max. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 4 (3), 830 – 839.
Salsabila,  N.  A.  (2020). Kamus  Alay  -  Colloquial  Indonesian  Lexicon .  Github. https://github.com/nasalsabila/kamus-alay
Santoso,  E.  B.,  &  Nugroho,  A.  (2019).  Analisis  Sentimen  Calon  Presiden  Indonesia  2019 Berdasarkan Komentar Publik di Facebook. Jurnal Eksplora Informatika , 9 (1), 60 – 69.
Sari, F. V., & Wibowo, A. (2019). Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online Jd.Id Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi. Jurnal SIMETRIS , 10 (2), 681 – 686.
Setiabudi, N. A. (2015). katadasaR: Function for Word Stemming Bahasa Indonesia . Siang, J. J. (2005). Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemogramannya Menggunakan MATLAB . ANDI. Sihombing, L. O., Hannie, & Dermawan, B. A. (2021). Sentimen Analisis Customer Review Produk Shopee  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier. Edumatic :  Jurnal Pendidikan Informatika , 5 (2), 233 – 242. Sutami,  C.  (2015). Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Naive  Bayes  Classifier  Dan  Lexicon  Based
Putri Yuniar, et al
https://doi.org/10.29313/statistika.v23i2.2353
176
Dalam Analisis Sentimen (Studi Kasus: Twitter) . Universitas Widyatama.
Team, R. C. (2022). R: A Language And Environment for Statistical Computing . R Foundation for Statistical Computing. https://www.r-project.org/
Ulwan, M. . (2016). Pattern Recognition pada Unstructured Data Teks Menggunakan Support Vector Machine dan Association . Universitas Islam Indonesia. Utomo, M. S. (2015). Stopword Dinamis dengan Pendekatan Statistik. Jurnal Informatika UPGRIS , 1 (2), 140=148.
Verawati, I., & Audit, B. S. (2022). Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Analisis Sentiment Pengguna Twitter Terhadap Provider By.u. Jurnal Media Informatika Budidarma , 6 (3), 1411 –
1417. https://doi.org/10.30865/mib.v6i3.4132
Warnes, G. R., Bolker, B., Lumley, T., SAIC-Frederick, R. C. J. C. from R. C. J. are C., Program, I. F. by the I. R., NIH,  of the, Institute, N. C., & NO1-CO-12400, C. for C. R. under N. C. (2022). gmodels:  Various  R  Programming  Tools  for  Model  Fitting .  https://cran.r- project.org/package=gmodels
Wati,  R.  (2016).  Penerapan  Algoritma  Genetika  Untuk  Seleksi  Fitur  Pada  Analisis  Sentimen Review  Jasa  Maskapai  Penerbangan  Menggunakan  Naive  Bayes. Jurnal  Khatulistiwa Informatika , 4 (1). Wickham, H. (2011). The Split-Apply-Combine Strategy for Data Analysis. Journal of Statistical Software , 40 (1), 1 – 29. Wickham, H. (2022). stringr: Simple, Consistent Wrappers for Common String Operations .