Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)

## PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER PADA SENTIMEN ANALISIS APLIKASI INVESTASI KEUANGAN DIGITAL (Studi Kasus: Bareksa Dan Bibit)
Jhon Vebrianto Girsang, Indra Kelana Jaya * , Harlen Gilbert Simanullang Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Methodist Indonesia, Medan, Indonesia Email: indraikjs@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol7No2.pp225-230

## ABSTRACT
Investing  online  is  a  very  promising  opportunity.  There  are  many  online  investment  enthusiasts  who  do  not understand  how  to  invest  online  correctly  and  be  able  to  minimize  risk.  Lack  of  public  understanding  of  the investment implementation process can lead to fraud by irresponsible parties. So, understanding investing online is very necessary. There are many online investment applications on the Google Play Store, but these investment applications  have  their  own  advantages  and  disadvantages.  The  objects  of  research  are  the  applications  of Bareksa  and  Seeds  because  the  news  media  often  report  on  these  applications  at  the  top  and  selecting  an application requires a collection of information obtained from previous user reviews. The method used is Naïve Bayes  Classifier.  Based  on  the  results,  the  classification  is  divided  into  3  (three)  sentiments,  namely  positive, negative,  and  neutral.  With  a  comparison  of  training  and  testing  data  70%:30%  accuracy  in  the  Bareksa application was obtained 54% and 44% in the seed application. Keyword: Investing, Google Play Store, Naïve Bayes Classifier.

## ABSTRAK
Investasi secara online merupakan peluang yang sangat menjanjikan. Peminat investasi online belum memahami bagaimana cara berinvestasi online dengan benar dan mampu meminimalkan resiko. Pemahaman Masyarakat yang kurang tentang proses pelaksaan investasi dapat menimbulkan penipuan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab, sehingga diperlukan pemahaman berinvestasi secara online. Ada banyak aplikasi investasi online pada google play store dimana tiap aplikasi investasi memiliki kelebihan dan kekurangan. Objek penelitian adalah aplikasi bareksa dan bibit karena kerap kali media kabar memberitakan aplikasi ini pada urutan teratas dan untuk memilih aplikasi membutuhkan kumpulan informasi yang didapat pada ulasan pengguna sebelumnya. Metode yang digunakan yaitu Naïve Bayes Classifier. Hasil klasifikasi adalah 3 (tiga) sentimen yaitu positif, negatif dan netral. Dengan perbandingan data training dan data testing 70%:30% accuracy pada aplikasi bareksa diperoleh 54% dan pada aplikasi bibit 44%.
Kata Kunci: Investasi, Google Play Store, Naïve Bayes Classifier.

## PENDAHULUAN
Investasi secara online merupakan peluang yang menjanjikan.  Peminat  investasi online belum memahami bagaimana cara berinvestasi online dengan benar yang mampu meminimalkan resiko. Pemahaman masyarakat yang kurang tentang proses investasi dapat menimbulkan penipuan dan kerugian. Jadi pemahaman menyeluruh  terkait  investasi  seperti  manfaat,  tujuan dan  resiko  investasi  sangat  diperlukan.  Ada  banyak aplikasi  investasi  di  Google  Play  Store,  dengan beragaman keunggulan dan kelemahannya. Kelemahan proses  seperti  pembelian  yang  membutuhkan  waktu akses  dan  rumit  penarikan  dana.  Masalah  ini  sangat mempengaruhi layanan kualitas pengguna aplikasi.
Analisis  sentiment  terhadap  aplikasi  bibit  dan bareksa  menggunakan  total  998  ulasan.  Sentimen positif  sebesar  484  dan  negatif  sebesar  514  terhadap Bareksa. Bibit menggunakan 1063 ulasan yang terdiri dari  541  positif  dan  522  negatif.  Ulasan  melalui tahapan pengolahan data awal dan pemodelan (A. Putra &  Dwiki,  2021).  Penelitian  ini  menganalisis  2  (dua) aplikasi  investasi  online  yang  tersedia  pada  Google Play  Store,  yaitu  Aplikasi  Bareksa  dan  Bibit  karena kerap kali media kabar memberitakan aplikasi ini pada urutan  teratas.  Pemilihan  aplikasi  investasi online membutuhkan  ulasan  ( review )  aplikasi.  Pengumpulan data  dilakukan  dari  data  ulasan  dari  kedua  aplikasi tersebut.  Prediksi  analisis  sentimen  dan  akurasi  hasil
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023) ISSN: 2620-4339 (media online)
prediksi  menggunakan  algoritma Naive  Bayes Classifier .

## TINJAUAN PUSTAKA
Text Mining Text  Mining adalah  eksplorasi  pola  pada sekumpulan  dokumen  untuk  mendapatkan  informasi dan pengetahuan dari sejumlah besar data (P. Putra & Yudhoatmojo,  2021).  Tujuannya  untuk  membantu dalam menganalisis keterhubungan dokumen berdasarkan  kata-kata  yang  mewakili  isi  untuk mendapatkan hasil yang berguna. Data yang digunakan dalam  proses text  mining adalah  data  yang  tidak terstruktur, sedangkan data mining menggunakan data terstruktur (Lutfianti, 2023).

## Text Preprocessing
Text  Preprocessing adalah  tahapan  persiapan teks yang akan diolah selanjutnya. Algoritma klasfikasi tidak  dapat  mengolah  data  mentah  (Wahyuni, Saepudin,  &  Falentino,  2022),  sehingga  dibutuhkan proses  awal  yaitu  pengubahan  teks  menjadi  data numeric. Tahapan pengolahan data awal ini dilakukan dengan beberapa tahapan antara lain (Zai, 2022):
a. Cleansing
Cleansing identik dengan proses pembersihan data, yaitu  menghilangkan  tanda  baca  dan  karakter khusus. Cleansing bertujuan agar proses klasifikasi berjalan dengan baik.
b. Case Folding Case  Folding adalah  menjaga  keseragaman  yaitu menyajikan  teks  dalam  bentuk  huruf  kecil  secara keseluruhan.  Seragamnya  teks  akan  memudahkan dalam tahapan tokenizing.
c. Tokenizing Tokenizing atau tokenisasi merupakan pemenggalan kalimat ke token atau potongan kata- kata.  Proses  pemotongan  kata  akan  memudahkan dalam proses Stopword dan Stemming.
d. Stemming Stemming merupakan  proses  untuk  menghasilkan kata dasar dari dokumen yang diproses.

## Term Weighting
Term  Weighting adalah  pengubahan  teks menjadi nilai numerik. Proses ini menggunakan tf-idf . Pembobotan tf-idf  (Term  Frequency  dan  Inverse Document  Frequency) merupakan  ekstraksi  fitur dimana pada setiap kata pada data latih diberikan nilai (Bayhaqy, Sfenrianto, Nainggolan, & Kaburuan, 2018). Rumus  ( formula) yang  digunakan  untuk  menghitung
nilai  (W)  dari  tiap  dokumen  berbanding  kata  kunci ( pencarian) , dapat dilihat pada persamaan 1.
𝑾 𝒂𝒕 =   𝑻𝑭 𝒂𝒕 ∗ '𝑰𝑫𝑭 𝒇𝒕 + 𝟏, … (1)
Keterangan: 𝑊 $% = Nilai dokumen ke-a pada kata ke-t 𝑇𝐹 $% =Jumlah kata yang dicari dalam dokumen. 𝐼𝐷𝐹 &% = Inverse Document Frequency (log ( ' (& ) ).
N      = Jumlah dokumen.
Df    = Jumlah dokumen yang mengandung pencarian

## Analisis Sentimen
Analisis sentimen (sentiment analysis) merupakan  penilaian  atau  sentimen  terhadap  opini, peristiwa  dan  atribut  (Sholekha,  Faqih,  &  Bahtiar, 2022).  Analisis  sentimen  dilakukan  untuk  melihat kecenderungan emosi suatu hipotesa awal ke kategori positif, negatif dan netral (Nugroho, 2018).

## Naïve Bayes Classifier
Naive  Bayes  Classifier mengadopsi  teori kemungkinan / peluang yang digunakan untuk meramal keadaan  yang  akan  datang  (Bayhaqy  et  al.,  2018). Algoritma  pertama  sekali  dikemukan  oleh  Thomas Bayes. Metode ini melakukan pembelajaran dari data masa lampu untuk menentukan hasil yang diinginkan berdasarkan  aturan  yang  ditentukan.  (Nugroho  et  al., 2018). Naive Bayes Classifier (NBC) juga digunakan dalam  penentuan  kelompok  kelas  dokumen.  Tingkat performa  menggunakan  algoritma Naive  Bayes Classifier (NBC) bergantung pada data yang tersedia. Pembagian  data  dan  pemilihan  data  latih  baik  akan menghasilkan performa optimal.

## Confusion Matrix
Confusion  Matrix merupakan  matriks  yang digunakan  untuk  perhitungan  akurasi  dengan membandingkan  data  actual  dan  prediksi. Precision mengevaluasi  kemampuan  sistem  yang  didefenisikan sebagai  persentase  dokumen  yang  relevan  terhadap query (Han, J., Kamber, M., & Pei, 2011) .
Tabel 1. Model Confusion Matrix 3x3 Prediksi Aktual Positif Negatif Netral Positif Tfpos TfPosNeg FfPosNet Negatif FfNegPos TfNeg FfNegNet Netral FfNetPos FfNetNeg TfNeg

## METODE PENELITIAN Analisis Sistem
Analisis  sistem  adalah  penguraian  menjadi bagian  elemen-elemen  dengan  tujuan  mengurai  dan
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
evaluasi masalah lebih terstruktur. Proses dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Analisis Sistem

## Collecting Data
Collecting Data merupakan tahap pengambilan data di Google Play Store. Flow chart collecting data , seperti ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Collecting Data

## Text Preprocessing
Tahapan awal dalam melakukan analisis  (Yulita et al., 2021) yang terdiri dari case folding, tokenizing, filtering/stopword  removal dan stemming.  Flowchart text preprocessing, pada Gambar 3.
Gambar 3. Preprocessing
Ekstraksi Tf-Idf Flowchart pembobotan  /  ekstraksi tf-idf ,  pada Gambar 4.
Gambar 4. Tf-IDF

## Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes Training
Pada bagian ini merupakan perhitungan peluang kemungkinan  data  sebelumnya  dan  bukti  pada dokumen, lihat Gambar 5.
Gambar 5. Naïve Bayes Training
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)

## Naïve Bayes Testing
Pada Naïve  Bayes  Testing, dilakukan perhitungan  pembobotan tf-idf. Proses  dapat  dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Flowchart Naïve Bayes Testing

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan Naïve Bayes Classifier Tahapan dalam penerapan metode Naïve Bayes Classifier dimulai  dari  pembagian  data  training  dan data  testing,  text  preprocessing,  term  weighting  data training yang digunakan sebagai berikut:
1. Aplikasi  yang  super  lengkap,  Tersedia  berbagai Jenis Reksadana dari berbagai Manager Investasi. – Positif
2. Sejauh ini Paling Nyaman pakai bareksa. – Positif
3. Kasih 3 dulu baru coba kalo bagus nanti Di kasih full,, - Netral
4. Sementara bintang 3 dulu :)) – Netral
5. Proses pembelian katanya maksimal 2 hari, saya su- dah 6 hari kok gak selesai transaksinya.... – Negatif
6. Kenapa mau login Tidak bisa,, Udah reset Password bolak balik masih gak bisa. – Negatif
Selanjutnya adalah
melakukan text preprocessing terhadap  data  training  dan  data  testing kemudian  dilakukan  pembobotan TF-IDF .  Hasilnya akan  diolah  menggunakan  metode Naïve  Bayes Classifier dengan  menghitung prior,  likelihood dan evidence .  Proses  akhir  adalah  menghitung posterior. Proses perhitungan posterior dilakukan menggunakan
data uji ke seluruh kelas sentiment. Hasil ditampilkan paada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Posterior No P(Sentimen  |  Data_uji- ke-i) Nilai Posterior 1 P(Positif | Data_uji1) 3,3093508 2 P(Negatif | Data_uji1) 0,3 3 P(Netral | Data_uji1) 1,3377450
Penentuan  sentimen  data  testing  dapat  dilihat dari  hasil  perhitungan  dari posterior tertinggi  yaitu sentiment positif.

## Implementasi Sistem
Implementasi klasifikasi dengan menggunakan metode Naïve  Bayes  Classfier ini  akan  menampilkan Dashboard,  Training  Bareksa,  Testing  Bareksa, Training Bibit, Testing Bibit dan Classification NBC.

## Halaman Dashboard
Pada halaman ini akan ditampilkan informasi dataset  training dan testing. Adapun  tampilan  pada Gambar 6.
Gambar 6. Dashboard

## Halaman Training Bareksa
Halaman yang menampilkan data sebagai data training. User dapat mengupload file berbentuk csv , melakukan text preprocessing dan menghapus seluruh data, ditunjukkan pada Gambar 7.
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
ISSN: 2620-4339 (media online)

## Halaman Testing Bareksa
Tampilan ini berisi dataset sebagai data testing. User dapat mengupload  file  csv, melakukan text preprocessing dan menghapus seluruh data.
Gambar 8. Testing Bareksa
a Halaman Training Bibit Tampilan yang berisi data training. User dapat mengupload  file dengan  format csv, melakukan text preprocessing dan  menghapus seluruh  data.  Tampilan Training Bibit dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9. Training Bibit

## Halaman Testing Bibit
Halaman  berisi dataset sebagai data  testing. User dapat mengupload file berbentuk csv, melakukan text  preprocessing dan  menghapus  seluruh data . Tampilan  dari testing  bibit dapat  dilihat    pada Gambar 10.
Gambar 10. Testing Bibit

## Halaman Klasifikasi
Tampilan  halaman  ini  berisi  hasil  klasifikasi antara kedua aplikasi, dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Halaman Klasifikasi

## Evaluasi Model Algoritma
Hasil yang diperoleh dari metode Naive Bayes Classifier ,  selanjutnya  hasil  tersebut  akan  di  evaluasi dengan  confusion  matrix,  dari  300  data  bareksa  yang digunakan untuk mengevaluasi model terdapat 220 data yang berlabel positif, 23 data yang berlabel netral dan 57  data  yang  berlabel  negatif.  Hasil  ini  ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Prediksi Bareksa Prediksi Positif Negatif  Netral Aktual Positif 140 23 57 Negatif 38 17 2 Netral 11 8 4
sesuai dengan persamaan berikut: Accuracy : (140+17+4)/300 = 0,536 = 53,6%
Precision  dari  masing-masing  sentimen  adalah sebagai berikut:
- Precision sentimen positif 140/189 = 0,74 = 74% - Precision sentimen negatif 17/48 = 0,354 = 35,4% - Precision sentimen netral 4/63 = 0,063 = 0,63% Recall  dari  masing-masing  sentimen  adalah  sebagai berikut:
- Recall sentimen positif 140/220 = 0,636 = 63,6%
- Recall sentimen negatif 17/57 = 0,298 = 29,8%
- Recall sentimen netral 4/23 = 0,173 = 17,3%
F1  Score  dari  masing-masing  sentimen  adalah sebagai berikut:
- F1 Score sentimen positif ½(1/0,74 + 1/0,636) = 1,461 = 14,61%
-  F1  Score  sentimen  negatif  ½(1/0,354  +  1/0,298)  = 3,090 = 30,90%
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
- F1 Score sentimen netral ½(1/0,063 + 1/0,173) = 10 = 100%
Pada  aplikasi  bibit  data  yang  digunakan sebanyak  300  dengan  hasil  adalah  185  data  berlabel positif,  26  data  berlabel  netral  dan  89  data  berlabel negatif.  Sehingga  didapatkan  hasil  confusion  matrix yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Prediksi Bibit Prediksi Positif Negatif  Netral Aktual Positif 75 26 7 Negatif 40 51 12 Netral 70 12 7
accuracy dengan perhitungan sesuai dengan persamaan berikut:
Accuracy : (75+51+7)/300 = 0,443 = 44,3%
Precision  dari  masing-masing  sentimen  adalah sebagai berikut:
- Precision sentimen positif 75/185 = 0,405 = 40,5% - Precision sentimen negatif 51/89 = 0,573 = 57,3% - Precision sentimen netral 7/26 = 0,269 = 26,9%
Recall  dari  masing-masing  sentimen  adalah sebagai berikut:
- Recall sentimen positif 75/108 = 0,694 = 69,4% - Recall sentimen negatif 51/103 = 0,495 = 49,5% - Recall sentimen netral 7/89 = 0,078 = 7,8%
F1  Score  dari  masing-masing  sentimen  adalah sebagai berikut:
-F1  Score  sentimen  positif  ½(1/0,405  +  1/0,694)  = 3,910 = 39,10%
-  F1  Score  sentimen  negatif  ½(1/0,573  +  1/0,495)  = 1,882 = 18,82%
-  F1  Score  sentimen  netral  ½(1/0,269  +  1/0,078)  = 8,268 = 82,68%

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dari  penerapan metode Naïve Bayes Classifier pada sentimen analisis aplikasi  investasi  keuangan  digital  yang  dilakukan beberapa  tahapan  yaitu  dengan  melakukan text preprocessing ,  pembobotan  dokumen  dan  klasifikasi dengan  jumlah  komentar  1000  dengan  perbandingan data  lati  dan  uji  sebesar  70%  :  30%  menghasilkan akurasi pada Bareksa 54% dan pada aplikasi Bibit 44%.

## DAFTAR PUSTAKA
Bayhaqy, A., Sfenrianto, S., Nainggolan, K., & Kaburuan, E. R. (2018). Sentiment Analysis about E-Commerce from Tweets Using Decision Tree, K-Nearest Neighbor, and Naïve Bayes. 2018 International Conference on Orange Technologies, ICOT 2018 , (November 2019). https://doi.org/10.1109/ICOT.2018.8705796 Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd Edition . The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems.
Lutfianti, N. (2023). Penerapan Sentimen Analisis Dengan Algoritma SVM Dalam Tanggapan Netizen Terhadap Berita Resesi 2023. Sisfotenika , 13 (1), 53–64.
Nugroho, A. (2018). Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Ekstrasi Fitur N-Gram. J- SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika) , 2 (2), 200. https://doi.org/10.30645/j-sakti.v2i2.83 Putra, A., & Dwiki, A. (2021). Analisis Sentimen pada Ulasan pengguna Aplikasi Bibit Dan Bareksa dengan Algoritma KNN. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 8 (2), 636– 646. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i2.962
Putra, P., & Yudhoatmojo, S. B. (2021). User Perception Analysis of Online Learning Platform “Zenius” During the Coronavirus Pandemic Using Text Mining Techniques. Jurnal Sistem Informasi , 17 (2), 33–47. Sholekha, I., Faqih, A., & Bahtiar, A. (2022). Sentiment Analysis of Public Opinion Covid-19 Vaccine Using Naïve Bayes and Random Forest Methods. Jurnal Teknik Informatika , 15 (1), 34– 43. https://doi.org/10.15408/jti.v15i1.24847 Wahyuni, W. A., Saepudin, S., & Falentino, Se. (2022). Sentiment Analysis of Online Investment Applications on Google Play Store using Random Forest Algorithm Method. Jurnal Mantik , 5 (4), 2203–2209.
Zai, C. (2022). Implementasi Data Mining Sebagai Pengolahan Data. Jurnal Portal Data , 2 (3).