## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Analisis Kepuasan Penggunaan Aplikasi Bank
Domi Sepri 1
Fakultas Sains & Teknologi, Sistem Informasi, UIN Imam Bonjol, Padang, Indonesia Email: domisepri@uinib.ac.id
Submitted: 20/11/2020 ; Accepted: 27/11/2020 ; Published: 27/11/2020
Abstrak −Dunia  perbankan  telah  bertransformasi  dalam  penggunaan  aplikasi  berbasis  mobile  dalam  pelayanan  dan memberikan  kemudahan  kepada  konsumen.  Aplikasi  berbasis  android  seperti  mobile  banking  belum  sepenuhnya  diminati pengguna karena nilai keamanannya. Pada bidang text mining terdapat metode menganalisa kepuasan pengguna melalui konten sentimen  analisis  dengan  pendekatan  yang  digunakan  penulis  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes. Penelitian ini diolah dengan bahasa pemrograman python dimana terdapat modul textblob untuk proses penganalisaan keefektifan penggunaan Algoritma Naïve Bayes. Dari hasil pengolahan penelitian ini dihasilkan akurasi penggunaan Algoritma Naïve Bayes sebesar 0, 8714 (87%).
Kata Kunci: Algoritma Naive Bayes, Sentimen Analisis, Teks Mining
Abstract −The  world  of  banking  has  been  transformed  by  using  mobile-based  applications  in  services  and  providing convenience to consumers. Android-based applications such as mobile banking are not yet fully attractive to users because of their  security value.  In  the  field of text  mining, there is  a  method of  analyzing  user satisfaction through  content sentiment analysis. The approach used by the author in this study is to use the Naïve Bayes Algorithm. This research was processed with the python programming language where there is a textblob module for the process of analyzing the effectiveness of using the Naïve Bayes Algorithm. From the results of the processing of this research, the accuracy of using the Naïve Bayes Algorithm is 0.8714 (87%).
Keywords : Naïve Bayes Algorithm, Sentiment Analysis, Text Mining

## 1. PENDAHULUAN
Aplikasi berbasis android telah banyak dikembangkan oleh korporat dalam menunjang proses pelayanan bisnisnya. Sektor  perbankan  menjadi  sektor  yang  harus  memperhatikan  aspek  keamanan  data  dalam  pelayanan  berbasis online dalam transaksi keuangan yang dilakukan.
Teks  mining  adalah  proses  penambangan  data  (data  mining)  yang  mengambil  informasi  dari  data  yang berupa teks. teks mining mengekstrak data-data berupa teks seperti email, dokumen teks , file HTML serta data dari social media [1].
Tahapan  proses  pada  teks  mining  adalah  dimulai  dari  proses  tokenisasi,  yaitu  pemisahan  per  kata  dari keseluruhan sumber teks asli yang akan diolah. Tokenisasi mengubah ke satu tipe huruf (tidak ada lagi huruf besar dan  kecil),  dan  tanda  baca  sudah  hilang.  Berikutnya  setelah  tokenisasi  adalah  proses stemming yaitu  metode peningkatkan  kinerja  token  potensial,  dimana  dilakukan  pencarian  varian  token  potensial  dengan  proses menghilangkan  imbuhan  kata.  Setelah  terbetuk  kata  dasar  maka  proses  berikutnya  adalah  pengelompokan  teks yaitu mengelompokkan kata per kata berdasarkan pengkategorian data. Setelah pengelompokan ini maka data bisa diolah menggunakan algoritma data mining dalam hal ini menggunakan algoritma klasifikasi naïve bayes untuk penemuan  pola  dari  data  training  yang  digunakan.  Setelah  didapatkan  keberhasilan  data  training  maka  proses berikutnya adalah pengaplikasian kedalam data latih untuk proses evaluasi dari keseluruhan data.
Kepuasan pengguna pada aplikasi berbasis android bisa dilihat dari ulasan maupun komentar dari pengguna yang  bisa  dilihat  pada  play  store  android.  Ulasan  inilah  yang  akan  menjadi  sumber  penulis  dalam melihat  dan menganalisa sentimen analisis dari aplikasi Bank. Sentimen analisis adalah proses menganalisa opini dan ekspesi masyarakat  di  media sosial dengan berbagai  pendekatan. Ini merupakan gabungan antara ilmu teks mining  dan proses pemprosesan bahasa alami (Natural Language Processing ) [2]. Sentimen analisis didapatkan dari proses crowling menggunakan tool dan disimpan ke dalam database . Dengan sentimen analisis ini maka kecenderungan positif maupun negatif perilaku sosial media di masyarakat bisa dinilai tingkat akurasinya dengan baik.
Menurut  Liu  [3],  sentimen  analisis  sering  disebut opinion  mining yang  mengidentifikasi  dan mengungkapkan  pendapat,  emosi,  evaluasi,  sikap,  emosi,  subjektivitas,  Penilaian  atau  opini  yang  terkandung dalam teks. Dalam hal ini teks banyak sumber dalam pengungkapan emosi seseorang termasuk di media sosial. Fenomena yang ada di dunia nyata sekarang ini banyak diekspresikan dalam bentuk tulisan opini di sosial media oleh manusia. Di dalam media sosial berbagai macam  sumber opini untuk melihat sentimen analisisnya seperti hashtag maupun komentar-komentar dari grup maupun status dari media sosial.
Sentimen Analisis menganalisa opini dan ekspesi masyarakat di media sosial dengan berbagai pendekatan. Tugas dasar analisis sentimen adalah Polaritas teks dalam grup dokumen, apakah akan mengungkapkan pendapat Dokumen  tersebut  positif,  negatif  atau  netral  [4].  Penelitian  tentang  analisis  sentimen  telah  berkembang  Sejak 2003 yang umum digunakan adalah menganalisa dari twitter, facebook, instagram sebagai wadah pengekspresian

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
diri  pengguna  social  media.  Pendekatan  yang  akan  penulis  lakukan  adalah  dengan  menganalisa  menggunakan algoritma Naïve Bayes pada review playstore aplikasi Mobile Banking Bank Muamalat.
Pada Penelitian ini sentimen analisis dikembangkan menggunakan algoritma naïve bayes. Sistem kerjanya ialah dengan pengelompokan statistik dengan pendekatan  yang digunakan adalah menggunakan metode hitung dari  probabilitas  suatu  kejadian  [5].  Algoritma  Naive  Bayes  adalah  sebuah  metode  klasifikasi  probabilitas sederhana kedalam proses hipotesis dimana terdapat independensi yang tinggi dalam penerapannya. Di samping itu  algoritma  ini  dalam  proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  cepat  dan  metode  presisi  tinggi  [6].  Keuntungan menggunakan  pengklasifikasi  Naive  Bayes  adalah  Metode  ini  hanya  membutuhkan  data  training  kecil  untuk menentukan nilai taksiran parameter yang dibutuhkan dalam proses klasifikasi [7] .
Ilmu sentimen analisis di sosial media telah banyak digunakan dalam penelitian sebelumnya diantaranya penelitian dari Winda EN, dkk tentang analisis sentimen terhadap tayangan televisi[8]  . Pada penelitian di atas sentimen analisis mengambil sumber data dari twitter dan mengklasifikasi sentimen menjadi positif dan negatif menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Di samping itu penelitian Ratnawati Fajar tentang sentimen opini film  pada  twitter  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  menghasilkan  akurasi  algoritma  sebesar  90  %  .  Ini menghipotesa  penulis  bahwa  ilmu  teks  mining  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  cocok  digunakan  dalam penganalisaan data sentimen analisis [9].
Tujuan Penelitian ini adalah untuk menganalisa perilaku sentimen analisa masyarakat sehingga didapatkan tingkat  akurasi  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  dalam  melihat  kecenderungan  masyarakat  pada  komentar pengguna aplikasi bank berbasis android. Diharapkan kecenderungan masyarakat ini menjadi bahan evaluasi juga bagi pihak bank dalam menentukan kebijakan yang berbasis teknologi informasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan penelitian pada tulisan penelitian ini adalah :

## 2.1 Pengumpulan data
Proses ini dengan mengambil ulasan dari aplikasi bank pada playstore. Dalam hal ini ulasan yang akan diambil adalah ulasan pada aplikasi Mobile Banking Muamalat yang dimasukkan ke dalam format csv. Jumlah data ulasan pada play store aplikasi mobile banking bank muamalat berjumlah 1985 data yang terdiri dari komentar positif, negatif dan netral.

## 2.2 Pemprosesan Teks Mining
a. Proses Data
Tahapan ini dilakukan dengan proses normalisasi kata sesuai  dengan kaidah bahasa Indonesia. Proses yang dilakukan seperti tokenisasi , casefolding (pengubahan ke huruf kecil), penghilangan stop word (kata-kata yang tidak  penting,  dan remove  punctuation (penghilangan  tanda  baca).  Proses  tokenisasi  menggunakan Natural Language Toolkit (NLTK) dimana tokenisasi yang dipakai adalah regexptokenizer dan pada penghilangan stop word modul yang digunakan adalah nltk corpus.
b. Stemming
Pada  tahapan  ini  data  yang  sudah  dilakukan  proses  penghilangan  imbuhan  dengan  teknik  stem.  Proses penghilangan  imbuhan  ini  menggunakan  modul sastrawi  stemmer yang  sudah  tersedia  pada  modul pemrograman phyton.
c. Pengelompokan Kata
Tahapan  ini  adalah  mengelompokkan  kata  berdasarkan  kategorinya.  Dari  1890  data  total  dilakukan pengelompokan menjadi positif dan negatif dimana pengkategorian ini berdasarkan:
1 Bintang 4 dan 5 adalah review positif
2 Bintang 1 dan 2 adalah review Negatif
3 Bintang 3 adalah review netral
Setelah dilakukan pengkelompokkan data ini  didapatkan rincian sebagai berikut :
1 Review Positif  : 1506 Data
2 Review Negatif : 277 Data
3 Review Netral   : 107 Data
Pada  penelitian  ini  review  netral  tidak  masuk  kedalam  kategori  pengelompokan  sehingga  total  data  tanpa kategori netral adalah 1783 data.
d. Data Mining
Data mining dalam penelitian ini menggunakan algoritma naïve bayes, dimana pada pengaplikasiannya penulis memakai  library textblob dalam  algoritma  klasifikasi  naïve  bayes  yang  sudah  tersedia  pada  pemrograman python. Dari jumlah review data positif dan negatif terdapat ketidakseimbangan jumlah data, maka diperlukan penyeragaman jumlah data yang akan diolah. Untuk data training digunakan 200 data positif dan 200 negatif.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
e. Algoritma Naïve Bayes
Secara umum cara penghitungan Naïve Bayes terdapat pada rumus :
PX PY Y X P X Y P ) | ( ) | ( = (1)
Keterangan : X : Data dari kelas yang belum diketahui Y : Hipotesis data yang merupakan spesifik kelas tertentu P(Y|X) : Probabilitas hipotesis pada kondisi tertentu X P(Y) : Probabilitas hipotesis Y P(X|Y)
: Probabilitas X saat kondisi hipotesis Y
P (X)
: Probabilitas X
Tahapan  dari  proses  algoritma  naive  bayes  terdapat  dua  langkah  pada  proses  klasifikasi  teks,  tahap pelatihan dan tahap klasifikasi. Selama fase pelatihan, proses akan dilakukan menggunakan data training 400 data. Pada tahap klasifikasi dilakukan dengan menentukan nilai kategori data sesuai dengan kondisi muncul dalam data klasifikasinya [10]. Pada tahap klasifikasi ini 400 data training dibagi kedalam 2 klasifikasi data yaitu 200 data positif dan 200 data negative.
f. Evaluasi
Pada tahapan ini dilakukan proses evaluasi dan pengecekan akurasi algoritma naïve bayes dari data training yang  digunakan  dengan  melihat  akurasinya  pada  data  testing  sebanyak  70  data  review  positif  dan  70  data review negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data
Gambar 1 di bawah adalah 5 sampel teratas dari review pengguna dari 1980 total review aplikasi pada playstore android.  Data  belumlah  dilakukan  proses  normalisasi  kata,  stemming  dan  pengelompokan  data  untuk  diolah menggunakan algoritma data mining. Dapat dilihat gambar di atas masih terdapat data review yang menunjukkan sentimen netral (bintang 3) yang dalam hal ini akan dilakukan proses preprocessing dan pengolahan data mining.
Gambar 1. Data Sampel Review Aplikasi Bank

## 3.2 Normalisasi
Berikut  hasil  dari  beberapa  proses  tokenisasi,  penghilangan  stopword,  menjadikan  huruf  kecil  dan  tanda  baca. Berikut sampel daftar normalisasi kata dari regexptokenizer .
Gambar 2. Sampel Normalisasi Kata
Berikut tampilan pembersihan kata yang tidak penting (stopword) dengan sampel stopword dari nltk corpus :
Gambar 3. Sampel Stopword

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Setelah dilakukan proses normalisasi di atas menghasilkan hasil pada gambar di bawah :

## Gambar 4. Hasil Normalisasi

## 3.3 Stemming
Setelah  dilakukan  proses  normalisasi  maka  dilakukan  stemming  untuk  penghilangan  imbuhan  dan  tanda  baca, sehingga bisa dilihat hasil pada gambar 5 di bawah telah terjadi penghilangan imbuhan dan tanda baca dari hasil proses normalisasi pada Gambar 5. Berikut hasil yang didapatkan setelah dilakukan proses stemming.
Gambar 5. Hasil Stemming
Dari  proses  stemming  ini  telah  selesai  tahapan  preprocessing  normalisasi  Teks  Mining  dimana  telah  terjadi perubahan bentuk kata sampel pada gambar 1 menjadi gambar 5.

## 3.4 Pengelompokan kata
Pada gambar 6 dan 7 di bawah diperlihatkan telah terjadi pengelompokan sampel data menjadi positif dan negatif.
Gambar 6. Sampel Komentar Positif
Gambar 7. Sampel Komentar Negatif

## 3.5 Data Mining
Hasil  percobaan  data  dari  200  review  positif  dan  200  review  negatif  berhasil  diterapkan  menggunakan  modul textblob untuk penerapan algoritma naïve bayes.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 1, November 2020, Page 135-139 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 3.6 Evaluasi
Hasil  pengujian  menggunakan  data  testing  sebanyak  70  review  positif  dan  70  review  negatif  didapatkan  hasil akurasi sebesar 0,87 atau (87 %).

## 4. KESIMPULAN
Pengolahan  Sentimen  analisis  penggunaan  aplikasi  bank  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  menghasilkan keakuratan data sebesar 0.8714 (87 %) dimana pada data training yang digunakan adalah 200 komentar positif dan 200 komentar negatif serta data testing yang digunakan adalah 70 komentar positif dan 70 komentar negatif.

## REFERENCES
[1] “PENERAPAN TEXT MINING PADA SISTEM KLASIFIKASI EMAIL SPAM MENGGUNAKAN NAIVE BAYES,” PENERAPAN TEXT Min. PADA Sist. KLASIFIKASI EMAIL SPAM MENGGUNAKAN NAIVE BAYES , 2014.
[2] M. W. A. Putra, Susanti, Erlin, and Herwin, “Analisis Sentimen Dompet Elektronik Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” IT J. Res. Dev. , 2020.
[3] B. Liu, “Sentiment analysis and opinion mining,” Synth. Lect. Hum. Lang. Technol. , 2012.
[4] K. Dave, S. Lawrence, and D. M. Pennock, “Mining the peanut gallery: Opinion extraction and semantic classification of product reviews,” in Proceedings of the 12th International Conference on World Wide Web, WWW 2003 , 2003.
[5] Y. Lukito and A. R. Chrismanto, “Perbandingan Metode-Metode Klasifikasi untuk Indoor Positioning System,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , 2015.
[6] D. T. Larose, “Naïve Bayes Estimation and Bayesian Networks,” in Data Mining Methods and Models , 2006.
[7] A. Kao and S. R. Poteet, Natural language processing and text mining . 2007.
[8] W. E. Nurjanah, R. S. Perdana, and M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen Terhadap Tayangan Televisi Berdasarkan Opini Masyarakat pada Media Sosial Twitter menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Pembobotan Jumlah Retweet,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , 2017.
[9] F. Ratnawati, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , 2018.
[10]  F. Nurhuda, S. Widya Sihwi, and A. Doewes, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Calon Presiden Indonesia 2014 berdasarkan Opini dari Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Teknol. Inf. ITSmart , 2016.