Volume 6 Nomor 1, Juni 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI ULASAN APLIKASI E-COMMERCE TOKOPEDIA

## IMPLEMENTATION OF NAIVE BAYES METHOD FOR CLASSIFICATION OF TOKOPEDIA E-COMMERCE APPLICATION REVIEW
Luluk Rahmawati 1 , Dwi Budi Santoso 2 1,2 Universitas Stikubank (UNISBANK) Semarang lulukrahmawati@mhs.unisbank.ac.id

## ABSTRACT
Reviews  are  usually  found  after  consumers  have  used  the  app.  Reviews  can  be  in  the  form  of  advantages  or disadvantages.  One  application  that  has  many  user  reviews  is  Tokopedia.  Tokopedia  is  an  e-commerce application that can be downloaded via Google Playstore. This study aims to classify texts with a dataset of 5000 reviews of the e-commerce application Tokopedia on Google Playstore into groups that have positive, negative or neutral values. This study applies the TF-IDF and Naïve Bayes Classifier methods for weighting and classifying data. The results of testing the test data using the Naive Bayes method yield an accuracy value of 83,9 %, 85,1 % precision, 83,9 % recall and 83,8 %  f1-score.
Keywords:  C lassification, Review, Naive Bayes, Sentiment Analysis .

## ABSTRAK
Ulasan  biasanya  ditemukan  setelah  konsumen  menggunakan  suatu  aplikasi.  Ulasan  dapat  berupa  kelebihan maupun kekurangan. Salah satu aplikasi yang memiliki banyak ulasan penggunanya adalah Tokopedia. Tokopedia merupakan  aplikasi e-commerce yang  dapat  diunduh  melalui  Google  Playstore.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasikan  teks  dengan dataset 5000  ulasan  aplikasi e-commerce Tokopedia  di  Google  Playstore  ke dalam kelompok yang memiliki nilai positif, negatif atau netral. Penelitian ini menerapkan metode TF-IDF dan Naïve Bayes Classifier untuk pembobotan dan pengklasifikasian data. Hasil pengujian terhadap data test dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier menghasilkan nilai  akurasi  sebesar 83,9 % ,presisi 85,1% , recall 83,9 % dan f1-score 83,8% .
Kata Kunci : Klasifikasi, Ulasan, Naive Bayes , Sentiment Analysis .

## PENDAHULUAN
Ulasan  pada  aplikasi  merupakan suatu bentuk pengekspresian dari pengguna pada  suatu  aplikasi  yang  telah  digunakan. Ulasan yang ditulis biasanya berupa kritik, saran  ataupun  hanya  sekedar  curahan  hati pengguna  setelah  menggunakan  aplikasi tersebut.  Ulasan  dari  pengguna  dapat digunakan untuk mengevaluasi dan meningkatkan kualitas suatu aplikasi.
Tokopedia  merupakan  aplikasi e- commerce  yang  resmi diperkenalkan  ke umum  pada  tanggal  17  Agustus  2009 dibawah naungan PT. Tokopedia (Silvia & Anwar,  2021)(Wulandari  &  US,  2021). Aplikasi ini dapat di unduh melalui Google Playstore (Iriananda  et  al.,  2021) .  Google Play  Store  ialah  toko  resmi  khusus  bagi pengguna Android untuk
mewadahi aplikasi, permainan, musik, film,  dan  buku.  Google  Playstore  juga menyediakan  kolom  untuk  mengulas tentang  aplikasi,  salah  satunya  yaitu mengenai aplikasi Tokopedia.
Terdapat  banyak  ulasan  di  google playstore mengenai produk yang dijual di e- commerce  tokopedia  maupun  dari  segi pembawaan aplikasi tersebut. Ulasan dalam jumlah yang tidak sedikit, terdapat karakter maupun  kata  yang  sengaja  disingkat dapat menyulitkan dalam memahami maksud dari ulasan  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan mengklasifikasi  teks  dengan  dataset  5000 ulasan  aplikasi  e-commerce  Tokopedia  di Google playstore kedalam kelompok  yang bernilai positif, negatif atau netral.
Penelitian sebelumnya yang berjudul “Implementasi Model Klasifikasi Sentimen
Pada  Review  Produk  Lazada  Indonesia” dilakukan  oleh  Rizqia  Lestika  Atimi  dan Enda  Esyudha  Pratama  di  tahun  2022 dengan  menggunakan  data  review  produk Lazada Indonesia. Data tersebut berisi opini teks  konsumen  tentang  layanan  dan manfaat  produk  yang  dijual  oleh  Lazada Indonesia  (Atimi  &  Pratama,  2022). Metode  yang  diterapkan  dalam  penelitian ini  ialah  algoritma  Multinomial  Naïve Bayes.
Hasil pengujian model menggunakan confussion matrix menunjukkan bahwa
algoritma Multinomial  Naïve  Bayes  mempunyai kinerja  yang  baik  dalam  mengklasifikasi dengan  hasil  nilai  parameter  accuracy, precision, recall, dan f1-score di atas 90%. Model ini dapat melakukan klasifikasi pada semua data ulasan produk Lazada Indonesia ke  salah  satu  dari  tiga  kelas  yaitu  116 positif, 101 negatif dan 96
netral.
Penelitian  lainnya  berjudul  “Model Klasifikasi  Multinomial  Naïve  Bayes Untuk  Analisis  Sentiment  Terkait  Non- Fungible  Token  ”  dilakukan  oleh  Rayhan Yuda  Lesmana  dan  Roni  Andarsyah. Penelitian ini dilaksanakan pada tahun 2022 dengan  menggunakan  7060  data  tweet berdasarkan  tagar  #NFT  (Lesmana  & Andarsyah, 2022).
Multinomial  Naïve  Bayes  (MNB) merupakan metode yang diterapkan dalam penelitian  ini.  Penelitian  ini  menunjukkan hasil  bahwa  sentiment  pengguna  twitter terkait  NFT  cenderung  lebih  banyak ditemukan  sentiment  negatif  sebanyak 3840  tweet  dan  jumlah sentiment  positif sebanyak  3220  tweet.  Akurasi  yang diperoleh  yaitu  84%,  dengan  precision 84%,  recall  81%  dan  f1-score  83%.  Hasil penelitian  juga  dipresentasikan  dengan confusion  matrix  dimana True  Positive (830), True Negative (661), False Positive (122) dan False
Negative
(152). Hal yang menjadikan penelitian ini
berbeda  dengan  sebelumnya  ialah  dataset yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu menggunakan dataset 5000 ulasan aplikasi
e-commerce Tokopedia di Google playstore.  Selain  itu,  penelitian  ini menerapkan  metode  TF-IDF  dan  Naïve Bayes  Classifier  untuk  pembobotan  dan pengklasifikasian  data . Hasil  Pengujian terhadap  data  test  menggunakan  metode naive  bayes  menghasilkan nilai  akurasi sebesar 83,9  % ,  presisi 85,1% , recall 83,9 % dan f1-score 83,8 % .

## METODE Obyek Penelitian
Objek penelitian ini adalah pengklasifikasian  ulasan  pada  aplikasi  e- commerce Tokopedia.

## Metode Pengumpulan Data
Metode Pengumpulan data yang akan digunakan  dalam  penelitian  ini  ialah scraping data  di  Google  Playstore.  Data yang  akan  dianalisa  merupakan  5000  data ulasan dari aplikasi e-commerce Tokopedia.

## Metode  Naive  Bayes  untuk  Klasifikasi Data
Naïve  Bayes  ialah  metode  yang mengenakan  metode  probabilitas  dan statistik  yang  disampaikan  oleh  ilmuwan Inggris bernama Thomas Bayes (Hayuningtyas, 2019, 18-22). Algoritma ini lazim dipakai untuk menghandel persoalan prediksi berwujud klasifikasi. Algoritma ini dikenal  mempunyai  akurasi  yang  cukup tinggi. ( Putra & Putri, 2022,).

## Tahapan Penelitian
Tahapan  klasifikasi  data  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari pengumpulan d ataset berupa ulasan aplikasi e-commerce tokopedia, preprocessing,  pembobotan  kata  dengan TF-IDF, Modeling menggunakan  metode naive bayes , dan Evaluasi.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Dataset
a. Scraping Pengambilan dataset merupakan tahap  awal  pada  penelitian  ini.  Dilakukan proses scraping pada  Google  Playstore mengenai  ulasan  aplikasi e-commerce Tokopedia  dengan  bahasa  python  yang bertujuan  mendapatkan datase t  yang digunakan  untuk  pengklasifikasian  pada penelitian  ini. Digunakan  package Google Play Scraper untuk scraping data ulasan e- commerce Tokopedia di Google Play Store. Dataset  y ang  berhasil  di  dapatkan  yaitu berjumlah  5000  data  ulasan.  Atribut  yang digunakan untuk penelitian ini ialah content dan score. Tabel 1. Merupakan Tampilan   data  ulasan  berdasarkan  atribut content, dan score .
Tabel 1. Tampilan data ulasan berdasarkan atribut content, dan score.
content score
Fitur  rekomendasi  video  terlalu mengganggu  &  masih  muncul meskipun  sudah  diblokir  dengan konten  yang  itu  itu  saja  setiap harinya,tidak ada rekomendasi lain, belajar dari bbm, pengguna meninggalkan aplikasi karena pengguna  nya  tidak  nyaman  dan tidak  user  friendly,  dari  hal  ini
2
seharusnya  pengembang  bisa  sadar dan memposisikan diri sebagai user. Untuk fitur pencarian harga terendah  tidak  masalah  karena memang beberapa user menggunakan fitur ads untuk menampilkan iklan. Lebih  baik  pindah  e-commerce. Tokopedia  sekarang  downgrade hampir  di  semua  aspek.  Fitur  filter ga  berfungsi,  promo  ongkir  dan diskon/cashback  gabisa  digabung. Ekspedisi  bebas  ongkir  jg  gabisa milih.  Kalo  kerja  samanya  ke sicepat dan anteraja ya bebasin dong pembeli buat milih mau pake bebas ongkir  di  salah  satu  ekspedisi  itu. Yg  terbaik  menurut  sistem  belum tentu terbaik buat pembeli. Thanks, semoga  jadi  perbaikan  kalo  mau pengguna tetap stay. 1 Tokopedia  sekarang  tidak  enak dalam  pencarian  produk  suatu barang,  tidak  seperti  tahun  2022. dulu  klw  cari  barang  di  mulai berdasarkan  harga  terendah...  dia berurutan pencarian nya berdasarkan harga terendah... sekarang  malah  harga  nya  ngacak, padahal sudah memilih dimulai dari harga  terendah...  trus  promo  nya juga  ...  nga  kaya  dulu.  promo  nya sekarang  sedikit  trus,  disuruh  pilih juga lagi mau bebas ongkir atau mau
Cashback.
1 b. Menampilkan jumlah ulasan berdasarkan score
Tahap ini dilakukan untuk mengamati  dan memverifikasi ketidak seimbangan  score.  Score  yang  terdapat  di ulasan  yaitu  dari  angka  1  sampai  dengan 5.  Ditampilkan jumlah ulasan dari aplikasi e-commerce Tokopedia berdasarkan atribut score. Setelah itu jumlah score divisualisasikan dengan dibuatnya diagram bar. Dari hasil pengamatan pada tabel 2 dan gambar 2 dapat disimpulkan bahwa jumlah skor tertinggi yaitu score 1 dengan jumlah 2994,  score  5  dengan jumlah  872,  score 2 dengan  jumlah  502,  score  terendah  yaitu score 4 dengan jumlah 248.
Tabel 2. Score dan Jumlah Score pada aplikasi e-commerce tokopedia Score Jumlah 1 2994 5 872 2 502 3 384 4 248 . Gambar 2. Distribusi Score

## c. Menambah atribut sentiment
Setelah  data  berhasil  dikumpulkan, Selanjutnya dilakukan penambahan atribut sentiment ke dalam data ulasan aplikasi e- commerce Tokopedia  hasil  scraping  di Google Playstore. Kriteria dalam menentukan  angka  sentiment  ialah  untuk pemberian score 1  sampai score 2  yaitu negatif,  dengan  kode  angka  -1.  Score  3 adalah  netral  dengan  kode  angka  0  dan score 4 sampai 5 adalah positif dengan kode angka  1.  Setelah  data  ulasan  diberi nilai sentiment  kemudian  di  visualisasikan dengan menggunakan bar diagram.
Berdasarkan diagram pada Gambar 3 dapat disimpulkan bahwa
sentiment -
1 menduduki  peringkat  tertinggi  dengan jumlah  3496,  di  urutan  kedua  yaitu sentiment 1 dengan jumlah 1120, di urutan terakhir  yaitu  sentiment  0  dengan  jumlah 384.
Tabel  3. Hasil Penambahan atribut
sentiment content score sentiment
Fitur rekomendasi video terlalu mengganggu  &  masih muncul meskipun sudah  diblokir  dengan konten yang itu itu saja setiap harinya,tidak ada rekomendasi lain, belajar dari bbm, pengguna meninggalkan  aplikasi karena  pengguna  nya tidak nyaman dan tidak user  friendly,  dari  hal ini seharusnya pengembang bisa sadar dan  memposisikan  diri sebagai  user.  Untuk fitur  pencarian  harga terendah  tidak  masalah karena memang beberapa user menggunakan  fitur  ads untuk menampilkan iklan. 2 -1 Lebih  baik  pindah  e- commerce.  Tokopedia sekarang downgrade hampir di semua aspek. Fitur filter ga berfungsi, promo ongkir dan diskon/cashback gabisa digabung. Ekspedisi bebas  ongkir  jg  gabisa milih. Kalo kerja samanya ke sicepat dan anteraja  ya  bebasin dong pembeli buat milih  mau  pake  bebas ongkir  di  salah  satu ekspedisi itu. Yg terbaik  menurut  sistem belum  tentu  terbaik buat  pembeli.  Thanks, semoga  jadi  perbaikan kalo  mau  pengguna tetap stay. 1 -1 Tokopedia sekarang tidak enak dalam pencarian produk suatu barang,  tidak  seperti tahun  2022.  dulu  klw cari  barang  di  mulai berdasarkan harga terendah... dia berurutan pencarian nya  berdasarkan  harga terendah... sekarang 1 -1
malah harga nya
ngacak,  padahal  sudah memilih  dimulai  dari
harga  terendah...  trus promo  nya  juga  ...  nga kaya  dulu.  promo  nya sekarang  sedikit  trus, disuruh  pilih  juga  lagi mau  bebas  ongkir  atau mau Cashback.

## Gambar 3. Distribusi Sentiment

## 2. Preprocessing
Tahapan  ini  merupakan  proses pembersihan  5000  data  ulasan  aplikasi e- commerce Tokopedia.  Data  ulasan  yang diperoleh  melalui  teknik  scraping  tentu masih mengandung data duplikasi dan tidak terstruktur , oleh sebab itu harus dilakukan proses pembersihan data melalui preprocessing.  Adapun  tahapan  -  tahapan preprocessing  yang  dilakukan,  sebagai berikut : a) Menghapus Uniform Resource Locators  (URL)  dari  kolom  konten , proses  ini  berfungsi  untuk  menghapus url   yang  terdapat  pada  dataset  ulasan aplikasi e-commerce tokopedia.
b) Case folding, Case folding dimanfaatkan untuk membuat keseluruhan  huruf   pada  dokumen menjadi  huruf  kecil  (Rahman  et  al., 2021)   (Andika  et  al.,  2019).  Pada penelitian  ini  dilakukan  pengubahan ukuran  huruf  pada  dataset  ulasan aplikasi e-commerce tokopedia menjadi huruf kecil.
c) Menghapus  tanda  baca, proses  ini bertujuan  untuk  menghapus  tanda  baca yang  terdapat  dalam  dataset  ulasan aplikasi e-commerce tokopedia.
d) Menghapus  extra  whitespace, proses ini  bertujuan  untuk  menghapus  extra whitespace yang terdapat dalam dataset ulasan aplikasi e-commerce tokopedia
e) Tokenizing,  Tokenizing ialah  tahap untuk  memisah  kalimat  menjadi  kata (Vitandy  et  al.,  2019)yang  diperoleh untuk  dikerjakan (Putri  et  al.,  2022) .
Dilakukan  pemecahan  teks,  kalimat, atau  paragraf  pada  dataset  ulasan aplikasi e-commerce tokopedia menjadi bagian  teks yang terpisah.
Tabel 4. Hasil Tokenizing
Hasil tokenizing [fitur,  rekomendasi,  video,  terlalu, mengganggu, masih, muncul, meskipun,  sudah,  diblokir,  dengan, konten,  yang,  itu,  itu,  saja,  setiap, harinya,  tidak,  ada,  rekomendasi, lain,  belajar,  dari,  bbm,  pengguna, meninggalkan,  aplikasi,  karena, pengguna, nya, tidak, nyaman, dan,
tidak,  user,  friendly,  dari,  hal,  ini, seharusnya, pengembang, bisa, sadar,  dan,  memposisikan,  diri, sebagai, user, untuk, fitur, pencarian,  harga,  terendah,  tidak, masalah, karena, memang, beberapa, user, menggunakan, fitur,
ads, untuk, menampilkan, iklan]
[lebih,  baik,  pindah,  e,  commerce, tokopedia,  sekarang,  downgrade, hampir,  di,  semua,  aspek,  fitur, filter, ga, berfungsi, promo, ongkir, dan,  diskon,  cashback,  gabisa, digabung, ekspedisi, bebas, ongkir, jg,  gabisa,  milih,  kalo,  kerja, samanya, ke, sicepat, dan, anteraja, ya,  bebasin,  dong,  pembeli,  buat, milih, mau, pake, bebas, ongkir, di, salah,  satu,  ekspedisi,  itu,  yg, terbaik,  menurut,  sistem,  belum, tentu, terbaik, buat, pembeli, thanks, semoga, jadi, perbaikan, kalo, mau, pengguna, tetap, stay]
[tokopedia,  sekarang,  tidak,  enak, dalam,  pencarian,  produk,  suatu, barang,  tidak,  seperti,  tahun,  022, dulu,  klw,  cari,  barang,  di,  mulai, berdasarkan,  harga,  terendah,  dia, berurutan, pencarian, nya, berdasarkan, harga, terendah, sekarang, malah, harga, nya, ngacak,  padahal,  sudah,  memilih, dimulai, dari, harga, terendah, trus, promo,  nya,  juga,  nga,  kaya,  dulu, promo, nya, sekarang, sedikit, trus, disuruh,  pilih,  juga,  lagi,  mau, bebas, ongkir, atau, mau, cashback]
f) Filtering , Tahap ini yaitu pengambilan kata yang penting dari hasil tokenizing. Tahap  filltering  ini   menggunakan algoritma  stoplist  yaitu  membuang kata  kurang  penting   atau  wordlist yaitu menyimpan kata penting. (Astuti
& Astuti, 2022)
Tabel 5. Hasil Filtering
Hasil Filtering
[fitur, rekomendasi, video, mengganggu,  muncul,  diblokir, konten, harinya, rekomendasi, belajar, bbm, pengguna, meninggalkan,  aplikasi,  pengguna,
nya, nyaman, user, friendly, pengembang, sadar, memposisikan, user, fitur, pencarian, harga, terendah, user, fitur, ads, menampilkan, iklan]
[pindah,  e,  commerce,  downgrade, aspek,  fitur,  filter,  ga,  berfungsi, promo,  ongkir,  diskon,  cashback, gabisa, digabung, ekspedisi, bebas, ongkir,  jg,  gabisa,  milih,  kalo, kerja,  samanya,  sicepat,  anteraja, ya,  bebasin,  pembeli,  milih,  pake, bebas, ongkir, salah, ekspedisi, yg, terbaik,  sistem,  terbaik,  pembeli, thanks,  semoga,  perbaikan,  kalo, pengguna, stay]
[enak,  pencarian,  produk,  barang, 022, klw, cari, barang, berdasarkan, harga, terendah, berurutan, pencarian, nya, berdasarkan, harga, terendah,  harga,  nya,  ngacak, memilih,  harga,  terendah,  trus, promo, nya, nga, kaya, promo, nya, trus,  disuruh,  pilih,  bebas,  ongkir, cashback]
g) Stemming, proses stemming ini bekerja dengan mengubah keseluruhan kata  ke  dalam  bentuk  kata  dasarnya (Irham  et  al.,  2019).  Pada  dataset ulasan aplikasi e-commerce tokopedia,dilakukan proses pengubahan kata yang  memiliki imbuhan  menjadi  kata  dasar  yang sesuai dengan bahasa indonesia menggunakan sastrawi.
Tabel 6. Hasil Stemming

## Hasil Stemming
[fitur,  rekomendasi,  video,  ganggu,  muncul, blokir,  konten,  hari,  rekomendasi,  ajar, bbm,  guna,  tinggal,  aplikasi,  guna,  nya, nyaman,  user,  friendly,  kembang,  sadar, posisi, user, fitur, cari, harga, rendah, user, fitur, ads, tampil, iklan]
[pindah, e, commerce, downgrade, aspek, fitur, filter,  ga,  fungsi,  promo,  ongkir,  diskon, cashback, gabisa, gabung, ekspedisi, bebas, ongkir, jg, gabisa, milih, kalo, kerja, sama, sicepat,  anteraja,  ya,  bebasin,  beli,  milih, pake,  bebas,  ongkir,  salah,  ekspedisi,  yg, baik, sistem, baik, beli, thanks, moga, baik, kalo, guna, stay]
[enak,  cari,  produk,  barang,  022,  klw,  cari, barang,  dasar,  harga,  rendah,  rurut,  cari, nya,  dasar,  harga,  rendah,  harga,  nya, ngacak,  pilih,  harga,  rendah,  trus,  promo, nya,  nga,  kaya,  promo,  nya,  trus,  suruh, pilih, bebas, ongkir, cashback]

## 3. TF-IDF
Proses  perhitungan  nilai  atau  bobot setiap kata pada ulasan aplikasi e- commerce  tokopedia dilaksanakan  dengan teknik  pembobotan  TF-IDF. Pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)  ialah  suatu  tahap untuk  melaksanakan alih  bentuk  data  dari data  berupa  teks  ke  dalam  data  berbentuk angka  untuk  dikerjakan  pembobotan  pada tiap  kata  (Septian  et  al.,  2019,  43-48). Sehingga  dari  proses  tersebut  dapat diketahui  bobot  masing-masing  kata  pada dataset  ulasan.  Setelah  dilakukan  proses pembobotan kata dengan TF-IDF, langkah
selanjutnya  yaitu melakukan  handling imbalance menggunakan Synthetic Minority
Over-sampling
Technique
(SMOTE).  SMOTE  yaitu  suatu  metode untuk  mengklasifikasi dataset yang  tidak seimbang dimana kategori klasifikasi tidak dipresentasikan  secara  merata  (Chohan  et al., 2020).
4. Modeling
Dilakukan  implementasi  metode naive bayes pada dataset ulasan aplikasi e- commerce tokopedia setelah  melalui pembobotan dengan TF-IDF dan Handling Imbalance menggunakan SMOTE.
5. Evaluasi
Pada  tahap  evaluasi  dilakukan  proses pembagian dataset yaitu menjadi data train dan  data  test.  Dilakukan  pengujian  pada data test untuk mengetahui nilai accuracy , precission , recall, dan f1 score.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset yang digunakan pada
penelitian  ini  adalah  dataset  yang  berisi ulasan pengguna aplikasi e-commerce Tokopedia  dengan  total dataset berjumlah 5000  data  ulasan atau review yang bersumber  dari  Google  Playstore. Dataset yang didapatkan dengan teknik scraping ini memiliki  10  atribut  yang  terdiri  dari reviewId,  userName,  userImage,  content, score, thumbsUpCount, reviewCreatedVersion,  at,  replyContent, repliedAt. Hasil scraping dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil Scraping data ulasan aplikasi e-commerce tokopedia Google Playstore.
Atribut yang digunakan pada penelitian ini yaitu content dan score,dimana  bentuk  data  dari  atribut content   adalah  teks  yang  berisi   ulasan, sedangkan   bentuk  data  dari  atribut  score adalah angka yang menunjukan rating yang
diberikan  oleh  pengguna  aplikasi e- commerce Tokopedia.  Proses  klasifikasi data  pada  penelitian  ini  diawali  dengan tahap preprocessing. Dataset ulasan aplikasi e-commerce Tokopedia yang sudah diperoleh kemudian melalui tahap preprocessing yang terdiri dari p enghapusan Uniform Resource
Locators ( url)  dari  kolom/atribut  content, case  folding, penghapusan  tanda  baca, tokenizing, filtering dan tahap terakhir dari preprocessing yaitu stemming .
Gambar 5. Hasil Preprocessing
Selanjutnya  dilakukan  pembobotan kata dengan TF-IDF
demi memperoleh nilai  Term  Frequency  (TF) dan Inverse  Document  Frequency (IDF). Perintah dalam bahasa python untuk menerapkan
TF-IDF yaitu Tfidf
Vectorizer().  Hasil  dari  pembobotan  kata dengan TF-IDF yang tidak seimbang dapat ditangani  dengan  melakukan handling imbalance menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE)  dengan  menggunakan  perintah SMOTE().  Setelah  melakukan  proses
SMOTE  selanjutnya  dilakukan   roses pegimplementasian  metode naive  bayes classifier . Langkah terakhir dalam penelitian  ini  yaitu  evaluasi.  Sebelum dataset  di  evaluasi  dilakukan  proses pembagian pada dataset yaitu menjadi data train dan data test dengan jumlah data train sebesar 80% dan data test 20%. Dilakukan pengujian pada data test untuk mengetahui nilai accuracy , precission , recall, dan f1 Score. Hasil  evaluasi pada data  test diketahui nilai accuracy , precission , recall, dan f1 Score yaitu sebagai berikut:
Tabel 7.  Hasil Tahap Evaluasi Pengujian Hasil Accuracy 83,9% Precission 85,1% Recall 83,9% F1-Score 83,8%

## SIMPULAN
Berdasarkan  proses  penelitian, maka dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  Metode Naive  Bayes  Classifier dapat  digunakan untuk  klasifikasi ulasan  aplikasi e- commerce Tokopedia  di  Google  Playstore ke  dalam  kelompok  yang  memiliki  nilai positif, negatif atau netral. Hasil  pengujian terhadap data  test sebesar  20% dan  data train 80% diperoleh  akurasi   83,9  %  , presisi  85,1%,  recall  83,9%,  dan  f1  score 83,8%

## DAFTAR PUSTAKA
Andika,  L.  A.,  Azizah,  P.  A.  N.,  & Respatiwulan,  R.  (2019).  Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Hasil Quick  Count  Pemilihan  Presiden Indonesia  2019  pada  Media  Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Indonesian Journal of  Applied  Statistics , 2 (1),  34-41. https://doi.org/10.13057/ijas.v2i1.29 998
Astuti,  T.,  &  Astuti,  Y.  (2022).  Analisis Sentimen  Review  Produk  Skincare Dengan  Naïve  Bayes  Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO). JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 6 (4), 1806-1815. 10.30865/mib.v6i4.4119
Atimi,  R.  L.,  &  Pratama,  E.  E.  (2022). Implementasi Model Klasifikasi
Sentimen  Pada  Review  Produk
Lazada  Indonesia. Jurnal  Sains  dan Informatika , 8 (1), 88-96. https://doi.org/10.34128/jsi.v8i1.419
Chohan, S., Nugroho, A., Aji, A. M. B., &
Gata,  W.  (2020).  Analisis  Sentimen Aplikasi  Duolingo  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  dan  Synthetic Minority  Over  Sampling  Technique.
Paradigma – Jurnal Informatika dan Komputer , 22 (2), 139-144. https://doi.org/10.31294/p.v21i2 Hayuningtyas,  R.  Y.  (2019).  Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Rekomendasi Pakaian
Wanita.
JURNAL  INFORMATIKA , 6 (1),  18- 22. https://doi.org/10.31294/ji.v6i1.4685 Irham, L. G., Adiwijaya, A., & Wisesty, U. N.  (2019).  Klasifikasi  Berita  Bahasa Indonesia Menggunakan Mutual Information  dan  Support  Vector Machine. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 3 (4), 284-292. 10.30865/mib.v3i4.1410
Iriananda, S. W., Putra, R. P., & Nugroho,
K. S. (2021). Analisis Sentimen Dan Analisis  Data  Eksploratif  Ulasan Aplikasi Marketplace Google
Playstore. Conference  on  Innovation and  Application  of  Science  and Technology  (CIASTECH) ,  473-482. http://publishing- widyagama.ac.id/ejournal- v2/index.php/ciastech/article/view/3 343
Lesmana,  R.  Y.,  &  Andarsyah,  R.  (2022). Multinomial Nave Bayes
Classification  Model  for  Sentiment Analysis  of  Non-Fungible  Token.
Jurnal  Teknik  Informatika , 14 (3), 135-139.
https://ejurnal.poltekpos.ac.id/index. php/informatika/article/view/2390
Putra,  M.  Y.,  &  Putri,  D.  I.  (2022). Pemanfaatan Algoritma Naïve Bayes dan  K-Nearest  Neighbor  Untuk Klasifikasi  Jurusan  Siswa  Kelas  XI. Jurnal  TEKNO  KOMPAK, , 16 (2), 176-187.
DOI: https://doi.org/10.33365/jtk.v16i2.20
02
Putri, D. D., Nama, G. F., & Sulistiono, W.
E. (2022). Analisis Sentimen Kinerja
Dewan  Perwakilan  Rakyat  (Dpr)
Pada  Twitter  Menggunakan  Metode Naive  Bayes  Classifier. Jurnal
Informatika  dan  Teknik  Elektro Terapan  (JITET) , 10 (1),  35-40. http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v10i1 .2262
Rahman, O. H., Abdillah, G.,  & Komarudin,  A.  (2021).  Klasifikasi Ujaran Kebencian pada Media Sosial Twitter Menggunakan Support Vector  Machine. JURNAL  RESTI (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi) , 5 (1), 17-23. http://jurnal.iaii.or.id
Septian, J. A., Fahrudin, T. M., & Nugroho,
A. (2019). Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Polemik Persepakbolaan Indonesia Menggunakan  Pembobotan  TF-IDF dan  K-Nearest  Neighbor. JOURNAL
OF  INTELLIGENT  SYSTEMS  AND
COMPUTATION , 1 (1), 43-48.
https://doi.org/10.52985/insyst.v1i1.
36
Silvia,  G.,  &  Anwar,  K.  (2021).  Pengaruh E-CommerceTerhadap Perilaku KonsumenTokopedia Pada Masyarakat Kota Jambi. Transekonomika–Akuntansi Bisnis dan Keuangan , 1 (3), 240-251.
https://doi.org/10.55047/transekono mika.v1i3.44 Vitandy,  S.  W.  U.,  Supianto,  A.  A.,  & Bachtiar, F. A. (2019, Juni). Analisis
Sentimen  Evaluasi  Kinerja  Dosen menggunakan Term FrequencyInverse Document Frequency dan Naïve Bayes Classifier. Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu
Komputer , 3 (6),  6080-6088.  http://j- ptiik.ub.ac.id
Wulandari,  A.,  &  US,  K.  A.  (2021).
Analisis Manajemen Pemasaran Pada Aplikasi  Shopee  Dan  Tokopedia. TRANSEKONOMIKA: AKUNTANSI, BISNIS  DAN  KEUANGAN , 1 (3), 295-301.
https://doi.org/10.55047/transekono mika.v1i3.49