## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP APLIKASI LINKAJA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Marheni Sitepu, Margaretha Yohanna  , Samuel Van Basten H. Manurung Program Studi Teknik Informatika, Universitas Methodist Indonesia, Medan, Indonesia Email: yohanna.na2@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol8No1.pp44-50

## ABSTRACT
Electronic money is increasing, causing more and more service innovations to emerge. People carry out online transactions  using  electronic  technology,  or  Fintech.  The  fintechs  widely  used  today  are  e-wallets  or  digital wallets such as Dana, Ovo, LinkAja, etc. In this research, LinkAja as a fintech application will be analyzed using 100 review data samples and summarized into two classes: positive and negative. This research was carried out using the Naïve Bayes Classifier classification method. Sentiment analysis of reviews on the LinkAja application obtained results of 75% accuracy, 83% Precision, 75% Recall, and 73% F1_score.
Keyword: Sentiment Analysis, LinkAja, Naïve Bayes Classifier.

## ABSTRAK
Uang  elektronik  yang  semakin  berkembang  pesat  membuat  inovasi  layanan  yang  muncul  semakin  banyak. Masyarakat melakukan transaksi online dengan teknologi elektronik atau disebut dengan Fintech. Fintech yang banyak digunakan saat ini adalah e-wallet atau dompet digital seperti Dana, Ovo, LinkAja dan lain sebagainya. Pada penelitian ini, LinkAja sebagai aplikasi fintech yang akan dianalisis dengan 100 sampel data ulasan dan dikelompokkan kedalam dua kelas yaitu positif dan negatif. Penelitian ini dilakukan dengan metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier. Analisis sentimen ulasan pada aplikasi Linkaja didapatkan hasil akurasi sebesar 75%, Precicion 83%, Recall 75% dan F1_score 73%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, LinkAja, Naïve Bayes Classifier.

## PENDAHULUAN
Fintech  merupakan  singkatan  dari  financial technology.  Fintech  merupakan  inovasi  layanan  dari sektor payment ialah e-wallet. Masyarakat saat ini lebih menyukai pembayaran non-tunai dibandingkan dengan uang  tunai.  Masyarakat  akan  mempertimbangkan kenyamanan,  keamanan,  ketepatan  transaksi,  dan banyaknya promosi (Ivan et al., 2018).
LinkAja  merupakan e-wallet Indonesia  yang dibuat  oleh  PT.  Fintek  Karya  Nusantara  (Finaraya) yang  merupakan  perusahaan  BUMN  yang  telah diresmikan  sejak  21  Februari  2019.  LinkAja  adalah layanan keuangan elektronik yang telah menghadirkan beragam fitur. LinkAja saat ini menempati posisi ke-6 berdasarkan  Google  Play  Store  (Turjaman  &  Budi, 2022).
Analisis sentimen merupakan proses memahami, pada suatu kalimat opini perlu melakukan mengolah data serta mengekstrak data secara otomatis untuk  mendapatkan  informasi  sentimen.  Analisis sentimen sering digunakan untuk melihat kecenderungan  opini  dan  pendapat  seseorang  pada sebuah  masalah,  apakah  orang  tersebut  cenderung
berpandangan  positif  atau    negatif.  Penelitian  akan menganalisis permasalahan apa saja yang berhubungan dengan ulasan tentang aplikasi LinkAja dalam Google Play  Store  dan  menentukan  hasil  atapun  nilai  akurasi analisis  sentimen  yang  dihasilkan  algoritma Naïve Bayes Classifier (Surohman et al., 2020).

## TINJAUAN PUSTAKA
Ilmu  komputer  yang  daya  gunanya  berprilaku seperti  manusia  disebut  kecerdasan  buatan.  Ini merupakan  ilmu  komputer  yang  dapat  membuat komputer  melakukan  pekerjaan  seperti  manusia (Restari  et  al.,  2020). Machine  Learning adalah kumpulan algoritma pemograman yang dapat digunakan dalam sistem yang berdasarkan data sampel yang  sudah  ada  dan  mengoptimalkan  cara  kerja komputer. Keunggulannya adalah mampu memodifikasi dan mengadaptasi dalam merespon pada perubahan  data  (Putra  &  Santika,  2020).  Pada penelitian ini menggunakan Supervised Learning yang merupakan teknik dalam melatih mesin menggunakan data  yang  dilabel  atau  proses  pembelajaran  untuk mencapai  tingkat  akurasi  yang  mengawasi  berperan
ISSN: 2620-4339 (media online)
sebagai  ‘supervisor’  atau  ‘guru’  (Kristiawan  & Widjaja,  2021).  Pada Supervised  Learning ini menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier yang merupakan klasifikasi dan perhitungan, yang menemukan  algoritma  ini  ialah Thomas  Bayes adalah seorang  ilmuan  yang  berasal  dari  inggris  dan menghasilkan  prediksi  peluang  kedepannya  dengan pengalaman yang telah terjadi (Rachman & Handayani, 2021).  Pada  tahun  2021  dilakukan  penelitian  yang untuk  menganalisis  sentimen  review  Twitter  BMKG Nasional  dimana  peneliti  membahas  media  sosial twitter yang jumlah peningkatan penggunanya tercatat di seluruh dunia. Penelitian mendapatkan hasil akurasi pada  pengujian  yang  telah  dilakukan  sebesar  68,97% (Darwis  et  al.,  n.d.).  Penelitian  lainnya  membahas kebijakan kampus Merdeka yang sangat ramai disorot publik  terutama  pada  platform  youtube  berhubungan dengan  video  yang  di  upload  Mendikbud,  opini Masyarakat  yang  terdapat  pada  kolom  komentar youtube  akan  diklasifikasi  peneliti  ini  kedalam sentimen positif dan negatif. Hasil yang didapat untuk akurasinya  sebesar  97%  dengan  data  yang  digunakan 900 data latih dan 100 data uji (Zhafira et al., 2021)

## METODE PENELITIAN Alur Proses Penelitian
Pada Penelitian ini dilakukan tahapan yang akan dilakukan,  pengolahan  diagram  alir  dalam  penelitian dapat diperhatikan pada Gambar 1.
Start Scraping Preprocessing TF-IDF Sentimen Alanisis Naïve Bayes Classifier Hasil Sentimen Evaluasi
Stop
Gambar 1 . Proses Penelitian
Scraping
Scraping merupakan  tahap  pengambilan  data. Penelitian  ini  memperoleh  data  ulasan  google  play
store  menggunkan  tools Python. File  tersebut  dapat dibuka  dengan  Excel  dan  mengolah  data  sesuai  yang penelitian.

## Preprocessing
Preprocessing
merupakan tahapan penghilangan  atribut  yang  tidak  penting  atau diperlukan  dalam  proses  pengelompokan  sentimen. Pada  penelitian  ini  akan  melakukan  empat  tahapan preprocessing yaitu case folding, tokenizing, stopword removal dan stemming .

## Pembobotan Kata
Pembobotan kata pada penelitian ini menggunakan  algoritma TF-IDF. Algoritma TF-IDF dibutuhkan dalam mendapatkan nilai bobot pada suatu dokumen,  agar  dapat  dilakukan  poses  selanjutnya bentuk  kalimat  dirubah  kedalam  bentuk  numerik ataupun  bentuk  angka  (Robison  Manalu  et  al.,  2022). Rumus  untuk  menentukan  algoritma TF-IDF dapat dilihat pada persamaan (1).
𝑊 𝑑𝑡 = 𝑡𝑓 𝑡 ∗ 𝐼𝐷𝐹 𝑡 …(1)
Keterangan:
W dt : Bobot term ke t dokumen d. Tf t : Jumlah kemunculan term t pada dokumen t. IDF t : Banyak jumlah kata dalam dokumen 𝐼𝐷𝐹 = 𝑙𝑜𝑔⁡( 𝐷 𝑑𝑓 𝑡 )

## Klasifikasi Naïve Bayes Clasifier
Naïve  Bayes  Classifier merupakan  klasifikasi kemungkinan yang sederhana untuk dapat menghitung semua  kemungkinan  dengan  cara  digabungkan  semua jumlah  kombinasi  dan  frekuensi  pada  nilai  dari  basis data  yang  diperoleh. Naïve  Bayes merupakan klasifikasi  dan  perhitungan  ,  yang  menemukan  ialah Thomas Bayes seorang ilmuan yang berasal dari inggris dan  menghasilakan  prediksi  peluang  kedepannya dengan  pengalaman  yang  telah  terjadi  (Rachman  & Handayani,  2021).  Pengklasifikasi  bayes  adalah klasifikasi statistik, dimana klasifikasi dapat mempredikasi probabilitas anggota kelas suatu data dan ditentukan kelas yang akan dimasuki.
Algoritma Naïve  Bayes merupakan  algoritma yang klasifikasinya dapat digunakan dalam data mining dan  text  mining.  Langkah  -  langkah  ini berdasarkan teorema Bayes bahwa  pemilihan  kelas  tertentu  itu semua  kegiatan  dalam  memberikan  suatu  kontribusi yang  saling  bebas  dan  sama  penting. Naïve  Bayes Classifier merupakan  metode  klasifikasi  dalam menentukan bagaimana bayangan persepsi masyarakat
ISSN: 2620-4339 (media online)
pada text mining(Darwis et al., n.d.). Adapun langkah- langkah  dalam  penerapan  Algoritma Naïve  Bayes Classifier , yaitu:
1) Menyimpan dataset
2) Menghitung jumlah kelas.
3) Menghitung jumlah kasus. Jika terdapat data atribut nominal  maka  dapat  digunakan  perhitungan Teorema Bayes pada persamaan (2).
𝑃(𝐴\𝐵) = P(B\A)⁡P(A) P(B) ⁡ …(2)
Keterangan:
B
: Data kelas belum diketahui
A
: Hipotesis data
P(A\B)  : Probabilitas A berdasarkan kondisiB
P(A) : Probabilitas hipotesis A (prior  probabilitas) P(B\A)  : Probabilitas B berdasarkan kondisi A
P(B) : Probabilitas B
Sedangkan  jika  data  atribut  bertipe  numerik maka dapat digunakan perhitungan distribusi Gaussian pada persamaan (3).
𝑓(𝑥) = 1 √2𝜋.𝜎 𝑒 −(𝑥−𝜇)2
2𝜎2 …(3)
Keterangan:
f(x) : gaussian x : data μ : rata-rata (mean) ϭ : standar devisasi π : phi e : 2,7183
Mengkalikan  seluruh  hasil  dengan  data  testing yang akan ditentukan kelasnya dengan persamaan (4).
𝑃(𝐴\𝐵) = 𝑃(𝐴) ∏ 𝑃(𝐵 𝑖 \𝐴) 𝑛 𝑖=1 … (4)
Keterangan : B : Data kelas belum diketahui
A
: Hipotesis data
P(A\B)  : Probabilitas A berdasarkan kondisi B (
P(A) : Probabilitas hipotesis A (prior probabilitas)
P(B\A)  : Probabilitas B berdasarkan kondisi A P(B) : Probabilitas B N : Jumlah data
Selanjutnya  mengkalikan  dengan  hasil  pada Langkah ke 2 yang merupakan jumlah kelas dalam data training.  Membandingkan  hasil  per  kelas,  kelas  baru dilihat dari nilai yang tertinggi.

## Evaluasi
Penelitian ini akan dilakukan evaluasi terhadap 100  dataset.  Ukuran  umum  akurasi  untuk  klasifikasi teks adalah precission, recall, accuracy dan F-measure (F1-Score). Peneliti  akan  menghitung  akurasinya menggunakan Confusion Matrix.  Confusion  matrix merupakan  table  yang  digunakan  dalam  menganalisis seberapa  baik  keakuratan suatu cara  klasifikasi  dalam memprediksi  data.  Penelitian  ini,  data  dilakukan klasifikasi  menjadi  positif  dan  negatif(Kurniawan  & Adinugroho,  2019)  .  Tabel confusion  matrix dapat diperhatikan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Confusion Matrix Kelas Positif Negatif Positif True Positive (TP) False Negative (FN) Negatif False Positive (FP) True Negative (TN) Untuk menghitung akurasinya adalah dengan persamaan (5). 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ⁡ 𝑡𝑝+𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑡𝑛+𝑓𝑝+𝑓𝑛 …(5)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Scraping Data
Pada  scraping  ini  data  yang  digunakan  adalah ulasan  komentar  aplikasi  LinkAja  dari  google  play store.  Teknik  tersebut  dilakukan  dalam  pengumpulan ataupun pengambilan data. Data ulasan yang ditarik ada 100 data ulasan. Sampel data ulasan dapat diperhatikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Sampel Data Ulasan No Ulasan
1 Tolong dibantu akun saya di blokir
2 Aplikasi  sudah  di  update  tapi  mau  ganti password aja  ngga  bisa. Aplikasi apaan  ini? Bikin aplikasi yg bener
3 Gak bisa aktif
4 mau reset pin kok gak bisa . terus solusinya gimana ya .
5 mau reset pin kok gak bisa . terus solusinya gimana ya .

## Preprocessing Data
Preprocessing dataset diperlukan untuk mengolah  kumpulan  data,  dimana  data  yang  tidak terstruktur  akan  diproses  menjadi  data  yang  telah
terstruktur, preprocessing terdiri  dari  empat  tahapan yaitu:
a. Case Folding:  merupakan  proses  pengubahan seluruh jenis huruf uppercase menjadi lowercase , b. Tokenizing : adalah tahapan pemecahan yang berupa kalimat  menjadi  suatu  kata  atau  memutus  string menjadi potongan kata .
c. Stopword Removal :  adalah  proses  penghapusan kata yang umum, imbuhan yang tidak penting dan menghilangkan kata gaul dan lainnya.
d. Stemming : merupakan proses yang mengembalikan kata-kata menjadi bentuk akarnya ( root ).
Adapun  sampel  data  dari  hasil preprocessing dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Sampel Data Ulasan Hasil Preprocessing

## Pelabelan Data Ulasan
Tahapan selanjutnya dilakukan proses pelabelan sentimen  data  ulasan  secara  manual,  dalam  pelabelan sentimen data peneliti hanya membagi kedalam nilai 1 dan  -1.  Sentimen  kelas  positif  akan  diberi  nilai  1  dan sentimen  kelas  negatif  diberi  nilai  -1.  Hasil  dari pelabelan  sentimen  sebanyak  100  sampel  data  secara manual  oleh  peneliti  adalah  sebesar  31  data bersentimen  positif  dan  69  data  bersentimen  negatif. Hasil  pelabelan  data  ulasan  dapat  dilihat  diagram lingkaran pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Pelabelan Manual Data Ulasan

## Pembobotan TF-IDF
Pembobotan  data  menggunakan  algoritma TF- IDF tujuannya untuk memperoleh nilai/bobot terhadap dokumen.  Untuk  proses  perhitungan TF - IDF manual menggunakan persamaan (1). Sampel data ulasan yang digunakan  adalah  5  data  ulasan  hasil preprocessing sebelumnya, hasil pembobotan TF-IDF dapat diperhatikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pembobotan TF-IDF Term W(TF*IDF) D1 D2 D3 D4 D5 T1 0,698 0 0 0 0 T2 0,698 0 0 0 0 T3 0 0,698 0 0 0 T4 0 0 0,698 0 0 T5 0 0 0 0,698 0 T6 0 0 0 0,698 0 T7 0 0 0 0 0,698 T8 0 0 0 0 0,698 T9 0 0 0 0 0,698 T10 0 0 0 0 0,698 T11 0 0 0 0 0,698 T12 0 0 0 0 0,698

## Klasifikasi Metode Naïve Bayes Classifier
Sebelum  melakukan  tahapan  klasifikasi  pada metode naïve  bayes  Clasifier terlebih  dahulu melakukan dataset Splitting yang merupakan membagi data menjadi dua, yaitu data training dan data testing . Skenario  yang  dipakai  oleh  penelitian  adalah  data training sebesar 80% (80 data) dan data testing 20% (20 data). Pengklasifikasian dengan Naïve Bayes Classifier merupakan memanfaatkan hasil dari pembobotan kata TF-IDF yang  terdapat  5  sampel  ulasan  sebelumnya terdapat  kumpulan  kata  dari  kelima  dokumen  dengan term sebanyak 12 dan variabel y adalah label sentimen dari kelima dokumen, D1 dan D2 merupakan sentimen positif  dan  D3,  D4,  D5  merupakan  sentimen  negatif. Kelima dokumen akan dijadikan sebagai data training dan  dokumen  untuk  data  testing  akan  diambil  secara acak  untuk  membentuk  suatu  model  dan  dijadikan pembelajaran bagi sistem yang akan menentukan kelas atau label pada data uji. Berikut adalah langka-langkah algoritma naïve bayes classifier .
1. Menyimpan  dataset,  dataset  dapat  diperhatikan pada Tabel 5.
No Ulasan 1 akun blokir 2 puas
3 aktif
4 pin solusi
5 susah verifikasi kirim uang terima kasih
Vol. 8 No. 1 (April 2024)
Tabel 5 . Dataset Term D1  D2  D3  D4  D5 akun 1 0 0 0 0 blokir 1 0 0 0 0
puas 0 1 0 0 0
aktif 0 0 1 0 0 pin 0 0 0 1 0
solusi 0 0 0 1 0 susah 0 0 0 0 1 verifikasi 0 0 0 0 1 kirim 0 0 0 0 1 uang 0 0 0 0 1 terima 0 0 0 0 1
kasih 0 0 0 0 1
2. Hitung jumlah kelas pada data training, dari Tabel 5 dapat dilihat sentimen dari kelima dokumen.
• Jumlah kelas positif = 2
• Jumlah kelas negatif = 3
3. Menghitung  jumlah  kasus  yang  sama,  pada perhitungan ini menggunakan persamaan (2).
Dalam tahapan perhitungan term kemungkinan tidak  terdapat  dalam  suatu  kelas,  jika term tersebut tidak  terdapat    suatu  kelas  maka term tersebut  akan bernilai  0.  Hal  ini  bisa  membuat  hasil  perhitungan Naïve  Bayes  Classifier menjadi  tidak  tepat.  Terdapat sebuah metode Bernama Laplace Smoothing yang bisa dipergunakan  untuk  mengantisipasi  hal  seperti  ini. Laplacian  Smoothing merupakan  metode smoothing yang  dapat  diterapkan  pada Naïve  Bayes  Classifier , memiliki  konsep  yang  sederhana  dengan  cara menambahkan  nilai  positif  yang  bernilai  1pada  setiap probabilitas  untuk  menghindari  nilai  nol  pada  model probabilitas  dan  mendapatkan  nilai  agar  hasil  yang didapatkan maksimal dan lebih akurat.
Jadi  berdasarkan  pernyataan  diatas,  kurangnya data pelatihan pada teori Naïve Bayes Classifier dapat menyebabkan nilai probabilitas 0, untuk mengatasinya dengan  menggunakan  metode Laplace  Smoothing dengan  menambahkan  setiap  perhitungan  dengan angka  1.  Penambahkan  tersebut  tidak  akan  membuat perbedaan  yang  berarti  dan  akan  menghindari  nilai probabilitas  0.  Maka  rumus Naïve  Bayes  Classsifier akan diubah menjadi:
𝑃(𝐴\𝐵) = P(B\A)⁡P(A) + 1 P(B)
Berikut  merupakan  perhitungan  untuk term dataset pada kelas positif dan negatif.
P(akun|positif) = 1+1 3+12 = 2 15 = 0,133
P(akun|negatif) = 0+1 9+12 = 1 21 = 0,047
P(blokir|positif) = 1+1 3+12 = 2 15 = 0,133 P(blokir|negatif) = 0+1 9+12 = 1 21 = 0,047 P(puas|positif) = 1+1 3+12 = 2 15 = 0,133 P(puas|negatif) = 0+1 9+12 = 1 21 = 0,047 P(aktif|positif) = 0+1 3+12 = 1 15 = 0,067
P(aktif|negatif) = 1+1 9+12 = 2 21 = 0,095
P(pin|positif) = 0+1 3+12 = 1 15 = 0,067
P(pin|negatif) = 1+1 9+12 = 2 21 = 0,095
P(solusi|positif) = 0+1 3+12 = 1 15 = 0,067
P(solusi|negatif) = 1+1 9+12 = 2 21 = 0,095
P(susah|positif) = 0+1 3+12 = 1 15 = 0,067
P(susah|negatif) = 1+1 9+12 = 2 21 = 0,095 P(verifikasi|positif) = 0+1 3+12 = 1 15 = 0,067
P(verifikasi|negatif) = 1+1 9+12 = 2 21 = 0,095
P(kirim|positif) = 0+1 3+12 = 1 15 = 0,067
P(kirim|negatif) = 1+1 9+12 = 2 21 = 0,095
P(uang|positif) = 0+1 3+12 = 1 15 = 0,067
P(uang|negatif) = 1+1 9+12 = 2 21 = 0,095
P(terima|positif) = 0+1 3+12 = 1 15 = 0,067
P(terima|negatif) = 1+1 9+12 = 2 21 = 0,095
P(kasih|positif) = 0+1 3+12 = 1 15 = 0,067
P(kasih|negatif) = 1+1 9+12 = 2 21 = 0,095
Hasil semua perhitungan conditional probabilitas dapat diperhatikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Conditional Probabilitas Term P(w|1) P(w|-1) akun 0,133 0,047 blokir 0,133 0,047 puas 0,133 0,047 aktif 0,067 0,095 pin 0,067 0,095 solusi 0,067 0,095
Vol. 8 No. 1 (April 2024)
susah 0,067 0,095 verifikasi 0,067 0,095 kirim 0,067 0,095 uang 0,067 0,095 terima 0,067 0,095 kasih 0,067 0,095
Nilai  probabilitas  kata  pada  masing-masing kelas  akan  digunakan  untuk  menguji  data  yang  ada, sedangkan probabilitas setiap kelas ditentukan dengan menggunakan rumus dibawah ini.

## 𝑃(𝑐) = 𝑁𝑐 N
Keterangan :
Nc = Jumlah data training dalam kelas c N = Jumlah seluruh data training
Nilai prior probabilitas dapat diperhatikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Probabilitas Kelas Kelas Probabilitas Kelas Positif 𝑃(𝑛) = 2 5 = 0,4 Negatif 𝑃(𝑛) = 3 5 = 06
4. Kalikan seluruh hasil dengan data testing yang akan
digali kelasnya menggunakan rumus tersebut.
𝑃(𝐴\𝐵) = 𝑃(𝐴) ∏ 𝑃(𝐵 𝑖 \𝐴)
𝑛 𝑖=1
Data testing (D6) = ‘cara verifikasinya sangat susah’ D6 = ‘verifikasi’ ‘sangat’ ‘susah’
P(Positif|D6)  =  P(Positif)  *  P(verifikasi|Positif)  * P(susah|Positif) P(Positif|D6) = 0,4 * 0,067 * 0,067 = 0,0017956
P(Negatif|D6)  =  P(Negatif)  *  P(verifikasi|Negatif)  * P(susah|Negatif) P(Negatif|D6) = 0,6 * 0,095 * 0,095 = 0,005415
Karena  posterior  sentimen  negatif  terbesar,  maka  D6 masuk ke sentimen Negatif.

## Pengujian Model Naïve Bayes Classifier
Pengujian  model  dilakukan  untuk  mengetahui baik  performa  model Naïve  Bayes  Classifier yang sudah  dilakukan  sebelumnya  dalam  data testing sebanyak 80% data training (80 data) dan data training
sebanyak  20%  data testing (20  data). Hasil  dari pengujian data uji pada model Naïve Bayes Classifier menggunakan confusion  matrix didiapatkan  akurasi sebesar 70% seperti Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Pengujian Naïve Bayes Classifier
Tahapan terakhir merupakan melakukan evaluasi pada Naïve Bayes Classifier untuk mengukur atau  meninjau  hasil  klasifikasian  dari  model  yang sudah  ditentukan  dengan  klasifikasi  yang  sebenarnya. Confusion matrix yang berordo 2 x 2 hasil dari evaluasi dapat diperhatikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Visualisasi
Pengujian  pada  akurasi  model Naïve  Bayes Classifier sebelumnya  didapat  hasil  akurasi  sebesar 70%,  untuk  mengetahui  kebenaran  dari  nilai  akurasi model  Naïve  Bayes  Classifier  maka  akan  dilakukan perhitungan  akurasi  manual menggunkan  persamaan (5) sebagai berikut:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡= 11 + 3 11 + 3 + 5 + 1 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡= ⁡ 14 20 × 100%
⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡= ⁡70%
Perhitungan dengan cara manual akan dilakukan oleh  penelitian  mendapatkan  hasil  yang  sama  dengan perhitungan melalui sistem, untuk mengetahui seberapa besar  kemampuan  model  dan  sistem  pada  klasifikasi
data  dengan  benar  adalah  mengetahui  nilai  akurasi suatu model. Model Naïve Bayes Classifier yang dibuat dalam  penelitian  ini  membuktikan  bahwa  dapat mengklasifikasi  sebuah  data  ulasan  dengan  benar  dan baik dan tingkat keakurasiannya didapat sebesar 70%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  Analisis
Sentimen Terhadap Ulasan Aplikasi LinkAja Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  yang telah dilakukan oleh peneliti dapat disimpulkan bahwa Metode Naïve  Bayes  Classifier dapat  memprediksi analisis  sentimen  dengan  baik  berdasarkan  hasil  dari sistem  analisis  yang  telah  dibuat.  Hasil  tingkat keakurasian  pada  100  data  sampel sebesar  70%.  Dari hasil  pelabelan  secara  manual  untuk  100  data  sampel terdapat  69  sentimen  negatif  dan  31  sentimen  positif, dapat dilihat bahwa kebanyakan ulasan bernilai negatif yang berisi keluhan masyarakat untuk transaksi.

## DAFTAR PUSTAKA
Darwis, D., Siskawati, N., & Abidin, Z. (n.d.). Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional . 15 (1), 131–145. Ivan, Arkaan, N. R., Venir, K. R., Ananda, A. S., & A., B. K. (2018). Fintech Indonesia 101. In
Digits Insight 3 (pp. 63–67). Kristiawan, K., & Widjaja, A. (2021). Perbandingan Algoritma Machine Learning dalam Menilai Sebuah Lokasi Toko Ritel. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 7 (1), 35–46. https://doi.org/10.28932/jutisi.v7i1.3182
Kurniawan, A., & Adinugroho, S. (2019). Analisis
Sentimen Opini Film Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Lexicon Based Features. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 (9), 8335–8342. Putra, A. I., & Santika, R. R. (2020). Implementasi Machine Learning dalam Penentuan Rekomendasi Musik dengan Metode Content- Based Filtering. Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (1), 121–130. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i1.2162 Rachman, R., & Handayani, R. N. (2021). Klasifikasi Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Tingkat Kelancaran Pembayaran Sewa Teras UMKM. Jurnal Informatika , 8 (2), 111–122. https://doi.org/10.31294/ji.v8i2.10494 Restari, R. H., Sinurat, S., & Suginam, S. (2020). Rancangan Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mononukleosis Dengan Metode Naive Bayes. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 7 (3), 403. https://doi.org/10.30865/jurikom.v7i3.2179 Robison Manalu, D., Christofell, M., Tobing, L., & Yohanna, M. (2022). METHOMIKA: Jurnal
Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Analisis Sentimen Twitter Terhadap Wacana Penundaan Pemilu Dengan Metode Support Vector Machine . 6 (2), 149–156. Surohman, S., Aji, S., Rousyati, R., & Wati, F. F.
(2020). Analisa Sentimen Terhadap Review Fintech Dengan Metode Naive Bayes Classifier Dan K- Nearest Neighbor. EVOLUSI : Jurnal Sains Dan Manajemen , 8 (1), 93–105. https://doi.org/10.31294/evolusi.v8i1.7535 Turjaman, R. M., & Budi, I. (2022). Analisis Sentimen Berbasis Aspek Marketing Mix Terhadap Ulasan Aplikasi Dompet Digital (Studi Kasus: Aplikasi Linkaja Pada Twitter).
Jurnal Darma Agung , 30 (2), 266. https://doi.org/10.46930/ojsuda.v30i2.1672
Zhafira, D. F., Rahayudi, B., & Indriati, I. (2021).
Analisis Sentimen Kebijakan Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes dan Pembobotan TF-IDF Berdasarkan Komentar pada Youtube. Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, Dan Edukasi Sistem Informasi , 2 (1), 55–63.
https://doi.org/10.25126/justsi.v2i1.24