Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.5144

## ANALISIS  SENTIMEN  ULASAN  PENGGUNA  APLIKASI OJOL  THE  GAME  MENGGUNAKAN  ALGORITMA NAÏVE BAYES
Sumini Aulia 1 , Ismail 2 1,2, Sistem Informasi,Universitas Indonesia Membangun; Jl. Soekarno Hatta No. 448, Batununggal, Kec. Bandung Kidul, Kota Bandung, Jawa Barat 40266
Received: 14 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Analisis  sentimen, Ojol  The Game, Google  Play  Store , Naïve  Bayes  Classifier  (NB), Rappid miner
Corespondent Email: auliasumini@gmail.com
Abstrak . Game merupakan  suatu platform permainan  yang  sangat  menarik terutama  untuk game online .  Aplikasi Ojol  The  Game merupakan  aplikasi game simulator yang cukup populer dikalangan anak muda terutama pada gen Z. Meskipun banyaknya peminat dan pengguna yang menyukai aplikasi game ini,  tidak  menutup  kemungkinan  banyak  pengguna  yang  memiliki  kesan kurang baik selama melakukan permainan di game tersebut. Banyaknya opini- opini dari para pengguna membuat peneliti tertarik untuk melakukan analisis sentimen  pada  aplikasi Ojol  The  Game di google  play  store. Tujuan dilakukannya  penelitian  ini  untuk  menganalisis  sentimen  pengguna  aplikasi Ojol  The  Game dengan  model  Naïve  Bayes  Classifier.  Penelitian  ini menggunakan data sebanyak 1.198 ulasan, pengambilan data dilakukan teknik web  scrapping dengan  bahasa  pemrograman  phyton.  Data-data  tersebut dilakukan  preprocessing  dengan  4  tahapan  yaitu, filter  tokenize,  filter stopwords, filter transform cases, dan filter tokens . Kemudian dataset tersebut dibagi  menjadi  dua  yaitu  data  latih  dan  dan  uji  dengan  menggunakan perbandingan 80:20. Hasil akhir dari pengujian ini adalah menghasilkan nilai akurasi  ketepatan  dari  model  naïve  bayes  classifier  dalam  melakukan pelabelan  dan  klasifikasi dataset. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa akurasi mendapat nilai sebanyak 95.00%, recall 97,98%, dan presisi 94,19%. Dari hasil penelitian ini mendapatkan kesimpulan sentimen positif lebih besar dengan  jumlah presentase 62%  dibandingan  sentimen  negatif  dengan persentase 38%.
Abstract. Games are a very interesting gaming platform, especially for online games. The Ojol The Game application is a simulator game application which is quite popular among young people, especially Gen Z. Even though there are many enthusiasts and users who like this game application, it does not rule out the possibility that many users will have a bad impression while playing this  game.  The  large  number  of  opinions  from  users  makes  researchers interested in conducting sentiment analysis on the Ojol The Game application on the Google Play Store. The aim of this research is to analyze the sentiment of users of the Ojol The Game application using the Naïve Bayes Classifier model.  This  research  used  data  from  1,198  reviews,  data  collection  was carried out using web scrapping techniques using the Python programming language.  This  data  was  preprocessed  in  4  stages,  namely,  tokenize  filter, stopwords filter, transform cases filter, and tokens filter. Then the dataset is divided  into  two,  namely  training  and  test  data  using  a  ratio  of  80:20.  The final result of this test is to produce an accuracy value for the accuracy of the naïve Bayes classifier model in labeling and classifying the dataset. The test results showed that accuracy was 95.00%, recall was 97.98%, and precision was 94.19%. From the results of this research, it was concluded that positive
sentiment  was  greater  with  a  percentage  of  62%  compared  to  negative sentiment with a percentage of 38%.

## 1. PENDAHULUAN
Game  online sangat  diminati  oleh  semua kalangan  masyarakat  terutama  pada  generasi milenial  dan  generasi  Z. Online  game merupakan media  hiburan  yang  mudah  didapat  dan  tidak  bisa dipisahkan  dari  sebagian  golongan  masyarakat selama ini. Game online ialah platform yang banyak menarik perhatian masyarakat dimana para pengguna  dapat  terhubung  dengan  pengguna  lain secara online dengan platform yang sudah diberikan pada game itu sendiri [1].
Salah satu game online yang saat ini sedang hangat dibicarakan pada media sosial X dan TikTok adalah  aplikasi Ojol  The  Game. Ojol  The  Game adalah aplikasi simulasi menjadi driver ojek online yang  banyak  mengambil  contoh  aktivitas  yang  ada didalam kehidupan nyata. Didalam aplikasi Ojol The Game pengguna harus mengambil orderan penumpangan,  barang,  dan  makanan  yang  akan diantarkan  ke  lokasi  yang  sudah  ditentukan. Pengguna dapat menerima rating dan uang yang bisa digunakan  untuk  meng-upgrade  kendaraan  dan aksesoris  lainnya  agar  lebih  efesien  ketika menyelesaikan  misi  pada  game.  Selain  didunia nyata, pengguna akan mendapatkan sensasi menjadi driver ojek online dalam dunia virtual.
Aplikasi Ojol The Game dikembangkan oleh CodeXplore yang  merupakan developer asal Indonesia. Saat  ini aplikasi Ojol  The Game sedang hangat dibicarakan pada media sosial X dan TikTok. Menurut  katadata.co.id  aplikasi Ojol  The  Game dirilis  pada  tanggal  18  Januari  2021. CodeXplore sendiri merupakan suatu pengembang game indie di Indonesia yang  berfokus pada pengembangan game mobile. Ojol  The  Game menjadi  aplikasi game paling populer dan menempati peringkat pertama di google  play  store dan app  store. Hingga  saat  ini game tersebut sudah terinstal lebih dari 10 juta kali dan mendapatkan rating 4,3 dengan 168 ribu ulasan. Ulasan  atau  opini  yang        diberikan  pengguna aplikasi Ojol  The Game di Google   Play   Store sangat  banyak  dan  kalimatnya  sangat  tidak terstruktur.  Sehingga  diperlukan  cara  untuk mengetahui bagaimana penilaian pengguna  aplikasi Ojol  The  Game dalam  memberikan  opini  terkait aplikasi  yang  mereka  digunakan  [2].  Banyaknya komentar  ataupun  pembahasan  dari  pengguna menggenai permasalahan dikala bermain permainan, akan  lebih  baik  apabila  dicoba  analisis  sentimen pada informasi pembahasan aplikasi Sausage Man di Google  Play  Store proses  untuk  menciptakan pengkategorian  komentar  lewat  pembahasan  yang
diberikan pada sesuatu topik jadi berlabel positif dan negatif.  Dengan  terdapatnya  analisis  sentimen  ini diharapkan dapat menolong pengembang permainan untuk  mengenali  kekurangan  dari  aplikasi  yang mereka  buat  dari  pembahasan  pengguna  aplikasi tersebut.  Pembahasan  pengguna  aplikasi  dapat  jadi rujukan  untuk  pengembang  buat  meningkatkan aplikasi permainan yang mereka buat [3].
Naive  Bayes  yakni  algoritma  yang  bisa mengklasifikasikan  dengan  tata  metode  sederhana serta sangat universal digunakan. Model klasifikasi Naive  Bayes  menghitung probabilitas  posterior sesuatu kelas bersumber pada distribusi kata dalam dataset (Insan et angkatan laut (AL)., 2023). Di sisi lain  itu  tergantung  pada  representasi  dataset  yang sangat simpel pada Bag of words . Model ini bekerja dengan  mengekstraksi  fitur bag  of  words yang mengabaikan posisi kata dalam dataset. Metode ini menggunakan Teorema  Bayes buat  memprediksi kemunculan  atau  probabilitas  bila  set  fitur  yang diberikan  mempunyai  label  tertentu  (Primandani Arsi  et  angkatan  laut  (AL).,  2023).  Sebagian riset yang  telah  dicoba  lebih  dahulu  dengan  memakai algoritma  naïve  bayes  classifier  memperoleh  hasil yang  memuaskan.  Salah  satu  rujukan  yang digunakan  oleh  peneliti  ialah  mengulas  tentang pembahasan  aplikasi  satu  sehat  dengan  memakai algoritma naïve bayes. Riset tersebut memakai 1.080 informasi hasil penemuan riset tersebut memperoleh nilai  akurasi  81.  65%. Riset analisis  sentimen selanjutnya  ialah  pembahasan  pada  aplikasi  brimo riset ini memakai 1.550 informasi serta memperoleh hasil prediksi pembahasan negatif sebanyak 53. 09% serta  pembahasan  positif  46.  90%  dengan  nilai akurasi  sebesar  84,  52%.  Penelitian  ini  dilakukan karna memiliki tujuan untuk menganalisis sentimen terhadap pengguna aplikasi Ojol The Game dengan algoritma naive bayes classifier untuk mengklasifikasi  ulasan  dan  opini  pengguna  terkait dengan  aplikasi Ojol  The  Game. selain  itu,  tujuan dilakukannya  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengukur seberapa  besar  tingkat  akurasi  yang  dihasil  kan metode  naive  bayes  dengan  bantuan tools rappid miner.  Bersumber  pada  penjelasan  diatas  periset tertarik  buat  melaksanakan riset menimpa  analisis sentimen pembahasan aplikasi Ojol The Game pada google  play  store serta  memakai  aplikasi  rappid miner selaku perlengkapan bantu buat mengklasifikasi informasi riset.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Sentimen  analisis  adalah  suatu  teknik  dalam mengolah  dataset  dalam  bentuk  kalimat  yang berfungsi  untuk  mendapatkan  suatu  informasi  dari sebuah  opini  atau  sentimen  yang  di  dalamnya terdapat nilai sentimen positif dan sentimen negatif [4]. Dalam analisis sentimen yaitu mengelompokkan pola-pola  dalam  kalimat  yang  terdapat  dalam dataset ,  kata,  ataupun  pendapat.  Analisis  sentimen digunakan  untuk  mengenali  pengetahuan  perasaan lebih  cenderung  masuk  kedalam  kategori  sentimen positif maupun sentimen negatif [5].
Penilaian  rating  di  aplikasi Google  Play  Store diiringi  dengan  pembahasan  dari  para  pengguna terhadap  aplikasi Ojol  The  Game .  Pembahasan tersebut  memiliki  opini  dari  para  pengguna  yang berkaitan  dengan  aplikasi  tersebut,  opini-opini  ini dapat berupa rasa kecewa, rasa suka, serta masukan- masukan untuk aplikasi tersebut. Opini yang sudah diberikan  oleh  pengguna  dapat  memberikan pengaruh  pada  calon  pengguna  sebagai  bahan pertimbangan  untuk  menginstal  aplikasi  tersebut atau  tidaknya  [6].  Dengan  adanya  media  sosial aplikasi Ojol  The  Game menjadi viral pada  tahun 2024 sedangkan aplikasi game ini sudah diluncurkan sejak tahun 2021. Aplikasi Ojol  The Game banyak digemari  oleh  kalangan  anak  muda  terutama  pada gen Z. Aplikasi Ojol The Game merupakan aplikasi simulator menjadi seorang driver ojol.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupkan  metode  yang digunakan secara universal karena metode ini dapat memperoleh  informasi  yang  akurat  dengan  tujuan menciptakan data dari hasil riset yang telah dicoba. Pada riset ini  penulis  memakai  model  dari  Naïve Bayes  Classifier  dengan  bantuan software Rappid Miner.  Metode  ini  bertujuan  untuk  melakukan klasifikasi sentimen pada ulasan  pengguna  aplikasi Ojol  The  Game .  Model  klasifikasi  Naïve  Bayes didasarkan  pada  probabilitas  yang  simpel  serta dirancang  untuk  digunakan  dengan  anggapan independensi antara variabel penjelas. Algoritma ini menekankan  pendidikan  probabilitas  (Siahaan  et angkatan  laut  (AL).,  2023).  Menurut  (Meter. Afriansyah  et  angkatan  laut  (AL).,  2024)  Naïve Bayes Classifier merupakan suatu model klasifikasi yang  berdasar  pada teorema  Bayes. Prosedur pengklasifikasian ini memakai tata cara probabilitas serta  statistik  yang  pertama  kali  ditemukan  oleh ilmuwan asal Inggris bernama Thomas Bayes, ialah sesuatu cara untuk memprediksi kesempatan di masa depan  yang    bersumber  pada  pengalaman  di  masa lampau,  sehingga  model  penelitian  ini  dikenal dengan nama Teorema Bayes.
Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  banyak diterapkan  pada  penelitian  yang  berkaitan  dengan sentimen  karena  dapat  menghasilkan  nilai  yang akurat  dan  memiliki  keberhasilan  di  berbagai konteks [7].  Cara  kerja  dari  metode  Naïve  Bayes Classifier  dengan  menghitung  probabilitas  dan memprediksi dari klasifikasi yang sudah dilakukan. Metode  Naïve  Bayes  merupakan  ketegori  machine learning,  machine  learning  sendiri  memiliki  sifat predictive dan descriptive yang  memiliki  tujuan untuk  memprediksi  berdasaran  data  dan  informasi yang  didapatkan  [8].  Naïve  bayes  ialah  model pengklasifikasian  yang  sangat  popular  digunakan untuk  penelitian  analisis  sentimen  karena  naïve bayes mampu menghasilka tingkat keakuratan yang cukup  baik.  Untuk  memudahkan  penelitian  ini peneliti  membuat  kerangka  konsep  yang  dapat dilihat pada gambar 3.1 sebagai berikut:
Gambar 3. 1 Kerangka Konsep Penelitian
Dalam riset ini menggunakan metode kualitatif dengan cara melakukan pengumpulan data menggunakan teknik web scrapping. Web scrapping merupakan  bahasa  pemrograman  dari python yang bersifat open  source. Peneliti  menggunakan tools dari google  colab sebagai  alat  untuk  melakukan pemrograman web scrapping [9] . Untuk mengambil data dalam jumlah yang cukup besar ada proses yang harus  dilakukan  dengan  cara  menginstal google-
play-scraper dan menggunakan library pandas serta mencantumkan url aplikasi Ojol  The  Game pada proses  coding.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengambil data ulasan pada aplikasi Ojol The Game di google play  store .  Pada  penelitian  ini  peneliti  berhasil mendapatkan  1.198  data  ulasan  pengguna  aplikasi Ojol The Game. Data yang diambil merupakan data terbaru dari tanggal 31 Januari 2024 sampai tanggal 15  Maret  2024.  Data  yang  berhasil  ditarik  akan otomatis  tersimpan  di google  drive dengan  format csv.
Langkah  berikutnya  penulis  menggunakan software rappid miner untuk memproses, menganalisa dan memprediksi data ulasan Ojol The Game yang  didapatkan  dalam  proses scrapping. Pada software rappid miner ini dilakukan pembagian data  menjadi  dua  yaitu,  data  latih  dan  data  uji, pembagian  data  menggunakan  perbandingan  rasio 80% : 20% untuk mendapatkan tingkat keberhasilan yang baik. Pada penelitian ini 80% digunakan untuk data  latih  atau  data training dan  20%  digunakan untuk data uji atau data testing. Semakin besar data latih  atau  data training yang  digunakan  maka semakin  baik  pula machine  learning dalam membaca  dan  memahami  pola-pola  data  yang  ada. Model  data  latih  ialah  representasi  pembelajaran yang  akan  digunakan  dalam  memprediksi  suatu kelas  pada  data  baru  atau  data  yang  belum  ada sebelumnya.  Setelah  dilakukan  pembagian  data untuk  masuk  ketahap  akurasi  dan  prediksi  dengan model naïve bayes perlu dilakukan pembersihan data atau preprocessing. Data yang didapatkan dari hasil scrapping merupakan data yang tidak terstruktur dan memiliki banyak noise. Dalam tahap preprocessing ini  terdapat  beberapa  tahapan  yaitu tokenize, transform cases,  filter  stopword, dan filter  tokens . Pada tahapan tokenize data ulasan akan dipecah dari berbentuk kalimat menjadi kata per kata, pada tahap tokenize juga  dapat  menghilangkan  simbol-simbol atau reguler expression seperti ([-
!"#$%&'()*+,./:;<=>?@\[\\\]_`{|}~]). Berikutnya  pada  tahap transform  cases memiliki fungsi untuk mengubah data kalimat yang masih  memiliki  huruf  besar  diubah  menjadi  huruf kecil  [10].  Tahap  ini  perlu  dilakukan  untuk menghindari  dan  memudahkan machine  learning dalam  membaca  sebuah  data.  Setelah  semua  data berhasil  diubah  menjadi  huruf  kecil  perlu dilakukannya filter  stopwords untuk  mengurai jumlah kata dalam sebuah data yang bertujuan untuk mengurai  kata-kata  yang  tidak  penting  atau  tidak memiliki arti. Pada tahap ini peneliti menggunakan kamus stopwords dari kaggle.com dan tahap terakhir yaitu filter tokens yang berfungsi untuk menghilangkan  kata-kata  yang  kurang  dari  4 huruf/karakter dan tidak lebih dari 25 huruf/karakter. Hal  ini  perlu  dilakukan  untuk    mempercepat
performa machine learning dalam memproses suatu data.
Setelah  tahap preprocessing berhasil  dilakukan data  ulasan Ojol  The  Game akan  diklasifikasi menjadi  dua label yaitu, ulasan bersifat positif dan ulasan  bersifat  negatif.  Naïve  Bayes  akan memprediksi  dan  memberikan  label  pada  data  uji dengan  cara  mempelajari  pola-pola  data  dan probabilitas  dari  data  latih.  Model  Naïve  Bayes Classifier ialah model yang banyak digunakan untuk melakukan klasifikasi sesuatu sentimen dengan baik. Naïve  Bayes  bisa  mengelompokkan  pendapat menjadi  sentimen  positif  maupun  sentimen  negatif terhadap suatu aplikasi ataupun isu yang lagi tumbuh dimasyarakat  [5].  Berikutnya  adalah confusion matriks merupakan  tahap  untuk  melihat  seberapa baik  performance  dari  algoritma  naïve  bayes classifier. Confusion  matriks memiliki  tolak  ukur yang  digunakan  seperti  nilai accuracy,  precision, dan recall. Accuracy berfungsi  untuk  mengetahui seberapa besar model naïve bayes dalam memprediksi suatu data dengan nilai yang benar atau aktual  [11]. Precision berfungsi  untuk  mengenali seberapa  pas  ataupun  akurat  model  dari  yang diprediksi  dalam  kategori  kelas  positif. Precision merupakan  ukuran  yang  baik  buat  membenarkan nilai False Positif  pada  suatu  model  yang  besar. Recall berperan  buat  menghitung  seberapa  banyak dari  nilai  Actual/benar  Positif  yang  berhasil diidentifikasi  oleh  model  memakai  pelabelan True Positif. Recall merupakan  metrik  model  yang digunakan buat memilah model terbaik jika ada nilai yang besar dengan False Negatif. Confusion matrix ialah sesuatu tabel yang terdiri atas banyaknya baris informasi uji yang diprediksi benar serta tidak benar oleh  model  klasifikasi.  Tabel confusion  matrix diperlukan  buat  membenarkan  kinerja  suatu  model klasifikasi [12].
1. True positif  (TP)  :  ialah  jumlah dataset positif  yang  bernilai  benar  dari  hasil pengklasifikasian.
2. True negatif  (TN)  :  ialah  jumlah dataset negatif  yang  bernilai  benar  dari  hasil pengklasifikasian.
3. False positif (FP) : ialah jumlah data positif yang bernilai salah dari hasil pengklasifikasian.
4. False negatif  (FN)  :  ialah  jumlah  data negatif  yang  bernilai  salah  dari  hasil pengklasifikasian
Pada  tahapan  terakhir  untuk  melihat  topik  dan pembahasan  yang  sering  diberikan  oleh  pengguna aplikasi Ojol The Game penulis menggunakan world cloud yang berfungsi untuk  melihat kata-kata yang sering muncul pada ulasan aplikasi Ojol The Game.
Word  Cloud ialah  sesuatu  visualisasi  data  yang umumnya  berbentuk  teks.  Kata–kata  yang  terdapat ditafsirkan  dalam  sesuatu  visualisasi  dimana  besar
kecilnya  kata  dalam  gambar  bergantung  pada frekuensi  kemunculan  kata  tersebut  dalam  sebuah dataset. Simpelnya,  kata  terbanyak  ialah  modus dalam data teks tersebut.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1   Hasil Scrapping Data
Hasil  pengumpulan  data  dengan  teknik scrapping pada google  colaboration dengan menggunakan library pandas pada aplikasi Ojol The Game menarik  data  sebesar  1.198  ulasan  dari tanggal  1  Januari  2024  sampai  dengan  15  Maret 2024.  Data  yang  didapat  menarik  beberapa  atribut seperti review  id,  user  name,  user  image,  content, score, thumbs  up count,  riview  created version, at, reply content, reply at, app version, sort order, dan app id. Tetapi dari semua atribut yang didapat, hanya atribut  content dan score saja  yang  akan  diproses dalam  kedalam  rappid  miner.  Berikut  proses scrapping dapat dilihat pada gambar 4.1
Gambar 4.1 Proses Scrapping Data

## 4.2      Preprocessing
Preprocessing merupakan  tahapan  kedua setelah scrapping data.  pada  tahapan  ini  dilakukan pembersihan dataset dengan menggunakan beberapa tahapan filter seperti filter tokenize, filter transform cases,  filter  stopwords,  filter  tokens .  Pada filter pertama  yaitu filter  tokenize yang  memiliki  fungsi untuk  memecah  kalimat  menjadi  kata-kata  dan menghapus  karakter-karakter  yang  terdapat  pada teks. Hasil dari filter tokenize dapat dilihat pada tabel 4.1
Tabel 4.1 Hasil Filter Tokenize Sebelum Filter Tokenize Sesudah Filter Tokenize
Bagus!  Untuk  game nya juga sangat asik,tapi menurut saya  tolong  perbaiki bug  nya  Saya  sering terkena  bug  di  game ojol the game ini…dan mungkin banyak  juga  yang terkena bug tersebut,entah  rumah dan orang orang yang tiba tiba menghilang,dan sebagainya…sisanya sudah bagus dan memuaskan.  Itu  saja pendapat saya tentang game ini! Terimakasih dan semoga cepat diperbaiki  untuk  bug nya…makasii 4 Bagus  Untuk  game nya  juga  sangat  asik tapi  menurut  saya tolong  perbaiki  bug nya Saya sering terkena  bug  di  game ojol the game ini dan mungkin banyak juga yang terkena bug tersebut  entah  rumah dan orang orang yang tiba  tiba  menghilang dan sebagainya sisanya  sudah  bagus dan  memuaskan  Itu saja  pendapat  saya tentang game ini Terimakasih dan semoga cepat diperbaiki  untuk  bug nya makasii
Filter kedua  yaitu filter  transform  case, filter ini berfungsi untuk  mengubah kata-kata yang memiliki  huruf  besar  menjadi  huruf  kecil  atau disebut  dengan lowercases. Hasil  dari  proses filter transform cases dapat dilihat pada tabel 4.2 Tabel 4.2 Hasil Filter Transfrom Cases Sebelum Filter Transform Case Sesudah Filter Transform Case Bagus  Untuk  game nya  juga  sangat  asik tapi  menurut  saya tolong  perbaiki  bug nya Saya sering terkena  bug  di  game ojol the game ini dan mungkin banyak juga yang terkena bug tersebut  entah  rumah dan orang orang yang tiba  tiba  menghilang dan sebagainya sisanya  sudah  bagus dan  memuaskan  Itu saja  pendapat  saya tentang game ini Terimakasih dan semoga cepat diperbaiki  untuk  bug nya makasii bagus untuk game nya juga  sangat  asik  tapi menurut  saya  tolong perbaiki bug nya saya sering  terkena  bug  di game  ojol  the  game ini dan mungkin banyak  juga  yang terkena  bug  tersebut entah rumah dan orang orang yang tiba tiba  menghilang  dan sebagainya sisanya sudah bagus dan memuaskan  itu  saja pendapat saya tentang game  ini  terimakasih dan  semoga  cepat diperbaiki  untuk  bug nya makasii
Filter ketiga  yaitu filter  stopwords yang berfungsi  untuk  menghapus  kata-kata  yang  tidak memiliki  arti  atau  makna  contohnya  seperti  kata “di”,  “dan”,  “entah”  dan  lain  lain.  Hasil  dari filter stopwords dapat dilihat pada tabel 4.3
Tabel 4.3 Hasil Filter Stopwords Sebelum Filter Stopwords Sesudah Filter Stopwords Bagus  untuk  game nya  juga  sangat  asik tapi  menurut  saya tolong  perbaiki  bug nya saya sering
terkena  bug  di  game ojol the game ini dan mungkin banyak juga yang terkena bug tersebut  entah  rumah dan orang orang yang tiba  tiba  menghilang dan sebagainya sisanya  sudah  bagus dan  memuaskan  itu saja  pendapat  saya tentang game ini terimakasih dan semoga cepat diperbaiki  untuk  bug nya makasii seluruhan  nya  bagus grafiknya lumayan seru dah bug pas jalan tambahin pejalan kaki kayak  dlu  yg  dlu bagus  yg  segitu  aja sihh kalo pejalan kaki bug  nya  benerin  auto bintang dah
Filter ke  empat  yaitu filter  tokens yang berfungsi  untuk  menghapus  kata-kata  yang  kurang dari  3  huruf  dan  tidak  lebih  dari  25  huruf.  Hal  ini perlu  dilakukan  untuk  mempermudah machine learning dalam  melakukan  klasifikasi  data.  Hasil dari filter tokens dapat dilihat pada tabel 4.4
Tabel 4.4 Hasil Filter Tokens Sebelum Filter Tokens Sebelum Filter Tokens seluruhan  nya  bagus grafiknya lumayan seru dah bug pas jalan tambahin pejalan kaki kayak  dlu  yg  dlu bagus  yg  segitu  aja sihh kalo pejalan kaki bug  nya  benerin  auto bintang dah seluruhan bagus grafiknya lumayan seru  jalan  tambahin pejalan  kaki  kayak bagus segitu sihh kalo pejalan  kaki  benerin auto bintang
Setelah dilakukan pembersihan data, tahap berikutnya  yaitu splitting data.  Hal  ini  dilakukan untuk  membagi  data  latih  yang  akan  digunakan sebagai metode pembelajaran bagi machine learning pada  model  naïve  bayes,  dan  data  uji  yang  akan digunakan sebagai dataset yang akan diuji dari hasil pembelajaran  naïve  bayes  sebelumnya.  Untuk mendapatkan tingkat keberhasilan yang tinggi maka diperlukan data latih yang lebih banyak dengan rasio perbandingan  80  :  20.  Data  latih  akan  diberikan pelabelan  secara  manual  oleh  penulis  berdasarkan score yang  diberikan  oleh  pengguna  aplikasi Ojol
The Game. Apabila pengguna memberikan score 3, 4,  dan  5  maka  penulis  akan  menganggap  sebagai sentimen positif. Jika pengguna memberikan score 1 dan 2 maka penulis akan memberikan label sebagai sentimen negatif. Pada data uji akan diberikan label secara  otomatis  oleh  naïve  bayes  dirappid  miner berdasarkan dari hasil pembelajaran pada data latih. Proses  pembelajaran  yang  dilakukan  oleh  naïve bayes  dengan  cara  melihat  atau  menghitung probabilitas  dari  setiap  klasifikasi  yang  dilakukan. Pada tabel 4.5 menunjukkan hasil pembagian jumlah data latih dan data uji yang sudah diklasifikasi atau diberikan label.
Tabel 4.5 Pembagian Jumlah Data Latih dan Data

## Uji
Klasifikasi  Jumlah  Data Latih (80%) Data Uji (20%) Positif 743 600 143 Negatif 455 358 97 Total 1.198 958 240

## 4.3   Hasil Klasifikasi Naïve Bayes
Terdapat rumusan untuk menentukan ulasan pengguna Ojol  The  Game masuk  kedalam  label positif  atau  negatif  dengan  cara  membuat  kategori kelas  positif  (1)  dan  kelas  negatif  (0).  Berikut merupakan salah satu ulasan dari data uji “seluruhan bagus  grafiknya  lumayan  seru  jalan  tambahin pejalan  kaki  kayak  bagus  segitu  sihh  kalo  pejalan kaki benerin auto bintang”
Tabel 4.6 Contoh Sentimen Dari Data Uji Kata Positif Negatif Seluruhan 1 0 Bagus 347 103 Grafiknya 14 3 Lumayan 46 17 Seru 212 57 Jalan 107 25 Tambahin 56 5 Pejalan 9 2 Kaki 11 3 Kayak 34 12 Bagus 374 103 Segitu 14 1 Sihh 5 4 Kalo 210 42 Pejalan 9 2 Kaki 11 3 Benerin 8 8 Auto 1 0 Bintang 125 61 Total 1.594 451
Class  Positif  (1) = 1
1 × 347 450 × 14 17 × 46 63 ×
212 269 × 107 132 × 56 61 × 9 11 × 11 14 × 34 46 ×
374 477 × 14 15 × 5 9 × 210 252 × 9 11 × 11 14 × 8 16 × 1 1 × 125 186 × 743
1198 = 386.411.519.338.890.000.000.000.000.000,00 65.887.000.597.957.900.000.000.000.000.000,00 = 0,005864761
Class  Negatif  (0) = 0 1 × 103 450 × 3 17 × 17 63 ×
57 269 × 25 132 × 5 61 × 2 11 × 3 14 × 12 46 × 103 477 × 1 15 × 4 9 × 42 252 × 2 11 × 3 14 × 8 16 × 0 1 × 61 186 × 455 1198 = 0
65.887.000.597.957.900.000.000.000.000.000,00
= 0
= 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ (𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠=1)
(𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ (𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠=0)+𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ (𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠=1)
= 0,005864761
0+0,005864761
= 1
Dari  hasil  perumusan  dapat  disimpulkan bahwa  kalimat  tersebut  masuk  kedalam  kelas “Positif”
Berdasarkan  perhitungan  diatas  probabilitas  ulasan pada  data  uji  yang  telah  diklasifikasi  oleh  naïve bayes  menghasilkan  sentimen  positif  dengan  nilai sebesar 0,005864761, sedangkan hasil dari sentimen negatif  yaitu  0.  Karena  hasil  nilai  dari  sentimen positif  lebih  besar  dari  sentimen  negatif  maka kalimat  tersebut  masuk  kedalam  kelas  sentimen positif.  Berikut  merupakan  contoh  dari  pelabelan sentimen positif dan sentimen negatif yang diberikan secara otomatis oleh naïve bayes dapat dilihat pada tabel 4.7
Tabel 4.7 Hasil Pelabelan Sentimen Positif dan
Negatif Teks Sentimen gamenya  bagus  banget  kasih bintang gamenya tolong dikembangkan  tambahkan  misi misi  perluas  tambahkan  beli rumah  terbeli  bosan  gada  tujuan saran makasih Positif
kecewa karna level lumayan riset ngulang  capek  capek  ngumpulin uang naikin levelnya
Negatif

## Gambar 4.2 Diagram Sentimen Ojol The Game
Berikut  merupakan  perhitungan  dari  hasil klasifikasi  sentimen  positif  dan  sentimen  negatif. Total  data  sentimen  positif  dibagi  dengan  total keseluruhan  data,  dan  total  data  sentimen  negatif dibagi dengan total keseluruhan data.
Presentase dari sentimen positif
= 743 1198 × 100% = 62,02% Presentase dari sentimen negatif = 455 1198 × 100% = 37,97%
Berdasarkan  hasil  dari  model  naïve  bayes classifier  didapatkan  klasifikasi  dengan  prediksi sentimen  positif  berjumlah  743  ulasan  dengan presentase 62,02%. Dan untuk klasifikasi sentimen negatif  diprediksi  berjumlah  455  ulasan  dengan presentase 37,97%  dengan  total  1.198  ulasan.  Hal ini  menunjukkan  bahwa  aplikasi Ojol  The  Game memiliki sentimen positif lebih banyak dibandingkan sentimen negatif.

## 4.4   Confusion Matrix
Untuk  mengetahui  tingkat acuracy dari model  naïve  bayes  maka  pada  rappid  miner diperlukan  atribut  performance  untuk  melihat seberapa  besar  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  oleh model naïve bayes dalam mengklasifikasi suatu data.
Gambar 4.3 Proses Confusion Matrix
Tabel 4.8 Hasil Confusion Matrix True Positif True Negatif Prediksi Positif 146 9 Prediksi Negatif 3 82
Hasil prediksi dapat dilihat pada tabel 4.8. Banyaknya informasi yang berkategori negatif akan diprediksi  negatif  (diprediksi  dengan  pas)  oleh machine learning yang disebut dengan true negatif dan  menghasilkan  sebanyak  82  data.  Banyaknya informasi  yang  berkategori  positif  akan  diprediksi positif  (diprediksi  dengan  pas)  oleh machine learning yang  disebut  dengan true positif,  dengan jumlah  sebanyak  146  data.  Banyaknya  informasi yang  berkategori  positif    namun  ada  kesalahan prediksi  yang  disebut  dengan false positif mendapatkan  3  data.  Banyaknya  informasi  yang berkategori  negatif    namun  ada  kesalahan  prediksi yang  disebut  dengan false negatif  mendapatkan sebanyak  9  data.  Untuk  memastikan  ketepatan peneliti  menggunakan  perhitungan  manual  pada confision matrix yang dimana akan menghitung nilai acuracy,  recall dan precision. Berikut  rumus  dari confusion matrix.
Arti singkatan :
TP = True Positif TN = True Negatif FP = False Positif FN
= False Negatif
Acuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 146+82 146+82+9+3
= 228 240 𝑋100% =  95,00%
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 146 146+3
146 149 𝑋100% = 97,98%
Presicion = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 146 146+9
= 146 155 𝑋100% = 94,19%
Berdasarkan  hasil confusion  matrix didapat nilai acuracy sebesar  95.00%, recall 97.98%,  dan precision 94.19%.  Hasil  perhitungan  manual tersebut sama dengan hasil perhitungan di software rappid miner.

## 4.5   Wordcloud
Tahapan  terakhir  yaitu wordcloud yang berfungsi untuk memahami gagasan atau topik yang sering dibicarakan oleh pengguna aplikasi Ojol The Game.  Wordcloud sendiri  merupakan  teknik  yang
digunakan  untuk  melihat  frekuensi  kemunculan suatu kata, semakin banyak frekuensi kata tersebut maka wordcloud akan  memvisualisasikan  kata tersebut dengan ukuran yang besar, dan sebaliknya semakin  sedikit  frekuensi  kemunculan  suatu  kata maka wordcloud akan  memvisualisasikan  kata tersebut  dengan  ukuran  yang  kecil.  Berikut merupakan visualisasi dari wordcloud dapat dilihat pada gambar 4.4 dan 4.5
Gambar 4.4 Wordcloud Sentimen Positif
Pada  gambar  4.4  menunjukkan  visualisasi dari  kata-kata  yang  sering  muncul  di  sentimen positif.  Dapat  dilihat  bahwa  kata game merupakan visualisasi  yang  paling  besar,  hal  ini  dikarenakan kata game memiliki jumlah frekuensi sebanyak 458 kata, dan frekuensi kedua yang sering muncul yaitu kata bagus dengan jumlah 288 kata, dan kata tolong berjumlah 255 dan seterusnya.

## Gambar 4.5 Wordcloud Sentimen Negatif
Pada  gambar  4.5  menunjukkan  visualisasi dari  kata-kata  yang  sering  muncul  di  sentimen negatif. Dapat  dilihat bahwa kata game merupakan visualisasi  yang  paling  besar,  kata game pada sentimen  negatif  memiliki  jumlah  frekuensi sebanyak 243 kata, dan frekuensi kedua yang sering muncul  yaitu  kata  tolong  dengan  jumlah  127  kata, dan  kata  ketiga  yaitu  udah  berjumlah  109  dan seterusnya.  Jika  dilihat  kata-kata  yang  muncul merujuk pada kualitas dari aplikasi Ojol The Game . Yang  artinya  pengguna  memberikan  keluhan  dan masukkan terkait aplikasi yang mereka gunakan.

## 5. KESIMPULAN
1) Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi
Ojol  The  Game menggunakan  algoritma naïve  bayes  mendapatkan  hasil  yang memuaskan.  Penelitian  ini  menggunakan data  sebanyak  1.198  ulasan  dari  aplikasi Ojol  The  Game yang  ada  di google  play store, data  yang  didapat  telah  di  melewati beberapa tahapan dimulai dari pembersihan data dengan filter tokenize, filter transform cases,  filter  stopwords,  filter tokens. Hasil akhir dari penelitian ini yaitu dilakukannya confusion matrix dan wordcloud. Penelitian menggunakan  perbandingan  data  80:20 untuk data uji dan data latih.
2) Hasil  klasifikasi  sentimen  menggunakan metode  Naïve  Bayes  Classifier  dengan tools RapidMiner  memperoleh  tingkat akurasi sebesar 95,00%, recall 97,98%, dan presisi 94,19%, yang artinya metode Naïve Bayes mampu memberikan prediksi sentimen  dengan  tepat  dan  menghasilkan data yang akurat.
3) Hasil  dari  penelitian  ini  memperoleh  data sentimen positif lebih banyak dibandingkan sentimen  negatif.  Klasifikasi  sentimen positif  mendapatakan  62%  dari  743  data dan untuk sentimen negatif mendapat 38%
dari  455  data.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa  ulasan  dari  pengguna  aplikasi  Ojol The Game tidak seimbang, karena banyak pengguna yang menyukai aplikasi tersebut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pada  kesempatan  ini  saya  ingin  mengucapkan banyak terima kasih kepada :
1. Dua  orang  yang  paling  berjasa  dalam  hidup saya, Mama dan Bapak. Terima kasih atas kepercayaan  serta  pengorbanan,  cinta  doa dan motivasi, semangat dan juga nasihat.
2. Adik  terkasih  Ulfa  dan  Mega  yang memberikan  semangat  dan  celotehannya, tapi saya yakin itu adalah bentuk dukungan dan motivasi.
3. Keluarga  besar  yang  selalu  memberikan dukungan  baik  secara  moril  maupun material.
4. Teman – teman yang selalu support
5. Terima kasih untuk diri sendiri, Sumini Aulia sudah  menepikan  ego  dan  memilih  untuk kembali bangkit dan menyelesaikan semua ini. Terima kasih telah mengendalikan diri dari  berbagai  tekanan  di  luar  keadaan  dan tak  pernah  mau  memutuskan  untuk menyerah, kamu hebat…

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Primandani  Arsi,  Pungkas  Subarkah,  and Bagus  Adhi  Kusuma,  “Analisis  Sentimen
Game  Genshin  Impact  pada  Play  Store Menggunakan Naïve Bayes Clasifier,” J.  Ilm. Tek. Mesin, Elektro dan Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 161–170, 2023, doi: 10.51903/juritek.v3i1.1962.
[2]  F.  Fandhilah  and  A.  Ardiansyah,  “Analisis Sentimen  Aplikasi  Quizizz  pada  Google PlayStore Menggunakan NaïveBayes,” SATIN –Sains dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 176– 183, 2023, doi: 10.33372/stn.v9i2.1056.
[3]  F.  F.  Mailo  and  L.  Lazuardi,  “Analisis Sentimen Data Twitter  Menggunakan Metode Text  Mining  Tentang  Masalah  Obesitas  di Indonesia,” J. Inf. Syst. Public Heal. , vol. 4, no. 1, pp. 28–36, 2019.
[4]  A.  N.  Hasanah  and  B.  N.  Sari,  “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Jasa Ojek Online  Maxim  Pada  Google  Play  Dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 12, no. 1, pp. 90–96, 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i1.3628.
[5]  A.  Nurian,  “Analisis  Sentimen  Ulasan Pengguna Aplikasi Google Play Menggunakan Naïve  Bayes,” J.  Inform.  dan  Tek.  Elektro Terap. ,  vol.  11,  no.  3s1,  pp.  829–835,  2023, doi: 10.23960/jitet.v11i3s1.3348.
[6]  M.  Haikal,  M.  Martanto,  and  U.  Hayati, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Penggunaan Aplikasi Game Online Pubg Mobile
Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” JATI (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  6,  pp. 3275–3281, 2024, doi: 10.36040/jati.v7i6.8174.
[7]  G.  Darmawan,  S.  Alam,  and  M.  I.  Sulistyo, “Analisis  Sentimen  Berdasarkan  Ulasan Pengguna Aplikasi Mypertamina Pada Google Playstore Menggunakan Metode Naïve Bayes,” STORAGE  –  J.  Ilm.  Tek.  dan  Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 100–108, 2023.
[8]  V.  A.  W  and  A.  W.  -,  “Analisis  Sentimen Ulasan Aplikasi Capcut Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Sains Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, p. 9, 2024, doi: 10.31602/jssi.v2i1.13372.
[9]  M.  F.  Y.  Herjanto  and  C.  Carudin,  “Analisis Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Sirekap Pada  Play  Store  Menggunakan  Algoritma Random Forest Classifer,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 12, no. 2, pp. 1204–1210, 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i2.4192.
[10]  A.  Nurian,  T.  N.  Padilah,  and  G.  Garno, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Pelayanan Disdukcapil  Karawang  Menggunakan  Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 12, no. 2, 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i2.4178.
[11]  I. Syahrohim, S. D. Saputra, R. W. Saputra, V. H. Pranatawijaya, and R. Priskila, “Perbandingan  Analisis  Sentimen  Setelah
Pilpres  2024  Di  Twitter  Menggunakan Algoritma Machine Learning,” J. Inform. dan
Tek. Elektro Terap. , vol. 12, no. 2, 2024, doi:
10.23960/jitet.v12i2.4249.
[12]  M. Afriansyah, Joni Saputra, V. Y. P. Ardhana, and  Yuan  Sa’adati,  “Algoritma  Naive  Bayes Yang  Efisien  Untuk  Klasifikasi  Buah  Pisang Raja  Berdasarkan  Fitur  Warna,” J.  Inf.  Syst.
Manag. Digit. Bus. , vol. 1, no. 2, pp. 236–248, 2024, doi: 10.59407/jismdb.v1i2.438.