## PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER PADA ANALISIS SENTIMEN APLIKASI GOPAY
Riskawati, Fatihanursari, Iin, Ade Rizki Rinaldi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon riskawati335@gmail.com, fatihanursari@gmail.com, iin@gmail.com, aderizkirinaldi@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  telah  membawa  dampak  besar  dalam  bidang  pembayaran  digital  atau  E-Wallet. Aplikasi  pembayaran  digital  seperti  GoPay  telah  muncul  sebagai  solusi  praktis  untuk  melakukan  berbagai transaksi.  Meskipun  GoPay  memberikan  kemudahan,  respon  atau  komentar  pe  ngguna  terhadap  aplikasi  ini tidak  selalu  positif.  Beberapa  orang  mungkin  memberikan  komentar  yang  negatif  atau  netral  terkait  dengan aplikasi  Go-Pay.  Namun,  menganalisis  secara  manual  semua  komentar  pengguna  tidak  mudah,  mengingat jumlahnya  yang  sangat  besar  sehingga  dapat  menghambat  proses  umpan  balik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis sentimen aplikasi GoPay dengan algoritma Naïve Bayes.  Dalam penelitian ini metode yang akan digunakan  yaitu  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  Dari  hasil  klasifikasi  analisis  sentimen menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  serta  evaluasi  data  dengan  confusion  Matrix  menghasilkan akurasi  sebebsar  85%,  presisi  sebesar  84%,  recall  sebesar  96%  dan  f1-score  sebesar  90%.  Ini  menunjukkan bahwa  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  mampu  mengklasifikasikan  sentimen  pengguna  terhadap  aplikasi GoPay  dengan  tingkat  akurasi  yang  memadai.  Hasil  analisis  sentimen  dapat  memberikan  masukan  yang berharga  kepada  penyedia  aplikasi  GoPay  untuk  memperbaiki  dan  meningkatkan  layanan  mereka  berdasarkan umpan  balik  pengguna.  Selain  itu,  hasil  penelitian  akan  menjadi  dasar  untuk  penelitian  lebih  lanjut  dalam analisis sentimen dalam konteks aplikasi seluler dan layanan keuangan digital.
Kata Kunci : Analisis Sentimen, Naïve Bayes Classifier, GoPay
1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi telah membawa dampak  besar  dengan  memudahkan  proses  transaksi elektronik.  Inovasi-inovasi  terbaru,  seperti  dompet digital  atau  e-wallet,  telah  muncul  sebagai  hasil  dari perkembangan  ini  [1].  Kemudahan  bertransaksi membuat masyarakat beralih kepada metode pembayaran  digital.  Kehadiran  teknologi  tidak  dapat disangkal  telah  berdampak  pada  berbagai  aspek kehidupan manusia, termasuk dalam konteks jual beli dan  penggunaan  uang  tunai.  Di  Indonesia,  telah muncul  berbagai  layanan  keuangan  berbasis  digital, seperti  e-wallet.  Sejumlah  layanan  e-wallet  di Indonesia  tersedia  dalam  bentuk  mobile  wallet  atau aplikasi  [2].  Salah  satu  aplikasi  e-wallet  yang berkembang  di  masyarakat  yaitu  GoPay.  Go-Pay merupakan bagian dari aplikasi Gojek dan salah satu fintech  yang  paling  diminati  [3].  Meskipun  Go-Pay memberikan  kemudahan,  respon  atau  komentar pengguna  terhadap  aplikasi  ini  tidak  selalu  positif. Beberapa orang mungkin memberikan komentar yang negatif  atau  netral  terkait  dengan  Go-Pay.  Namun, menganalisis  secara  manual  semua  pendapat  atau komentar pengguna menjadi tugas yang tidak mudah, mengingat  jumlah  pendapat  atau  komentar  yang sangat  besar  sehingga  dapat  menghambat  proses umpan  balik.  Maka  dari  itu  penelitian  ini  juga memiliki tujuan yaitu menerapkan metode klasifikasi Naive Bayes untuk mengkategorikan ulasan pengguna  ke  dalam  kelas  sentimen  yang  sesuai (positif  dan  negatif).  Dalam  penelitian  ini,  metode yang  digunakan  adalah  Knowledge  Discovery  in
Database  (KDD).  Tahapannya  yaitu  seleksi  data, prapemrosesan,  transformasi,  data  mining  dan evaluaai [4]. Teknik klasifikasi  yang digunakan pada penelitian analisis sentimen ini yaitu algoritma Naïve Bayes  Classifier  dan  bahasa  pemrograman  yang digunakan  yaitu  Phyton  serta  Tools  yang  digunakan yaitu  Google  Collab.  Keunggulan  menggunakan Naive  Bayes  terletak  pada  fakta  bahwa  metode  ini membutuhkan jumlah data pelatihan yang relatif kecil untuk  menentukan  parameter  yang  diperlukan  dalam proses  klasifikasi  [5].  Hasil  analisis  sentimen  dapat memberikan masukan yang berharga kepada penyedia  aplikasi  GoPay  untuk  memperbaiki  dan meningkatkan  layanan  mereka  berdasarkan  umpan balik  pengguna.  Selain  itu,  hasil  penelitian  akan menjadi  dasar  untuk  penelitian  lebih  lanjut  dalam analisis  sentimen  dan  metode  analisis  data  lainnya dalam konteks aplikasi seluler dan layanan keuangan digital.  Ini  akan  mengembangkan  bidang  ilmu informatika yang lebih luas

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Paper  [6]  membahas  mengenai  penelitian  yang berjudul “Analisis Kepuasan Data Pengguna Layanan E-Wallet  Gopay  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier  Algorithm”.  Penelitian  ini  berdasarkan dataset  kepuasan  pengguna  E-Wallet  GoPay  di Kecamatan  Denpasar  Timur,  khususnya  trehadap pelaku UMKM di bidang kuliner, ditemukan 100 data ulasan.  Dari  data  tersebut,  91  dianggap  sebagai “Puas”, sedangkan 9 lainnya dianggap “Tidak Puas”.
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  hasil  probabilitas kelas  “Tidak  Puas”  mencapai  21,00%  dan  kelas “Puas”  mencapai  79,00%  dalam  aplikasi  Orange. Dengan demikian dapat disimpilkan bahwa pengguna E-Wallet  GoPay  di  Kecamatan  Denpasar  Timur secara  umum  puas  dengan  layanan  GoPay.  Hasil evaluasi  model  Naïve  Bayes  Classifier  dalam mengklasifikasikepuasan  pengguna  E-Wallet  GoPay menunjukkan  bahwa  model  ini  memiliki  performa yang  baik  dalam  mngklasifikasikan  data  ke  dalam kelas yang telah di tentukan.
Paper  [7]  membahas  mengenai  penelitian  yang berjudul  “Analisis  Sentimen  Twitter  Aplikasi Pedulilindungi  Menggunakan  Naïve  Bayes  Dan Support  Vector  Machine”.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  membandingkan  tingkat  akurasi  antara  Naïve Bayes  Classifier  dan  Support  Vector  Machine,  yang diimplementasikan  dengan  bahasa  pemrograman Python. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naïve  Bayes  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 90%,  dengan  nilai  presisi  negatif  sekitar  10%,  nilai presisi  positif  sekitar  99%,  nilai  recallnegatif  sekitar 68%,  dan  recall  positif  sekitar  99%.  Di  sisi  lain, metode  Support  Vector  Machine  menghasilkan tingkat akurasi 91% dengan nilai presisi negatif 16%, nilai  presisi  positif  sekitar  99%,  nilai  recall  negative 74%,  dan  nilai  recallpositif  91%.  Dengan  demikian dapat  disimpilkan  bahwa  dalam  penelitian  ini, Support  Vactor  Machine  mengungguli  Naïve  Bayes Classifier dengan perbedaan akurasi 1%.
Paper  [8]  membahas  mengenai  penelitian yang  berujudul  “Analisis  Sentimen  Tweet  Vaksin Covid-19  Menggunakan    Recurrent  Neural  Network Dan  Naïve  Bayes.  Penelitian  Ini  Menggunakan Recurrent  Neural  Network  Dan  Naïve  Bayes”. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  memeriksa  performa beberapa metode RNN dan NB. Menggunakan teknik pembobotan  TF-IDF.  Dataset  yang  digunakan  terdiri dari  5000  tweet  mengenai  vaksin  COVID-9,dengan rincian  3800  tweet  memiliki  sentimen  positif,  800 tweet dengan sentimen negatif dan 400 tweet dengan sentimen netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode  RNN  (TF-IDF)  mencapai  akurasi  tertinggi, yakni  sebesar  97,77%,  dibandingkan  dengan  Naïve Bayes (TF-IDF) yang memiliki akurasi sekitar 80%.
Paper  [9]  membahas  mengenai  penelitian tentang “Analisis  Sentimen  Pengguna  Gopay Menggunakan  Metode  Lexicon  Based  Dan  Support Vector  Machine”.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa metode klasifikasi SVM, dengan perbandingan antara  berbagai  jenis  kernel,  memberikan  hasil  yang cukup  baik.  Ketika  menggunakan  kernellinear, tingkat akurasi mencapai 89,17%, yang memungkinkan  system  untuk  mengklasifikasikan dengan  benar  sebanyak  1109  ulasan.  Sementara  itu, dengan  penggunaan  kernel  polynomial,  tingkat akurasi  mencapai  84,38%,  dan  system  yang  dapat mengklasifikasikan  dengan  benar  sebanyak  1021 ulasan.  Penelitian  ini  juga  mengkonfirmasi  bahwa data  Twitter  untuk  ulasan  terkait  GoPay  dapat
dipisahkan secara cukup baik secara linear. Ini sesuai dengan  hipotesis  dalam  hal  ini,  komentar  positif mencapai  72%,  sementara  komentar  negatif  hanya 17% dalam kernel linear SVM.
Paper [10] membahas mengenai penelitian yang berjudul  “Sentimen  Analisis  Terhadap  Kebijakan Pembelajaran  Jarak  Jauh  Selama  Pandemi  Covid-19 Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes”.  Hasil analisis  data  dari  total  991  komentar  tweet,  terdapat 32  komentar  yang  berhasil  diidentifikasi  sebagai positif.  52  komentar  yang  diidentifikasi  negatif,  dan 894  komentar  yang  diidentifikasi  sebagai  netral.    Ini menghasilkan  persentase  rata-rata  recall,  precision, dan  F1-Measure  yang  berkisar  antara  93,7%  hingga 97%,4.  Proses  pengujian  menggunakan  algoritma Naïve Bayes dengan bantuan alat RapidMinermenghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 98,7%.
Paper [11] membahas mengenai penelitian yang berjudul “Analisis Sentimen Dompet Elektronik Pada Media  Social  Twitter  Menggunakan  Naïve  Bayes Classifier”.  Hasil  pengujian  mengungkapkan  dalam hal  sentimen  positif,  dompet  elektronik  GoPay menunjukkan  nilai  yang  lebih  tinggi,  mencapai 46,6%,  sementara  Dana  mencapai  37,5%,  dan  OVO mencapai  16,67%.  Sebaliknya,  dalam  hal  sentimen negatif,  dompet  elektronikOVO  memiliki  nilai  yang lebih  tinggi  mencapai  63,33%,  sementara  GoPay mencapai  53,33%,  dan  Dana  hanya  sebesar  30,00%. Nilai  sentimen  netral  pada  dompet  elektronik  Dana lebih tinggi  yaitu 32,50%, diandingkan dengan OVO yang  mencapai  20,00%,  dan  GoPay  tidak  memiliki nilai sentiment netral, yaitu sebesar 0,00%.

## 2.2. Naïve Bayes
Klasifikasi  Naive  Bayes  Classifier  adalah metode  yang  sering  digunakan  dalam  data  mining karena  kemudahannya  dalam  penggunaan  dan pemrosesan yang cepat. Metode ini diimplementasikan  dengan  struktur  yang  sederhana, tetapi  tetap  efektif  dengan  tingkat  efektivitas  yang tinggi.  Klasifikasi  Naive  Bayes  juga  menunjukkan akurasi  yang  tinggi  dan  kecepatan  yang  baik  saat digunakan untuk dataset berukuran besar [2].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan penelitian ini adalah Knowledge Discovery from Data (KDD) yang terdiri  dari  lima  tahapan,  yaitu  seleksi  data, preprocessing, tranformasi, data mining dan evaluasi. Metode  KDD  merupakan  suatu  metode  penggalian data  untuk  memperoleh  informasi  dan  pola  dari  data yang telah dipilih sebelumnya [12]. Untuk memberikan pemahaman yang lebih jelas tentang alur penelitian,  sebuah  ilustrasi  grafis  disertakan  dalam gambar berikut :

## Gambar 3. 1 Alur penelitian
(Sumber: Francesco Gullo, 2015)

## 3.1. Pengumpulan Data
Data  dalam  penelitian  ini  diambil  dari  ulasan aplikasi pada Google Play Store dengan  metode  web scraping.  Data  yang  dihasilkan  berjumlah  1000  data ulasan rentang waktu dari 16 Agustus 2023 sampai 26 November 2023.

## 3.2. Pelabelan
Setelah melakukan pengumpulan data, selanjutnya  akan  dilabeli  berdasarkan  rating.  Dataset yang dikumpulkan kemudian diberi label dengan dua kategori untuk setiap ulasan yaitu positif negatif [13]. Sentimen  yang  memiliki  rating  satu  sampai  rating tiga  akan  dilabeli  sebagai  sentimen  posistif  dan sentimen  yang  memiliki  rating  empat  sampai  rating lima akan dilabeli sebagai sentimen positif.

## 3.3. Preprocessing
Tahap  preprocessing  adalah  tahap  di  mana semua  komentar  dalam  dataset  diolah  untuk menghilangkan  kata-kata  yang  tidak  memiliki dampak pada klasifikasi yang akan dilakukan. Proses ini  melibatkan  beberapa  langkah,  diantaranya cleansing, case folding, stopword removal, tokenizing,  stemming,  dan  penghapusan  kata  yang kurang dari 3 huruf.

## 3.4. Tranformation
Transformasi data  merupakan suatu upaya  yang dilakukan dengan tujuan utama mengubah skalapengukuran  data  asli  ke  dalam  format  lain  agar data  tersebut  sesuai  dengan  asumsi-asumsi  yang mendasari analisis berbagai teknik data mining [14]. Dalam  tahap  ini  akan  dilakukan  pembobotan  kata menggunakan metode TF-IDF.

## 3.5. Data Mining
Data  mining  adalah  istilah  yang  digunakan untuk mengeksplorasi pengentahuan dalam big data. Data mining adalah istilah yang digunakan oleh untuk mengeksplorasi  pengetahuan  dalam  big  data.  Data mining  menggunakan  metode  statistic,  matematika, kecerdasar  buatan  dan  pembelajaran  mesin  untuk membantu mengidentifikasi informasi berguna dalam kumpulan  big  data.  Pada  penelitian  ini  diterapkan algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mengklasifikasikan sentimen  [15].  Sebelum  melakukan  data  mining  data akan dibagi terlebih dahulu. Pembag.ian data training dan  data  testing  dengan  pembagian  rasio  70%  data training  dan  30%  data  testing.  Pada  tahap  ini  akan dilakukan  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma Naïve Bayes Classifier dan dalam tahap ini algoritma
yang  akan  digunakan  untuk  menghasilkan  nilai akurasi, presisi, recall dan f1-score Classifier.
3.6. Evaluasi Model Evaluasi kinerja model klasifikasi yang dihasilkan,  dilakukan  dengan  menggunakan  hasil pengujian objek prediksi yang salah dan benar. Model klasifikasi  menentukan  akurasi.  Akurasi  menentukan presentase  keakuratan  rekaman  yang  dihasilkan dengan  benar.  Hasilperhitungan  ditabulasikan  dalam bentuk matrix konfusi dengan jumlah niali true positif (TP),  false  negatif  (FN),  true  negatif  (TN),  dan  false positif  (PF)  [16].  Dalam  penelitian  ini  confusion matrix digunakan sebagai alat evaluasi kinerja model klasifikasi  yang  memberikan  gambaran  tentang sejauh  mana  model  mampu  melakukan  klasifikasi yang benar atau keliru.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Pengambilan data dalam penelitian ini menggunakan  metode  scraping  pada  ulasan  Google Play Store dan dengan bantuan bahasa Pemrograman Python  pada  Google  Colaboratory.  Data  yang dihasilkan berjumlah 1000 data ulasan rentang waktu dari 16 Agustus 2023 sampai 26 November 2023.

## Gambar 4. 1 Hasil scraping data
Setelah melakukan scraping, data awalnya tidak berurutan  kemudian diurutkan berdasarkan  kronologi menggunakan  excel  dan  hanya  di  ambil  kolom ulasan, score (rating).
Gambar 4. 2 Data berurutan

## 4.2. Pelabelan
Setelah  melakukan  scraping  data,  berikutnya adalah memberi label ke setiap sentimen berdasarkan rating  yang  di  dapatkan  dari  hasil  scraping  data. Sebelumnya  akan  dilakukan  penghapuasan  kolom  at (tanggal)  sehingga  yang  tersisa  hanya  kolom  ulasan dan  score  (rating).  Ulasan  dengan  rating  satu  sampai tiga dilabeli dengan sentimen positif dan ulasan rating empat sampai lima dilabeli dengan sentimen positif.

## Gambar 4. 3 Hasil pelabelan data

## 4.3. Preprocessing
Tahap  preprocessing  adalah  tahap  di  mana semua  komentar  dalam  dataset  diolah  untuk menghilangkan  kata-kata  yang  tidak  memiliki dampak pada klasifikasi yang akan dilakukan. Proses ini  melibatkan  beberapa  langkah,  diantaranya cleansing, case folding, stopword removal, tokenizing,  stemming,  dan  penghapusan  kata  yang kurang dari 3 huruf.

## 4.3.1. Cleansing
Proses  cleansing  atau  pembersihan  data merupakan  proses  pembersihan  data  yang  bertujuan untuk  menghilangkan  data  yang  tidak  bernilai,  data yang  salah,  data  yang  tidak  relevan,  data  duplikat, dan  data  tidak  konsisten  karena  keberadaanya  bisa mengurangi kualitas atau keakuratan hasil. Pembersihan  data  juga  mempengaruhi  kinerja  sistem data  mining,  karena  mengurangi  jumlah  dan kompleksitas data yang diproses [17].

## 4.3.2. Case Folding
Case  folding  merupakan  proses  mengubah huruf kapital pada dataset agar menjadi huruf kecil.
Tabel 4. 1 Hasil cleansing dan case folding
Sebelum Sesudah Aplikasinya bagus banget dan ngebantu banget, kalau
mau beli pulsa atau paket data jadi lebih gampang, bisa bayar listrik juga, mau transfer uang juga mudah dan ga ada biaya transfernya juga, mantap pokoknya.fitur didalamnya juga simpel tapi tetep modern,.. Pokoknya rekomended banget deh
gopay iniâ˜ºï¸• aplikasinya bagus banget dan ngebantu banget kalau mau beli pulsa atau paket data jadi lebih gampang bisa bayar listrik juga mau transfer uang juga mudah dan ga ada biaya transfernya juga mantap pokoknya fitur didalamnya juga simpel tapi tetep modern pokoknya rekomended banget deh gopay ini

## 4.3.3. Stopword removal
Stopword removal bertujuan untuk menghapus seluruh  kata  yang  masih  umum  pada  data  set    yang dianggap tidak relevan dan tidak akan mempengaruhi sentimen dalam kalimat akan dihapus. Kata-kata yang dianggap  tidak  relevan  disini  mencakup  kata-kata sambung  seperti  di,  ke,  ini,  dan  dari.  Penghapusan kata  sambung  ini  bertujuan  untuk  menyusutkan kalimat ulasan sehingga lebih ringkas.
Tabel 4. 2 Hasil stopword removal
Sebelum Sesudah aplikasinya bagus banget dan ngebantu banget kalau mau beli pulsa atau paket data jadi lebih gampang bisa bayar listrik juga mau transfer uang juga mudah
dan ga ada biaya transfernya juga mantap pokoknyafitur didalamnya juga simpel tapi tetep modern pokoknya rekomended banget deh gopay ini aplikasinya bagus banget ngebantu banget beli pulsa paket data gampang bayar listrik transfer uang mudah ga biaya transfernya mantap pokoknyafitur didalamnya simpel tetep modern pokoknya rekomended banget deh gopay

## 4.3.4. Tokenisasi
Tokenisasi adalah proses di mana kalimat atau teks  dalam  data  akan  dipotong-potong  menjadi  kata- kata atau token.
Tabel 4. 3 Hasil tokenisasi Sebelum Sesudah aplikasinya bagus banget ngebantu banget beli pulsa paket data gampang bayar listrik transfer uang mudah ga biaya transfernya mantap pokoknyafitur didalamnya simpel tetep modern pokoknya rekomended banget deh gopay ['aplikasinya', 'bagus', 'banget', 'ngebantu', 'banget', 'beli', 'pulsa', 'paket', 'data', 'gampang', 'bayar', 'listrik', 'transfer', 'uang', 'mudah', 'ga', 'biaya', 'transfernya', 'mantap', 'pokoknyafitur', 'didalamnya', 'simpel', 'tetep', 'modern', 'pokoknya',
'rekomended', 'banget', 'deh', 'gopay']

## 4.3.5. Stemming
Stemming  merupakan  proses  mengubah  kata- kata  ke  bentuk  dasarnya,  sehingga  kata-kata  yang memiliki  imbuhan  yang  ada  di  awalan,  sisipan, akhiran  dan  kombinasi  imbuhan  dari  sebuah  kata akan di reduksi menjadi kata dasar.
Tabel 4. 4 Hasil stemming
Sebelum Sesudah ['aplikasinya', 'bagus', 'banget', 'ngebantu', 'banget', 'beli', 'pulsa', 'paket', 'data', 'gampang', 'bayar', 'listrik', 'transfer', 'uang', 'mudah', 'ga', 'biaya', 'transfernya', 'mantap', 'pokoknyafitur', 'didalamnya', 'simpel', 'tetep', 'modern', 'pokoknya', 'rekomended', 'banget', 'deh', 'gopay'] ['aplikasi', 'bagus', 'banget', 'ngebantu', 'banget', 'beli', 'pulsa', 'paket', 'data', 'gampang', 'bayar', 'listrik', 'transfer', 'uang', 'mudah', 'ga', 'biaya', 'transfer', 'mantap', 'pokoknyafitur', 'dalam', 'simpel', 'tetep', 'modern', 'pokok', 'rekomended', 'banget', 'deh', 'gopay']

## 4.3.6. Hanya  yang  Lebih  dari  Tiga  Huruf  yang Dipakai
Selanjutnya,  kata-kata  yang  memiliki  panjang kurang  dari  tiga  huruf  akan  dihapus  untuk  membuat kalimat ulasan lebih ringkas dan meyisakan kata-kata yang relevan dalam analisis sentimen.
Tabel 4. 5 Hasil penghapsan kata kurang tiga huruf
Sebelum Sesudah ['aplikasi', 'bagus', 'banget',
'ngebantu', 'banget', 'beli',
'pulsa', 'paket', 'data', 'gampang', 'bayar', 'listrik', 'transfer', 'uang', 'mudah', 'ga', 'biaya', 'transfer', 'mantap', 'pokoknyafitur',
'dalam', 'simpel', 'tetep', 'modern', 'pokok', 'rekomended', 'banget', 'deh', 'gopay'] aplikasi bagus banget ngebantu banget beli pulsa paket data gampang bayar listrik transfer uang mudah biaya transfer mantap pokoknyafitur dalam simpel tetep modern pokok rekomended banget gopay

## 4.3.7. Visualisasi Word Cloud
Dalam  ulasan  positif  dan  negatif,  tentunya terdapat kata-kata  yang paling sering  muncul. Dalam analisis  1000  data  ulasan,  dilakukan  visualisasi  word cloud untuk menemukan tren kata pada setiap label.
Gambar 4. 4 Visualisasi word cloud positif
Gambar 4. 5 Visualisai word cloud negatif
Gambar  4.4  merupakan  hasil  dari  visualisasi word  cloud  pada  kelas  sentimen  positif.  Kata  yang paling  banyak  muncul  diantaranya,  bayar,  transaksi, aplikasi, gopay, bantu, mudah, banget, dan seterusnya.  Dan  Gambar  4.5  merupakan  hasil  dari visualisasi  word  cloud  dari  kelas  sentimen  negatif. Kata  yang  paling  sering  muncul  diantaranya  bayar, saldo, masuk, akun, limit, pakai, dan seterusnya.

## 4.4. Tranformation
Proses  tranformasi  melibatkan  penggunaan algoritma  pembobotan  kata  Term  Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Setiap kata yang ada dalam  ulasan  akan  mendapatkan  nilai  bobot  yang sesuai  dengan  perhitungan  yang  dilakukan  dengan menggunakan algoritma TF-IDF ini. Tujuannya untuk mengukur  seberapa  penting  suatu  kata  dalam  sebuah dokumen.  Setelah  melakukan  proses  TF-IDF, selanjunya, data set akan dibagi menjadi dua terlebih dahulu  yaitu  data  training  dan  data  testing.  Data training  atau  data  latih  digunakan  untuk  melatih model  sedangkan  data  testing  atau  data  pengujian
akan  digunakan  untuk  menguji  model  yang  telah dilatih  untuk  dapat  mengetahui  seberapa  baik modelyang telah dibuat.

## 4.5. Data Mining
Pada  tahap  ini  dilakukan  klasifikasi  sentimen pada  data  ulasan  aplikasi  GoPay.  Data  ini  melalui prapemrosesan dan transformasi menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk membangun model dari hasil,  termasuk  label  positif  dan  negatif  dari  data ulasan.  Berdasarkan  hasil  klasifikasi  Naive  Bayes, dilakukan  perhitungan  presisi,  presisi,  dan  recall dengan menggunakan pemrograman Python menggunakan  Google  Collaboratory  tools.  Sebelum klasifikasi,  data  yang  diperoleh  dari  preprocessing yang  diberi  label  sesuai  review  pengguna  dilakukan dengan  membagi  1000  data  validasi  menjadi  70% pelatihan  dan  30%  pengujian.  Setelah  model diperoleh  dari  data  pelatihan,  selanjutnya  algoritma Naïve  Bayes  digunakan  untuk  mengklasifikasikan data uji untuk mengetahui hasil probabilitas sentimen.
Gambar 4. 6 Hasil klasifikasi
Dari Gambar diatas dapat diketahui bahwa hasil klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes adalah 85 sentimen negatif dan 215 sentimen positif. Sentimen  menunjukkan  akurasi  85%,  presisi  84%, recall  96% dan  nilai  f1-score  90%. Hasil  kelasifikasi sentimen  berdasarkan  rating  menghasilkan  712 sentimen yang berlabel positif dan 288 sentimen yang berlabel negatif dari jumlah 1000 data.
Gambar 4. 7 Grafik sentimen berdasarkan rating
Gambar 4. 8 Grafik hasil prediksi naïve bayes
Sedangkan  setelah  di  analisis  menggunakan Naïve  Bayes  menghasilkan  649  sentimen  yang berlabel  positif  dan  351  sentimen  yang  berlabel negatif  dari  1000  data.  Berikut  ini  merupakan perbandingan  dari  data  awal  dan  data  prediksi  Naïve Bayes dari beberapa data.
Tabel 4. 6 Perbandingan data awal dan data prediksi
No. Ulasan Sentimen Berdasarkan Rating Prediksi Sentimen menggunakan NBC 1. kasih bintang kadang transfer kadang kadang mohon baik mudah transfer Negatif Positif 2. gabisa pake driver alfa kalo kena admin Negatif Positif 3. upgrade beli pulsadan transfer yaaa upgrade daftar mati Positif Negatif
Dari  Tabel  4.6  dapat  dilihat  bahwa  sentimen berdasarkan  rating  yang  berlabel  negatif,setelah  di analisa  menggunakan  Naïve  Bayes  menjadi  Positif begitupun ada yang sebaliknya.

## 4.6. Evaluasi
Dalam penelitian ini confusion matrix digunakan  sebagai  alat  evaluasi  kinerja  model. Confusion  matrix adalah  pengujian  yang  dapat digunakan  untuk  menghitung  tingkat  kinerja  atau keakuratan suatu proses klasifikasi. Confusion Matrix dapat  digunakan  untuk  menganalisis  seberapa  baik pengklasifikasi  dapat  mengenali  kumpulan  dapat mengenali record data dari kelas berbeda [18]
Gambar 4. 9 Confusion matrix
Dari  Gambar  4.9  dapat  ditarik  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
 True  Negatif  (TN)  =  data  berlabel  negatif yang  diprediksi  benar  sebagai  label  negatif sebanyak  47
 True  Positif  (TP)  =  Data  berlabel  positif yang  diprediksi  benar  sebagai  label  positif sebanyak 207
 False  Negatif  (FN)  =  Data  berlabel  positif yang  diprediksi  salah  sebagai  label  negatif sebanyak 8
 False  Positif  (FP)  =  Data  berlabel  negatif yang  diprediksi  salah  sebagai  label  positif sebanyak 38
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  pada  dataset  uji yang  berjumlah  300,  ditemukan  bahwa  254  ulasan diprediksi  benar,  sedangkan  46  ulasan  diprediksi salah. Performa ini sudah bisa dikatakan sangat baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan,  diperoleh  kesimpulan  bahwa  algoritma Naïve  Bayes  telah  berhasil  diimplementasikan  pada analisis  sentimen  ulasan  aplikasi  GoPay  di  situs Google Play Store yang memberikan hasil klasifikasi berupa sentimen positif dan negatif.
1. Dari  data  penelitian  yang  diambil  melalui proses  web  scraping  terhadap  1000  ulasan aplikasi  GoPay  dari  16  Agustus  sampai  26 November  2023,  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  analisis  sentimen  pengguna  dapat dikategorikan  menjadi  positif  dan  negatif. Hasil  menunjukkan  bahwa  dari  total  ulasan, 712  berlabel  positif  dan  288  berlabel  negatif, berdasarkan  rating  yang  diberikan  oleh pangguna. Setelah dilakukan analisis menggunakan  metode  Naïve  Bayes,terdapat 649 sentimen positif dan 351 sentimen negatif. Hal  ini  menugindikasi  bahwa  mayoritas pengguna memberikan ulasan positif, meskipun sebagian juga menyampaikan ulasan negatif.
2. Dari segi performa, hasil perhitungan menunjukkan  tingkat  akurasi  sebebsar  85%. Selain  itu,  terdapat  nilai  presisi  sebesar  84%, recall  sebesar  96%  dan  f1-score  sebesar  90%.
Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa model analisis sentimen ini mampu memberikan  prediksidengan  akurasi  yang tinggi,  meskipun  terdapat  variasi  dalam  nilai presisi, recall, dan f1-score.
Peneliti  menyadari  bahwa  penelitian  mengenai analisis  sentimen  ini  masih  memiliki  kelemahan  dan pembatasan  tertentu.  Oleh  karena  itu,  peneliti mempertimbangkan beberapa saran untuk pengembangan  hasil  di  masa  depan  dalam  penelitian ini.
1. Menggunakan  kumpulan  data  dengan  jumlah yang  lebih  besar  guna  meningkatkan  variasi pola yang diperoleh oleh model.
2. Pengujian  lebih  lanjut  dapat  dilakukan menggunakan  berbagai  algoritma  klasifikasi lainnya,  seperti  SVM,  Decision  Tree,  K-NN dan sebagainya.
3. Mengkaji analisis sentimen pada tingkat aspek memberikan wawasan lebih mendalam mengenai  objek  penelitian  dibandingkan dengan  melakukan  analisis  sentimen  pada tingkat lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. W. A. Pohan, B. Indra, and R. R. Suryono, “Borrower  sentiment  on  P2P  lending  in Indonesia based on Google Playstore reviews,” …  Int.  Conf.  … ,  2020,  [Online]. Available:
https://www.atlantis-
press.com/proceedings/siconian- 19/125939928
[2] S.  A.  Aaputra,  D.  Rosiyadi,  W.  Gata,  and  H. Syepry,  “Sentiment  Analysis  Analysis  of  E- Wallet  Sentiments  on  Google  Play  Using  the Naive  Bayes  Algorithm  Based  on  Particle Swarm  Optimization,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 377–382, 2019, [Online]. Available: http://jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/ view/1118
[3] K. Septiani, “Perbandingan Analisis Sentimen Terhadap  Pembayaran  Digital  ‘Go-Pay’  Dan ‘Ovo’ Di Media  Sosial Twitter Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Dan  Word  Cloud,” J. Ilmu  Data ,  vol.  2,  no.  10,  pp.  1–10,  2022, [Online]. Available: http://ilmudata.org/index.php/ilmudata/article/ view/233
[4] S.  A.  R.  Rizaldi,  S.  Alam,  and  I.  Kurniawan, “Analisis  Sentimen  Pengguna  Aplikasi  JMO (Jamsostek  Mobile)  Pada  Google  Play  Store Menggunakan Metode Naive Bayes,”
STORAGE  –Jurnal  Ilm.  Tek.  dan  Ilmu
Kompute ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  109–117,  2023, [Online]. Available: https://journal.literasisains.id/index.php/storag
e/article/view/2334
[5] A. Nurian, “ANALISIS SENTIMEN ULASAN
PENGGUNA
APLIKASI
GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES,” J.  Inform.  dan  Tek.  Elektro  Terap. , vol.  11,  no.  1,  pp.  829–835,  2023,  [Online]. Available:
http://journal.eng.unila.ac.id/index.php/jitet/art icle/view/3348
[6] I.  G.  I.  Sudipa,  I.  Asana,  K.  J.  Atmaja,  P.  P. Santika,  and  D.  Setiawan,  “Analisis  Data Kepuasan Pengguna Layanan E-Wallet Gopay Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier Algorithm,” Kesatria    J.  Penerapan  Sist.  Inf.
(Komputer dan Manajemen) , vol. 4, no. 3, pp. 726–735, 2023, [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/pkm/index.php/kesatr ia/article/view/219
[7] I.  Yunanto  and  S.  Yulianto,  “Twitter
Sentiment Analysis Pedulilindungi
Application  Using  Naïve  Bayes  and  Support
Vector Machine,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 4, pp. 807–814, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.4.292.
[8] Merinda  Lestandy,  Abdurrahim  Abdurrahim, and Lailis Syafa’ah, “Analisis Sentimen Tweet Vaksin  COVID-19  Menggunakan  Recurrent Neural  Network  dan  Naïve  Bayes,” J.  RESTI
(Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 4, pp. 802–808, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3308.
[9] R.  Mahendrajaya,  G.  A.  Buntoro,  and  M.  B. Setyawan,  “Analisis  Sentimen  Pengguna Gopay  Menggunakan  Metode  Lexicon  Based Dan  Support  Vector  Machine,” urnal  Tek. Univ. Muhammadiyah Ponorogo , vol. 3, no. 2, pp. 52–63, 2019, [Online]. Available: http://studentjournal.umpo.ac.id/index.php/ko mputek/article/view/270
[10] D.  Nababan,  “Sentimen  Analisis  Terhadap Kebijakan  Pembelajaran  Jarak  Jauh  Selama Pandemi  Covid-19  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  14,  no.  1, pp. 51–56, 2021, doi: 10.15408/jti.v14i1.17002. [11] A.  P.  M.  Wino,  S.  Susanti,  E.  Erlin,  and  H.
Herwin, “Analisis Sentimen Dompet Elektronik Pada Media Sosial Twitter Menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier,” IT Journal  Research  and  Development  (ITJRD) . 2020.
[12] M.  K.  Khoirul  Insan,  U.  Hayati,  and  O. Nurdiawan,  “Analisis  Sentimen  Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna Di Google Play Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” JATI (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp. 478–483, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6373.
[13] Irvandi, B. Irawan, and O. Nurdiawan, “Naive Bayes  Dan  Wordcloud  Untuk  Analisis Sentimen  Wisata  Halal  Pulau  Lombok,” INFOTECH  J. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  236–242, 2023, doi: 10.31949/infotech.v9i1.5322.
[14] O.  Nurdiawan,  A.  Irma  Purnamasari,  and  I.

## Ali,  “Analisa  Penjualan  Mobil  Dengan
Menggunakan  Algoritma  K-Means  Di  PT. Mulya  Putra  Kencana,” J.  Data  Sci.  dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 32–35, 2021.
[15] M.  Walid  and  F.  Halimiyah,  “Klasifikasi Kemandirian  Siswa  SMA/MA  Double  Track Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” J.  ICT Inf.  Commun.  Technol. ,  vol.  22,  pp.  190–197, 2022.
[16] Syafi’i,  O.  Nurdiawan,  and  G.  Dwilestari, “Penerapan Machine Learning Untuk Menentukan  Kelayakan  Kredit  Menggunakan Metode Support Vektor Machine,” J. Sist. Inf.
dan Manaj. , vol. 10, no. 2, pp. 1–6, 2022.
[17] Agung Nugraha, Odi Nurdiawan, and Gifthera Dwilestari,  “Penerapan  Data  Mining  Metode K-Means  Clustering  Untuk  Analisa  Penjualan Pada  Toko  Yana  Sport,” JATI  (Jurnal  Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 1–7, 2022.
[18] S.  Proboningrum  and  Acihmah  Sidauruk, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Supplier  Kain  Dengan  Metode  Moora,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol.  8, no. 1, pp. 43– 48, 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i1.3073.