## ANALISIS SENTIMEN ULASAN INSTAGRAM DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Dhodi Surya Sayogo, Bambang Irawan, Agus Bahtiar Program Studi Teknik Informatika S1 STMIK IKMI CIREBON. Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kota Cirebon dhodisuryasayogo@gmail.com

## ABSTRAK
Instagram sebuah platform  media  sosial  yang populer, telah  mengubah  lanskap komunikasi dan  interaksi sosial  dalam  era  digital.  Dalam  abstrak  ini,  menyelidiki  perkembangan,  dampak,  dan  peran Instagram dalam kehidupan sehari-hari penggunanya. Instagram , yang diluncurkan pada tahun 2010, fokus pada berbagi foto dan video dengan berbagai filter kreatif, memberikan pengguna kemampuan untuk mengekspresikan diri secara visual. Teknik crawling untuk mengumpulkan ulasan aplikasi dari Google Play Store dengan metode klasifikasi Naïve Bayes untuk menganalisis sentimen ulasan. Metode klasifikasi Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan  sebagai  positif  dan  negatif  berdasarkan  bahasa  dan  kata-kata  yang  digunakan  dalam  ulasan  tersebut. Analisis sentimen adalah  bidang  yang  berkembang pesat dalam pengolahan  bahasa alami dan data mining. Ini melibatkan pengidentifikasian dan klasifikasi opini, perasaan, atau sentimen yang terkandung dalam teks, sering kali dengan tujuan memahami pandangan atau reaksi publik terhadap berbagai topik, produk, atau layanan. Dalam abstrak ini, Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis ulasan user terhadap Instagram yang berada di Google Play Store . Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan teknik Naïve Bayes . Dataset berisi tentang ulasan  mengenai  aplikasi instagram di Google  Play  Store sebanyak  1100  dataset.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan accuracy 89%, precision 90% dan recall 98%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Crawling, Google Play Store, Instagram, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Kehadiran  Internet  bisa  dibilang  terlambat  di Indonesia, namun perkembangannya pun sangat cepat. Pada  awalnya  Internet  hanya  tersedia  di  media komputer,  namun  saat  ini  sudah  ada  di  media elektronik  yang  kita  bisa  bawa  kemana  mana  seperti tablet,  laptop  dan  handphone.  Saat  ini  media  media konvensional  seperti  televisi,  radio  dan  koran  telah dikesampingkan oleh masyarakat di dunia, termasuk di Indonesia [1].
Penelitian ini akan mengimplementasikan metode  data crawling untuk  mengumpulkan  datanya yang  bertujuan  untuk  menganalisa  tanggapan  publik mengenai  Instagram  dan  mengklasifikasikannya menjadi dua bagian yaitu positif dan negatif. Hasil dari Analisa  sentimen  ini  dapat  menjadi  pertimbangan developer untuk membantu dalam pengembangan dan peningkatan aplikasi. Penelitian ini memiliki dampak positif  dalam meningkatkan  kualitas layanan, meningkatkan pengalaman pengguna, dan memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi  berbagai pemangku  kepentingan  di  ekosistem  Instagram  dan Google Play Store .
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  pernah dilakukan  oleh  [2].  mengenai  Analisis  Sentimen Pelanggan Tokopedia yang  menggunakan  algoritma Naïve Bayes Classifier . Performa yang dihasilkan pada pengujian  yang  dilakukan  oleh rapid  evaluator pada 143  data  pengujian  menghasilkan  nilai  akurasi 95,10%.  Analisis  ini  menggunakan  metode Naïve Bayes Classifier terhadap komentar pelanggan tentang aplikasi Tokopedia di Playstore .  Pada  penelitian selanjutnya  [3]  ulasan  mengenai aplikasi flip diambil
sebanyak  200  dataset  yang  dibagi  menjadi  100  data positif dan 100 data negatif diolah menggunakan rapid miner  dengan  menerapkan  metode naïve  bayes yang dioptimasi dengan PSO. Hasil pengolahan menggunakan naïve  bayes 82,00%,  kemudian  di optimasi dengan PSO dan didapatkan hasil 88,24%.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu Bobby Kurniadi Widodo, Nur Hafifah Matondang,  dan  Desta  Sandya  Prasvita  penelitian yang  berjudul  Penerapan  Algoritma Naive  Bayes Untuk  Analisis  Sentimen  Penggunaan  Aplikasi Jobstreet. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan klasifikasi  sentimen  terhadap  ulasan  pada  aplikasi Jobstreet  dengan  metode Naïve  Bayes .  Dalam penelitian ini opini akan dibagi kedalam dua golongan sebagai positif dan negatif, kemudian diklasifikasikan dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes .  Hasil pengujian  yang  didapat  menggunakan  data  uji memiliki  nilai  akurasi  sebesar  0,96;  nilai  precision sebesar 0,98; nilai recall sebesar 0,94 [4].
Penelitian  selanjutnya  oleh  Ernianti  Hasibuan dan Elmo Allistair Heriyanto penelitian yang berjudul Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi Amazon Shopping Di Google Play Store Menggunakan Naïve Bayes  Classifier .  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan analisis sentimen dengan pendekatan berbasis machine learning menggunakan  algoritma Naïve  Bayes menggunakan  data  ulasan  pengguna  pada  aplikasi Amazon  Shopping yang  terdapat  pada Google  Play Store .  Hasil  klasifikasi  menggunakan  keempat algoritma Naïve Bayes menghasilkan akurasi rata-rata
sebesar  82.15%,  precision  sebesar  72.25%,  recall sebesar  83.49%,  dan  f1-score  sebesar  77.41%. Multinomial  NB  menghasilkan  akurasi  terbaik diantara  keempat  algoritma Naive  Bayes yang digunakan,  yaitu  sebesar  86.74%.  Nilai precision , recall ,  dan f1-score berturut-turut  adalah  78.82%, 85.90%, dan 82.21% [5].
Penelitian selanjutnya Hindun Habibatul Mubaroroh, Hasbi Yasin, dan Agus Rusgiyono dengan judul  penelitian  Analisis  Sentimen  Data  Ulasan Aplikasi  Ruangguru  Pada  Situs Google  Play Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier Dengan  Normalisasi  Kata  Levenshtein  Distance. Metode  yang  digunakan 10-fold  cross  validation karena  mudah  digunakan  dengan  struktur  yang sederhana  dan  memberikan  nilai  akurasi  yang tinggi. Tahap normalisasi kata juga disempurnakan menggunakan  metode  Levenshtein  Distance  yang terbukti  menambah  nilai  akurasi.  Hasil  performa menggunakan  Multinomial Naïve  Bayes dengan menambahkan  metode  Levenshtein  Distance  untuk memperbaiki  kata  memberikan  nilai  akurasi  rata-rata sebesar  88,20%  dengan  lipatan  ke-8  sebagai  lipatan dengan nilai akurasi terbaik sebesar 94% [6].
Penelitian selanjutnya Bintang Zulfikar Ramadhan,  Ibnu  Riza,  dan  Iqbal  Maulana  dengan judul  Analisis  Sentimen  Ulasan  pada  Aplikasi E- Commerce Dengan  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes. Penelitian ini menggunakan metode Knowledge Discovery in Database (KDD) yang terdiri dari  5  tahap  yaitu  seleksi  data, preprocessing , transformasi,  data  mining,  dan  evaluasi.  Data  yang digunakan  adalah review terhadap  500  aplikasi E- Commerce per  masing-masing  aplikasi.  Pada  tahap data  mining  dilakukan  dengan  3  skenario  pembagian data  yaitu  80:20,  70:30  dan  60:40.  Hasil  terbaik diperoleh  pada  skenario  1  (80:20)  pada  aplikasi Shopee dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes yang  menghasilkan  akurasi  sebesar  92%,  presisi sebesar  92,13%, recall sebesar  98,8%  dan f1-score sebesar 95,35% [7].
Penelitian  selanjutnya  Rita  Apriani  dan  Dudih Gustian dengan judul Analisis Sentimen dengan Naïve Bayes Terhadap  Komentar  Aplikasi Tokopedia . Penelitian  ini  menggunakan  metode Naive  Bayes untuk  menghasilkan  sentimen  positif  dan  negatif terhadap  komentar  pengguna  aplikasi Tokopedia di Playstore . Pengujian berdasarkan nilai class negative , class  positive,  recall, dan accuracy pada  analisis sentimen.  dengan  nilai accuracy  performance yang baik  sebesar  97,13%,  dengan  nilai precision 1 Sementara pada Class Recall dihasilkan nilai 95,49% ( positive class: negative ). Dan nilai AUC 0,980 [8].
2.2. Text Mining
Text  Mining merupakan  salah  satu  teknik  yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi, dimana text mining merupakan variasi dari data mining yang berusaha  menemukan  pola  yang  menarik  dari sekumpulan  data  tekstual  yang  berjumlah  besar  [9].
Jenis  data  ini  dapat  berasal  dari  berbagai  sumber, seperti  platform  media  sosial,  artikel  berita,  ulasan pelanggan, atau makalah penelitian [10].

## 2.2. Analisis Sentiment
Analisis  sentimen,  yang  juga  disebut  dengan opinion  mining  merupakan  bidang  studi  yang menganalisis pendapat, penilaian, evaluasi, sentimen, sikap dan emosi terhadap entitas seperti produk, jasa, organisasi,  individu,  peristiwa,  topik  dan  atribut lainnya. Sejak awal tahun 2000, analisis sentimen telah berkembang menjadi salah satu penelitian aktif dalam natural  language  processing .  Dalam  beberapa  tahun terakhir, analisis sentimen pada kegiatan industri juga terus berkembang [11].

## 2.3. Algoritma Naïve Bayes
Naïve  Bayes adalah  salah  satu  algoritma pembelajaran  mesin  dan  data  mining  yang  paling efektif  dan  efisien.  Meskipun  asumsi  bahwa  atribut dalam  data  adalah  independen,  kinerja  klasifikasi Naïve  Bayes tetap  cukup  tinggi.  Meskipun  asumsi independensi  atribut  jarang  terjadi  dalam  data  yang sebenarnya,  jika  dilanggar,  algoritma  tetap  dapat menghasilkan hasil klasifikasi  yang baik  [12]. Model dari Naïve  Bayes yang  sering  digunakan  dalam klasifikasi teks adalah Multinomial Naïve Bayes yang memperhitungkan  frekuensi  dari  setiap  kata  yang muncul pada setiap ulasan [6].

## 2.4. Teknik Crawling
Teknik Crawling adalah  suatu  teknik  yang digunakan  untuk  mengumpulkan  informasi  yang  ada dalam  web  [13].  Hasil  dari crawling data  disimpan dalam  file  bertipe  . csv dan  kemudian  dilakukan labelling untuk menentukan pendapat atau pandangan dari  review  yang  diambil.  Pada  proses  pelabelan dibedakan  menjadi  2  kelas,  yaitu  kelas  positif  dan kelas negatif. [14].

## 2.5. Evaluasi Akurasi
Untuk  mengukur  akurasi  dari  setiap  metode sebelumnya  maka  akan  diukur  menggunakan  nilai accuracy , precision , dan recall . Terdapat empat istilah sebagai  representasi  hasil  proses  klasifikasi.  Berikut tabel dari empat istilah tersebut [15]:
Tabel 1. Confusion matrix
Predicted Class True Class TP FN FP TN
Penjabaran tabel diatas sebagai berikut :
 TP ( True Positif ) : Kumpulan data positif yang terdeteksi positif.
 TN ( True Negative ) : Kumpulan data positif yang terindikasi negatif.
 FP ( False Positive ) : Kumpulan data negatif terindikasi positif.
 FN ( False Negative ) : Kumpulan data negatif terindikasi negatif.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃

## 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  suatu  pendekatan yang digunakan untuk menguji sebuah asumsi. Dalam strategi  eksperimental  terhadap  sentimen,  teks-teks diklasifikasikan ke dalam kategori positif dan negatif sebelum dianalisis guna menentukan tingkat sentimen yang terkandung di dalamnya. Proses ini memanfaatkan  metode Naïve  Bayes untuk  mengukur accuracy , precision , dan recall dari algoritma tersebut.

## Gambar 1. Knowledge discovery in data (KDD)

## 3.1. Selection
Tahap awal pengambilan data  yang  berdasarkan ulasan  relevan  dari  user  pengguna instagram. Data diambil  menggunakan API  google-play-scraper dengan teknik crawling dan mendapatkan 1100 ulasan yang ditulis oleh user pengguna instagram . Melakukan EDA (Exploraty  Data  Analysis) untuk  melihat  data berdasarkan  score  dari  ulasan  pengguna  instagram. Selanjutnya  data  tersebut  diambil  2  variable content dan score dan  di  tambahkan  variable  label  yang berfungsi  sebagai  kolom  hasil  dari  score  tersebut apakah negatif atau positif.

## 3.2. Preprocesing
Pembersihan data untuk proses mengidentifikasi bagian  data  yang  tidak  lengkap,  salah,  benar,  tidak akurat  atau  hilang  dan  mengoreksi,  mengganti  atau menghapusnya.  Cleansing  penelitian ini akan menghapus  @,  #,  karakter URL serta  attribut  yang hanya menggunakan teks.

## 3.3. Transformation
Proses transformasi pada data yang telah dipilih, sehingga  data  tersebut  sesuai  untuk  proses  data mining.  Di  tahap  ini  peneliti  menggunakan  berbagai macam  library  untuk  mengubah  kata  dari  mulai mengubah semua karakter dalam sebuah teks menjadi huruf  kecil  atau  huruf  besar  menggunakan  library  re (RegEx)  atau  Regular  Expressions,  menghilangkan kata memiliki makna yang signifikan, seperti "a", "an",
"the",  "in",  dan  sebagainya  menggunakan  library stopwords , dan library lainnya.

## 3.4. Data Mining
Mengubah  teks  yang  tidak  terstruktur  menjadi format  terstruktur  untuk  mengidentifikasi  pola  yang bermakna  dan  wawasan  baru.  Pada  tahap  Riset  ini menerapkan Naïve Bayes .

## 3.5. Evaluation
Proses  evaluasi  dari  rule  yang  sudah  didapat sesuai dengan pola dan tahapan yang sudah ditentukan. Tahap  ini  juga  menggunakan  aplikasi anaconda navigator untuk  memunculkan jupyter  notebook menentukan hasil accuracy yang diperoleh menggunakan Algoritma Naïve Bayes .
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Library Phyton
Sebelum menganalisis sentimen ulasan instagram ada beberapa library yang harus di jalankan agar  menganalisis  dapat  berjalan  dengan  lancar. Berikut beberapa library yang harus diinstal :
Gambar 2. Library phyton yang dibutuhkan
Berikut penjelasan mengenai Gambar 2 yang yang di butuhkan diantaranya :
1. Library google -play-scraper berfungsi sebagai mengambil  data  ulasan  instagram  di google play store . 2. Library pandas digunakan  untuk  pengolahan data.
3. Library numpy berfungsi untuk membuat array dari struktur data.
4. Library re(RegEx) digunakan untuk mencocokkan, mencari, mengganti, dan memanipulasi teks berdasarkan pola tertentu.
5. Library nltk berfungsi  untuk  pengolahan  data bahasa manusia.
6. Library sastrawi diubakan pengurang kata-kata yang  ter-infleksi  dalam  bahasa  Indonesia  ke bentuk baku-nya.
7. Library sklearn membantu melakukan procesing data ataupun melakukan training data untuk  kebutuhan  machine  learning  atau  data science.
(1)
(2)
(3)
4.2. Pengumpulan Data
Mengngumpulkan  data  dengan  cara crawling yang  dimana  mengambil  data  melalui API aplikasi instagram yang di dapatkan dari website google play store .  Setelah API didapatkan  langkah  selanjutnya memasukan code phyton seperti di Gambar 3 jika di jelaskan  sebagai  berikut,  aplikasi  yang  berada  di indonesi(id), berbahasa Indonesia(id), serta kita sortir ulasan MOST_RELEVANT bertujuan untuk mendapatkan hasil ulasan yang saling relevan(berkaitan),  jumlah  data  yang  ingin  di  ambil adalah  1100  data,  filter  data  NONE  agar  dapat mengambil semua score/ bintang 1 sampai 5.

## Gambar 3. Proses pengambilan data

## 4.3. Data Labeling
Setelah  data  di  dapatkan  melajutkan  tahapan  ke labeling memberikan positif dan negatif menggunakan atribut score sebagai acuan untuk memeberikan label. pada Gambar 4 pelabelan menggunakan percabangan if  else yang  menjadi  titik  acuan  adalah  atribut  score jika kurang dari 3 itu mendapatkan hasil negatif , jika atribut  score  sama  dengan  4  maka  akan  dihasilkan positif, terakhir jika atirbut sama dengan 5 maka akan dihasilkan  positif.  Hasil  dari  pelabelan  akan  masuk kedalam atribut label yang di buat.
Gambar 4. Proses pelabelan

## 4.4. Atribut Data
Data yang digunakan mengenai ulasan pengguna Instagram yang ada di google play store dengan teknik crawling ,  menggunakan API com.instagram.android, dengan jumlah data 1100 ulasan pengguna insgtagram, yang berjumlah 3 atribut sebagai berikut :
Tabel 2 . Atribut data yang digunakan
No Attribut Tipe 1. Content Object 2. Score Int64 3. Label Object
Pada Tabel  1  memiliki  penjelasan  tipe  data  sebagai berikut :
1. Tipe  data object merupakan  jenis  data  yang tidak  hanya  menyimpan  informasi,  tetapi  juga mencakup  petunjuk  tentang  bagaimana  data
tersebut dapat diolah. Secara kontrast, tipe data lain  seperti  integer,  float,  dan  string  hanya menyimpan  jenis  data  masing-masing  tanpa menyertakan  informasi  tambahan  atau  cara pengolahan data.
2. Tipe  data integer(int) merupakan  data  type berbentuk  bilangan  bulat  atau  numerik  yang umumnya digunakan untuk menyimpan angka tanpa  komponen  pecahan  dengan  rentang angka  -707,  0,  hingga  707.  Type  data  score adalah int64 adalah  jumlah  bit  yang  dipakai untuk menyimpan nilai masing-masing: integer 64  bit  menampung  lebih  banyak  daripada integer 32 bit. Integer 64 memiliki rentang nilai valid yang lebih tinggi.

## 4.5. Visualisasi Chart
Selanjutnya  dilakukan  dua  kali  menampilkan Exploraty Data Analysis (EDA) sebelum cleaning dan sesudah cleaning, data masih lengkap rating 1,2,3,4,5 berguna  untuk  mengidentifikasi  pola,  menemukan anomali, menguji hipotesis dan memeriksa asumsi.
Gambar 5. Hasil atribut score
Gambar 6. Visualisasi scatterplot atribut score
Output  pada  Gambar  5  dan Gambar  6  adalah jumlah  ulasan  tiap  score  dan  data  yang  belum  di cleaning  masih  menjadi  data  mentah  walaupun datanya sudah di label kan positif dan negatif.
Gambar 7. Hasil label score sesudah dicleaning
Gambar 8. Visualisasi scatterplot label score
Terlihat  ada  perubahan  pada  Gambar  7 dan Gambar  8 yaitu  menghilangkan  score  3  yang  tidak terpakai bawasannya score 3 mempunyai alasan yang ambigu dalam hal ini hanya memakai score 1, 2, 4, dan 5.
Gambar 9. Hasil scatterplot atribut label
Gambar 10. Hasil dari atribut label
Setelah memasukin tahap cleaning dan menghapus nilai NaN pada Gambar 9 dan Gambar 10 menghasilkan  yang  berlabel  positif  152  ulasan  dan negatif  826  ulasan  jika  ditambah  kan  keseluruhan atribut  label  berjumlah  978  ulasan  yang  berlabel positif dan negatif dari 1100 dataset yang sebelumnya diambil menggunakan library google-play-scraper .
4.6. Hasil Pengujian Hasil pengujian menggunakan algoritma Naïve Bayes :
Gambar 11. Hasil report
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan algoritma Naïve Bayes pada  sentimen analisis ulusan instagram  di  google  play  store  diperoleh  hasil accuracy 89%, precision 90%, dan recall 98%.
4.7. Confusion Matrix
Setelah melakukan hasil uji dari algotima Naïve Bayes melanjutkan  menampilkan  hasil confusion matix yang  berguna  untuk  memastikan  apakah  hasil accuracy , precision, dan recall benar  dilakukan menggunakan rumus, pada Gambar
Gambar 12. Confusion matrix Naïve Bayes
Mendapatkan hasil tabel di bawah ini :
Tabel 3. Tabel Confusion Matrix Naïve Bayes Predicted Class True Class 165 3 17 11
Hasil  uji  algortima Naïve  Bayes selanjutnya  dihitung berdasarkan rumus berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 11 + 165 11 + 165 + 17 + 3 = 0,89 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 165 165 + 17 =  0,90 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 165 165 + 3 =  0,98

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  percobaan  ini  dapat  disimpulkan  analisis Analisis  Sentimen  Ulasan  Instagram  Di  Google  Play Store  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes.  Dari pengujian  yang  telah  dilakukan  menghasilkan:  Hasil penelitian  ini  menggunakan  model  analisis  sentimen Naïve  Bayes  jenis  Multinominal  Naïve  Bayes  yang mana  model  tersebut  cocok  untuk  dipergunakan klasifikasi yang diolah berdasarkan tahapan Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  Peneliti hanya  menggunakan  score  1,2,4,  dan  5  setelah membaca data di variable Label score 3 menghasilkan review yang tidak pasti yang mana hasilnya bisa positif dan negatif. Hasil dari 1100 ulasan setelah melakukan preprocessing  data  menghasilkan  978  ulasan  yang berlabel  dan  dipecah  berdasarkan  Variable  Label memiliki  nilai  152  ulasan  positif  dan  826  ulasan negatif.  Hasil  penelitian  ini  tentang  ulasan  review instagram  cenderung  memberikan  tanggapan  atau opini  negatif  terhadap  aplikasi  instagram.  Hasil akurasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma Naïve Bayes bernilai 89%, precision bernilai 90%, dan recall bernilai 98%.
Adapun  saran  yang  dapat  di  sampaikan  yaitu sebagai berikut : Diharapkan adanya tambahan dataset sehingga  dapat  meningkatkan  jumlah  akurasi  dalam ulasan  review  instagram  di  google  play  store. Meggunakan  metode  lain  sehingga  dapat  melihat setiap akurasi yang didapatkan dari proses penelitian. Penelitian selanjutnya dapat mencari sumber data lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D. N. Sari and A. Basit, “Media Sosial Instagram Sebagai  Media  Informasi  Edukasi,” Persepsi Commun. J. , vol. 3, no. 1, pp. 23–36, 2020, doi: 10.30596/persepsi.v3i1.4428.
[2]  S.  M.  Salsabila,  A.  Alim  Murtopo,  and  N. Fadhilah, “Analisis Sentimen Pelanggan
Tokopedia  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier,” J. Minfo  Polgan ,  vol.  11,  no.  2,  pp. 30–35, 2022, doi: 10.33395/jmp.v11i2.11640.
[3]  O. Irnawati and K. Solecha, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Flip Menggunakan Naïve Bayes
(4)
(5)
(6)
dengan  Seleksi  Fitur  PSO,” J.  Ilm.  Intech    Inf. Technol. J. UMUS , vol. 4, no. 02, pp. 189–199, 2022.
[4]  B.  K.  Widodo,  N.  H.  Matondang,  and  D.  S. Prasvita,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes Untuk  Analisis  Sentimen  Penggunaan  Aplikasi Jobstreet,” Techno.Com , vol. 21, no. 3, pp. 523– 533, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i3.6361.
[5]  Ernianti Hasibuan and Elmo Allistair Heriyanto, “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi Amazon  Shopping  Di  Google  Play  Store Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier,” J.  Tek. dan  Sci. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  13–24,  2022,  doi: 10.56127/jts.v1i3.434.
[6]  H. H. Mubaroroh, H. Yasin, and A. Rusgiyono, “Analisis  Sentimen  Data  Ulasan  Aplikasi Ruangguru Pada Situs Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Dengan Normalisasi Kata Levenshtein
Distance,” J. Gaussian , vol. 11, no. 2, pp. 248– 257, 2022, doi: 10.14710/j.gauss.v11i2.35472.
[7]  B.  Z.  Ramadhan,  R.  I.  Adam,  and  I.  Maulana, “Analisis  Sentimen  Ulasan  pada  Aplikasi  E- Commerce  dengan  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes,” J. Appl. Informatics Comput. , vol.
6, no. 2, pp. 220–225, 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i2.4725.
[8]  R.  Apriani et  al. ,  “Analisis  Sentimen  dengan Naïve  Bayes  Terhadap  Komentar  Aplikasi Tokopedia,” J.  Rekayasa  Teknol.  Nusa  Putra , vol.  6,  no.  1,  pp.  54–62,  2019,  [Online]. Available: https://rekayasa.nusaputra.ac.id/article/view/86
[9]  C. Joergensen E Munthe, N. Astuti Hasibuan, and H.  Hutabarat,  “Penerapan  Algoritma  Text Mining  Dan  TF-RF  Dalam  Menentukan  Promo
Produk  Pada  Marketplace,” Resolusi    Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 2, no. 3, pp. 110–115,
2022, doi: 10.30865/resolusi.v2i3.309.
[10]  M.  Tegar  Lazuardi,  T.  Suprapti,  and  Y.  Arie Wijaya,  “Perancangan  Model  Sentimen  Tweet Terhadap  Pilkada  Dki  Jakarta  Tahun  2017 Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 308– 312, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6328.
[11]  F. Alvianda, “Analisis Sentimen Konten Radikal Di  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode Support  Vector  Machine  (SVM),” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 241–246, 2019.
[12]  W.  A.  Firmansyach,  U.  Hayati,  and  Y.  Arie Wijaya,  “Analisa  Terjadinya  Overfitting  Dan Underfitting  Pada  Algoritma  Naive  Bayes  Dan Decision Tree Dengan Teknik Cross Validation,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 262–269, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6329.
[13]  B.  R.  Atmadja,  “Analisis  Sentimen  Bahasa Indonesia  Pada  Tempat  Wisata  Di  Kabupaten Sukabumi  Dengan  Naive  Bayes  Classifier,” Elkom  J. Elektron. dan Komput. , vol. 15, no. 2,
pp. 371–382, 2022, doi:
10.51903/elkom.v15i2.872.
[14]  T.  Astuti  and  Y.  Astuti,  “Analisis  Sentimen Review  Produk  Skincare  Dengan  Naïve  Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 4, p. 1806, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4119.
[15]  M. M. Ismail and K. M. Lhaksamana, “Sentimen Analisis Pada Media Online Mengenai Pemilihan Presiden  2019  Dengan  Menggunakan  Metode Naive Bayes,” e-Proceeding  Eng. , vol. 6, no. 2, pp. 9997–10004, 2019.