## Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Canva Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbors
Dany Pratmanto 1* , Fabriyan Fandi Dwi Imaniawan 2
1 Teknologi Komputer Kampus Kota Tegal, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Sipelem No.22, Kraton, Kec. Tegal Barat., Kota Tegal, Jawa Tengah 52112
2 Sistem Informasi Kampus Kabupaten Banyumas, Universitas Bina Sarana Informatika Jl HR. Bunyamin No.106 Kab. Banyumas, Jawa Tengah 53124
e-mail : 1 dany.dto@bsi.ac.id , 2 fabriyan.fbf@bsi.ac.id
(*) Corresponding Author
Artikel Info : Diterima : 01-04-2023 | Direvisi : 12-06-2023 | Disetujui : 26-07-2023
Abstrak - Analisis sentimen yang digunakan dalam aplikasi Canva melibatkan pengumpulan ulasan atau umpan balik dari pengguna. Kemudian, algoritma analisis sentimen diterapkan untuk mengklasifikasikan ulasan sebagai positif atau negatif. Analisis sentimen dapat membantu perusahaan memahami opini pengguna tentang aplikasi Canva  dan  bagaimana  aplikasi  tersebut  dapat  memenuhi  kebutuhan  pengguna.  Proses  analisis  sentimen  pada aplikasi Canva melibatkan pengumpulan ulasan atau umpan balik dari pengguna, yang kemudian diklasifikasikan menggunakan algoritma analisis sentimen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma KNN memiliki tingkat akurasi sebesar 83,92%, sedangkan Naive Bayes hanya memiliki tingkat akurasi sebesar 77,41%. Algoritma KNN juga memiliki nilai recall dan precision yang lebih tinggi dibandingkan dengan Naive Bayes, yaitu 83,66% dan 84,49%, secara berurutan. Selain itu, nilai AUC yang dihasilkan oleh algoritma KNN juga lebih tinggi daripada Naive  Bayes,  yaitu  sebesar  95,00%  dibandingkan  dengan  94,50%.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa algoritma KNN lebih cocok digunakan dalam klasifikasi data pada penelitian ini. Penelitian ini dapat memberikan kontribusi bagi pengembangan aplikasi Canva dan meningkatkan kualitas layanan bagi penggunanya.
Kata Kunci : analisis sentimen, Canva, algoritma KNN, algoritma Naive Bayes
Abstracts - The sentiment analysis used in the Canva application involves collecting user reviews or feedback. Then, a sentiment analysis algorithm is applied to classify the reviews as positive or negative. Sentiment analysis can help the company understand user opinions about the Canva application and how the application can meet user  needs.  The  process  of  sentiment  analysis  in  the  Canva  application  involves  collecting  user  reviews  or feedback, which are then classified using a sentiment analysis algorithm. The research results show that the KNN algorithm has an accuracy rate of 83.92%, while Naive Bayes only has an accuracy rate of 77.41%. The KNN algorithm also has higher recall and precision values than Naive Bayes, namely 83.66% and 84.49%, respectively. In addition,  the  AUC  value generated  by  the  KNN  algorithm  is  also higher  than  Naive Bayes,  namely  95.00% compared  to  94.50%.  Therefore,  it  can  be  concluded  that  the  KNN  algorithm  is  more  suitable  for  data classification  in  this  research.  This  research  can  contribute  to  the  development  of  the  Canva  application  and improve the quality of service for its users.
Keywords : Sentiment analysis, Canva, KNN algorithm, Naive Bayes algorithm

## PENDAHULUAN
Dalam era digital saat ini, kreativitas dan desain grafis menjadi hal yang semakin penting dan dibutuhkan oleh banyak orang. Berbagai platform dan perangkat lunak telah dikembangkan untuk membantu pengguna dalam membuat  desain  yang  menarik  dan  efektif.  Salah  satu  perangkat  lunak  yang  populer  dalam  hal  ini  adalah Canva.(Komalasari et al., 2021)
Canva adalah salah satu alat  desain  grafis  yang semakin populer digunakan dalam lingkup pemasaran digital.  Canva  memungkinkan  penggunanya,  terutama  bagi  mereka  yang  tidak  memiliki  latar  belakang  desain grafis, untuk membuat desain yang menarik secara visual dan menampilkan informasi dengan jelas.(Rusdiana et
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
al.,  2021)  Dalam  era  digital  saat  ini,  Canva  sangat  berguna  dalam  menghasilkan  konten  visual  yang  menarik, seperti infografis, poster, kartu ucapan, dan publikasi lainnya yang bisa dibagikan di media sosial, situs web, atau aplikasi mobile.(Astuti, 2021)
Analisis  sentimen  adalah  proses  mengidentifikasi  dan  mengekstrak  informasi  subjektif  seperti  opini, perasaan,  atau  emosi  dari  teks.  Tujuan  dari  analisis  sentimen  adalah  untuk  memahami  tingkat  kepuasan  atau ketidakpuasan  seseorang  terhadap  suatu  produk,  layanan,  merek,  atau  topik  tertentu.(Rusdiaman  &  Rosiyadi, 2019)
Teknik  analisis  sentimen  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  Machine  Learning  atau teknologi NLP. Algoritma Machine Learning dapat mempelajari pola dari data yang telah dilabeli dan kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan teks baru. Sementara itu, teknologi NLP dapat membantu dalam memahami konteks dan sintaksis teks untuk memperoleh pemahaman yang lebih mendalam.(F. P. Rachman, 2021)
Analisis  sentimen  dapat  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  seperti  pemasaran,  riset  produk,  atau pemantauan  media  sosial.  Dalam  pemasaran,  analisis  sentimen  dapat  digunakan  untuk  mengukur  respons pelanggan  terhadap  suatu  produk  atau  merek,  serta  membantu  dalam  pengembangan  strategi  pemasaran  yang efektif.(F. P. Rachman, 2021) Dalam riset produk, analisis sentimen dapat digunakan untuk mengevaluasi respon terhadap  prototipe  produk  dan  mengidentifikasi  fitur  atau  masalah  yang  perlu  diperbaiki.  Sedangkan  dalam pemantauan  media  sosial,  analisis  sentimen  dapat  digunakan  untuk  memahami  opini  dan  respons  pengguna terhadap suatu topik atau merek.(Syarifuddinn, 2020)
Analisis sentimen juga dapat diterapkan pada aplikasi Canva. Dalam konteks ini, analisis sentimen dapat membantu  memahami  opini  pengguna  tentang  aplikasi  Canva  dan  bagaimana  aplikasi  tersebut  memenuhi kebutuhan mereka dalam membuat desain grafis.(Rahmasari & Yogananti, 2021)
Teknik analisis sentimen yang digunakan pada aplikasi Canva dapat melibatkan pengumpulan ulasan atau feedback dari pengguna yang telah menggunakan aplikasi tersebut. Setelah itu, algoritma analisis sentimen akan diterapkan untuk mengklasifikasikan ulasan tersebut sebagai positif, negatif.
Analisis sentimen dapat membantu perusahaan dalam memahami opini pengguna tentang aplikasi Canva dan  bagaimana  aplikasi  tersebut  dapat  memenuhi  kebutuhan  pengguna.  Proses  analisis  sentimen  pada  aplikasi Canva  melibatkan  pengumpulan  ulasan  atau  feedback  dari  pengguna,  yang  kemudian  diklasifikasikan menggunakan algoritma analisis sentimen.
Setelah ulasan berhasil diklasifikasikan, tema-tema yang dibahas dalam ulasan positif dan negatif dapat diekstrak untuk memberikan gambaran umum tentang apa yang diharapkan pengguna dari aplikasi Canva dan di mana aplikasi tersebut dapat diperbaiki. Hal ini akan membantu perusahaan dalam meningkatkan layanan aplikasi Canva dan meningkatkan kepuasan pengguna.
Hasil  analisis  sentimen  juga  dapat  digunakan  oleh  perusahaan  untuk  membandingkan  aplikasi  Canva dengan  aplikasi  pesaing  lainnya  dalam  industri  yang  sama.  Hal  ini  dapat  membantu  perusahaan  dalam mengevaluasi seberapa baik aplikasi Canva dibandingkan dengan aplikasi lainnya dan menentukan keputusan yang tepat dalam mengembangkan aplikasi Canva.
Dalam  konteks  pengembangan  produk,  analisis  sentimen  dapat  membantu  tim  pengembang  dalam mengevaluasi fitur baru yang akan ditambahkan ke dalam aplikasi Canva dan memahami bagaimana fitur tersebut dapat memenuhi kebutuhan pengguna. Dalam konteks pemasaran, hasil analisis sentimen dapat digunakan untuk mengembangkan  strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif  dengan  memahami  opini  pengguna  tentang  fitur  atau layanan yang tersedia di aplikasi Canva.
Dengan demikian, analisis sentimen menjadi sangat penting dalam meningkatkan kualitas layanan dan membuat keputusan yang tepat dalam mengembangkan aplikasi Canva.
Dalam  melakukan  analisis  sentimen  pada  aplikasi  Canva,  metode  Naïve  Bayes  (NB)  dan  K-Nearest Neighbor (KNN) dapat digunakan. Naïve Bayes (NB)  adalah metode klasifikasi yang menggunakan probabilitas untuk menentukan kategori suatu input berdasarkan data training.(Yuliska & Syaliman, 2020) Sedangkan KNN adalah  metode  klasifikasi  yang  mencari  kategori  suatu  input  berdasarkan  jarak  dengan  data  training terdekat.(Advernesia, 2018)
Dalam  hal  ini,  ulasan  dan  feedback  dari  pengguna  aplikasi  Canva  akan  dijadikan  sebagai  input  untuk melakukan  analisis  sentimen  menggunakan  Naïve  Bayes  (NB)  dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Dengan mengklasifikasikan  ulasan  sebagai  positif,  negatif  akan  diperoleh  pemahaman  tentang  kepuasan  pengguna terhadap  aplikasi  Canva  serta  aspek-aspek  yang  perlu  diperbaiki.  Hasil  analisis  sentimen  menggunakan  Naïve Bayes (NB) dan K-Nearest Neighbor (KNN) dapat membantu pengembang aplikasi Canva untuk meningkatkan kualitas  dan  layanan  yang  ditawarkan  kepada  pengguna.  Selain  itu,  analisis  sentimen  dapat  digunakan  untuk membandingkan  aplikasi  Canva  dengan  aplikasi  pesaing  lainnya  dalam  industri  yang  sama  dan  mengevaluasi keunggulan aplikasi Canva dibandingkan dengan aplikasi lainnya.

## METODE PENELITIAN
CRISP-DM  (Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining)  adalah  metodologi  standar  yang  digunakan dalam  data  mining.(Matovani  &  Hadiono,  2018)  Metodologi  ini  terdiri  dari  enam  tahap  yang  mencakup pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan penyebaran. Setiap tahap memiliki tugas dan aktivitas yang spesifik, dan tahap-tahap tersebut harus dilakukan secara berurutan untuk mencapai hasil yang maksimal. CRISP-DM membantu peneliti untuk mengorganisir dan menjalankan proyek data mining dengan lebih efisien dan efektif, serta membantu meminimalkan risiko dan biaya proyek secara keseluruhan. Dalam setiap tahap,  CRISP-DM  menekankan  pada  pentingnya  kerja  sama  tim,  pemantauan  yang  ketat,  dan  pengambilan keputusan yang berbasis data untuk mencapai hasil yang terbaik.
Gambar 1. Tahapan Metode CRISP DM
Sumber (Matovani & Hadiono, 2018)

## 1. B USINESS U NDERSTANDING
Pada  tahap  Pemahaman  Bisnis  dalam  penelitian  analisis  sentimen  aplikasi  Canva,  dilakukan  upaya  untuk memahami objek penelitian dengan mengumpulkan ulasan pengguna dari Google Play Store yang mengandung berbagai  pendapat  baik  positif  maupun  negatif.(Spruit  et  al.,  2021)  Ulasan-ulasan  ini  kemudian  akan  diolah menggunakan metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors (KNN) untuk menentukan model terbaik yang akan digunakan  dalam  penelitian.  Tujuan  dari  tahap  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  dan  membandingkan  efektivitas kedua metode dalam menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Canva.

## 2. D ATA U NDERSTANDING
Pada tahap Pemahaman Data, tujuannya adalah untuk mengumpulkan, mengidentifikasi, dan memahami data yang  akan  digunakan  dalam  penelitian.  Data  harus  diverifikasi  kebenarannya  dan  memiliki  kualitas  yang  baik. Dalam penelitian penggunaan aplikasi Canva, data yang digunakan adalah data ulasan pengguna Canva di Google Play  Store  yang  terdiri  dari  kategori  positif  dan  negatif.  Data  tersebut  kemudian  diproses  dan  disiapkan  untuk dilakukan analisis sentimen menggunakan metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors (KNN).

## 3. D ATA P REPARATION
Pada  tahap  Persiapan  Data,  dilakukan  pengambilan  data  ulasan  aplikasi  Canva  dari  Google  Play  Store menggunakan teknik crawling dengan menggunakan script python. Data tersebut terdiri dari kategori positif dan negatif.  Kemudian,  dilakukan  proses  cleansing  data  untuk  mengurangi  data  redundan,  tokenizing,  stopword removal,  dan  stemming.  Tujuannya  adalah  untuk  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  dalam  penelitian memiliki kualitas yang baik dan siap untuk dilakukan analisis menggunakan metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors (KNN).(R. Rachman & Handayani, 2021)
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Gambar 2. Data Preparation

## Sumber: Penelitian (2023)
1. Transform cases
Transform cases adalah sebuah tahap dalam pra-pemrosesan data dimana seluruh huruf dalam dokumen atau teks diubah menjadi format tertentu, misalnya huruf kecil semua atau huruf kapital semua. Tujuannya adalah untuk menyederhanakan analisis data dan memudahkan pemrosesan data secara konsisten.(Flores et al., 2020)
Table 1. Hasil Transform Cases
Data sebelum diolah Data sesudah diolah Tolong stabilitas koneksi DIPERHATIKAN dan perlu DIPERBAIKI, Tolong di Fix Bug nya,
Kendala: Sering terjadi kegagalan pada saat unduh hasil desain, padahal koneksi internet saya stabil
tolong stabilitas koneksi diperhatikan dan perlu diperbaiki, tolong di fix bug nya, kendala: sering terjadi kegagalan pada saat unduh hasil desain,
padahal koneksi internet saya stabil
Sumber: Penelitian (2023)
2. Tokenize
Tokenize adalah  proses  memisahkan  teks  atau  kalimat  menjadi  unit-unit  yang  lebih  kecil  yang  disebut token.(Rifai et al., 2021) Token dapat berupa kata, frasa, tanda baca, atau karakter individu. Proses tokenisasi sangat berguna dalam pemrosesan bahasa alami dan pengolahan teks, karena memungkinkan komputer untuk memahami dan memproses teks dalam format yang lebih terstruktur. Dalam tokenisasi, umumnya tanda baca seperti titik, koma, dan tanda tanya juga dianggap sebagai token tersendiri kalimat pada tabel 2.
Table 2. Hasil TOKENIZE Data sebelum diolah Data sesudah diolah tolong stabilitas koneksi diperhatikan dan perlu diperbaiki, tolong di fix bug nya, kendala: sering terjadi kegagalan pada saat unduh hasil desain,
padahal koneksi internet saya stabil
"tolong", "stabilitas", "koneksi", "diperhatikan", "dan", "perlu", "diperbaiki", "fix", "bug", "nya", "kendala", "sering", "terjadi", "pada", "saat", "unduh", "hasil", "desain", "padahal", "internet", "saya", "stabil"
Sumber: Penelitian (2023)
3. Filter Stopword
Filter stopword adalah proses penghapusan kata-kata yang dianggap tidak relevan atau terlalu umum dalam teks atau dokumen.(Rahutomo & Ririd, 2019) Kata-kata seperti "yang", "dan", "dari", dan "pada" seringkali dianggap sebagai stopword karena tidak memiliki nilai informasi yang signifikan dalam analisis teks. Dengan menghapus stopword , kita dapat meningkatkan akurasi dan kecepatan pemrosesan data dalam analisis tek s. pada tabel 3.
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Table 3. HASIL STOPWORD
Data sebelum diolah Data sesudah diolah
tolong stabilitas koneksi diperhatikan dan perlu diperbaiki, tolong di fix bug nya, kendala: sering terjadi kegagalan pada saat unduh hasil desain,
padahal koneksi internet saya stabil
tolong stabilitas koneksi diperhatikan perlu diperbaiki tolong fix bug nya kendala sering terjadi kegagalan saat unduh hasil desain padahal koneksi internet stabil
Sumber: Penelitian (2023)
4. Stemming
Stemming adalah proses menghilangkan imbuhan atau akhiran kata untuk menghasilkan kata dasar atau kata induk.(Guterres  et  al.,  2019) Tujuannya  adalah  untuk  mengurangi  jumlah  kata  yang  perlu  diolah  sehingga memudahkan proses analisis teks seperti kalimat pada tabel 4.
Table 4. Hasil Stemming
Data sebelum diolah Data sesudah diolah tolong stabilitas koneksi diperhatikan perlu diperbaiki tolong fix bug nya kendala sering terjadi kegagalan saat unduh hasil desain padahal koneksi
internet stabil
tolong stabilitas koneksi perhatikan perlu perbaiki. tolong fix bug kendala sering terjadi kegagalan saat unduh hasil desain, padahal koneksi internet stabil.
Sumber: Penelitian (2023)

## 5. M ODELLING
Pada  tahap Modelling ,  dilakukan  teknik  pengklasifikasian  data  yang  paling  akurat  untuk  mencapai  tujuan penelitian(Ye et al., 2022). Dalam penelitian ini, akan dibandingkan kinerja algoritma Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors (KNN) untuk memilih metode klasifikasi terbaik.

## 6. E VALUATION
Pada tahap pemodelan, evaluasi dilakukan terhadap model yang telah dibangun dengan menggunakan matriks konfusi  untuk  mengukur  tingkat  akurasi.  Matriks  konfusi  memberikan  gambaran  mengenai  hasil  akurasi  yang mencakup prediksi benar positif, prediksi salah positif, prediksi benar negatif, dan prediksi salah negatif. Akurasi dihitung dari seluruh prediksi benar, baik prediksi positif maupun negatif, dibandingkan dengan keseluruhan data pengujian. Semakin tinggi nilai akurasi, semakin baik kualitas model yang dihasilkan. Pengujian juga dilakukan dengan menggunakan kurva ROC, yang merepresentasikan kelas positif dalam bentuk kurva. Pengujian dilakukan dengan  menghitung  nilai  Area  Under  Curve  (AUC).  Semakin  tinggi  nilai  AUC  dan  kurva  ROC,  semakin  baik performa model klasifikasi yang dihasilkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari kolom ulasan aplikasi Canva di Google Play Store. Google Play Store merupakan platform aplikasi resmi milik Google untuk perangkat berbasis Android. Pengguna dapat mengunduh aplikasi Canva melalui Google Play Store dan memberikan ulasan tentang aplikasi tersebut. Ulasan tersebut  kemudian  diambil  dengan  teknik  web  crawling  menggunakan  script  Python.  Setelah  dilakukan  proses cleansing data, terdapat 2000 data yang digunakan dalam analisis sentimen Canva, yang terdiri dari kategori 1000 positif dan 1000 negatif.
Table 5. Jumlah Data Label Jumlah Positive 1000 Negative 1000
Sumber: Penelitian (2023)
Tahap  persiapan  data  (data  preparation)  merupakan  tahap  awal  dalam  text  mining  yang  bertujuan  untuk mempersiapkan data agar siap digunakan dalam penelitian. Pada tahap ini, dilakukan proses text preprocessing menggunakan tools Rapid Miner untuk  mengatasi data redundan,  melakukan tokenizing, menghapus stopword, dan stemming. Selain itu, peneliti juga menggunakan model pre-processing di tools rapid miner untuk memastikan kualitas data yang lebih baik.
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Gambar 3. Modelling
Sumber: Penelitian (2023)
Tahap  modelling  adalah  tahap  di  mana  peneliti  memilih  teknik  mining  dengan  menentukan  algoritma yang  akan  digunakan.  Pada  tahap  ini,  peneliti  akan  membandingkan  dua  algoritma  yaitu  Naïve  Bayes  dan  K- Nearest Neighbors (KNN).
Gambar 4. Hasil Akurasi Naive Bayes

## Sumber: Penelitian (2023)
Penelitian  ini  mengevaluasi  akurasi  metode  Naïve  Bayes  dalam  mengklasifikasikan  2000  data  ulasan positif dan negatif tentang aplikasi Canva. Akurasi sebesar 77,41% diperoleh dari pengujian terhadap data tersebut. Dari analisis matriks konfusi diketahui bahwa dari 1000 data ulasan positif, 750 data diklasifikasikan dengan benar sebagai positif dan 250 data salah diklasifikasikan sebagai negatif. Sementara dari 1000 data ulasan negatif, 798 data diklasifikasikan dengan benar sebagai negatif dan 202 data salah diklasifikasikan sebagai positif. Hasil ini menunjukkan bahwa meskipun metode Naïve Bayes cukup akurat, masih terdapat kesalahan klasifikasi yang perlu diminimalisir untuk meningkatkan performa model klasifikasi sentimen ulasan aplikasi Canva.
Gambar 5. Hasil AUC Naïve Bayes
Sumber: Penelitian (2023)
Kurva  AUC  Naïve  Bayes  menghasilkan  nilai  AUC  (Area  Under  Curve)  sebesar  0,949  berdasarkan gambar  5,  yang  menunjukkan  klasifikasi  sangat  baik  (excellent  classification).  Matriks  konfusi  memberikan
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
penilaian  kinerja  klasifikasi  berdasarkan  objek  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  dan  salah.  Matriks  konfusi berisi informasi aktual dan hasil prediksi pada sistem klasifikasi.
Table 6. HASIL ACCURACY , RECALL , PRECISION DAN AUC Accuracy Recall Precision AUC NB 77.41% 74.99% 79.77% 94.50% KNN 83.92% 83.66% 84.49% 95.00%
Sumber: Penelitian (2023)
Berdasarkan Tabel 6. dapat disimpulkan bahwa algoritma  K-Nearest Neighbors memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan Naive Bayes dalam  klasifikasi data.  Algoritma  K-Nearest Neighbors  memiliki tingkat  akurasi  sebesar  83,92%,  sedangkan  Naive  Bayes  hanya  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  77,41%. Algoritma K-Nearest Neighbors juga memiliki nilai recall dan precision yang lebih tinggi dibandingkan dengan Naive Bayes, yaitu sebesar 83,66% dan 84,49% secara berurutan. Selain itu, nilai AUC (Area Under Curve) yang dihasilkan  oleh  algoritma  K-Nearest  Neighbors  juga  lebih  tinggi  daripada  Naive  Bayes,  yaitu  sebesar  94,90% dibandingkan dengan 94,00%. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa algoritma  K-Nearest Neighbors lebih cocok digunakan dalam klasifikasi data pada penelitian ini.

## KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  analisis  sentimen  pada  ulasan  aplikasi  Canva  di  Google  Play  Store menggunakan dua algoritma, yaitu Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors dengan Particle Swarm Optimization. Setelah  dilakukan  evaluasi  kinerja,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  K-Nearest  Neighbors  memiliki  kinerja yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  Naive  Bayes  dalam  melakukan  klasifikasi  data.  Algoritma  K-Nearest Neighbors  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  83,92%,  sedangkan  Naive  Bayes  hanya  memiliki  tingkat  akurasi sebesar  77,41%.  Algoritma  K-Nearest  Neighbors  juga  memiliki  nilai  recall  dan  precision  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  Naive  Bayes,  yaitu  sebesar  83,66%  dan  84,49%  secara  berurutan.  Selain  itu,  nilai  AUC (Area Under Curve) yang dihasilkan oleh algoritma K-Nearest Neighbors juga lebih tinggi daripada Naive Bayes, yaitu  sebesar  95,00%  dibandingkan  dengan  94,50%.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  K- Nearest Neighbors lebih cocok digunakan dalam klasifikasi data pada penelitian ini. Oleh karena itu, algoritma K- Nearest  Neighbors  lebih  cocok  digunakan  dalam  klasifikasi  data  pada  penelitian  ini  dan  dapat  memberikan kontribusi bagi pengembangan aplikasi Canva serta meningkatkan kualitas layanan bagi penggunanya.

## REFERENSI
Advernesia. (2018). Pengertian dan Cara Kerja Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN). Data Science . Astuti,  S.  P.  (2021).  Pemanfaatan  canva  design  sebagai  media  pembelajaran  mata  kuliah  fisika  listrik  statis. Navigation Physics : Journal of Physics Education , 3 (1). https://doi.org/10.30998/npjpe.v3i1.563 Flores, V. A., Jasa, L., & Linawati, L. (2020). Analisis Sentimen untuk Mengetahui Kelemahan dan Kelebihan Pesaing  Bisnis  Rumah  Makan  Berdasarkan  Komentar  Positif  dan  Negatif  di  Instagram. Majalah  Ilmiah Teknologi Elektro , 19 (1). https://doi.org/10.24843/mite.2020.v19i01.p07 Guterres,  A., Gunawan,  & Santoso, J. (2019). Stemming Bahasa Tetun  Menggunakan Pendekatan Rule Based. Teknika , 8 (2). https://doi.org/10.34148/teknika.v8i2.224
Komalasari,  Y.,  Muharrom,  M.,  &  Sumbaryadi,  A.  (2021).  Pemanfaatan  Aplikasi  Canva  Untuk  Meningkatkan Fungsionalitas Media Sosial Pada Pengurus dan Anggota Karang Taruna Kel. Kebon Bawang Jakarta Utara. Abditeknika Jurnal Pengabdian Masyarakat , 1 (2). https://doi.org/10.31294/abditeknika.v1i2.380 Matovani,  D.,  &  Hadiono,  K.  (2018).  IMPLEMENTASI  ALGORITMA  APRIORI  UNTUK  MEMBANTU
PROSES PERSEDIAAN BARANG. Jurnal Dinamika Informatika , 10 (2). https://doi.org/10.35315/informatika.v10i2.8133
Rachman, F. P. (2021). Perbandingan Model Deep Learning untuk Klasifikasi Sentiment Analysis dengan Teknik Natural Languange Processing. Jurnal Teknologi Dan Manajemen Informatika , 7 (2). https://doi.org/10.26905/jtmi.v7i2.6506
Rachman,  R.,  &  Handayani,  R.  N.  (2021).  Klasifikasi  Algoritma  Naive  Bayes  Dalam  Memprediksi  Tingkat
Kelancaran Pembayaran Sewa Teras UMKM. Jurnal Informatika , 8 (2).
https://doi.org/10.31294/ji.v8i2.10494
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Rahmasari,  E.  A.,  &  Yogananti,  A.  F.  (2021).  KAJIAN  USABILITY  APLIKASI  CANVA  (STUDI  KASUS PENGGUNA MAHASISWA DESAIN). ANDHARUPA: Jurnal Desain Komunikasi Visual & Multimedia , 7 (01). https://doi.org/10.33633/andharupa.v7i01.4292 Rahutomo,  F.,  &  Ririd,  A.  R.  T.  H.  (2019).  Evaluasi  Daftar  Stopword  Bahasa  Indonesia. Jurnal  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 6 (1). https://doi.org/10.25126/jtiik.2019611226
Rifai,  B.,  Normah,  Febryanto,  B.  D.,  Yulianto,  F.,  &  Reflianah,  N.  (2021).  Analisis  Sentimen  Opini  Publik Terhadap  Penerapan  Kebijakan  Social  Distancing  Dalam  Pencegahan  Covid-19. Paradigma  –  Jurnal Informatika Dan Komputer , 23 (1). https://doi.org/https://doi.org/0.31294/p.v%vi%i.8756 Rusdiaman,  D.,  &  Rosiyadi,  D.  (2019).  ANALISA  SENTIMEN  TERHADAP  TOKOH  PUBLIK MENGGUNAKAN  METODE  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER  DAN  SUPPORT  VECTOR  MACHINE. CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) , 4 (2).
Rusdiana,  R.  Y.,  Putri,  W.  K.,  &  Sari,  V.  K.  (2021). Pelatihan  Pembuatan  Media  Pembelajaran  Menggunakan Canva bagi Guru SMPN 1 Tegalampel Bondowoso. Pengabdian Magister Pendidikan IPA , 4 (3). Spruit,  M.,  Kais,  M.,  &  Menger,  V.  (2021).  Automated  business  goal  extraction  from  e-mail  repositories  to bootstrap business understanding. Future Internet , 13 (10). https://doi.org/10.3390/fi13100243
Syarifuddinn, M. (2020). ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK MENGENAI COVID-19 PADA TWITTER MENGGUNAKAN  METODE  NAÏVE  BAYES  DAN  KNN. INTI  Nusa  Mandiri , 15 (1). https://doi.org/10.33480/inti.v15i1.1347
Ye, Z., Song, P., Zheng, D., Zhang, X., & Wu, J. (2022). A Naive Bayes model on lung adenocarcinoma projection based on tumor microenvironment and weighted gene co-expression network analysis. Infectious Disease Modelling , 7 (3). https://doi.org/10.1016/j.idm.2022.07.009 Yuliska,  Y.,  &  Syaliman,  K.  U.  (2020).  Peningkatan  Akurasi  K-Nearest  Neighbor  Pada  Data  Index  Standar Pencemaran Udara Kota Pekanbaru. IT Journal Research and Development , 5 (1).
https://doi.org/10.25299/itjrd.2020.vol5(1).4680