## ANALISIS SENTIMEN DATA ULASAN PENGGUNA APLIKASI GOOGLE KELAS PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Dalilah Nurwahidah 1 , Gifthera Dwilestari 2 , Nisa Dienwati Nuris 3 , Riri Narasati 4 1,2,4 Teknik Informatika, 2 Sistem Informasi STMIK IKMI Cirebon Jln.Perjuangan No. 10B Majasem, Kota Cirebon nurwahidahdalilah58@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  era  digital  yang  semakin  berkembang,  aplikasi  Google  Kelas  telah  menjadi  salah  satu  platform utama  untuk  pembelajaran  jarak  jauh  di  Indonesia.  Namun,  pemahaman  tentang  sentimen  pengguna  terhadap aplikasi ini menjadi krusial dalam meningkatkan kualitas layanan Pendidikan online. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen dari data ulasan pengguna Aplikasi Google Kelas di Indonesia yang tersedia di Google Play Store .Data yang digunakan dalam penelitian ini akan diperoleh dari ulasan pengguna Aplikasi Google Kelas yang telah dipublikasikan di Google Play Store . Data tersebut mencakup beragam aspek, seperti penilaian pengguna, komentar dan saran yang akan digunakan untuk analisis sentimen.Penelitian ini akan mengikuti beberapa tahapan. Tahap awal adalah pengumpulan data dari ulasan pengguna. Selanjutnya, data akan dibersihkan  dan  diproses  untuk  analisis sentiment. Metode Naïve  Bayes digunakan  untuk  mengklasifikasikan sentimen ulasan  menjadi positif, negatif atau netral. Analisis sentimen  melibatkan pemahaman  lebih  mendalam tentang  persepsi  pengguna  terhadap  aplikasi  Google  Kelas.  Proses  penelitian  ini  melibatkan  pengolahan  data, pelatihan model Naïve Bayes , evaluasi model dan analisis hasil. Data ulasan diproses untuk menghasilkan fitur- fitur  yang  relevan,  dan  kemudian  model Naïve  Bayes dilatih  menggunakan  data  tersebut.  Evaluasi  model memastikan  keakuratan  analisis  sentiment.Dengan  menyelesaikan  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  memahami lebih baik bagaimana penguna di Indonesia merasakan aplikasi Google Kelas. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, hasil analisis sentimen pengguna aplikasi google kelas menghasilkan akurasi 82%, presisi 82%, recall 82% dan F-1 Score 81%. Dapat disimpulkan bahwa klasifikasi algoritma naïve bayes bisa digunakan untuk analisis sentimen aplikasi Google Kelas.
Kata kunci : Analisis Sentimen, Google Play Store, Naïve bayes, Google Kelas
1. PENDAHULUAN
Bidang Informatika telah mengalami perkembangan pesat dalam beberapa dekade terakhir,mengubah lanskap teknologi, bisnis, pendidikan  dan  berbagai  aspek  kehidupan.  Revolusi digital  telah  meresap  dalam  hampir  setiap  aspek masyarkat, memperkenalkan perubahan yang signifikan  dalam  cara  kita  berkomunkasi,  bekerja, belajar dan berinteraksi satu sama lain. Perkembangan pesat  media sosial pada saat  ini dapat dikaitkan  dengan  dampak  positif  dari  kemajuan teknologi  informasi. Media  sosial  menjadi  salah  satu platform  informasi  yang  sangat  diminati  oleh masyarakat  dan  berfungsi  sebagai  sarana  untuk berinteraksi  secara  daring.  Kehadiran  media  sosial memberikan  berbagai  manfaat,  termasuk  sebagai wadah  bagi  masyarakat  untuk  menyampaikan pendapat, kritik, saran, dan berbagai ekspresi dengan bebas.[1] Informatika telah menjadi tulang punggung masyarakat  berbasis  teknologi,  dan  dampak  nya semakin  terasa  dalam  konteks  aplikasi  berbasis pengguna. Salah satu contoh nyata dari perubahan ini adalah  aplikasi  Google  Kelas  Di  Indonesia,  yang telah  menjadi  salah  satu  satu  platform  terkemuka dalam pendidikan daring. Dalam  konteks  ini penting untuk  memahami  bagaimana  pengguna  merasakan dan  mengevaluasi  aplikasi  ini  melalui  data  ulasan
pada google  play  store. Analisis  sentiment  dari ulasan  pengguna  dapat  memberikan wawasan  yang berharga  tentang  bagaimana  aplikasi  ini  diadopsidan dinilai oleh masyarkat Indonesia.
Dalam konteks  Informatika,permasalahan  yang muncul  adalah  bagaimana  menggali  wawasan berharga  dari  data  ulasan  pengguna  aplikasi  seperti Google  Kelas.  Dengan  pertumbuhan  pesat  aplikasi berbasis penguna, muncul tantangan dalam mengelola dan  memahami  data  yang  dihasilkan  oleh  pengguna dalam  jumlah  besar.  Permasalahan  ini  menjadi relevan karena evaluasi aplikasi seperti Google Kelas sangat  penting  untuk  meningkatkan  pengalaman pengguna,  memahami  kebutuhan  pendidikan,  dan meningkatkan kualitas layanan Pendidikan. Selain itu ,penelitian  ini  juga  relevan  mengingat  kurangnya penelitian terperinci dalam konteks aplikasi Pendidikan di Indonesia  dan  kurang  nya  pemahaman tentang  bagaimana  pengguna  mengartikan  dan meraskan  pengalaman mereka dalam ulasan . Beberapa  studi  sebelumnya  telah  mengeksplorasi analisis  sentimen  dalam  konteks  ulasan  pengguna aplikasi  di  berbagai  bidang,  termasuk  aplikasi pendidikan.  Disetiap  aplikasi,  juga  terdapat  rating dan  ulasan  pengguna mengenai  pelayanan  dan  fitur- fitur  yang  diberikan.  Ulasan  tersebut  bisa  berupa saran,  kritik,  maupun  keluhan.  Hal  tersebut  menjadi
sangat bermanfaat dan membantu bagi pengguna lain yang  akan  menggunakan  aplikasi  tersebut  [2] Terdapat  beberapa penelitian  yang  membandingkan algoritma Support Vector  Machine  dan  Naïve Bayes , algoritma Support Vector Machine memperoleh nilai akurasi  yang  lebih  tinggi  sebesar 81,22%  sedangkan Naïve  Bayes sebesar 74,37%  [3]  Hampir  50%  dari pengguna  internet  bergantung  pada  rekomendasi word-of  mouth (opini)  sebelum  membeli  atau menggunakan  suatu  produk,  termasuk  opini-opini yang ada dalam sebuah forum [4]
Beberapa penelitian mungkin belum memerhitungkan konteks  budaya  Bahasa  yang  unik. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  berusaha  untuk mengisi  kesenjangan  dalam  literature  dengan  fokus pada  aplikasi  Google  Kelas  di  Indonesia.Tujuan utama  dari penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan analisis  sentimen  terhadap  data  ulasan  pengguna aplikasi  Google  Kelas  di  Indonesia  menggunakan metode  Naïve  Bayes.  Analisis  sentimen  adalah bidang pengetahuan yang bermanfaat dalam mengkaji pandangan,  perasaan,  penilaian,  sikap,  dan emosi  seseorang  yang  diekspresikan  dalam  bentuk tulisan.[5] Dalam  penelitian  sebelumnya,  terungkap bahwa algoritma klasifikasi  Naïve  Bayes  merupakan salah  satu  algoritma  yang  umum  digunakan  dalam bidang data mining dan text mining. Keunggulan dari algoritma  ini  terletak  pada  kemampuannya  untuk menyesuaikan  proses  klasifikasi  data  sesuai  dengan karakteristik  dan  kebutuhan  individu.[6]  Akhir-akhir ini, Naïve  Bayes banyak  digunakan  dalam  teknik klasifikasi.  Salah  satu  kelebihan  dari Naïve  Bayes adalah  bahwa  metode  ini  memerlukan  jumlah  data pelatihan  yang  relatif  kecil  untuk  mengestimasi parameter  yang  dibutuhkan  dalam  klasifikasi, sehingga  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dapat  dicapai dengan  waktu  komputasi  yang  lebih  cepat.  Metode ini dianggap  sesuai  untuk  digunakan  dalam  analisis sentimen karena fungsinya sebagai metode klasifikasi  dalam  kategori  positif  dan  negatif.[7] Penelitian  ini  akan  mengidentifikasi  sentimen positif dan  negatif  dalam  ulasan  pengguna  dan  mengkaji faktor-faktor yang  mungkin  mempengaruhi  sentimen tersebut.  Signifikan  penelitian  ini  terletak  pada kemampuannya untuk  memberikan  pemahaman  yang lebih  dalam  tentang  bagaimana  aplikasi  tersebut dapat  ditingkatkan  sesuai  dengan  umpan  balik pengguna.Hasil  penelitian ini  juga  dapat  digunakan sebagai  pedoman  untuk  pengembangan  aplikasi Pendidikan  lainnya  dan  memiliki  potensi  untuk meningkatkan kualitas Pendidikan di Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Text Mining
Text mining secara  luas  didefinisikan  sebagai proses  intensif  pengetahuan  di  mana  pengguna berinteraksi  dengan  koleksi  dokumen  dari  waktu  ke waktu menggunakan sejumlah alat analisis. Tujuannya  adalah  mengekstrak  informasi  yang bermanfaat  dari  sumber  data  tersebut  dengan
mengidentifikasi  dan  mengeksplorasi  pola  menarik. Dalam  konteks  text  mining,  sumber  data  terdiri  dari kumpulan  dokumen,  dan  pola  menarik  ditemukan bukan  di  antara  catatan  formal  database,  melainkan dalam  data  tekstual  yang  tidak  terstruktur.  Oleh karena itu, text mining dan sistem penambangan data menunjukkan  kesamaan  arsitektur  tingkat  tinggi. Sebagai  contoh,  keduanya  memerlukan  rutinitas preprocessing,  algoritma penemuan pola, dan elemen lapisan  presentasi  seperti  alat  visualisasi  untuk meningkatkan penelusuran informasi yang diinginkan.  [8] Text  Mining bertujuan  untuk mengekstrak  informasi  yang  bernilai  dari  berbagai sumber  data.  Dengan  demikian,  sumber  data yang dimanfaatkan  dalam  text  mining  adalah  kumpulan dokumen yang memiliki format  yang  tidak terstruktur, melalui proses identifikasi dan pengeksplorasian pola yang menarik.[9]
2.2. Naïve Bayes Naive Bayes adalah metode yang tidak memiliki aturan  dan  menggunakan  cabang  matematika  yang disebut teori probabilitas untuk mendapatkan peluang setinggi  mungkin  dengan  melihat  frekuensi  atau jumlah  kemunculan  setiap  klasifikasi  dalam  data pelatihan.[10]

## 2.3. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  proses  untuk memahami  dan  mengolah  data  tekstual  secara otomatis  untuk  mendapatkan  informasi  sentimen yang  terkandung  dalam  suatu  kalimat  opini. Penelitian  di  bidang  Analisis  sentimen  atau  yang dikenal  dengan  opinion  mining  mulai  marak dilakukan  pada  tahun  2002.  Analisis  sentimen digunakan  untuk  menilai  suatu  produk.  Opinion mining  bisa  dianggap  sebagai  kombinasi  antara  text mining  dan  natural  language  processing.  Konsep dasar  dalam  analisis  sentimen  adalah  melakukan klasifikasi  atau  mengelompokkan  teks,  kalimat,  atau pendapat yang dikemukakan dalam  dokumen kedalam  polaritas  opini  positif,  negatif,  atau netral.[11] Analisis sentimen adalah proses komputasi  yang bertujuan untuk menyajikan informasi  dari dataset  yang bersifat tidak  terstruktur. Proses  ini  melibatkan  pemahaman,  ekstraksi,  dan pengolahan  otomatis  data  teks  untuk  mendapatkan insight dari opini atau perilaku seseorang.[12]

## 2.4. Google Kelas
Google Kelas merupakan aplikasi yang dirancang  khusus  untuk  mendukung  pembelajaran online, atau yang sering disebut sebagai kelas daring. Aplikasi  ini  memberikan kemudahan bagi dosen dan mahasiswa dalam melaksanakan proses pembelajaran tanpa  terikat  oleh  jarak  dan  waktu,  sehingga  dapat diakses kapan saja dan di mana saja. [13]

## 2.5. KDD
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)
adalah  suatu  proses  penemuan  pengetahuan  yang terjadi  dalam  suatu  database.  KDD  menerapkan metode  saintifik  pada  data  mining,  di  mana  inti  dari proses  tersebut  adalah Data  Mining (DM).  DM melibatkan penggunaan algoritma untuk mengeksplorasi  data,  mengembangkan  model,  dan mengidentifikasi  pola  yang  sebelumnya  tidak diketahui.[14]

## 2.6. Stemming
Stemming adalah  suatu  proses  yang  bertujuan untuk  menemukan kata  dasar  dan  menghapus semua imbuhan  yang  melekat  pada  suatu  kata.  Tujuan utama dari  stemming  adalah  untuk  menghilangkan kata-kata dengan  pengejaan  yang  kurang  tepat.  Tiap bahasa  memiliki  algoritma  stemming  yang  berbeda, dan  proses  ini  juga  bermanfaat  untuk  membuat  data menjadi  lebih  seragam  serta mengurangi  variasi kata pada data latih.[6]

## 2.7. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan suatu teknik atau metode dalam  pengolahan  data  yang  digunakan  untuk mengelompokkan data ke dalam kategori berdasarkan kriteria yang berbeda. Dengan melakukan  klasifikasi  pada  data,  dapat  dievaluasi keakuratan  data  yang  diperoleh.  Dalam  bidang  data mining, permasalahan klasifikasi dapat mengidentifikasi akurasi prediksi dengan menggunakan berbagai teknik yang beragam . [15]

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  yang  digunakan  adalah Knowledge Discover  in  Database  (KDD )  metode  KDD.ini merupakan  cara  untuk  mengektraksi  data  dalam mendapatkan  informasi  atau  pola  dari  suatu  data yang telah dipilih sebelumnya.
Gambar 1 Tahapan KDD
Pada penelitian ini, menggunakan tahapan KDD. Berikut penjelasan tahapan -tahapan KDD:

## 3.1. Data Selection
Langkah  awal  untuk  mengumpulkan  ulasan pengguna  aplikasi  Google  Kelas  yaitu  melakukan scrapping pada Google  Play  Store menggunakan phyton  untuk  melakukan scrapping data  secara otomatis  dari  situs  web.  Dan  data  yang  diambil sebanyak 1000 ulasan.

## 3.2. Preprocessing
Pada  penelitian  ini  berikut  langkah-langkah praproses  teks  yang  dilakukan  agar  data  yang dianalisis  lebih  bersih  dan  relevan.  Pertama  tahapan Cleaning melibatkan penghapusan URL, penghapusan  m ention ,  penghapusan  hashtag  dan penghapusan  karakter  selain  huruf  dan  spasi,  dan langkah- langkah selanjutnya case folding, tokenizing, stopword dan stemming.

## 3.3. Transformasi
Pada penelitian ini tahap transformasi menggunakan TF-IDF digunakan untuk memberikan bobot  pada  frekuensi  tersebut  dengan  menggunakan skema pembobotan TF-IDF. Pentingnya pembobotan TF-IDF adalah untuk meningkatkan nilai bobot pada fitur  yang  mungkin  jarang  muncul  tetapi  memiliki signifikansi  tinggi  untuk  suatu  kelas.  Dengan  kata lain,  ini  membantu dalam  mengidentifikasi kata-kata yang unik dan potensial untuk memberikan informasi lebih  rinci  terkait  suatu  kelas,  sehingga  dapat meningkatkan kinerja model.

## 3.4. Data Mining
Proses  penggunaan  algoritma  dimulai  setelah data telah dipersipakan dan dibobotkan, implementasi Naïve  bayes dijalankan  menggunakan library  scikit- learn. Setelah selesai proses pelatihan dan pengujian Naïve Bayes selesai, dan memiliki model yang dapat digunakan  untuk  melakukan  analisis  pada  ulasan pengguna.

## 3.5. Evaluation
Pada  tahap  evaluasi,  menggunakan  metrik evaluasi yaitu confusion  matrix, yang  berguna  untuk mengevaluasi kinerja model Naïve Bayes . Matriks ini mencakup  nilai  akurasi,  presisi, recall dan f-1  score memberikan gambaran  menyeluruh tentang seberapa baik  model  dapat  mengklasifikasikan  sentimen ulasan dengan benar.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 2 Data Hasil Scrapping
Penelitian ini menggunakan  teknik  web s craping dengan memanfaatkan library 'google-play- scraper' dalam  bahasa  pemrograman Python , dieksekusi  di  dalam Google  Colab. Data  yang
diambil mencakup informasi seperti nama pengguna, waktu  penulisan  ulasan,  skor/rating,  dan  isi  ulasan. Sebanyak  1000  ulasan  teratas  diambil,  diurutkan berdasarkan data ulasan terbaru.

## 4.1. Labeling
Dalam  proses  ini,  dilakukan  penentuan  label sentimen  pada  setiap  data  berdasarkan  skor  yang terdapat  dalam  kolom  'score'.  Skor  kurang  dari  3 dikategorikan  sebagai  sentimen  'Negatif',  sementara skor 4 dan 5 dianggap sebagai sentimen 'Positif'.
Berikut gambar visualisasi data setelah pelabelan : Gambar 3 Visualisasi hasil Labeling
4.2. Data Cleaning
Pertama tahapan Cleaning melibatkan
penghapusan URL , penghapusan mention, penghapusan hashtag dan  penghapusan  karakter selain  huruf  dan  spasi  Hal  ini  bertujuan  untuk memastikan  bahwa  fokus  analisis  hanya  pada  teks yang bermakna.
Gambar 4 Proses Cleaning
Data Berikut gambar hasil cleaning :

## Gambar 5 Hasil Cleaning

## 4.3. Case Folding
Case  folding adalah  proses  dalam  pemrosesan teks  yang  melibatkan  konversi  semua  karakter  huruf menjadi  bentuk  yang  seragam,  umumnya  dengan mengubah  semua  huruf  menjadi  huruf  kecil (lowercase).

## Tabel 1 Hasil Case Folding
Input Proses Output Proses Selalu ada bug selalu ada bug Bagus buat belajar bagus buat belajar

## 4.4. Tokenizing
Tokenisasi  adalah  proses  pemisahan  sebuah teks menjadi  unit-unit  yang  lebih  kecil  yang  disebut dengan "token".  Token  bisa  berupa  kata,  frasa,  atau simbol tertentu dalam sebuah kalimat.

## Gambar 5. Hasil Tokenizing
4.5. Stopword Removal
Stopword removal adalah proses dalam pemrosesan teks yang melibatkan penghapusan kata- kata  umum  yang  cenderung  tidak  memberikan kontribusi signifikan pada pemahaman konten teks.
Tabel 2. Hasil Stopword Removal Input Proses Output Proses aplikasi nya sangat bagus dan berguna aplikasi bagus guna maaf tapi saya kecewa maaf kecewa

## 4.6. Stemming
Stemming adalah proses dalam pemrosesan teks yang  melibatkan  pemangkasan  atau  penghapusan akhiran  kata  untuk  menghasilkan  kata  dasar  atau bentuk kata yang lebih umum.
Tabel 3. Hasil Stemming Input Proses Output Proses google classrom ini sangat bagus dan dapat juga membantu ku saat ujian google classroom bagus bantu ujian sangat membatu bantu 4.7. Spliting Data Peneliti menjalankan eksperimen dengan melakukan  pembagian  dataset  berdasarkan  rasio tertentu.  Peneliti  memilih  rasio  0.2  karena  ingin mengalokasikan  80%  dari  dataset  untuk  data  latih dan 20% untuk data uji.

## 4.8. Transformasi
Pada tahap transformasi yaitu proses mengubah atau  memanipulasi  data  ke  dalam  bentuk  yang  lebih sesuai  atau  berguna  untuk  analisis  atau  pemodelan. Tujuan  dari  transformasi  data  adalah  untuk meningkatkan kualitas  dan relevansi data,  mengatasi
ketidakseimbangan,  atau  mempersiapkan  data  untuk pemodelan statistik atau pembelajaran mesin.

## 4.9. Data Mining
Dalam  penelitian  aplikasi  google  kelas  peneliti menggunakan  metode data mining, khususnya Naïve bayes ,  untuk melakukan  klasifikasi  sentimen berdasarkan  fitur-fitur  seperti  penggunaan  kata-kata tertentu  dan  kalimat  positif  atau  negatif.  Dengan memanfaatkan teorema bayes algoritma ini mengestimasi  probabilitas  setiap  kelas  sentimen untuk  mengklasifikasikan  ulasan.  Pertama,  kita mengimpor  kelas MultinomialNB dari scikit-learn . Selanjutnya,  kita  inisialisasi  model Naive  Bayes dengan  membuat  instance dari kelas tersebut. Model ini  nantinya  akan  digunakan  untuk  melatih  dan membuat  prediksi  pada  data  teks.  Langkah berikutnya adalah melatih model dengan menggunakan  metode  fit,  di  mana  kita memberikan data  latih  yang  telah  diubah  menjadi  vektor  TF-IDF sebagai fitur  input  (X_train_tfidf) dan  label  yang sesuai (y_train). Proses  pelatihan  ini  memungkinkan model  untuk  memahami  pola  dan  hubungan  antara fitur  dan  label  dalam  data  latih.  Setelah  melatih model,  kita  dapat  menggunakannya  untuk  membuat prediksi pada data uji

## 4.10. Evaluation
Dalam  tahap  evaluasi  model Naïve  bayes di Google  Colab,  dilibatkan  confusion  matrix  sebagai metrik utama. Proses nya dimulai dengan menghasilkan
Prediksi  model  dan  membandingkannya dengan label sebenernya. Confusion matrix memberikan  gambaran  tentang  true  positive,  true negative,  false  positif  dan  false  negative.  Hasil akurasi  82%,  presisi  82%  recall  82%  dan  F-1  score 81%

## Gambar 6 Hasil Evaluasi
4.11. Penerapan Naïve Bayes
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  penerapan algoritma Naïve  Bayes untuk  analisis  sentimen terhadap  ulasan  pengguna  aplikasi  Google  Kelas. Langkah  awal  mencakup  pengumpulan  data  dengan teknik web scraping, menghasilkan 1000 ulasan dari Google  Play  Store .  Selanjutnya,  dilakukan  tahap preprocessing untuk membersihkan dan
mempersiapkan  data,  termasuk  penghapusan URL , mention,  hashtag ,  dan  pembagian  teks  menjadi token. Proses  ini  penting  agar  data  lebih  terstruktur dan  siap  untuk  analisis  sentimen.Pelabelan  data dilakukan dengan  memberikan  skor  sentimen  pada setiap  ulasan, baik  secara  manual  maupun  otomatis menggunakan  algoritma  analisis  sentimen.  Setelah itu,  dataset  dibagi menjadi  data  pelatihan  dan  data pengujian  dengan  perbandingan  80:20.  Tahap transformasi  data  melibatkan  penggunaan  TF-IDF untuk memberikan  bobot pada fitur kata, meningkatkan kinerja model dengan mengidentifikasi  kata-kata  yang  unik.Proses  data mining  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes diimplementasikan dengan library scikit-learn. Evaluasi  model  dilakukan  menggunakan  confusion matrix,  yang  menghasilkan  akurasi  sebesar  82%, presisi  82%, recall 82%,  dan f-1  score 81%. Kesimpulannya, model Naïve Bayes secara keseluruhan  memberikan  hasil  evaluasi  yang  baik dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna aplikasi Google Kelas, dengan akurasi yang memadai dan keseimbangan antara presisi dan recall .
4.12. Implementasi Model (Uji Model) Secara  keseluruhan,  implementasi  model menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk memprediksi  ulasan  data  baru  pada  aplikasi  Google Kelas  melibatkan  proses  pembuatan,  pelatihan,  dan uji  coba  model.  Model  dilatih  menggunakan  dataset latih  untuk  mengenali  pola  sentimen  dari  ulasan pengguna. Setelah dilatih, model disimpan menggunakan  library  joblib  untuk  kemudahan penggunaan kembali. Uji coba dilakukan dengan 200 data  uji  baru,  yang  belum  pernah  dilihat  oleh  model sebelumnya. Hasil pengujian menunjukkan mayoritas ulasan  cenderung  negatif  (113  ulasan)  dibandingkan dengan  ulasan  positif  (87  ulasan).  Hal  ini mengindikasikan  adanya  potensi  perbaikan  pada aplikasi  Google  Kelas,  khususnya  pada  aspek-aspek yang  menjadi  penyebab  ulasan  negatif.  Evaluasi lebih  lanjut  dan  tindakan  perbaikan  pada  area tersebut  dapat  meningkatkan  kualitas  dan  kepuasan pengguna secara keseluruhan

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  algoritma Naïve  Bayes berhasil  diterapkan pada analisis sentimen  ulasan  aplikasi  Google  Kelas dengan akurasi yang tinggi, yaitu 92% pada data latih dan  82%  pada  data  uji.  Meskipun  demikian, tantangan dalam generalisasi muncul dengan adanya penurunan  akurasi pada  data  uji.  Evaluasi  model Naïve Bayes pada klasifikasi ulasan juga memberikan  hasil  yang  baik,  dengan  akurasi, presisi, recall ,  dan f1-score masing-  masing mencapai  82%,  82%,  82%,  dan  81%.  Peningkatan performa  model  yang  kurang  seimbang  menjadi faktor  penyebab  variasi  nilai-nilai  tersebut.  Dari hasil  implementasi  model  dengan  200  data  uji,
model  dapat  mengklasifikasikan  seluruh  review aplikasi Google Kelas dengan 87 review dikategorikan  sebagai  sentimen  positif  dan  113 review  sebagai  sentimen  negatif.  Saran  untuk penelitian selanjutnya meliputi perlunya menerapkan teknik validasi silang (cross-validation) untuk memastikan distribusi yang setara antara kelas positif  dan  negatif  dalam  setiap  lipatan  dataset. Selain  itu,  disarankan  untuk  menjajaki metode  lain seperti SVM,  Random  Forest,  RNN ,  atau Logistic Regression sebagai  alternatif  dalam  klasifikasi sentimen  dan  melakukan  perbandingan  hasilnya dengan Naïve  Bayes.  Fine-tuning parameter  model Naïve  Bayes juga  merupakan  langkah  yang dapat diambil  untuk  mencari  konfigurasi  yang  lebih optimal,  seperti  mengatur  parameter smoothing. Keseluruhan, upaya untuk meningkatkan generalisasi  model  dan  eksplorasi  metode  alternatif dapat  memperkuat  kehandalan  analisis  sentimen terhadap ulasan aplikasi Google Kelas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  L.  P.  M.  Putu,  Ahmad  Zuli  Amrullah,  and Ismarmiaty, “Analisis  sentimen  dan  pemodelan topik pariwisata lombok menggunakan algoritma  naive  bayes  dan  latent  dirichlet allocation,”  J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol.  Informasi) ,  vol.  5, no.  1,  pp.  123–131, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2587.
[2] M.  Suhendra,  W.  Swastika,  and  M.  Subianto, “Analisis  sentimen  pada  ulasan  aplikasi  video conference menggunakan naive bayes,” Sainsbertek  J.  Ilm.  Sains  Teknol. ,  vol.  2,  no. 1, pp. 1–9, 2021, doi: 10.33479/sb.v2i1.145.
[3] N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah, W. Gata, and S. Samudi, “Analisis Sentimen Zoom Cloud Meetings  di  Play  Store  Menggunakan  Naïve Bayes  dan  Support  Vector  Machine,”  CESS (Journal  Comput.  Eng. Syst.  Sci. ,  vol.  5,  no. 2, p. 293, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18186.
[4] W.  W.  Kamal, “Analisis  Sentimen  Ulasan Produk Skincare Menggunakan Metode
Support  Vector  Machine  (Studi  Kasus:  Forum Female Daily),” p. 65, 2021.
[5] A.  Guswandri,  R.  P.  Cahyono,  S.  I.  Akutansi, and  T.  Komputer, “Penerapan sentimen analis menggunakan  metode  naïve  bayes  dan  svm,” Ilmudata.org ,  vol.  2,  no.  12,  pp.  2022–  2023, 2022.
[6] R.  L.  Atimi  and  E.  E.  Pratama, “Implementasi Model  Klasifikasi  Sentimen  Pada  Review Produk  Lazada  Indonesia,”  J.  Sains  dan Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  88–96,  2022,  doi: 10.34128/jsi.v8i1.419.
[7] M.  Arvyantomo  and  N.  Ratama, “Analisis sentimen  masyarakat  indonesia  terhadap invasi russia  di  Ukraina  menggunakan  metode naive bayes  pada  media  sosial  facebook,” Log.  J. Ilmu  Komput vol.  1,  no.  4,  pp.  705–717, 2023, [Online]. Available: https://www.journal. mediapublikasi.id/index. php/logic/article/view/2142
[8] I.  D.  Kurniati et  al. , Buku  Ajar  Text  Mining . 2015.
[9] K.  Anwar, “Analisa  sentimen  Pengguna instagram di Indonesia pada review smartphone menggunakan  naive  bayes,”  KLIK  Kaji.  Ilm. Inform.  dan  Komput. ,  vol.  2,  no.  4,  pp.  148– 155, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i4.315.
[10] 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.
[11] E.  Budianita, E. P. Cynthia,  A.  Pranata,  and  D. Abimanyu, “Pendekatan  berbasis  Machine
Learning dan Leksikal Pada Analisis Sentimen,”  Semin.  Nas.  Teknol.  Informasi, Komun.  dan  Ind. ,  pp.  99–104,  2022,  [Online]. Available:  https://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/19 137
[12] N. Agustina, D. H. Citra, W. Purnama, C. Nisa, and  A.  R.  Kurnia, “Implementasi  algoritma naive  bayes  untuk  analisis  sentimen  ulasan shopee  pada  google  play  store,”  MALCOM Indones.  J.  Mach.  Learn.  Comput.  Sci. ,  vol.  2, no. 1, pp. 47–54, 2022,
doi:
10.57152/malcom.v2i1.195.
[13] R. U.  Rangkuti, “Penggunaan Aplikasi Google
Classroom Sebagai Media  Pembelajaran Berbasis  Blended  Learning  Pada  Mahasiswa Teknologi” vol.  3,  no.  1996,  pp.  888–893, 2019,[Online].Available:
http://digilib.unimed.ac.id/id/eprint/37336
[14] M.  D.  Hendriyanto,  A.  A.  Ridha,  and  U.  Enri, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mola Pada Google  Play  Store  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine,”  INTECOMS  J.  Inf. Technol.  Comput.  Sci. ,  vol. 5,  no.  1,  pp.  1–7, 2022, doi: 10.31539/intecoms.v5i1.3708.
[15] K.  Akmal,  A.  Faqih,  and  F.  Dikananda, “Perbandingan  metode  algoritma  naïve  bayes dan  K-Nearest  neighbors  untuk  klasifikasi penyakit  stroke,”  JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  470–477,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6367.