## ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MELAKUKAN ANALISA SENTIMEN TERHADAP APLIKASI AXISNET DI GOOGLE PLAY
Siti Saropah 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil M. Basysyar 3
1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung
3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon
1,3 Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat
2 Jl. Ir. H. Juanda No.96, Lebakgede, Kecamatan Coblong, Kota Bandung, Jawa Barat siti.saropah2018@gmail.com

## ABSTRAK
Teknologi yang semakin berkembang pesat membuat penyedia layanan internet seperti AXIS menyediakan aplikasi  bernama  AXISnet  yang  menjanjikan  kemudahan  bagi  para  konsumennya  untuk  melakukan  transaksi pembelian pulsa, kuota internet, dan layanan lainnya. Tentu saja, pelanggan AXIS akan merasakan kemudahan dalam bertransaksi dengan menggunakan aplikasi layanan resmi AXIS tersebut. Ulasan pengguna memiliki peran yang  signifikan  dalam  mengarahkan  upaya  pengembangan  untuk  meningkatkan  performa  aplikasi.  Melakukan analisis sentimen terhadap sebuah aplikasi merupakan salah satu teknik untuk menilai keberhasilannya. AXISnet merupakan salah satu aplikasi dengan tingkat penggunaan dan jumlah unduhan yang tinggi di google play. Dengan begitu,  terdapat  banyak ulasan  yang  tidak terorganisir di Google Play dan  menghasilkan  jumlah data sentimen yang sangat besar dan rumit. Namun demikian, memproses data ulasan dalam jumlah yang sangat besar secara manual  akan  menjadi  sebuah  tantangan.  Dengan  menggunakan  teknik  web scraping untuk  mengambil  data, penelitian  ini  bermaksud untuk meneliti sentimen pengguna aplikasi  AXISnet di Google Play.  Data yang telah terkumpul dari bulan bulan Mei hingga Agustus 2023 akan digunakan sebagai sumber data. Data yang digunakan adalah  1000 ulasan aplikasi  AXISnet, dengan  122  sentimen positif dan  878 negatif. Hasil klasifikasi  sentimen menggunakan  algoritma Naive  Bayes dengan  menggunakan  split  data  9:1,  didapatkan  hasil accuracy 96.24% precision 99.88% dan recall sebesar 92.60%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Google Play, AXISnet, Aplikasi, Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  berkembang  sangat cepat  termasuk  aplikasi  yang  dibuat  oleh  penyedia layanan  internet  yang  sekarang  banyak  digunakan untuk transaksi mobile tanpa perlu  mengunjungi  kios pulsa.  AXISnet  adalah  layanan  pribadi  resmi  untuk pelanggan  AXIS  yang  memungkinkan  mereka  untuk memantau  kuota  internet,  membeli  pulsa,  kuota internet,  dan  masih  banyak  lagi.  Berdasarkan informasi  dari Google  Play ,  aplikasi  AXISnet  telah diunduh  sebanyak  10  juta  kali,  mendapat  rating  4,3 dari pengguna, dan 3,22 juta komentar dari pengguna [1]. Google  Play adalah  divisi  konten  digital perusahaan,  yang  mencakup  toko  online  untuk musik/lagu, buku, aplikasi, game, dan pemutar media berbasis cloud . Google  Play dapat  diakses  melalui web,  aplikasi  Android  ( Play  Store ),  dan Google  TV . Google  Play memiliki  komponen  dengan  ulasan pengguna  yang  dapat  digunakan  untuk  menelusuri ulasan  pengguna  aplikasi.  Ulasan  aplikasi  mewakili sudut pandang pengguna terhadap aplikasi, dan calon pengguna  membacanya  sebelum  memilih  untuk menggunakannya [2].
Ulasan  pengguna  terdiri  dari  dua  bagian: komentar  tertulis  dan  skor  penilaian.  Sementara komentar  tertulis  berkonsentrasi  pada  sudut  pandang yang  mendalam,  skor  peringkat  adalah  representasi numerik  dari  evaluasi  keseluruhan  pengalaman pengguna  [3].  Ulasan  pengguna,  baik  dalam  bentuk
komentar  atau  rating,  sangat  penting  dalam mengarahkan upaya pengembangan untuk meningkatkan  kinerja  aplikasi.  Terdapat  banyak ulasan yang tidak terstruktur dan tidak terorganisir di Google Play , hal  ini  membuat sulit untuk menangani data  ulasan  secara  manual;  jadi,  diperlukan  sebuah teknik  untuk  memastikan  bagaimana  pengguna mengevaluasi aplikasi. Analisis sentimen adalah salah satu teknik  untuk menilai keberhasilan aplikasi. Oleh karena  itu,  analisis  sentimen  terhadap  data  ulasan pengguna dari AXISnet diperlukan. Menurut [3], salah satu  metode  untuk  mengekstraksi  data  sentimen  dari sebuah teks adalah analisis sentiment serta menentukan apakah sebuah teks memiliki pandangan positif atau negatif terhadap suatu isu atau hal. Dalam analisis  sentimen,  banyak  algoritma  yang  dapat digunakan, termasuk Support Vector Machine (SVM), Naive  Bayes ,  dan K-Neirest  Neighbor (KNN).  Pada penelitian  ini,  prosedur  klasifikasi  menggunakan algoritma Naive  Bayes .  Setelah  melakukan  beberapa tahapan  pemrosesan,  seperti preprocessing data, pembobotan kata, pembuatan model untuk klasifikasi otomatis,  dan  pembangkitan  data training untuk melatih klasifikasi pada data testing . Algoritma Naive Bayes dipilih  karena  mampu  menghasilkan  analisis sentimen yang akurat dan melakukan klasifikasi secara otomatis [4].
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5] melakukan penelitian dengan menggunakan algoritma
Naive Bayes , analisis sentimen terhadap ulasan Google Play Sicepat  Expedition dilakukan. Peringkat akurasi 80%  diperoleh  dari  total  457  data  ulasan  positif  dan negatif,  dengan  ulasan  baik  mendapat  skor  57%  dan ulasan buruk 87%.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  diatas, menganalisis  sentimen  ulasan  pengguna  terhadap aplikasi melalui google play , namun, aplikasi AXISnet akan  menjadi  objek  penelitian  dalam  penelitian  ini, yang akan menggunakan pendekatan yang sama, yaitu algoritma Naive Bayes . Penelitian dengan menggunakan  pendekatan  yang  sama  diyakini  akan memberikan penilaian yang akurat terhadap penerapan algortima Naïve Bayes dalam analisis sentimen. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  akurasi  yang  diberikan  oleh  algoritma Naive  Bayes pada  aplikasi  AXISnet,  serta  analisis sentimen  yang  dilakukan  oleh  pengguna  aplikasi AXISnet terhadap komentar-komentar yang diunggah di Google Play , sehingga pengembang aplikasi dapat melakukan tindakan yang tepat untuk menyempurnakan layanannya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Dalam  studi  yang  dilakukan  oleh  Husnina  et  al analisis sentimen pengguna aplikasi redBus berdasarkan review di google play store menggunakan metode naive  bayes telah  dipublikasikan  pada  jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer  pada  tahun  2023.  Penelitian  ini  bertujuan sebagai  bahan  evaluasi  dan  pertimbangan  bagi  pihak pengembang dalam melakukan peningkatan, perbaikan, dan penyempurnaan pada aplikasi redBus. Teknik  web scraping digunakan  untuk  memperoleh data ulasan dari Google Play Store. Jumlah total ulasan yang digunakan adalah 500 ulasan, dengan 250 ulasan untuk  masing-masing  kategori  baik  dan  negatif. Penelitian ini menganalisis dua algoritma pembobotan kata,  TF-RF  dan  TF-IDF,  untuk  mendapatkan  hasil akurasi  terbaik.  Hasil  akurasi  tertinggi  diperoleh dengan  menggunakan  rasio  data  latih  dan  data  uji 90%:10% dengan pembobotan TF-IDF dan pengujian cross validation dengan nilai k=10. Rata-rata akurasi sebesar  93.56%, precision sebesar  93.97%, recall sebesar  93.57%, specificity sebesar  94.68%,  dan f- measure sebesar 93.53% [6].
Raffi  et  al  mempublikasikan  Analisis  Sentimen Review Aplikasi  Binar  di Google  Play  Store Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes pada  Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  pada  tahun 2023.  Melalui  penggunaan  data  ulasan  pengguna, penelitian ini bermaksud untuk membantu pengembang  dalam  meningkatkan  kualitas  dan kebahagiaan  pelanggan.  Data  yang  digunakan  adalah 713 ulasan aplikasi Binar, dengan 518 ulasan baik dan 195  ulasan  negatif.  Model Bernoulli  Naive  Bayes memiliki performa terbaik pada situasi data split 9:1, dengan nilai akurasi 93.06%, precision 90.38%, recall 100%, f1-score 94.95%, dan AUC 0.996 [7].
Insan  et  al  mempublikasikan  Analisis  Sentimen Aplikasi Brimo pada Review Pengguna di Google Play Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes di  jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika  pada  tahun  2023. Knowledge  Discover  in  Database (KDD)  digunakan sebagai metode penelitian. Data selection , preprocessing , transformasi, data mining , dan evaluasi adalah  lima  langkah  dari  proses  KDD.  Data  yang digunakan  dari  Agustus  2022  hingga  Januari  2023 menghasilkan  hingga  1550  data,  dengan  1012  data sentimen  positif  dan  894  data  sentimen  negatif. Algoritma naive bayes menghasilkan hasil klasifikasi dengan  akurasi  84,52%,  presisi  82,51%,  dan recall 87,62% [8].

## 2.2. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen,  yang  sering  dikenal  sebagai opinion  mining,  adalah  salah  satu  area text  mining yang  berusaha  menganalisis  sikap  atau  reaksi  publik (audiens) terhadap suatu topik diskusi, kejadian, atau isu.  Analisis  sentimen  mengevaluasi  sikap  dan  pola opini negatif atau positif tentang suatu topik [9].
Secara umum, analisis sentimen terdiri dari lima langkah: crawling data ,  preprocessing,  feature selection,  classification, dan evaluation .  Analisis sentimen dapat mengubah data yang tidak terorganisir menjadi  terorganisir.  Manfaat  analisis  sentimen meliputi  penilaian  dan  saran  dalam  berbagai  bidang. Analisis  sentimen  dapat  digunakan  untuk  meneliti suatu  peristiwa,  pernyataan,  atau  komentar  yang kontroversial.  Hasil  analisis  sentimen  juga  dapat digunakan untuk membantu bisnis, tokoh masyarakat, dan  pemerintah  untuk  memutuskan  apa  yang  harus dilakukan selanjutnya [10].

## 2.3. Data Mining
Data mining adalah  metode  yang  efektif  untuk mendapatkan informasi yang berguna dari data dalam jumlah  besar  dengan  menggunakan  statistik  dan pengenalan  pola.  Data mining adalah  proses mengumpulkan  dan  mengidentifikasi  volume  data yang sangat besar untuk memperoleh  informasi  yang relevan  dengan  bisnis.  Data mining dapat  digunakan untuk  mengkategorikan  dan  memprediksi  informasi yang  berguna.  Data mining membantu  perencanaan dengan  memberikan  informasi  yang  tepat  untuk perkiraan  berdasarkan  tren  sebelumnya  dan  kondisi saat  ini.  Data mining memungkinkan  bisnis  untuk menggunakan  dana  secara  lebih  efisien  karena pengambilan  keputusan  dapat  dilakukan  secara otomatis [11].

## 2.4. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  yang  penting  dalam data mining .  Tujuan  utama  dari  klasifikasi  adalah untuk mengatur dan mengkategorikan data. Klasifikasi didefinisikan sebagai fungsi prediksi yang mengklasifikasikan  elemen  data  tertentu.  Kumpulan data pelatihan dari kategori yang telah ditentukan dan terkenal digunakan untuk membangun pengklasifikasi.
Kinerja  pengklasifikasi  sering  kali  dinyatakan  dalam bentuk akurasi [12].

## 2.5. Naive Bayes
Teorema Bayes adalah  klasifikasi  berdasarkan probabilitas dan  metode statistik  yang dikembangkan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes yang memprediksi kemungkinan di masa depan berdasarkan pengalaman  sebelumnya.  Teorema  ini  dipasangkan dengan Naive ,  yang  menyatakan bahwa  istilah antara atribut  saling  independen.  Menurut  klasifikasi Naive Baye s,  ada  atau  tidak  adanya  beberapa  atribut  kelas tidak  berpengaruh  pada  karakteristik  kelas  lainnya [13]. Gambar 1 berikut adalah flowchart dari algoritma Naive Bayes .
Gambar 1. Flowchart algoritma Naive Bayes

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 2. Proses metode penelitian KDD
Knowledge  Discover  in  Database (KDD) digunakan  dalam  penelitian  ini,  yang  merupakan metode data mining untuk menemukan informasi atau pola  dalam  data  yang  telah  dipilih  sebelumnya  [14]. Metode  KDD  terdiri  dari  langkah-langkah  berikut: data selection , preprocessing ,  transformasi,  data mining , dan evaluasi.
3.1. Data Selection
Pada  tahap  ini  adalah  tahap  KDD  di  mana pemilihan  atribut  dan  pengumpulan  data  akan dilakukan. Dari bulan Mei 2023 hingga Agustus 2023, data dikumpulkan dari ulasan pengguna pada aplikasi AXISnet di Google Play . 3.2. Preprocessing
Preprocessing adalah proses membersihkan dan memperbaiki  data.  Pengumpulan  data  sering  kali menghasilkan dataset yang besar dan tidak terstruktur. Preprocessing dilakukan untuk menghilangkan noise. Beberapa  prosedur  harus  diselesaikan  selama  tahap preprocessing , termasuk cleansing , tokenizing , transform case, stopword removal dan filter tokens (by lenght).

## 3.3. Transformation
Dalam proses transformasi, data harus diubah ke dalam format yang sesuai untuk data mining. Operator Nominal  to  Text harus  digunakan  untuk  mengubah data  nominal  dataset  karena  metode Naive  Bayes membutuhkan data bertipe teks.

## 3.4. Data Mining
Pada  proses  data  mining  ini,  klasifikasi  analisis sentimen  pada  data  ulasan  dilakukan  dengan menggunakan algoritma Naive Bayes .

## 3.5. Evaluation
Hasil kinerja akurasi algoritma naive bayes akan dihitung  menggunakan confusion  matrix ,  dengan akurasi, recall , dan presisi sebagai metrik penilaiannya.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Proses  mengevaluasi  data  merupakan  hal  yang penting  karena  terkadang  ditemukan  bahwa  tidak semua data diperlukan untuk data mining .
Gambar 3. Data hasil scraping
Dengan  menggunakan library  google-play- scraper ,  langkah  awal  yang  dilakukan  adalah mengumpulkan  data  ulasan  aplikasi  AXISnet  dari Google  Play  Store dengan  menggunakan  teknik scraping .  Gambar  2  menunjukkan  atribut  yang dikumpulkan  selama  tahap  pengumpulan  data  ini: appVersion, replyContent, repliedAt, thumbsUpCount, reviewCreatedVersion, reviewID, userName, userImage,  content,  score, dan at .  Format  Excel digunakan  untuk  menyimpan  data.  Pada  tanggal  6 Agustus 2023, 1000 titik data diperoleh melalui teknik scraping mengenai ulasan pengguna terhadap aplikasi AXISnet.
Gambar 4. Atribut content
Setelah  mengumpulkan  data  ulasan,  data  yang akan  digunakan  dipilih.  Seperti  yang  tertera  pada Gambar  3,  penelitian  ini  hanya  menggunakan  atribut content pada aplikasi AXISnet yang berisi data ulasan pengguna.
4.2. Preprocessing Data  yang  berkualitas  akan  menghasilkan  data mining yang berkualitas. Berdasarkan hasil pengumpulan  data  diatas,  diperlukan  pembersihan data  agar  dapat  digunakan  dalam rapid  miner dan sesuai dengan kebutuhan algoritma.
Tabel 1. Contoh hasil preprocessing Proses Hasil Dataset Ulasan Kak ini semenjak update kok malah rusak sii , kuota isi kok ga bisa di pake malah cuman loding doang terus fitur jadi jelek,kebanyakan update malah jadi banyak kesalahan ,tolong apk nya di benerin biar nyaman di pake Cleansing Kak ini semenjak update kok malah rusak sii  kuota isi kok ga bisa di pake malah cuman loding doang terus fitur jadi jelekkebanyakan update malah jadi banyak kesalahan tolong apk nya di benerin biar nyaman di pake Labelling Negatif Tokenizing [‘Kak’, ‘ini’, ‘semenjak’, ‘update’, ‘kok’,
‘malah’, ‘rusak’, ‘sii’, ‘kuota’, ‘isi’, ‘kok’, ‘ga’, ‘bisa’, ‘di’, ‘pake’, ‘malah’, ‘cuman’, ‘loding’, ‘doang’, ‘terus’, ‘fitur’, ‘jadi’, ‘jelekkebanyakan’, ‘update’, ‘malah’, ‘jadi’, ‘banyak’, ‘kesalahan’, ‘tolong’, ‘apk’, ‘nya’, ‘di’, ‘benerin’, ‘biar’, ‘nyaman’, ‘di’, ‘pake’]
Transform Case
kak ini semenjak update kok malah rusak sii  kuota isi kok ga bisa di pake malah cuman loding doang terus fitur jadi jelekkebanyakan update malah jadi banyak kesalahan tolong apk nya di benerin biar nyaman di pake Stopwords Removal ['kak', 'semenjak', 'update', 'rusak', 'sii', 'kuota', 'isi', 'pakai', 'cuman', 'loding', 'doang', 'fitur', 'jelekkebanyakan', 'update', 'kesalahan', 'tolong', 'apk', 'nya', 'benerin', 'biar', 'nyaman', 'pakai'] Filter Tokens (By Length) semenjak update malah rusak kuota bisa pake malah cuman loding doang terus fitur jadi jelekkebanyakan update malah jadi banyak kesalahan tolong benerin biar nyaman pake
Keenam  tindakan  dalam  tahap  ini  dimaksudkan untuk menyiapkan data agar siap untuk diproses dalam tahap  data mining . Preprocessing dilakukan  untuk meningkatkan tingkat kinerja model untuk klasifikasi selama  tahap  penggalian  data.  Tabel  1  menampilkan hasil dari enam langkah preprocessing .
4.3. Transformation
Hasil  dari  langkah text  preprocessing akan melalui  prosedur  transformasi. Transformation pada tahap  ini  merupakan  representasi  angka  yang  berasal dari data tekstual.
Gambar 5. Hasil dari tahap transformation
Pembobotan TF-IDF diterapkan pada setiap kata selama  tahap  transformasi.  Gambar  4  menunjukkan bagaimana teknik ini memutuskan apakah sebuah kata ada  atau  tidak  ada  di  dalam  dokumen.  Berapa  kali sebuah  kata  muncul  dalam  dokumen  juga  digunakan untuk membobotkan data tekstual.

## 4.4. Data Mining
Pada  penelitian  ini,  tahap  pemodelan  dilakukan dengan  menggunakan  metode  data  mining,  yaitu klasifikasi  dengan  menggunakan  Algoritma Naive Bayes .
Gambar 6. Operator proses model naive bayes
Pada  tahap  ini,  klasifikasi  sentimen  dilakukan pada  ulasan  aplikasi  AXISnet  dengan  menggunakan algoritma Naive  Bayes ,  yang  meliputi  beberapa operator  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  5  yaitu Retrieve , yang digunakan untuk  import  data  “Dataset Ulasan  AxisNet.xlsx”  agar  dataset  tersebut  ada  di repository RapidMiner, setelah itu dihubungkan ke Set Role untuk mengubah target role menjadi label, lalu ke Nominal to Text untuk merubah nominal menjadi teks, kemudian  ke Process  Documents  from  Data ,  yang meliputi  sub  proses  seperti Tokenize,  Transform Cases,  Filter  Stopwords,  Filter  Tokens  (By  Length).
Kemudian Process Documents from Data dihubungkan  ke SMOTE  Upsampling.  SMOTE Upsampling bertujuan  untuk  menyeimbangkan  data. Model Naive  Bayes kemudian  diuji  melalui Cross Validation sebanyak 1-10 kali.
Gambar 7. Kumpulan operator cross validation
Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  6,  operator Cross  Validation mencakup  sejumlah  operasi  yang dirancang  untuk  menjalankan  proses  berbasis Algoritma Naive Bayes dalam membagi data menjadi data training dan testing .  Aplikasi  dari  model algoritma  yang  digunakan  dalam  subproses training adalah operator Naive Bayes . Data dari operator Naive Bayes diuji  dalam  subproses testing menggunakan operator Apply Model . Metode yang kinerjanya sedang diperiksa kemudian dievaluasi, dan hasilnya ditampilkan dengan menggunakan operator Performance .
4.5. Evaluation Pada tahap evaluasi, keakuratan hasil klasifikasi akan  dimodelkan  dengan  menggunakan  kriteria  nilai akurasi, presisi, dan recall .
Gambar 8. Hasil dari klasifikasi naive bayes
Gambar  7  menunjukkan  bahwa  hasil  klasifikasi model Naive Bayes memiliki akurasi sebesar 96,24%. Secara  rinci,  terdapat  813 True  Positive ,  877 True Negative , 1 False Positive , dan 65 False Negative . Tahap  selanjutnya  adalah  peneliti  melakukan perhitungan Confusion  Matrix secara  manual  untuk menghitung akurasi, presisi, dan recall . Rumus untuk Confusion Matrix ditunjukkan di bawah ini.
4.5.1. Accuracy Akurasi didefinisikan sebagai tingkat
kesesuaian  antara  nilai  yang  diprediksi  dan nilai aktual [15].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP+TN TP+TN+FP+FN (1) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 813 + 877
813 + 877 + 1 + 65 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 1690 1756 × 100% = 96.24%

## 4.5.2. Precision
Presisi  menunjukkan  tingkat  ketepatan  atau akurasi dalam klasifikasi [15].
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 TP+FP (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 813 813 + 1 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 813 814 × 100% = 99.88% 4.5.3. Recall Recall digunakan untuk menghitung persentase positif aktual yang terdeteksi dengan tepat [15].
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 TP+FN (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 813
813 + 65 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 813 878 × 100% = 92.60%
Hasil  perhitungan confusion  matrix manual  di atas  menunjukkan  akurasi  sebesar  96,24%,  presisi 99,88%, dan recall 92,60%. Hasil perhitungan tersebut identik dengan hasil perhitungan RapidMiner . Word cloud digunakan untuk menunjukkan kata- kata yang sering muncul pada data ulasan.
Gambar 9. Word cloud ulasan positif
Hasil  visualisasi  dari  ulasan  positif  ditampilkan pada  Gambar  8.  Terlihat  jelas  bahwa  frekuensi kemunculan  sebuah  kata  meningkat  seiring  dengan ukurannya di dalam word cloud . Beberapa istilah yang sering  muncul  dalam  ulasan  positif  terhadap  aplikasi yaitu “bagus”, “fitur”, “bonus” dan “aplikasi”
Gambar 10. Word cloud ulasan negatif
Sementara  itu,  Gambar  9  menampilkan  hasil visualisasi  ulasan  negatif.  Kata  " error ",  "kecewa", " update ",  "bug",  "kuota",  dan  "sinyal"  sering digunakan dalam ulasan negatif.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dapat disimpulkan dari penelitian ini bahwa 878 ulasan  negatif  dan  122  ulasan  positif  dihasilkan  oleh pengguna program AXISnet. Pada temuan visualisasi, istilah "bagus", "fitur", "bonus", dan "aplikasi" sering muncul  dalam  ulasan  positif.  Di  sisi  lain,  istilah " error ",  " update ",  "bug",  "kuota",  "sinyal",  dan "kecewa" sering muncul dalam evaluasi negatif. Hasil klasifikasi  menggunakan  algoritma naive  bayes dengan  nilai  10- fold  cross  validation menunjukkan akurasi  96,24%,  presisi  99,88%,  dan recall 92,60%. Adapun saran dari peneliti yaitu dapat menambahkan jumlah  dataset  dan  metode  klasifikasi  data mining lainnya harus digunakan untuk memfasilitasi perbandingan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  “Google  Play  Store.”  26  Januari  2012,  2012. [Online]. Available: https://play.google.com/store/apps/details?id=co m.axis.net&hl=id-ID
[2]  S. A. Saputra, D. Rosiyadi,  W. Gata, and S. M. Husain,  “Analisis  Sentimen  E-Wallet  Pada Google  Play  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) , vol.  3,  no.  3,  pp.  377–382,  2019,  doi: 10.29207/resti.v3i3.1118.
[3]  R. Wahyudi and G. Kusumawardhana, “Analisis Sentimen  pada  review  Aplikasi  Grab  di  Google Play  Store  Menggunakan  Support  Vector Machine,” J. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 200–207, 2021, [Online]. Available: http://download.garuda.kemdikbud.go.id/article. php?article=2269052&val=10494&title=Analisi s  Sentimen  pada  Aplikasi  Grab  di  Google  Play Store Menggunakan Support Vector Machine
[4]  I.  Verawati  and  B.  S.  Audit,  “Algoritma  Naïve Bayes  Classifier  Untuk  Analisis  Sentiment Pengguna Twitter Terhadap Provider By. u,” J. Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  2,  pp.
1411–1417, 2022, [Online]. Available: http://www.ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/413 2
[5]  A.  K.  Dewi  and  Sulastri,  “Analisis  Sentimen Ekspedisi  Sicepat  Dari  Ulasan  Google  Play Mennggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 796–805, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1802.
[6]  D.  N.  N.  Husnina,  D.  E.  Ratnawati,  and  B. Rahayudi, “Analisis  Sentimen  Pengguna
Aplikasi RedBus  berdasarkan Ulasan di Google Play Store menggunakan Metode Naïve Bayes,” … Teknol. Inf. dan … , 2023, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/12297
[7]  M. Raffi, A. Suharso, and I. Maulana, “Analisis Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Binar  Pada  Google Play  Store  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes,” J.  INTECOMS ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  238– 462, 2023.
[8]  M.  K.  Insan,  U.  Hayati,  and  O.  Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna  Di  Google  Play  Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  478–483,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6373.
[9]  R.  N.  Rahman,  Yuliazmi,  A.  Widjaja,  and Rusdah,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes Dalam  Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter Terhadap  Aplikasi  M-Tix  21  Cineplex,” Semin. Nas. Mhs. Fak. Teknol. Inf. , vol. 2, no. April, pp. 277–286, 2023.
[10]  A. P. Natasuwarna, “Seleksi Fitur Support Vector Machine  pada  Analisis  Sentimen  Keberlanjutan Pembelajaran Daring,” Techno.Com , vol. 19, no.
4, pp. 437–448, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i4.4044.
[11]  A.  Damuri,  U.  Riyanto,  H.  Rusdianto,  and  M. Aminudin,  “Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 8, no. 6, p. 219−225, 2021,
doi:
10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[12]  I.  Istianah  and  D.  Purnamasari,  “Data  Mining Dengan  Model  Klasifikasi  Naïve  Bayes  Untuk Pengukuran  Pemilihan  Matakuliah  Peminatan,” J.  Ilm.  Komputasi ,  vol.  20,  no.  4,  pp.  575–582, 2021, doi: 10.32409/jikstik.20.4.2777.
[13]  Salmiati, “Klasifikasi Sikap Murid Selama Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Lit. J. Ilm. Sos. , vol. 3, no. 2, pp. 119– 137, 2021.
[14]  S.  M.  Siroj,  I.  Arwani,  and  D.  E.  Ratnawati, “Analisis  Sentimen  Opini  Publik  pada  Twitter terhadap Efek Pembelajaran Daring di Universitas Brawijaya menggunakan Metode K- Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 7, pp. 3131–3140, 2021.
[15]  Qadrini L, Sepperwali A, and Aina A, “Decision Tree  Dan  Adaboost  Pada  Klasifikasi  Penerima Program Bantuan Sosial,” J. Inov.  Penelit. ,  vol. 2, no. 7, pp. 1959–1966, 2021.