## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 533 - 543 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1090 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## Implementasi Algoritma Naïve Bayes dalam Menganalisis Sentimen Review Pengguna Tokopedia pada Produk Kesehatan
Andi Ernawati, Ayu Ofta Sari, Siti Nurhaliza Sofyan, Muhammad Iqbal, Rian Farta Wijaya Fakultas Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, Universitas Pembangunan Panca Budi Medan , Medan, Indonesia Email: aernawati296@gmail.com, ayuofta2849@gmail.com, sitinurhalizas102@gmail.com, muhammadiqbal@dosen.pancabudi.ac.id , rianfartawijaya@dosen.pancabudi.ac.id
Email Penulis Korespondensi: aernawati296@gmail.com
Abstrak − Harus di sadari bahwa Kepuasan pelanggan tujuan utama bagi perusahaan dalam mengembangkan usahanya. Karena opini para pelanggan yang dituliskan di media sosial akan memberikan pengaruh besar terhadap perusahaan maupun calon pelanggan. Dalam perkembanganya  semakin  banyak  di  temukan  di  berbagai  media  online  salah  satunya  adalah  tokopedia.  Review  produk  merupakan salah  satu  sumber  informasi  yang  penting  terkait  kualitas, pelayanan dan pengiriman  baik  dari  konsumen  maupun  produsen.  Dengan jumlah  data  yang  sangat  besar  untuk  setiap  produk  di  tokopedia,  dalam  menganalisis  dan  menyimpulkan  sebuah  informasi  ulasan produk  pasti  akan  memakan  banyak  waktu  jika  dilakukan  secara  manual.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  diperlukan  sistem  analisis sentimen  yang  dapat  secara  otomatis  mengekstraksi  informasi  penting  yang  secara  objektif  dapat  menentukan  kualitas  produk  dan menangani  informasi  tekstual  yang  besar.  Sistem  analisis  sentimen  terdiri  dari  beberapa  tahapan,  yaitu  crawling,  pre-processing, pembobotan  kata,  dan  klasifikasi  sentimen.  Dengan  menerapkan  algoritma  Naïve  Bayes  melalui  pemilihan  fitur  range  dan  frekuensi, maka akan diperoleh hasil akurasi, akurasi dan recall dengan menggunakan uji Confusion Matrix. Dataset yang digunakan adalah dari situs  kaggle.com  tentang  sentimen  pelanggan  pada  produk  kesehatan  dengan  jenis  masker.  menggunakan  Metode  Algoritma  Naïve Bayes  untuk  mengetahui  sentimen  ulasan  pengguna  dengan  klasifikasi  2  kelas  positif  dan  negative  dengan  pendekatan  NLP menghasilkan nilai akurasi sebesar 88%.
Kata Kunci: Algoritma Naïve Bayes; Sentimen; Tokopedia
Abstract − It must be realized that customer satisfaction is the main goal for companies in developing their business. Because customers' opinions written on social media will have a big influence on the company and potential customers. In its development, it is increasingly found  in  various  online  media,  one  of  which  is  Tokopedia. Product  reviews  are  an  important  source  of  information  regarding  quality, service  and  delivery  from  both  consumers  and  manufacturers.  With  a  very  large  amount  of  data  for  each  product  on  Tokopedia, analyzing and concluding product review information will definitely take a lot of time if done manually. To overcome this, a  sentiment analysis system is needed that can automatically extract important information that can objectively determine product quality and handle large amounts of textual information. The sentiment analysis system consists of several stages, namely crawling, pre-processing, word weighting,  and  sentiment  classification.  By  applying  the  Naïve  Bayes  algorithm  through  selecting  range  and  frequency  features, accuracy,  accuracy  and  recall  results  will  be  obtained  using  the  Confusion  Matrix  test.  The  dataset  used  is  from  the  kaggle.com  site regarding  customer  sentiment  on  health  products  with  the  type  of  mask.  using  the  Naïve  Bayes  Algorithm  Method  to  determine  the sentiment of user reviews by classifying 2 positive and negative classes using the NLP approach produces an accuracy value of 88%.
Keywords: Naïve Bayes Algorithm; Sentiment; Tokopedia

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  Penjualan  online  saat  ini  sangatlah  pesat  dikarenakan  transaksi  semakin  mudah  hanya  dengan  dari genggaman  tangan  sudah  bisa  mendapatkan  produk  yang  kita  inginkan.  Dengan  demikian  banyak  juga  pemasalahan- permasalahan yang dihadapi yaitu dari pelayanan, jenis produk dan kualitas produk sehinggaa banyaknya pelanggan yang kecewa dengan kondisi seperti ini. Tujuan penelitian ini adalah penerapkan algoritma naïve bayes sebagai salah satu cara untuk mengatasi masalah yang terjadi. Dengan algoritma ini nantinya para pelanggan akan mengetahui produk mana yang baik  pelayanan,  jenis  dan  kuwalitas  produknya  karena  dapat  dilihat  dari  banyaknya  sentimen  para  pelanggan  dalam mereview produk yang sudah dibeli. Produk yang di bahas dipenelitian ini adalah produk kesehatan berjenis masker. Analisis  ulasan  produk  dapat  dengan  mudah  dilakukan  dengan  melihat  peringkat  bintang  yang  diberikan  oleh  pembeli, tetapi  peringkat  bintang  tidak  dapat  mewakili  isi  keseluruhan  ulasan.  [1].  Analisis  sentimen  diaplikasikan  untuk mengelompokkan  komentar  positif  dan  negatif  dari  konsumen  sehingga  mempercepat  dan  mempermudah  tugas perusahaan  untuk  meninjau  kembali  kekurangan  produk  mereka  Apabila  ditemukan  adanya  sentimen  negatif,  maka perusahaan  dapat  dengan  cepat  mengambil  tindakan  untuk  menanggulanginya.  Sistem  analisis  sentimen  yang  akan dibangun  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  klasifikasi  Naive  Bayes.  Ciri  utama  dari  algoritma  Naive  Bayes adalah asumsi yang sangat kuat (naif) akan independensi dari masing- masing kondisi atau kejadian. Kelebihan dari Naive Bayes adalah proses klasifikasi data dapat disesuaikan dengan sifat dan kebutuhan masing-masing Dengan adanya sistem analisis  sentimen  ini  diharapkan  dapat  masyarakat  yang  mempromosikan  suatu  produk  pada  marketplace  mengetahui umpan  balik  terhadap  produknya  dan  mengetahui  opini  yang  disampaikan  oleh  pengguna  marketplace  terhadap  produk yang ditawarkan.[2]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sulindawaty  dkk  tahun  2023.  Tentang  Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  dalam Menganalisis  Sentimen  pada  Review  Pengguna  E-Commerce.  Sistem  analisis  sentimen  review  pengguna  Shopee menggunakan  metode  Naïve  Bayes  ini  menghasilkan  nilai  akurasi  dengan  satu  kali  pengujian  dengan  nilai  sebesar accuracy  sebesar  99,5%,  precision  sebesar  99,49%,  recall  sebesar  100%.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  metode klasifikasi algoritma Naïve Bayes cukup relevan meskipun akurasi nya belum 100%[2]. penelitian yang dilakukan Saiful Ulya dkk tahun 2022. Dengan judul Text Mining Sentimen Analisis Pengguna Aplikasi Marketplace Tokopedia Berdasar

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 533 - 543 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1090 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Rating  Dan  Komentar  Pada  Google  Play  Store  dengan  hasil  Pemodelan  yang  pertama  dilakukan  dengan  Naïve  Bayes dengan  hasil  akurasi  mencapai  89.13%,  kemudian  pengujian  kedua  dengan  Decision  Tree  dengan  akurasi  mencapai 83.51%,  dan  pengujian  ketiga  dengan  Deep  Learning  dengan  akurasi  mencapai  84.91%.[3].  Penelitian  yang  di  lakukan Bintang Zulfikar Ramadhan dkk tahun 2022 dengan judul Analisis Sentimen Ulasan Pada Aplikasi E-Commerce Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dengan hasil Hasil evaluasi algoritma Naïve Bayes dengan tiga skenario berbeda dalam klasifikasi sentimen ulasan aplikasi E-Commerce menghasilkan hasil terbaik pada skenario 1 pada aplikasi Shopee (80% data training dan 20% data testing) yang menghasilkan accuracy 92%, precision 92,13%, recall 98,8% dan f1-score 95,35%.[4]. Penelitian  yang dilakukan. Ryfan Maulana Putra Hertaryawan dkk tahun 2023  Komparasi Algoritma Naive Bayes Dan Knearest Neighbor Pada Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Pengguna Aplikasi Tokopedia dengan hasil Nilai akurasi Naive Bayes tanpa menggunakan fitur seleksi Particle Swarm Optimization adalah 76.30% dan nilai AUC 0.500, sedangkan Naive Bayes dengan menggunakan fitur seleksi Particle Swarm Optimization memiliki akurasi sebesar 74.09% dan nilai AUC 0.511, selisih peningkatan akurasi tanpa dan dengan menggunakan fitur seleksi adalah 4.29% dan selisih peningkatan  AUC  0.011.  [5].  Penelitian  yang  dilakukan  Cahya  Dewi  dkk  tahun  2022  Kepuasan  Pengguna  Layanan Shopee  Food  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  dengan  hasil  adanya  pengaruh  secara  simultan  antara  tampilan aplikasi, jumlah driver, potongan harga dan metode pembayaran sebesar 0,497 terhadap kepuasan pengguna. Hal tersebut menunjukkan bahwa kemampuan faktor-faktor independen dalam penelitian ini mempengaruhi variabel dependen sebesar 49,7%, sedangkan sisanya 50,3% dijelaskan oleh variabel lain.[6]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Identifikasi Masalah Pengumpulan Dataset/kaggle.com Pengolahan Data dengan Metode Naïve Bayers Kesimpulan Gambar 2.1. Tahapan Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah dilakukan untuk menjelaskan dan mendefenisikan masalah-masalah yang dihadapi. Pada tahap ini juga dicari solusi atas masalah tersebut.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara mengambil dataset dari kaggle.com
3. Pengolahan data dengan metode Naïve Bayers
Pengolahan data ini di lakukukan disaat data sudah terkumpul dan dilakukan pengujian dengan metode naïve bayers
4. Kesimpulan
Meyimpulkan hasil dari penelitian.

## 2.2 Algoritma
Algoritma adalah urutan langkah-langkah logis penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis dan logis”. Kata Logis adalah kunci dari algoritma. Langkah-langkah didalam algoritma wajib/harus logis dan dapat ditentukan nilanya benar dan salah.  Dalam  beberapa  konteks  algoritma  adalah  urutan  langkah-langkah  yang  spesifikasi  dalam  melaksanakan pekeraan tertentu[7]-[8]-[9]-
Algoritma  adalah  langkah  -  langkah  dalam  menyelesaikan  masalah,  sedangkan  program  adalah  realisasi  dari  algoritma dalam  bahasa  pemrograman.  Program  ditulis  dalam  bahasa  pemrograman  dan  kegiatan  membuat  program  disebut pemrograman (programming). Orang/user yang menulis coding/program disebut pemrogram (programmer). Setiap langkah Pada  program disebut instruksi. Instruksi yang menjadi penghubung dari kode dan sistem ini yang bertanggung jawab untuk memberikam informasi yang tepat untuk dieksekusi.
Menurut para ahli defenisi algoritma adalah yaitu: Algoritma adalah urutan langkah-langkah logis penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis dan logis”. Kata logis merupakan kata kunci dalam algoritma. Langkah-langkah dalam algoritma harus  logis  dan  harus  dapat  ditentukan  bernilai  salah  atau  benar.  Dalam  beberapa  konteks,  algoritma  adalah  spesifikasi urutan langkah untuk melakukan pekerjaan tertentu[10]-[11]

## 2.3 Pengertian Naive Bayes
Bayes  adalah  klasifikasi  menggunakan  metode  probabilistik  dan  statistik  yang  diusulkan  oleh  ilmuwan  Inggris Thomas Bayes Dengan kata lain,  memprediksi  masa depan berdasarkan data masa lalu  Naive Bayes  menghitung, untuk setiap kelas keputusan, probabilitas bahwa kelas keputusan itu benar jika diberikan vektor informasi objek. Algoritma ini mengasumsikan  bahwa  atribut  objek  adalah  independen  Probabilitas  dalam  perkiraan  akhir  dihitung  sebagai  jumlah frekuensi dari tabel keputusan "master. [12]-[13]-[14]-[15]-[16]

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 533 - 543 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1090 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## 2.4 Persamaan Metode Naive Bayes
Persamaan dari teorema Bayes adalah  : [17]
Di mana :
X :Data dengan class yang belum diketahui
H : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
P(H|X) :Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probabilitas) P(H)
: Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas)
P(X|H) :Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H
P(X) : Probabilitas X
Untuk  menjelaskan  metode  Naive  Bayes,  perlu  diketahui  bahwa  proses  klasifikasi  memerlukan  sejumlah  petunjuk  untuk menentukan  kelas  apa  yang  cocok  bagi  sampel  yang  dianalisis  tersebut.  Karena  itu,  metode  Naive  Bayes  di  atas disesuaikan sebagai berikut:
Di mana Variabel C merepresentasikan kelas, sementara variabel F1 ... Fn merepresentasikan karakteristik petunjuk yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi. Maka rumus tersebut menjelaskan bahwa peluang masuknya sampel karakteristik tertentu  dalam  kelas  C  (Posterior)  adalah  peluang  munculnya  kelas  C  (sebelum  masuknya  sampel  tersebut,  seringkali disebut prior), dikali dengan peluang kemunculan karakteristik-karakteristik sampel pada kelas C (disebut juga likelihood), dibagi  dengan  peluang  kemunculan  karakteristik-karakteristik  sampel  secara  global  (disebut  juga  evidence).  Karena  itu, rumus di atas dapat pula ditulis secara sederhana sebagai berikut:
Nilai Evidence selalu tetap untuk  setiap kelas pada satu sampel. Nilai dari posterior tersebut nantinya akan dibandingkan dengan  nilai-nilai  posterior  kelas  lainnya  untuk  menentukan  ke  kelas  apa  suatu  sampel  akan  diklasifikasikan.  Penjabaran lebih lanjut rumus Bayes  tersebut dilakukan dengan  menjabarkan  ( 𝐶 | 𝐹 1, … , 𝐹𝑛 )  menggunakan aturan perkalian  sebagai berikut:
𝑃 ( 𝐶 | 𝐹 1,… , 𝐹𝑛 = 𝑃 ( 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 1, … , 𝐹𝑛 | 𝐶 ) = 𝑃 ( 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 1| 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 2, … , 𝐹𝑛 | 𝐶 , 𝐹 1) = 𝑃 ( 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 1| 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 2| 𝐶 , 𝐹 1 ) 𝑃 ( 𝐹 3, … , 𝐹𝑛 | 𝐶 , 𝐹 1, 𝐹 2
= ( 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 1| 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 2| 𝐶 , 𝐹 1 ) 𝑃 ( 𝐹 3| 𝐶 , 𝐹 1, 𝐹 2) 𝑃 ( 𝐹 4, … , 𝐹𝑛 | 𝐶 , 𝐹 1, 𝐹 2, 𝐹 3)
= 𝑃 ( 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 1| 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 2| 𝐶 , 𝐹 1 ) 𝑃 ( 𝐹 3| 𝐶 , 𝐹 1, 𝐹 2) … 𝑃 ( 𝐹𝑛 | 𝐶 , 𝐹 1, 𝐹 2, 𝐹 3,… , 𝐹𝑛 −1) (4)
Dapat  dilihat  bahwa  hasil  penjabaran  tersebut  menyebabkan  semakin  banyak  dan  semakin  kompleksnya  faktor  -  faktor syarat  yang  mempengaruhi  nilai  probabilitas,  yang  hampir  mustahil  untuk  dianalisa  satu  persatu.  Akibatnya,  perhitungan tersebut menjadi sulit untuk dilakukan. Di sinilah digunakan asumsi independensi yang sangat tinggi (naif), bahwa masing- masing  petunjuk  (F1,F2...Fn)  saling  bebas  (independen)  satu  sama  lain.  Dengan  asumsi  tersebut,  maka  berlaku  suatu kesamaan sebagai berikut:
Untuk i≠j , sehingga
𝑃 ( 𝐹𝑖 | 𝐶 , 𝐹𝑗 ) = 𝑃 ( 𝐹𝑖 | 𝐶 )                                          (6)
Persamaan di atas merupakan model dari teorema Naive Bayes yang selanjutnya akan digunakan dalam proses klasifikasi. Untuk klasifikasi dengan data kontinyu digunakan rumus Densitas Gauss :
Di mana : P : Peluang
Xi : Atribut ke i xi   : Nilai atribut ke i Y : Kelas yang dicari yi :  Sub  kelas  Y yang dicari µ : mean, menyatakan rata – rata dari  seluruh atribut σ  :Deviasi
standar,
menyatakan varian dari seluruh atribut.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 533 - 543 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1090 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Alternatif
Dalam penelitian ini pengambilan data di lakukan dengan mengambil data set dari  https://www.kaggle.com/ sekitar 300 data yang akan di olah tentang produk kesehatan dengan jenis masker. Informasi yang didapat dalam format .csv
Tabel 1. Import dataset yang telah dilakukan text preprocessing No Nama_Produk Akun Ulasan rate 1 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Stephanus keduakali beli tapi sayang yang kedua lambat d... 3 2 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Yati bagus pengiriman cepat 5 3 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Husin barang sesuai pesanan 4 4 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Febby agak panas pas dipakai 5 5 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Rahmat barang sesuai permintaan dan bagus namun komun... 3
Pembagian  data  menjadi  data  sentimen  berlabel  positif  dan  negatif  dengan  angka  1  untuk  positif  dan  angka  0  untuk negatif. Pengklasifikasian ini  dilakukan pada ulasan  yang  memiliki rating 4 dan 5 sebagai  sentimen positif dan rating 3 sampai 1 sebagai sentimen negatif.
Tabel 2. Klasifikasi data Nama_Produk Akun Ulasan rate label 1 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Stephanu s keduakali beli tapi sayang yang kedua lambat d... 3 Negatif 2 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Yati bagus pengiriman cepat 5 Fositif 3 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Husin barang sesuai pesanan 4 Fositif 4 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Febby agak panas pas dipakai 5 Fositif 5 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Rahmat barang sesuai permintaan dan bagus namun komun... 3 Negatif ... ... ... ... ... ... 29 6 Buy 1 Get 1 - Masker Primero - Sachet a***a barang yg dikirim tdk sesuai deskripsi tidak t... 1 Negatif 29 7 Buy 1 Get 1 - Masker Primero - Sachet Teguh kotaknya penyok disana sini mngkn dr pihak exp... 5 Fositif 29 8 Buy 1 Get 1 - Masker Primero - Sachet F***a barang sesuai dan kualitas baik cuma kardusnya... 5 Fositif 29 9 Buy 1 Get 1 - Masker Primero - Sachet N***a dapet harga promo jadi murah pengiriman agak l... 5 Fositif 30 0 Buy 1 Get 1 - Masker Primero - Sachet G***g agak lama emang diproses sampe dikirim dan nya... 5 Fositif

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 533 - 543 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1090 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## 3.2 Pembobotan data
Setelah  melakukan  tahapan  preprocessing  data,  data  yang  dihasilkan  kemudian  dilakukan  tahap  selanjutnya  yaitu memberikan  pembobotan  data  pada  setiap  kata  dengan  menggunakan  metode  TF-IDF  dan  selanjutnya  melakukan klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes dan SVM seperti berikut:.
[6.01396308 4.22220361 5.60849798 6.01396308 5.60849798 6.01396308 6.01396308 6.01396308 4.06805294 6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.3208159  6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.60849798 6.01396308 6.01396308 5.09767235 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 2.57997588 6.01396308 5.60849798 6.01396308 6.01396308 6.01396308
4.9153508  5.3208159  6.01396308 5.3208159  6.01396308 3.61606781
6.01396308 6.01396308 2.36330484 5.60849798 6.01396308 6.01396308
5.3208159  5.09767235 3.27312306 6.01396308 6.01396308 6.01396308
5.3208159  6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308
6.01396308 4.62766872 6.01396308 6.01396308 4.76120012 6.01396308
6.01396308 5.60849798 6.01396308 4.76120012 6.01396308 5.3208159
6.01396308 6.01396308 5.09767235 6.01396308 6.01396308 2.47300376
6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.60849798 5.60849798 6.01396308 5.60849798 6.01396308 5.3208159  6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.60849798 6.01396308 6.01396308 5.60849798 5.09767235 5.60849798 4.22220361 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.60849798 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.60849798 4.62766872 6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.3208159  5.09767235 6.01396308 5.60849798 6.01396308 6.01396308
6.01396308 6.01396308 4.40452517 6.01396308 6.01396308 6.01396308
6.01396308 5.09767235 6.01396308 5.09767235 5.3208159  4.76120012
6.01396308 4.76120012 6.01396308 6.01396308 6.01396308 3.93452154
6.01396308 5.3208159  6.01396308 6.01396308 5.3208159  6.01396308
5.60849798 5.60849798 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308
6.01396308 6.01396308 5.3208159  6.01396308 6.01396308 6.01396308
6.01396308 5.60849798 5.60849798 6.01396308 5.60849798 5.60849798
6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.60849798 5.60849798 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 4.40452517 6.01396308 6.01396308
6.01396308 6.01396308 4.40452517 6.01396308 6.01396308 4.9153508 5.3208159  5.3208159  3.52905643 5.60849798 6.01396308 6.01396308
6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 4.76120012 6.01396308
6.01396308 5.60849798 5.60849798 6.01396308 6.01396308 5.3208159
6.01396308 6.01396308 2.71812622 6.01396308 4.22220361 5.60849798
5.60849798 5.60849798 5.3208159  5.09767235 6.01396308 3.57161605
6.01396308 6.01396308 4.9153508  6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.60849798 6.01396308 4.9153508  5.09767235 6.01396308 6.01396308 6.01396308 4.76120012 5.3208159  6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 4.50988569 6.01396308 5.60849798 6.01396308
6.01396308 5.60849798 5.3208159  6.01396308 6.01396308 5.3208159
6.01396308 6.01396308 3.76267129 6.01396308 6.01396308 6.01396308
5.3208159  6.01396308 5.60849798 6.01396308 6.01396308 6.01396308
2.92292063 5.3208159  5.3208159  6.01396308 6.01396308 5.09767235
6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.60849798
6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 4.50988569 6.01396308
5.60849798 5.60849798 6.01396308 4.62766872 6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.60849798 6.01396308 6.01396308 5.60849798 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 3.71137799 4.9153508  6.01396308 6.01396308 5.60849798 3.99906006 4.62766872
6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308
5.60849798 6.01396308 4.06805294 5.09767235 6.01396308 6.01396308
6.01396308 6.01396308 5.3208159  5.60849798 3.57161605 5.60849798 5.3208159  5.09767235 3.66258783 6.01396308 5.09767235 5.60849798 6.01396308 6.01396308 5.09767235 6.01396308 5.60849798 6.01396308
5.3208159  4.40452517 5.3208159  3.30591288 6.01396308 6.01396308
6.01396308 6.01396308 5.60849798 6.01396308 4.50988569 5.09767235
5.09767235 5.60849798 6.01396308 6.01396308 5.60849798 6.01396308

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 533 - 543 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1090 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
3.93452154 5.60849798 6.01396308 4.14216091 6.01396308 4.62766872 6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.3208159  5.09767235 6.01396308 5.60849798 6.01396308 6.01396308 4.62766872 6.01396308 6.01396308 3.57161605 6.01396308 6.01396308 5.60849798 4.62766872 5.60849798 6.01396308 6.01396308 6.01396308 3.66258783 6.01396308 6.01396308
5.60849798 5.3208159  5.3208159  6.01396308 6.01396308 6.01396308
6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.09767235 6.01396308 6.01396308 6.01396308 4.62766872 5.60849798 5.09767235 6.01396308 6.01396308 5.60849798 6.01396308 5.60849798 6.01396308 6.01396308 4.06805294 6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.60849798 2.45861502
6.01396308 5.09767235 6.01396308 5.3208159  6.01396308 6.01396308
5.60849798 6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.09767235 6.01396308
6.01396308 6.01396308 5.60849798 6.01396308 4.9153508  6.01396308
5.3208159  6.01396308 6.01396308 6.01396308 4.76120012 5.3208159
6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.60849798 5.60849798 5.3208159
6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308
3.4112734  5.3208159  5.3208159  4.50988569 5.60849798 6.01396308
4.22220361 6.01396308 5.60849798 6.01396308 4.50988569 6.01396308
6.01396308 4.50988569 6.01396308 6.01396308 5.3208159  6.01396308
6.01396308 5.3208159  6.01396308 6.01396308 5.60849798 6.01396308 6.01396308 6.01396308 5.3208159  6.01396308 5.60849798 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 6.01396308 4.62766872 6.01396308
6.01396308 4.9153508  4.14216091 6.01396308 5.60849798 6.01396308]
(0, 412)  0.2467579753658206 (0, 401)  0.11901174168830964 (0, 386)  0.22400697531094216 (0, 369)  0.5318737814049063 (0, 313)  0.2467579753658206 (0, 302)  0.196918208267884 (0, 216)  0.2714850052676621 (0, 200)  0.26314728606809085 (0, 176)  0.21320548648766965 (0, 157)  0.2714850052676621 (0, 137)  0.19045448643279128 (0, 109)  0.2714850052676621
(0, 48) 0.25755946418909315
(0, 44) 0.15843882534096299
(0, 38) 0.11439815623698339
(0, 24) 0.12488633646281205
Dapat  dilihat  bahwa  isi  ulasan  produk  lebih  banyak  pada  label  sentimen  1  atau  ulasan  dengan  rating  postitif  ini  berarti pelanggan  yang  menggunakan  marketplace  Tokopedia  dan  melakukan  transaksi  pembelian  pada  produk  masker Kesehatan  merasa  puas  bertansaksi  di  marketplace  Tokopedia  dan  prosuk  masker  Kesehatan  sehingga  memberikan feedback atau ulasan komentar lebih banyak yang positif.
Pada  proses  ini  kami  menggunakan  library  sklearn.model_selection  dengan  modul  train_test  _split  untuk  membagi  data latih (X_train dan y_train) dan data uji (X_test dan y_test) dengan persentasi data latih 70% dan data uji 30% serta memilih

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 533 - 543 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1090 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
label  data  yaitu  yang  merupakan  variable  independen  dari  data  kami  yaitu  kolom  label  untuk  dijadikan  parameter klasifikasi prediksi.

## Gambar 3. Laporan clasifikasi

## 3.3 WordCloud
Setelah mengetahui setiap kata, proeses selanjutnya menampilkan visualisasi WordCloud . Terdapat pada Gambar dibawah ini..
Tabel 3 . Ulasan Bernilai Negatif No Nama_Produk Akun Ulasan_clean label 1 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Stephanus dua kali beli sayang lambat respon order pagi ... 0 5 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Rahmat barang sesuai minta bagus komunikasi jual beli... 0 9 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... n***l proses barang jemput kurir banget anjas pokok 0 14 MASKER 3PLY IZIN KEMENKES MASKER MEDIS KESEHAT... Renold kecewa berat masker hijab warna hitam tali mas... 0 16 MASKER 3PLY IZIN KEMENKES MASKER MEDIS KESEHAT... Ridwan karet headloop nya pendek istri pakai untung anak 0 36 Masker Evo PlusMed 4d Medis - Putih J***a pesan masker warna hijau datang warna pink 0 57 Disposable Mask KN95 N95 Facemask Kesehatan Ma... Anggia bungkus plastik sealed debu kotor 0 85 ONEMED - Masker Karet 3 Ply / Masker Non-Medis... Adhi tipis sih ragu banding type jenis ply ply 0 104 C care Duckbill 3D Stereo 3 Ply Isi 50 Pcs Mas... Risca masker tipis ya bunda 0 116 Masker KN95 Alkindo Masker Medis 5ply 1 Box 10... Duarte kualitas masker jelek masker bolong jahit isi ... 0 117 Masker KN95 Alkindo Masker Medis 5ply 1 Box 10... M***a size telinga 0 166 Facemask 50s / BOX Masker Wajah Kesehatan 3ply... NURHASANAH fast respon kirim cepat sayang box khusus hija... 0 170 Facemask 50s / BOX Masker Wajah Kesehatan 3ply... Jhon pesan box hijab box model hijab 0 171 Masker Karet Putih 3 Ply Daily Use Onemed Box ... Luke masak debu masuk masker hari 0 173 Masker Karet Putih 3 Ply Daily Use Onemed Box ... H***h tipis banget masker beda onemed warna putih tipis 0

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 533 - 543 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1090 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
193 Disposable Mask KN95 Facemask Kesehatan Masker... M***r cerita beli pcs dikotakin kes bunafit ply saya... 0 199 Disposable Mask KN95 Facemask Kesehatan Masker... Sekardewi pesan plastik masker plastik masker masker 0 202 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Stephanus dua kali beli sayang lambat respon order pagi ... 0 203 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Rahmat barang sesuai minta bagus komunikasi jual beli... 0 207 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... n***l proses barang jemput kurir banget anjas pokok 0 243 Nexcare 3M Masker 3 Lapis Earloop 3 Ply Daily ... n***a beli box bonus kf kirimminta produk foto prose... 0 245 Nexcare 3M Masker 3 Lapis Earloop 3 Ply Daily ... Elike packing amburadul dus masker penyok penyok nya... 0 267 Face Mask Earloop 50pcs Masker mulut/ Masker W... Ariyanto merk dus masker merk kualitas ya masker merk p... 0 271 Goto Disposable Mask KN 95 Facemask 5Ply Earlo... T***o tali nya sakit kuping pakai lama 0 281 Madame Gie Protect You KN95 Mask - Masker Kese... A***i kaget kemas sesuai bayang beli hrga kejar disk... 0 284 Madame Gie Protect You KN95 Mask - Masker Kese... Afrizal kayak masker jenis merkembossed ati teman tipu... 0 288 Madame Gie Protect You KN95 Mask - Masker Kese... Joko tidak ada komentar 0 293 Buy 1 Get 1 - Masker Primero - Sachet a***a deskripsi produk sesuai terima iram slow respo... 0 295 Buy 1 Get 1 - Masker Primero - Sachet M***l parahini masker hargany overpersis harga ribu ... 0 296 Buy 1 Get 1 - Masker Primero - Sachet a***a barang kirim sesuai deskripsi tera ijin kemenk... 0
Gambar 4. Ulasan Negatif
Dari  visualisasi  diatas  merupakan  wordcloud  kata  yang  paling  banyak  muncul  pada  isi  ulasan  yang  memiliki  label sentimen  negatif.  Kata  yang  paling  sering  muncul  dan  mengarah  ke  ulasan  negatif  membahas  seputar  :  barang,  harga, kotak,  penyok,  box,  dus,  tipis,  putus,  sobek,  kualitas,  karet,  bolong  dan  sebagainya.  Sehingga  dari  kata-kata  ini  bisa menjadi  masukan  untuk  penjual  dan  marketplace  Tokopedia  untuk  meningkatkan  kualitas  barang  (produk  masker

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 533 - 543 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1090 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
kesehatan),  harga,  kualitas  pengiriman  atau  pengemasan,  serta  kualitas  produk  masker  Kesehatan  yang  paling  banyak disebutkan pelanggan dalam hasil Analisa ulasan sentimen yang negatif.
Tabel 4. Ulasan Bernilai Fositif Nama_Produk Akun Ulasan_clean label 2 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Yati bagus kirim cepat 1 3 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Husin barang sesuai pesan 1 4 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Febby panas pakai 1 6 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Alden bagus masker 1 7 Masker KF94 4 Ply Isi 10 Pcs Masker Medis Kese... Heni pengirimn cepat produk bagus konsumen suka mak... 1 ... ... ... ... ... 294 Buy 1 Get 1 - Masker Primero - Sachet M***y top keren 1 297 Buy 1 Get 1 - Masker Primero - Sachet Teguh kotak penyok sana mngkn expediai 1 298 Buy 1 Get 1 - Masker Primero - Sachet F***a barang sesuai kualitas kardus penyok next time... 1 299 Buy 1 Get 1 - Masker Primero - Sachet N***a harga promo murah kirim promo 1 300 Buy 1 Get 1 - Masker Primero - Sachet G***g proses kirim sabar ya temanteman beli paket cu... 1

## 270 rows × 4 columns
Gambar 5. Ulasan Fositif
Dari visualisasi diatas  merupakan  wordcloud  kata  yang paling banyak  muncul pada ulasan  yang  memiliki label sentimen positif. Kata yang paling sering muncul dan mengarah ke ulasan positif membahas seputar : barang, cepat, bagus, masker, aman,  kualitas,  sesuai,  rapi,  respon,  aman,  recommended,  dan  sebagainya.  Sehingga  dari  kata-kata  ini  bisa  menjadi masukan  untuk  penjual  dan  marketplace  Tokopedia  untuk  menjaga  kualitas  atau  meningkatkan  kembali  kualitas  barang (produk masker kesehatan), kualitas yang sesuai dan aman, serta respon penjual paling banyak disebutkan pelanggan dalam hasil Analisa ulasan sentimen yang positif.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 533 - 543 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1090 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Gambar 6. Pengujian Data dengan aplikasi Rapid Miner

## 3. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  menggunakan  Metode  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mengetahui  sentimen  ulasan  pengguna dengan klasifikasi 2 kelas positif dan  negative dengan pendekatan NLP  menghasilkan  nilai akurasi sebesar 88%. Selain itu, didapatkan bahwa Analisa Sentimen pada ulasan marketplace Tokopedia pada produk masker kesehatan menunjukan lebih  banyak  pada  ulasan  yang  positif.  Ini  berarti  pelayanan  dan  produk  masker  Kesehatan  yang  disediakan  di marketplace Tokopedia sudah cukup baik.
Dari hasil Analisis diatas dapat disimpulkan hasil scraping yang kami dapat dari produk pencarian masker kesehatan pada Tokopedia  menampilkan  data  yang  menunjukan  ulasan  positif  lebih  dominan  daripada  hasil  ulasan  negatif  dan  untuk ulasan negatif kata yang paling sering muncul adalah seputar kualitas produk yang tipis,mudah putus, sobek atau bolong, kualitas karetnya dan pada pengemasan yaitu kotak/dus penyok dan untuk analisa positif kata yang paling sering muncul adalah seputar kualitas produk yang sesuai dan rapi, pengiriman yang aman dan cepat dan respon penjual..

## REFERENCES
[1] S. M. Salsabila, A. A. Murtopo, and N. Fadhilah, “Analisis Sentimen Pelanggan Tokopedia Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” vol. 11, no. September, pp. 30–35, 2022.
[2] E.  Laia  and  M.  Yamin,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  dalam  Menganalisis  Sentimen  pada  Review  Pengguna  E- Commerce,” vol. 4, no. 1, pp. 305–316, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1186.
[3] P.  A.  D.  A.  G.  Oogle  and  P.  L.  A.  Y.  S.  Tore,  “T  Ext  M  Ining  S  Entimen  A  Nalisis  P  Engguna  A  Plikasi  M  Arketplace  T Okopedia B Erdasar R Ating D An K Omentar,” pp. 33–40, 2022.
[4] B.  Z.  Ramadhan,  I.  Riza,  and  I.  Maulana,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pada  Aplikasi  E-Commerce  Dengan  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” vol. 6, no. 2, pp. 220–225, 2022.
[5] R. Maulana, P. Hertaryawan, M. Raihan, and I. Santoso, “KOMPARASI ALGORITMA NAIVE BAYES DAN K- NEAREST NEIGHBOR PADA ANALISIS SENTIMEN,” vol. 17, no. 2, pp. 177–189, 2023.
[6] C. D. A. A. P. Chrishariyani et al. , “Kepuasan Pengguna Layanan Shopee Food Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” vol. 02, pp. 99–106, 2022, doi: 10.21456/vol12iss2pp99-106.
[7] M.  Bobbi,  K.  Nasution,  A.  Karim,  and  S.  Esabella,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Ketua  Program  Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” vol. 4, no. 1, pp. 130–136, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[8] A. Karim, “Penerapan Algoritma Entropy dan Aras Menentukan Desa Terbaik Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu,” vol. 3, no. 1, pp. 33–43, 2022.
[9] A.  Karim,  S.  Esabella,  T.  Andriani,  and  M.  Hidayatullah,  “Penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  of Simple  Ratio  Analysis  (  MOOSRA  )  dalam  Penentuan  Lulusan  Mahasiswa  Terbaik,”  vol.  4,  no.  1,  pp.  162–168,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1630.
[10] G.  Ginting,  S.  Alvita,  A.  Karim,  and  M.  Syahrizal,  “Penerapan  Complex  Proportional  Assessment  (  COPRAS  )  Dalam Penentuan Kepolisian Sektor Terbaik,” vol. 4, no. 2, pp. 616–631, 2020.
[11] A. Ernawati, “Penerapan Algoritma Entropy Dan Aras Menentukan Penerima Beasiswa Mahasiswa Berprestasi Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu,” vol. 3, no. 2, pp. 74–84, 2022.
[12] K. Sari and R. P. Cahyono, “Analisis Mood Twitter Melalui Layanan J & T Express Selama Harbolnas 12 / 12 ( Dengan Metode Naive Bayes ),” vol. 2, no. 11, pp. 1–16, 2022.
[13] V.  No,  A.  A.  Sari,  M.  K.  Anam,  and  M.  Jamaris,  “Edumatic :  Jurnal  Pendidikan  Informatika  Sistem  Prediksi  Keuntungan Influencer Pengguna E-Commerce Shopee Affiliates menggunakan Metode Naïve Bayes,” vol. 6, no. 2, pp. 394–403, 2022, doi: 10.29408/edumatic.v6i2.6787.
[14] T.  H.  Pudjiantoro,  F.  R.  Umbara,  and  B.  Trihatmoko,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  E-commerce  Pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Metode Naïve bayes,” pp. 1–7, 2021.
[15] J. J. A. Limbong, I. Sembiring, K. D. Hartomo, U. Kristen, S. Wacana, and  P. Korespondensi, “Analisis Klasifikasi Sentimen Ulasan  Pada  E-Commerce  Shopee  Berbasis  Word  Cloud  Dengan  Metode  Naive  Bayes  Dan  K-Nearest  Analysis  Of  Review Sentiment Classification On E-Commerce Shopee Word Cloud Based With Naïve Bayes  And K-Nearest Neighbor Methods,” vol. 9, no. 2, pp. 347–356, 2022, doi: 10.25126/jtiik.202294960.
[16] A. Kepuasan et al. , “Analisis kepuasan penggunaan aplikasi shopee menggunakan algoritma naïve bayes,” pp. 3–6.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 533 - 543 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1090 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[17] A. Saleh, “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga,” vol. 2, no. 3, pp. 207–217, 2015.
[18] M.  Bobbi,  K.  Nasution,  A.  Karim,  and  S.  Esabella,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Ketua  Program  Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” vol. 4, no. 1, pp. 130–136, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[19] H. Syahputra, M. Syahrizal, S. Suginam, S. D. Nasution, and B. Purba, “SPK Pemilihan Konten Youtube Layak Tonton Untuk Anak-Anak Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, vol. 1, no. 1, pp. 678–685, 2019, [Online]. Available: https://prosiding.seminar-id.com/index.php/sainteks/article/view/215/210.
[20] S.  Alex  Rizky  Saputra,  “Implementasi  Algoritma  ARAS  Pada  SPK  untuk  Menentukan Peringkat Dosen  Terbaik,”  Indones.  J. Comput. Sci., vol. 11, no. 1, pp. 578–591, 2022.
[21] A. B. Ginting, “Implementasi Metode Additive Ratio Assessment ( ARAS ) Dalam Menentukan Perusahaan Penyalur Tenaga Kerja Terbaik,” vol. 9, pp. 174–182, 2021.
[22] A.  Karim,  S.  Esabella,  T.  Andriani,  and  M.  Hidayatullah,  “Penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  of Simple  Ratio  Analysis  (  MOOSRA  )  dalam  Penentuan  Lulusan  Mahasiswa  Terbaik,”  vol.  4,  no.  1,  pp.  162–168,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1630.