## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 9 No. 2, pp. 383-392

## KLASIFIKASI ULASAN PENGGUNA APLIKASI DISCORD MENGGUNAKAN METODE INFORMATION GAIN DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Syafrida Nabila Salsabila 1 , Betha Nurina Sari 2 , Rini Mayasari 3
123 Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Email: 1910631170235@student.unsika.ac.id 1 , betha.nurina@staff.unsika.ac.id 2 , rini.mayasari@staff.unsika.ac.id 3

## ABSTRACT
At the time of the Covid-19 outbreak, many people downloaded the Discord application because it could be used for online learning from home. Many reviews are given by users of the Discord application on the Google Play Store. Reviews from users can contain information for application development, therefore a discord application user review classification is carried out. This study used the 6CRISP-DM methodology with the initial stage of web  scraping,  then  the  data  was  labeled  positive  and  negative  using  the  InSet  Lexicon  and  after  that  it  was validated by a linguist. After being validated, the data will be cleaned and go through the preprocessing stage. Then the data will go through the feature selection stage using Information Gain and proceed with the Naïve Bayes Classifier  algorithm.  Classification  results  using  the  Naive  Bayes  Classifier  algorithm  use  Information  Gain compared to those that do not use Information Gain. After comparison, the highest accuracy values were obtained, namely  84%,  84%  precision,  84%  recall,  83%  f1-score/f-measure  obtained  with  90%  training  data  and  10% testing data using Information Gain.
Keywords: CRISP-DM, Discord, Information Gain , InSet Lexicon , Naïve Bayes Classifier

## ABSTRAK
Pada saat terjadinya covid-19, aplikasi discord banyak di download oleh masyarakat karena dapat digunakan untuk pembelajaran  yang  dilakukan  secara  daring  dari  rumah.  Banyak  ulasan  yang  diberikan  oleh  pengguna  aplikasi discord di google play store . Ulasan dari pengguna dapat berisi informasi bagi pengembangan aplikasi, oleh karena itu dilakukan klasifikasi ulasan pengguna aplikasi discord . Penelitian ini menggunakan metodologi CRISP-DM dengan tahap awal dilakukan scraping web , lalu data diberi label positif dan negatif menggunakan InSet Lexicon dan  setelah  itu  divalidasi  oleh  ahli  bahasa.  Setelah  divalidasi,  data  akan  dibersihkan  dan  melalui  tahap preprocessing . Lalu data akan melalui tahap seleksi fitur menggunakan Information Gain dan dilanjutkan dengan algoritma Naïve  Bayes  Classifier .  Hasil  klasifikasi  dengan  algoritma Naive  Bayes  Classifier menggunakan Information  Gain dibandingkan  dengan  yang  tidak  menggunakan Information  Gain. Setelah  dibandingkan didapatlah  nilai accuracy tertinggi  yaitu  84%, precision 84%, recall 84%, f1-score/f-measure 83%  yang didapatkan dengan 90% data training dan 10% data testing menggunakan Information Gain .
Kata Kunci: CRISP-DM, Discord , Information Gain, InSet Lexicon , Naïve Bayes Classifier
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 26-07-2023
Tanggal revisi : 29-07-2023
Tanggal terbit : 30-07-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.6277
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pandemi COVID-19 mengakibatkan seluruh institusi  pendidikan  kesulitan  untuk  beroperasi (Tjahjadi, Paramita, & Salman, 2021). Hal  tersebut menyebabkan  semua  kegiatan  di  seluruh  institusi pendidikan harus dilakukan secara daring dari rumah (Rohanah,  Dermawan,  &  Purnamasari,  2021). Pembelajaran daring adalah suatu sistem pembelajaran  yang  tidak  dilakukan  secara  tatap muka  tetapi  menggunakan  media  yang  juga mendukung  pembelajaran  jarak  jauh  (Panggabean, 2021).  Tujuan  pemilihan  media  yang  tepat  untuk pembelajaran  daring  adalah  untuk  mencapai  hasil yang  baik  yang  menyesuaikan  dengan  kondisi  dan kebutuhan yang sudah terpenuhi (Ridho, Muhaimin,
&  Harjono,  2021).  Salah  satu  aplikasi  yang digunakan  masyarakat  untuk  belajar  daring  adalah aplikasi discord (Rakhmawan et al., 2020).
Discord adalah  suatu  aplikasi  gratis  untuk  media komunikasi  yang  mirip  dengan  aplikasi Slack atau Skype dan  memungkinkan  pengguna  aplikasi tersebut  dapat  berkomunikasi  secara real  time melalui  teks,  suara  atau  video (Ridho  et  al.,  2021). Discord bisa digunakan untuk berbagai sistem yaitu Windows,  IOS,  Android,  Linux,  dan  Mac (Rakhmawan  et  al.,  2020).  Pada  awalnya, discord didesain untuk komunitas pemain game online agar mempermudah berkomunikasi antara sesama pemain di dalam satu tim atau satu komunitas (Ridho et al., 2021). Tidak hanya untuk pemain game online ,
kenyataannya berbagai komunitas
dari programming,  bisnis,  dan  belajar  daring  dapat dilakukan menggunakan aplikasi ini (Tjahjadi et al., 2021).
Keunggulan pada aplikasi discord adalah pengguna aplikasi  bisa  berkomunikasi  dengan  kualitas  suara yang bersih  dan dapat membuat  kelas atau channel sendiri sehingga dapat membuat grup untuk menjalin komunikasi  (Minarni,  Prasetyaningrum,  &  Ismail, 2022).  Fungsi  ini  memungkinkan  untuk  pengajar dalam  menyampaikan  materi  secara  leluasa  pada para peserta didik (Ridho et al., 2021). Berdasarkan data  yang  ada  pada  Gambar  1,  aplikasi discord adalah aplikasi yang aktif digunakan oleh pengguna sebagai  wadah  untuk  saling  bertukar  informasi. Aplikasi discord sudah memiliki lebih dari 100 juta pengguna yang aktif bulanan, 13,5 juta server yang aktif mingguan, dan 4 miliar menit obrolan yang ada di dalam server setiap hari. Selain itu, angka statistik menunjukkan  bahwa  pengguna  aplikasi discord telah  mencapai  lebih  dari  300  juta  pengguna  pada Juni  2020,  dengan  jumlah  yang  meningkat  pesat dibandingkan Mei  2017 yang saat  itu berjumlah 45 juta pengguna (Tumewu & Kurniasari, 2022).
Keunggulan  dari  aplikasi discord tidak  lepas  dari beberapa  kekurangan  saat  menggunakan  aplikasi tersebut.  Beberapa  kekurangannya  yaitu  pada  fitur voice  call yang  mudah  terpengaruh  saat  kondisi jaringan internet melemah. Selain itu, fasilitas share screen / berbagi layar pun menjadi sangat terkendala saat  jaringan  internet  melemah (Rakhmawan  et  al., 2020).  Kelebihan  dan  kekurangan  dari  aplikasi tersebut menimbulkan berbagai ulasan dari pengguna  aplikasi  tersebut  (Erfina,  Basryah, Saepulrohman,  &  Lestari,  2020).  Ulasan  dari pengguna  aplikasi  tersebut  banyak  dikeluhkan  di google  play  store .  Gambar  2  merupakan  contoh ulasan aplikasi discord pada google play store .
Keluhan  dari  pengguna  ini  berisi  informasi  yang dapat membantu pengembang untuk mengembangkan  aplikasi  tersebut  agar  lebih  baik dari  sebelumnya.  Untuk  memudahkan  pengolahan informasi  ulasan,  maka  diperlukan  klasifikasi terhadap  ulasan  pada  aplikasi  yang  tersedia  pada google  play  store (Subagja,  Widiastiwi,  & Chamidah,  2021).  Analisis  sentimen  adalah  cara mengumpulkan berbagai macam pendapat seseorang tentang  topik  tertentu  menggunakan  sosial  media dengan  tujuan  memperoleh  informasi  sentimen  ke arah positif atau negatif. Di dalam analisis sentimen terdapat  teks-teks  yang  tidak  terstruktur  (Putra  & Juanita,  2021).  Analisis  sentimen  dapat  mengubah informasi  yang  ada  pada  sosial  media  yang  tidak terstruktur  menjadi  data  yang  terstruktur  (Thaha & Aziz,  2020).  Oleh  karena  itu,  analisis  sentimen bermanfaat  agar  mengetahui  tingkat  kepuasaan masyarakat terhadap aplikasi tersebut (Pintoko & L, 2018).  Berdasarkan  pada  Gambar  3  merupakan pendapat  masyarakat  melalui website quora.com tentang adanya aplikasi discord salah satunya yaitu karena  di handphone sudah  banyak  aplikasi messenger yang  lebih simple ,  tetapi  komentar lainnya mengatakan bahwa adanya aplikasi discord bisa berguna untuk berbagai macam kegiatan.
Gambar 1. Data pengguna aplikasi discord
Gambar 2 Ulasan pengguna pada aplikasi discord di google play store
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Surohman, Aji, Rousyati, & Wati (2020) mengenai perbandingan algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk analisis terhadap review fintech pada aplikasi dana. Pada penelitian ini dibahas  tentang kinerja dari Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest  Neighbor (KNN)  yang  menjadi seleksi fitur untuk mengolah data ulasan. Pengujian pertama  menggunakan  algoritma naïve  bayes dan menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  84,76%  +/- 3,93%  dengan  rata-rata  mikro  84,85%.  Lalu selanjutnya pengujian dengan menggunakan algoritma  KNN  yang  memberikan  akurasi  sebesar 82,92%  +/-4,87%  dengan  rata-rata  mikro  82,96%. Berdasarkan  skor  akurasi  uji  analisis  sentimen review pada aplikasi dana, lebih baik menggunakan algoritma naïve bayes daripada menggunakan KNN.
Lu  &  Liang  (2017)  juga  melakukan  penelitian tentang  klasifikasi  ulasan  pengguna  menggunakan algoritma naïve  bayes , mesin  bagging ,  dan  J48. Algoritma naïve  bayes menghasilkan  evaluasi terbaik  dengan  nilai F-measure 0,720.  Meskipun algoritme naïve bayes merupakan algoritme terbaik dalam  penelitian  ini,  algoritme naïve  bayes tidak berpengaruh  terhadap  atribut  pada  data  sehingga dapat  mengakibatkan  besarnya  dimensi  fitur  saat proses klasifikasi. Berdasarkan penelitian dari  Sari, Widowati,  &  Lhaksmana  (2019)  untuk  menangani tingginya  dimensi  pada  data  saat  menerapkan algoritma naïve  bayes ,  diterapkan  pemilihan  fitur yang  berpengaruh  untuk  setiap  label  kelas  dengan menggunakan seleksi fitur yaitu metode information gain .  Meskipun  demikian,  dalam  praktiknya algoritma naïve  bayes bekerja  cukup  baik  dan memiliki  akurasi  dan  kecepatan  yang  tinggi  saat dimasukkan  ke  dalam database (Subagja  et  al., 2021).
Berdasarkan  latar  belakang  penelitian  yang  telah dijelaskan  sebelumnya,  maka  penelitian  ini  akan
menggunakan Naïve Bayes Classifier dan
Information Gain dalam klasifikasi ulasan pengguna aplikasi discord dengan  menerapkan  standar perangkat  lunak  yaitu  ISO/IEC  9126  dengan  judul "Klasifikasi  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Discord Menggunakan Metode Information Gain dan Naïve Bayes Classifier ".

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  permasalahan  yang  mendasari,  maka rumusan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.  Bagaimana  cara  melakukan  klasifikasi  ulasan pengguna  aplikasi Discord pada Google  Play Store ?
2.  Bagaimana mengetahui performa yang dihasilkan dari  algoritma Naïve  Bayes  Classifier dalam melakukan  klasifikasi  ulasan  pengguna  aplikasi Discord pada Google Play Store ?
1.3. Tujuan Penelitian
Berdasarkan rumusan masalah yang telah dipaparkan di atas, tujuan dilaksanakannya penelitian ini yaitu sebagai berikut:
1.  Menerapkan  seleksi  fitur Information  Gain dan algoritma Naïve Bayes Classifier dalam melakukan  klasifikasi  ulasan  pengguna  aplikasi Discord pada Google Play Store .
2.  Mengukur  performa  metode  Naïve  Bayes Classifier  dalam  melakukan  klasifikasi  ulasan pengguna  aplikasi Discord pada Google  Play Store ., dengan menggunakan Confusion Matrix .

## 1.4. Metodologi Penelitian
Metodologi yang akan digunakan pada penelitian ini yaitu Cross  Industry  Standard  Process  for  Data Mining (CRISP-DM)  dengan  tahapan  sebagai berikut:
1. Business Understanding
2. Data Understanding
3. Data Preparation
4. Modeling
5. Evaluation
6. Deployment
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  bidang  ilmu  yang mempelajari bagaimana opini, keluhan, pandangan, dan  penilaian  lainnya  dianalisis.  Analisis  sentimen digunakan  untuk  menilai  suka  ataupun  tidak  suka pada suatu barang dan jasa (Indriati & Ridok, 2016). Tujuan  dari  analisis  sentimen  tidak  hanya  untuk mendapatkan  sentimen,  tetapi  juga  untuk  melihat opini  tentang  topik  atau  objek  dalam  teks  apakah memiliki sentimen positif atau negatif (Watrianthos, Suryadi, Irmayani, Nasution, & Simanjorang, 2019).
Gambar 3. Komentar masyarakat tentang aplikasi discord
2.2 Data Mining Data  mining berkembang  pesat  dan  terkait  erat dengan perkembangan teknologi yang memungkinkan  pengumpulan  data  dalam  jumlah besar  (Marlina  &  Bakri,  2021).  Data  itu  berjumlah besar  dan  bertambah  setiap  hari.  Analisis  data merupakan kebutuhan yang penting, sehingga peran data  mining dapat  memenuhi  kebutuhan  dalam menyediakan alat dan menemukan suatu pengetahuan dari data. Data mining adalah gabungan dari  beberapa  cabang  ilmu  komputer,  yaitu  proses pencarian pola dalam dataset yang besar (Subagja et al., 2021).

## 2.3 CRISP-DM
CRISP-DM  merupakan  metode  yang  memberikan standar untuk data mining dan dapat diterapkan pada strategi pemecahan masalah umum dalam bisnis atau penelitian  (Putra  &  Juanita,  2021).  CRISP-DM merupakan  hasil  dari  penggabungan  kerjasama mereka  yang  dapat  diterapkan  pada  jenis  data tertentu.  Tahapan  CRISP-DM  adalah  sebagai berikut:

## 2.4 Seleksi Fitur Information Gain
Seleksi  fitur  adalah  cara  untuk  mengurangi  fitur dengan memilih kata-kata yang informatif. Information gain adalah teknik pemilihan fitur yang mengukur kata dengan menghitung jumlah informasi  dengan  mengamati  kemunculan  kata dalam  sebuah  dokumen  (Sari,  Widowati,  & Lhaksmana,  2019).  Dalam  penelitian  (Sari  et  al., 2019)  disebutkan  bahwa  perolehan  informasi digunakan  dalam  fase  fungsi  pemilihan  untuk mengurangi  fitur  yang  tidak  relevan.  Rumus  untuk menentukan entropy adalah sebagai berikut:
𝐼𝑛𝑓𝑜(𝐷) = − ∑ 𝑐 𝑖=1 𝑃(𝑖)𝑙𝑜𝑔 2 𝑃(𝑖) (1)
Keterangan:
c = Jumlah nilai pada atribut klasifikasi
P(i) = Proporsi sample pada kelas i
Lalu,  mencari  nilai entropy setelah  pembobotan dalam setiap fiturnya yaitu dengan rumus:
𝐼𝑛𝑓𝑜 A (𝐷) = − ∑ |𝐷𝑗| |𝐷| 𝐼𝑛𝑓𝑜𝐷 𝑐 𝑗=1 j (2)
Keterangan:
A = Atribut |Dj| = Jumlah sample untuk nilai partisi j
|D|
= Jumlah seluruh sample data
𝐼𝑛𝑓𝑜𝐷 j = Entropy untuk setiap partisi j
Nilai information  gain diperoleh  dengan  cara mengurangkan nilai dari persamaan (1) dengan nilai persamaan (2), seperti rumus berikut:
𝐼𝑛𝑓𝑜𝐺𝑎𝑖𝑛(𝐴) = 𝐼𝑛𝑓𝑜(𝐷) − 𝐼𝑛𝑓𝑜 A (𝐷)
(3)
2.5 Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  Classifier adalah  algoritma  klasifikasi data mining yang dapat digunakan untuk memprediksi  probabilitas  kelas  dan  statistik keanggotaan. Ciri-ciri algoritma naïve bayes adalah independensi  yang  sangat  kuat  ( naïve )  yang  sangat kuat  dari  setiap  kondisi  atau  peristiwa  (Permana, Widiastuti,  &  Saepudin,  2023). Naïve  Bayes Classifier juga  merupakan  metode  klasifikasi sederhana  dan  efektif  yang  menerapkan  teorema Bayes  dengan  akurasi  dan  kecepatan  tinggi  saat diimplementasikan pada database dengan kumpulan data  besar  (Subagja  et  al.,  2021). Naïve  Bayes memiliki beberapa kekurangan yaitu sangat sensitif terhadap pemilihan fitur. Terlalu banyak fitur dapat meningkatkan waktu komputasi tetapi juga mengurangi akurasi klasifikasi (Negara, Muhardi, & Putri,  2020). Dalam  penelitian  (Sari  et  al.,  2019) menyebutkan  bahwa  perhitungan Naïve  Bayes dirumuskan  dengan  menggunakan  persamaan sebagai berikut:
𝑪 𝑚𝑎𝑝 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 𝑐∈𝐶 𝑃(𝑐|𝑑) = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 𝑐∈𝐶 𝑃(𝑐) 𝜋 𝑖 𝑛 = 1 𝑃(𝑤𝑖|𝑐) (4)
Keterangan:
𝑃(𝑐|𝑑) = Posterior  probability kelas  d  terhadap kelas c 𝑃(𝑐) = Prior probability kelas c
𝑃(𝑤𝑖|𝑐) = Conditional  probability kemunculan kata pada kelas c
𝑃(𝑐) = 𝑁𝑐 𝑁 (5)
Keterangan:
Nc = Jumlah dokumen kelas c
N = Jumlah dokumen data latih Untuk perhitungan conditional probability dilakukan dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑃(𝑤, 𝑐) = 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 (𝑤,𝑐)+1 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 (𝑐)+|𝑣| (6)
Keterangan:
count (w, c) = Jumlah kata yang dikenali di kelas c
count (c) =  Jumlah  seluruh  kata  yang  ada  di kelas c |v| =  Kata  unik  yang  terdapat  pada  data latih.
Gambar 4. Tahapan CRISP-DM

## 3. PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  CRISP-DM  untuk analisis  dan  memproses  data.  Diagram  rancangan penelitian pada Gambar 5.

## 3.1 Business Understanding
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemecahan  permasalahan pada penelitian. Adapun permasalahan pada aplikasi discord adalah  banyaknya  pengguna  aplikasi tersebut  yang  memberikan  ulasan  di google  play store. Karena  banyaknya  ulasan  pada  aplikasi discord , maka untuk memudahkan dalam mendapatkan  informasi  akan  dilakukan  klasifikasi ulasan  pengguna.  Keluhan  pengguna  pada  aplikasi discord ini  dianalisis  dan  dilakukan  penambangan data dengan menggunakan teknik scraping web yang nantinya  akan  diklasifikasi  berdasarkan  sentimen positif  dan  negatif.  Algoritma  klasifikasi  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Naïve  Bayes Classifier .
3.2 Data Understanding
Data Understanding adalah tahapan untuk mengumpulkan  data  awal  dan  mempelajari  data yang telah diambil. Adapun proses dari pemahaman data  tersebut  dilakukan  agar  mengetahui  struktur data  penanganan  terhadap  data.  Adapun  tahapan pengumpulan  data  yang  dilakukan  diantaranya adalah sebagai berikut:

## 3.2.1 Collect Data
Setelah  membuka  web google  colaboratory , memasukkan  kode  yang  diperlukan  untuk  web scraping. Lalu, membuka halaman situs web google
play store dan menuju pada halaman aplikasi discord untuk  mengambil link  discord dan  dimasukkan  ke dalam kode perintah yang telah dibuat sebelumnya. Jumlah data yang diambil pada proses web scraping ini  adalah  sebanyak  5000  data  ulasan  dari  ulasan yang  terbaru.  Karena  pada  penelitian  ini  data  yang akan  diambil  yaitu  dari  November  2022  sampai Maret 2023, maka ada beberapa ulasan yang dihapus dan tersisa sebanyak 3912 ulasan yang ditunjukkan pada Gambar 6.

## 3.2.2 Data Selection
Penyeleksian  data  dilakukan  dengan  menghapus data  yang  tidak  diperlukan.  Data  awal  yang diperoleh  yaitu  berjumlah  5000  data  ulasan,  data yang  diperlukan  yaitu  dari  November  2022  sampai Maret  2023.  Oleh  karena  itu,  1088  data  ulasan pengguna  discord  dihapus  dan  tersisa  sebanyak 3.912  data  ulasan.  3912  data  ulasan  tersebut  masih memiliki  ulasan  selain  bahasa  Indonesia,  karena batasan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah  hanya mengambil ulasan berbahasa Indonesia, maka ulasan selain  bahasa  Indonesia  harus  dihapus  dan  tersisa sebanyak 2766 ulasan. Gambar 7 merupakan ulasan selain bahasa Indonesia yang harus dihapus.

## 3.2.3 Pelabelan Data
Dalam  mengolah  data  ulasan  yang  akan  diproses untuk pengklasifikasian, data tersebut akan ditentukan atribut baru yaitu label. Pada data ulasan ini akan diberikan label sentimen positif dan negatif berdasarkan  nilai  skor  akhir  yang  dilakukan  secara otomatis menggunakan bantuan InSet Lexicon . Jika suatu  ulasan  pada  kolom  sentimen  memiliki  skor akhir bernilai >0, maka label yang diberikan adalah positif begitu pula sebaliknya jika suatu ulasan pada kolom sentimen memiliki skor akhir <0, maka label yang diberikan adalah negatif. Dan jika ulasan pada kolom sentimen memiliki skor akhir 0 akan dihapus, karena merujuk ke batasan masalah pada penelitian ini  yaitu  hanya  memakai  sentimen  positif  dan negatif.  Gambar  8  merupakan  hasil  dari  pelabelan menggunakan InSet Lexicon .
Gambar 5 . Rancangan Penelitian
Gambar 6. Hasil Scraping Web
Gambar 7. Contoh ulasan selain bahasa Indonesia
Hasil  dari  pelabelan  menggunakan InSet  Lexcion kemudian  disimpan  dalam  bentuk  file  .CSV  untuk divalidasi  secara  manual  oleh  ahli  bahasa.  Tabel  1 merupakan jumlah data dan presentase data sentimen positif  dan  negatif  yang  telah  diklasifikasikan otomatis dengan InSet Lexicon dan ahli bahasa.
Tabel 1. Jumlah data dan presentase sentimen positif & negatif Kelas InSet Lexicon Ahli Bahasa Positif 929 (58,65%) 929 (58,65%) Negatif 655 (41,35%) 655 1,35%)

## 3.3 Data Preparation
Pada  tahap data  preparation ini,  data  yang  sudah dilabeli dilakukan cleaning data agar mempermudah dalam  proses  klasifikasi.  Adapun  hasil  dari text preprocessing data sebagai berikut:
a). Cleansing
Proses cleansing ini bertujuan untuk membersihkan data  dari  karakter  yang  dinilai  tidak  akan berpengaruh pada hasil klasifikasi. Proses cleansing ini  diantaranya  yaitu  menghapus punctuation, number, emoticon, dan space . Berikut ini merupakan proses cleansing pada dataset penelitian ini.
- Cleansing Punctuation
Tabel 2 menunjukkan karakter tanda baca yang dihapus dari dataset.
Tabel 2. Cleansing Punctuation Ulasan dengan dengan karakter tanda baca Ulasan setelah cleansing punctuation Jelek  banget  volume
nya  cuman  bisa  sampe
200,  temen  aku  (evee) suaranya  kecil  banget, tolong  bikinin  ampe volume 1000 Jelek  banget  volume nya cuman bisa sampe 200 temen aku evee  suaranya  kecil banget tolong bikinin ampe volume 1000
- Cleansing Number
Pada  proses  ini,  karakter  nomor  akan  dihapus dan akan ditampilkan di Tabel 3.
Tabel 3. Cleansing Number Ulasan dengan dengan karakter nomor Ulasan setelah cleansing number Bagus sekali Ã°ÂŸÂ‘Â•Ã°ÂŸ Bagus sekali Ã°ÂŸÂ‘Â•Ã°ÂŸ
Â‘Â•Ã°ÂŸÂ‘Â•  bisa ga aku kasih bintang 10 Â‘Â•Ã°ÂŸÂ‘Â• bisa  ga  aku  kasih bintang
- Cleansing Emoticon
Pada  proses  ini,  merupakan  tahapan  untuk menghapus emoticon pada dataset seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Cleansing Emoticon Ulasan dengan dengan karakter emoticon Ulasan setelah cleansing emoticon Bagus sekali Ã°ÂŸÂ‘Â•Ã°ÂŸ Â‘Â•Ã°ÂŸÂ‘Â•  bisa ga aku kasih bintang
Bagus  sekalibisa  ga
aku kasih bintang
- Cleansing Space
Pada  proses  ini,  menghapus  data  yang  kelebihan spasi yang ada di dalam dataset seperti yang ada pada Tabel 5.
Tabel 5. Cleansing Space Ulasan dengan dengan karakter spasi Ulasan setelah cleansing space Bagus sekalibisa ga aku kasih bintang Bagus  sekali  bisa  ga aku kasih bintang
b). Case Folding
Tahap case folding ini adalah tahap untuk mengubah semua  huruf  besar  yang  terdapat  pada  tahap sebelumnya  menjadi  huruf  kecil  ( lowercase ).  Hasil dari tahap ini dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Case Folding
Ulasan dari cleansing Ulasan setelah case folding Udah bagus tapi lambat loading nya udah bagus tapi
lambat loading nya
c). Tokenization
Tahap tokenization yaitu  ulasan  pada dataset akan menjadi  penggalan  kata  sehingga  menghasilkan token.  Hasil  dari  tahap tokenizing terdapat  pada Tabel 7.

## Tabel 7. Tokenization

## Ulasan dari case
folding Ulasan setelah tokenization udah bagus tapi lambat loading nya 'udah', 'bagus', 'tapi', 'lambat', 'loading', 'nya' d). Normalize
Pada  tahap normalize ,  data  yang tidak  sesuai  ejaan akan  diperbaiki  dan  menyesuaikannya  dengan menggunakan  kamus  normalisasi  kata.  Tabel  5 merupakan hasil dari normalize .
Tabel 8. Normalize
Ulasan dari tokenization Ulasan setelah normalize 'udah', 'bagus', 'tapi', 'lambat', 'loading', 'nya' sudah bagus tapi
lambat loading nya
e). Stopword Removal
Pada  tahap stopword akan  dilakukan  untuk menghapus kata-kata yang dinilai kurang berpengaruh  untuk  hasil  klasifikasi.  Hasil  dari stopword removal pada Tabel 6.
Tabel 9. Stopword Removal
Ulasan dari normalize
Ulasan setelah stopword removal sudah bagus tapi lambat loading nya bagus lambat loading nya
f). Stemming
Tahap stemming merupakan proses mengubah kata- kata menjadi  bentuk  dasar menggunakan library di python  yaitu library NLTK  dan  Sastrawi  Nazief- Andriani. Hasil dari proses stemming ada pada Tabel 10.
Tabel 10. Stemming

## Ulasan dari stopword
removal Ulasan setelah stemming beri bintang setiap chat chat tidak terkirim diperbaiki beri bintang tiap chat chat tidak kirim baik

## 3.4 Modeling
Tahap modeling merupakan  tahapan  dilakukannya penerapan Information  Gain .  Data categoric ke numeric dengan  melakukan  pembobotan  kata  dan mendeteksi fitur yang paling berpengaruh dari kelas yang  telah  ditentukan  dengan  perhitungan  nilai entropy . Untuk mencari entropy , data akan diproses dengan  ketentuan entropy  set dan  dihitung berdasarkan  nilai  kemungkinan  kemunculan  kata yang akan dikumpulkan menjadi  nilai pembobotan. Hasilnya  akan  menjadi  nilai entropy  word yang nantinya akan diolah untuk mencari nilai gain .
Nilai gain yang  didapatkan  akan  diseleksi  dengan menerapkan threshold 1, untuk  kata yang memiliki nilai gain dibawah threshold yang  telah  ditentukan maka kata tersebut akan terhapus dan dianggap tidak relevan. Pada Gambar 9 adalah perbandingan jumlah fitur sebelum dan sesudah menerapkan gain dengan threshold 1.
Pada  proses  ini  telah  didapatkan  498  kata  yang dianggap  berpengaruh  dalam  proses  klasifikasi. Setelah  didapatkan  fitur  berpengaruh,  data  akan dibagi ke dalam data training dan data testing serta melakukan  penerapan  algoritma Naïve  Bayes
Classifier . Tabel 11. Split Data Training dan Testing Persentase Pengujian (%) Data Training Data Testing 90% dan 10% 1425 159 80% dan 20% 1267 317 70% dan 30% 1108 476 60% dan 40% 950 634 50% dan 50% 792 792 Setelah dilakukan pengujian melakukan Information Gain dan Naïve  Bayes  Classifier ,  selanjutnya
Gambar 9. Perbandingan Jumlah Fitur Penggunaan Information Gain
melakukan pengujian dengan menerapkan algoritma Naïve  Bayes  Classifier tanpa seleksi  fitur Information Gain.
3.5 Evaluation
Pada tahap evaluasi, peneliti melakukan perbandingan dari klasifikasi algoritma naïve bayes yang menerapkan seleksi fitur information gain dan yang  tidak  menerapkan  seleksi  fitur.  Evaluasi dilakukan  untuk  mengukur  kinerja  klasifikasi dengan menggunakan confusion matrix menggunakan nilai accuracy, precision, recall, dan f-measure dengan menerapkan 5 scenario pengujian.
Tabel  12  merupakan  perbandingan  dari  hasil pengujian Naïve  Bayes  Classifier dengan  seleksi fitur Information  Gain dan Naïve  Bayes  Classifier tanpa seleksi fitur.
Tabel 12. Perbandingan Algoritma
Nilai Information Gain dan Naïve Bayes Classifier 90:10 80:20 70:30 60:40 50:50 Accuracy 84% 82% 80% 80% 80% Precision 84% 82% 80% 80% 80% Recall 84% 82% 80% 80% 80% F-Measure 83% 82% 80% 79% 80% Nilai
Naïve Bayes Classifier
90:10 80:20 70:30 60:40 50:50 Accuracy 77% 78% 76% 76% 77% Precision 78% 79% 76% 77% 77% Recall 77% 78% 76% 76% 77% F-Measure 76% 77% 75% 76% 76%
Dapat dilihat bahwa accuracy tertinggi dengan nilai 84%  yang  didapatkan  dari scenario 90:10 menggunakan information gain dan naïve bayes .
Selain  itu,  hasil  dari  klasifikasi  ulasan  pengguna aplikasi discord divisualisasikan dengan menggunakan wordcloud untuk mengetahui gambaran  atau  informasi  umum  tentang  hasil  dari penelitian ini.
Gambar 10 menunjukkan wordcloud yaitu visualisasi  dari  kata-kata  yang  sering  muncul  pada penelitian  ini.  Hasil  frekuensi  kata  kemunculan paling  banyak  yaitu  kata  "enggak",  "aplikasi", "discord" menjadi  kata yang sering  digunakan oleh pengguna  untuk  memberikan  ulasan  pada  aplikasi discord di google play store .

## 3.6 Deployment
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan  laporan  hasil kegiatan  yang  sudah  dilakukan.  Laporan  akhir mengenai  pengetahuan  yang  didapat  tentang  hasil analisis yang telah dievaluasi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  ulasan pengguna  aplikasi  discord  menggunakan Naïve Bayes  Classifier dengan  menerapkan  seleksi  fitur Information Gain . Metodologi yang digunakan pada penelitian ini yaitu CRISP-DM terdiri dari business understanding sebagai tahapan pemecahan permasalahan  pada  penelitian, data  understanding sebagai  tahap pengambilan data dan persiapan data untuk penelitian, data preparation sebagai tahap text preprocessing atau pembersihan data yang digunakan  pada  penelitian, modeling merupakan tahap penerapan seleksi  fitur Information  Gain dan algoritma Naïve Bayes Classifier , evaluation sebagai tahap  untuk  mengukur  hasil  dari  pengujian menggunakan confusion  matrix ,  dan deployment dilakukan  pembuatan  laporan  akhir  dari  hasil penelitian  yang  sudah  dilakukan.  Gambaran  atau informasi  umum  mengenai  data  ulasan  pengguna aplikasi  discord  diperoleh  dari  visualisasi  dengan wordcloud .  Kata  yang  sering  muncul  adalah  kata "enggak", "aplikasi", "discord".
2. Hasil accuracy tertinggi  yang  diperoleh  yaitu pada pengujian menggunakan Information Gain dan Naïve  Bayes  Classifier dengan  90% data  training dan  10% data  testing dan  memperoleh accuracy sebesar 84%. Penambahan seleksi fitur Information Gain berguna untuk mengoptimalkan hasil
Gambar 10. Visualisasi wordcloud
klasifikasi  dari Naive Bayes  Classifier dengan  cara mengurangi fitur-fitur yang kurang relevan.
Beberapa  hal  yang  disarankan  peneliti  adalah sebagai berikut:
1. Analisis ulasan pengguna aplikasi discord dapat dilakukan  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi lain seperti K-Nearest Neighbor (KNN) atau Support Vector Machine .
2. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  data ulasan  berbahasa  Indonesia.  Diharapkan  pada penelitian selanjutnya dapat menggunakan data dari berbagai bahasa.
3. Untuk penelitian selanjutnya dapat ditambahkan seleksi fitur N-Gram, Particle Swarm Optimization, Chi  Square,  Stable  Mutation  Jump  Strategy atau seleksi  fitur  lainnya  untuk  membandingkan  kinerja metode Naïve  Bayes  Classifier dengan  adanya penambahan seleksi fitur tersebut.

## PUSTAKA
Erfina,  A.,  Basryah,  E.  S.,  Saepulrohman,  A.,  & Lestari,  D.  (2020).  Analisis  Sentimen Aplikasi  Pembelajaran Online Di Play Store Pada Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (Svm). In Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) , 1(1), 145-152.
Indriati, I., & Ridok, A. (2016). Sentiment Analysis
For  Review  Mobile  Applications  Using Neighbor  Method  Weighted  K-Nearest Neighbor (Nwknn). Journal of Environmental Engineering  and Sustainable Technology , 3(1), 23-32.
Lu, M., & Liang, P. (2017). Automatic classification of non-functional requirements from augmented app user reviews . In Proceedings of  the  21st  International  Conference  on Evaluation  and  Assessment  in  Software Engineering (pp. 344-353).
Marlina,  D.,  &  Bakri,  M.  (2021).  Penerapan  Data Mining  Untuk  Memprediksi  Transaksi Nasabah  Dengan  Algoritma  C4.  5. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi , 2(1), 23-28.
Minarni,  M.,  Prasetyaningrum,  E.,  &  Ismail,  A. (2022).  Pelatihan  Pemanfaatan  Aplikasi Discord Sebagai Kelas Virtual Bagi Guru Se- Kotawaringin  Timur.  Dinamisia:  Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 6(4), 1068- 1078.
Negara, A. B. P., Muhardi, H., & Putri, I. M. (2020). Analisis  Sentimen  Maskapai  Penerbangan Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Dan Seleksi Fitur Information Gain. J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput , 7(3), 599-606.
Panggabean, F. (2021). Penerapan Media
Pembelajaran Daring dengan Memanfaatkan Aplikasi  Discord  pada  Mata  Pelajaran  IPA Terpadu Selama Pandemi Covid-19 di Kelas VIII-2  SMP  Negeri  2  Tebing  Tinggi.
SCHOOL  EDUCATION  JOURNAL  PGSD FIP UNIMED , 11(1), 35-41.
Permana,  M.  A.,  &  Widiastuti,  S.  (2023).  Analisis
Sentimen Penggunaan Aplikasi Video Conference  Pada  Ulasan  Google  Play  Store Menggunakan  Metode  NBC  (Naive  Bayes Classifier). Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknologi  Informasi  (JURSISTEKNI) ,  5(1),
178-191.
Pintoko,  B.  M.,  &  Lhaksmana,  K.  M.  (2018). Analisis  Sentimen  Jasa  Transportasi  Online pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes Classifier. eProceedings of Engineering , 5(3), 8121–8130.
Putra,  A.  D.  A.,  &  Juanita,  S.  (2021).  Analisis Sentimen  pada  Ulasan  pengguna  Aplikasi Bibit  Dan  Bareksa  dengan  Algoritma  KNN. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem Informasi) , 8(2), 636-646.
Rakhmawan, A., Juansah, D. E., Nulhakim, L., Biru,
L.  T.,  Rohimah,  R.  B.,  Suryani,  D.  I.,  ...  & Resti,  V.  D.  A.  (2020,  November).  Analisis Pemanfaatan Aplikasi Discord dalam Pembelajaran Daring Di Era Pandemi Covid- 19. In Prosiding Seminar Nasional Pendidikan FKIP , 3(1), 55-59.
Ridho,  M.  R.,  Muhaimin,  M.,  &  Harjono,  H.  S. (2021).  Pengaruh  Aplikasi  Discord  dalam Pembelajaran Daring Terhadap Hasil Belajar pada  Matakuliah  Komputer. Jurnal  Ilmiah Bina Edukasi , 14(1), 22-35.
Rohanah,  A.,  Dermawan,  B.  A.,  &  Purnamasari, I. Klasifikasi  Ulasan  Pengguna  Zoom  Cloud Meetings Menggunakan Metode Information Gain  dan  Naïve  Bayes  Classifier. Jurnal Informatika  Universitas  Pamulang ,  6(2), 348-357.
Sari,  A.  E.,  Widowati,  S.,  &  Lhaksmana,  K.  M. (2019). Klasifikasi Ulasan Pengguna
Aplikasi Mandiri Online di Google Play Store dengan  Menggunakan  Metode  Information Gain dan Naive Bayes Classifier. eProceedings  of  Engineering ,  6(2),  9143- 9157.
Subagja,  R.  A.,  Widiastiwi,  Y.,  &  Chamidah,  N. (2021).  Klasifikasi  Ulasan  Aplikasi  Jenius pada  Google  Play  Store  Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes.  Informatik:  Jurnal Ilmu Komputer, 17(3), 197-208.
Thaha, A. R., & Aziz, F. (2020). Penambangan Teks Pada Tujuan Wisata di Bandung Raya (Studi Kasus: Tangkuban Perahu dan Kawah Putih). Jurnal  Sekretaris  dan  Administrasi  Bisnis , 4(2), 146-156.
Tjahjadi,  E.,  Paramita,  S.,  &  Salman,  D.  (2021). Pembelajaran  Era  Pandemi  Covid-19  di Indonesia (Studi terhadap Aplikasi Discord).
Koneksi , 5(1), 83-89.
Tumewu, M. C. I. S., & Kurniasari, N. (2022). Motif
Dan Kepuasan Komunitas Acid  Pada Media
Sosial  Discord  Sebagai  Sarana  Pemenuhan Kebutuhan Informasi. Jurnal Pustaka
Komunikasi , 5(1), 25-37.
Watrianthos, R., Suryadi, S., Irmayani, D., Nasution, M., & Simanjorang, E. F. (2019). Sentiment Analysis  Of  Traveloka  App  Using  Naïve Bayes Classifier Method. Int. J. Sci. Technol. Res , 8(7), 786-788.