KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 3091-3098 DOI 10.30865/klik.v4i6.1964 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Netflix Pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Ananda Bagas Pranata, Allif Rizki Abdillah, Faldy Irwiensyah *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof.Dr.Hamka, Jakarta, Indonesia Email: 1 bagaspranta.bp@gmail.com, 2 allifrizki02@gmail.com, 3* faldy@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: faldy@uhamka.ac.id
Abstrak- Perkembangan  teknologi  informasi  sangat  berkembang  dengan  pesat,  termasuk  perkembangan  teknologi  dalam  kategori perfilman. Pada era yang canggih saat ini, menonton film tidak perlu lagi untuk datang ke bioskop, karena sudah ada aplikasi untuk menonton film dimanapun dan kapanpun. Salah satu aplikasi yang populer untuk menonton film bernama netflix, netflix merupakan platform streaming film atau serial yang banyak digunakan. Netflix juga merupakan platform streaming yang menempati peringkat ke- 10 dalam hal akses di Indonesia. Penelitian ini berfokus untuk mengidentifikasi tingkat kepuasan pengguna terhadap aplikasi netflix berdasarkan ulasan di google play store. Adanya penelitian ini ditujukan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna suatu aplikasi yang  ada  di  google  play  yaitu  netflix.  Ulasan  tersebut  akan  peneliti  gunakan  untuk  mengetahui  seberapa  puas  pengguna  dalam menggunakan aplikasi netflix. Peneliti mendapatkan ulasan tersebut dengan menggunakan web scrapper python dengan jumlah 1000 data yang belum peneliti olah. Setelah peneliti mengolah 1000 data tersebut dari duplikat dan simbol-simbol, peneliti memperolah 893 data  yang  siap  untuk  dilakukan  proses  sentimen  analisis  menggunakan  RapidMiner.  Dari  893  data,  peneliti  melakukan  pelabelan manual pada data sebanyak 635 data dan 258 data dilabeli dengan otomatis menggunakan machine learning yaitu naive bayes. Peneliti juga membuat confussion matrix untuk mengetahui tingkat keakuratan algoritma yang peneliti gunakan pada penelitian kali ini. Hasil keakuratan  confussion  matrix  yang peneliti  dapat pada  penelitian ini  sebesar  93,39%.  Nilai  class precision  positif sebesar  85,52% menunjukkan bahwa sebagian besar ulasan positif teridentifikasi dengan baik, sementara nilai  class precision negatif sebesar 100% menunjukkan  kemampuan  yang  sangat  baik  dalam  mengidentifikasi  ulasan  negatif.  Kesimpulannya,  aplikasi  Netflix  mendapatkan respon yang beragam dari pengguna, dan algoritma yang digunakan mampu mengidentifikasi ulasan dengan akurat.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Naive Bayes; Netflix; RapidMiner; Google Play Store
Abstract− The rapid development of information technology has advanced rapidly, including advancements in film technology. In this modern era, watching movies no longer requires going to the cinema, as there are applications available to watch movies anytime and anywhere. One popular application for watching movies is Netflix, a widely used streaming platform for films and series. Netflix also ranks 10th in terms of access in Indonesia. This study focuses on identifying user satisfaction levels with the Netflix application based on reviews on the Google Play Store. The research aims to analyze user review sentiment of an application available on Google Play, namely Netflix. These reviews will be used to gauge user satisfaction with the Netflix application. Researchers obtained these reviews using a Python web scraper with a total of 1000 unprocessed data points. After processing these 1000 data points by removing duplicates and  symbols,  researchers  obtained  893  data  points  ready  for  sentiment  analysis  using  RapidMiner.  Out  of  the  893  data  points, researchers manually labeled 635 data points, while 258 data points were labeled automatically using machine learning, namely Naive Bayes. Researchers also created a confusion matrix to determine the accuracy level of the algorithm used in this study. The accuracy result of the confusion matrix obtained by researchers in this study is 93.39%. The positive class precision value of 85.52% indicates that  most  positive  reviews  were  identified  accurately,  while  the  negative  class  precision  value  of  100%  demonstrates  excellent capability  in  identifying  negative  reviews.  In  conclusion,  the  Netflix  application  receives  diverse  responses  from  users,  and  the algorithm used effectively identifies reviews accurately.
Keywords : Sentiment Analysis; Naïve Bayes; RapidMiner; Google Play Store

## 1. PENDAHULUAN
Dalam beberapa dekade terakhir, perkembangan teknologi telah mengalami lonjakan pesat, terutama sejak kemunculan internet  dan  komputer  pribadi  pada  tahun  1980-an.  Kemajuan  teknologi  ini  telah  menyebabkan  perubahan  besar  di berbagai  sektor,  termasuk  komunikasi,  transportasi,  kesehatan,  hiburan,  dan  pendidikan  [1].  Peningkatan  teknologi internet  secara  signifikan  telah  memperluas  jangkauan  distribusi  informasi.  Salah  satu  aspek  yang  mendukung peningkatan  ini  adalah  media  sosial,  di  mana  pengguna  tidak  hanya  berfungsi  sebagai  penerima  informasi  tetapi  juga sebagai pembuat informasi [2]. Peningkatan jumlah pengguna internet di Indonesia disebabkan oleh berbagai kemudahan yang ditawarkan oleh media sosial dan internet. Melalui media sosial, orang bisa mengakses informasi dan berkomunikasi dengan sangat cepat [3].
Google memiliki platform bernama Play Store yang menawarkan berbagai konten digital, termasuk permainan, aplikasi, film, buku, dan musik dalam berbagai kategori [4]. Netflix adalah platform streaming yang menempati peringkat ke-10 dalam hal akses di Indonesia. Ulasan pengguna terhadap layanan aplikasi Netflix dapat ditemukan di situs Google Play Store [5]. Netflix beroperasi seperti toko penyewaan film digital, menyediakan berbagai macam film. Serupa dengan layanan  televisi  berlangganan,  Netflix  tidak  mengandalkan  iklan,  sehingga  pengguna  dapat  menghindari  jadwal penayangan  televisi  dan  memilih  konten  sesuai  keinginan  mereka.  Netflix  menjadi  pelopor  dalam  layanan  sewa  film online global . Berdiri sejak 29 Agustus 1997 di Scotts Valley, California, dan hadir di Indonesia pada tahun 2016, Netflix memiliki arsip film terlengkap di dunia dengan jangkauan operasional terluas [6]. Adanya netflix memudahkan pengguna untuk menonton berbagai film secara streaming . Pengambilan data netflix diambil melalui komentar pengguna tentang netflix  di  google  playstore.  Setelah  memperoleh data  tersebut,  akan  dilakukan preprosessing dan menerapkan  metode algoritma Naive Bayes untuk melakukan evaluasi sentimen. Algoritma Naive Bayes adalah sebuah teknik klasifikasi yang
Ananda  Bagas  Pranata,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Netflix  Pada  Google  Play  Menggunakan

## Algoritma Naïve Bayes
terbukti sangat efektif dan sering diterapkan dalam berbagai penelitian [7]. Naïve Bayes ialah sebuah algoritma klasifikasi yang memanfaatkan pendekatan statistik dan probabilitas secara sederhana, didasarkan pada teorema Bayes . Naive Bayes ini  mengoperasikan  dengan  asumsi  bahwa  setiap  atribut  bersifat  independen.  Dengan  demikian, Naïve  Bayes mengasumsikan keberadaan atau ketiadaan kesamaan teks dengan karakteristik kelas lainnya berdasarkan atribut tertentu [8].
Analisis sentimen adalah teknologi baru yang sedang dikembangkan dan digunakan dalam Penelitian bertujuan untuk  menganalisis  topik  serta  pendapat  yang  diungkapkan.  Penggunaan  teknologi  ini  kerap  dilakukan  untuk mengevaluasi  dan  menganalisis  sejauh  mana  pelanggan  atau  pengguna  puas  terhadap  suatu  produk  atau  kebijakan. Analisis sentimen merupakan langkah otomatis dalam mengektrak, memahami, dan mengelola data teks dengan tujuan mendapatkan pemahaman atau informasi yang bermanfaat. Proses analisis melibatkan tweet , tulisan ulasan, forum, dan blog, sementara prapemrosesan data mencakup langkah-langkah seperti penghapusan stopword , stemming , identifikasi sentimen,  tokenisasi,  serta  klasifikasi  sentimen  [9].  Tujuannya  adalah  mengidentifikasi  bagaimana  orang  lain  menilai suatu isu, apakah mereka cenderung memiliki pandangan positif atau negatif terhadapnya [10]. Pada beberapa penelitian, sentimen  dapat  dianggap  sebagai  data  besar  ketika  jumlah  data  teksnya  bertambah  dan  variasi  konteksnya  semakin kompleks [11]. Text Mining adalah disiplin baru yang sedang berkembang, yang bertujuan untuk mengekstrak makna dari teks alami [12]. Ini dapat dijelaskan sebagai proses menganalisis teks untuk mengambil informasi yang bermanfaat untuk tujuan khusus [13]. Tugas khusus dari text mining adalah melakukan penggolongan teks [14].
Peneliti terdahulu mengenai analisis sentimen yaitu prediksi calon presiden yang akan maju pada tahun 2024 di indonesia. Penelitian ini membahas tentang sentimen netizen terhadap ke empat kandidat presiden yaitu Ganjar, Anies, Prabowo, dan Sandiaga Uno di tweet pada aplikasi twitter . Metode yang digunakan adalah Naive Bayes dan menggunakan perangkat  lunak RapidMiner ,  sama  seperti  metode  dan  perangkat  lunak  yang  peneliti  gunakan.  Perbedaannya  terletak pada metode pengambilan data yang di  mana penelitian terdahulu  tersebut  mengambil  data langsung dari  rapid  miner tersebut dengan menggunakan API twitter , sedangkan penelitian yang dilakukan peneliti mengambil data menggunakan web  scrapping dengan  python  di Google  Colab dan  mengatur  pengambilan  data  tersebut  ke  ulasan google  play  store netflix [15]. Penelitian terdahulu lainnya membahas tentang analisis sentimen terhadap ulasan aplikasi ajaib pada google play store . Metode yang digunakan adalah Naive Bayes dan menggunakan  perangkat  lunak RapidMiner, sama seperti metode  dan  perangkat  lunak  yang  peneliti  gunakan.  Metode  pengambilan  data  yang  digunakan  peneliti  terdahulu menggunakan web  scrapping dengan  python  di Google  Colab ,  sama  seperti  metode  pengambilan  data  yang  peneliti gunakan. Perbedaannya terletak pada jumlah pengambilan data ulasan yang dimana peneliti terdahulu mengambil dataset sebanyak  500  data,  sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  peneliti  mengambil  data  sebanyak  1000  data  yang  setelah dilakukan pembersihan data, data menjadi 893 data [16]. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan metode Naïve Bayes dalam  memprediksi  apakah  ulasan  yang  telah  dikumpulkan  sebelumnya  bersifat  positif  atau  negatif.  Peneliti menggunakan  perangkat  lunak RapidMiner ,  di  mana  analisis  sentimen  juga  dilakukan.  Jadi,  seluruh  penelitian  ini dilaksanakan menggunakan RapidMiner .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  klasifikasi naive  bayes untuk  menentukan  apakah  sentimen  dari  ulasan pengguna aplikasi Netflix di Google Play Store bersifat positif atau negatif. Data diambil menggunakan platform Google Colab yang menggunakan bahasa pemrograman Python. [17]. Di bawah ini terdapat gambar 1 yang menunjukkan urutan langkah-langkah penelitian yang dilakukan oleh peneliti, dengan rincian sebagai berikut:
Ananda  Bagas  Pranata,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Netflix  Pada  Google  Play  Menggunakan

## Algoritma Naïve Bayes

## 2.2 Pengambilan Data
Scraping merupakan proses pengambilan dokumen yang semi-terstruktur dari internet, sering kali berupa halaman web yang  menggunakan  bahasa markup seperti  HTML  atau  XHTML.  Tujuan  dari  aktivitas scraping ini  adalah  untuk mengekstraksi  informasi  dari  halaman-halaman  tersebut,  baik  secara  keseluruhan  maupun  sebagian,  dengan  tujuan penggunaan  yang  berbeda-beda  [18]. Scraping data  ulasan  dilakukan  melalui  proses  dengan  menggunakan Google Collaboratory . Dengan memanfaatkan metode Scraping data, dataset ulasan dan komentar aplikasi Netflix diambil dari Google Play Store menggunakan Google Colab. Sebanyak 1000 data berhasil diambil, kemudian data tersebut diubah ke format csv pada Google Colab dan disimpan.

## 2.3 RapidMiner
RapidMiner merupakan  perangkat  lunak sumber  terbuka  yang  digunakan  untuk  melakukan  penambangan  data, penambangan teks, serta analisis prediktif. Selain itu, RapidMiner juga dapat terintegrasi dengan berbagai sumber data termasuk database , file teks, dan jenis data lainnya yang beragam [19]. Dengan memanfaatkan berbagai teknik deskriptif dan  prediktif, RapidMiner bertujuan  untuk  memberikan  wawasan  kepada  pengguna  dan  mendukung  mereka  dalam membuat  keputusan  yang  lebih  baik.  Dalam  mencapai  tujuan  ini, RapidMiner menyediakan  berbagai  operator data mining , termasuk operator untuk visualisasi , preprocessing data , output dan input , yang dapat digunakan dengan efisien dan mudah untuk  menjalankan operasi  data mining.  Setelah mendapatkan dataset  ulasan penggunaan aplikasi  Netfilix dari Google  Collab ,  peneliti  melanjutkan  tahap  penelitian  selanjutnya  menggunakan RapidMiner untuk  dilakukan pembersihan dataset.

## 2.4 Cleansing
Cleansing adalah proses menghilangkan komponen yang tidak relevan dari dokumen, seperti karakter atau simbol, angka, emotikon,  dan  tautan  URL  [20].  Tahap  ini  sangat  penting  untuk  menunjang  proses  penelitian  khususnya  pada  saat pelabelan otomatis menggunakan naive bayes . Tahap cleansing dilakukan di dalam tools RapidMiner untuk membersihan data dari simbol simbol yang tidak diperlukan dalam proses analisis sentimen, simbol yang dimaksud seperti tanda titik, tanda  seru,  tanda  koma,  sampai  simbol  emotikon.  Bukan  hanya  itu,  peneliti  membersihkan  dataset  dari  kalimat  yang duplikat.  Dari  1000  data  yang  diperoleh  peneliti,  setelah  dilakukan cleansing data  menggunakan tools RapidMiner , peneliti memperoleh 893 data yang sudah dibersihkan.

## 2.5 Pelabelan Data
Pelabelan data merupakan proses menetapkan atau memberi label kepada setiap instance atau contoh data dalam dataset dengan kategori positif dan negatif [21]. Setelah data cleansing total jumlah data akan dipisah menjadi 2, setengah untuk data testing ,  dan  untuk data  training dipakai  untuk  tahap  implementasi naïve  bayes .  Proses  pelabelan  data  dilakukan secara manual. Dalam penelitian ini, peneliti melabelkan secara manual dataset yang sudah dibersihkan tadi menggunakan microsoft excel sejumlah 635 data. Lalu sisa datanya yaitu 258 data akan dijadikan sebagai data testing yang akan diproses menggunakan tools RapidMiner dengan menggunakan algoritma naïve bayes classifier .
2.6 Pre-processing
Pre-processing yaitu  langkah  untuk  mengolah text  mining agar  data  menjadi  lebih  bermakna  [22]. Pre-processing bertujuan  untuk  menyusun  ringkasan  teks,  dan  proses  ini  melibatkan  serangkaian  tahapan  seperti  memecah  kalimat, mengurangi  kapitalisasi  huruf,  melakukan  tokenisasi,  dan  menghapus  kata-kata  penghenti  (stopword).  Pada preprocessing ada empat tahap yaitu Tokenizing, Tranform Cases, Filter Stopwords, Filter Token by Length yang akan peneliti lakukan di RapidMiner .

## 2.7 Implementasi Naïve Bayes
Dalam  penelitian  yang  telah  peneliti  lakukan,  peneliti  menggunakan  metode  algoritma naïve  bayes dalam  melakukan analisis  sentimen  ulasan  pengguna  Netflix  yang  diambil  dari Google  Play  Store .  Klasifikasi Naïve  Bayes memiliki kemampuan untuk memproyeksikan probabilitas keanggotaan suatu kelas dengan dasar pada asumsi independensi. Oleh karena itu, potensi untuk mengidentifikasi kemungkinan masa depan didasarkan pada pengalaman sebelumnya. Kelebihan dari  algoritma Naïve  Bayes terletak  pada  efisiensinya,  yang  memungkinkan  proses  analisis  sentimen  menjadi  lebih singkat. Di samping itu, meskipun memiliki jumlah data latih atau data training yang terbatas, algoritma yang memiliki tingkat akuarasi yang tinggi yaitu dengan metode naive bayes [23].

## 2.8 Evaluasi
Evaluasi  menggunakan Confusion  Matrix sebagai  metode  untuk  melakukan  perhitungan  keakuratan  sebuah  algoritma naive  bayes . Confusion  Matrix adalah  suatu  teknik  yang  sering  digunakan  untuk  menyajikan  hasil akurasi  dari  model yang  telah  dibuat.  Pada  tahap  ini,  dilakukan  penghitungan  untuk  mengevaluasi  akurasi,  presisi,  dan recall .  Dalam membuat confussion  matrix ,  peneliti  masih  tetap  menggunakan tools  RapidMiner dalam  melakukan  perhitungan keakuratan data training yang telah peneliti buat, karena dengan menggunakan RapidMiner untuk menghitung keakuratan akan lebih efisien dan hasilnya pun juga tidak terlalu jauh berbeda dengan perhitungan manual.
Ananda  Bagas  Pranata,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Netflix  Pada  Google  Play  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada penelitian kali ini peneliti mengambil dataset ulasan pada aplikasi netflix sebanyak 1000 data dengan rentang waktu antara  April  2024  sampai  Juni  2024,  tetapi  pada  saat  dilakukan  pembersihan  data  dari  simbol-simbol  yang  tidak diperlukan dalam proses analisis sentimen dan kalimat duplikat, dataset menjadi 893 data saja yang siap untuk dilakukan ke tahap cleaning  yang akan dijelaskan pada tahap selanjutnya. Gambar  2  di  bawah merupakan ilustrasi  pengambilan data.

## Gambar 2. Ilustrasi Pengumpulan Data
Peneliti  memperoleh  dataset  tersebut  menggunakan Goggle  Collab dengan python  scripting .  Peneliti  mengatur jumlah data ulasan yang diambil pada python sebanyak 1000 data terbaru. 1000 data ini akan peneliti lakukan pembersihan menggunakan RapidMiner.

## 3.2 Tahap Cleaning
Pada  saat  data  sudah  diperoleh  peneliti,  tahap  pertama  yang  perlu  dilakukan  peneliti  yaitu  membersihkan  dataset  dari simbol-simbol  yang tidak diperlukan dan kalimat yang duplikat. Berikut  gambar 3  adalah proses pembersihan dataset yang peneliti lakukan di RapidMiner .
Gambar 3. Ilustrasi Pembersihan Dataset
Gambar 3 di atas merupakan proses pembersihan dataset di RapidMiner , operator Read CSV adalah operator yang berfungsi untuk mengambil atau mengimpor file dataset yang ingin digunakan. Dalam hal ini, peneliti telah mengimpor dataset  yang  belum  dibersihkan  tadi  ke  dalam tools RapidMiner menggunakan  operator Read  CSV tersebut.  Operator selanjutnya  yaitu  operator replace yang  berguna  untuk  menghilangkan  simbol-simbol  yang  tidak  diperlukan,  berikut merupakan simbol-simbol  yang peneliti tulis ke dalam operator tersebut seperti [.,?!@#$%Â²ðŸ˜£ðŸ˜£‘Œ’¯‘�¼¤…– ¢™Ž"©âï¸à»ˆáŠ¬ºï”¥/]. Operator trim berguna untuk menghapus space yang tidak diperlukan dalam sebuah sentimen, karena  biasanya  terdapat space yang  masih  tertinggal  setelah  dilakukan  proses Replace sebelumnya.  Operator Filter Examples berguna untuk memilih kolom yang ingin dibersihkan, kolom yang peneliti pilih untuk dibersihkan yaitu kolom content yang berisi ulasan dari pengguna aplikasi Netflix di Google Play Store . Operator terakhir adalah operator Remove Duplicates berguna untuk menghilangkan kalimat yang duplikat, operator ini juga penting dalam proses analisis sentimen, karena  pada  saat  peneliti  melakukan  pembersihkan  sebuah  sentimen,  terdapat  beberapa  pengguna  yang  memberikan ulasan dengan kalimat yang sama seperti “aplikasi bagus”, “ Good ”, “ Ok ”, dan lain-lain. Setelah semua operator tersebut dijalankan,  dataset  yang  tadinya  berjumlah  1000  data,  tersisa  893  data  yang  sudah  bersih  dan  siap  untuk  dilakukan pelabelan. Berikut gambar 4 yang menunjukkan hasil dataset setelah dibersihkan.
Ananda  Bagas  Pranata,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Netflix  Pada  Google  Play  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Gambar 4 diatas merupakan hasil dari rapidminer setelah dilakukan pembersihan dataset dari simbol dan kalimat yang duplikat.

## 3.3 Tahap Pelabelan
Tahap selanjutnya setelah pembersihan dataset yaitu pelabelan dataset secara manual oleh peneliti, dataset yang peneliti peroleh pada awalnya berjumlah 1000 data dan setelah dilakukan pembersihan data, dataset menjadi 893 data. Dari 893 data ini, peneliti membuat kolom baru bernama kolom sentimen pada microsoft excel yang akan diisi negatif atau positif sebuah  sentimen  yang  ada  di  sampingnya.  Peneliti  melabelkan  data  secara  manual  sebanyak  635  data  dari  893  pada microsoft excel .
Gambar 5. Pelabelan Manual
Gambar  5  di  atas  merupakan  gambar  pelabelan  secara  manual  yang  dilakukan  peneliti  dalam  proses  analisis sentimen. Sekarang tersisa 258 data sentimen yang belum peneliti labelkan, sisa data ini akan dilabelkan secara otomatis menggunakan  algoritma naive  bayes .  Tetapi  sebelum  masuk  ke  dalam  tahap  pelabelan  otomatis  menggunakan naive bayes , akan dilakukan proses pre-processing yang akan dijelaskan selanjutnya.

## 3.4 Tahap pre-Processing
Setelah pelabelan data secara manual telah selesai, tahap yang dilakukan adalah pre-processing . Pada tahap ini peneliti masih  menggunakan RapidMiner dalam  pengerjaannya,  tahap pre-processing berguna  untuk  membuat  model data training naive bayes . Berikut adalah gambar 6 yang menunjukkan tahap pre-processing dalam RapidMiner .
Gambar 6. pre-Processing pada RapidMiner
Operator yang peneliti gunakan yang pertama adalah Read CSV yaitu untuk mengimport dataset yang telah dilabeli secara manual sebelumnya, dilanjutkan dengan filter examples untuk mengambil kolom yang ingin difilter nanti, dalam hal ini peneliti memilih kolom content yang berisi ulasan pengguna Netflix dan memilih data yang memiliki nilai sentimen baik  itu  positif  maupun  negatif  di  barisnya.  Seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  oleh  peneliti,  bahwa  peneliti mengimport dataset yang sudah peneliti labelkan secara manual menggunakan Read CSV , karena dataset yang dilabelkan hanya  635  data,  oleh  karena  itu  terdapat  258  data  yang  belum  diberikan  sentimen  secara  manual  oleh  peneliti  (258 didapatkan dari 893 dikurang dengan 635). Maka dari itu, digunakan Filter Examples hanya untuk memilih kolom content yang sudah memiliki label sentimen guna untuk membuat model data training nanti. Operator selanjutnya yaitu nominal to  text yang  berguna  untuk  mengubah role pada  dataset  yang  pada  awalnya  polynominal  menjadi  text  karena,  pada operator selanjutnya yaitu proses document from data mengharuskan dataset tersebut bertipe text dan bukan polynominal . Dalam operator process document from data , seperti gambar 7 berikut.
Gambar 7. Process Document from Data
Ananda  Bagas  Pranata,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Netflix  Pada  Google  Play  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Operator tokenize berguna untuk  memisahkan kata-kata dalam  suatu  kalimat agar terpisah, operator Transform Cases digunakan  untuk  mengubah  semua  huruf  yang  pada  awalnya  ada  huruf  kapital  menjadi  huruf  biasa. Filter Stopwords digunakan untuk menghilangkan sebuah kata yang tidak begitu berguna dalam proses analisis sentimen seperti di,  yang,  pada,  ada,  dll. Stopwords yang  peneliti  gunakan  diambil  dari  situs  kaggle.com  karena RapidMiner belum menyediakan stopwords dalam  bahasa  Indonesia. Operator  terakhir  yaitu Fiter  Tokens  by  Length yang  berguna  untuk menghapus sebuah kata dengan rentang jumlah tertentu, operator tersebut digunakan peneliti untuk menghapus kata-kata dengan jumlah kata kurang dari 3 dan lebih dari 25. Proses berikutnya yaitu store data latih, operator tersebut berfungsi untuk menyimpan dataset yang sudah diberikan label oleh peneliti secara manual sebelumnya, operator ini berguna untuk tahap  selanjutnya  yaitu  tahap  pelabelan  secara  otomatis.  Operator  terakhir  yaitu  operator  store  model  berfungsi  untuk menyimpan model algoritma naive bayes sebelumnya, operator ini digunakan untuk tahap selanjutnya dalam pelabelan otomatis suatu sentimen.

## 3.5 Implementasi Naive Bayes
Tahap terakhir yang peneliti lakukan yaitu membuat operator-operator yang berfungsi untuk proses pelabelan otomatis dataset peneliti, adapun operator yang peneliti gunakan seperti gambar 8 berikut.
Gambar 8. Tahap Pelabelan Otomatis RapidMiner
Pada gambar 8 di atas, operator yang peneliti gunakan sama seperti sebelumnya, hanya berbeda setelah proses document  from  data saja.  Operator union berfungsi  untuk  menggabungkan  dataset  dari  model retrive data  analisis sentimen dan dataset dari operator Read CSV . Operator tersebut berfungsi untuk menggabungkan dataset dari Read CSV dengan dataset retrive data analisis sentimen pada tahap sebelumnya, tepatnya pada tahap pre-processing tadi. Karena dataset pada retrive data analisis sentimen hanya menyediakan data yang peneliti beri sentimen saja yaitu sejumlah 635 data, sedangkan dataset  pada Read CSV adalah dataset  keseluruhan yang lengkap  sejumlah  893 data. Oleh karena itu, dibutuhkan operator Union untuk menggabungkan kedua dataset  tersebut. Operator yang peneliti gunakan selanjutnya yaitu replace missing value , operator tersebut berfungsi untuk mengganti nilai yang kosong pada dataset setelah dilakukan penggabungan dengan operator union dengan angka nol. Karena apabila tidak menggunakan operator ini, dataset akan memiliki nilai kosong yang ditandai dengan tanda tanya (?). operator selanjutnya yaitu retrive model analisis sentimen, operator tersebut menyimpan algoritma naive bayes yang sudah dilatih dengan data training pada tahap sebelumnya, lalu diaplikasikan ke dalam operator apply model untuk dilihat kinerjanya apakah berhasil atau tidak. Berikut adalah gambar 9 dari hasil penerapan algoritma naive bayes .
Gambar 9. Hasil Ananlisis Sentimen Menggunakan Naive Bayes
Gambar 9 di atas menunjukkan hasil dari penerapan metode algoritma Naive Bayes untuk mengevaluasi sentimen ulasan  pengguna  Netflix  di Google  Play  Store .  Bisa  dilihat  bahwa  hasil  tidak  sempurna  100%  karena  memang  ada beberapa  kesalahan  analisis  yang  salah  diberikan  oleh naive  bayes ,  karena  semakin  banyak naive  bayes diberi data training , maka hasil analisis yang dilakukan otomatis oleh naive bayes semakin akurat.
Ananda  Bagas  Pranata,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Netflix  Pada  Google  Play  Menggunakan

## Algoritma Naïve Bayes

## 3.6 Tahap Evaluasi
Tahap selanjutnya peneliti akan membuat confussion matrix untuk melihat tingkat keakuratan algoritma naive bayes yang sudah peneliti latih menggunakan 635 data training dari 893 dataset. Berikut gambar 10 adalah operator yang digunakan untuk membuat confussion matrix .
Gambar 10. Tahapan Confussion Matrix RapidMiner
Operator retrieve di  atas  adalah  operator  yang  menyimpan  data training yang  telah  dibuat  oleh  peneliti  dan disambung dengan operator multiply untuk membuat cabang lain karena akan disambung dengan dua operator yang lain yaitu  operator apply  model dan  operator naive  bayes .  Terakhir  yaitu  operator  performance  yang  digunakan  untuk menghitung nilai akurasi pada data training yang telah peneliti sediakan. Berikut gambar 11 adalah hasil dari confussion matrix dari model di atas.
Gambar 11. Hasil Confussion Matrix
Gambar 11 di atas merupakan hasil akurasi dari confussion matrix yang dilakukan dalam RapidMiner , dari akurasi di atas bisa dilihat bahwa class precision pada pred. negatif mencapai 100% sedangkan class precision untuk pred. positif mencapai 85,52% dengan nilai akhir akurasi dari data training mencapai 93,39%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan evaluasi  sentimen terhadap data aplikasi  Netflix menggunakan metode Naive Bayes , sebanyak 1000 data diambil dari April 2024 sampai dengan Juni 2024. Setelah proses pembersihan, tersisa 893 data yang kemudian dibagi menjadi  635  data  untuk  pelabelan  secara  manual  agar  dapat  dijadikan  data training dan  sisanya  yaitu  258  data  akan peneliti jadikan data testing untuk menguji algoritma naive bayes dalam menganalisis sentimen secara otomatis. Hasil dari algoritma naive bayes dalam memberikan sentimen secara otomaits menunjukkan bahwa ada lebih banyak sentimen positif dibandingkan dengan sentimen negatif, sentimen positif yang didapatkan dari dataset di atas berjumlah 157 data yang mendapatkan sentimen positif, sedangkan sentimen negatif berjumlah 101 data yang mendapatkan sentimen negatif. Rata-rata  ulasan  pengguna  yang  memberikan  ulasan  negatif  mengindikasikan  ketidakpuasan  pengguna  terhadap  fitur- fitur Netflix saat  ini. Meskipun  demikian, selisih  antara sentimen positif dan negatif tidak terlalu besar, menunjukkan bahwa banyak pengguna yang masih tetap merasa puas dengan layanan ataupun fitur yang diberikan oleh Netfilix kepada pengguna. Hasil dari akurasi confussion matrix yang telah peneliti lakukan juga cukup tinggi untuk melakukan pelabelan secara  otomatis  yaitu  sebesar  93,39%  nilai  akurasi.  Kekurangan  dari  penelitian  ini  yaitu  ada  beberapa  sentimen  yang seharusnya sentimen itu bernilai positif tetapi naive bayes malah mengidentifikasikan sentimen tersebut sebagai sentimen negatif. Hal ini tentu saja bisa terjadi karena pada saat pelabelan manual dataset oleh peneliti, ada kata yang banyak masuk ke dalam kategori sentimen positif lalu pada saat pelabelan otomatis dengan naive bayes , kata tersebut malah masuk ke dalam  kalimat  yang  berindikasi  negatif.  Saran  untuk  penelitian  kedepannya  adalah  melabelkan  dataset  secara  manual dengan lebih banyak lagi agar keakuratan naive bayes dalam memberikan sentimen dapat lebih tepat dan akurat.

## REFERENCES
[1] A. Fricticarani, A. Hayati, R. R, I. Hoirunisa, and G. M. Rosdalina, “Strategi Pendidikan Untuk Sukses Di Era Teknologi 5.0,” J. Inov. Pendidik. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 56–68, 2023, doi: 10.52060/pti.v4i1.1173.
[2] R. D. Himawan and E. Eliyani, “Perbandingan Akurasi Analisis Sentimen Tweet terhadap Pemerintah Provinsi DKI Jakarta di Masa Pandemi,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 7, no. 1, p. 58, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i1.41728.
Ananda  Bagas  Pranata,  Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Netflix  Pada  Google  Play  Menggunakan

## Algoritma Naïve Bayes
[3] N. Anas and S. Sapri, “Komunikasi Antara Kognitif dan Kemampuan Berbahasa,” EUNOIA (Jurnal Pendidik. Bhs. Indones. , vol. 1, no. 1, p. 1, 2022, doi: 10.30821/eunoia.v1i1.997.
[4] M. Fudhail Ferio Supeli and S. Setiaji, “Klasifikasi Sentimen Positif Dan Negatif Pada Aplikasi Vidio Dengan Algoritma K- Nearest Neighbor,” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 7–15, 2023, doi: 10.31294/ijcs.v2i1.1874.
[5] E.  Lestari  and  O.  R.  C.  Soesanto,  “PREDICTING  FACTORS  THAT  INFLUENCE  ATTITUDE  TO  USE  AND  ITS IMPLICATIONS ON CONTINUANCE INTENTION TO USE SVOD: STUDY ON NETFLIX USERS OF INDONESIA,” DeReMa (Development Res. Manag. J. Manaj. , vol. 15, no. 2, p. 183, 2020, doi: 10.19166/derema.v15i2.2541.
[6] P. Adi Cakranegara, Y. Budiasih, H. Tannady, and Y. Totok Suyoto, “Analysis Of The Effect Of Perceived Value And Brand Image On Netflix Service Purchase Decisions Analisis Pengaruh Perceived Value Dan Brand Image Terhadap Purchase Decision Layanan  Netflix,” Manag.  Stud.  Entrep.  J. ,  vol.  3,  no.  5,  pp.  3238–3247,  2022,  [Online].  Available: http://journal.yrpipku.com/index.php/msej.
[7] A.  Zy  and  Wahyu  Hadikristanto,  “Implementasi  Algoritma  Metode  Naive  Bayes  dan  Support  Vector  Machine  Tentang Pembobolan dan Kebocoran Data di Twitter,” Bull. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 49–56, Mar. 2023, doi: 10.47065/bit.v4i1.493.
[8] H. Setiawan and I. Zufria, “Analisis Sentimen Pembatalan Indonesia Sebagai Tuan Rumah Piala Dunia FIFA U-20 Menggunakan Naïve Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 3, pp. 1003–1012, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6144.
[9] F. Sidik, I. Suhada, A. H. Anwar, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” J. Linguist. Komputasional , vol. 5, no. 1, p. 34, 2022, doi: 10.26418/jlk.v5i1.79.
[10]  A. Yahyadi and F. Latifah, “Analisis Sentimen Twitter TerhadapKebijakan Ppkm Di Tengah Pandemi Covid-19Menggunakan Mode Lstm,” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res. , vol. 6, no. 2, pp. 464–470, 2022, doi: 10.52362/jisamar.v6i2.791.
[11]  M.  A.  Amrustian,  W. Widayat,  and A.  M.  Wirawan,  “Analisis  Sentimen  Evaluasi  Terhadap  Pengajaran  Dosen  di  Perguruan Tinggi  Menggunakan  Metode  LSTM,” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  6,  no.  1,  p.  535,  Jan.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3527.
[12]  F.  N.  Hasan  and  M.  Dwijayanti,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pelanggan  Terhadap  Layanan  Grab  Indonesia  Menggunakan Multinominal  Naïve  Bayes  Classifier,” J.  Linguist.  Komputasional ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  52–58,  2021,  doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v4i2.61.
[13]  A. N. Indraini and I. Ernawati, “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Di Indonesia Menggunakan Support Vector Machine (SVM),” J. Ilm. FIFO , vol. 14, no. 1, p. 68, 2022, doi: 10.22441/fifo.2022.v14i1.007.
[14]  S. Y. Nursyi’ah, A. Erfina, and C. Warman, “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Masa Pandemi Covid-19 Di Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , pp. 117–123, 2021.
[15]  A. R. Abdillah and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Kandidat Calon Presiden Berdasarkan Tweets Di Sosial Media Menggunakan Naive Bayes Classifier,” Smatika J. , vol. 13, no. 01, pp. 117–130, 2023, doi: 10.32664/smatika.v13i01.750.
[16]  H. Z. Muflih, A. R. Abdillah, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Ajaib Menggunakan Metode Naïve Bayes,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 3, pp. 1613–1621, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1303.
[17]  D. Wijaya, R. A. Saputra, and F. Irwiensyah, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Samsat Digital Nasional Pada Google Playstore Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  2369–2380,  2024,  doi: 10.30865/klik.v4i4.1738.
[18]  R. Wahyudi and G. Kusumawardana, “Analisis Sentimen pada Aplikasi Grab di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine,” J. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 200–207, 2021, doi: 10.31294/ji.v8i2.9681.
[19]  A. Meiriza, E. Ali, Rahmiati, and Agustin, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Program BPJS Ketenagakerjaan,” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 12, no. 2, pp. 714–728, 2023, doi: 10.33022/ijcs.v12i2.3184.
[20]  M. W. A. Putra, Susanti, Erlin, and Herwin, “Analisis Sentimen Dompet Elektronik Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” IT J. Res. Dev. , vol. 5, no. 1, pp. 72–86, 2020, doi: 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).5159.
[21]  D. Oktavia, Y. R. Ramadahan, and M. Minarto, “Analisis Sentimen Terhadap Penerapan Sistem E-Tilang Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 407– 417, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1040.
[22]  M. Arifiansyah Ayub, “Analisis Topik Ekonomi Dengan Algoritma K-Means Pada Media Online Era Pandemi Covid-19 Di Sulawesi Tenggara,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 4, no. 2, pp. 133–138, 2021, doi: 10.33387/jiko.v4i2.3235.
[23]  A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.