http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Algoritma Naïve Bayes untuk Analisis Sentiment Review Blibli.com di Google Play Store

## Naïve Bayes Algorithm for Sentiment Analysis of Blibli.com Review on Google
Play Store
1 Siti Nur Fadhilah*, 2 Fandy Setyo Utomo
1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Purwokerto Jalan Letjend Pol. Soemarto No.126, Banyumas 53127, Jawa Tengah, Indonesia
*e-mail: 20sa1164@mhs.amikompurwokerto.ac.id
( received : 18 January 2024 revised : 18 March 2024, accepted : 20 March 2024)

## Abstrak
Saat  ini,  terdapat  sekitar  354  juta  ponsel  aktif  di  Indonesia.  Dengan  jumlah  perangkat  komunikasi yang  sangat  besar  ini,  Indonesia  menduduki  peringkat  keempat  sebagai  negara  dengan  pengguna ponsel terbanyak di dunia. E-Commerce , sebagai bentuk transaksi online , memungkinkan pertukaran barang dan jasa secara digital untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menerapkan analisis sentimen dengan menggunakan algoritma klasifikasi Naive Bayes sebagai metode  untuk  mengumpulkan  pendapat  pengguna.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  tidak  hanya memberikan  wawasan  tentang  kepuasan  pelanggan  terhadap Blibli.com ,  tetapi  juga  menjadi  dasar untuk  perbaikan  potensial  dalam  layanan  atau  pengembangan  fitur  guna  meningkatkan  pengalaman berbelanja  online.  Secara  total,  algoritma  Naïve  Bayes  berhasil  mencapai  akurasi  sekitar  84%, menunjukkan  kemampuannya  yang  baik  dalam  mengategorikan  sentimen  ulasan.  Ketika  difokuskan pada  data  yang  bersifat  negatif,  algoritma  Naïve  Bayes  menunjukkan  presisi  sekitar  79%,  recall sekitar  95%,  dan  f1-score  sekitar  86%,  mengindikasikan  keberhasilannya  dalam  mengidentifikasi serta mengklasifikasikan ulasan yang bersifat negatif dengan tingkat ketepatan dan sensitivitas yang tinggi. Di sisi data yang bersifat positif, algoritma Naïve Bayes mencapai presisi sekitar 91%, recall sekitar 83%, dan f1-score sekitar 87%.
Kata kunci: E-Commerce, Naïve Bayes, Blibli.com

## Abstract
Currently,  there  are  approximately  354  million  active  mobile  phones  in  Indonesia,  placing  the country fourth globally in terms of the highest number of mobile phone users. E-Commerce, as a form of  online  transaction,  enables  the  digital  exchange  of  goods  and  services  to  meet  daily  needs.  This research  aims  to  implement  sentiment  analysis  using  the  Naive  Bayes  classification  algorithm  as  a method to gather user opinions. Thus, the study not only provides insights into customer satisfaction with  Blibli.com  but  also  serves  as  a  basis  for  potential  improvements  in  services  or  feature development  to  enhance  the  online  shopping  experience.  Overall,  the  Naive  Bayes  algorithm successfully  achieved  an  accuracy  of  around  84%,  demonstrating  its  proficiency  in  categorizing sentiment  in  reviews.  When  focusing  on  negative  data,  the  Naive  Bayes  algorithm  exhibited  a precision of approximately 79%, recall of around 95%, and an f1-score of about 86%, indicating its success  in  identifying  and  classifying  negative  reviews  with  high  precision  and  sensitivity.  On  the positive  side,  the  Naive  Bayes  algorithm  achieved a  precision  of  about 91%,  recall  of  around  83%, and an f1-score of about 87%.
Keywords: E-Commerce, Naïve Bayes, Blibli.com

## 1 Pendahuluan
Jumlah  ponsel  aktif  di  Indonesia  saat  ini  mencapai  354  juta  perangkat.  Hal  tersebut  diungkap Google dalam survei terbarunya, Think Tech, Rise of Foldables: The Next Big Thing in Smartphone . Dengan  jumlah  penggunaan  alat  komunikasi  tersebut,  Indonesia  menempati  posisi  keempat  negara dengan pengguna ponsel terbanyak di dunia[1]. Hal itu pula yang membuat peluang yang sangat besar untuk  memasarkan  produk  –  produk  mereka  dalam  aplikasi mobile yang  sangat  berguna  dan bermanfaat bagi kehidupan masyarakat, salah satunya menggunakan e-commerce. Persaingan ketat di e-commerce Indonesia membuat para pengusaha harus terus melakukan inovasi dan langkah strategis untuk memenangkan pasar[2]. E-Commerce adalah suatu bentuk transaksi online di mana barang atau jasa  dapat  saling  dipertukarkan  untuk  memenuhi  kebutuhan  sehari-hari  secara  digital. E-commerce dapat  memfasilitasi  transaksi  jual-beli  antara  penjual  dan  pembeli  melalui platform online. E- commerce tersedia  dalam  bentuk  website  dan  aplikasi mobile ,  sehingga  memungkinkan  masyarakat atau pengguna dengan mudah mengaksesnya dimana saja dan kapan saja[3].
Seiring kemajuan teknologi, orang mulai berkomunikasi di jejaring sosial. Sekarang kita tinggal mengulas  sesuatu  yang  mudah  ditemukan  orang  lain.  Tujuan  audit  adalah  untuk  memberikan pengalaman yang dimiliki orang terkait. Begitu pula pada layanan e-commerce [4] . Banyak orang yang melakukan  review  ini  untuk  mendapatkan  opini  tentang  layanan  belanja  online  ini.  Jika  layanan tersebut mendapat banyak ulasan positif, pembaca merasa lebih percaya diri saat melakukan transaksi pembelian dan penjualan di belanja elektronik tersebut. Begitu pula dengan, sebaliknya jika penilaian terhadap pelayanannya negatif maka pembaca akan berpikir ulang untuk berbisnis di bidang belanja elektronik.  Salah  satu e-commerce yang  sedang  ramai  digunakan  adalah  Blili.com. Blibli.com merupakan  salah  satu  perusahaan e-commerce Indonesia  dengan  konsep  belanja  online  seperti mall . Blibli.com yang bermoto Big Choices Big Deals ini menawarkan lebih dari 1,5 juta produk dari brand dan  merchant  terpercaya  sehingga  kualitasnya  terjamin[5].  Melihat  fenomenasaat  ini,  Blibli.com memiliki  lima  juta  pengunduh  dengan  rating  4,1,  namun  penggunanya  hanya  127.199  orang[6]. Meskipun  Blibli.com  telah  mencapai  popularitas  yang  signifikan  dengan  lima  juta  pengunduh  dan rating  4.1,  perlu  dilakukan  sentimen  analisis  lebih  lanjut  untuk  memahami  secara  mendalam bagaimana pengguna sebenarnya merespons pengalaman berbelanja online di platform ini.
Analisis sentimen adalah metode untuk mengekstrak data opini, secara otomatis memahami dan mengolah  data  teks  untuk  melihat  emosi  yang  terkandung  dalam  opini  tersebut[7].  Dalam  konteks Blibli.com,  analisis  sentimen  dapat  membantu  mengidentifikasi  apakah  umpan  balik  pengguna cenderung positif, negatif, atau netral. Metode ini tidak hanya memberikan wawasan tentang kepuasan pelanggan,  tetapi  juga  dapat  menjadi  landasan  untuk  perbaikan  layanan  atau  pengembangan  fitur. Untuk mengimplementasikan analisis sentimen, salah satu pendekatan yang umum digunakan adalah algoritma  klasifikasi  Naive  Bayes,  yang  dapat  memprediksi  sentimen  berdasarkan  kemungkinan probabilitas  dari  kata-kata  kunci  yang  muncul  dalam  ulasan  pengguna.  Naive  Bayes  dapat  menjadi alat  yang  efektif  untuk  Blibli.com  dalam  memahami  dinamika  opini  pelanggan  dan  meningkatkan pengalaman  belanja  online  mereka.  Naive  Bayes  adalah  metode  klasifikasi  probabilistik  sederhana berdasarkan  teorema  Bayes  yang  mengasumsikan  independensi  setiap  kondisi  atau  peristiwa[7]. Metode  Naive  Bayes  sering  digunakan  dalam  pengenalan  pola  dan  klasifikasi  teks,  terutama  dalam konteks analisis sentimen. Dengan memanfaatkan probabilitas dan asumsi independensi, Naive Bayes dapat  dengan  efisien  mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kategori  yang  tepat.  Meskipun  sederhana, metode  ini  sering  memberikan  hasil  yang  baik,  terutama  ketika  data  yang  digunakan  memenuhi asumsi  dasar  independensi.  Namun,  penting  untuk  diingat  bahwa  dalam  kasus  data  yang  sangat kompleks atau berkorelasi tinggi, performa Naive Bayes dapat terpengaruh.
Penelitian yang serupa juga pernah dilakukan menggunakan Algoritma Naive Bayes, yaitu yang dilakukan oleh Irma Putri Rahayu[8]. Penelitian yang berjudul “Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes Dan Support Vector Machine” memiliki beberapa hasil yang  dibahas.  Hasil  penelitian  ini  mencakup  penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  SVM  dalam melakukan  analisis  sentimen  terhadap  program  Kampus  Merdeka.  Ditemukan  bahwa  penggunaan algoritma  Naïve  Bayes  memberikan  akurasi  sebesar  86%,  presisi  87%,  dan  recall  80%,  sedangkan algoritma SVM kernel linear menghasilkan akurasi 93%, presisi 100%, dan recall 84%. Penelitian ini mengungkapkan  adanya  kebingungan  dan  respons  positif  maupun  negatif  dari  masyarakat  terkait pelaksanaan  kebijakan  MBKM,  mendorong  perlunya  analisis  sentimen  untuk  memberikan  kejelasan
terkait  program  tersebut.  Sebagai  tambahan,  penelitian  sebelumnya  juga  dilakukan  terkait  analisis sentimen  terhadap  program  MBKM  dengan  akurasi  model  SVM  sebesar  80,75%.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  metode  Naïve  Bayes  memberikan  nilai  akurasi  terbaik,  meskipun  penelitian dilakukan dengan menggunakan dua algoritma, yaitu Naïve Bayes dan SVM. Selain itu, penelitian ini menggarisbawahi  pentingnya  langkah  data  preprocessing  dalam  proses  klasifikasi  teks,  sambil menyarankan  bahwa  hasil  penelitian  dapat  menjadi  bahan  evaluasi  untuk  pengembangan  program MBKM ke depan. Secara keseluruhan, hasil penelitian ini memberikan pemahaman  yang  mendalam tentang  analisis  sentimen  terhadap  program  Kampus  Merdeka,  menggunakan  metode-metode  yang efektif  dan  akurat,  serta  menyoroti  pentingnya  evaluasi  dan  pengembangan  program  MBKM berdasarkan umpan balik dari masyarakat.
Penelitian  yang  lain  juga  pernah  dilakukan  oleh  Rita  Apriani,  dkk[2],  dengan  jurnal  nya  yang berjudul  “Analisis  Sentimen  Dengan Naïve  Bayes Terhadap  Komentar  Aplikasi  Tokopedia”. Berdasarkan  hasil  pembahasan  jurnal  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini  menggunakan metode  Naïve  Bayes  untuk  mengklasifikasikan  komentar  pengguna  aplikasi  Tokopedia  di  Playstore ke  dalam  kategori  positif  dan  negatif.  Hasil  analisis  sentimen  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar komentar  adalah  negatif,  dengan  banyak  keluhan  terkait  dengan  brand/nama  Tokopedia  dan  kondisi barang  yang  tidak  sesuai  saat  barang  diterima.  Penelitian  ini  memberikan  manfaat  bagi  manajemen Tokopedia  untuk  menjaga  tingkat  kepercayaan  pengguna/konsumen  dan  meningkatkan  keuntungan sesuai  target  yang  dibuat.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  menyarankan  untuk  menambahkan  metode lain, seperti seleksi fitur information gain, untuk meningkatkan akurasi algoritma Naïve Bayes secara signifikan pada penelitian selanjutnya.
Penelitian  terakhir  dilakukan  oleh  Dewi  Sekar  Arum,dkk[9]  yang  berjudul  “Analisis  Sentimen Masyarakat  Indonesia  Terhadap Sea  Games 2023  Di Twitter Dengan  Metode Naïve  Bayes ”. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  ditemukan  bahwa  sebagian  besar  tanggapan  masyarakat terhadap SEA Games 2023 di Twitter memiliki sentimen positif sebesar 33,4%, diikuti oleh sentimen netral  sebesar  59,1%,  dan  sentimen  negatif  sebesar  7,5%.  Hasil  klasifikasi  tanggapan  terhadap SEA Games 2023  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  dengan  rasio  perbandingan  data  training  dan data  testing  berpengaruh  terhadap  kinerja  algoritma.  Dengan  perbandingan  40:60,  tingkat  akurasi mencapai 92,70%. Metode Naïve Bayes digunakan dalam penelitian ini untuk menganalisis sentimen masyarakat Indonesia terhadap SEA Games 2023 di Twitter . Metode ini memanfaatkan fitur-fitur dari data,  seperti  kata  kunci,  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  ,[object  Object],.  Dari  visualisasi  word cloud,  dapat  dilihat  bahwa  beberapa  topik  yang  sering  dibahas  oleh  pengguna Twitter tentang SEA Games 2023 termasuk kata-kata positif seperti "juara", "raih", "timnas", "emas", dan "prestasi". Di sisi lain,  kata-kata  negatif  seperti  "balik",  "insiden",  "kalah",  "minta",  dan  "gagal"  juga  muncul  dalam tanggapan  masyarakat.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan  gambaran  yang  jelas  tentang bagaimana masyarakat Indonesia merespons SEA Games 2023 di Twitter , serta menunjukkan bahwa analisis  sentimen  dapat  memberikan  informasi  berharga  dalam  memahami  pandangan  masyarakat terhadap suatu acara atau peristiwa.
Pada jurnal ini, dengan berdasarkan referensi di atas, penulis melakukan penelitian untuk memahami  secara  mendalam  respons  pengguna  terhadap  pengalaman  berbelanja  online  di platform e-commerce Blibli.com. Pertumbuhan signifikan pengguna ponsel aktif di Indonesia, yang  mencapai  354  juta  perangkat,  dan  persaingan  ketat  di  industri e-commerce, menandai urgensi  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  sentimen  pelanggan  dalam  konteks Blibli.com .  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengimplementasikan  analisis  sentimen  dengan menggunakan  algoritma  klasifikasi Naive  Bayes sebagai  metode  untuk  mengekstrak  data opini pengguna. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya bertujuan memberikan wawasan tentang  kepuasan  pelanggan  terhadap  Blibli.com,  tetapi  juga  menjadi  dasar  untuk  potensial perbaikan layanan atau pengembangan fitur yang dapat meningkatkan pengalaman berbelanja online. Dengan merujuk pada penelitian terdahulu yang menggunakan metode serupa dalam konteks  analisis  sentimen,  penelitian  ini  berupaya  memberikan  kontribusi  pada  pemahaman mendalam  tentang  dinamika  opini  pengguna  terhadap  layanan  e-commerce  di  Indonesia, khususnya Blibli.com.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 2 Tinjauan Literatur
E-Commerce adalah suatu sistem ekonomi yang melibatkan interaksi dinamis antara perusahaan, konsumen,  dan  komunitas  melalui  transaksi  elektronik.  Dalam  konteks  ini,  perdagangan  barang, layanan/jasa, dan pertukaran informasi dilakukan secara elektronik, menghubungkan berbagai entitas secara  efisien.[10]. E-commerce ,  atau  perdagangan  elektronik,  merujuk  pada sistem  transaksi  online di  mana  barang  atau  jasa  dapat  diperjualbelikan  secara  digital.  Konsep  ini  melibatkan  interaksi dinamis  antara  perusahaan,  konsumen,  dan  komunitas  melalui  transaksi  elektronik.  Dalam  literatur, konsep ini juga sering dikaitkan dengan kemudahan akses, kecepatan, dan efisiensi dalam melakukan transaksi.
BPS  telah  melakukan  survei  e-commerce  sejak  tahun  2019.  Survei  e-commerce  tahun  2023 dilakukan  di  34  provinsi  dan  302  provinsi/kota  dengan  sampel  total  4.252  blok  sensus  dan  31.753 badan  usaha[11].  Analisis  sentimen  adalah  metode  untuk  mengekstrak  data  opini  dan  memahami emosi  yang  terkandung  dalam  teks.  Dalam  konteks e-commerce ,  analisis  sentimen  membantu perusahaan  memahami  apakah  umpan  balik  pengguna  cenderung  positif,  negatif,  atau  netral. Algoritma  klasifikasi Naive  Bayes sering  digunakan  untuk  analisis  sentimen,  memprediksi  sentimen berdasarkan  kemungkinan  probabilitas  dari  kata-kata  kunci  yang  muncul  dalam  ulasan  pengguna. Tinjauan  literatur  dapat  mencakup  kajian  terdahulu  yang  telah  mengaplikasikan  metode  ini  dalam berbagai konteks, memberikan dasar bagi penelitian ini.
Analisis  Sentimen  merupakan  salah  satu  bidang  dalam  penelitian  text  mining  yang  bertujuan untuk  mengklasifikasikan  dokumen  teks.  Proses  ini  melibatkan  ekstraksi  pendapat,  emosi,  dan evaluasi  yang  tertulis  dari  seseorang  terkait  suatu  topik  khusus.  Dalam  menjalankan  tugasnya, Analisis  Sentimen  menggunakan  teknik  pemrosesan  Bahasa  alami  untuk  memahami  dan menginterpretasikan  teks  dengan  lebih  mendalam.  Secara  esensial,  metode  ini  memungkinkan identifikasi sikap positif, negatif, atau netral yang terkandung dalam suatu dokumen teks, membantu dalam  memahami  pandangan  dan  respon  manusia  terhadap  topik  tersebut.  Dengan  memanfaatkan kemajuan  dalam  pemrosesan  Bahasa  alami,  Analisis  Sentimen  menjadi  alat  yang  sangat  berguna dalam mengeksplorasi opini dan perasaan yang disampaikan melalui teks, memberikan wawasan yang berharga untuk pengambilan keputusan dan pemahaman mendalam terhadap respons pengguna[12].
Algoritma  klasifikasi Naive  Bayes adalah  metode  sederhana  namun  efektif  dalam mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kategori  yang  tepat,  terutama  dalam  konteks  analisis  sentimen. Literatur  dapat  membahas  keunggulan  dan  batasan  dari  metode  ini,  serta  contoh-contoh penggunaannya  dalam  penelitian-penelitian  sebelumnya.  Dengan  merinci  tinjauan  literatur  ini, penelitian  ini  berupaya  mengintegrasikan  konsep-konsep  tersebut  untuk  memberikan  pemahaman yang  lebih  mendalam  terhadap  respons  pengguna  terhadap  layanan  e-commerce,  khususnya Blibli.com , melalui analisis sentimen dengan menggunakan algoritma klasifikasi Naive Bayes .

## 3 Metode Penelitian
Gambar 1 menggambarkan langkah-langkah penelitian untuk analisis sentimen terhadap layanan e-commerce Blibli.com menggunakan algoritma Naive Bayes .
Gambar  1  merupakan  Proses  analisis  data  teks  dengan  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes dimulai  dengan  pemilihan  data  yang  relevan,  termasuk  sumber  data  dan  variabel  yang  dibutuhkan. Setelah itu, data diproses dengan tahapan preprocessing untuk membersihkan dan mempersiapkannya agar sesuai untuk analisis. Transformasi data menjadi representasi numerik menggunakan metode TF- IDF menjadi langkah kunci untuk menggambarkan bobot kata-kata dalam konteks dokumen. Tahapan ini memungkinkan penggunaan algoritma Naive Bayes, yang pada dasarnya mengklasifikasikan data berdasarkan  probabilitas  kata-kata  kunci  dalam  teks.  Selesai  dengan  tahap  evaluasi  hasil  klasifikasi, analisis data teks ini memberikan pemahaman mendalam tentang pola dan sentimen yang terkandung dalam dataset, dan dapat memberikan dasar bagi keputusan lebih lanjut atau rekomendasi berdasarkan temuan analisis.

## 3.1. Data Selection
Pada  tahap  penyisihan  ini,  penulis  melakukan  pengumpulan  informasi  dan  pelabelan  statistik. Rekaman diambil dari utilitas Blibli.com di Google Play Store menggunakan teknik scraping dengan menggunakan pemrograman Python [13].

## 3.2. Pre - Proccessing
Data  yang  telah  terkumpul  akan  melewati  serangkaian  tahapan  preprocessing  sebelum  dapat dijalani analisis. Proses preprocessing ini melibatkan beberapa langkah, antara lain:
1. Case  Folding :  Mengubah  seluruh  kalimat  menjadi  huruf  kecil,  sehingga  perbedaan kapitalisasi tidak memengaruhi analisis.
2. Penggantian  Kata  yang  Disingkat  dan  Bahasa  Gaul:  Menyamakan  kata-kata  yang  disingkat atau berasal dari bahasa gaul untuk memastikan konsistensi dalam data.
3. Penghapusan Huruf Berlebihan dan Tidak Bermakna: Menghilangkan huruf-huruf yang tidak memberikan makna tambahan dan bersifat berlebihan.
4. Pengubahan Bahasa yang Tidak Sesuai dengan Bahasa Indonesia: Menyesuaikan bahasa yang tidak sesuai dengan bahasa Indonesia agar data menjadi lebih homogen.
5. Stopword  Removal :  Menghapus  kata-kata  yang  umumnya  tidak  mengandung  makna signifikan, seperti kata hubung dan kata-kata umum lainnya.
6. Proses Stemming :  Mengubah  kata-kata  menjadi  bentuk  dasarnya  untuk  mempermudah analisis data.
Langkah-langkah  ini  bertujuan  untuk  membersihkan  dan  mempersiapkan  data  sehingga  dapat diolah dengan lebih efektif dan akurat selama proses analisis[14].

## 3.3. Transformation
Data  diubah  atau  digabung  menjadi  format  yang  sesuai  untuk  diolah  dalam  data  mining. Beberapa  metode  data  mining  memerlukan  format  data  yang  spesifik  sebelum  dapat  diaplikasikan. Sebagai  contoh,  metode  standar  seperti  analisis  asosiasi  dan  clustering  hanya  dapat  menerima  input data kategorikal. Oleh karena itu, data dalam bentuk angka numerik yang berkelanjutan perlu diubah menjadi beberapa interval. Proses ini umumnya disebut sebagai transformasi data.

## 3.4. Data Mining
Data  mining adalah  proses  analisis  data  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pola  atau hubungan  yang  signifikan  dan  belum  diketahui  sebelumnya.  Dengan  menggunakan  metode  terkini, data  mining  membantu  mengungkap  informasi  yang  berguna  dari  data,  memberikan  pemahaman mendalam, dan menghasilkan kesimpulan yang dapat bermanfaat bagi pemilik data[15].

## 4 Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini menggunakan algoritma Naive Bayes yang memiliki beberapa tahapan, yaitu data selection,  data  scrapping,  data  labeling,  data  pre-processing,  data  transformation dan data  mining yang kemudian akan dimasukkan algoritma terkait untuk mendapatkan hasil yang diinginkan  x

## 4.1. Data Selection
Data  selection  merupakan  tahapan  awal  dalam  proses  analisis  data  yang  melibatkan  pemilihan dataset atau sampel data yang akan digunakan untuk analisis lebih lanjut.

## 4.1.1. Data Scrapping
Data Scraping merujuk pada proses ekstraksi informasi atau data dari suatu sumber atau situs web. Proses ini melibatkan penggunaan algoritma atau perangkat lunak khusus yang secara otomatis mengambil  data  dari  halaman  web  dan  menyimpannya  dalam  format  yang  dapat  digunakan  dan dianalisis  lebih  lanjut.  Ada  dua  metode  umum  untuk  melakukan  scraping  data:  secara  manual,  di mana  individu  secara  langsung  menyalin  dan  menempelkan  informasi  dari  situs  web  ke  dalam  file atau  database,  atau  secara  otomatis  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  khusus  atau  script  yang dirancang  untuk  mengekstrak  data  dari  halaman  web  secara  otomatis[16].  Dalam  penelitian  ini, pengambilan  data  review  aplikasi Blibli.com dilakukan  secara  otomatis  dengan  menggunakan API yang  diambil  dari Google  Play  Store. Sebanyak  1000  data  hasil  pengambilan  tersebut  kemudian disimpan dalam format file csv .

## Gambar 2 proses scrapping data
Gambar  2,  pustaka  ` google_play_scraper `  digunakan  untuk  mengakses  ulasan  dari  aplikasi Blibli  di Google  Play  Store .  Melalui  fungsi  ` reviews `,  kita  menentukan  aplikasi  dengan mengidentifikasi  ID  paketnya,  yaitu 'blibli.mobile.commerce' .  Selain  itu,  bahasa  ulasan  diatur  ke Bahasa Indonesia ( 'id' ), dan negara diatur ke Indonesia ( 'id' ). Ulasan diurutkan berdasarkan relevansi dengan  parameter  ` Sort.MOST_RELEVANT `,  dan  dipilih  sebanyak  1000  ulasan  dengan  parameter ` count=1000 `.  Tidak  ada  filter  skor  ulasan  yang  diterapkan  (` None `),  sehingga  semua  skor  ulasan akan  diambil.  Hasil  dari  fungsi  ini  adalah  dua  nilai,  yaitu  `result`  yang  berisi  daftar  ulasan  dan informasi  terkait,  serta  ` continuation_token `  yang  dapat  digunakan  untuk  melanjutkan  pengambilan ulasan  jika  diperlukan.  Dengan  konfigurasi  ini,  kita  dapat  mengumpulkan  ulasan  pengguna  aplikasi Blibli dari Google Play Store untuk analisis lebih lanjut.

## Gambar 3 hasil dari scraping data
Data dari gambar 3 dapat digunakan oleh pengembang atau peneliti untuk menggali informasi lebih  lanjut  dari  ulasan  pengguna  aplikasi Blibli di Google  Play  Store .  Data  tersebut  dapat  menjadi dasar untuk evaluasi kinerja aplikasi, pembaruan fitur, atau peningkatan layanan berdasarkan umpan balik pengguna.

## 4.1.2. Data Labeling
Data  labeling atau  Pelabelan  data,  juga  dikenal  sebagai  penandaan  data,  adalah  penetapan kategori  atau  label  unik  untuk  setiap  titik  data  atau  sampel  dalam  kumpulan  data.  Tujuan  dari pelabelan  data  adalah  untuk  memberikan  konteks  atau  makna  pada  data  sehingga  dapat  digunakan untuk melatih atau menguji model pembelajaran mesin[17]. Pada penelitian ini dibagi menjadi label
negatif dan positif, dan proses pelabelan selanjutnya dilakukan secara otomatis menggunakan bahasa pemrograman Python .
Gambar 4 hasil dari data labeling
Gambar  4  merupakan  hasil  dari  d ata  labeling. Hasil  dari data  labeling memainkan  peran penting  dalam  pengembangan  model  analisis  sentimen  yang  akurat  dan  relevan  dengan  konteks tertentu.  Dengan  menggunakan  data  yang  telah  dilabeli  dengan  benar,  model  dapat  belajar  dan beradaptasi untuk mengklasifikasikan sentimen dengan lebih baik.

## 4.2. Pre-Processing
Pre-processing data  pada  algoritma Naive  Bayes merupakan  serangkaian  langkah  yang melibatkan pembersihan data dengan penanganan nilai yang hilang, tokenisasi untuk pemisahan unit kata, pengonversian huruf menjadi huruf kecil, eliminasi kata umum, dan penerapan proses stemming atau lemmatization . Selain itu, ekstraksi fitur seperti TF-IDF digunakan untuk merubah data menjadi representasi vektor. Penanganan outlier dan konversi variabel kategori dengan metode encoding juga merupakan  langkah  penting  dalam  memastikan  data  siap  digunakan  untuk  pelatihan  atau  prediksi menggunakan algoritma Naive Bayes.
Gambar 5 hasil dari tahap pre-processing
Gambar 5 adalah hasil dari tahap pre-processing. Hasil dari langkah-langkah pre-processing ini adalah  teks  yang  lebih  terstruktur,  terstandarisasi,  dan  siap  untuk  digunakan  dalam  analisis  lebih lanjut. Data yang telah melalui pre-processing memiliki kemungkinan lebih tinggi untuk memberikan hasil  analisis  yang  akurat  dan  relevan,  terutama  ketika  digunakan  dalam  model  pembelajaran  mesin seperti algoritma klasifikasi sentimen Naive Bayes .

## 4.3. Transformation
Text  transformation  data pada  algoritma Naive  Bayes mengacu  pada  proses  mengubah  atau mengonversi  data  teks  menjadi  representasi  yang  dapat  digunakan  oleh  algoritma  tersebut  untuk melakukan analisis klasifikasi. Dalam konteks ini, transformasi data melibatkan konversi teks menjadi vektor fitur yang dapat diinterpretasikan oleh Naive Bayes .
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 6 Pembobotan TF-IDF
Gambar  6  adalah  pembobotan  dari  TF-IDF  yang  dilakukan.  Dalam  kode  di  atas,  pustaka `scikit-learn` digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur teks dengan metode Term Frequency-Inverse Document  Frequency (TF-IDF).  Objek  ` TfidfVectorizer `  diinisialisasi  untuk  mengonversi  teks menjadi  representasi  numerik.  Data  training  (` X_train `)  dan  data  test  (` X_test `)  kemudian  diubah menjadi  matriks  TF-IDF  menggunakan  metode  ` fit_transform `  dan  ` transform `  pada  objek ` TfidfVectorizer `.  Hasil  transformasi  ini  menciptakan  representasi  numerik  berdasarkan  frekuensi kata-kata dalam dokumen dan invers dokumen frekuensi kata-kata tersebut. Print statements terakhir menampilkan dimensi dari matriks TF-IDF untuk data training dan test, serta dimensi dari label terkait (` y_train `  dan  ` y_test `).  Representasi  TF-IDF  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  sebagai  input  untuk melatih dan menguji model pembelajaran mesin, seperti algoritma klasifikasi Naive Bayes , khususnya dalam tugas analisis sentimen atau pemrosesan teks lainnya.

## 4.4. Data Mining
Dalam proses data mining  ini, hasil evaluasi menunjukkan tingkat akurasi sebesar 84%. Ketika fokus  pada  klasifikasi  data  negatif,  terdapat  presisi  sebesar  79%, recall sebesar  95%,  dan f1-score sebesar  86%.  Ini  mengindikasikan  bahwa  model  mampu  dengan  baik  mengidentifikasi  data  negatif, terutama dalam hal mendeteksi sebanyak mungkin data yang sebenarnya negatif. Sementara itu, pada klasifikasi data positif, presisi mencapai 91%, recall sebesar 83%, dan f1-score mencapai 87%. Hasil ini menunjukkan bahwa model efektif dalam mengenali data positif, dengan penekanan khusus pada akurasi presisi.
Perlu  dicatat  bahwa  untuk  kategori  neutral,  semua  metrik  seperti  presisi, recall ,  dan f1-score memiliki  nilai  0%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  tidak  memberikan  hasil  klasifikasi  yang relevan  atau  bermakna  untuk  data  kategori  ini.  Secara  keseluruhan,  meskipun  terdapat  keterbatasan dalam  klasifikasi  data  neutral,  model  berhasil  mencapai  tingkat  akurasi  yang  memuaskan,  yakni sebesar 84%, dengan kinerja yang cukup baik dalam mengenali data positif dan negatif.

## Gambar 7 hasil data mining
Gambar  7  adalah  hasil  dari  data  mining.  Hasil  dari  data  mining  pada  umumnya  merujuk  pada temuan atau pola yang ditemukan dari data yang telah diolah menggunakan berbagai teknik analisis. Dalam konteks kode yang telah diberikan, penggunaan algoritma klasifikasi Naive Bayes pada matriks
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
TF-IDF  dapat  menghasilkan  model  yang  mampu  memprediksi  sentimen  dari  ulasan  pengguna. Dengan  kata  lain,  data  mining  pada  tahap  ini  dapat  memberikan  informasi  mengenai  kemungkinan sentimen positif, negatif, atau netral dari ulasan aplikasi Blibli di Google Play Store . Analisis hasil ini dapat  memberikan  wawasan  mendalam  terkait  preferensi  dan  pengalaman  pengguna,  membantu pengembang  atau  pemilik  aplikasi  untuk  mengidentifikasi  area  perbaikan  atau  pengembangan  lebih lanjut.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa implementasi  algoritma  Naïve  Bayes  memberikan  kinerja  yang  baik  dalam  menganalisis  sentimen dari  ulasan  pengguna Blibli.com di Google  Play  Store .  Secara  keseluruhan,  algoritma Naïve  Bayes mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 84%, menunjukkan kemampuannya dalam mengklasifikasikan  sentimen  ulasan  dengan  baik.  Fokus  pada  data  negatif,  algoritma Naïve  Bayes memiliki  presisi  sebesar  79%, recall sebesar  95%,  dan f1-score sebesar  86%,  menunjukkan keberhasilannya  dalam  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  ulasan  negatif  dengan  tingkat  ketepatan dan  sensitivitas  yang  tinggi.  Pada  sisi  data  positif,  algoritma Naïve  Bayes mencapai  presisi  sebesar 91%, recall sebesar 83%, dan f1-score sebesar 87%, menunjukkan kemampuannya dalam mengenali ulasan positif dengan akurasi dan sensitivitas yang baik.
Namun,  perlu  diperhatikan  bahwa  klasifikasi  untuk  ulasan  neutral  menunjukkan  keterbatasan, dengan seluruh metrik (presisi, recall , dan f1-score ) mencapai nilai 0%. Hal ini menandakan bahwa model belum efektif dalam mengklasifikasikan ulasan sebagai neutral . Secara keseluruhan, penelitian ini menyoroti potensi algoritma Naïve Bayes dalam analisis sentimen ulasan e-commerce di platform Google  Play  Store ,  dengan  catatan  perlu  pengembangan  lebih  lanjut,  terutama  dalam  penanganan ulasan neutral.

## Referensi
[1] S.  Caroline,  “Ada  354  Juta  Ponsel  Aktif  di  Indonesia,  Terbanyak  Nomor  Empat  Dunia,” https://tekno.kompas.com. Accessed: Jan. 16, 2024. [Online]. Available: https://tekno.kompas.com/read/2023/10/19/16450037/ada-354-juta-ponsel-aktif-di-indonesia- terbanyak-nomor-empat-dunia#google_vignette
[2] 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
[3] A. J. Putri, A. S. Syafira, M. E. Purbaya, and D. Purnomo, “Analisis Sentimen E-Commerce Lazada  pada  Jejaring  Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine,” J. TRINISTIK  J.  Tek.  Ind.  Bisnis  Digit.  dan  Tek.  Logistik ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  16–21,  2022,  doi: 10.20895/trinistik.v1i1.447.
[4] F. A. Khatami, B. Irawan, and C. Setianingsih, “Analisis Sentimen Terhadap Review Aplikasi Layanan  E-Commerce  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network,” e-Proceeding Eng. , vol. 7, no. 2, pp. 4559–4566, 2020.
[5] A. Kurniadi, “Penerapan konsep e-bisnis pada perusahaan blibli.com,” pp. 1–6, 2019.
[6] A. Aryatama, “Analisis E-Commerce Blibli,” J. Fak. Komput. , pp. 1–6, 2021.
[7] F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id  Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019.
[8] 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, 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5381.
[9] D.  S.  Arum,  S.  Butsianto,  R.  Astuti,  and  U.  Pelita  Bangsa,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat Indonesia  Terhadap  Sea  Games  2023  Di  Twitter  Dengan  Metode  Naïve  Bayes,” J.  Inf.  Syst. Applied, Manag. Account. Res. , vol. 7, no. 3, pp. 728–738, 2023, doi: 10.52362/jisamar.v7i3.1150.
[10] Riswandi,  “Transaksi  On-Line  (E-Commerce) :  Peluang  dan  Tantangan  Dalam  Perspektif Ekonomi Islam,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952. , vol. 13, no. April, pp. 15–38, 2019.
[11] Biro  Pusat  Statistik,  “eCommerce  2022/2023  01,”  pp.  1–144,  2023,  [Online].  Available: https://www.bps.go.id/
[12] I.  S.  K.  Idris,  Y.  A.  Mustofa,  and  I.  A.  Salihi,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Penggunaan Aplikasi Shopee Mengunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 32–35, 2023, doi: 10.37905/jjeee.v5i1.16830.
[13] K. Melina Elistiana, B. Adhi Kusuma, P. Subarkah, and H. Akbar Awal Rozaq, “Improvement of Naive Bayes Algorithm in Sentiment Analysis of Shopee Application Reviews on Google Play  Store,”  vol.  4,  no.  6,  pp.  1431–1436,  2023,  [Online].  Available: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.1486
[14] W. Khofifah, D. N. Rahayu, and A. M. Yusuf, “Analisis Sentimen Menggunakan Naive Bayes Untuk Melihat Review Masyarakat Terhadap Tempat Wisata Pantai Di Kabupaten Karawang Pada Ulasan Google Maps,” J. Interkom  J.  Publ. Ilm.  Bid.  Teknol. Inf.  dan  Komun. ,  vol.  16, no. 4, pp. 28–38, 2022, doi: 10.35969/interkom.v16i4.192.
[15] N. Noviyanto, “Penerapan Data Mining dalam Mengelompokkan Jumlah Kematian Penderita COVID-19 Berdasarkan Negara di Benua Asia,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 22, no. 2, pp. 183–188, 2020, doi: 10.31294/p.v22i2.8808.
[16] D.  D.  A.  Yani,  H.  S.  Pratiwi,  and  H.  Muhardi,  “Implementasi  Web  Scraping  untuk Pengambilan  Data  pada  Situs  Marketplace,” J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  7,  no.  4,  p.  257, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i4.30930.
[17] H. Syah and A. Witanti, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid-19 Pada Media  Sosial Twitter Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine (Svm),” J.  Sist.  Inf. dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 59–67, 2022, doi: 10.47080/simika.v5i1.1411.