## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TERHADAP APLIKASI BLU BCA DI PLAYSTORE MENGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES (STUDI KASUS SENTIMEN PENGGUNA TERHADAP PENGALAMAN APLIKASI BLU BCA)
Wahyudi 1 , Rudi Kurniawan 2 , Yudhistira Arie Wijaya 3
1 Teknik Informatika, 2 Rekayasa Perangkat Lunak, 3 Sistem Informasi Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer IKMI Cirebon Jl. Pemuda No. 10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 yudiickck@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam era digital saat ini, aplikasi perbankan dan dompet digital telah menjadi bagian integral dari kehidupan sehari-hari,  memfasilitasi  berbagai  transaksi  keuangan.  Ulasan  pengguna  Blu  BCA  di  platform  Play  Store  dan Apps Store mengindikasikan kepuasan umum, walaupun terdapat beberapa permasalahan yang perlu diperhatikan. Meskipun mayoritas ulasan bersifat positif, sejumlah keluhan muncul terkait kinerja aplikasi dan keamanan data. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  sentimen  dengan  algoritma  Naive  Bayes  untuk mengklasifikasikan  ulasan pengguna  sebagai positif atau negatif. Data diambil dari Google Play Store  melalui web scraping. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen pengguna dengan akurasi tinggi  yaitu sebesar 85,31%. Meskipun  mayoritas  ulasan positif, beberapa pengguna mengungkapkan harapan peningkatan performa dan keamanan data. Penelitian ini memberikan wawasan berharga bagi  pengembang  aplikasi  perbankan  mobile,  memungkinkan  mereka  memahami  perspektif  pengguna  dan meningkatkan  kualitas  aplikasi.  Fokus  pengembangan  dapat  ditempatkan  pada  peningkatan  performa  dan penguatan aspek keamanan guna meningkatkan kepuasan pengguna Blu BCA.
Kata kunci: Algoritma Naive Bayes, Analisis Sentimen, Aplikasi Perbankan, Bank Digital, Blu BCA .

## 1. PENDAHULUAN
Dunia  teknologi  informasi  saat  ini  berkembang dengan  sangat  cepat.  Hal  ini  jelas  memudahkan interaksi  masyarakat  dengan  dunia  perbankan.  Dunia internet sendiri telah ada sejak tahun 1969. Dan telah menjadi sangat populer di Indonesia sejak tahun 90-an, meskipun  tidak  begitu  cepat  saat  ini.[1].  Indonesia baru  mengalami  perkembangan  internet  yang  sangat cepat  pada  tahun  2010-an,  yang  memberikan kemudahan  bagi  masyarakat.  Kehidupan  masyarakat sangat  dipengaruhi  oleh  internet.  Selain  komunikasi dengan  basis  komputer,  masyarakat  juga  mengalami perkembangan di bidang lain. Salah satu manfaat dari perkembangan  dunia  internet  adalah  transaksi  bisnis online.  Seluruh  lembaga  keuangan  dan  bisnis  di seluruh  dunia  bahkan  telah  memaksimalkan  manfaat dari  fasilitas  internet  tersebut[2].  Selain  itu,  privasi data menjadi perhatian utama dalam dunia informatika.  Ini  terbukti  dalam  kasus  Aplikasi  Blu BCA, di mana pengguna seringkali harus memberikan informasi  keuangan  dan  pribadi  yang  sensitif[3]. Dengan  mengingat  masalah  privasi  data  terbaru, seperti  masalah  media  sosial  dan  penggunaan  data pribadi  oleh  perusahaan  teknologi,  sangat  penting untuk  memahami  bagaimana  Aplikasi  Blu  BCA mengelola dan melindungi data pengguna mereka[4]. Oleh  karena  itu,  masalah  ini  sangat  penting  karena berkaitan  dengan  hak  pengguna  dan  keamanan  data. [5]. Ada juga masalah dengan skalabilitas dan kinerja. Sistem  perbankan  dan  infrastruktur  informatika  yang mendukungnya harus mampu menangani lonjakan lalu
lintas dan permintaan yang meningkat seiring dengan pertumbuhan  pengguna  Aplikasi  Blu  BCA.  Ini berdampak pada kinerja aplikasi,  waktu respons, dan ketersediaan layanan, yang pada gilirannya memengaruhi  pengalaman  pengguna.  Dengan  tren pertumbuhan  aplikasi  dan  layanan  perbankan  digital, masalah ini semakin mendesak untuk diselesaikan[6]. Semua  ini  menunjukkan  bahwa  masalah  informatika yang terkait dengan Aplikasi Blu BCA penting untuk diselesaikan[7]. Pengembang aplikasi dapat membuat solusi  yang  lebih  aman,  andal,  dan  responsif  dengan memahami  keamanan,  privasi,  dan  skalabilitas. Penelitian  di  bidang  ini  dapat  membantu  mengatasi tantangan  yang  dihadapi  dalam  dunia  aplikasi perbankan dan informatika pada umumnya[8].
Analisis sentimen juga menjadi subjek penelitian sebelumnya.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fauzan Setya  Ananto  dan  Firman  Noor  Hasan  pada  bulan September 2023 menggunakan algoritma naive bayes untuk mengevaluasi reaksi pengguna terhadap aplikasi MyPertamina  di  Google  Play  Store.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  reaksi  pengguna  terhadap aplikasi  ini  cenderung  negatif,  dengan  akurasi klasifikasi sebesar 87% [9].
Selanjutnya, penelitian yang dilakukan oleh Arif Rahman  dan  rekannya  membahas  algoritma  Naïve Bayes  yang  dioptimalkan  dengan  algoritma  genetika untuk  menganalisis  sentiment  pengguna  terhadap aplikasi  yang  tersedia  di  Google  Play  Store.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes yang  dioptimalkan  dengan  algoritma  genetika
memiliki tingkat akurasi  klasifikasi  yang lebih tinggi daripada algoritma Naïve Bayes Konvensional [10].
Penelitian  yang  serupa  telah  dilakukan  oleh Nuraeni Herlinawati dan rekannya. Penelitian tersebut menggunakan algoritma Support Vector Machine dan Naive  Bayes  untuk  mengevaluasi  pengguna  terhadap aplikasi  Zoom  Cloud  Mettings  di  Goole  Play  Store. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  algoritma  Support Vector  Machine  memiliki  akurasi  klasifikasi  81,22% dibandingkan  74,37%  dari  algoritma  Naive  Bayes. [11]
Studi  tersebut  menunjukkan  bahwa  algoritma Naïve  Bayes  adalah  salah  satu  yang  terbaik  untuk menganalisis  perasaan  pengguna  terhadap  aplikasi  di Google  Play  Store.  Namun,  ketika  dioptimalkan dengan  algoritma  lain,  seperti  algoritma  genetika, algoritma Naïve Bayes dapat menghasilkan klasifikasi juka yang lebih akurat [12].
Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui bagaimana pengguna melihat aplikasi Blu BCA  di  Play  Store  melalui  pengamatan  ulasan pengguna  [13].  Tujuan  penulis  adalah  untuk mengidentifikasi  pola  emosi  yang  mendalam  dalam ulasan positif dan negatif, serta mengetahui bagaimana pengguna melihat keamanan, privasi data, dan kinerja aplikasi[14]. Penelitian ini sangat penting karena tidak cukup  informasi  tentang  analisis  sentimen  aplikasi perbankan seluler, khususnya aplikasi Blu BCA. [15]. Penelitian ini, dengan memahami lebih baik sentimen pengguna, dapat membantu pengembang Aplikasi Blu BCA memperbaiki fitur-fitur yang ada, meningkatkan keamanan,  privasi  data,  dan  kinerja  aplikasi,  serta membuat  pembaruan  yang  lebih  sesuai  dengan kebutuhan  pengguna.  Selain  itu,  hasil  penelitian  ini dapat  bermanfaat  bagi  pengguna  Aplikasi  Blu  BCA dengan  memberikan  arahan  yang  lebih  baik  tentang cara  menggunakan  aplikasi  perbaringan[16].  Secara lebih  luas,  penelitian  ini  dapat  membantu  bidang informatika secara keseluruhan dengan meningkatkan pemahaman  kami  tentang  cara  aplikasi  perbankan seluler  dapat  memenuhi  tuntutan  pengguna  yang semakin meningkat dalam hal keamanan, privasi, dan kinerja[17].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1.   Metode Tinjauan Pustaka
Formulasi masalah dilakukan untuk menentukan topik. Penelitian ini memilih topik Analisis Sentimen Pengguna  terhadap  bank  digital  di  Play  Store. Selanjutnya,  pencarian  literatur  terkait  dilakukan. Proses  ini  dapat  memberikan  gambaran  tentang  apa yang  ada  di  bank  digital.  Metode  pencarian  dan pengumpulan  artikel  menggunakan  alat  publish  or perish  yang  diambil  dari  database  akademik  seperti Google Scholar, Shinta, dan Scopus dengan kata kunci "Bank  Digital,  Analisis  Sentimen,  Bank  BCA,  TF- IDF,  Naïve  Bayes".  Lima  belas  artikel  jurnal ditemukan dari hasil pencarian. Langkah ketiga adalah evaluasi  data.  Ini  dilakukan  dengan  menyaring, memilih, dan memilih artikel jurnal yang benar-benar
relevan dengan topik penelitian serta mempertimbangkan keaktualan mereka. Terbatas pada artikel dari tahun 2023, 2022, 2021, 2020, dan 2019. Namun, kesesuaian dapat dilihat dari kesesuaian judul artikel,  sinta  indeks,  atau  elemen  lain  yang  dianggap penting. Berdasarkan  hasil evaluasi data, lima artikel jurnal  kemudian  dipilih  untuk  direview.  Setelah melewati keempat tahapan tersebut, langkah berikutnya  adalah  melakukan  tinjauan  literatur. Tinjauan  literatur  dilakukan  dengan  beberapa  cara: membandingkan ( compare ), kontras ( contrast ), kritik ( criticize ),  membandingkan  ( synthesize ),  dan meringkas ( summary ) [18].

## 2.2.  Hasil Tinjauan Pustaka
Paper  1  (Satu)  membahas  menganai  dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk melakukan  analisis  sentimen  pada  ulasan  aplikasi MyPertamina  di  Google  Play  Store,  analisis  ini bertujuan  untuk  mengumpulkan  informasi  tentang sentimen  pengguna  terhadap  aplikasi  MyPertamina dalam  teks  ulasan  dan  menilai  pendapat  pengguna yang dibagi menjadi positif atau negatif[9].
Paper  2  (Dua)  membahas  mengenai  dengan menggunakan algoritma Naive Bayes dan algoritma Genetika,  sentimen  analisis  dilakukan terhadap  aplikasi  di  Google  Play  Store.  Proses penelitian  tersebut  menemukan  nilai  akurasi  96,53% untuk  Shopee,  95,54%  untuk  Ruangguru,  96,87% untuk Tokopedia, dan 96,54% untuk Gojek.. [10]
Paper  3  (Tiga)  membahas  mengenai  Analisis opini  tentang  aplikasi  dompet  digital  DANA, sebelumnya  terdapat  dompet  digital  seperti  OVO, GoPay,  LinkAja,  dan  lainnya.  Didirikan  oleh  Elang Sejahtera  Mandiri  dan  anak  usahanya  PT  Elang Mahkota Teknologi Tbk (EMTEK), yang berkolaborasi  dengan  Ant  Financial,  aplikasi  dompet digital DANA pertama kali dibuka untuk umum pada tanggal 5 Desember 2018. Aplikasi DANA dirancang untuk  mengikuti  evolusi  zaman.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  35%  pengguna  aplikasi  DANA memiliki sentiment podsitif, sedangkan 65% memiliki sentiment  negatif.  Pengujian  klasifikasi  SVM memiliki  akurasi  80%,  precision  84,06% untuk sentimen  negatif  dan  74,08% untuk  sentimen  positif, dan  recall  86,02% untuk  sentimen  negatif  dan 69,21% untuk sentimen positif. [19]
Paper  4  (Empat)  membahas  mengenai  analisis menggunakan  Naïve  Nayes  dan  Support  Vector Machine  untuk  melakukan  analisis  sentimen  Zoom Cloud Meetings di play store. Teks atau kalimat yang berisi  kritik  atau  penilaian  terhadap  pekerjaan seseorang  disebut  review  atau  ulasan.  Ulasan  sangat penting  karena  sering  digunakan  untuk  menentukan apakah  aplikasi  itu  bagus  atau  tidak  untuk  pengguna baru. Dalam penelitian ini, algoritma  Support Vector Machine (SVM) memiliki tingkat akurasi lebih tinggi 6,85%  dibandingkan  dengan  algoritma  Naive  Bayes (NB) dengan 1.007 daftar dataset [11].
Paper 5 (Lima) membahas mengenai implementasi  algoritma  tf-idf  dan  naïve  bayes  untuk analisis sentimen berbasis aspek untuk aplikasi ulasan flip  di  google  play  store.  Analisis  sentimen  adalah teknik yang digunakan untuk mengekstrak data opini dengan memahami serta mengolah tekstual data secara otomatis  untuk  melihat  sentimen  yang  terkandung dalam sebuah opini dan mengelompokkannya menjadi sentimen yang memiliki nilai positif atau negatif. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  naive  bayes memberikan  hasil  terbaik  dengan  pembagian  data 90:10  (90%  pelatihan  data,  10%  pengujian  data), dengan kecepatan, keamanan, dan biaya [20].

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1 Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Naive Bayes untuk mengklasifikasikan sentimen dari ulasan yang  dikumpulkan  dan  menghasilkan  hasil  sentimen yang  akurat.  Data  yang  dikumpulkan  dari  ulasan diproses  menggunakan  website  Google  Colab.  Pada Gambar 1 merupakan rute penelitian.

## 3.1.   Sumber Data
Data  penelitian  berasal  dari  ulasan  yang ditinggalkan oleh pengguna Aplikasi Blu BCA di Play Store[9]. Data ini termasuk ulasan positif dan negatif, yang  akan  digunakan  sebagai  dasar  untuk  analisis sentimen yang akan dilakukan dalam penelitian ini.

## 3.2.  Teknik Pengumpulan Data
Scrapping  data  adalah  proses  pengambilan  data dari  suatu  sumber  secara  otomatis.  Proses  ini  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  berbagai  macam teknik,  salah  satunya  adalah  dengan  menggunakan web scraping. Web scraping adalah teknik pengambilan  data  dari  suatu  situs  web.  Data  yang diambil  adalah  data  ulasan  pengguna  aplikasi  Blu BCA  pada  google  play  store.  Metode  klasifikasi  ini meliputi beberapa tahapan, yaitu:
a. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, data yang diambil adalah data dari  hasil  pada  server  google.  Penarikan  data diambil  menggunakan  google  collab  yang mempermudah  saat  proses  pengumpulan  data dalam  jumlah  yang  sangat  banyak.  Pada  proses penarikan  data,  penulis  menggunakan  dataset ulasan  aplikasi  Blu  BCA,  dimana  dataset didapatkan dari google play store.
b. Data Preprocessing Data  preprocessing  atau  prapemrosesan  data adalah tahapan dimana data dibersihkan agar data lebih mudah dianalisis. Tahapan ini terdiri dari atas beberapa proses, yaitu:
 Data Cleaning
 Case Folding  Stopword Removal  Tokenizing  Stemming
c. Ektraksi Fitur
Tahapan  ekstraksi  fitur  menggunakan  algoritma pembobotan  kata  Term  Frequency  Inverse Document  Frequency  (TF-IDF)  yang  fungsinya adalah mengubah teks menjadi vektor. Setiap kata yang terdapat pada ulasan akan diberi bobot sesuai dengan  perhitungannya  menggunakan  algoritma ini.
d. Klasifikasi Setelah  data  ulasan  telah  diubah  menjadi  bentuk vektor  maka  selanjutnya  dataset  dibagi  menjadi data latih dan data  uji  menggunakan  fungsi  train- testsplit pada library python. Setelah dataset dibagi menjadi data latih dan data uji, kemudian data latih akan  diolah  untuk  dilakukan  pemodelan  dan menentukan klasifikasi sentimen data uji menggunakan algoritma Naive Bayes.
e. Evaluasi Hasil  pemodelan  sebelumnya  kemudian  perlu dilakukan evaluasi menggunakan confusion matrix untuk mengukur performa model dalam memprediksi  data  uji,  hasil  dari  proses  ini  terdiri dari beberapa parameter yaitu, accuracy, precision, recall, dan fl-score.

## 3.3.  Teknik Analisis Data
Dalam  teknik  analisis  data,  akurasi  merupakan metrik  evaluasi  yang  mengukur  sejauh  mana  model klasifikasi  berhasil  mengidentifikasi  dengan  benar kelas-kelas  data.  Akurasi  dihitung  sebagai  rasio prediksi  benar  terhadap  total  prediksi.  Confusion matrix,  di  sisi  lain,  menyajikan  gambaran  lebih  rinci tentang kinerja model dengan membagi hasil prediksi ke  dalam  empat  kategori:  true  positive  (TP),  true negative (TN), false positive (FP), dan false negative (FN).  Ini  membantu  mengidentifikasi  seberapa  baik model  dapat  membedakan  antara  kelas  positif  dan negatif.  Recall,  juga  dikenal  sebagai  sensitivitas  atau true  positive  rate,  adalah  metrik  yang  mengukur kemampuan model untuk menemukan semua instance positif dalam dataset. Dengan menggabungkan ketiga konsep  ini,  kita  dapat  mendapatkan  gambaran
menyeluruh  tentang  seberapa  baik  model  dapat mengenali  dan  mengklasifikasikan  instance  dalam analisis data.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1.  Preprocessing
Preprocessing  merupakan  bentuk  pemrosesan terhadap  data  mentah  agar  siap  di  proses  dalam tahapan analisis data berikutnya. Dalam preprocessing mengubah  data  menjadi  format  yang    dapat  lebih mudah  dan  lebih  efektif  untuk  di  proses  lebih  lanjut, dalam  penelitian  ini  berikut  beberapa  langkah  yang dilakukan Penulis dalam penelitian ini. a. Data Cleaning Pada tahap data cleaning ini menggunakan Python dan  google  colab  sebagai  tools  untuk  memproses data dan dilakukan dengan beberapa tahapan.
b. Case Folding Case  folding  adalah  proses  mengubah  seluruh karakter  dalam  sebuah  teks  menjadi  huruf  kecil (lowercase)  atau  huruf  besar  (uppercase)  untuk memudahkan pemrosesan dan analisis teks. Tujuan dari  case  folding  adalah  untuk  membuat representasi  teks  menjadi  seragam  dan  konsisten dalam  hal  kapitalisasi,  sehingga  mempermudah pencocokan dan perbandingan teks.
c. Stopword Removal Stopword  removal  adalah  proses  menghilangkan kata-kata umum yang biasanya tidak memberikan nilai signifikan dalam analisis teks karena mereka sering  muncul  di  banyak  dokumen  tanpa memberikan informasi khusus tentang kontennya. Contoh  stopword  dalam  bahasa  Indonesia  adalah “yang”,  “dan”,  “di”,  “dari”,  dan  lain-lain.Proses stopword  removal  umumnya  dilakukan  dalam tahap  pra-pemrosesan  teks  atau  pra-pemrosesan dokumen sebelum melakukan analisis lebih lanjut, seperti  analisis  teks  atau  pemodelan  bahasa. Tujuannya  adalah  untuk  meningkatkan  kualitas representasi  teks  yang  akan  diolah,  dengan  fokus pada  kata-kata  yang  lebih  informatif.Contoh penerapan stopword removal  dalam pemrograman Python  menggunakan  pustaka  Natural  Language Toolkit (NLTK) seperti Gambar
d. Tokenizing Tokenisasi (tokenization) adalah proses memecah teks menjadi unit-unit diskrit yang disebut "token." Token bisa berupa kata, frasa, atau entitas lain yang lebih  kecil.  Tujuan  tokenisasi  adalah  untuk mempermudah  analisis  teks  dan  memprosesnya lebih lanjut. Contoh sederhana dari tokenisasi kata menggunakan  Python  dan  pustaka  Natural Language Toolkit (NLTK).
e. Stemming Stemming adalah proses menghilangkan afiks atau akhiran  kata  dari  kata-kata  dalam  teks  untuk mendapatkan  bentuk  dasarnya,  yang  disebut "stem." Tujuan stemming adalah untuk mengurangi  kata-kata  ke  bentuk  dasar  mereka sehingga  kata-kata  yang  memiliki  akhiran  atau
bentuk  yang  berbeda  tetapi  sebenarnya  memiliki makna  yang  sama  dapat  dianggap  sebagai  satu entitas.  Sebagai  contoh,  jika ada  kata-kata  seperti "melarikan," "berlari," dan "lari," proses stemming akan  menghasilkan  bentuk  dasar  "lari"  untuk semua  kata  tersebut.  Ini  membantu  dalam pengurangan  dimensi  atau  fitur  saat  melakukan analisis teks. Salah satu algoritma stemming yang umum  digunakan  adalah  Porter  Stemming Algorithm  ialah  Pustaka  Sastrawi,  dalam  Python menyediakan  implementasi  dari  algoritme  ini. Berikut  adalah  contoh  penggunaan  stemming dengan Library Sastrawi.

## 4.2.  Pembagian Data Training dan Data Testing
Pembagian data training dan data testing adalah proses  memisahkan dataset  menjadi dua bagian  yang saling eksklusif: satu bagian digunakan untuk melatih model  machine  learning  (data  training),  dan  yang lainnya  digunakan  untuk  menguji  performa  model yang  telah  dilatih  (data  testing).  Dataset  dibagi menjadi  set  pelatihan  dan  set  pengujian  secara  acak. Set pelatihan digunakan untuk melatih model machine learning,  sedangkan  set  pengujian  digunakan  untuk menguji sejauh mana model tersebut dapat melakukan prediksi yang baik pada data yang belum pernah dilihat selama  pelatihan.  Proporsi  80:20  (set  pelatihan:set pengujian) dan seed (random_state) 0 digunakan untuk memastikan  hasil  yang  konsisten  dalam  pembagian dataset.
Hasil  dari  pemanggilan  fungsi  train_test_split adalah empat variabel:
x_train : Fitur dari set pelatihan.
x_test : Fitur dari set pengujian.
y_train : Label dari set pelatihan. y_test : Label dari set pengujian.
Dari  proses  pembagian  data  training  dan  data testing dengan menggunakan proporsi 80:20 di dapat data  training  sebanyak  705  data  dan  data  testing sebanyak 177 data dari total dataset 882.
Dari  hasil  akhir  proses  tf-idf  dapat  dijelaskan sebagai berikut :
a. Akurasi (Accuracy)
- MultinomialNB Accuracy: 0.8531
Akurasi  mengukur  sejauh  mana  model  dapat memprediksi  dengan  benar.  Dalam  kasus  ini, model  memiliki  akurasi  sekitar  85,31%,  yang merupakan  persentase  dari  total  prediksi  yang benar dari seluruh sampel.
b. Presisi (precision)
- MultinomialNB Precision: 0.84 Presisi  mengukur  sejauh  mana  prediksi  positif model benar. Dalam kasus ini, presisi untuk kelas 'Negatif'  adalah  85%,  yang  berarti  dari  semua yang  diprediksi  sebagai  'Negatif',  hanya  85% yang benar-benar 'Negatif'.
c. Reccal (Sensitifitas)
- MultinomialNB Recall: 0.94
Recall  mengukur  sejauh  mana  model  dapat menangkap  atau  mengidentifikasi  instance
positif.  Dalam  kasus  ini,  recall  untuk  kelas 'Negatif'  adalah  94%,  yang  berarti  dari  semua instance yang sebenarnya 'Negatif', model hanya berhasil mengidentifikasi 94% di antaranya.
d. F1-Score
- MultinomialNB f1_score: 0.88 F1-score  adalah  nilai  rata-rata  harmonik  antara presisi  dan  recall.  Dalam  kasus  ini,  f1-score untuk kelas 'Negatif' adalah 89%.
e. Confusion Matrix
- True Negative (TN): 104
- False Positive (FP): 7
- False Negative (FN): 47
- True Positive (TP): 19

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  beberapa  kesimpulan yang mengacu pada rumusan masalah sebagai berikut: Jenis  Kata  Positif  dan  Negatif.  Berdasarkan  analisis sentimen yang dilakukan terhadap 1000 set data ulasan aplikasi  Blu  BCA  di  Google  Play  Store,  jenis  kata positif  yang  umum  di  ungkapkan  oleh  pengguna layanan  aplikasi  Blu  BCA  adalah  sebagai  berikut: Bisa,  Blu,  sangat  bagus,  sangat  membantu,  lancar, promo,   mudah  digunakan,  mudah  dipahami,  mudah untuk transaksi, biaya admin murah, pembayaran, dan kata  positif  lainnya  yang  terdapat  pada  gambar  hasil visualisasi  kata  positif  dengan  menggunakan library word  cloud .  Sementara  itu,  jenis  kata  negatif  yang umum  diungkapkan  oleh  pengguna  layanan  aplikasi Blu  BCA  adalah  sebagai  berikut:  Tidak  bisa,  lama, susah login, rekening gagal, gabisa, susah kali, lemot, buruk,  kecewa,  gagal  terus,  admin  mahal,  nunggu lama,  aplikasinya  jelek,  tidak  tertarik,  tidak  ada,  dan kata negatif lainnya  yang  terdapat pada gambar hasil visualisasi  kata  negatif  dengan  menggunakan library word  cloud. Nilai Accuracy,  Precision,  Recall, dan F1_Score. Nilai Accuracy,  Precision,  Recall, dan F1_Score penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes Classifier dalam analisis sentimen pada ulasan aplikasi Blu BCA di Google Play Store adalah sebagai berikut:
Metric Nilai Accuracy 85,31% Precision 84,55% Recall 93,69% F1_Score 88,88%
Hasil yang ditunjukan dari pemodelan algoritma naïve  bayes  ini  menampilkan  nilai  accuracy  sebesar 85.31%,  sesuai  dengan  nilai  pada  confusion  matrix True  Positive  (TP)  sebesar  47,  False  Positive  (FP) sebesar  7,  False  Negative  (FN)  sebesar  19,  dan  True Negative (TN) adalah 104. Nilai Precision yang tinggi menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes Classifier dapat  memprediksi  sentimen  positif  dengan  cukup akurat.  Nilai  Recall  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  dapat  memprediksi sentimen negatif dengan cukup akurat. Nilai F1_Score
yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  algoritma  Naïve Bayes  Classifier  dapat  memprediksi  sentimen  positif dan  negatif  dengan  cukup  akurat.  Kelemahan  dan Kelebihan  aplikasi  Blu  BCA,  Berdasarkan  dataset ulasan  aplikasi  Blu  BCA  di  Google  Play  Store  yang telah di olah oleh Penulis, kelebihan aplikasi Blu BCA adalah  sebagai  berikut:  Biaya  administrasi  yang rendah,  Bunga  tabungan  yang  kompetitif,  Transaksi yang  mudah  dan  cepat,Fitur  yang  lumayan  lengkap, Customer service yang responsif menanggapi keluhan dan  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  pengguna. Sementara  itu,  kelemahan  aplikasi  Blu  BCA  adalah sebagai  berikut:  Keterbatasan  terhadap  fitur  tertentu, Kendala  jaringan,  Proses  pendaftaran  yang  rumit, Proses  transfer  beda  bank  sering  terkendala,  Akses yang terbatas di beberapa daerah.
Kesimpulan  penelitian  ini  dapat  memberikan informasi yang bermanfaat bagi pengguna aplikasi Blu BCA,  pihak  BCA  dan  Peneliti  lain.  Bagi  pengguna aplikasi  Blu  BCA,  kesimpulan  ini  dapat  membantu Pembaca  untuk  lebih  memahami  kelebihan  dan kelemahan  aplikasi  Blu  BCA.  Bagi  pihak  BCA, kesimpulan  ini  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan kualitas  aplikasi  Blu  BCA.  Bagi  peneliti  lain, kesimpulan  ini  dapat  digunakan  sebagai  referansi untuk penelitian selanjutnya.
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan,  berikut  adalah  beberapa  saran  yang  dapat diberikan  kepada  pihak  BCA  untuk  meningkatkan kualitas  aplikasi  Blu  BCA:  Melengkapi  fitur  aplikasi Salah  satu  kelemahan  aplikasi  Blu  BCA  adalah keterbatasan fitur. Pihak BCA dapat melengkapi fitur aplikasi Blu BCA dengan fitur-fitur yang dibutuhkan oleh pengguna, seperti: Fitur Investasi, Fitur Pinjaman, Fitur E-commerce. Mempermudah pendaftaran, Salah satu  kelemahan  aplikasi  Blu  BCA  adalah  proses pendaftaran yang rumit. Pihak BCA dapat mempermudah  proses  pendaftaran  dengan  membuat proses  pendaftaran  yang  lebih  singkat  dan  mudah dipahami.  Proses  pendaftaran  yang  lebih  singkat  dan mudah  dipahami  dapat  dilakukan  dengan  cara mengurangi  jumlah  dokumen  yang  dibutuhkan, menjelaskan proses pendaftaran dengan baik dan jelas. Dengan mempermudah proses pendaftaran pihak BCA dapat menarik lebih banyak pengguna baru.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya, berdasarkan hasil  penelitian  Anda,  algoritma  Naive  Bayes  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasi  sentimen  pengguna terhadap  aplikasi  BLU  BCA  di  Play  Store  dengan akurasi sebesar 85.31%. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma  Naive  Bayes  dapat  digunakan  sebagai  alat untuk  memahami  opini  pengguna  terhadap  aplikasi BLU  BCA . Berikut  adalah  beberapa  saran  untuk penelitian  selanjutnya  terkait  dengan  judul  penelitian Anda:  Perluas  cakupan  data.  Penelitian  Anda menggunakan  data  ulasan  aplikasi  BLU  BCA  yang diperoleh  pada  rentang  waktu  1  Januari  2023  hingga 31 Januari 2023. Anda dapat memperluas cakupan data dengan menggunakan ulasan aplikasi BLU BCA yang diperoleh dari rentang waktu yang lebih lama atau dari
sumber-sumber  lain,  seperti  media  sosial  atau  forum diskusi. Hal ini akan memberikan gambaran yang lebih lengkap  tentang  opini  pengguna  terhadap  aplikasi BLU  BCA.  Gunakan  metode  lain.  Selain  algoritma Naive  Bayes,  terdapat  beberapa  metode  lain  yang dapat  digunakan  untuk  analisis  sentimen,  seperti algoritma  Random  Forest,  Support  Vector  Machine, dan  Deep  Learning.  Anda  dapat  membandingkan kinerja algoritma Naive Bayes dengan metode-metode tersebut  untuk  mengetahui  metode  mana  yang  lebih akurat.  Tentukan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi sentimen pengguna. Penelitian Anda hanya mengklasifikasikan sentimen pengguna sebagai positif atau  negatif.  Anda  dapat  melakukan  analisis  lebih lanjut untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi  sentimen  pengguna,  seperti  fitur aplikasi,  kemudahan  penggunaan,  atau  layanan pelanggan. Hal ini akan  membantu BLU BCA  untuk meningkatkan  kualitas  aplikasinya.  Berikut  adalah beberapa contoh penelitian yang dapat Anda lakukan berdasarkan  saran-saran  tersebut:  Analisis  sentimen pengguna terhadap aplikasi BLU BCA dalam 5 tahun terakhir, Perbandingan kinerja algoritma Naive Bayes, Random  Forest,  dan  Support  Vector  Machine  dalam mengklasifikasi sentimen pengguna terhadap aplikasi BLU  BCA,  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi sentimen  pengguna  terhadap  aplikasi  BLU  BCA Penelitian -penelitian  tersebut  dapat  memberikan informasi  yang  berharga  bagi  BLU  BCA  untuk meningkatkan  kualitas  aplikasinya  dan  memenuhi kebutuhan pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Keniscayaan, D. I. Era, and D. Dan, “KONSEP DAN  PERBANDINGAN  BUY  NOW  ,  PAY LATER DENGAN KREDIT PERBANKAN DI INDONESIA :,” pp. 183–201.
[2]  D. Putri, S. Ningrum, and J. Robekha,  “Analisa Yuridis Dalam Kasus Kejahatan Siber Terhadap Internet Banking di Indonesia,” vol. 2, no. 4, pp. 765–776, 2023.
[3]  A. N. Utomo and R. D. Wahyuni, “PENGGUNAAN
METODE

## LEXICON
UNTUK ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN  APLIKASI  KAI  ACCESS  DI GOOGLE  PLAY  STORE,” J.  REKAYASA  Inf. , 2022, [Online]. Available: https://ejournal.istn.ac.id/index.php/rekayasainf ormasi/article/view/1415
[4]  M.  N.  Muttaqin  and  I.  Kharisudin,  “Analisis sentimen  aplikasi  gojek  menggunakan  support vector machine dan k nearest neighbor,” UNNES J. Math. , 2021, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm/arti cle/view/48474
[5]  V.  Oktaviani,  B.  Warsito,  H.  Yasin,  and  ..., “Sentiment  analysis  of  e-commerce  application in  Traveloka  data  review  on  Google  Play  site using  Naïve  Bayes  classifier  and  association method,” J. Phys.  … ,  2021,  doi:  10.1088/1742-
6596/1943/1/012147.
[6]  M.  O.  Prasetya  and  U.  Ependi,  “Sentimen Analisis Hero Mobile Legends Dengan
Algoritma  Naive  Bayes,” J.  Mantik ,  2022, [Online].
Available: http://www.iocscience.org/ejournal/index.php/m antik/article/view/2985
[7]  M.  R.  Lubis, ANALISIS  SENTIMEN  APLIKASI KENCAN MENGGUNAKAN KLASIFIKASI NAÏVE  BAYES  DENGAN  MENERAPKAN SYNTHETIC MINORITY OVER-SAMPLING … . eprints.upnyk.ac.id,  2023.  [Online].  Available: http://eprints.upnyk.ac.id/35977/2/COVER.pdf
[8]  G.  S.  Sunarko,  Wasino,  and  T.  Sutrisno, “Klasterisasi  Sentimen  Ulasan  Pengguna Aplikasi Bca Mobile Pada Platform Google Play Store Dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 11, no. 1, 2023, doi: 10.24912/jiksi.v11i1.24145.
[9]  F.  S.  Ananto,  F.  N.  Hasan,  P.  Studi,  and  T. Informatika,  “Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Ulasan Aplikasi MyPertamina pada Google Play Store,” vol. 23, pp. 75–80, 2023.
[10]  A. Rahman, E. Utami, M. T. Informatika, and U. A.  Yogyakarta,  “Sentimen  Analisis  Terhadap Aplikasi  pada  Google  Playstore  Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Algoritma Genetika,” vol. 5, no. 1, pp. 60–71, 2021.
[11]  N.  Herlinawati,  Y.  Yuliani,  S.  Faizah,  and  W. Gata, “ANALISIS SENTIMEN ZOOM CLOUD
MEETINGS DI PLAY STORE
MENGGUNAKAN  NAÏVE  BAYES  DAN SUPPORT VECTOR MACHINE,” vol. 5, no. 2, pp. 293–298, 2020.
[12]  A.  S.  Abadi, …  PARAMETER  METODE SUPPORT  VECTOR  MACHINE  DENGAN ALGORITMA  GENETIKA  PADA  ULASAN APLIKASI  OPERATOR  TELEKOMUNIKASI (Studi  Kasus  … .  eprints.upnyk.ac.id,  2023. [Online]. Available: http://eprints.upnyk.ac.id/37096/1/ABSTRAK.p df
[13]  S.  H.  Hardi  and  K.  D.  Hartomo,  “Sentiment Analysis  of  Simobi  Plus  Mobile  Application Using  Naïve  Bayes  Classification,” J.  MEDIA Inform.  … , 2023, [Online]. Available: http://www.stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/mib/article/vi ew/6300
[14]  M.  Zain  and  M.  Kamayani,  “Analisis  Sentimen Ulasan  Pelanggan  Online  Ubi  Madu  Cilembu Abah  Nana  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes,” J. Sist. Komput. dan … , 2023, [Online]. Available: http://stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/JSON/article/ view/6646
[15]  M.  R.  Nadhif,  D.  W.  Brata,  and  B.  Rahayudi, “Analisis  Sentimen  Data  Ulasan  Pengguna Aplikasi TIX ID di Indonesia pada Google Play
Store menggunakan Support Vector Machine,” J. Pengemb. Teknol. … , 2022, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/11477
[16]  D.  A.  Warraihan,  I.  Permana,  and  ...,  “Analisis Sentimen Pengguna Transportasi Online Maxim Pada  Instagram  Menggunakan  Naïve  Bayes Classifier  dan  K-Nearest  Neighbour,” J.  Media
… , 2023, [Online]. Available:
http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/633 6
[17]  M.  D.  Rhajendra  and  N.  Trianasari,  “Analisis Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Spotify  Untuk Peningkatan  Layanan  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes,” eProceedings … , 2021, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity
.ac.id/index.php/management/article/view/1589 1
[18]  Y.  Wahyudin  and  D.  N.  Rahayu,  “Analisis
Metode Pengembangan Sistem Informasi Berbasis  Website:  A  Literatur  Review,” J. Interkom  J.  Publ.  Ilm.  Bid.  Teknol.  Inf.  dan Komun. ,  vol.  15,  no.  3,  pp.  26–40,  2020,  doi: 10.35969/interkom.v15i3.74.
[19]  W.  E.  Saputro et  al. ,  “Analisis  Sentimen Pengguna  Dompet  Digital  Dana  Pada  Kolom Komentar  Google  Play  Store  Dengan  Metode Klasifikasi,” vol. 7, no. 2, pp. 1151–1156, 2023.
[20]  U.  Analisis  and  S.  Berbasis,  “Jurnal  Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi PENERAPAN  ALGORITMA  TF-IDF  DAN NAÏVE  BAYES  Jurnal  Indonesia :  Manajemen Informatika dan Komunikasi,” vol. 4, no. 3, pp. 1822–1834, 2023.