## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4436

## Analisis Sentiment Pelanggan Terhadap Penilaian Produk Pada Toko Online Shop Amreta Menggunakan Metode Naïve Bayes Classification
Alisia Silver Stone, Fathoni *
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 09031381823084@unsri.ac.id, 2,* fathoni@unsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: alisiasilverstone101@gmail.com
Abstrak− Analisis sentimen atau opinion mining merupakan analisis yang bertujuan untuk melihat sentimen masyarakat atau kelompok mengenai entitas tertentu. Sentimen yang diekspresikan masyarakat bisa dalam bentuk positif, negatif dan netral. Salah satu media yang bisa diberikan opini oleh masyarakat adalah pada aplikasi e-commerce yaitu aplikasi shopee, shopee memiliki fitur komentar atau penilaian terhadap peroduk yang telah dibeli. Toko yang dijadikan sampel penelitian ialah toko online shop amreta, berdasarkan hasil identifikasi permasalahan didapatkan bahwa faktanya banyak komentar yang tidak sesuai dengan bintang yang diberikan sehingga dapat dikatakan bahwa rating tersebut belum bisa mewakili bahwa kinerja toko sudah baik atau belum. Oleh karena itu untuk meningkatkn profit kerja toko, pihak amreta masih perlu melakukan evaluasi toko. Dalam  melakukan  evaluasi,  pihak  toko  membutuhkan  pengklasifikasian  terhadap  komentar  positif,  negatif  ataupun  netral. Analisis  sentimen  pelanggan  terhadap  penilaian  produk  pada  toko  online  shop  amreta  menggunakan  metode  naive  bayes classification. Penggunaan data uji pada penelitian ini didapat dari sentiment konsumen online shop amreta sebanyak 2014 data,  kemudian  data  diolah  melalui  proses  cleaning  data  menghasilkan  data  bersih  sebesar  1899  data.  Selanjutnya  proses preprocessing  data  yang  terbagi  menjadi  3  tahap  yaitu  Tokenize  Data,  Transform  case  dan  Stopword  removal.  Setelah  itu analisis data tahap pelabelan otomatis menggunakan Text Vectorize dari proses tersebut didapatkan pembagian data menjadi 3 kelompok data 71% atau 1343 data positif, 3% atau 52 data negatif dan 26% atau 504 data netral. selanjutnya diolah dengan menggunakan tools rapidminer sedangkan untuk operator dalam bentuk algoritma menggunakan model sentiment Naïve Bayes Classification melalui perhitungan otomatis. Hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa data uji yang didapat memiliki tingkat Akurasi sebesar 97.16% dengan menggunakan model Naive Bayes Classification.
Kata Kunci: Sentiment; Online Shop; Shopee; Naïve Bayes; E-Commerce
Abstract− Sentiment analysis or opinion mining is an analysis that aims to see the sentiment of people or groups regarding certain entities. The sentiments expressed by society can be in positive, negative and neutral form. One media that can be given an opinion by the public is in the e-commerce application,  namely the shopee application, shopee has a comment or assessment feature on the product that has been purchased. Toko which was used as a sample of researchersis an amreta online shop store , based on the results of the identification of the problem, it was found that the fact was that many comments did not match the stars given so it can be said that the rating cannot represent that the store's performance is good or not. Therefore, to increase the profit of shop work, the amreta still needs to evaluate the store. In conducting an evaluation, the store needs to classi fy positive, negative or neutral comments. Analysis of customer sentiment towards product assessments in amreta online shop stores using the naive bayes classification method. The use of test data in this study was obtained from the sentiment of amreta online shop consumers as much as 2014 data,then the data was processed through  the data cleaning process  resulting in net data of 1899 data. Furthermore, the data preprocessing process is divided into 3 stages, namely Tokenize Data, Transform case and Stopword removal. After that, the analysis of data for the automatic labeling stage using Text Vectorize from the process obtained data division into 3 data groups of 71% or 1343 positive data, 3% or 52 negative data and 26% or 504 neutral data. furthermore, it is processed using rapidminer tools while for operators in the form of algorithms using the Sentiment Naïve Bayes Classification model  through automatic calculations.  The results of the study can be concluded that the test data obtained have an accuracy level of 97.16% using the Naive Bayes Classification model.
Keywords : Sentiment; Online Shop; Shopee; Naïve Bayes; E-Commerce

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  yang  semakin  pesat  dan  mempermudah  masyarakat  dalam  memberikan pendapat  dan  opini  dengan  berbagai  cara  seperti  menyampaikan  langsung  atau  menggunakan  media  sosial, peningkatan kecepatan internet serta perluasan cakupan area atau jangkauan internet di Indonesia menjadi faktor utama masyarakat mudah dalam mengakses serta dalam menyampaikan opini di media online. Analisis sentimen atau  opinion  mining  merupakan  analisis  yang  bertujuan  untuk  melihat  sentimen  masyarakat  atau  kelompok mengenai entitas tertentu. Sentimen yang diekspresikan masyarakat bisa dalam bentuk positif atau negatif [1].
Salah satu media yang bisa diberikan opini oleh masyarakat adalah E-Commerce, sebut saja salah satunya Shopee  merupakan  salah  satu  pusat  belanja  online  yang  menawarkan  berbagai  macam  jenis  produk  menjamin kenyamanan  konsumen  ketika  konsumen  browsing  produk  yang  sedang  dicari  dan  juga  menjamin  opsi pembayaran yang aman. Sebagai perusahaan yang menjadi wadah salah satu pelaku bisnis terbesar di Indonesia, Shoppe  juga  memiliki  fitur  komentar  atau  penilaian  terhadap  peroduk  yang  telah  dibeli.  Salah  satu  toko  yang dijadikan sampel peneliti ialah Toko Online Shop Amreta. Amreta merupakan salah satu  pelaku bisnis yang ada di online shop shopee, dengan memiliki pengikut lebih dari 7.8 ribu pengikut serta memiliki rating penjualan 4.9 dari  5.0,  maka  pihak  amreta  official  pasti  memiliki  banyak  opini  atau  pendapat  oleh  masyarakat  yang  sudah berbelanja  pada  online  shop  tersebut,  opini  masyarakat  yang  berupa  review  tersebut  juga  disertai  review menggunakan  star  dimana  penilaian  menggunakan  star  berperan  sebagai  pengukur  kepuasan  customer  dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4436
berbelanja di toko Online Shop Amreta. Dari review yang peneliti amati di toko Amreta pada platform shopee. Online Shop Amreta di aplikasi shopee sudah memiliki rating 4.9 tetapi faktanya setelah ditinjau kembali banyak komentar yang belum sesuai dengan bintang diberikan, sehingga dapat diasumsikan bahwa rating tersebut tidak dapat mewakili bahwa kinerja toko tersebut sudah baik.ketidaksesuaian tersebut dapat dilihat secara kasat mata dikolom komentar yang menilai bahwa layanan di Amreta sudah baik tetapi memberikan nilai bintang yang sedikit ataupun sebaliknya. Oleh karena itu Online Shop Amreta masih perlu melakukan evaluasi terhadap kinerja toko agar meningkatkan profit dan menjaga citranya. Oleh karena itu penulis melakukan penelitian analisis sentiment pada  toko  amreta  untuk  membantu  pihak  toko  dalam  memberikan  acuan  pada  saat  mereka  akan  melakukan evaluasi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  melakukan  klasifikasi  pada  sentimen  masyarakat  dengan mengimplementasi  menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classification, metode  naïve  bayes  adalah  untuk  setiap kelas keputusan, menghitung probabilitas dengan syarat bahwa kelas keputusan adalah benar, mengingat vektor informasi obyek. Algoritma ini mengasumsikan bahwa atribut obyek adalah independen. Probabilitas yang terlibat dalam  memproduksi  perkiraan  akhir  dihitung  sebagai  jumlah  frekuensi  dari  "master"  tabel  keputusan  [2] selanjutnya  ialah  mengukur  tingkat  akurasi  dengan  menerapkan  metode  naïve  bayes  dalam  mengelola  data sentimen.
Analisis sentimen juga merupakan merupakan topik riset yang penting dan sedang marak dilakukan saat ini. Opinion mining merupakan cabang penelitian dari text mining. Fokus dari opinion mining adalah melakukan analisis  opini  dari  suatu  dokumen  teks.  Terdapat  tiga  buah  subproses  dari  opinion  mining  yaitu,  document subjectivity, opinion orientation dan target detection. Dalam dunia bisnis, opinion mining banyak digunakan untuk menganalisis secara otomatis opini pelanggan tentang produk dan pelayanannya [5].Adapun penelitian terkait yang dijadikan peneliti sebagai refrensi untuk peneltian yang dijalankan yaitu penelitian Implementasi Algoritma Naive Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Opini  Film  Pada  Twitter,  Berdasarkan  hasil  eksperimen,  analisis  sentimen yang dapat dilakukan oleh sistem dengan akurasi yang didapat adalah 90 % dengan rincian nilai precission 92%, recall 90% dan f-measure 90% [2]. Sedangkan pada penelitian yang berjudul Analisis Sentimen Review Barang Berbahasa  Indonesia  Dengan  Metode  Support  Vector  Machine  Dan  Query  Expansion,  Hasil  pengujian  akhir menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 96,25% dengan parameter nilai learning rate = 0,001, nilai lambda = 0,1, nilai complexity = 0,01 dan iterasi maksimal adalah 50. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh akurasi metode Support Vector Machine dan Query Expansion sebesar 96,25% dan akurasi menggunakan metode Support Vector Machine tanpa Query Expansion sebesar 94,75%[4].
Berdasarkan pernyataan tersebut peneliti ingin melakukan penelitian analisis sentimen terhadap penilaian produk  oleh  masyarakat  pada  Toko  Online  Shop  Amreta,  alasan  peneliti  ingin  melakukan  penelitian  analisis sentimen pada Toko Online Shop Amreta ialah untuk  menghindari  ketidak sesuai  antara bintang dan komentar yang diberikan dengan adanya ketidaksesuaian dari komentar dan bintang yang diberikan pelanggan pada kolom penilaian  atau  ulasan  membuat  pihak  toko  amreta  ragu  dalam  menentukan  apakah  penilaian  tersebut  bersifat positif,  negatif  atau  netral,  sehingga  untuk  mengetahui  pengkelompokan  dari  pendapat  konsumen  terhadap penilaian suatu produk ketika sudah melakukan pembelian produk tersebut pada Toko Online Shop Amreta apakah termasuk sentimen yang positif atau termasuk sentimen negatif melalui proses pengolahan data opini atau lebih dikenal  text  mining.  Untuk  mendukung  dan  membantu  proses  penelitian,  peneliti  menggunakan  metode  naïve bayes. Naïve Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai  Teorema  Bayes.  Naïve  Bayes  untuk  setiap  kelas  keputusan,  menghitung probabilitas  dengan  syarat  bahwa  kelas  keputusan  adalah  benar,  mengingat  vektor  informasi  obyek.  Untuk menerapkan metode ini peneliti menggunakan alat bantu yaitu rapidminer yang merupakan salah satu tools yang digunakan untuk pengolahan data seperti data mining[4]. Dari latar belakang diatas, maka akan dibahas lebih lanjut dalam tugas akhir dengan judul “Analisis Sentimen Pelanggan Terhadap Penilaian Produk Pada Toko Online Shop Amreta Menggunakan Metode Naive Bayes Classification”

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode naïve bayes dalam proses pembobotan teks. Teks yang sudah melalui proses preprocessing akan dilakukan perhitungan untuk menentukan review terhadap sebuah produk ataupun sentimen oleh konsumen itu sendiri. Perhitungan naïve bayes digunakan untuk menentukan nilai teks tersebut dalam topik dan sentimen. Kata hasil pembobotan data  yang telah dihitung  fitur kemunculanannya yang digunakan sebagai input awal. Setelah didapatkan fitur kemunculan kata maka akan ditentukan nilai bobot kata terhadap topik dan bobot  kata  terhadap  sentimen.  Nilai  bobot  pada  topik  dan  sentimen  yang  diambil  adalah  nilai  tertinggi  dari beberapa kemungkinan yang telah dihitung. Berikut merupakan proses mengukur akurasi menggunakan metode naïve bayes pada rapidminer:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4436
Identifikasi Masalah dan Perumusan Masalah Studi Literatur • Penelitian Terdahulu,
• Jurnal dan Litratur Pengumpulan  Data  dengan  melakukan pengumpulan review yang dilakukan konsumen pada Amreta Official Analisis Data dan PreProcessing • Tokenizing • Transform Case • Stopword Removal Olah Data • Pemrosesan Data, • Naïve Bayes • Rapidminer • Hasil Klasifikasi • Hasil Akurasi Metode Validation Hasil Nilai AKurasi Kesimpulan Dan Saran Start End
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Desekripsi penjelasan dari Metode Tahapan penelitian Gambar 1 diatas:
1. Proses  pertama  kali  yang  dilakukan  ialah  mengidentifikasi  masalah  serta  perumusan  masalah  terhadap penelitian  Analisis  Sentimen  Pelanggan  Terhadap  Penilaian  Produk  Pada  Toko  Online  Shop  Amreta Menggunakan Metode Naive Bayes Classification.
2. Melakukan  pencarian  refrensi  terhadap  peneltian  terdahulu  atau  studi  liteartur  dengan  mencari  refrensi penelitian sejenis atau penelitian terdahulu.
3. Pengumpulan Data dengan melakukan pengumpulan review yang dilakukan konsumen pada Amreta Official,
4. Melakukan analisis data terhadap data review yang sudah dikumpulkan dan melakukan proses preprocessing yang meliputi proses tokenizing, transform case, dan stopword removal data pada Analisis Sentimen Pelanggan Terhadap  Penilaian  Produk  Pada  Toko  Online  Shop  Amreta  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classification”.
5. Proses selanjutnya melakukan pemrosesan data yang dimana data yang sudah dikumpulkan akan diolah terlebih dahulu  sebelum  dilakukan  klasifikasian  dengan  model  yang  telah  ditentukan  yaitu  algoritma  Naive  Bayes Classification.
6. Olah  data  dengan  tools  rapidminer  dengan  memasukan  operator-operator  yang  sudah  disediakan  serta melakukan pelabelan data dari analisis sentimen yang sudah didapat.
7. Hasil dari  olah data pada Analisis Sentimen Pelanggan Terhadap Penilaian Produk Pada Toko Online Shop Amreta Menggunakan Metode Naive Bayes Classification akan didapat hasil akurasi dari analisis yang didapat.
8. Setelah  olah  data  dijalankan  maka  akan  didapat  hasil  klasifikasi  dan  akurasi  terhadap  review  produk  yang sudah dibeli oleh konsumen pada akun belanja online shopee Amreta Official.
9. Kesimpulan dan saran atau hasil akhir dari penelitian Analisis Sentimen Pelanggan Terhadap Penilaian Produk Pada Toko Online Shop Amreta Menggunakan Metode Naive Bayes Classification.

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  merupakan  tahap  yang  penting  dari  suatu  penelitian.  Data  yang  digunakan  untuk penelitian harus benar-benar akurat dan jelas sumbernya sesuai dengan kebutuhan penelitian Analisis Sentimen Pelanggan  Terhadap  Penilaian  Produk  Pada  Toko  Online  Shop  Amreta  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classification. Pengumpulan data sebagai berikut.

## 2.3 Cleaning Data
Pada Tahap ini merupakan tahap dimana teks inputan yang berasal dari review konsumen pada Amreta Official di Shopee pertama diproses. Cleaning Data merupakan proses penyamaan huruf. Pada data review terdapat kata yang berhuruf  besar  dan  terdapat  teks  yang  berhuruf  kecil.  Perbedaan  bentuk  huruf  pada  data  review  tersebut  akan menganggu proses selanjutnya maka dari itu diperlukan proses cleaning data untuk merubah review menjadi huruf kecil semua.

## 2.4 Tokenizing
Tahap tokenizing merupakan tahap yang berfungsi untuk memisahkan antar kata yang ada didalam teks review. Proses ini menggunakan bantuan karakter spasi dalam pemisahan kata-nya. Pada sebuah teks review terdiri dari

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4436
beberapa  kata  yang  saling  terhubung  dan  dipisahkan  dengan  spasi.  Untuk  mempermudah  dalam  pemrosesan sebuah teks maka masing-masing kata dalam sebuah kalimat tersebut harus dipisahkan.

## 2.5 Stemming
Kalimat  yang  sudah  melewati  proses  pemisahan  kata  melalui  tokenizing  selanjutnya  akan  dilakukan  proses tranform  case. Proses dimana akan menghapus kata-kata yang tidak penting atau tidak memiliki makna seperti kata sambung. Pada proses tranform case dibutuhkanya sebuah database yang menyimpan daftar stopword yang digunakan sebagai acuan dalam penghapusan kata-kata hasil proses tokenizing digunakan sebagai inputan pada proses tranform case.
Setelah didapatkan kata tersebut maka tiap kata akan dilakukan pengecekan kata dengan data pembanding yakni kata yg ada dalam stopword. Jika kata tersebut termasuk dalam kumpulan kata stopword maka kata tersebut akan  dihapus.  Setelah  proses  pengecekan  kata  stopword  dilakukan  maka  dilakukan  pengecekan  kembali  untuk jumlah  kata.  Jika  dalam  pengecekan  ditemukan  jumlah  kata  lebih  dari  satu  maka  kata  tersebut  akan  dilakukan pengecekan stopword kembali.

## 2.6 Stopword Removal
Proses setelah filtering adalah proses stemming. Proses stemming merupakan proses pencarian kata dasar terhadap sebuah kata yang telah dilakukan proses filtering. Pada proses ini kata akan dirubah menjadi kata dasar sehingga kata yang memiliki imbuhan depan atau imbuhan belakang akan dihapus dan disesuaikan kata dasarnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian yang berjudul “Analisis Sentiment Pelanggan Terhadap Penilaian Produk Pada Toko Online Shop Amreta  Menggunakan  Metode Naive  Bayes  Classification ”,  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui klasifikasi  dari  sentimen  atau  opini  penilaian  produk  pada  toko online  shop amreta  dan  yang  kedua  adalah mengetahui tingkat  akurasi  menggunakan metode naïve bayes classification dalam pengolahan data. Penelitian tersebut  di  lakukan  karna  adanya  ketidak  sinkron  antara  penilaian  menggunakan star yang  diberikan  dengan kalimat opini review yang di berikan, adapun penelitian terkait yang dijadikan referensi adalah penelitian penulis yang  bernama  Ratnawati  pada  tahun  2018  yang  berjudul  “Implementasi  Algoriitama Naïve  Bayes Terhadap Analisisis Sentimen Opini Film Pada Twitter” analisis tersebut menghasilkan 90% tingkat keakurasiannya. Untuk memperoleh data  penelitian mengambil data dari review pada akun Amreta oleh konsumen melalui aplikasi shopee data tersebut dikumpulkan kedalam file excel sampel data review yang terkumpul adalah sebesar 2014 sentimen data  terdapat pada Gambar 2.
Gambar 2. Sampel Data Review
Cleaning Data tahap ini merupakan tahap dimana teks inputan yang berasal dari review konsumen pada Amreta Official, tahap ini merupakan proses penyamaan huruf Perbedaan bentuk huruf pada data review tersebut akan menganggu proses selanjutnya maka dari itu diperlukan proses cleaning data untuk merubah review menjadi huruf kecil, langkah pertama yang dilakukan adalah penerapan operator  semua dapat dilihat pada Gambar 3.
Selanjutnya  data  di  proses  untuk  menghilangkan white  space  yang  tidak  perlu  menggunakan  operator Read Excel, Replace Hastag, Replace Simbol dan operator trim yang terdapat pada Gambar 4. .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4436
Gambar 4. Penerapan operator Trim
Dengan menghasilkan output dataset sebagai berikut terdapat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Penerapan Operator Trim
Selanjutnya penulis menerapkan Operator Remove Duplicate ialah untuk menghilangkan review duplikat setelah  penerapan  operator  remove  duplicate  maka  menghasilkan  1899  dataset  dari  2014  dataset,  berikut  hasil penerapan dari operator remove duplicate dapat dilihat pada Tabel 1. berikut ini.
Tabel 1. Hasil Sebelum dan Sesudah Penerapan Remove Duplicate
Sebelum
Sesudah
Setelah rangkaian penerapan operator tersebut maka di hasilkan hasil output dari seluruh rangkaian proses cleaning data yang terdapat pada Gambar 6.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4436
Langkah  selanjutnya  yang  dilakukan  penulis  ialah  tahap preprocessing yang  dibagi  menjadi  3  proses diantaranya ialah: 1. Tokenize Data Pada  proses tokenize yang  dimana  merupakan  proses  memecah review menjadi  kata-kata  atau  memecah kalimat  kedalam  beberapa text .  Proses  ini  menggunakan  ekstensi text  preprocessing yang  ada  pada rapidminner Transform Case, berikut ini sampel data hasil pengolahan data tokenize yang diambil beberapa sampel untuk dapat dilihat terdapat pada Gambar 7. seperti berikut ini.
Gambar 7. Hasil Proses Tokenize
Setelah penerapan operator tokenize maka menghasilkan data seperti Gambar 4.28 diatas, pada hasil data diatas merupakan 10 kata yang paling sering digunakan oleh konsumen untuk melakukan review terhadap produk dari amreta official , terlihat kata “bagus” menjadi kata yang sering digunakan yaitu sebanyak 661 kali.
Tabel 2. Proses Perubahan Data Pada Tokenize Sentimen Sebelum Proses Tokenize Sesudah Proses Tokenize Ok lah dgn hrga stgu tp kaku bgt buat hp msk kestu jd kek sempit bgt Ok, lah, dgn, hrga, stgu, tp, kaku, bgt, buat, hp, msk, kestu, jd, kek, sempit, bgt, kualitas  produk  baik  dan  original  kecepatan pengiriman bagus kualitas, produk, baik, dan, original, kecepatan, pengiriman, bagus Barang bagus Mendarat dengan selamat tmksh Seller Barang,  bagus,  Mendarat,  dengan,  selamat, tmksh, Seller Tasnya  bagus  dan  bahanny  jg  bagus  banget Suka bangettt Tasnya,  bagus,  dan,  bahanny,  jg,  bagus, banget, Suka, bangettt
Pada proses diatas terlihat setiap sentimen dipisakan satu persatu kata-kata dari sebuah kalimat, proses ini dinamakan pemecahan kalimat menajadi kata-kata.

## 2. Tranform case
Berikut  ini  merupakan  data  setelah  proses  transform  case  yang  dilakukan  terdapat  pada  Gambar  8.  seperti berikut ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4436
Terlihat pada Gambar yang sebelumnya kata-kata terbanyak adalah “bagus” memiliki 661 kali penggunaan kata,  maka  setelah  proses transform  cases menjadi  871,  hal  tersebut  di  karenakan  adanya  kata    “Bagus”  yang menggunakan huruf kapital, sehingga ketika menggunakan operator transform cases kata-kata tersebut menjadi “bagus”. Berikut ini merupakan perbedaan tabel jumlah kata-kata ketika menggunakan operator tokenize terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbedaan Jumlah Kata Tokenize 4755 regural word Transform Case 4113 regural word
Berikut ini merupakan contoh perubahan data pada proses transform case yang dapatt dilihat pada Tabel 4. berikut ini.
Tabel 4. Proses Sesudah Dan Sebelum Tokenize Data Sentimen Sebelum Proses Tokenize Sesudah Proses Tokenize Ok lah dgn hrga stgu tp kaku bgt buat hp msk kestu jd kek sempit bgt ok, lah, dgn, hrga, stgu, tp, kaku, bgt, buat, hp, msk, kestu, jd, kek, sempit, bgt, kualitas  produk  baik  dan  original  kecepatan pengiriman bagus kualitas, produk, baik, dan, original, kecepatan, pengiriman, bagus BARANG BAGUS MENDARAT DENGAN SELAMAT TMKSH SELLER barang,  bagus,  mendarat,  dengan,  selamat, tmksh, seller Tasnya  bagus  dan  BAHANNY  jg  bagus banget Suka bangettt tasnya, bagus, dan, bahanny, jg, bagus, banget, suka, bangettt
Berdasarkan  hasil  diatas  menghasilkan  perubahan  data  dari  kata-kata  yang  awalnya  mengandung  unsur huruf capital atau uppercase berubah menjadi kata-kata dengan huruf kecil atau lowercase.
3. Stopword Removal
Berikut ini merupakan perubahan data dari proses stopword removal menghilangkan kata-kata yang tidak perlu seperti Tabel 5. data berikut ini.
Tabel 5. Proses Data Stopword Removal
Kata yang Dihilangkan ada adalah adanya adapun agak agaknya agar akan akankah akhir ……………………………….
Tahap  selanjutnya  adalah  proses  pelabelan  menggunakan Text  Vectorize dalam  menentukan  sentimen analisis  pada  dataset  pada  hasil  text  vectorization  akan  membaca  sentimen  yang  ada  dalam  file  excel  secara otomatis. Dari penggunaan text vectorization di dapatkan Tabel. Merupakan hasil pembagian menjadi 3 kelompok. Dari jumlah 2014 review diolah lagi untuk menghilangkan duplikat dan menghasilkan 1899 review.
Tabel 7. Pembagian Data
No  Keterangan  Jumlah 1 Negatif 52 2 Netral 504 3 Positif 1343 Total 1899
Sentiment  terhadap  toko  Amreta  yang  berisi  kalimat  negatif  sebesar  52  atau  3%,  lalu  sentimen  netral sebanyak 504 data atau 26%, serta sentimen positif memiliki jumlah yang paling besar yaitu 1343 atau 71%. Hasil tersebut  membuktikan  bahwa  sebanyak  71%  pelanggan  toko  Amreta  memberikan  positif  terhadap produk  dari toko Online  Shop tersebut.  Adapun  grafik  persentase  data  sentimen  terhadap  toko  Online  Shop  Amreta  dapat dilihat pada Gambar berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4436
Gambar 9. Grafik Sentimen
Selanjutnya setelah proses tahap pelabelan secara otomatis dilakukan proses uji data dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classification dari proses tersebut didapatkan hasil akurasi sebesar 97.16%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dan pembahasan yang telah diuraikan, maka dapat disimpulkan bahwa penggunaan  data  uji  pada  penelitian  ini  didapat  dari  sentiment  konsumen  melalui  komentar  review  pada  toko online  shop  amreta  sebanyak  2014  data  set.  Kemudian  data  diolah  melalui  proses  cleaning  data  sehingga menghasilkan  data  uji  sebesar  1899  data  set.  Setelah  tahapan  melalui  tahap  preprocessing  dilakukan  tahap labelisasi yang menghasilkan 71% atau 1343 dataset yang bernilai positif,, 3% atau 52 dataset yang bernilai  negatif dan  26%  atau  504  dataset  yang  netral.  selanjutnya  data  tersebut  diolah  dengan  menggunakan  tools  rapidminer sedangkan  untuk  operator  dalam  bentuk  algoritma  menggunakan  model  sentiment  Naïve  Bayes  Classification melalui perhitungan otomatis didapatkan nilai akurasi sebesar 97.16%.

## REFERENCES
[1]   Zuhri, F. N., & Alamsyah, A. (2017). Menggunakan Naïve Bayes Classifier Di Forum Kaskus Publik Sentiment Analysis Of Smartfren Brand Using Naïve Bayes Classfier On Kaskus Forum. E- Proceeding of Management, 4(1), 242–251.
[2]   Ratnawati,  F.  (2018).  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Opini  Film  Pada  Twitter. INOVTEK Polbeng - Seri Informatika, 3(1), 50. https://doi.org/10.35314/isi.v3i1.335
[3]   Haryanto, D. J., Muflikhah, L., & Fauzi, M. A. (2018). Analisis Sentimen Review Barang Berbahasa Indonesia Dengan Metode Support Vector Machine Dan Query Expansion. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, 2(9), 2909–2916.
[4]   Qisthiano, M. R., Kurniawan, T. B., Negara, E. S., & Akbar, M. (2021). Pengembangan Model Untuk Prediksi Tingkat Kelulusan  Mahasiswa Tepat  Waktu dengan  Metode  Naïve  Bayes.  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  5, 987–994. https://doi.org/10.30865/mib.v5i3.3030
[5]   Rozi, I., Pramono, S., & Dahlan, E. (2012). Implementasi Opinion Mining (Analisis Sentimen) Untuk Ekstraksi Data Opini Publik Pada Perguruan Tinggi. Jurnal EECCIS, 6(1), 37–43.
[6] Novendri, R., Callista, A. S., Pratama, D. N., & Puspita, C. E. (2020). Sentiment Analysis of YouTube Movie Trailer Comments  Using  Naïve  Bayes.  Bulletin  of  Computer  Science  and  Electrical  Engineering,  1(1),  26–32. https://doi.org/10.25008/bcsee.v1i1.5
[7] Novianti,  D.  (2019).  Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Pada  Data  Set  Hepatitis  Menggunakan  Rapid  Miner. Paradigma:  Jurnal  Komputer  Dan  Informatika  Universitas  Bina  Sarana  Informatika,  21(2),  143–148. https://doi.org/10.31294/p.v20i2
[8] Mardi,  Y.  (2017).  Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5.  Edik  Informatika,  2(2),  213–219. https://doi.org/10.22202/ei.2016.v2i2.1465
[9] Lestari,  A.  R.  T.,  Perdana,  R.  S.,  &  Fauzi,  M.  A.  (2017).  Analisis  Sentimen  Tentang  Opini  Pilkada  DKI  2017  Pada Dokumen  Twitter  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan  Näive  Bayes  dan  Pembobotan  Emoji.  Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 1(12), 1718–1724. http://j-ptiik.ub.ac.id
[10]  Aprilia, D., Aji Baskoro, D., Ambarwati, L., & Wicaksana, I. W. S. (2013). Belajar Data Mining Dengan Rapid Minner. https://doi.org/-
[11]  Asiyah, A. (2021). Pengaruh Penilaian Produk Dan Ongkos Kirim Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Shopee Di Kabupaten Ponorogo. IAIN Ponorogo.
52 504 1343 Negatif Netral Positif 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600

## Grafik Jumlah Sentimen
Negatif Netral Positif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4436
[12]  Chandani, V. (2015). Komparasi Algoritma Klasifikasi Machine Learning Dan Feature Selection pada Analisis Sentimen Review Film. Journal of Intelligent Systems, 1(1), 56–60.
[13]  Dillak, R. Y., Pangestuty, D. M., & Bintiri, M. G. (2012). Klasifikasi Jenis Musik Berdasarkan File Audio Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization. Seminar Nasional Informatika, 2012(semnasIF), 122–125.
[14]  Dupakuntla, V. B. P., Veeraboina, H., Reddy, M. V. K., Satyanarayana, M. M., & Sameer, Y. S. (2020). Learning Based Approach  For  Hindi  Text  Sentiment  Analysis  Using.  INTERNATIONAL  JOURNAL  OF  INNOVATIONS  IN ENGINEERING RESEARCH AND TECHNOLOGY, 7(8).
[15]  Pratama,  Y.,  Roberto  Tampubolon,  A.,  Diantri  Sianturi,  L.,  Diana  Manalu,  R.,  &  Frietz  Pangaribuan,  D.  (2019). Implementation  of  Sentiment  Analysis  on  Twitter  Using  Naïve  Bayes  Algorithm  to  Know  the  People  Responses  to Debate of DKI Jakarta Governor Election. Journal of Physics: Conference Series, 1175(1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1175/1/012102
[16]  Puspitasari,  N.,  Tampubolon,  W.,  &  Taruk,  M.  (2021).  Analisis  Metode  EUCS  Dan  Hot-Fit  Dalam  Mengevaluasi Penerapan Sistem Informasi Manajemen Kepegawaian (Simpeg). Jurnal SITECH, 4(1).