## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TERHADAP APLIKASI BINANCE PADA ULASAN GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Imas Syaripah, Martanto, Tati Suprapti Teknik Informatika,  STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Tlp. 0231) 490480 - 490481
Imassyaripah6@gmail.com

## ABSTRAK
Analisis sentimen adalah metode memahami perasaan dan opini tersirat dalam teks seperti ulasan produk, berita,  atau  konten  media  sosial.  Tujuannya  adalah  mengidentifikasi  sentimen  positif  atau  negatif  dalam  teks. Sebagai  contoh,  dalam  ulasan  aplikasi  Binance  di  Google  Play  Store,  analisis  sentimen  membantu memahami respons  pengguna  terhadap  aplikasi  tersebut.  Prosesnya  melibatkan  pengumpulan  data  ulasan  dari  berbagai sumber, disaring untuk menghilangkan elemen tidak relevan, dan  menggunakan algoritma seperti Naive Bayes untuk  mengenali  kata  kunci  sentimen  seperti  "baik"  atau  "buruk"  dan  mengklasifikasikan  ulasan  ke  dalam sentimen  positif  atau  negatif.  Meskipun  model  klasifikasi  mencapai  akurasi  94%,  evaluasi  menunjukkan perbedaan performa antara sentimen positif dan negatif. Meski mampu mengenali sentimen positif dengan baik, identifikasi  terhadap  sentimen  negatif  memerlukan  peningkatan.  Ini  menunjukkan  perlunya  fokus  pada  deteksi sentimen negatif guna meningkatkan keandalan algoritma Naive Bayes. Hasil evaluasi menunjukkan Presisi rata- rata  82,3%,  Recall  91,95%,  dan  F1-Score  269%.  Meskipun  akurasi  94%  menggambarkan  keberhasilan memprediksi  sentimen,  fokus  pengembangan  selanjutnya  adalah  pada  deteksi  sentimen  negatif.  Analisis  ini memberikan gambaran tentang kemampuan  model dalam  mengklasifikasikan data sentimen dan reliabilitasnya dalam  menganalisis  ulasan  aplikasi  Binance.  Informasi  ini  dapat  menjadi  dasar  perbaikan  produk  di  masa mendatang.
Kata kunci : Analisis sentimen, aplikasi binance, metode Naïve Bayes, ulasan, google play store

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi,  termasuk  aplikasi  seperti Binance di Google Play Store, telah berubah menjadi pengaruh  penting  dalam  dunia  keuangan.  Analisis sentimen  ulasan  pengguna  di  platform  ini  dengan algoritma  Naive  Bayes  dapat  membantu  memahami perasaan  positif  atau  negatif  pengguna  terhadap Binance.  Penelitian  ini  memberikan  wawasan  untuk pengembang guna meningkatkan pengalaman pengguna dalam era teknologi yang cepat.
Perkembangan  aplikasi  dan  platform  online sangat  signifikan  dalam  berbagai  aspek  kehidupan, termasuk  bidang  keuangan  dan  bisnis.  Analisis sentimen  pada  aplikasi  finansial  seperti  Binance  di Google  Play  Store  membantu  memahami  opini pengguna. Penggunaan algoritma seperti Naive Bayes di  dalam  analisis  sentimen  menantang  karena  bahasa yang kompleks, namun memiliki potensi besar dalam meningkatkan layanan dan kepercayaan pengguna.
Penelitian ini bertujuan utama untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna aplikasi Binance sebagai  positif  atau  negatif  menggunakan  algoritma Naive Bayes. Ini penting untuk memberikan informasi kepada  pengembang  Binance  mengenai  persepsi pengguna, serta mengisi kekosongan informasi dalam analisis  sentimen  aplikasi  keuangan.  Hasil  penelitian ini  berpotensi  memberikan  manfaat  praktis  bagi pengembang dan pengguna potensial.
Metode penelitian ini akan menggunakan analisis sentimen dengan fokus pada ulasan pengguna aplikasi Binance,  terutama  dengan  algoritma  Naive  Bayes. Pendekatan  ini  akan  membantu  dalam  memahami perasaan pengguna dan tren umum ulasan di platform Google  Play  Store.  Keberhasilan  penelitian  ini berpotensi memberikan  kontribusi besar  pada pengembangan  aplikasi  finansial  dan  pemahaman analisis sentimen.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian terfokus pada Aplikasi TIX-ID, sebuah platform  pemesanan  tiket  bioskop  online.  Tujuan utama  adalah  untuk  mengkategorikan  kepuasan pengguna  terhadap  aplikasi  ini  melalui  analisis sentimen  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes. Metode  yang  diterapkan  melibatkan  pengumpulan data dari 1.600 ulasan pengguna melalui web scraping. Dari data  ini, 1.259 ulasan  memiliki sentimen positif sementara  334  ulasan  lainnya  memiliki  sentimen negatif. Selanjutnya, algoritma Naïve Bayes diimplementasikan untuk melakukan analisis sentimen, yang menghasilkan akurasi sebesar 71,77%. Hasil akurasi ini menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes  memberikan  klasifikasi  yang  cukup  baik terhadap sentimen pengguna terkait Aplikasi TIX-ID. Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  pendekatan  ini merupakan  opsi  yang  efisien  dan  mudah  untuk
menganalisis  sentimen  ulasan  pada  platform  aplikasi semacam TIX-ID [1].
Penelitian  tersebut  menggunakan  Machine Learning (Naïve Bayes dan Support Vector Machine) untuk  menganalisis  ulasan  pengguna  Zoom  Cloud Meetings dari Google Play Store. SVM menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi (81,22%) dibandingkan NB (74,37%) dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan positif/negatif. Ini menegaskan bahwa SVM  lebih  baik  dalam  mengidentifikasi  pendapat pengguna terhadap Zoom [2].
SiCepat,  sebuah  layanan  ekspedisi  di  Jakarta, memanfaatkan ulasan di Google Play untuk perbaikan layanan mereka. Dalam penelitian ini, data dari ulasan aplikasi SiCepat diambil untuk menganalisis sentimen pengguna.  Mereka  melakukan  klasifikasi  ulasan menjadi  positif  dan  negatif,  menggunakan  metode Naive  Bayes.  Dari  457  ulasan,  sebagian  besar digunakan sebagai data latih, sementara sebagian kecil sebagai  pengujian.  Hasilnya  menunjukkan  akurasi sekitar  80%,  dengan  kemampuan  mengenali  ulasan negatif  mencapai  87%,  namun  pengenalan  ulasan positif  hanya  sekitar  57%.  Meskipun  membantu memahami pendapat pengguna, diperlukan peningkatan dalam pengenalan ulasan positif [3].
Penelitian  ini  menilai  respon  masyarakat terhadap  aplikasi  PeduliLindungi  di  Google  Play Store.  Mayoritas  ulasan  cenderung  negatif  (65%), sementara  ulasan  positif  hanya  19,08%  dan  ulasan netral  sekitar  15,92%.  Ulasan  positif  berisi  kata-kata seperti "bantu", "terima", "mohon", dan ulasan negatif sering menyertakan kata-kata seperti "daftar", "susah", "gagal".  Penilaian  keakuratan  menunjukkan  tingkat yang cukup rendah, sekitar 62,39% untuk G-Mean dan 63,23%  untuk  AUC,  menandakan  kemampuan aplikasi  dalam  membedakan  sentimen  positif  dan negatif dari ulasan masih perlu perbaikan [4].
Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  ulasan pengguna  game  Apex  Mobile  di  Google  Play  Store menggunakan  metode  Naïve  Bayes.  Dari  10.000 ulasan  yang  dikumpulkan,  sekitar  70%  pengguna memberikan  ulasan  positif,  menunjukkan  kepuasan tinggi  terhadap  game  tersebut.  Namun,  analisis  juga menyoroti  beberapa  masalah,  seperti  Bugs  dan Keterbatasan  Game,  yang  perlu  diperbaiki  oleh pengembang  untuk  meningkatkan  kualitas  dan pengalaman bermain game [5].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggunakan machine learning dalam menganalisis sentimen positif, negatif, atau netral dari opini pengguna Twitter terkait hashtag  #crypto.  Dengan  memanfaatkan  Python TextBlob,  analisis  dilakukan  terhadap  1032  tweet. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  sekitar  61.24%  tweet menunjukkan sentimen positif, 28.68% bersifat netral, dan 10.07% menampilkan sentimen negatif. Dalam uji coba  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan pembagian  data  testing  dan  training  0.2  dan  0.8, ditemukan akurasi sekitar 71.98%. Selain itu, precision mencapai 83.04%, recall sekitar 60.88%, dan f1_score sekitar  65.07%.  Algoritma  Naïve  Bayes  terbukti
efektif  dalam  menganalisis  opini  pengguna  Twitter terhadap #crypto [6].
Aplikasi Adiraku diciptakan untuk memudahkan pelanggan  dalam  mendapatkan  informasi  seputar pembayaran cicilan, jatuh tempo, simulasi kredit, dan penawaran  dari  Adira  Finance  tanpa  harus  ke  kantor cabang.  Namun,  banyaknya  ulasan  dari  pengguna membuatnya sulit bagi pengembang untuk menganalisanya  secara  manual.  Oleh  karena  itu, dilakukan  analisis  sentimen  untuk  mengelompokkan ulasan  sebagai  positif  atau  negatif.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  pandangan  pengguna terhadap  layanan  aplikasi  tersebut  melalui  analisis sentimen  menggunakan  algoritma  Support  Vector Machine  dan  Naïve  Bayes.  Data  dari  2000  ulasan  di Google  Playstore  dibagi  menjadi  kategori  positif  dan negatif,  lalu  dibagi  menjadi  70%  data  latih  dan  30% data  uji.  Hasilnya  menunjukkan  mayoritas  ulasan positif,  dengan  1412  ulasan  positif  dan  588  ulasan negatif. Algoritma Support Vector Machine mencapai akurasi  tertinggi,  96%,  sementara  Naïve  Bayes memperoleh akurasi [7].
Penelitian pada aplikasi MyPertamina  bertujuan untuk  mengevaluasi  sentimen  ulasan  di  Google  Play Store,  memisahkan  antara  perspektif  positif  dan negatif.  Data  diambil  dari  sana  menggunakan  web scrapping lewat Google Colab, kemudian diberi label dan dibersihkan sebelum diklasifikasikan menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes.  Hasilnya, diperoleh  akurasi  sekitar  77.42%,  dengan  nilai precision  sekitar  49.98%  dan  recall  sekitar  76.87%. Temuan  ini  memberikan  pandangan  yang  lebih  jelas mengenai  persepsi  pengguna  terhadap  aplikasi MyPertamina [8].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi sentimen pelanggan di Tokopedia dengan menggunakan  Multinomial  Naïve  Bayes  sebagai  alat klasifikasi.  Multinomial  Naïve  Bayes  adalah  model pengembangan dari Nave Bayes yang digunakan untuk menganalisis  data  diskrit,  seperti  jumlah  kata  dalam suatu  dokumen.  Penggunaan  Metode  Multinomial Naïve  Bayes  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan  opini  pelanggan  menjadi  positif atau  negatif  untuk  mengetahui  faktor  kepuasan pelanggan  di  Tokopedia.  Selain  itu,  Chi-Square  juga digunakan  untuk  menilai  ketergantungan  fitur terhadap  kelas  tertentu  dan  mem  bantu  dalam menghilangkan  fitur-fitur  yang  mengganggu  dalam proses  klasifikasi.  Hasil  klasifikasi  menggunakan Multinomial Naïve Bayes tanpa Chi-Square menghasilkan akurasi dan statistik kappa sebesar 88% dan  75,95%,  sedangkan  dengan  penggunaan  Chi- Square  menghasilkan  akurasi  dan  statistik  kappa sebesar  95%  dan  89,99%.  Dengan  kata  lain, Multinomial  Naïve  Bayes  menunjukkan  kinerja  yang efektif  dalam  menganalisis  sentimen  pelanggan  di Tokopedia, dan penggunaan Chi-Square dalam seleksi fitur dapat meningkatkan akurasi klasifikasi [9].
Penelitian  ini  bertujuan  membangun  sebuah sistem yang dapat mengevaluasi sentimen masyarakat
dari  ulasan  mereka,  memudahkan  proses  pemilahan informasi.  Penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes Classifier  dilakukan  dalam  analisis  sentimen  dengan membagi  data  menjadi  1179  untuk  pelatihan  dan pengujian,  dengan  rasio  70:30.  Hasil  klasifikasi  pada pengujian  menunjukkan  tingkat  keakuratan  sebesar 83.3%.  Ini  bertujuan  membantu  pemerintah  dalam memahami  umpan balik masyarakat  terhadap kebijakan  serta  mengetahui  aspek  yang  perlu diperbaiki atau ditingkatkan [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menerapkan metode  KDD (Knowledge  Discovery in  Databases)  melalui pendekatan  kuantitatif  untuk  penelitian  Analisis sentimen  aplikasi  Binance  menggunakan  metode algoritma Naive Bayes pada ulasan Google Play Store. Langkah-langkah metode penelitian dapat ditampilkan pada  Gambar  3.1  Diagram  Alur  Penelitian  yang meliputi pemahaman data, pembersihan data, ekstraksi fitur,  pembuatan  model  sentimen,  evaluasi  model, analisis  hasil,  dan  implementasi  teknis  menggunakan algoritma Naive Bayes.
Gambar  1. Knowledge Discovery In Database

## 3.1. Selection
Proses  analisis  sentimen  ulasan  Binance  di Google Play Store melibatkan langkah-langkah seperti pengumpulan ulasan dengan pemberian label sentimen, pra-pemrosesan data (pembersihan, tokenisasi, penghapusan kata-kata umum), pembagian data  untuk  pelatihan  dan  pengujian  model  Naive Bayes,  pelatihan  model  dengan  data  pelatihan, evaluasi  kinerja  model  dengan  data  pengujian,  serta validasi hasil prediksi untuk memastikan model dapat memahami dan memprediksi sentimen secara akurat.

## 3.2. Peprocessing
Dalam  langkah  awal  analisis  sentimen  aplikasi Binance  di  Google  Play  Store  menggunakan  metode algoritma  Naive  Bayes,  proses  pra-pemrosesan  data menjadi kunci. Ini melibatkan pembersihan ulasan dari karakter  khusus  dan  tautan,  pembagian  ulasan  ke dalam kata-kata atau token (tokenisasi), penghapusan kata-kata umum yang tidak penting (stop words), serta penyederhanaan kata-kata ke bentuk dasar (lemmatisasi  atau  stemming).  Setelah  tahap  ini,  data siap  untuk  digunakan  dalam  melatih  model  Naive Bayes  agar  dapat  memahami  dan  memprediksi sentimen dari ulasan-ulasan tersebut.

## 3.3. Transformation
Dalam  konteks  analisis  sentimen  aplikasi Binance  dengan  metode  algoritma  Naive  Bayes  pada ulasan  di  Google  Play  Store,  proses  transformasi sering  melibatkan  konversi  teks  ulasan  menjadi representasi  numerik. Ini termasuk pembagian ulasan menjadi kata-kata (tokenisasi), penghitungan frekuensi kemunculan setiap kata dalam setiap ulasan, dan  pengubahan  ulasan  menjadi  vektor  numerik. Metode  Naive  Bayes  menggunakan  representasi vektor  ini  untuk  melatih  model  dan  memprediksi sentimen  berdasarkan  kemungkinan  kata-kata  terkait dengan sentimen tertentu (positif atau negatif). Proses transformasi memungkinkan algoritma untuk memahami dan menganalisis pola sentimen dalam data teks.

## 3.4. Data Mining
Dalam  analisis  sentimen  aplikasi  Binance  di Google  Play  Store  dengan  metode  algoritma  Naive Bayes, Data Mining dilakukan dengan mengumpulkan ulasan, melakukan pra-pemrosesan data (pembersihan, tokenisasi, dan kategorisasi sentimen), dan menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  untuk  melatih model.  Proses  ini  memungkinkan  pemahaman  lebih baik  tentang  pandangan  pengguna  terhadap  aplikasi tersebut.

## 3.5. Evalution
Dalam  evaluasi  analisis  sentimen  aplikasi Binance  dengan  metode  algoritma  Naive  Bayes  pada ulasan  Google  Play  Store,  langkah  penting  termasuk penggunaan  data  pengujian  untuk  mengevaluasi kinerja  model.  Metrik  seperti  akurasi,  presisi,  recall, dan  F1-score  digunakan  untuk  mengukur  seberapa baik  model  ini  memprediksi  sentimen.  Evaluasi  ini membantu dalam memahami sejauh mana model dapat mengklasifikasikan  sentimen  ulasan  dengan  tepat, memberikan  gambaran  tentang  kehandalan  model dalam  memahami  dan  merespons  ulasan  pengguna terhadap aplikasi Binance di Google Play Store.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengambilan Data
Proses Selection melibatkan pengumpulan ulasan pengguna  aplikasi  Binance  dari  Google  Play  Store menggunakan  teknik  scraping.  Tujuannya  adalah memperoleh  dataset  yang  representatif  dan  relevan untuk  analisis  sentimen.  Dengan  dataset  ini, diharapkan  mencakup  beragam  pandangan  dan pengalaman  pengguna,  menjadi  landasan  yang  solid untuk analisis selanjutnya. Data tahap ini menampilkan hasil pengambilan data yang berjumlah 1000,  dengan  atribut  tunggal  yaitu  'content',  yang merupakan  data  sekunder  yang  didapat  dari  proses scrapping.
Gambar  2. Data Mentah Csv Tabel  1. Pelabelan Data Manual No Content Label 1 Aplikasi bisnis yang Benar bagus Positif 2 Sulit untuk memulai daftar akun Negatif 3 Sangat dibutuhkan di era dunia digital terutama dunia crypto Positif 4 Mudah dipelajari, bagus sekali Positif 5 Setelah update malah jadi lemot gini nih aplikasi Negatif ….. ………. …… 996 Aplikasi lemot aplikasi kebanyakan gaya sering terjadi bug Negatif 997 Coba kata nya binance bagus banget Positif 998 Pas masuk aplikasi item gak ada nampak apa-apa Negatif 999 Kenapa susah banget di gunakan padahal sudah update Negatif 1000 Di update malah makin berat susah lihat asset parah. Negatif Penelitian  menggunakan  teknik  web  scraping dengan 'google-play-scraper' dalam bahasa pemrograman Python, yang dieksekusi melalui Google Colab, untuk menghimpun ulasan teratas Binance dari Google  Play  Store  sebanyak  1000  buah.  Proses  ini mengekstraksi  berbagai  detail  penting  seperti  nama pengguna,  waktu,  dan  konten  ulasan.  Penggunaan metode  web  scraping  memungkinkan  pengunduhan data dalam jumlah besar secara otomatis, mempermudah analisis mendalam mengenai opini dan sentimen  yang  disampaikan  oleh  pengguna.  Library 'google-play-scraper' terbukti handal dalam memperoleh  dataset  utama  yang  diperlukan  untuk analisis  sentimen  dalam  penelitian  ini,  sementara platform Google Colab digunakan sebagai lingkungan untuk  melakukan  proses  pengunduhan  data  di https://colab.research.google.com/ .
4.2. Preprocessing Preprocessing dalam analisis sentimen ulasan aplikasi Binance melibatkan langkah-langkah pembersihan  data,  tokenisasi,  dan  normalisasi  teks. Langkah  pertama  adalah  menghapus  karakter  khusus dan  informasi  tidak  relevan  dari  ulasan.  Selanjutnya, dilakukan  pemisahan  teks  menjadi  kata-kata  dan penghapusan  kata-kata  umum  yang  tidak  penting. Proses  ini  bertujuan  untuk  membersihkan  dan mempersiapkan  data  sehingga  lebih  mudah  diolah dalam analisis sentimen selanjutnya.

## 4.2.1. Proses Pelabelan
Pelabelan  manual  ulasan  pengguna  aplikasi Binance  di  Google  Play  Store  menggunakan  metode Naive  Bayes  dalam  analisis  sentimen  melibatkan memberi  label  'positif'  atau  'negatif'  pada  ulasan berdasarkan  ekspresi  sentimen  di  dalamnya.  Ulasan diberi  label  'positif'  jika  mengungkap  kepuasan  atau kelebihan  dalam  penggunaan  aplikasi  Binance, sedangkan 'negatif' jika mencerminkan ketidakpuasan atau  kritik.  Algoritma  Naive  Bayes  digunakan  untuk mengklasifikasikan  ulasan  berdasarkan  kata-kata spesifik.  Ini  memanfaatkan  probabilitas  untuk memprediksi  label  sentimen  berdasarkan  kata-kata dalam ulasan. Proses ini membantu model mengidentifikasi  dan  mengelompokkan  ulasan  baru, memahami  pandangan  umum  pengguna,  serta membantu  pengembang  memperbaiki  aplikasi.  Data ulasan kemudian disusun labelnya secara manual dan divalidasi  oleh  ahli  Bahasa  Indonesia  dengan  kamus kata-kata  berkonotasi  positif  dan  negatif  untuk membentuk kelas sentimen.
Gambar  4. Labeling

## 4.2.2. Proses Cleaning Data & Stopword
Pembersihan  data  untuk  analisis  sentimen ulasan  aplikasi  Binance  di  Google  Play  Store melibatkan  langkah-langkah  seperti  penghapusan karakter  khusus,  tag  HTML,  dan  elemen  "noise" seperti stop words dan tautan. Proses ini juga termasuk normalisasi  teks,  tokenisasi,  dan  langkah  stemming atau  lematisasi  untuk  mempersiapkan  data  sebelum analisis. Dengan persiapan data yang teliti, algoritma Naive  Bayes  dapat  mengidentifikasi  pola  sentimen dari  ulasan  pengguna  dengan  lebih  akurat.  Proses  ini juga  mencakup  penghapusan  elemen  yang  tidak
diinginkan dan penyesuaian teks agar lebih sederhana. Selain  itu,  pemrosesan  stop  word  dilakukan  untuk menghilangkan kata-kata umum yang kurang informatif,  sehingga  fokus  pada  kata-kata  yang  lebih bermakna dalam analisis sentimen.
Gambar  5. Hasil Cleaning

## Gambar  6. Hasil Stopword Removal

## 4.2.3. Proses Tokenezing
Tokenizing  adalah  proses  pemisahan  teks menjadi  potongan-potongan  yang  disebut  sebagai token untuk kemudian di analisa. Kata, angka, simbol, tanda baca dan entitas penting lainnya dapat dianggap sebagai token. Didalam NLP, token diartikan sebagai “kata”  meskipun tokenize  juga dapat dilakukan pada paragraf maupun kalimat.

## 4.2.4. Proses Stemming
Stemming merupakan teknik untuk mengonversi  bentuk  kata  ke  bentuk  dasarnya  dengan memetakan  dan  mengurai  kata  tersebut.  Di  dalam konteks  bahasa  Indonesia,  kita  dapat  menerapkan proses  stemming  menggunakan  pustaka  Python bernama Sastrawi yang telah diinisialisasi sebelumnya.  Sastrawi  memanfaatkan  Algoritma Nazief  dan  Adriani  yang  dikhususkan  untuk melakukan  stemming  pada  bahasa  Indonesia.  Ini membantu  dalam  menyederhanakan  kata-kata  ke bentuk dasarnya.
Gambar  7. Hasil Stemming

## 4.3. Transformation
Pada  tahap  Transformation,  ulasan  aplikasi Binance  diubah  ke  format  yang  sesuai  untuk  analisis sentimen.  Langkah  awal  melibatkan  ekstraksi  fitur penting  seperti  kata  kunci  atau  pola  sentimen menggunakan  Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD). Data diubah ke format yang bisa diproses oleh algoritma  Naive  Bayes,  seperti  vektor  atau  matriks. Proses  ini  mempersiapkan  data  sebelum  analisis sentimen lebih lanjut, memungkinkan algoritma untuk memproses informasi ulasan dengan lebih efisien dan mendapatkan wawasan  yang  lebih  mendalam tentang sentimen  pengguna  terhadap  aplikasi  Binance. Transformasi  data  ini  penting  dalam  text  mining, mengubah  data  teks  menjadi  format  yang  bisa dianalisis  menggunakan  algoritma  seperti  Naive Bayes.
Gambar  8. Skema pembobotan TF-IDF

## 4.4. Data Mining
Dalam  tahap  Data  Mining,  model  klasifikasi sentimen  dibuat  dengan  algoritma  Naive  Bayes menggunakan  dataset  ulasan  Binance  yang  telah diproses sebelumnya. Setelah melatih model, langkah berikutnya  adalah  menerapkannya  pada  ulasan  baru untuk  mengklasifikasikan  sentimennya  berdasarkan pembelajaran  dari  dataset  sebelumnya.  Proses  ini membantu memprediksi dan mengelompokkan sentimen ulasan baru dengan efisien. Algoritma Naive Bayes  dipilih  karena  kecepatan  dan  ketepatannya dalam  mengklasifikasikan  data,  membangun  model dari frekuensi kata-kata pada setiap kategori sentimen. Penelitian ini melakukan eksperimen dengan berbagai skema pembagian data latih dan uji untuk menemukan metode  terbaik  dalam  memprediksi  sentimen  ulasan pengguna, mencatat hasilnya dalam tabel.
Tabel  2. Pembagian Dataset No Model Data Latih Data Latih 1 Model Pertama 90% 10% 2 Model Kedua 80% 20% 3 Model Ketiga 70% 30% 4 Model Keempat 60% 40% 5 Model Kelima 50% 50%
Memisahkan data menjadi data latih dan data uji sangat  penting  dalam  analisis  sentimen  aplikasi Binance di Google Play Store menggunakan algoritma Naive Bayes. Data latih membantu model belajar pola- pola dalam ulasan, sedangkan data uji digunakan untuk menguji seberapa baik model dapat memahami ulasan yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Hal  ini membantu  dalam  memvalidasi  kemampuan  model dalam memproses ulasan yang baru.
Gambar  9. Spliting Data
Skrip pertama bertujuan untuk membagi  dataset menjadi  dua  bagian:  data  latih  dan  data  uji,  guna melatih  serta  mengevaluasi  model.  Sebaliknya,  skrip kedua  fokus  pada  mengubah  teks  menjadi  format vektor menggunakan teknik TF-IDF pada kedua jenis data.  Setelah  proses  transformasi,  skrip  tersebut menampilkan  dimensi  atau  ukuran  dari  dataset  latih dan  uji,  membantu  dalam  mengecek  jumlah  sampel dan atribut pada keduanya.

## 4.5. Evaluation
Tahap Evaluasi dalam analisis sentimen melibatkan  penilaian  kinerja  model  dengan  metrik seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score  pada dataset  uji.  Haln  ini  memberikan  gambaran  seberapa baik  model  mampu  mengklasifikasikan  sentimen ulasan  dengan  tepat.  Selain  itu,  analisis  distribusi sentimen  dilakukan  untuk  memahami  pandangan umum  pengguna  terhadap  aplikasi  Binance.  Evaluasi ini penting untuk memastikan model memberikan hasil yang  relevan  dan  akurat  dalam  mengidentifikasi sentimen dari ulasan aplikasi.

## 4.5.1. Hasil  Akurasi,  Precision,  Recall  dan  F1- score
Hasil evaluasi menggunakan data latih sebesar 80%  dan  data  uji  sebesar  20%  menunjukkan  akurasi sebesar 94%. Ini mencerminkan bahwa model analisis sentimen berhasil memprediksi dengan benar 94% dari total  sampel  yang  diuji.  Akurasi  mengukur  seberapa tepat model dalam memprediksi kelas sentimen. Selain itu,  precision,  recall,  dan  F1-score  memberikan informasi  detail  tentang  kinerja  model  dalam mengklasifikasikan kelas tertentu dengan mempertimbangkan presisi dan kelengkapan prediksi.
Gambar  10. Hasil Akurasi 80:20

## 4.5.2. Data Training 70 Data Testing 30
Hasil  evaluasi  menggunakan  akurasi,  presisi, recall,  dan  F1-score  setelah  membagi  data  menjadi 70%  latih  dan  30%  uji  menunjukkan  tingkat  akurasi sebesar  92%.  Ini  menandakan  bahwa  model  analisis sentimen  berhasil  memprediksi  dengan  benar  sekitar 92%  dari  total  sampel  yang  diuji.  Akurasi  adalah ukuran  untuk  menilai  seberapa  tepat  model  dalam memprediksi  kelas  sentimen  secara  menyeluruh. Sementara  presisi,  recall,  dan  F1-score  memberikan informasi lebih rinci tentang kemampuan model dalam mengklasifikasikan kelas-kelas tertentu dengan mempertimbangkan  keseimbangan  antara  presisi  dan kelengkapan prediksi.
Gambar  11. Hasil Akurasi 70:30

## 4.5.3. Data Training 60 Data Testing 40
Hasil  evaluasi  menggunakan  akurasi,  presisi, recall,  dan  F1-score  setelah  membagi  data  menjadi 60% latih dan 40% uji juga mencapai akurasi sebesar 92%. Hal pentingnya adalah kesamaan akurasi antara hasil dari dua pembagian yang berbeda (70% latih dan 30%  uji)  menunjukkan  konsistensi  performa  model dalam  memprediksi  sentimen  meskipun  proporsi pembagian  data  bervariasi.  Ini  menandakan  bahwa model  menunjukkan  kinerja  yang  serupa  dalam memprediksi sentimen, tidak peduli pada proporsi data latih dan uji yang berbeda.
Gambar  12. Hasil Akurasi 60:40

## 4.5.4. Data Training 50 Data Testing 50
Hasil  evaluasi  dengan  membagi  data  menjadi 50%  latih  dan  50%  uji  menunjukkan  akurasi  sebesar 92%.  Pentingnya  catatan  bahwa  akurasi  yang  tetap sama  pada  beberapa  pembagian  data  yang  berbeda (50%  latih  dan  50%  uji,  60%  latih  dan  40%  uji,  dan 70%  latih  dan  30%  uji)  menunjukkan  konsistensi kinerja model dalam memprediksi sentimen. Meskipun proporsi data latih dan uji bervariasi, model tetap  memiliki  akurasi  yang  stabil  pada  angka  92%. Hal ini menandakan kemampuan model yang seragam dalam  memprediksi  sentimen  pada  berbagai  proporsi data latih dan uji.
Gambar  13. Hasil Akurasi 50:50

## 4.5.5. Data Training 90 Data Testing 10
Hasil  evaluasi  menggunakan  metrik  akurasi, presisi,  recall,  dan  F1-score  setelah  membagi  data menjadi 90% data latih dan 10% data uji menunjukkan tingkat  akurasi  sebesar  94%.  Penting  untuk  dicatat bahwa hasil akurasi yang sama terjadi pada pembagian data  yang  berbeda  (90%  data  latih  dan  10%  data uji, serta  80%  data  latih  dan  20%  data  uji)  yang  juga menunjukkan  akurasi  94%.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa  model  memiliki  kinerja  yang  konsisten  dalam memprediksi  sentimen  walaupun  proporsi  data  latih dan data uji berubah.
Gambar  14.  Hasil Akurasi 90:10
Hasil Visualisasi WordCloud Positif & Negatif
WordCloud  menampilkan  kata-kata  yang sering muncul dalam ulasan positif dan negatif tentang aplikasi  Binance.  Pada  WordCloud  ulasan  positif, ukuran kata mencerminkan frekuensi kemunculan kata dalam  ulasan  yang  mengungkapkan  kepuasan  atau kelebihan  pengguna  terhadap  aplikasi.  Ini  memberi gambaran visual tentang aspek yang paling diapresiasi atau  memberikan  kesan  baik  menurut  pengguna. Sementara itu, WordCloud ulasan negatif menampilkan  kata-kata  yang  sering muncul  dalam ulasan  yang  bersentimen  negatif,  menyoroti aspek yang menjadi sumber ketidakpuasan pengguna. Visualisasi  ini  membantu  mengidentifikasi  elemen yang  perlu  perbaikan  atau  peningkatan  dalam pengalaman menggunakan aplikasi.
Rumus  matriks  kebingungan  pada  model klasifikasi  dua  kelas  membantu  mengevaluasi seberapa tepat model tersebut dalam mengklasifikasikan  data  sebagai  positif  atau  negatif. Dengan  melibatkan  parameter  seperti  True  Positive (TP),  False  Positive  (FP),  True  Negative  (TN),  dan
False Negative (FN), rumus ini memberikan gambaran tentang  seberapa  baik  model  dalam  memprediksi kelas-kelas tersebut.
Tabel  3. Nilai Hasil Confusion Matrix Prediksi Positif Prediksi Negatif Aktual Positif TP FN Aktual Negatif FP TN
Tabel evaluasi menyediakan nilai True Positive (TP),  False  Positive  (FP),  False  Negative  (FN),  dan True  Negative  (TN)  yang  berdasarkan  hasil  prediksi model terhadap data sebenarnya. Informasi ini krusial dalam  menilai  performa  model  klasifikasi  dua  kelas. Metrik  evaluasi  seperti  TP,  FP,  FN,  dan  TN  sangat penting  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  dalam machine learning dan data mining. Rumus-rumus yang diberikan  memberikan  pedoman  dalam  mengukur kualitas prediksi model terhadap data yang digunakan, dan menjadi landasan penting dalam mengukur metrik evaluasi.
Akurasi  adalah  pengukuran  seberapa  sering model  memberikan  prediksi  yang  tepat  dari  total prediksi  yang  dilakukan.  Ini  memberikan  gambaran keseluruhan seberapa baik model memprediksi dengan benar.  Namun,  akurasi  tidak  selalu  memberikan informasi yang lengkap terutama jika ada ketidakseimbangan jumlah kelas dalam data.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =

## TP + TN
TP + TN + FP + FN Dalam rumus ini: TP: True  Positive  (jumlah  prediksi  positif  yang benar).
TN: True Negative (jumlah prediksi negatif yang benar).
FP: False  Positive  (jumlah  prediksi  negatif  yang salah diprediksi sebagai positif).
FN: False Negative (jumlah prediksi positif yang salah diprediksi sebagai negatif).
Presisi  (Precision)  adalah  ukuran  seberapa akurat  model  dalam  memprediksi  dengan  tepat  kelas tertentu dari semua prediksi positif yang diberikan. Ini menggambarkan  proporsi  prediksi  positif  yang  benar dari total prediksi positif, memberi gambaran tentang ketepatan  model  dalam  mengenali  kelas  tertentu. Semakin tinggi presisi, semakin sedikit prediksi positif yang keliru diprediksi sebagai kelas lain.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = TP TP + FP Dalam rumus ini: TP: True  Positive  (jumlah  prediksi  positif  yang benar).
FP: False  Positive  (jumlah  prediksi  negatif  yang salah diprediksi sebagai positif).
C. Recall:  Recall,  yang  juga  dikenal  sebagai
Sensitivitas  atau  True  Positive  Rate  (TPR),  adalah
metrik  yang  menunjukkan  kemampuan  model  untuk mengenali  secara  akurat  seluruh  kejadian  yang  benar dalam  suatu  kelas.  Ini  adalah  proporsi  dari  kejadian positif  yang  berhasil  teridentifikasi  dari  keseluruhan kejadian  positif  yang  ada.  Semakin  tinggi  recall, semakin sedikit kejadian positif  yang tidak terdeteksi oleh model.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP + FN Dalam rumus ini: TP: True  Positive  (jumlah  prediksi  positif  yang benar).
FN False Negative (jumlah prediksi positif yang salah diprediksi sebagai negatif).
F1-Score adalah metrik evaluasi yang menggabungkan presisi (Precision) dan recall (Recall) menjadi  satu  nilai.  Ini  memberikan  gambaran seimbang  tentang  seberapa  baik  model  mengenali kelas  tertentu  dan  identifikasi  seluruh  kejadian  yang benar  dari  kelas  tersebut.  Nilai  tinggi  menandakan keseimbangan  yang  baik  antara  presisi  dan  recall dalam model.

## 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 X Presisi  X  Recall Presisi + Recall
Ini  adalah  rata-rata  harmonis  dari  presisi  dan recall,  menghasilkan  nilai  tunggal  yang  memberikan gambaran  seimbang  tentang  kualitas  prediksi  model klasifikasi. Semakin tinggi nilai F1-Score.
Model  Naive  Bayes  merupakan  algoritma klasifikasi yang memprediksi kelas target berdasarkan fitur-fitur  yang  ada.  Evaluasi  performanya  dilakukan dengan  dua  dataset terpisah:  data  latih  untuk  melatih model  dan  data  uji  untuk  mengujinya.  Akurasi digunakan  untuk  menilai  seberapa  baik  model memprediksi  dengan  benar  dari  total  data  uji.  Jika akurasinya  tinggi,  artinya  model  berhasil  belajar  dari data latih dan dapat menerapkannya pada data uji yang baru.  Namun,  performa  model  bisa  dipengaruhi  oleh seimbangnya dataset, representasi fitur yang tepat, dan parameter yang digunakan.
Diagram  pie  chart  menampilkan  hasil  analisis sentimen pada ulasan aplikasi Binance, menunjukkan bahwa  nilai  positif  memiliki  proporsi  lebih  besar daripada  nilai  negatif.  Sebagai  representasi  visual, diagram  ini  memperlihatkan  perbandingan  proporsi antara nilai positif dan negatif dalam ulasan sentimen terhadap aplikasi tersebut. Mayoritas ulasan menunjukkan  sentimen  positif,  menandakan  persepsi umum  pengguna  terhadap  kualitas  atau  kepuasan terhadap aplikasi tersebut.
Gambar  15. Diagram Persentase Sentimen
Dari  diagram  tersebut,  sekitar  87%  ulasan menunjukkan  sentimen  positif  terhadap  aplikasi Binance, menandakan mayoritas pengguna memberikan  ulasan  positif  tentang  pengalamannya dengan  aplikasi  tersebut.  Di  sisi  lain,  sekitar  13% ulasan  menunjukkan  sentimen  negatif.  Meskipun merupakan persentase yang lebih kecil, ulasan negatif bisa  berisi  masalah,  kritik,  atau  pengalaman  kurang memuaskan bagi pengguna. Diagram pie chart secara visual  menggambarkan  proporsi  ulasan  positif  dan negatif,  memberikan  gambaran  yang  jelas  tentang respons pengguna terhadap aplikasi Binance dalam hal sentimen.
Gambar  16. Diagram Jumlah Sentimen
Dari  diagram  sentimen,  sekitar  87%  ulasan aplikasi Binance memiliki sentimen positif, menunjukkan  kepuasan  dan  pengalaman  positif pengguna  terhadap  berbagai  aspek  aplikasi  tersebut. Sebaliknya,  sekitar  13%  ulasan menunjukkan sentimen  negatif,  mungkin  berisi  kritik  atau  masalah yang  dialami  pengguna.  Diagram  ini  memberikan gambaran  visual  tentang  evaluasi  ulasan  terhadap aplikasi Binance, dengan mayoritas ulasan menunjukkan kesan positif.
Algoritma Naive Bayes dievaluasi
menggunakan data latih dan uji pada analisis sentimen ulasan pengguna Binance. Evaluasi mempertimbangkan  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1- Score dari confusion matrix yang dihasilkan. Sebelum prediksi pada data uji, model dilatih dengan data latih, yang  telah  diproses  menggunakan  CountVectorizer dan  TF-IDF  untuk  representasi  vektor  kata  dan pembobotan. Proses latihan ini memungkinkan model
memahami pola ulasan pengguna Binance. Data latih mengalami  preprocessing  dan  ekstraksi  fitur  dengan CountVectorizer  dan  TF-IDF,  mengubah  teks  ke bentuk  numerik  yang  bisa  dipahami  model  Naive Bayes.  Representasi  vektor  TF-IDF  menunjukkan bobot  kata  penting  dalam  tiap  ulasan,  memberi informasi numerik yang penting bagi model. Proses ini krusial  karena  membantu  model  memahami  dan mengklasifikasikan  sentimen  ulasan  dengan  lebih tepat, mengidentifikasi pola yang membedakan ulasan positif  dan  negatif.  Ini  berpengaruh  pada  kinerja  dan akurasi algoritma Naive Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna
Binance.
Tabel  4. Hasil Akurasi Data Uji No Model Akurasi 1 50:50 92% 2 60:40 92% 3 70:30 92% 4 80:20 94% 5 90:10 94% Rata-rata 92,8% Algoritma Naive Bayes dievaluasi menggunakan data latih dan uji pada analisis sentimen ulasan pengguna Binance. Evaluasi
mempertimbangkan  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1- Score dari confusion matrix yang dihasilkan. Sebelum prediksi pada data uji, model dilatih dengan data latih, yang  telah  diproses  menggunakan  CountVectorizer dan  TF-IDF  untuk  representasi  vektor  kata  dan pembobotan. Proses latihan ini memungkinkan model memahami pola ulasan pengguna Binance. Data latih mengalami  preprocessing  dan  ekstraksi  fitur  dengan CountVectorizer  dan  TF-IDF,  mengubah  teks  ke bentuk  numerik  yang  bisa  dipahami  model  Naive Bayes.  Representasi  vektor  TF-IDF  menunjukkan bobot  kata  penting  dalam  tiap  ulasan,  memberi informasi numerik yang penting bagi model. Proses ini krusial  karena  membantu  model  memahami  dan mengklasifikasikan  sentimen  ulasan  dengan  lebih tepat, mengidentifikasi pola yang membedakan ulasan positif  dan  negatif.  Ini  berpengaruh  pada  kinerja  dan akurasi algoritma Naive Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna Binance.
Tabel tersebut menunjukkan hasil akurasi lima model  berbeda  dalam  menganalisis  ulasan  pada aplikasi  Binance.  Kolom  "No"  menandakan  nomor model,  "Model"  membandingkan  ulasan  positif  dan negatif,  sementara  "Akurasi"  menunjukkan  tingkat keakuratan  tiap  model.  Model-model  tersebut memiliki  variasi  perbandingan  antara  ulasan  positif dan negatif. Misalnya, model 50:50, 60:40, dan 70:30 memiliki  akurasi  sama,  yakni  92%.  Sementara  itu, model  dengan  fokus  lebih  besar  pada  ulasan  positif seperti 80:20 dan 90:10, memiliki akurasi sedikit lebih tinggi,  yaitu  94%.  Secara  keseluruhan,  rata-rata akurasi  kelima  model  tersebut  adalah  sekitar  92,8%.
Meskipun  variasi  perbandingannya  berbeda,  akurasi secara umum relatif stabil, dengan model-model yang lebih  cenderung  pada  ulasan  positif  memiliki  tingkat akurasi yang sedikit lebih tinggi.
Tabel  5. Confusion Matrix Model Kedua Model 2 Kelas Positif Prediksi Kelas Negatif Prediksi Kelas Positif 171 3 Kelas Negatif 8 18
Tabel  "Confusion  Matrix  Model  Kedua" memberikan  gambaran  tentang  bagaimana  model kedua  melakukan  prediksi  terhadap  dua  kelas:  Kelas Positif dan Kelas Negatif. Dalam tabel ini, ada empat kotak  yang  mewakili  hasil  prediksi  model.  Prediksi yang tepat untuk Kelas Positif mencapai 171 dari total kasus  yang  memang  positif.  Untuk  Kelas  Negatif, model berhasil memprediksi dengan tepat sebanyak 18 kasus dari total kasus  yang  memang  negatif. Namun, terdapat  8  kasus  yang  sebenarnya  negatif  tetapi diprediksi  sebagai  positif,  dan  3  kasus  positif  yang salah  diprediksi  sebagai  negatif.  Tabel  ini  memberi informasi tentang keakuratan model dalam memprediksi  kedua  kelas,  dan  jenis  kesalahan  yang terjadi. Informasi ini sangat berguna dalam mengevaluasi performa model, memahami perbedaan antara kedua kelas, dan memperbaiki kelemahan untuk meningkatkan akurasi prediksi.
Tabel  6. Hasil Akurasi Model Kedua AKURASI PRESISI Model Kedua 94% 85%
Sebelum  mendapatkan  nilai  yang  tercantum pada  Tabel  6  langkah  awalnya  adalah  melakukan perhitungan  nilai  presisi,  recall,  dan  F1-score  untuk setiap kelas. Sebelumnya, untuk  menghitung akurasi, kita menggunakan rumus:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 171 + 18 171 + 18 + 8 + 3 𝑋 100% = 0.945
= 94% Kelas Positif :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 171 171 + 8 = 0.955
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 171
171 + 3 = 0.982 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2X 0.955 X 0.982 0.955 +  0.982 = 1.93 Kelas Negatif : 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 18 18 + 8 = 0.692 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 18
18 + 3 = 0.857
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2X 0.692 X 0.857 0.692 +  0.857 = 0.764
Setelah  menghitung  nilai  di  setiap  kelas, langkah  berikutnya  adalah  menghitung  rata-rata  dari masing-masing kelas sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 0.692 + 0.955 2 = 0.823 = 82,3% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 0.857 + 0.982 2 = 0.9195 = 92% 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2X 0.764 + 1.93 2 = 2.694 = 269%
Model klasifikasi pada tabel memberikan hasil prediksi untuk kelas positif dan negatif dalam analisis sentimen ulasan aplikasi Binance. Dari total data yang aslinya  merupakan  kelas  positif,  model  berhasil memprediksi 171 data dengan benar (True Positives), namun  3  data  yang  seharusnya  positif  diprediksi sebagai  negatif  (False  Negatives).  Dari  data  yang aslinya  kelas  negatif,  model  memprediksi  dengan benar 18 data sebagai negatif (True Negatives), tetapi 8  data  negatif  diprediksi  sebagai  positif  (False Positives).  Metrik  evaluasi  seperti  presisi,  recall,  dan F1-Score  digunakan  untuk  menilai  kinerja  model dalam  mengklasifikasikan  kedua  kelas  ini.  Hasil perhitungan menunjukkan akurasi model sebesar 94%. Precision  yang  tinggi  pada  kelas  positif  (95,5%) menunjukkan  ketepatan  dalam  mengidentifikasi sentimen positif, sedangkan recall yang tinggi (98,2%) menandakan sedikitnya nilai positif yang terlewatkan. F1-Score  yang  tinggi  pada  kelas  positif  (1,93) menunjukkan  keseimbangan  antara  precision  dan recall  yang  baik.  Di  sisi  lain,  kelas  negatif menunjukkan  precision  yang  lebih  rendah  (69,2%), meski  recall  (85,7%)  menunjukkan  sedikitnya  nilai negatif  yang  terlewatkan.  F1-Score  kelas  negatif (0,764)  menunjukkan  performa  cukup  baik  dalam mengkompromikan  precision  dan  recall.  Rata-rata precision, recall, dan F1-Score secara berurutan adalah 82,3%,  91,95%,  dan  269%,  memberikan  gambaran komprehensif  tentang  kemampuan  model  dalam mengklasifikasikan  data  pada  setiap  kelas  serta kehandalannya  dalam  menganalisis  sentimen  pada ulasan aplikasi  Binance. Dengan akurasi 94%, model ini  berhasil  memprediksi  sentimen dengan tepat  pada sebagian besar data yang dievaluasi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  yang  di  lakukan  menunjukkan beberapa  kesimpulan  yang  bisa  diambil:  Bagaimana pendapat  pengguna  terhadap aplikasi  Binance  di platform  Google  Play  Store  bisa  dikelompokkan sebagai  positif  atau  negatif  menggunakan  metode algoritma  Naive  Bayes?  Penelitian  ini  menggunakan algoritma  Naive  Bayes  untuk  mengklasifikasikan ulasan  pengguna  aplikasi  Binance  sebagai  sentimen positif atau negatif. Pendekatan ini tidak mengandalkan penafsiran subjektif, melainkan menggunakan  data  dari  Google  Play  Store  untuk
memberikan  analisis  objektif  berdasarkan  pola  kata- kata yang ada dalam ulasan tersebut. Algoritma Naive Bayes  berhasil  mencapai  akurasi  rata-rata  sekitar 92,8%, menunjukkan keberhasilannya dalam memprediksi dengan tepat sentimen ulasan pengguna. Namun,  evaluasi  model  menunjukkan  perbedaan kinerja antara kelas  sentimen positif dan  negatif.  Hal ini  menegaskan  bahwa  meskipun  algoritma  mampu mengenali  sentimen  positif  dengan  baik,  identifikasi sentimen  negatif  membutuhkan  fokus  lebih  lanjut. Dalam konteks ini, terdapat  ruang untuk peningkatan yang  dapat  meningkatkan  ketepatan  algoritma  Naive Bayes dalam mengidentifikasi sentimen negatif.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, beberapa saran yang dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya  adalah:  Meneliti  strategi  yang  dapat diterapkan untuk meningkatkan kemampuan algoritma Naive  Bayes  dalam  mengenali  sentimen  negatif dengan lebih akurat. Fokus pada peningkatan performa klasifikasi  terutama  pada  kelompok  sentimen  yang cenderung  lebih  sulit  untuk  diidentifikasi  dalam analisis.  Melakukan  penelitian  lebih  lanjut  yang menggabungkan  algoritma  Naive  Bayes  dengan metode analisis sentimen lainnya. Pendekatan ini dapat memperluas  cakupan  penilaian  sentimen  ulasan pengguna  dengan  mengintegrasikan  berbagai  model untuk  meningkatkan  akurasi  serta  ketepatan  dalam mengklasifikasikan ulasan-ulasan yang kompleks dan subjektif.  Mengeksplorasi  kemungkinan  memperluas studi untuk melibatkan beragam platform serta bahasa dalam  mengevaluasi  ulasan  pengguna.  Hal  ini  akan memberikan  pemahaman  yang  lebih  komprehensif tentang  sentimen  terhadap  aplikasi  Binance  dari berbagai komunitas pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Raffi, A. Suharso, and I. Maulana, “Analisis Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Binar  Pada  Google Play  Store  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes,” INTECOMS  J.  Inf.  Technol.  Comput. Sci. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  450–462,  2023,  doi: 10.31539/intecoms.v6i1.6117.
[2]  N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah,  W. Gata, and S. Samudi, “Analisis Sentimen Zoom Cloud Meetings  di  Play  Store  Menggunakan  Naïve Bayes  dan  Support  Vector  Machine,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 2, p.
293, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18186.
[3]  A.  K.  Dewi,  “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.
[4]  Z.  Annisa  and  B.  S.  S.  Ulama,  “Analisis Sentimen  Data  Ulasan  Pengguna  Aplikasi ‘PeduliLindungi’  pada  Google  Play  Store Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier Model Multinomial,” J. Sains dan Seni ITS , vol.
11, no. 6, 2023, doi:
10.12962/j23373520.v11i6.94064.
[5]  A.  R.  Fauzi,  A.  Hadi,  and  M.  Hasbi,  “Analisis Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Apex  Mobile Berdasarkan  Rating  Dan  Ulasan  Google  Play Store Menggunakan Naïve Bayes,” vol. 1, no. 1, pp. 17–21, 2023.
[6]  R. Azhar, A. Surahman, and C. Juliane, “Analisis Sentimen  Terhadap  Cryptocurrency  Berbasis Python  TextBlob  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes,” J.  Sains  Komput.  Inform.  (J- SAKTI , vol. 6, no. 1, pp. 267–281, 2022.
[7]  B.  Padilah,  A.  R.  Pratama,  and  A.  R.  Juwita, “Analysis of Sentiment Adiraku App Reviews on Google  Play  Store  Using  Vector  Machine Support Algorithm and Naïve Bayes,” J. Sisfotek Glob. ,  vol.  13,  no.  1,  p.  8,  2023,  doi: 10.38101/sisfotek.v13i1.2943.
[8]  F. Setya Ananto and F. N. Hasan, “Implementasi Algoritma  Naïve  Bayes  Terhadap  Analisis Sentimen  Ulasan  Aplikasi  MyPertamina  pada Google  Play  Store,” J.  ICT    Inf.  Commun. Technol. ,  vol.  23,  no.  1,  pp.  75–80,  2023, [Online]. Available: https://ejournal.ikmi.ac.id/index.php/jict-ikmi
[9]  T. Ernayanti, M. Mustafid, A. Rusgiyono, and A. R. Hakim, “Penggunaan Seleksi Fitur Chi-Square Dan Algoritma Multinomial Naïve Bayes Untuk Analisis  Sentimen  Pelangggan  Tokopedia,” J. Gaussian , vol. 11, no. 4, pp. 562–571, 2023, doi: 10.14710/j.gauss.11.4.562-571.
[10]  G.  K.  Locarso,  “Analisis  Sentimen  Review Aplikasi Pedulilindungi Pada Google Play Store Menggunakan NBC,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 6, no. 2, pp. 353–361, 2022.