Vol 4, No 5, April 2024, Hal 2419-2429 DOI 10.30865/klik.v4i5.1787 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Streaming Vidio Menggunakan Metode Naïve Bayes
Muhammad Yusuf Siregar, Ade Davy Wiranata * , Rizki Adi Saputra
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof.Dr.Hamka, Jakarta, Indonesia Email: 1 siregaryusuf123@gmail.com, 2,* adedavy@uhamka.ac.id, 3 belajar7706@gmail.com Email Penulis Korespondensi: adedavy@uhamka.ac.id
Abstrak− Perkembangan inovasi teknologi informasi positif  bagi industri  media  dan  hiburan,  terutama  dalam  penggunaan  layanan streaming  online  yang  signifikan.  Aplikasi  streaming  Vidio  menjadi  salah  satu  yang  populer,  menyediakan  fitur  menarik  seperti menonton, mengunggah, dan berbagi video dalam format mobile untuk smartphone, tablet, dan smart TV. Kelebihan Vidio adalah kemampuannya menampilkan siaran televisi langsung dari berbagai saluran di Indonesia. Meskipun aplikasi Vidio menawarkan fitur- fitur yang menarik dan kemudahan dalam penggunaannya, tidak semua pengguna dijamin akan merasa puas. Setiap aplikasi memiliki keunggulan dan kekurangan masing-masing, sehingga pengalaman dan pandangan pengguna bisa bervariasi. Hal ini terlihat dari ulasan pengguna yang tersedia di Google Play Store. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi Vidio menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1500 ulasan yang dikumpulkan pada bulan  Februari  2024.  Setelah  melalui  tahap  pembersihan  data,  jumlahnya  berkurang  menjadi  1475  data  ulasan.  Dari  dataset  yang tersedia, ada 165 ulasan positif dan 1310 ulasan negatif. Proses penelitian meliputi pengambilan data dengan teknik web scraping, pelabelan  data,  preprocessing,  serta  pembobotan  TF-IDF  sebelum  tahap  klasifikasi.  Untuk  klasifikasi,  digunakan  teknik  cross validation dan metode Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi yang dicapai oleh algoritma Naïve Bayes adalah sebesar 80.28%, presisi sebesar 24.18%, dan recall sebesar 35.76%.
Kata Kunci: Naive Bayes; Analisis Sentimen; Aplikasi; Vidio; Streaming
Abstract− The The development of information technology innovation has a positive impact on the media and entertainment industry, especially  in  the  significant  use  of  online  streaming  services.  Vidio  is  one  of  the  most  popular  streaming  applications,  providing interesting features such as watching, uploading, and sharing videos in mobile format for smartphones, tablets, and smart TVs. Vidio's strength is its ability to show live television from various channels in Indonesia. Although the Vidio app offers interesting features and ease of use, not all users are guaranteed to be satisfied. Each app has its own advantages and disadvantages, so users' experiences and views may vary. This can be seen from the user reviews available on the Google Play Store. This research aims to analyze the sentiment of user reviews of the Vidio application using the Naïve Bayes algorithm. The data used in this research are 1500 reviews collected in February 2024. After going through the data cleaning stage, the number was reduced to 1475 review data. From the available dataset, there are 165 positive reviews and 1310 negative reviews. The research process includes data retrieval using web scraping technique, data labeling, preprocessing, and TF-IDF weighting before the classification stage. For classification, cross validation technique and Naïve Bayes method were used. The results showed that the accuracy achieved by the Naïve Bayes algorithm was 80.28%, precision 24.18%, and recall 35.76%.
Keywords : Naive Bayes; Sentiment Analysis; Apps; Vidio; Streaming

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan inovasi dalam teknologi informasi memberikan dampak positif pada industri media dan hiburan dengan memperbesar  penggunaan  layanan streaming dari  menonton  televisi  menjadi  beralih  ke  layanan streaming  online . Kegiatan menonton film melalui platform streaming online masih menjadi pilihan utama masyarakat saat merasa jenuh, yang kini menjadi  kebiasaan yang tak terpisahkan dari  gaya hidup  modern. Layanan streaming online atau langganan serial digital menawarkan berbagai  genre, bahasa, dan produksi  dari  negara-negara di  seluruh dunia. Berbagai  pilihan film dan serial yang disediakan tidak hanya menghibur, tetapi juga menarik dan seru, sehingga membuat penonton merasa ketagihan  dan  ingin  menonton  lagi[1].  Salah  satu  dari  banyak platform  streaming  online adalah  aplikasi streaming Vidio[2]. Aplikasi Vidio di platform ini menyajikan layanan streaming film untuk pengalaman hiburan  dari Indonesia dan  luar  negeri,  serta  menawarkan  pertandingan  olahraga  langsung[2].  Platform  lokal  yang  populer  di  Indonesia  ini merupakan hasil dari upaya PT Vidio Dot Com, yang saat ini dimiliki oleh Emtek[3]. Vidio telah berhasil mengalahkan pesaing asing seperti Netflix dan Disney+, menjadi platform streaming dengan pertumbuhan tercepat di Indonesia dan memiliki jumlah pengguna aktif terbesar, mencapai sekitar 60 juta penonton setiap bulannya[3].
Aplikasi  Vidio  bisa  diunduh  secara  gratis  melalui Google  Play  Store [4].  Aplikasi  ini  menampilkan  antarmuka yang sederhana dan dilengkapi dengan berbagai fitur menarik yang mudah digunakan, serta memudahkan pengguna untuk berbagi konten dengan teman-teman mereka[5]. Aplikasi streaming Vidio ini menawarkan berbagai fitur menarik, seperti kemampuan untuk menonton, mengunggah, dan berbagi video. Vidio tersedia dalam format mobile yang dapat diunduh di smartphone ,  tablet,  dan smart  TV .  Salah  satu  keistimewaan  Vidio  adalah  kemampuannya  untuk  menonton  siaran televisi  secara  langsung  dari  berbagai  saluran  televisi  di  Indonesia,  menjadikannya  berbeda  dari  platform  streaming lainnya[4].
Muhammad Yusuf Siregar, Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Streaming Vidio Menggunakan Metode Naïve Bayes
Walaupun Vidio menawarkan beragam fitur menarik untuk mempermudah penggunaannya, tidak bisa dipastikan bahwa  semua  pengguna  akan  merasa  puas.  Seperti  halnya  dengan  setiap  aplikasi  lain,  Vidio  memiliki  kelebihan  dan kelemahan tersendiri, sehingga pengalaman dan pandangan pengguna bisa berbeda-beda. Ini terlihat dari berbagai ulasan yang diberikan oleh pengguna di Google Play Store [6]. Google Play Store sendiri merupakan platform untuk mengunduh berbagai  aplikasi  dan  konten  digital  lainnya  bagi  pengguna  smartphone Android ,  mulai  dari e-book , film,  game ,  dan lainnya, yang bisa diakses baik secara gratis maupun dengan membayar[7]. Salah satu fitur penting di Google Play Store adalah rating dan ulasan. Fitur ini memiliki potensi untuk memengaruhi keputusan calon pengguna, karena kebanyakan pengguna  cenderung  melihat  ulasan  sebagai  parameter  untuk  menilai  seberapa  baik  suatu  aplikasi.  Ulasan  juga  dapat menjadi pertimbangan bagi pengguna sebelum mereka memutuskan untuk mengunduh aplikasi tersebut[8]. Dari ulasan tersebut,  perusahaan  perlu  meningkatkan  mutu  produk  yang  telah  diluncurkannya.  Untuk  mendapatkan  pemahaman mengenai  respons  dan  tanggapan  dari  pengguna  aplikasi streaming Vidio,  digunakan  analisis  sentimen[9].  Data  dari ulasan pengguna di Google Play Store menjadi sumber utama dalam analisis ini [6].
Analisis  sentimen,  yang  juga  dikenal  sebagai  "opini  mining"  adalah  suatu  proses  untuk  mengidentifikasi pandangan atau opini seseorang yang diungkapkan dalam bentuk data teks, yang kemudian dapat diklasifikasikan sebagai sentimen positif atau negatif[10]. Melalui  analisis sentimen, akan diperoleh gambaran menyeluruh tentang bagaimana pendapat pengguna mengenai pengalaman mereka menggunakan aplikasi Vidio[6]. Dalam studi ini, digunakan metode algoritma Naive  bayes .  Metode  ini  menerapkan  pendekatan  probabilitas  dan  statistik  dengan  memanfaatkan  teorema Bayes yang disederhanakan, dimana diasumsikan bahwa setiap atribut memiliki independensi yang terpisah. Dengan kata lain, algoritma ini berasumsi bahwa fitur-fitur dari kelas tertentu dapat berdiri sendiri atau memiliki ketergantungan yang minimal satu sama lain[11]. Naïve Bayes digunakan untuk mengelompokkan ulasan pengguna ke dalam kategori sentimen positif dan negatif karena kemudahannya, kecepatannya, serta tingkat akurasi yang tinggi[12].
Dalam  studi  sebelumnya  pada  tahun  2023,  Hilmy  Zhafran  Muflih  mengulas  analisis  sentimen  terhadap  Ulasan Pengguna Aplikasi  Ajaib  dengan menggunakan Metode Naïve Bayes , ditemukan bahwa dari  500 data yang dianalisis, tingkat  akurasinya  mencapai  76,67%.[13].  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tia  Anggita  Sari,  Estu Sinduningrum, dan Firman Noor Hasan dalam penelitian berjudul "Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Pada Aplikasi Fore  Coffee  Menggunakan  Metode Naïve Bayes ",  hasil  akurasinya  mencapai  74,28%.  Selain  itu,  presisi  yang  tercatat adalah sebesar 24,46%, dan recall sebesar 45,33%[14]. Tingkat akurasi sebesar 87 dicatat dalam penelitian sebelumnya oleh  Mahardika  Tania  Nitami  dan  Herny  Februariyanti,  yang  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes untuk  analisis sentimen ulasan ekspedisi J&T Express[15]. Studi analisis sentimen, yang juga memanfaatkan algoritma Naïve Bayes , dilakukan oleh Sendi Alpin Rizaldi dan timnya terhadap aplikasi  Jamsostek  Mobile pada tahun 2023. Hasil penelitian tersebut  menunjukkan  bahwa  ulasan  pengguna  aplikasi  cenderung  negatif,  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  95%[16]. Penelitian yang dilakukan oleh Mujaddid Izzul Fikri dan timnya mencakup perbandingan antara metode Naïve Bayes dan metode  lain,  seperti Support  Vector  Machine (SVM),  dalam  analisis  sentimen  dengan  menggunakan  data  tweet  yang terkait dengan Universitas Muhammadiyah Malang. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 73.65% untuk metode Naïve Bayes dan 70.20% untuk metode support vector machine [17]. Untuk memastikan bahwa aplikasi layanan streaming Vidio dapat memberikan manfaat optimal dan menciptakan dampak positif bagi pengguna, diperlukan penelitian lebih lanjut. Sebagai contoh, penelitian analisis sentimen terhadap aplikasi streaming Mola di Google Play Store yang dilakukan oleh Novi Lestari dan tim menggunakan Algoritma Naïve Bayes pada tahun 2023 menunjukkan bahwa terdapat  lebih banyak sentimen negatif, dengan tingkat  akurasi  mencapai 64%, presisi sebesar 58%, dan recall sebesar 89%[18].
Dari uraian masalah sebelumnya, fokus penelitian ini adalah pada analisis sentimen menggunakan metode Naïve Bayes . Pemilihan metode ini didasarkan pada hasil penelitian sebelumnya yang telah terbukti memiliki tingkat akurasi yang tinggi, bahkan melebihi algoritma lain seperti support vector machine , sebagaimana yang didokumentasikan dalam penelitian  sebelumnya  oleh  Mujaddid  Izzul  Fikri.  Penelitian  ini  memperhitungkan  akurasi,  presisi,  dan  recall  yang tercantum dalam confusion matrix untuk mengevaluasi keakuratan terhadap metode Naïve Bayes . Tujuan utama penelitian ini adalah untuk memberikan gambaran pandangan pengguna terhadap penggunaan aplikasi streaming Vidio. Oleh karena itu,  memahami  pendapat  dan  penilaian  pengguna  terhadap  aplikasi  tersebut  penting,  karena  informasi  tersebut  dapat membimbing pengembang dalam meningkatkan kualitas dan manfaatnya bagi pengguna aplikasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi streaming Vidio di kolom ulasan Google Play Store menggunakan metode Naïve Bayes , sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 1.
Muhammad Yusuf Siregar, Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Streaming Vidio Menggunakan Metode Naïve Bayes
Pada  langkah-langkah  penelitian  yang  tergambar  dalam  gambar  1,  dimulai  dengan  pengumpulan  data  ulasan pengguna aplikasi streaming Vidio di Google Play Store menggunakan teknik scrapping dengan bantuan Google Colab . Selanjutnya, data akan dilabeli secara manual sebelum menjalani serangkaian tahap preprocessing, termasuk cleaning , tokenize , transfrom cases , filter stopwords , dan filter token by length , yang kemudian diikuti oleh pembobotan TF-IDF. Setelah  proses  ini  selesai,  data  yang  telah  dipersiapkan  akan  diimplementasikan  dengan  menggunakan  metode Naïve Bayes. Tahap terakhir dari penelitian ini adalah evaluasi menggunakan confusion matrix untuk mengukur akurasi, presisi, dan recall, serta melakukan visualisasi wordcloud .

## 2.1 Web Scraping
Web  scraping  merujuk  pada  teknik  otomatis  untuk  mengambil  data  atau  informasi  dari  situs  web.  Tujuan  dari web scraping adalah  mengekstraksi  informasi  dari  berbagai  situs  web  yang  bersifat  tidak  terstruktur,  kemudian mentransformasikannya menjadi format yang lebih terstruktur dan teratur[19]. Data yang diperoleh melalui proses web scraping kemudian disimpan dan diubah formatnya menjadi file CSV .

## 2.2 Pelabelan Data
Data  yang  diperoleh  dari  teknik  web  scraping  kemudian  dianalisis  dengan  memberikan  label  pada  setiap  ulasan,  dan diproses  secara  manual  dalam  format Comma  Separated  Values (CSV)  menggunakan Microsoft  Excel .  Proses penambahan  label  pada  data  ini  penting  untuk  mengidentifikasi  kategori  dari  setiap  ulasan  dalam  dokumen,  apakah komentar atau ulasan yang didapat itu termasuk dalam kategori positif atau negatif. Kategori positif mencakup pujian, saran, dan ekspresi positif lainnya yang menunjukkan kepuasan pengguna terhadap aplikasi. Di sisi lain, kategori negatif meliputi keluhan, protes, keberatan, dan perasaan negatif seperti ketidakpuasan, dan kekecewaan[20].

## 2.3 Preprocessing
Langkah preprocessing melibatkan  persiapan  dataset  dengan  membersihkan  dan  menyusun  kontennya  dari  dataset mentah menjadi dataset yang terorganisir dan bersih. Proses preprocessing ini melibatkan penggunaan dataset yang telah diberi  label  sebelumnya[21].  Langkah  ini  ditempuh  dengan  maksud  supaya  dataset  bisa  diolah  secara  efektif  selama proses klasifikasi, dengan mempersiapkan teks yang akan diolah selanjutnya melalui transformasi data dari bentuk yang belum  atau  tidak  teratur  menjadi  data  yang  teratur[22].  Terdapat  beberapa  tahapan  dalam  proses preprocessing yang terdiri dari beberapa tahap, diantaranya:
a. Cleaning
Pada tahap ini, data dimurnikan dengan menghapus informasi yang tidak relevan, seperti URL , tagar, tanda baca, nama  pengguna,  angka,  dan  karakter  yang  tidak perlu[23].  Setelah  proses  pembersihan,  dataset  akan  disisakan  sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan[12].
b. Transform cases
Adalah proses mengubah karakter alfabet, yang telah melewati tahap pembersihan, menjadi huruf kecil[24].
c. Tokenize
Tokenisasi,  atau tokenize, adalah  proses  yang  bertujuan  untuk  memecah  rangkaian  kata  dalam  suatu  kalimat, paragraf,  atau  halaman  menjadi  segmen-segmen  kata  yang  lebih  kecil[25].  Proses  pemisahan  kalimat  menjadi  kata dilakukan dengan cara memotong kalimat berdasarkan spasi[26].
d. Filter Stopwords
Penggunaan filter stopwords bertujuan untuk menghilangkan kata penghubung atau imbuhan seperti 'dan', 'yang', atau 'ke', dan hanya menyisakan kata-kata penting yang memiliki makna[27].
e. Filter token (by length)
Pada tahap ini, kata-kata dengan jumlah karakter tertentu akan dihilangkan[28]. Peneliti memberlakukan batasan panjang huruf, yang mengharuskan kata harus memiliki setidaknya empat karakter huruf dan tidak boleh melebihi 25 huruf per kata.
Gambar 2. Tahapan Preprocessing
Gambar 2 menunjukan tahap-tahap dalam preprocessing data, yang dimulai dari proses cleaning, transform cases, tokenize, filter stopwords , hingga filter token by length .

## 2.4 Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Penelitian ini menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami yang disebut Frequency-Inverse Document Frequency (TF- IDF) untuk menentukan tingkat kepentingan sebuah kata dalam dokumen atau kumpulan dokumen yang disebut korpus.
Muhammad Yusuf Siregar, Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Streaming Vidio Menggunakan Metode Naïve Bayes
Metode ini menggabungkan dua elemen utama yaitu Term Frequency (TF) dan Inverse Document Frequency (IDF). Term Frequency mengukur seberapa sering suatu kata muncul dalam dokumen dengan membandingkan jumlah kemunculan kata tersebut dengan total jumlah kata dalam dokumen[29]. Sementara itu, IDF menilai seberapa jarang atau unik suatu kata  di  seluruh  korpus  dengan  membandingkan  logaritma  total  jumlah  dokumen  dengan  jumlah  dokumen  yang mengandung kata tersebut[30] .

## 2.5 Implementasi Algoritma Naive Bayes
Algoritma Naive Bayes adalah metode klasifikasi yang digunakan untuk meramalkan probabilitas dan statistik. Metode ini  memproyeksikan  probabilitas  bahwa  data  tertentu  termasuk  dalam  suatu  kelas  berdasarkan  perhitungan probabilitasnya. Algoritma ini didasarkan pada Teorema Bayes , yang ditemukan oleh Thomas Bayes [31]. Naive Bayes sangat bermanfaat dalam klasifikasi teks, terutama dalam analisis sentimen di mana tujuannya adalah mengenali apakah dokumen atau teks memiliki sifat positif atau negatif berdasarkan kata-kata yang terkandung di dalamnya[32]. Berikut adalah rumus perhitungan yang digunakan dalam metode Naive Bayes .
𝑃(𝐻|𝑋) = P(X|H)P(H) P(X) (1)
Dalam rumus ini variabel X mewakili data dokumen dengan kelas yang belum diketahui, sementara H adalah hipotesis yang menyatakan kelas spesifik dari data X. P(H│X) adalah probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X, yang juga dikenal  sebagai  posteriori  probability.  Selain  itu,  P(H)  menunjukkan  probabilitas  dari  hipotesis  H  sebelum mempertimbangkan  data  X,  atau  dikenal  sebagai  prior  probability.  Probabilitas  dari  data  X  jika  hipotesis  H  benar dinyatakan sebagai P(X│H), sedangkan P(X) adalah probabilitas data X secara umum [31].

## 2.6 Evaluasi
Langkah selanjutnya adalah menggunakan confusion matrix untuk menilai kinerja metode klasifikasi sebagai bagian dari evaluasi[33]. Ini adalah alat yang umum digunakan untuk menghitung tingkat akurasi. Dalam pengujian keakuratan hasil pencarian, akan dinilai nilai recall, presisi, akurasi, dan error rate [33]. Rumus untuk menghitung c onfusion matrix adalah sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP+TN TP+TN+FP+FN (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP+FP (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP+FN (4)
Penjelasan dari rumus tersebut mencakup True Positive (TP), False Positive (FP), False Negative (FN), dan True Negative (TN).  TP  menunjukkan  jumlah  data  yang  benar-benar  positif  dan  diprediksi  dengan  benar  sebagai  positif, sedangkan FP adalah jumlah data yang sebenarnya negatif tetapi salah diprediksi sebagai positif. Sebaliknya, FN mengacu pada jumlah data yang sebenarnya positif tetapi  diprediksi  dengan salah sebagai  negatif, sedangkan TN menunjukkan jumlah data yang benar-benar negatif dan diprediksi dengan benar sebagai negatif[33].

## Gambar 3. Tampilan confusion matrix
Pada Gambar 3 terdapat class prediction dari confusion matrix dalam analisis ini, digunakan variabel seperti True TP, FP, FN, dan TN.

## 2.7 Visualisai Wordcloud
Dalam  studi ini,  Peneliti  memanfaatkan  Visualisasi  yang  dipresentasikan  dalam format wordcloud . Wordcloud adalah metode  visualisasi  data  yang  mengilustrasikan  informasi  dengan  memprioritaskan  kata-kata  berdasarkan  frekuensi kemunculannya  dalam  teks  tertulis.  Pemanfaatan wordcloud dalam  analisis  bahasa  membantu  peneliti  dengan memberikan gambaran instan tentang inti dari teks[34].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Muhammad Yusuf Siregar, Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Streaming Vidio Menggunakan Metode Naïve Bayes

## 3.1 Scraping Data
Pada  tahap  ini,  peneliti  menghimpun  data  ulasan dari Google  Play  Store pada  tanggal  19  Februari 2024. Penggunaan metode Web Scraping dilakukan dengan bahasa pemrograman Python . Peneliti harus memilih jenis data yang akan dipilih seperti rating, nama, jumlah data dan terutama ulasan pada aplikasi.
Gambar 4 . Proses Pengambilan Data Ulasan
Gambar 4 memperlihatkan Proses penghimpunan data ulasan pada penelitian ini dilakukan melalui teknik web scraping dengan  mengakses Google  Play  Store ,  kemudian  menuju  aplikasi  Vidio  untuk  mendapatkan  link  yang  akan digunakan selanjutnya, mengakses Google Colab , dan menempelkan link tersebut untuk melakukan scraping data yang kemudian akan disimpan dalam format CSV dengan bantuan Google Colab . Data yang diambil hanya mencakup ulasan yang  berkaitan  dengan  aplikasi streaming Vidio.  Hasil  dari  proses  pengumpulan  data  melalui  teknik Scrapping menggunakan Google Colab adalah sebagai berikut:
Gambar 5 . Proses Scraping Data Ulasan Pada Aplikasi Vidio
Pada  Gambar  5  di  atas  memperlihatkan  langkah-langkah  dalam  mengambil  data  ulasan  aplikasi  Vidio menggunakan Google  Colab dengan  menautkan  link  'com.vidio.android'.  Hasil  dari  langkah  tersebut  mencakup  1500 ulasan komentar pada aplikasi Vidio dari Google play store , dengan fokus pada pemilihan komentar berbahasa Indonesia, berasal  dari  negara Indonesia, dan menekankan pada komentar yang paling relevan.  Dataset  yang sudah diambil akan diubah  ke  format  CSV.  Setelah  itu,  pembersihan  manual  dilakukan  untuk  menghapus  komentar  yang  tidak  relevan, mengurangi jumlah data dari 1500 menjadi 1477 ulasan.

## 3.2 Pelabelan Data
Selama  tahap  pelabelan  data,  peneliti  memberikan  label  pada  setiap  komentar  yang  diperoleh  melalui web  scraping . Pelabelan  tersebut  terdiri  dari  dua  jenis  yaitu  label  positif  dan  label  negatif.  Dalam  menganalisis  sentimen  di  aplikasi Vidio, ditemukan beberapa komentar yang menghasilkan sentimen negatif dan positif.
Tabel 1. Hasil Pelabelan Data Ulasaan Aplikasi Vidio Label Ulasan Negatif Terlalu banyak iklan dan iklanya lama Negatif sering gangguan, sering buffering parah. bikin gak nyaman nonton Positif Positif Saya pikir aplikasinya udah bagus

## Aplikasi nya cukup bagus dan nyaman di pakai
Tabel 1 menampilkan hasil pelabelan data. Pada bagian komentar negatif, terdapat beberapa hal yang tidak disukai pengguna  aplikasi,  seperti  kesulitan  dalam  menonton,  keluhan  tentang  banyaknya  iklan  yang  muncul,  dan  masalah koneksi yang sering terjadi saat menggunakan aplikasi Vidio. Selain itu, pelanggan yang berlangganan merasa frustasi karena iklan masih muncul, dianggap tidak bermanfaat, bahkan merugikan. Di sisi lain, pada kategori komentar positif, beberapa  pengguna  menyatakan  kepuasan  mereka.  Mereka  menemukan  kemudahan  untuk  menemukan  konten  yang diinginkan dan menikmati fitur-fitur yang berguna dalam aplikasi Vidio.

## 3.3 Preprocessing
Dalam tahap penelitian ini, dilakukan persiapan data dimana data yang terkumpul akan menjalani proses cleaning untuk menghilangkan data duplikat. Setelah itu, dataset ulasan aplikasi Vidio yang mengandung sentimen akan dilanjutkan ke tahap preprocessing dengan  menggunakan  alat  dari  RapidMiner. Preprocessing merupakan  langkah  penting  untuk mengubah kalimat yang tak terstruktur menjadi kalimat yang terstruktur, memungkinkan penggunaan data secara optimal.
Muhammad Yusuf Siregar, Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Streaming Vidio Menggunakan Metode Naïve Bayes
Langkah-langkah dalam proses preprocessing dataset  mencakup tokenize, transform  cases, filter stopwords, dan filter token by length.
Gambar 6. Proses Preprocessing Cleaning data
Pada Gambar 6 kita dapat melihat langkah-langkah pembersihan data yang telah dilakukan dan disimpan dalam file CSV .  Pembersihan  data  diperlukan  karena  hasil  ulasan  mengandung  simbol-simbol  seperti  [:;”!@#$%*+=]. Kemudian dilakukan juga pembersihan angka. Setelah itu, digunakan operator Remove Duplicates untuk menghapus data duplikat yang mungkin muncul selama proses pengambilan data serta menambahkan operator Trim untuk menghilangkan spasi ganda dari data ulasan yang ada.
Tabel 2. Hasil Cleaning Data Komentar sebelum cleaning
Komentar sesudah cleaning
Setelah update, kok ada bug yah, setelah menonton kurang dari 1 menit, keluar sendiri dari apk nya, dan patah" Saat menonton, tolong di perbaiki lagi
Setelah  update  kok  ada  bug  yah  setelah  menonton kurang dari menit keluar sendiri dari apk nya dan patah Saat menonton tolong di perbaiki lagi
Tolong  dong perbaiki lagi aplikasi  nya jangan bikin  penonton ga  nyaman.  Masa  setiap  nonton  gangguan  terus.  Harus  di ulang2 bikin emosi.
Tolong  dong  perbaiki  lagi  aplikasi  nya  jangan  bikin penonton  ga  nyaman  Masa  setiap  nonton  gangguan terus Harus di ulang bikin emosi
Pada  Tabel  2,  kolom  kiri  menampilkan  komentar  sebelum  dilakukan  cleaning,  sedangkan  kolom  kanan menunjukkan  hasil  komentar  setelah  proses  cleaning,  yaitu  hasil  dari  pembersihan  data.  Pada  teks  ulasan  sebelum pembersihan, terdapat simbol atau karakter seperti ‘.,/”! dan angka yang kemudian dihapus, sehingga hanya kata-kata yang tersisa tanpa simbol atau karakter tersebut. Setelah dilakukan pembersihan, dari 1477 data ulasan, tersisa 1475 data. Dari jumlah tersebut, terdapat 1310 ulasan negatif dan 165 ulasan positif.
Gambar 7. Operator Pada Preprocessing Data
Selain itu, pada gambar 7 yaitu penjelasan tentang preprocessing data dalam penelitian ini melibatkan penggunaan beberapa operator pemrosesan dokumen pada RapidMiner. Di antara operator-operator yang digunakan adalah Tokenize, Transform Cases, Filter Stopwords, dan Filter Tokens by Length .
a. Transform Cases
Ini  adalah  langkah  dalam  proses Transform  cases ,  di  mana  karakter  kata  yang  awalnya  berhuruf  besar  setelah melalui tahap pembersihan akan diubah menjadi huruf kecil.  Tabel  3 di bawah akan menampilkan beberapa komentar sebelum dan setelah melewati proses transform cases.
Tabel 3. Hasil Transform Cases
Komentar sebelum transform cases
Komentar sesudah transform cases
Setelah update kok ada bug yah setelah menonton kurang  dari menit  keluar  sendiri  dari  apk  nya  dan  patah  Saat  menonton tolong di perbaiki lagi
setelah  update  kok  ada  bug  yah  setelah  menonton kurang dari menit keluar sendiri dari apk nya dan patah saat menonton tolong di perbaiki lagi
Tolong dong perbaiki lagi aplikasi nya jangan bikin penonton ga nyaman Masa setiap nonton gangguan terus Harus di ulang bikin emosi
tolong  dong  perbaiki  lagi  aplikasi  nya  jangan  bikin penonton  ga  nyaman  masa  setiap  nonton  gangguan terus harus di ulang bikin emosi
Pada Tabel 3, sebelum dilakukan transformasi huruf atau transform cases , terdapat huruf besar seperti "S", "T",
"H", dan lain-lain. Setelah proses transformasi, huruf-huruf besar tersebut berubah menjadi huruf kecil, sebagaimana yang terlihat pada tampilan tabel sesudah transfrom cases .
b. Tokenize
Pada tahap ini, tujuan dari proses Tokenize atau tokenisasi adalah untuk memisahkan urutan kata dalam kalimat, paragraf, atau halaman menjadi potongan-potongan kata yang terpisah. Proses pemisahan kalimat menjadi kata dilakukan
Muhammad Yusuf Siregar, Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Streaming Vidio Menggunakan Metode Naïve Bayes
dengan cara memotong kalimat berdasarkan spasi. Tabel  4 memperlihatkan komentar sebelum dilakukan tokenize dan sesudah dilakukan tokenize .
Tabel 4. Hasil Tokenize Komentar sebelum tokenize
Komentar sesudah tokenize
setelah update kok ada bug yah setelah menonton kurang dari menit  keluar sendiri  dari  apk nya  dan patah  saat  menonton tolong di perbaiki lagi
’setelah’,  ‘update’,  ‘kok’,  ‘ada’,  ‘bug’,  ‘yah’,  ‘setelah’, ‘menonton’,  ‘kurang’,  ‘dari’,  ‘menit’,  ‘keluar’,  ‘sendiri’, ‘dari’,  ‘apk’,  ‘nya’,  ’dan’,  ‘patah’,  ‘saat’,  ‘menonton’,
‘tolong’, ‘di’, ‘perbaiki’, ‘lagi’
tolong dong perbaiki lagi aplikasi nya jangan bikin penonton ga nyaman masa setiap nonton gangguan terus harus di ulang bikin emosi
’tolong’,  ’dong’,  ’perbaiki’,  ’lagi’,  ’aplikasi’,  ’nya’, ’jangan’,  ’bikin’,  ’penonton’,  ’ga’,  ’nyaman’,  ’masa’, ’setiap’,  ’nonton’,  ’gangguan’,  ’terus’,  ’harus’,  ’di’, ’ulang’, ’bikin’, ’emosi’
Pada Tabel 4 terdapat proses tokenize yang bertujuan untuk memisahkan bagian-bagian kata dalam sebuah kalimat. Setiap ulasan diproses dengan cara memisahkan potongan-potongan kata menggunakan proses tokenize dengan operator Rapidminer.
c. Filter Stopwords
Setelah  dilakukan tokenize maka  selanjutnya  akan  dilakukan  tahap filter  stopwords yaitu  suatu  prosedur  yang dilakukan untuk  menghilangkan setiap kata penghubung dan istilah yang tidak perlu dari kumpulan data. Penggunaan operator filter  stopwords pada  alat  RapidMiner  memungkinkan  proses  eliminasi  kata-kata  tidak  relevan  berdasarkan kamus Bahasa Indonesia yang diunduh dari situs Kaggle.
Tabel 5. Hasil Filter stopwords
Data sebelum filter removal
Data sesudah filter removal
’setelah’, ‘update’, ‘kok’, ‘ada’, ‘bug’, ‘yah’, ‘setelah’, ‘menonton’, ‘kurang’, ‘dari’, ‘menit’, ‘keluar’, ‘sendiri’, ‘dari’, ‘apk’, ‘nya’, ’dan’, ‘patah’, ‘saat’, ‘menonton’, ‘tolong’, ‘di’, ‘perbaiki’, ‘lagi’
’update’, ’bug’, ’yah’, ’menonton’, ’menit’, ’apk’, ‘nya’, ‘patah’, ‘menonton’, ‘tolong’, ‘perbaiki’
’tolong’, ’dong’, ’perbaiki’, ’lagi’, ’aplikasi’, ’nya’, ’jangan’, ’bikin’, ’penonton’, ’ga’, ’nyaman’, ’masa’, ’setiap’, ’nonton’, ’gangguan’, ’terus’, ’harus’, ’di’, ’ulang’, ’bikin’, ’emosi’
’tolong’, ‘perbaiki’, ‘aplikasi’, ‘nya’, ‘bikin’, ‘penonton’, ‘ga’, ‘nyaman’, ‘nonton’, ‘gangguan’, ‘ulang’, ‘bikin’, ‘emosi’
Kata-kata seperti "kok", "ada", "dong", dan lainnya masih terdapat pada Tabel 5 sebelum dilakukan penyaringan stopwords. Namun, setelah dilakukan tahap filter stopwords , kata-kata tersebut telah dihapus seperti yang terlihat pada tabel kanan sesudah filter stopwords .
d. Filter token (by length)
Langkah berikutnya  akan memasuki  tahap filter token (by length) berdasarkan panjangnya suatu  huruf. Tujuan dari  proses Filter  token  by  length adalah  untuk  membatasi  jumlah  karakter  dalam  kalimat  data  yang  sedang  diproses dengan cara menyaring token berdasarkan panjangnya.
Gambar 8. Tampilan Operator Pembatasan karakter
Pada Gambar 8 menampilkan operator dari filter token by length saat proses menetapkan batasan  huruf dengan minimum 4 dan maksimum 25 karakter.
Tabel 6. Hasil filter token by Length
Data sebelum filter token by length
Data sesudah filter token by length
‘update’, ’bug’, ’yah’, ’menonton’, ’menit’, ‘apk’, ‘nya’, ‘patah’, ‘menonton’, ‘tolong’, ‘perbaiki’
’update’, ’menonton’, ’menit’, ’patah’, ‘tolong’, ‘perbaiki’ ’tolong’, ‘perbaiki’, ‘aplikasi’, ‘nya’, ‘bikin’, ‘penonton’, ‘ga’, ‘nyaman’, ‘nonton’, ‘gangguan’,  ‘ulang’, ‘bikin’, ‘emosi’
’tolong’, ‘perbaiki’, ‘aplikasi’, ‘bikin’, ‘penonton’, ‘nyaman’, ‘nonton’, ‘gangguan’,  ‘ulang’, ‘bikin’, ‘emosi’
Muhammad Yusuf Siregar, Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Streaming Vidio Menggunakan Metode Naïve Bayes
Setelah proses filter token by length dilakukan pada Tabel 6, kata-kata dengan kurang dari 4 karakter seperti "yah", "nya", "apk", "bug", dan lain-lain telah dihilangkan dari kalimat tersebut.
3.4 Pembobotan Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Pada tahap ini, dilakukan pembobotan dalam proses TF-IDF dilakukan dengan menggunakan data hasil preprocessing yang telah disiapkan. Langkah pertama adalah pencarian Term Frequency (TF) untuk mengukur frekuensi kemunculan setiap kata dalam dokumen. TF memberikan indikasi seberapa sering suatu kata muncul dalam dokumen tertentu melalui rumus khusus. Setelah itu, dilakukan perhitungan Inverse Document Frequency (IDF).
Tabel 7. Tampilan Dari Proses Pembobotan TF-IDF Text abis aplikasi bagus iklan buruk abis update patah patah banget iklan aplikasi nonton bagus cuman sayang iklannya kebanyakan iklan vidio iklan buruk aplikasinya serakah iklan bagus menghibur nonton vidio bagus  banget  fiturnya  udah  bagus iklan menarik 0.457 0 0 0 0 0 0 0 0.406 0 0 0 0 0 0 0 0.270 0 0 0.297 0.276 0 0 0 0.609 0.071 0 0.118 0 0 0 0 0.192 0 0
Tabel 7 menampilkan hasil penilaian TF-IDF, dimana masing-masing kata diberi nilai bobot berdasarkan frekuensi kemunculannya dalam dokumen.

## 3.5 Algoritma Naïve Bayes
Setelah  dataset  berhasil  disiapkan  melalui  proses  preprocessing,  peneliti  melakukan  pengujian cross-validation untuk mengevaluasi  hasil  klasifikasi  dan  akurasi  dataset  saat  menerapkan  algoritma Naive  Bayes .  Proses  ini  memanfaatkan operator cross-validation , dengan menerapkan teknik k-fold cross-validation dengan nilai k sebesar 10. Hal ini bertujuan untuk membagi data menjadi 10 subset yang setara.

## Gambar 9. Proses Klasifikasi Data
Pada  gambar  9,  disajikan  semua  langkah  dalam  proses  klasifikasi  data  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes . Semua operator terkoneksi dari Dataset berlabel hingga Cross Validation , dengan tujuan mengevaluasi kinerja algoritma tersebut.
Gambar 10. Tampilan Operator Cross Validation
Gambar 10 menampilkan operator Cross Validation , yang menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk klasifikasi data. Operator Cross Validation akan menampung beberapa operator lainnya, termasuk Naïve Bayes , Apply Model , dan Performance .  Fungsi  dari Apply  Model adalah  menerima  data  input  dan  menghasilkan  prediksi  keluaran  berdasarkan metode  klasifikasi.  Operator Performance digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  algoritma Naïve  Bayes dalam melakukan klasifikasi data.
Muhammad Yusuf Siregar, Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Streaming Vidio Menggunakan Metode Naïve Bayes

## 3.6 Evaluasi
Berdasarkan evaluasi pemodelan algoritma Naïve Bayes menggunakan alat RapidMiner, diperoleh tingkat akurasi sebesar 80,28%. Confusion  matrix menunjukkan  bahwa  terdapat  59 True  Positive (TP),  185 False  Positive (FP),  106 False Negative (FN), dan 1125 True Negative (TN).
Gambar 11. Tampilan Hasil Evaluasi Naive Bayes
Gambar  11  merupakan  visualisasi  dari  hasil  evaluasi  algoritma Naïve  Bayes pada  tahap  klasifikasi  data menggunakan  perangkat  RapidMiner.  Visualisasi  ini  memberikan  gambaran  tentang  kinerja  algoritma  dalam mengklasifikasikan  data.  Dibawah  ini  adalah  hasil  perhitungan  untuk  mengukur accuracy,  precision ,  dan recall menggunakan rumus algoritma Naive Bayes dengan menggunakan confusion matrix dari hasil data:
Accuracy = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) = (59+1125) (59+1125+185+106) = 1184 1475 = 0.8027 = 80.27% atau 80.28%
Precision = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 59 (59+185) = 59 244 = 0.2418 = 24.18%
Recall = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) = 59 (59+106) = 59 165 = 0.3576 = 35.76%
Berdasarkan perhitungan dari confusion matrix di atas, hasil evaluasi klasifikasi data ulasan pengguna di aplikasi Vidio, diperoleh nilai akurasi sebesar 80,28%, precision sebesar 24,18%, dan recall sebesar 35,76%.

## 3.7 Visualisasi Wolrdcloud
Visualisasi kata pada tahap ini ditampilkan menggunakan Wordcloud , sebuah representasi visual dari teks di mana kata- kata yang sering muncul memiliki ukuran lebih besar, sementara kata-kata yang jarang muncul memiliki  ukuran lebih kecil.
Gambar 12. Tampilan Visualisai Wordcloud
Gambar 12 menunjukkan representasi visual dalam bentuk wordcloud yang menyoroti kata-kata dengan frekuensi kemunculan antara 1 hingga 25 kata setelah data diurutkan secara menurun. Wordcloud ini mencerminkan bahwa kata 'nonton' mendominasi, dengan frekuensi kemunculan sebanyak 475 kali. Posisi kedua dipegang oleh kata 'aplikasi' yang muncul  sebanyak  394  kali,  sementara  kata  'iklan'  menempati  posisi  ketiga  dengan  kemunculan  sebanyak  319  kali, kemudian kata ’bagus’ muncul sebanyal 248 kali.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  diatas  menunjukkan  bahwa  pada  bulan  Februari  2024,  sejumlah  1500  data  ulasan aplikasi  Vidio  dari Google  Play  Store berhasil  terkumpul  melalui  teknik web  scraping dengan  menggunakan Google
Muhammad Yusuf Siregar, Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Streaming Vidio Menggunakan Metode Naïve Bayes
Colab . Kemudian  data yang diambil adalah dalam  bentuk  komentar berbahasa Indonesia yang berasal  dari  Indonesia, difokuskan  pada  yang  paling  relevan,  dan  kemudian  disimpan  dalam  format  file  CSV.  langkah  berikutnya  adalah pelabelan data yang dimana dari 1500 data ulasan tersebut setelah dilakukan proses pembersihan tersisa 1477 data. Setelah dilakukan pembersihan tambahan menggunakan alat RapidMiner, dari 1477 data ulasan, tersisa 1475 data. Dari jumlah tersebut, terdapat 165 ulasan positif dan 1310 ulasan negatif. Keluhan utama dalam ulasan negatif adalah mengenai iklan yang  mengganggu,  sementara  pelanggan  merasa  senang  dengan  aplikasi  yang  memudahkan  mereka  menonton  acara favorit dan memiliki fitur yang baik dalam ulasan positif. Setelah menyelesaikan serangkaian tahapan pengumpulan data, langkah selanjutnya adalah melakukan preprocessing . Ini melibatkan proses cleaning data untuk menghilangkan duplikat, menghapus simbol dan angka, kemudian dilanjutkan dengan tokenize, transform cases, filter stopwords, dan filter token by  length untuk  menetapkan  batas  minimum  dan  maksimum  karakter.  Sebelum  tahap  klasifikasi  dimulai,  langkah pembobotan  kata  diterapkan  menggunakan  teknik TF-IDF .  Proses  klasifikasi  kemudian  diterapkan  melalui cross validation , terutama dengan menerapkan pendekatan 10-fold cross validation dan memanfaatkan algoritma Naïve Bayes . Hasil klasifikasi menunjukkan tingkat akurasi sebesar 80.28%, presisi sebesar 24.18%, dan recall sebesar 35.76%. Untuk saran  terhadap  pengembangan  penelitian  ini,  disarankan  membandingkan  klasifikasi  dengan  algoritma  lainnya,  serta mengevaluasi kinerja Naïve Bayes menggunakan metode pembagian data (split ratio) dan validasi silang (cross validation) untuk  meningkatkan  akurasi.  Selain  itu,  perlu  ditingkatkan  banyaknya  data  yang  diperoleh  guna  meningkatkan  hasil akurasi.

## REFERENCES
[1] U. Kulsum, M. Jajuli, and N. Sulistiyowati, “Analisis Sentimen Aplikasi WETV di Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 6, no. 2, pp. 205–212, 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i2.4802.
[2] 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, Apr. 2023, doi: 10.31294/ijcs.v2i1.1874.
[3] H. A. Ramadhan, B. M. Purwaamijaya, and G. Guntara, “JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia Pengaruh User Experience terhadap Customer Satisfaction pada Aplikasi Seluler Streaming Vidio,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 5, no. 2, pp. 122–133, 2023, doi: https://doi.org/10.35746/jtim.v5i2.367.
[4] S. S. M. D. Wijaya, N. L. R. Purnawan, and N. M. R. A. Gelgel, “Motif dan Kepuasan Generasi Z Kota Denpasar Menggunakan Vidio sebagai Aplikasi Video Streaming,” J. Mediu. , vol. 3, no. 1, pp. 34–41, 2022.
[5] H. K. Rifqi et al. , “ANALISIS DESAIN USER INTERFACE,” Askara J. Seni dan Desain , vol. 2, no. 128, pp. 98–108, 2023, doi: https://doi.org/10.20895/askara.v2i2.1129.
[6] F. N. H. Meliyawati, “Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi CapCut Pada Ulasan di Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 4, pp. 2272–2280, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1555.
[7] P. Aditiya, U. Enri, and I. Maulana, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Myim3 Pada Situs Google Play Menggunakan Support  Vector  Machine,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  4,  p.  1020,  Aug.  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4673.
[8] R. A. Saputra et al. , “Analisis Sentimen Aplikasi Tokocrypto Berdasarkan Ulasan Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 4, pp. 2028–2036, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1707.
[9] D. R. Alghifari, M. Edi, and L. Firmansyah, “Implementasi Bidirectional LSTM untuk Analisis Sentimen Terhadap Layanan Grab Indonesia,” J. Manaj. Inform. , vol. 12, no. 2, pp. 89–99, 2022, doi: 10.34010/jamika.v12i2.7764.
[10]  M. Iqbal, A. D. Wiranata, R. Suwito, R. F. Ananda, U. Muhammadiyah, and P. Hamka, “Perbandingan Algoritma Naïve Bayes , KNN , dan Decision Tree terhadap Ulasan Aplikasi Threads dan Twitter,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 3, pp. 1799–1807, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1402.
[11]  Syahril Dwi Prasetyo, Shofa Shofiah Hilabi, and Fitri Nurapriani, “Analisis Sentimen Relokasi Ibukota Nusantara Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan KNN,” J. KomtekInfo , vol. 10, pp. 1–7, Jan. 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.
[12]  N. Q. Rizkina and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Komentar Netizen Terhadap Pembubaran Konser NCT 127 Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 4, pp. 1136–1144, Jul. 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3803.
[13]  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.
[14]  T. A. Sari, E. Sinduningrum, and F. Noor Hasan, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Pada Aplikasi Fore Coffee Menggunakan Metode Naïve Bayes,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 6, pp. 773–779, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.884.
[15]  M. T. Nitamia and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Ulasan Ekpedisi J&T Expres Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Manaj. Inform. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 20–29, 2022, doi: https://doi.org/10.36595/misi.v5i1.396.
[16]  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 J. Ilm. Tek. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 109–117, Aug. 2023, doi: 10.55123/storage.v2i3.2334.
[17]  M. I. Fikri, T. S. Sabrila, and Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” SMATIKA J. , vol. 10, no. 02, pp. 71–76, Dec. 2020, doi: 10.32664/smatika.v10i02.455.
[18]  N. Lestari, E. Haerani, and R. M. Candra, “Analisa Sentimen Ulasan Aplikasi Wetv Untuk Peningkatan Layanan Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 3, pp. 874–882, Apr. 2023, doi: 10.47065/josh.v4i3.3355.
[19]  W. Parasati, F. A. Bachtiar, and N. Y. Setiawan, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Ulasan Pelanggan Restoran Bakso President Malang dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 4, pp. 1090– 1099, 2020.
[20]  H.  P.  Doloksaribu  and  Y.  T.  Samuel,  “KOMPARASI  ALGORITMA  DATA  MINING  UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN APLIKASI PEDULILINDUNGI,” J. Teknol. Inf.  J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform. , vol. 16, no. 1, pp. 1–11, 2022, doi: https://doi.org/10.47111/jti.v16i1.3747.

## Muhammad Yusuf Siregar, Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Streaming Vidio Menggunakan Metode
[21]  F.  P.  Nursyamsyi  and  F.  N.  Hasan,  “Klasifikasi  Sentimen  Terhadap Aplikasi  Identitas  Kependudukan  Digital  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  dan  SVM,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1788–1798,  2023,  doi: 10.30865/klik.v4i3.1517.
[22]  F. Septianingrum, J. H. Jaman, and U. Enri, “Analisis Sentimen Pada Isu Vaksin Covid-19 di Indonesia dengan Metode Naive Bayes Classifier,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 4, p. 1431, Oct. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3260.
[23]  H. Dhery, A. Assyam, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Twitter Terhadap Perpindahan Ibu Kota Negara Ke IKN Nusantara Menggunakan  Orange  Data  Mining,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  341–349,  2023,  doi: 10.30865/klik.v4i1.957.
[24]  O. I. Gifari, M. Adha, I. R. Hendrawan, F. Freddy, and S. Durrand, “Analisis Sentimen Review Film Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine,” JIFOTECH (JOURNAL Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 36–40, 2022.
[25]  A.  Saepulrohman,  S.  Saepudin,  and  D.  Gustian,  “Analisis  Sentimen  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Whatsapp  Menggunakan Algoritma NaÃ¯ve Bayes Dan Support Vector Machine,” is Best Account. Inf. Syst. Inf. Technol. Bus. Enterp. this is link OJS usf@ , vol. 6, no. 2, pp. 91–105, Dec. 2021, doi: 10.34010/aisthebest.v6i2.4919.
[26]  I. P. Rahayu, A. Fauzi, and J. Indra, “Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes Dan Support Vector Machine,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 296, Dec. 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5381.
[27]  W. A. Prabowo and C. Wiguna, “Sistem Informasi UMKM Bengkel Berbasis Web Menggunakan Metode SCRUM,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 1, p. 149, Jan. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[28]  S. I. Nurhafida, F. Sembiring, J. Raya, and C. No, “Analisis Sentimen Aplikasi Novel Online Di Google Play Store Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine  (  SVM  ),” J.  Sains  Komput.  Inform. ,  vol.  6,  pp.  317–327,  2022,  doi: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v6i1.447.
[29]  H. C. Husada and A. S. Paramita, “Analisis Sentimen Pada Maskapai Penerbangan di Platform Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Teknika , vol. 10, no. 1, pp. 18–26, Feb. 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.
[30]  N. P. Husain, S. Sukirman, and S. SAJIAH, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Tiktok pada Google Play Store Berbasis TF- IDF dan Support Vector Machine,” J. Syst. Comput. Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 91–102, Jan. 2024, doi: 10.61628/jsce.v5i1.1105.
[31]  I. Verawati and B. S. Audit, “Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Analisis Sentiment Pengguna Twitter Terhadap Provider By.u,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 6, no. 3, p. 1411, Jul. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4132.
[32]  K.  Kusuma  Dewi,  I.  Kaniawulan,  and  C.  Dewi  Lestari,  “ANALISIS  SENTIMEN  PENGGUNA  APLIKASI  JAMSOSTEK MOBILE (JMO) PADA APPSTORE MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES,” Simtek  J. Sist. Inf. dan Tek. Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 333–338, Oct. 2023, doi: 10.51876/simtek.v8i2.286.
[33]  A.  D.  Adhi  Putra,  “Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  pengguna  Aplikasi  Bibit  Dan  Bareksa  dengan  Algoritma  KNN,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 636–646, Jun. 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[34]  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, May 2023, doi: 10.31949/infotech.v9i1.5322.