Yadi, Asminah, Mariana Purba, Inka Rizki Padya
Vol. 8 No. 1, Juni 2023

## ANALISIS SENTIMEN MARKETPLACE DI ERA SOCIETY 5.0 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Yadi 1 , Asminah 2 , Mariana Purba 3 , Inka Rizki Padya 4
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, Pagar Alam
3 Program Studi Informatika, Universitas Syajahkirti Palembang, Palembang
4 Program Studi Teknologi Hasil Pertanian, Institut Teknologi Pagar Alam, Pagar Alam e-mail: * 1 yadimkom@gmail.com , 2 asminahamar@gmail.com , 3 riagalihprasojo@gmail.com 4 inkapadya18@gmail.com *Corresponding Author

## Abstrak
Konsep  dari  perkembangan  teknologi  yang  semakin  berinovasi  membawa  dampak  yang sangat  besar  bagi  masyarakat  sebagai  unsur  pendukung  untuk  mempermudah  dalam  proses penyelesaian  permasalahan, marketplace merupakan  hasil  dari  perkembangan  teknologi  yang berbasis ecomerce pada era society 5.0 dimana masyarakat harus mampu berkolaborasi dengan teknologi. Pemanfaatan marketplace sebagai sarana transaksi jual beli beraneka macam produk yang besar tidak terlepas dari opini masyarakat, oleh sebab itu Tujuan penelitian untuk melihat reviews    masyarakat  terhadap  pemanfaatan  marketplace  berdasarkan  pada  opinion  positif, negatif  dan  netral.  Analisis  sentimen  dipergunakan  untuk  melakukan  pengolahan  teks  data mining melalui teks analytic dengan algortima naïve bayes. Hasil penelitian analisis  sentiment marketplace dengan  data reviews Shopee  sebanyak  11.7M,  Bukalapak  2.19M,  Lazada  21.4M dan  Tokopedia  6.52M  di  era  society  5.0  terlihat  bahwa  interaksi  manusia  dalam  pemanfaatan teknologi  sangat  besar  hal  ini  terlihat  dari  jumlah  pengguna  dan reviews yang  dilakukan  oleh masyarakat  pada  kondisi  ini  analisis  sentimen  yang  telah  dilakuan  berdasarkan  presentase positif sebesar 88%, negatif 3% dan netral 9% . Sehingga dapat disimpulkan bahwa kolaborasi yang  dilakukan  oleh  masyarakat  terhadap  teknologi  sudah  baik  dalam  pendukung  informasi pemenuhan kebutuhan aktivitas sehari-hari.
Kata kunci : Analisis sentiment; Marketplace; Naïve Bayes; Society 5.0.

## Abstract
The  concept  of  technological  developments  that  are  increasingly  innovating has  a  huge impact  on  society  as  a  supporting  element  to  facilitate  the  process  of  solving  problems,  the marketplace is the result of e-commerce-based technological developments in the era of society 5.0 where people must be able to collaborate with technology. The use of the marketplace as a means  of  buying  and  selling  transactions  for  a  large  variety  of  products  is  inseparable  from public  opinion,  therefore  the  aim  of  this  research  is  to  look  at  public  reviews  of  using  the marketplace  based  on  positive,  negative,  and  neutral  opinions.  Sentiment  analysis  is  used  to perform data mining text processing through analytic text with the Naïve Bayes algorithm. The results  of  marketplace  sentiment  analysis  research  with  11.7M  Shopee  reviews,  2.19M Bukalapak,  21.4M,  Lazada,  and  6.52M  Tokopedia  in  the  era  of  society  5.0  show  that  human interaction  in  using  technology  is  very  large,  this  can  be  seen  from  the  number  of  users  and reviews made by the public in In this condition, the sentiment analysis that has been carried out is based on a positive percentage of 88%, negative 3% and neutral 9%. So it can be concluded that  the  collaboration  carried  out  by  the  community  towards  technology  is  already  good  in supporting the fulfillment of the needs information of daily activities.
Keywords : Sentiment analysis; Marketplace; Naïve Bayes; Society 5.0.
Vol. 8 No. 1, Juni 2023
I. PENDAHULUAN Di Indonesia pertumbuhan masyarakat  dalam  mengakses marketplace
sangat  banyak  terlihat  dari reviews  user pada  aplikasi  lebih  dari  21  M,  hal  ini  tidak terlepas dari prospek pemanfaatan teknologi yang semakin baik di kalangan masyarakat, salah  satunya  untuk  berbisnis  (Setian  & Seprina, 2019).
Pemanfaatan  teknologi  pada  era society  5.0  merupakan  sebuah  konsep  dari
inovasi dan transformasi kehidupan masyarakat dengan teknologi sebagai unsur pendukung untuk memenuhi kebutuhan dan mempermudah dalam menyelesaikan pekerjaanya melalui informasi (Hendarsyah, 2019).
Marketplace  merupakan  media  yang banyak  dipergunakan  oleh  masyarakat untuk melakukan transaksi jual beli  dengan beraneka  macam  produk  (Apriani  & Gustian,  2019).  Marketplace  atau  toko online  banyak  dikunjugi  oleh  masyarakat terlihat dari berbagai reviews yang diberikan oleh masyarakat pada marketplace,  sehingga  reviews  dari  user
menjadi  big  data  yang  berisi  komentar positif, negatif dan netral terhadap marketplace  yang  dipergunakan(Rezki  et al., 2020) (Safira & Hasan, 2023)
Teks  mining  merupakan  bidang  ilmu yang  sedang  berkembang  dalam  mengolah data  teks  menjadi  sebuah  informasi bermakna,  dengan  penerapan teks  analytics (Saputra  et  al.,  2019).  Analisis  sentiment merupakan proses dalam memahami, melakukan  ekstrak  pada  data  berbasis  teks, proses  yang  dilakuan  untuk  mendapatkan sebuah  informasi  yang  terdapat  pada  teks (Angga Kurniawan, 2019).
Penilaian  yang  dilakukan  terhadap data teks dari berbagai sudut pandang untuk mengetahui  beberapa  opini  positif  atau negatif,  dari  data  teks  yang  banyak  dengan kontek  yang  beragam  (Damuri  &  Riyanto, 2021)
Beberapa  proses  dilakukan  melalui analisis  teks  yang  mencakup  reviews  user dan  data  processing  untuk  mendapatkan analisis  sentimen  (Sudiantoro  et  al.,  2018) (Ahmadi  et  al.,  2020).  Analisis  sentimen merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat dipergunakan  untuk  pengolahan  data  text mining  dalam  hal  ini  analisis  sentiment betujuan  untuk  memberikan  sebuah  label pada  opini  yang  diberikan  oleh  user diantaranya  positif,  negative  dan  netral (Amelia & Aminuallah, 2023).
Algoritma  naïve  bayes  cukup  baik dipergunakan  untuk  klasifikasi  pada  opini
(Mellynia & Febryansyah, 2022). Klasifikasi  kalimat  positif,  negative  dapat (Sidik  et  al.,  2022)  (Fatma  Ayu  Rahman  et al., 2020) data yang diproses menggunakan teks mining kemudian dilakukan klasifikasi pada algoritma naïve bayes untuk memberikan  kemudahan  bagi  user  untuk melihat opini (Darwis et al., 2021)(Maulani &  Simbolon,  2019).  Analisis  sentiment dilakukan  dengan  tujuan  untuk  melakukan analisa pengguna marketplace di era society 5.0.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian menggunakan algoritma  naïve  bayes  untuk  melakukan pengolahan  analisis  sentiment  pada  teks maining menggunakan pendekatan deskripsi kuantitatif dengan tahapan
penelitian terlihat pada Gambar 1.
Vol. 8 No. 1, Juni 2023
Pada tahapan penelitian proses analisis  sentiment  yang  akan  dilakukan melalui beberapa tahap diantaranya: 1. Identifikasi Masalah merupakan langkah  awal  yang  dilakukan  untuk mengetahui  akar  permasalahan  dari penelitian  yang  dilakukan  pada  era society 5.0 peran pemanfaatan teknologi  begitu  besar  sehingga  perlu dilakukan  kajian  untuk  mengetahui respon dari masyarakat saat menggunakan teknologi untuk memenuhi kebutuhan untuk mendapatkan informasi. 2. Penentuan  tujuan  penelitian  untuk mengetahui  reviews  dari  masyarakat terhadap  pemanfaatan marketplace berdasarkan  opini  positif,  negatif  dan netral.
3. Pengumpulan  data  dilakukan  melalui berbagai  sumber  seperti  studi  pustaka terhadap  kajian  yang  relevan  serta melakukan scrapper pada reviews user pengguna marketplace di google play
4. Analisis  dan  hasil  dilakukan  dengan algoritma naïve bayes untuk melakukan pengolahan data teks melalui dataset training sehingga dapat dilakukan  pelabelan  pada  data  teks mining.
5. Prediksi  analisis  sentiment  untuk mengetahui  opini  yang  didapatkan berdasarkan  pada  kategori  positif, negatif dan netral.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil analisis yang dilakukan melalui
beberapa  tahap  diantaranya  pengumpulan data penelitian dengan menggunakan literasi  penelitian  yang  relevan  selain  itu proses  pengumpulan  data  teks  mining reviews pada google play beberapa marketplace yang  banyak  dipergunakan oleh user.
Data scraper yang  didapatkan  untuk analisis sentiment marketplace terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Reviews Marketplace No Marketplace Reviews 1 Shopee 11.7 M 2 Bukalapak 2.19 M 3 Lazada 21.4 M 4 Tokopedia 6.52 M
Analisis  sentimen  untuk  menentukan reviews menggunakan  algoritma  naïve bayes dari data teks. Pengukuran setiap kata yang  ada  dilakukan  dengan  menghitung probabilitas positif dan probabilitas negatif. Hasil  pengukuran  dipergunakan  sebagai penentu sentimen positif, sentimen negative dan sentimen netral data testing.
Proses yang dilakukan dengan membandingkan  bobot  setiap  kata  pada data testing. Berikut adalah sampel rekapan hasil  data  testing  pada  data reviews positif terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Training Reviews Positif Responden Reviews Label R1 Its  one  of  the friendliest e- commerce  I  have ever  downloaded. Its  very  easy  to transfer the money to the app and plus you  get  a  lot  of vouchers and coins Positif R2 I’ve  been  using this  app  for  few months  now  and so far  I  feel  that  it
makes my life
easier,  especially during  times  when I  am  unable  to leave  my  house but  I  have  to  get things bought, Positif
Vol. 8 No. 1, Juni 2023
great length of variation from closest locations with  great  length of price and delivery options as well R3 I actually liked the app.  Prices  are low,  games  are fun.  However,  it has became increasingly troublesome lately. Positif R4 I like shopee more than  another  e- commerce for some kind of products Positif R5 As  one  of  the largest online market place I think shopee should pay attention  to  the stability of its app. In  my  personal experience, the app is rather ‘heavy’,  it  is  fine and  smooth on  the first  launch  but after  two  minutes of browsing it started to lags, it’s worth 5 stars if the dev could do some optimization on it Positif … … … R100 The  app  is  really good  and  most  of the  sellers  in  the platform are really good too and there Positif
are tons of benefits  for  the customer Sementara  pada  reviews  negatif dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Sebagian  besar data  dengan  label  negatif  menunjukkan kekecewaan user pada penggunaan marketplace, dengan  mengetahui  beberapa reviews  dari  user  pengelola  marketplace diharapkan  mampu  melakukan  perbaikan dengan optimal. Tabel 3. Data Training Reviews Negatif Responden Reviews Label R1 This  application  is a nightmare. It's too heavy,  the  loading page & images take forever.  At  first  i thought there is something wrong with  my  phone,  but nope, I've been installing games, financial  apps,  & everything is smooth. I've noticed  this  since 2021,  and  turned out  2  years  later shopee  still  don't
make  any  effort that  i  can't  see  the difference. Now I'm switching to Tokopedia that works  faster  and definitely won't watse my time Negatif R2 Literally  annoying and trashy app. Takes too long time to load, incrediblyyyyy slow  so  I  have  to close  and  open  this Negatif
Vol. 8 No. 1, Juni 2023
app  to  see  the images  in  it.  I  have tried  to  update  to the  latest  version, cleared  the  cache, login  and  logout repeatedly  but  all doesn’t changed anything  much.  My internet  connection is  good  and  there aren’t any problems. R3 The  sad  thing  is that Shopee got very  very  slow  in my  phone  abt  a year  ago.  It's  even slower than my video  downloading in  laptop  using  the same  wi-fi  just  to open the game section. Shopping there  had  been  a good experience, but nowadays Negatif R4 The  app  was  good, but  recently  getting worse and worse.  It takes  too  long  to load,  the  menu  is confusing, lately the app been showing  error  and needs  to  always  be restarted. My internet  connection is  so  much  stabil, my phone specs are in  medium  high performances,  stop blaming users' phone  and  internet, it  is  the  app  which has problems. Negatif
R5 When  I  trying  to get  a  product  in  a flash sale from waiting, the timer is glitched  and  the product is gone. Fix the  security  issues because there's bots misuse the system Negatif … … … R100 It's  so  hard  to  send messages to the sellers,  makes  it hard to communicate  with sellers.  The  AI  on the  message  feature is also too sensitive they  censor  even my polite messages.  What  a violation  to  free speech. Negatif
Sementara  pada  reviews  netral  dapat dilihat  pada  Tabel  4.  Sebagian  besar  data dengan  label  netral  menunjukkan  sedikit kepuasan mereka dalam penggunaan marketplace diantaranya seperti penggunaan  marketplace  hanya  sebatas untuk  mencari  referensi  terhadap  sebuah informasi  produk,  namun  tidak  untuk melakukan  transaksi  dalam  jumlah  yang besar. Tabel 4. Data Training Reviews Netral Responden Reviews Label R1 I  love  this  apps among the other similar  one.  But  one thing, after we search  for  a  specific product,  why  we  do not  have  the  button for  discover/  home page? Netral R2 There  are  still  some Netral
Vol. 8 No. 1, Juni 2023
bugs in filtering spesific product when  i  looking  for "baju  bayi  laki  laki", and  it  show  not  only baby  clothing  but also  adult  clothing. I've  just  updated  the apps  to  the  last version. R3 The  app  runs  pretty smooth  until  I  went to view other products through recommendation section. The deeper I went,  the  slower  the app. Netral R4 I  rarely  use  this  app to browse for products, it's too heavy,  so  i  use  pc  to atc,  then  checkout with this app. Netral R5 E-commerce with the  most  complete services. Shopping (obviously), foods, delivery, payment, etc Netral … … … R100 I've  been  relying  on this  app  since  the beginning of pandemic, but recently the app takes  too  long  to load for almost entirely  the  whole things. Netral Naïve  bayes  salah  salu  algoritma yang  cukup  baik  untuk  melakukan  sebuah analisis sentimen, hal ini dibuktikan dengan beberapa  penelitian  sebelumnya  dengan tingkat akurasi yang cukup baik
(Sihombing  &  Hannie,  2021).  Hasil  pada analisis  sentimen  yang  dilakukan  pada beberapa marketplace dengan opinion prediction terlihat pada Gambar 1
Gambar 1. Opinion Prediction
Berdasarkan  pada  Gambar  1  terlihat beberapa reivews yang  dilakukan  oleh  user pada marketplace dengan beberapa kategori positif,  negatif  dan  netral.  Dengan  besaran presentase  positif  pada  tokopedia  sebesar 93%,  lazada  91%,  bukalapak  89%  dan shopee 80%
Grafik 2. Analisis Sentimen
Pada  Grafik  2  merupakan  distribusi analisis  sentimen  menggunakan  algoritma naïve  bayes  dengan  dominasi  sentimen
88% 9%  3% Positif Netral Negatif
Vol. 8 No. 1, Juni 2023
positif sebesar 88%, Netral 9% dan Negatif 3%.
Berdasarkan  analisis  sentimen  yang telah  dilakukan  dapat  diketahui  bahwa penggunaan marketplace pada  era  society 5.0  sangat  membantu  masyarakat  hal  ini dibuktikan  dengan  respon  positif  terhadap penggunaan marketplace .
IV. KESIMPULAN
Dari hasil pengumpulan dan pengujian  data  yang  didapatkan  dari reviews  user marketplace dengan  teks mining terlihat bahwa pemanfaatan marketplace  pada  era  society  5.0  dalam pemenuhan kebutuhan informasi
masyarakat sangat baik terlihat dari analisis sentimen  yang  dilakukan  pada  beberapa marketplace seperti  Shopee,  Buka  lapak,
Lazada  dan  Tokopedia  dengan  review positif sebesar 88%, Negatif 3% dan Netral 9%.

## V. SARAN
Analisis  sentimen  dapat  dilkukan dengan  menggunakan  algoritma  yang  lain untuk  melihat  hasil  yang  lebih  optimal melalui  beberapa  tahap  seperti  seleksi  fitur informasi gain.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1]    Ahmadi, M. I., Apriani, F., Kurniasari, M.,  Handayani,  S.,  &  Gustian,  D. (2020).  Sentiment  Analysis  Online Shop  on  the  Play  Store  Using Method  Support  Vector  Machine (Svm). Seminar  Nasional  … , 2020
(Semnasif),
196–203. http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/se mnasif/article/view/4101 [2]        Amelia,  D.  S.,  &  Aminuallah,  N.  C. (2023).  Teks  Dan  Analisis  Sentimen Pada Chat Grup Whatsapp Menggunakan  Long  Short  Term Memory (LSTM). Teknologiterkini.Org , 3 (2), 1–23. [3] Angga Kurniawan. (2019). Implementasi Data Mining Algoritma
C4.5  Untuk  Memprediksi  Kelulusan Uji Kompetensi Smk Teknik Komputer Dan Jaringan (Tkj) (Study Kasus:  Smk  Pembangunan  Daerah Lubuk  Pakam). Jurnal  Majalah Ilmiah  Informasi  Dan  Teknologi Ilmiah (INTI) , 7 (1), 5–13. http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/inti/article /view/1801 [4]      Apriani,  R.,  &  Gustian,  D.  (2019). Analisis  Sentimen  dengan  Naïve Bayes  Terhadap  Komentar  Aplikasi Tokopedia. Jurnal Rekayasa Teknologi  Nusa  Putra , 6 (1),  54–62. https://rekayasa.nusaputra.ac.id/articl e/view/86
[5]      Damuri,  A.,  &  Riyanto,  U.  (2021). Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako. JURIKOM (Jurnal  Riset  Komputer) , 8 (6),  219.
https://doi.org/10.30865/jurikom.v8i6 .3655 [6]     Darwis, D., Siskawati, N., & Abidin, Z.  (2021).  Penerapan  Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional. Jurnal  Tekno  Kompak , 15 (1), 131–145. https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.p hp/teknokompak/article/view/744 [7]     Fatma Ayu Rahman, A., Wartulas, S., Raya Pagojengan, J. K., & Brebes, P. (2020). Prediksi Kelulusan Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma C4.5  (Studi  Kasus  Di  Universitas Peradaban). Ade Fatma Ayu Rahman IJIR , 1 (2), 70–77.
[8]     Hendarsyah, D. (2019). E-Commerce Di  Era  Industri  4.0  Dan  Society  5.0.
IQTISHADUNA: Jurnal Ilmiah Ekonomi Kita , 8 (2), 171–184.
https://doi.org/10.46367/iqtishaduna. v8i2.170 [9]    Maulani,  T.  Z.,  &  Simbolon,  Z.  K.
(2019). Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier Dalam Menentukan  Topik  Tugas  Akhir Mahasiswa  Berbasis  Web. Jurnal Infomedia : Teknik Informatika, Multimedia, Dan Jaringan , 4 (1), 33–
Vol. 8 No. 1, Juni 2023
41. [10]  Mellynia,  D.,  &  Febryansyah,  R. (2022).  Klasifikasi  Pengajuan  KPR Perumahan  Subsidi  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Di Perumahan Sakura Residence. Ilmudata.Org , 2 (12), 1–9.
[11]      Rezki,  M.,  Kholifah,  D.  N.,  Faisal, M.,  Priyono,  P.,  &  Suryadithia,  R. (2020).  Analisis  Review  Pengguna Google  Meet  dan  Zoom  Cloud
Meeting  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes. Jurnal  Infortech , 2 (2), 264–270. https://doi.org/10.31294/infortech.v2i 2.9286 [12]    Safira,  A.,  &  Hasan,  F.  N.  (2023).
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Paylater Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Classifier.
Jurnal  Sistem  Informasi  ZONASI ,
5 (1), 59–70.
[13]   Saputra, P. Y., Subhi, D. H., Zain, F.,
& Winatama,
A. (2019). Implementasi Sentimen Analisis Komentar  Channel  Video  Pelayanan Pemerintah Di Youtube Menggunakan. Jurnal  Informatika
Polinema , 5 (3), 209–213.
[14]  Setian,  D.,  &  Seprina,  I.  (2019).
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Data Tweet Lazada Menggunakan  Text  Mining  Dan Algoritma  NAIVE. Bina  Darma Conference  on  Computer  Science ,
1 (1), 998–1004.
[15]   Sidik, F., Suhada, I., Anwar, A. H., & Hasan,  F.  N.  (2022).  Analisis Sentimen  Terhadap  Pembelajaran Daring  Dengan  Algoritma  Naive Bayes  Classifier. Jurnal  Linguistik Komputasional  (JLK) , 5 (1),  34. https://doi.org/10.26418/jlk.v5i1.79
[16]  Sihombing,  L.  O.,  &  Hannie,  H. (2021).  Sentimen  Analisis  Customer
Review  Produk  Shopee  Indonesia Menggunakan Algortima Naïve Bayes  Classifier. Edumatic:  Jurnal
Pendidikan  Informatika , 5 (2),  233– 242. https://doi.org/10.29408/edumatic.v5i 2.4089 [17]   Sudiantoro, A. V., Zuliarso, E., Studi,
P.,  Informatika,  T.,  Informasi,  F.  T., Stikubank,  U.,  &  Mining,  T.  (2018). Analisis Sentimen Twitter Menggunakan  Text  Mining  Dengan Algoritma  Naive  Bayes  Classifier. Prosiding SINTAK 2018 , 10 (2), 398–
401.