ISSN 2407-4322

## Analisis Sentimen Ekspedisi Sicepat Dari Ulasan
Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Ayu Kusuma Dewi 1 , Sulastri* 2 1,2 Universitas Stikubank Semarang; Jl Tri Lomba Juang Mugas Sari Semarang
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Industri, Universitas Stikubank e-mail: 1 ayudemak4@gmail.com, * 2 sulastri@edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
SiCepat  adalah  layanan  jasa  ekspedisi  pengiriman  barang  di  Indonesia  yang  terletak dititik  pusat  Jakarta.  SiCepat  memberikan  tempat  kritik  dan  saran  untuk  pengguna  aplikasi maupun  pengguna  layanan  ekspedisi  yang  berada  di  google  play  dengan  tujuan  sebagai peningkatan  layanan  lebih  baik  kedepannya.  Dengan  perkembangan  zaman  yang  semakin canggih  pengguna  layanan  SiCepat  bebas  memberikan  opini  dan  anggapan  apapun.  Pada penelitian ini dibutuhkan pengambilan data dari aplikasi SiCepat di google play yang  bertujuan untuk  mengetahui  analisis  sentimen.  Proses  menjalankan  klasifikasi  diperlukan  dua  kelas sentimen yaitu sentimen positif dan sentimen negatif. Pengumpulan data yang dilakukan adalah melakukan  teknik  scrapping  menggunakan  AppFollow  di  google  play  dengan  data  yang didapatkan sebanyak 457 uasan positif dan negatif. Selanjutnya pembagian data dibagi dua yaitu data latih dan data uji, dengan melakukan pembagian data sebesar 80% : 20%. Penerapan yang dilakukan  dalam  penggujian  teks  mining  adalah  untuk  mengetahui  hasil  probabilitas  dalam pengklasifikasian  Naive  Bayes.  Algoritma  Naive  Bayes  yaitu  proses  melakukan  klasifikasi dengan  menggunakan  metode  probabilitas.  dari  hasil  melakukan  penelitian  didapatkan  hasil tingkat akurasi sebanyak 80%, ulasan negatif sebanyak 87% dan ulasan positif sebanyak 57%.
Kata kunci — Naïve Bayes, Google Play, Analisis Sentimen, Klasifikasi, SiCepat Ekspres

## Abstract
SiCepat  is  a  freight  forwarding  service  in  Indonesia  which  is  located  at  the  central point  of  Jakarta.  SiCepat provides  a  place for  criticism  and  suggestions  for  application  users and expedition service users who are on Google Play with the aim of improving services for the better in the future. With the development of an increasingly sophisticated era, SiCepat service users are free to provide any opinions and assumptions. In this study, it is necessary to collect data from the SiCepat application on Google Play which aims to determine sentiment analysis. The process of carrying out the classification requires two classes of sentiment, namely positive sentiment  and  negative  sentiment.  The  data  collection  was  carried  out  by  using  a  scrapping technique using AppFollow on Google Play with the data obtained as many as 457 positive and negative reviews. Furthermore, the distribution of data is divided into two, namely training data and  test  data,  by  dividing  the  data  by  80%:  20%.  The  application  carried  out  in  text  mining testing is to determine the probability results in the Naive Bayes classification. The Naive Bayes algorithm  is  the  process  of  classifying  using  the  probability  method.  from  the  results  of conducting research, the results obtained an accuracy rate of 80%, negative reviews as much as 87% and positive reviews as much as 57%.
Keywords — Naïve Bayes, Google Play, Sentiment Analysis, Classificasion, SiCepat Ekspres
797 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 796-805 E- ISSN 2503-2933
1. PENDAHULUAN
sosiasi  Penyelenggaraan  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII)  yaitu  Lembaga  yang  rutin melakukan survey internet tiap tahunnya. Internet merupakan salah satu kebutuhan pokok bagi  kehidupan  masyarakat  di  Indonesia,  dengan  adanya  internet  membuat  orang mempermudah  dalam  melakukan  apapun  sehingga  pengaksesan  internet  semakin  naik  tiap tahun.  dari hasil survey APJII tahun 2019 indonesia mengalami kenaikan sebanyak 73,7% dari tahun sebelumnya yang berjumlah 64,8%. Kenaikan akan terus meningkat sesuai perkembangan infrastruktur internet di Indonesia [1].
SiCepat yaitu salah satu perusahaan logistik yang menawarkan kecepatan pengiriman di Indonesia berdiri pada tahun 2014 didirikan oleh The Kim Hai dan Rudy Darwin Swigo yang berpusat  di  Jakarta.  Dengan  banyaknya  perkembangan  hal  ini  menjadikan  SiCepat  menjadi salah satu organisasi koordinasi paling luar biasa di Indonesia dengan sekitar 1.500 perwakilan. Bantuan  yang  sangat  cepat  dan  aman  telah  membuat  banyak  organisasi  bisnis  internet  yang menawarkan  kerjasama,  membuat  SiCepat  dikenal  luas  dan  terpercaya  [2].  SiCepat  memiliki layanan  aplikasi  di  google  play  yang  bernama  SiCepat  Ekspres  yang  berfungsi  untuk pengecekan  nomer  resi  dan  status  lacak,  pengguna  aplikasi  SiCepat  bebas  memberikan komentar yang tersedia di google play sesuai pelayanan SiCepat [3].
Analisis sentimen merupakan sebuah metode pemrosesan memperoleh pengklasifikasian yang kuat serta mengidentifikasi fitur yang sesuai sebagai penghilangan teks opini.  Analisis  sentimen  banyak  digunakanan  pemantauan  sebagai  gambaran  umum  media sosial untuk mengetahui masalah pengetahuan perasaan lebih cenderung opini positif atau opini negatif.  Analisis  sentimen  adalah  proses  mengaplikasikan  kata-kata  dari  review  penulis kemudian ditentukan nada emosional yang berasal dari media sosial, e-commerce , dan website. Keunggulan  dari  analisis  sentimen  ialah  penghematan  waktu,  tenaga  dan  biaya  karena  sangat baik dapat dilakukan secara konsekuen dan memadai [4].
Penentuan  klasifikasi  menggunakan  naïve  bayes  merupakan  pembelajaran  mechine learning untuk pengelompokan (klasifikasi) statistik dalam perhitungan probabilitas.
Tabel 1. Gap Analisis Penelitian Terdahulu Aspek yang ditinjau Judul Metode Gap Hasil penelitian Aspek tinjauan 1 analisa sentimen twitter pada pilpres 2019 menggunakan algoritma naïve bayes [5]. Naïve Bayes Data twitter sebanyak 300 tweets menghasilkan akurasi sebesar 73%. Precision kelas negatif sebesar 78% dan precision kelas positif sebesar 66%. Aspek tinjauan 2 Analisis Sentimen Terhadap Opini Masyarakat Tentang Vaksin Covid-19 Menggunakan Naïve Bayes Analisis menggunakan data sebanyak 3780 tweet. hasil analis
positif (60,3 %), netral (34,4 %) menentang (5,4
A
Jatisi ISSN 2407-4322
Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 796-805 E- ISSN 2503- 2933 798
Algoritma Naïve Bayes Classifier [6]. %). Nilai akurasi yang dihasilkan sebesar 0,93 (93 %). Aspek tinjauan 3 Analisis sentiment pelanggan toko online JD.ID menggunakan metode naïve bayes classifier berbasis konversi ikon emosi [7] Naïve Bayes Dari hasil penelitian menggunakan metode naïve bayes dengan tf- idf pada toko JD.id. dalam perhitungan naïve
bayes mendapatakan akurasi sebesar 96,44%, jika digabungkan dengan tf-idf mendapatkan akuasi sebanyak 98%.
Naive  Bayes  diusulkan  oleh  peneliti  Inggris  Thomas  Bayes  merupakan  memanfaakan prediksi  probabilitas  untuk  perhitungan  masa  silam  hingga  masa  sekarang.  Kalsifikasi  naïve bayes lebih memprioritaskan perhitungan probabilitas karena naïve bayes merupakan algoritma yang paling efektif untuk melakukan oerhitungan dibandingkan algoritma yang lain.
Kemudian  untuk  menyelesaikan  persoalan  ini  yaitu  bagaimana  cara  melakukan klasifikasi naïve bayes ulasan SiCepat di google play, untuk menentukan seberapa akurat hasil akurasi dari tatanan nave Bayes dalam menyampaikan hasil opini positif dan perasaan negatif.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Metode Sumber Data
Informasi  yang  didapat  adalah  informasi  penting  yang  dikumpulkan  pada  periode  17 Agustus 2021 hingga 17 September 2021 dari survei google play.

## 2.2   Metode Teknik Pengumpulan Data
Data pengumpulan  pada penelitian menggunakan metode sebagai berikut:

## 2. 1.1 Studi Pustaka
Metode  yang  dilakukan  untuk  studi  kepustakaan  dari  jurnal,  buku,  dan  artikel  untuk pengumulan berbagai sumber teori yang meliputi algoritma Naïve Bayes.

## 2.1.2 Goggle Play
Melakukan  pengambilan  data  yang  akurat  dari  ulasan  (review)  SiCepat  ekspres  dari google play.
799 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 796-805 E- ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 2.3   Metode Analisis Data
Analisis  data  yang  digunakan  metode  dalam  menyelesaikan  analisis  sentimen  untuk mengetahui kelas sentimen yaitu sebagai berikut :

## Gambar 1. Alur Sistem Analisis Sentimen
1.    Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dari  hasil  srapping  aplikasi  AppFollow  di  google  play  review SiCepat  mendapatkan  data  sebanyak  457  data,  dilakukan  pengujian  analisis  sentimen untuk  menghasilkan  sentimen  positif  dan  sentimen  negatif,  kemudian  pengolahan penanganan peredaran informasi penyiapan dan informasi pengujian yang diambil secara sewenang-wenang dengan metode 80/20 untuk mengurangi tingkat kesalahan pembagian data latih dan data uji dilakukan pengambilan secara random dengan teknik 80/20 untuk mengurangi tingkat kesalahan.
2.   Preprocessing Data
Informasi yang dikumpulkan adalah informasi yang tidak terstruktur oleh karen itu teks preprocessing sangat penting menjadikan data yang terstruktur. Tahapan yang dilakukan preprocessing seperti cleaning, tokenizing, stemming, filtering [8].
3.   Klasifikasi Naïve Bayes
Algoritma  Naïve  Bayes  lebih  memprioritaskan  perhitungan  probabilitas  karena  Naïve
Bayes  merupakan  algoritma  yang  paling  efektif  untuk  melakukan  perhitungan dibandingkan algoritma yang lain.
4. Visualisasi
Fase  dari  siklus  persepsi  ini  adalah  membuat  bagan  efek  samping  dari  urutan menggunakan  strategi  Naïve  Bayes  Classifier  tergantung  pada  klasifikasi  perasaan  dan ekstremitas setiap kata.

## 2.4   Metode Klasifikasi Naïve Bayes
Proses yang dilakukan dalam melakukan klasifikasi ini dibagi beberapa tahap yaitu:
1. Data  uji  akan  dilakukan  preprocessing.  Tahap  teks  preprocessing  terdiri  dari cleaning, tokenizing, stemming, filtering.
2. Setelah melakukan preprocessing kemudian dilakukan prehitungan frekuensi term.
3. Perhitungan nilai Vmap untuk untuk setiap kelas dengan rumus [9]:
ₐ ∊ ᵥ ∏ 1 | (1)
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 796-805 E- ISSN 2503- 2933 800
Keterangan : Klasifikasi Tweet j =1, 2,… n. Dimana dalam pemeriksaan ini j1 = klasifikasi tweet opini positif, j2 = klasifikasi tweet opini negatif P(xi| ) Peluang xi dalam klasifikasi Vj P(Vj  )  Kelas  Probabilitas  a  masih  mengudara  tergantung  pada  nilai  Vmap  terbesar.Dan hitung akurasi hasilnya confusion matrix dengan rumus sebagai berikut [10]:
(2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Informasi  tersebut  didapat  dari  hasil  penolakan  menggunakan  APPfollow  yang  diambil melalui  google  play  kemudian,  pada  saat  itu,  penolakan  pada  Aplikasi  SiCepat  Ekspres  pada periode  17  Agustus  2021  hingga  17  September  2021  akibat  informasi  yang  tergores  efektif ditambahkan  hingga  457  dan  disingkirkan.  ke  dalam  pengaturan  yang  mendominasi  untuk meningkatkan proses penyelidikan perasaan. Mempersiapkan informasi dan menguji informasi dikumpulkan  secara  serampangan  untuk  mengurangi  tingkat  kesalahan  dengan  mempartisi informasi 80/20.
3.1   Pembacaan Data

## Gambar 2. Data

## 3.2   Preprocessing Data
Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  preprocessing  supaya  data  bisa  diproses  dengan benar,  tahap  preprocessing  yaitu  meliputi  menggubah  menjadi  huruf  kecil,  menghapus  tanda baca, menghapus angka dan menghapus kata – kata (stopword removal), tokenizing, stemming. Berikut merupakan script preprocessing pada gambar 3.
801 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 796-805 E- ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## Gambar 3. Scirpt Preprocessing Teks

## 3.3   Klasifikasi Naïve Bayes
Model  persiapan  yang  digunakan  untuk  memainkan  karya  Naive  Bayes  dengan  Sklearn adalah  Gaussian  Naïve  Bayes.  Model  Nave  Bayes  adalah  model  yang  dapat  diakses  di perpustakaan  Python,  memiliki  tempat  dengan  model  Nave  Bayes  yang  sangat  mendasar  dan memiliki anggapan bahwa informasi untuk setiap nama diambil dari penyebaran Gaussian dasar.
Gambar 4. Model Klasifikasi Naïve Bayes
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 796-805 E- ISSN 2503- 2933 802

## Gambar 5. Hasil Klasifikasi
Gambar 6. Hasil Confussion Matrix
Dari gambar 6 mengeluarkan confusion matrix dari hasil klasifikasi Naïve Bayes yaitu: 1. True positif (TP) 6
2. True negatif (TN) 31
3. False positif (FP) 2
4. False negatif (FN) 7
Gambar 7. Hasil Akurasi Klasifikasi Naive Bayes
Dari gambar diatas dijelaskan sebagai berikut: 1. Dari gambar 5 mendapatkan hasi akurasi sebanyak:
= ! " = " # = 0,80 (2)
Hasil  dari  perhitungan  rumus  akurasi  dalam  mengklasifikasikan  analisis  sentimen  dari review  SiCepat  ke  dalam  sentimen  positif  dan  sentimen  negatif  menghasilkan  akurasi sebanyak 0,80 atau 80%.
2. Sentimen negatif Hasil dari sentimen negatif dapat diuraikan sebagai berikut:
803 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 796-805 E- ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Pada  gambar  6  hasil  precision,  dan  recall,  menggunakan  GaussionNB  mendapatkan  hasil perciosion  sebesar  94%,  recall  sebesar  82%.  f1-score  digunakan  untuk  menetukan  nilai precision dan recall yang baik hasil f1 score pada klasifikasi mendapatkan hasil sebesar 87% . 3. Sentimen Positif
Hasil dari sentimen positif dapat diuraikan sebagai berikut: Pada  gambar  6  hasil  precision,  dan  recall,  menggunakan  GaussionNB  mendapatkan  hasil precision  sebesar  46%,  recall  sebesar  75%.  f1-score  digunakan  untuk  menetukan  nilai precision dan recall yang baik hasil f1 score pada klasifikasi mendapatkan hasil sebesar 57% .

## 3.4   Visualisasi
Visualisasi pada tahap ini merupakan beberapa kata dari hasil term kemudian dibentuk sebagai berikut terdapat gambar 8 dan 9:
1. Diagram Batang

## Gambar 8. Visualisasi Diagram Batang
Gambar 8 merupakan diagram batang hasil term (kata yang sering muncul), dari gambar tersebut dapat dilihat bahwa lima kata terbesar yang sering muncul adalah kirim, paket, cepat, barang, nama.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 796-805 E- ISSN 2503- 2933 804

## 2. Wordcloud
Gambar 1. Visualisasi Wordcloud
Pada gambar 9 merupakan hasil pengambaran data teks yang sering muncul, dalam teks mining sangat popular untuk pembacaan metadata. Pada wordcloud tersebut dapat dilihat bahwa kata yang berukuran besar (sering muncul) adalah kirim, paket, cepat, barang, nama.

## 4. KESIMPULAN
Dengan menggunakan metode Naïve Bayes dalam melakukan klasifikasi ulasan SiCepat untuk  menentukan  kelas  positif  dan  negatif  yang  berjumlah  457  data,  dengan  melakukan pembagian  data  latih  dan  data  uji  yang  diambil  secara  random  untuk  mengurangi  kesalahan, dengan  pembagian  data  80/20  menghasilkan  akurasi  sebesar  80  %.Hasil  Analisa  sentimen ulasan SiCepat dapat dilihat bahwa term yang sering muncul dalam lima terbesar adalah kirim, paket, cepat, barang, nama.
.

## 5. SARAN
Membuat  perbandingan  dengan  algoritma  klasifikasi  lain,  untuk  mengetahui  algoritma yang  menghasilkan  akurasi  yang  terbaik.  Melakukan  pengembangan  menggunakan  bahasa program lain. Menambahkan jumlah data latih dan data uji untuk menghasilkan hasil klasifikasi yang terbaik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima  kasih kepada pembimbing dalam menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia, “Laporan Survei Internet APJII 2019 – 2020,”  Asos.  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indones. ,  Vol.  2020,  pp.  1–146,  2020, [Online]. Available: https://apjii.or.id/survei.
805 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 796-805 E- ISSN 2503-2933
[2] S. Y. KURNIAWATI, “Tanggung Jawab Hukum Antara Sicepat Ekspres dan Pengirim Dalam Pengiriman Barang,” p. 15, 2020.
[3] P.  P.  S.  Santoso;, “The  Influence  of  Strategic  Agility  on  Sustainability  Competitive,” Vol. 6, No. 1, 2021.
[4] R. Wahyudi and G. Kusumawardana, “Analisis Sentimen pada Aplikasi Grab di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine,” J. Inform. , Vol. 8, No. 2, pp. 200– 207, 2021, doi: 10.31294/ji.v8i2.9681.
[5] A.  Imron, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Tempat  Wisata  di  Kabupaten  Rembang Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” pp. 10–13, 2019.
[6] W.  Y.-J.  D.  M.  dan  S.  Informasi  and    undefined  2021, “Analisis  Sentimen  Terhadap Opini  Masyarakat  Tentang  Vaksin  Covid-19  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier,” Ejurnal.Teknokrat.Ac.Id , Vol. 2, No. 2, pp. 1–9, 2021.
[7] A.  Sari,  F.  V.,  &  Wibowo, “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.  Id Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , Vol. 2, No. 2, pp. 681–686, 2019.
[8] S.  Fanissa,  M.  A.  Fauzi,  and  S.  Adinugroho, “Analisis  Sentimen  Pariwisata  di  Kota Malang  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  dan  Seleksi  Fitur  Query  Expansion Ranking,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  Vol.  2,  No.  8,  pp.  2766–2770, 2018.
[9] Y.  S.  Mahardika  and  E.  Zuliarso, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Pemerintahan  Joko Widodo  pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Naives  Bayes,”  Pros. SINTAK 2018 , no. 2015, pp. 409–413, 2018.
[10] L.  D.  Mahbubah et  al. , “Analisa  Sentimen  Twitter  pada  Pilpres  2019  Menggunakan,” Sintak , pp. 194–195, 2019.