## ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN PRODUK PAKAIAN ZIRDIGO DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Cep Lukman Rohmat, Rizky Tito Aprilianto, Fathurrohman, Iin Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon, Indonesia ceplukmanrohmat@gmail.com

## ABSTRAK
Teknologi  informasi terus berkembang,  mengubah cara berkomunikasi,  model kerja, serta akses terhadap informasi.  Bisnis  modern  sangat  dipengaruhi  oleh  kemajuan  informatika,  dengan  e-commerce  menjadi  salah satu  contoh  terkemuka  dalam  perubahan  tersebut.  Pendidikan  juga  menjalani  perubahan,  dengan  pemanfaatan teknologi  untuk  pendidikan  jarak  jauh  dan  akses  ke  sumber  daya  pendidikan  yang  lebih  luas.  Selain  itu, perkembangan pesat di bidang Informatika juga membuka peluang untuk penelitian dan analisis data yang lebih luas. Permasalahan dalam  mengidentifikasi ulasan dapat  menyebabkan kesalahan dalam  mengevaluasi kualitas produk, yang pada akhirnya dapat berdampak pada keputusan konsumen. Oleh karena itu, penting untuk dapat mengidentifikasi  dengan  akurat  apakah  suatu  ulasan  bersifat  positif  atau  negatif.  Tujuan  penelitian  ini  untuk meningkatkan  kualitas  produk  dan  layanan  pada  produk  pakaian  Zirdigo.  Metode  penelitian  yang  digunakan adalah Sample  Explore  Modify  Model&Access  ( SEMMA ) dengan  menggunakan  data  ulasan  produk  pakaian Zirdigo sebagai data  latih dan uji. Penelitian  ini  akan  menggunakan teknik  analisis data dengan  menggunakan algoritma Naive Bayes untuk melakukan klasifikasi sentimen pada ulasan produk pakaian Zirdigo. Hasil analisis sentimen  pada  ulasan  produk  pakaian  Zirdigo  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  menghasilkan accuracy sebesar 81.00%, precision 100% dan recall 80%.
Kata kunci : Naïve Bayes, Analisis sentimen, Ulasan produk, SEMMA

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan  perdagangan  barang  dan  jasa  melalui platform  online,  yang  dikenal  sebagai  e-commerce, telah mengalami pertumbuhan yang signifikan hingga saat  ini  [1].  Teknologi  informasi  terus  berkembang, mengubah  cara  berkomunikasi,  model  kerja,  serta akses  terhadap  informasi.  Bisnis  modern  sangat dipengaruhi  oleh  kemajuan  informatika,  dengan  e- commerce  menjadi  salah  satu  contoh  terkemuka dalam perubahan tersebut. Pendidikan juga menjalani perubahan,  dengan  pemanfaatan  teknologi  untuk pendidikan  jarak  jauh  dan  akses  ke  sumber  daya pendidikan yang lebih luas. Selain itu, perkembangan pesat  di  bidang  Informatika  juga  membuka  peluang untuk penelitian dan analisis data yang lebih luas.
Analisis sentimen digunakan untuk mengklasifikasikan  ulasan  menjadi  sentimen  positif atau negatif. Dalam era digital saat ini, ulasan produk secara  online  memainkan  peran  yang  sangat  penting dalam  memengaruhi  keputusan  konsumen.  Oleh karena  itu,  penting  untuk  dapat  mengidentifikasi dengan  akurat  apakah  suatu  ulasan  bersifat  positif atau  negatif.  Permasalahan  dalam  mengidentifikasi ulasan dapat menyebabkan kesalahan dalam mengevaluasi  kualitas  produk,  yang  pada  akhirnya dapat  berdampak  pada  keputusan  konsumen.  Oleh karena itu, produk pakaian Zirdigo perlu meningkatkan kualitas produk dan layanan.
Salah  satu  e-commerce  yang  paling  populer adalah  shopee,  yang  menyediakan  berbagai  fitur termasuk  kemampuan  pengguna  untuk  memberikan ulasan terhadap  produk. Banyaknya ulasan produk di shopee, diperlukan pengklasifikasian untuk
mengelompokkan  ulasan  ke  dalam  sentimen  positif atau negative [2].Metode text mining yang digunakan meliputi  tahapan  crawling  data,  labelling,  cleaning, preprocessing (transformation, tokenization, filtering) [3].  Hasil  analisis  dari  penelitian  sebelumnya menunjukkan  penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes dengan  tingkat  akurasi  sebesar  89,24%.  Dalam analisis  tersebut,  ditemukan  bahwa  84,02%  ulasan memiliki  sentimen  positif,  sedangkan  15,98%  ulasan memiliki sentimen negative [4].
Tujuan  penelitian  ini  untuk  meningkatkan kualitas  produk  dan  layanan  pada  produk  pakaian Zirdigo.  Ulasan  produk  online  memainkan  peran yang  sangat  penting  dalam  memengaruhi  keputusan konsumen.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  dapat mengidentifikasi  dengan  akurat  apakah  suatu  ulasan bersifat  positif  atau  negatif.  Kesulitan  dalam mengidentifikasi  ulasan  tersebut  dapat  menyebabkan kesalahan dalam  mengevaluasi kualitas produk, yang pada  akhirnya  dapat  berdampak  pada  keputusan konsumen.
Algoritma  Naïve  Bayes  merupakan  algoritma klasifikasi yang sederhana dan menggunakan perhitungan  probabilitas  untuk  melakukan  klasifikasi data[5]. Konsep dasar yang diterapkan oleh algoritma Naïve Bayes adalah Teorema Bayes, yang dikembangkan oleh ilmuwan Inggris, Thomas Bayes. Teorema  ini  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi dengan  menghitung  nilai  probabilitas  [6].  Penelitian ini  akan  menggunakan  teknik  analisis  data  dengan menggunakan algoritma Naive Bayes untuk melakukan  klasifikasi  sentimen  pada  ulasan  produk pakaian  Zirdigo.  Metode  penelitian  yang  digunakan
adalah Sample  Explore  Modify  Model&Access ( SEMMA ) dengan  menggunakan  data  ulasan  produk pakaian  Zirdigo sebagai data  latih dan uji. Data  latih digunakan  untuk  melatih  algoritma  Naive  Bayes, sedangkan  data  uji  akan  digunakan  untuk  menguji akurasi algoritma.
Hasil  penelitian  analisis  sentimen  pada  ulasan produk  pakaian  Zirdigo  dengan  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  dapat  memberikan  kontribusi yang  signifikan  bagi  penjual.  Dengan  memahami pandangan konsumen terhadap produk, penjual dapat meningkatkan  kualitas  produk  dan  layanan  sesuai dengan  ulasan  yangditerima.  Selain  itu,  temuan  ini juga  dapat  menjadi  dasar  untuk  penelitian  lanjutan dalam pengembangan  metode analisis  sentimen  yang lebih canggih dan akurat, sehingga dapat memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  mengenai  ulasan produk.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penggunaan  algoritma Naïve  Bayes dalam menganalisis  sentimen  tehadap  produk smartphone yang  dijual  di website shopee.  Data  yang  dijadikan objek  merupakan ulasan konsumen  mengenai produk Xiaomi  Redmi  Note  9  yang  tersedia  di  platform Shopee  Indonesia.  Hasil  klasifikasi  algoritma  Naïve Bayes mendapatkan nilai akurasi 85%. Menunjukkan bahwa  menerapkan  teknik  analisis  sentimen,  pelaku bisnis  dapat  mengetahui  opini  pelanggan  sebagai evaluasi  yang  perlu  dilakukan  dalam  melakukan optimalisasi terhadap produk dan layanan [1].
Pengklasifikasian terhadap banyaknya komentar dalam  produk  Shopee  untuk  mengelompokkan komentar  ke  dalam  sentimen  positif  atau  sentimen negatif.  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  digunakan dalam  penelitian  ini  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap  komentar  tersebut,  sehingga  produk  dinilai berdasarkan  ulasan  sentimen  positif.  Penelitian  ini melakukan  uji  di  berbagai  jenis  toko  pakaian, termasuk  toko  pakaian  wanita,  pakaian  pria,  dan pakaian anak-anak. Toko pakaian anak-anak memperoleh  persentase  sentimen  positif  tertinggi,  di mana  dari  100  komentar,  90%  di  antaranya merupakan  sentimen  positif.  Akurasi  pada  toko online  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  adalah sebesar 87% [2].
Analisis  sentimen  merupakan  proses  yang melibatkan  pemahaman,  ekstraksi,  dan  pengolahan otomatis  data  teks  untuk  menghasilkan  informasi mengenai  sentimen  yang  terkandung  dalam  sebuah kalimat. Tahapan  analisis  ini  meliputi  pengumpulan data  komentar  pelanggan House  of  Smith di Tokopedia,  pelabelan  dilakukan  manual  untuk mengidentifikasi ulasan positif dan negatif, preprocessing  data,  pemberian  bobot  menggunakan metode  TF-IDF,  dan  klasifikasi  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes.  Hasil  dalam  pengujian analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes  dengan  pembobotan  TF-IDF  menunjukkan
akurasi 83%. Visualisasi persebaran kata yang paling sering muncul pada ulasan positif adalah kata 'bagus', 'nyaman', dan 'pakai'. Sedangkan pada ulasan negatif, kata  paling  sering  muncul  adalah  'bahan'  dan  'tipis', menunjukkan  bahwa  beberapa  pembeli  merasa produk memiliki bahan yang tipis [7].
Menganalisis tanggapan  masyarakat di  platform media  sosial  terkait  dengan  kelangkaan  minyak goreng  yang  terjadi  di  Indonesia,  yang  melibatkan Kementerian Perdagangan Republik Indonesia. Penelitian  ini  menggunakan  metode  Naïve  Bayes untuk mengklasifikasi postingan tweet yang diberikan oleh  masyarakat,  berkaitan  kepada  Kementrian Perdagangan Republik Indonesia. Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  1000  tweet. Hasil  analisis  pada  penelitian  ini  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  dengan  nilai  akurasi  89,24%. Dalam  analisis  tersebut,  ditemukan  bahwa  84,02% tanggapan  yang  diberikan  masyarakat  memiliki sentimen  positif,  sedangkan  15,98%  tanggapan memiliki sentimen negative [4].
Dua  tujuan  utama,  yaitu  klasifikasi  analisis sentimen  terhadap  ulasan  pelayanan  dan  produk  Ubi Madu  Cilembu  Abah  Nana  menjadi  positif  dan negatif,  serta  melakukan  evaluasi  terhadap  tingkat akurasi  dari  hasil  klasifikasi  tersebut.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari aplikasi pesan makanan online seperti Gofood, Grabfood, dan Shopeefood.  Terdapat  259  data  yang  dianalisis, dengan  310  data  yang  menunjukkan  sentimen  positif dan  49  data  yang  menunjukkan  sentimen  negatif. Hasil  eksperimen  menunjukkan  tingkat  akurasi sebesar 86,29% pada eksperimen pertama menggunakan  operator  Split  Data,  dan  86,12%  pada eksperimen  kedua  menggunakan  operator  Cross Validation dengan bantuan seorang ahli bahasa. Hasil penelitian  ini  berpotensi  memberikan  keuntungan bagi  Ubi  Madu  Cilembu  Abah  Nana  dalam meningkatkan mutu produk dan pelayanan berdasarkan respons pelanggan. Selain  itu, penelitian ini  juga  berperan  dalam  mengembangkan  analisis sentiment  dan  pemrosesan  bahasa  alami  melalui penerapan algoritma klasifikasi pada ulasan pelanggan [8].
Permasalahan  yang  dihadapi  adalah  kurangnya pemahaman dalam menganalisis parameter pengelompokan data penjualan dengan menggunakan algoritma  x-means ,  serta  kesulitan  yang  dihadapi dalam menginterpretasikan pengelompokan penjualan produk  menggunakan  algoritma x-means  clustering . Metode  yang  digunakan penelitian  ini  adalah algoritma  clustering  x-means .  Dari  penelitian  yang telah  dilakukan,  hasil  yang  diperoleh  dari  penerapan metode  Clustering  algoritma  X-Means  menunjukkan bahwa  dari  kumpulan  data  sebanyak  333  jenis  data penjualan  dan  transaksi  pada  tahun  2019.  Penelitian ini  melakukan  eksperimen  terhadap  data  yang diperoleh, dengan nilai k dan akan dioptimalkan pada k  =  2.  Penggunaan  operator  Normalize  perpengaruh terhadap  index  Davies  Bouldin  yang  menunjukkan
bahwa  tanpa  menggunakan  operator  Normalize menghasilkan  nilai  index  Davies  Bouldin  yang  baik, yaitu 0,574 [9].
Penggunaan  algoritma  Clustering  X-Means untuk pengelompokkan dataset computer berdasarkan harga  dan  spesifikasi  computer. Metode  ini merupakan  salah  satu  metode  clustering  yang digunakan  untuk  mengelompokkan  data.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  dataset  computer dapat  dikelompokkan  menjadi  3  cluster,  dengan jumlah anggota cluster 0 sebanyak 710 item, cluster 1 sebanyak  136  item,  dan  cluster  2  sebanyak  15  item [10].
Perencana  dan  pengambil  keputusan  dapat mempertimbangkan alternatif lain dan memanfaatkan data  kelulusan  mahasiswa.  Dalam  penerapannya, metode  Naive  Bayes  menggunakan  data  latih  untuk mendapatkan  probabilitas  setiap  kriteria  untuk  kelas yang berbeda, sehingga nilai probabilitas dari kriteria tersebut  dioptimalkan  untuk  menentukan  prediksi kelulusan  siswa  secara  cepat  dan  efisien  berdasarkan klasifikasi  yang  dilakukan  dengan  metode  Naive Bayes.  Hasil  pengujian  dengan  metode  Naive  Bayes menunjukkan  nilai  akurasi  sebesar  76,25%,  yang menunjukkan  bahwa  metode  ini  memiliki  akurasi yang  sangat  baik.  Oleh  karena  itu,  metode  ini  dapat diterapkan dalam memprediksi kelulusan siswa [11].
Permasalahan tata kelola website SMK Cendikia Kota  Cirebon  terkait  dengan  konteks  dan  spesifik yang dihadapi oleh sekolah, seperti konten yang tidak terupdate,  kurangnya  responsivitas,  keterbatasan aksesibilitas,  dan  kurangnya  pelatihan  dan  dukungan bagi  staf  yang  bertanggung  jawab  atas  pengelolaan website. Hasil dari Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat  (PkM)  ini  adalah  pemahaman  yang sangat baik bagi peserta mengenai konsep tata kelola website,  hal  yang  penting  dalam  pengelolaan  dan pemeliharaan website adalah efektif, serta peningkatan  keterampilan  teknis  dalam  mengelola dan  memelihara  website,  seperti  kemampuan  dalam melakukan pengeditan, mempublikasi konten, mengoptimalkan desain, dan memantau kinerja dalam website [12].
Pengabdian kepada masyarakat ini menggambarkan  integrasi  teknologi  informasi  dalam layanan Desa Sinarancang dengan tujuan meningkatkan  efisiensi  dan  aksesibilitas.  Inisiatif  ini melibatkan  pemerintah  desa,  masyarakat,  dan  mitra lokal  dalam  membangun  infrastruktur  teknologi informasi  yang  inklusif.  Keberhasilan  inisiatif  ini terlihat  dari  penggunaan  sistem  informasi  berbasis digital  yang  berhasil  meningkatkan  aksesibilitas layanan  kesehatan,  pendidikan,  dan  administrasi  di wilayah  desa.  Melalui  pendekatan  partisipasi  dan edukasi  kepada  masyarakat,  Desa  Sinarancang berhasil  menciptakan  lingkungan  yang  mendukung adaptasi  teknologi  informasi  di  tingkat  komunitas. Hasil  penerapan  sistem  informasi  layanan  berbasis digital menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan  kualitas  hidup  masyarakat  desa,
mempromosikan inklusivitas, dan mendorong pertumbuhan ekonomi di wilayah pedesaan, termasuk di  dalamnya  desa  wisata  Anti  Galau  Sinarancang [13].

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Tahapan SEMMA[14]
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode Sample  Explore  Modify  Model&  Access  ( SEMMA ) dimana  SEMMA  cara  untuk  mengklasifikasikan analisis  sentimen  pada  data.  Langkah-langkah  yang akan  diambil  dalam  proses  penerapan  metode SEMMA  meliputi Sampel,  Explore,  Modify,  Model Assess.

## 3.1. Sampel
Pada  tahap  ini,  melakukan  pengumpulan  data terkait  analisis  sentimen  pada  ulasan  salah  satu produk  Zirdigo  yang  ada  di  shopee  menggunakan web  scraper.  Data  yang  terkumpul  disimpan  dalam format  excel.  Selanjutnya  data  dibaca  dan  dilakukan proses persiapan data.

## 3.2. Explore
Pada  tahap  ini  melakukan  penjelasan  tentang deskripsi  data.  Deskripsi  data  menjelaskan  gambaran besar dari informasi data yang dipakai.

## 3.3. Modify
Pada  tahap  ini,  melakukan  Tokenisasi  untuk memecah  kumpulan  kalimat  menjadi  kata  perkata agar  memiliki  arti  tertentu  dan  diolah  lebih  lanjut dalam  proses  selanjutnya.  Melakukan  pembersihan untuk  menghilangkan  simbol-simbol  yang  tidak perlu,  yang ada pada data ulasan produk. Melakukan stemming untuk  proses  mengembalikan  kata-kata  ke dalam  kata  dasar.  Melakukan  stopword  untuk memfilter kata-kata yang tidak diperlukan saat proses data.  Melakukan labeling untuk  mempermudah kalimat  mana  yang  menunjukkan  positif  atau  negatif dalam melakukan analisis

## 3.4. Model
Pada  tahap  ini,  melakukan  pembagian  dataset menjadi 2 bagian yaitu data latih dan data uji  dengan ratio  7:3.  Selanjutnya  melakukan  proses  pemodelan dengan  memakai  data  latih  untuk  memprediksi  label pada ulasan sentimen produk zirdigo.
Gambar 2. Proses naïve bayes Membuat flowchart
bertujuan untuk memberikan  gambaran  mengenai  proses  klasifikasi ulasan produk pakaian dengan menggunakan algoritma  naïve  bayes,  dimulai  dari  pengambilan data, lalu memasukkan data ulasan pakaian yang akan melakukan  pra-prosesing  hingga  dapat  menampilkan hasil akhir dari performance naïve bayes.

## 3.5. Assess
Pada  tahap  ini,  melakukan  evaluasi  terhadap model  yang  telah  dikembangkan.  Evaluasi  ini melibatkan  perbandingan  hasil  prediksi  model  data uji  dengan  label  sentimen  pada  data  uji  yang sebelumnya telah diberi label. Hasil evaluasi dihitung berdasarkan  besaran  dari precision,  recall dan akurasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Sampel
Data  yang  diambil  dari  website  shopee disimpan  dalam  bentuk  file  excel.  Data  tersebut berisikan  atribut  seperti web-scraper-order,  url dan text. Atribut  yang  akan  digunakan  hanya text karena didalamnya sudah termasuk data ulasan produk.

## Tabel 1. Data belum di cleaning

## Text Ulasan
Tampilan: sesuai Tampilan: mantap....👍👍
Tampilan: biasa, bahannya tidak terlalu tebal Tampilan: keren Warna: oke

## 4.2. Explore
Data  yang  telah  terkumpul  berisi  tentang komentar-komentar  dari  para  pembeli  yang  membeli
produk  zirdigo.  Data  yang  telah  di  crawling menggunakan  web  scraper  berjumlah  632  data. Data tersebut akan dibersihkan seperti simbol-simbol yang tidak  perlu,  dalam  memproses  dataset  ulasan  produk akan menggunakan rapidminer.
Gambar 3. Web scraper
4.3. Modify
Pada  tahap  ini  akan  melakukan  proses cleaning dataset,  operator  yang  digunakan  yaitu  subprocess didalam operator subrocess terdapat operator replace diberi  nama replace simbol  untuk  menghapuskan simbol-simbol  dan  juga  didalam subprocess ada operator trim digunakan  untuk  menghilangkan  spasi diawal  dan  akhir  kalimat  yang  tidak  perlu.  Dalam proses cleaning dataset digunakan juga operator filter examples untuk manghapus kolom yang kosong.
Gambar 4. Proses cleaning
Berikut contoh hasil pada saat melakukan proses cleaning dataset dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 2. Hasil tahap cleaning No Input Output 1 Tampilan: sesuai Tampilan sesuai 2 Tampilan: mantap....👍👍 Tampilan mantap 3 Tampilan: biasa, bahannya tidak terlalu tebal Tampilan biasa bahannya tidak terlalu tebal 4 Tampilan: keren Tampilan keren 5 Warna: oke Tampilan sesuai
Setelah  semua  data  sudah  dibersihkan  melalui tahap  cleaning  selanjutnya  melakukan  pelabelan secara  manual.  Dilakukan  dengan  membaca  ulasan komentar  satu  persatu.  Sentimen  yang  dinyatakan positif  memberikan  ulasan  yang  bersifat  memuji sedangkan sentimen yang negatif memberikan ulasan kurang puas.
Tabel 3. Pelabelan No Ulasan Sentimen 1 Tampilan sesuai positif 2 Tampilan mantap positif 3 Tampilan biasa bahannya tidak terlalu tebal negatif 4 Tampilan sempit Size M nyaaa tidak Seperti biasa nya Size M negatif 5 Tampilan keren positif
Pada tahap ini akan melakukan wordcloud untuk mengetahui kata yang paling sering digunakan,
Gambar 5. Tahapan wordcloud
Operator yang digunakan yaitu operator nominal to text, operator process documents from data didalamnya  terdapat  beberapa  operator  yaitu operator tokenize untuk melakukan pemecahan dokumen  bagian-bagian  kata,  operator transform cases untuk  melakukan perubahan teks  menjadi  huruf kecil  ( lower  case), operator filter  stopword untuk melakukan  proses  penghapusan  terhadap  kata-kata yang  tidak  bermakna,  dan  operator filter  tokens (by length) minimal karakter 4 dan maksimal karakternya 25.  Selanjutnya  operator wordlist  to  data, operator sort dan  operator filter  examples  range diisi first example 1  dan last  example 20  untuk  menampilkan kata.
Gambar 6. Process documents from data
Untuk  memanpilkan  kata  yang  paling  banyak digunakan  menggunakan  visualisasi  dapat  dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Visualisasi wordcloud

## 4.4. Model
Pada  tahap  ini  melakukan  pembagian  model dataset yaitu data latih dan model.
Gambar 8. Penerapan algoritma naïve bayes
Menampilkan hasil data latih, data latih ini akan digunakan pada saat proses pengujian.
Gambar 9. Tampilan data latih
Untuk menampilkan hasil dari model, meanghasilkan class  positif 0,950  dan class  negatif 0,050.

## Gambar 10. Tampilan dari model
Pada  tahap  ini  peneliti  akan  melakukan sentimen  prediksi  menggunakan  data  yang  belum diberi label. Pada tahap sebelumnya peneliti membuat data latih maupun model menggunakan data sentimen yang sudah diberi label positif dan negatif.
Gambar 11. Analisis prediksi naïve bayes
Hasil  analisis  prediksi  awal  yang  sentimennya kosong  diprediksi  menjadi  sentiment  positif  dan negatif.  Dalam  melakukan  prediksi  ada  beberapa yang sesuai prediksinya dan ada yang kurang tepat.
Gambar 12. Hasil analisis prediksi

## 4.5. Access
Pada  tahap  ini  akan  melakukan  pengujian performance  data  yang  digunakan  yaitu  data  latih, siapkan  operator  data  latih  didapat  dari  pembagian model pada tahap sebelumnya, siapkan operator naïve
bayes  untuk  mempelajari  data  latih  tersebut,  siapkan operator  apply  model  untuk  memodelkan  algoritma naïve bayes yang digunakan dan operator performance  untuk  menghasilkan  performance  dari algoritma naïve bayes.
Gambar 13. Tahapan performance
Hasil performance Vector algoritma naïve bayes mendapatkan accuracy sebesar  81.00%  dapat  dilihat pada gambar dibawah.
Gambar 14. Performance vector naïve bayes
Langkah  selanjutnya  melakukan  penghitungan secara  manual  dengan Confision  Matrix dilakukan
perhitungan accuracy,  precision ,  dan recall .  Rumus Confision Matrix dibawah ini.
Keterangan : TP = True Positif
TN = True Negatif
FP = False Positif FN = False Negatif
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 = 152+10
152+0+38+10
= 162 200 𝑥 100% = 81%
Precision  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 152 152+0 =  1 𝑥 100% = 100%
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 152 152+38 = 152 190 𝑥 100% = 80%
Berdasarkan  Confision  Matrix  terdapat  data yang true  positif sebanyak  152  data, true  negatif sebanyak  10  data,  false  positif  sebanyak  0, false negatif data  salah  prediksi  data  positif  seharusnya negatif sebanyak 38. Hasil perhitungan secara manual pada confision matrix menghasilkan accuracy sebesar 81%, precision 100% dan recall 80%.
Tabel 4. Prediksi sentimen rapid miner
Row No. Sentimen Prediction (Sentimen) Confidence (Positif) Confidence (Negatif) Text 1 positif positif 1 0 tampilan sesuai 2 positif positif 1 0 tampilan mantap 3 negatif negatif 0 1 tampilan bahannya tebal 4 positif positif 1 0 tampilan keren 5 positif negatif 0 1 Warna
Pada  tabel  diatas  merupakan  prediksi  sentimen otomatif  menggunakan  naïve  bayes  dari  rapid  miner yang menghasilkan nilai dan prediksi sentimen.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  dari  model,  meanghasilkan class  positif 0,950  dan class  negatif 0,050.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa algoritma naïve bayes memberikan  performa  yang  baik  dalam  melakukan analisis  sentimen.  Dengan accuracy sebesar  81%, precision 100%,  dan  recall  80%.  Saran  dari  peneliti yaitu  dalam  penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat mengembangkan metode analisis sentimen yang lebih canggih dan akurat, sehingga memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  mengenai  ulasan produk.  Serta  diharapkan  dapat  mencoba  eksplorasi penggunaan  algoritma  lain  seperti Support  Vector Machines  (SVM),  Logistic  Regression atau Artificial Neural  Networks  (ANN) untuk  mengetahui  apakah terdapat  peningkatan  performa  melakukan  analisis sentiment.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  L.  O.  Sihombing,  H.  Hannie,  and  B.  A. Dermawan,  “Sentimen  Analisis  Customer
Review Produk Shopee Indonesia Menggunakan Algortima  Naïve  Bayes  Classifier,” Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , vol. 5, no. 2, pp. 233–242, Dec. 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i2.4089. [2]  M.  Qamal  and  W.  Fuadi,  “ANALISIS SENTIMEN TOKO ONLINE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER.”
[3]  M.  Dinda,  M.  Azzahra,  T.  Hafid,  and  S.  Alam, “ANALISIS  SENTIMEN  ULASAN  PRODUK SERUM  WAJAH  PADA  BEAUTY  BRAND SOMETHINC  MENGGUNAKAN  METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER,” 2023.
[Online].
Available:
https://reviews.femaledaily.com/products/treatm ent/s
[4]  F.  Hasibuan,  W.  Priatna,  and  T.  Sri  Lestari, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Kementrian Perdagangan  Pada  Sosial Media  Twitter Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Sentiment Analysis  Of  The  Ministry  Of  Trade  On  Twitter Social  Media  Using  Naïve  Bayes  Method,” 2022.
[5]  B.  Z.  Ramadhan,  I.  Riza,  and  I.  Maulana, “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pada  Aplikasi  E- Commerce  Dengan  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes,”  2022.  [Online].  Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[6]  V.  G.  Shintarani,  R.  Mayasari,  and  M.  Jajuli,
“ANALISIS SENTIMEN ULASAN KONSUMEN  PADA  PRODUK  PONSEL PINTAR MENGGUNAKAN

## METODE
NAÏVE BAYES.”
[7]  A. U. T. Ama, D. N. Mulya, Y. P. D. Astuti, and I.  B.  G.  Prasadhya,  “Analisis  Sentimen Customer  Feedback  Tokopedia  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , vol. 4, no. 1, p. 50, Sep. 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4783.
[8]  M. R. Al, F. Zain, and M.  Kamayani,  “Analisis Sentimen  Ulasan  Pelanggan  Online  Ubi  Madu Cilembu  Abah  Nana  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes,” Jurnal  Sistem  Komputer  dan Informatika  (JSON)  Hal:  11− ,  vol.  21,  no.  1, 2023, doi: 10.30865/json.v5i1.6646.
[9]  M. Rizqi Sulistio, N. Suarna, and O. Nurdiawan, “Analisa  Penerapan  Metode  Clustering  X- Means Dalam Pengelompokan Penjualan Barang,” Jurnal  Teknologi  Ilmu  Komputer ,  vol. 1, no. 2, pp. 37–42, 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.49.
[10]  R.  R.  Khaerullah,  N.  Suarna,  and  O.
Nurdiawan,  “Analisa  Pengelompokan  Dataset Komputer  Menggunakan  Algoritma  X-Means,” Jurnal  Informatika  dan  Teknologi  Informasi , vol. 1, no. 2, 2023, doi: 10.56854/jt.v1i2.135.
[11]  P.  1 and O. Nurdiawan, “Experimental Student Experiences  Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Kelulusan  Siswa  SMK  Al  Huda Kedungwungu Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Implementasi Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Kelulusan Siswa  SMK  Al  Huda  Kedungwungu  Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” pp. 2985–3877,
doi:
10.58330/ese.v1i4.202.
[12]  O.  Nurdiawan,  A.  Faqih,  A.  Irma  Purnamasari, F.  Noor  Musid,  and  F.  Azzahra  Sulaeman, “Pelatihan  Dan  Pendampingan  Tata  Kelola Website  Smk  Cendikia  Kota  Cirebon,”  2021. [Online]. Available: http://pijarpemikiran.com/
[13]  O.  Nurdiawan,  A.  Faqih,  A.  I.  Purnamasari,  A. T.  Putra,  and  K.  F.  Abdulloh,  “Pemanfaatan Sistem Informasi Layanan Berbasis Digital Desa Sinarancang,” AMMA :  Jurnal  Pengabdian Masyarakat , vol. 2, no. 8, 2023.
[14]  M. Dwison Alizah, A. Nugroho, U. Radiyah, W. Gata,  P.  I.  Komputer,  and  N.  Mandiri, “Sentimen  Analisis  Terkait  Lockdown  pada Sosial Media Twitter,” IJSE-Indonesian Journal on Software Engineering , vol. 6, no. 2, pp. 223– 229, 2020.