## PENGGUNAAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM MENGANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI ADAKAMI DI GOOGLE PLAY STORE
Eviyanti, Bambang Irawan, Agus Bahtiar Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10 B, Kota Cirebon nengvhiant@gmail.com

## ABSTRAK
Aplikasi  Adakami  adalah platform pinjaman online yang  menyediakan  layanan  pinjaman  tunai  kepada penggunanya. Aplikasi ini sudah diunduh oleh lebih dari 10 juta pengguna di Google Play Store . Permasalahan penelitian  ini  berfokus  pada  sejauh  mana  Algoritma Naïve  Bayes dapat  berhasil  mengenali  dan  membedakan sentimen  positif  dan  negatif  dalam  ulasan  pengguna.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasi  penerapan algoritma Naïve  Bayes dalam  mengevaluasi  sentimen  pengguna  yang  terungkap  dalam  ulasan  untuk  aplikasi Adakami di Google Play Store . Dalam konteks penelitian ini, analisis sentimen terhadap ulasan aplikasi Adakami di Google Play Store akan dilakukan dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes . Data ulasan aplikasi Adakami di Google Play Store akan dikumpulkan  melalui teknik web scraping . Data yang terkumpul terdiri  dari ulasan yang  ditulis  dalam  bahasa  Indonesia.  Data  tersebut  akan  di  dianalisis  menggunakan Rapidminer ,  termasuk pembersihan data, tokenisasi , penghapusan kata-kata umum. Model Naïve Bayes yang telah disusun akan diuji menggunakan data uji. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi Adakami mendapatkan respons positif dari  penggunanya,  yang  tercermin  dari  dominasi  sentimen  positif  dalam  ulasan.  Hasil  evaluasi  menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 84,55%, dengan nilai presisi mencapai 83%,  dan  nilai recall mencapai  86%.  Algoritma Naïve  Bayes pada  aplikasi  Adakami  telah  mencapai  tingkat kinerja yang sangat memuaskan.
Kata Kunci : Analisis sentimen, Aplikasi Adakami, Algoritma Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  kemajuan  pesat di  bidang  Informatika  telah  secara  mendasar mengubah cara kita berinteraksi dengan dunia sekitar. Perkembangan  teknologi  informasi  telah  menjadi pendorong  utama  dalam  memajukan  berbagai  aspek kehidupan,  memengaruhi  sektor-sektor  kunci  seperti teknologi,  bisnis,  dan  pendidikan.  Secara  khusus, penetrasi  teknologi  informasi  ke  dalam  kehidupan sehari-hari  telah  membawa  perubahan  signifikan dalam cara kita mengakses informasi, berkomunikasi, dan  menjalankan  kegiatan  sehari-hari.  Di  era kontemporer  ini,  ungkapan  opini  dan  sentimen masyarakat  dapat  lebih  mudah  disebarkan  dan diungkapkan secara bebas, termasuk melalui berbagai platform media seperti Google Play Store . Fenomena ini memberikan peluang penting bagi perusahaan yang ingin  mengumpulkan  umpan  balik  terkait  aplikasi yang mereka tawarkan. Pemanfaatan aplikasi semakin mencerminkan  pola  perilaku  masyarakat  dalam merangkul kemajuan teknologi  informasi di  berbagai dimensi  kehidupan,  termasuk  dalam  bidang  hiburan, dunia kerja, dan ekspresi kreatif[1].
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah menerapkan pendekatan analisis sentimen menggunakan  metode Naive  Bayes pada  ulasan aplikasi  AdaKami,  sebuah  layanan  pinjaman  uang digital yang tersedia di Google Play . Fokus penelitian ini  adalah  mengklasifikasikan  ulasan  pengguna menjadi  kategori  positif  dan  negatif,  dengan penekanan  khusus  pada  evaluasi  kinerja  algoritma dalam  konteks  aplikasi  keuangan  tertentu.  Penelitian ini  tidak  hanya  bertujuan  untuk  memahami  persepsi
pengguna  terhadap  aplikasi  AdaKami,  tetapi  juga bertujuan  untuk  berkontribusi  pada  pengembangan analisis  sentimen  dalam  bidang  ilmu  komputer, memfasilitasi pengguna dalam meminjam uang secara online.  Pentingnya  penelitian  ini  terletak  pada kontribusinya  untuk  memahami  respons  pengguna terhadap  layanan  keuangan  digital,  terutama  dalam konteks aplikasi peminjaman uang. Hasil penelitian ini dapat memberikan manfaat praktis dengan memberikan  pedoman  bagi  pengembang  aplikasi untuk meningkatkan kualitas layanan mereka berdasarkan masukan pengguna. Selain itu, penelitian ini  memberikan  dukungan  informasi  kepada  calon pengguna dan membantu mereka membuat keputusan yang  terinformasi  mengenai  penggunaan  aplikasi AdaKami.
Hasil evaluasi pemodelan algoritma Naïve Bayes mencapai  akurasi  sebesar  84,55%,  presisi  sebesar 83%,  dan recall sebesar  86%.  Akurasi  kelas  yang diprediksi  sebagai  negatif  mencapai  86,13%,  dengan 276 true negatives (TN) dan 1714 true positive s (TP ). Namun,  akurasi  kelas  yang  diprediksi  sebagai  positif mencapai  82,96%  dengan true  negatives  (TN) sebanyak 1651 dan true positives (TP) sebanyak 339. Dari  hasil  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  klasifikasi Naive  Bayes  merupakan  pilihan  yang  efektif  untuk analisis data yang baik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah langkah otomatis yang memahami,  mengekstrak,  dan  memproses  data informasi  teks  dengan  tujuan  untuk  memperoleh
informasi  tentang  emosi  yang  terkandung  dalam kalimat[2]. Tujuan utama dari analisis sentimen adalah untuk  menilai  apakah  teks  atau  data  mengandung sentimen  positif,  negatif,  atau  netral.  Proses  analisis sentimen  melibatkan  penerapan  teknik  pemrosesan bahasa  alami,  pembelajaran  mesin,  dan  algoritma klasifikasi untuk mendeteksi serta mengklasifikasikan ekspresi  emosional  dan  penilaian  dalam  teks  seperti ulasan  pelanggan,  tweet,  artikel  berita,  dan  pos  blog. Analisis sentimen telah memperluas cakupan penelitian Pemrosesan  Bahasa  Alami  (NLP), karena hal  ini  menimbulkan  banyak  pertanyaan  penelitian yang sulit yang sebelumnya belum diteliti.[3].

## 2.2. Scraping Data
Data  scraping ,  juga  dikenal  sebagai web scrapin g,  adalah  metode  otomatis  untuk  mengambil informasi  dari  situs  web.  Teknik  data scraping umumnya  digunakan  untuk  mengumpulkan  sejumlah besar data dari berbagai sumber online seperti situs e - commerce ,  situs  berita,  dan  platform  media  sosial. Dalam  proses  data  scraping  ini,  para  peneliti mengekstrak berbagai informasi relevan seperti ulasan dan peringkat, serta menyimpan data dalam format file CSV [2]. Secara umum, data komentar yang dihasilkan dari proses scraping terdiri dari data asli yang ada pada elemen XML atau HTML di  halaman-halaman website[4].

## 2.3. RapidMiner
RapidMiner adalah  platform  perangkat  lunak sumber  terbuka  yang  digunakan  untuk  analisis  data, pemrosesan  data,  dan  pembangunan  model  prediktif. Keuntamaan utama dari RapidMiner adalah kemampuannya  untuk  membangun  model  prediktif menggunakan berbagai algoritma pembelajaran mesin.

## 2.4. Aplikasi Shopee
Shopee adalah  sebuah  aplikasi  yang  sering digunakan  untuk  melakukan  proses  transaksi  secara online  yang  dapat  digunakan  melalui smartphone [5]. Sebagai aplikasi e-commerce , Shopee memungkinkan pengguna  untuk  mencari,  membeli,  dan  menjual berbagai  produk  secara  digital.  Pengguna  dapat menemukan  berbagai  jenis  produk  di  platform  ini, termasuk  pakaian,  elektronik,  barang  rumah  tangga, dan  lain  sebagainya,  yang  dijual  oleh  penjual  yang terdaftar.

## 2.5. Naïve Bayes
Algoritma Naive  Ba yes  adalah  algoritma klasifikasi probabilitas yang didasarkan pada teorema Bayes. Klasifikasi Naive Bayes dapat diinterpretasikan dengan  cara  bahwa  nilai  atribut  kelas  tidak dipengaruhi  atau  tidak  mempengaruhi  nilai  atribut lainnya[6].  Ciri  utama  dari  klasifikasi Naive  Bayes adalah  adanya  asumsi  kemandirian  yang  sangat kuat[7]. Dalam penelitian ini, menggunakan algoritma Naive  Bayes untuk  mengelompokkan  ulasan  aplikasi Adagami  di Google  Play  Store menjadi  dua  kelas:
positif dan negatif. Kelas positif menunjukkan bahwa ulasan  mencerminkan  sentimen  positif,  sedangkan kelas negatif menunjukkan bahwa ulasan mengandung sentimen negatif.

## 3. METODE PENELITIAN
Proses penemuan pengetahuan dalam  basis data (Knowledge Discovery in Databases/KDD) diterapkan secara  bertahap  untuk  menganalisis  data  ulasan aplikasi  AdaKami-Digital Money  Loans di Google Play  Store .  Tahapan  ini  mencakup  serangkaian langkah  seperti  pemilihan  data, pra-pemrosesan , transformasi ,  penambangan  data, evaluasi ,  dan Knowledge :
Gambar  1. Metode Penelitian
KDD adalah singkatan dari Knowledge Discovery in Database. Ini adalah proses mengidentifikasi  pola  yang  berguna,  pengetahuan baru, dan informasi berguna dari data yang besar dan kompleks.  Metode  KDD  melibatkan  serangkaian langkah atau proses untuk mencapai tujuan tersebut.
Berikut  adalah  langkah  untuk  melakukan klasoifikasi  menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes melalui  serangkaian Scraping  Data,  Preprocessing, Pelabelan, TF-IDF, dan  melakuikan  Klasifikasi menggunakan Naïve Bayes.

## 3.1. Selection Data
Informasi mengenai ulasan aplikasi AdaKami di Google  Play  Store dikumpulkan  pada  tanggal  30 November  2023, mencakup dataset  sebanyak  3000 ulasan.  Setelah  itu,  dilakukan  proses  seleksi  data dengan  penekanan  pada  atribut  target.  Proses  ini melibatkan  pengenalan  pola  atau  wawasan  dalam atribut  data,  yang  kemudian  disimpan  dalam  file terpisah dari basis data.

## 3.2. Preprecessing
Preprocessing teks adalah proses mengubah data teks yang tidak terstruktur menjadi format terstruktur sesuai kebutuhan untuk mengekstrak informasi selama proses penambangan. Teks yang telah diproses disebut sebagai istilah, dan setiap istilah dalam dokumen dapat memiliki  berbagai  makna,  termasuk  beberapa  yang tidak  relevan.  Menghilangkan  istilah  yang  tidak relevan  dari  dokumen  merupakan  bagian  dari  proses tersebut,  sementara  istilah  yang  bermakna  tetap  ada dan  berfungsi  sebagai  representasi  dokumen[8]. Menghapus  kata  bertujuan  untuk  menghilangkan istilah-istilah  yang  tidak  perlu,  sehingga  mengurangi dimensi dataset[9].
Tahapan dari pra-pemrosesan mencakup Tokenize , Transform Cases , Filter Tokens (by Length) , Filter stopwords , dan SMOTE Upsampling . Penjelasan untuk masing-masing tahapnya adalah sebagai berikut:
3.2.1. Tokenize Dalam RapidMiner ,  proses  tokenisasi,  yang dikenal  sebagai  operator  " Tokenize ,"  adalah  tahap dalam pra-pemrosesan teks  di  mana  teks  dipisahkan menjadi  token-token  individual,  biasanya  kata-kata atau  frasa-frasa.  Operator Tokenize memungkinkan pemrosesan  teks  lebih  lanjut  dengan  memecah  teks menjadi elemen-elemen yang dapat diolah lebih lanjut, seperti  mendeteksi  frekuensi  kata,  menganalisis  pola kata, atau membangun model teks lebih lanjut. Dalam konteks RapidMiner , pengguna dapat mengonfigurasi operator Tokenize untuk menyesuaikan cara pemisahan teks, misalnya, dengan mempertimbangkan spasi, tanda baca, atau aturan khusus lainnya. Setelah proses  tokenisasi,  data  teks  dapat  diolah  lebih  lanjut dalam alur kerja analisis data  menggunakan  berbagai operator  lainnya  untuk  memahami  dan  mendapatkan wawasan dari informasi teks yang dihasilkan.

## 3.2.2. Transform Cases
Transform  Cases adalah  langkah  dalam pemrosesan  teks  di  mana  huruf  teks  diubah  menjadi format tertentu. Ini dapat melibatkan pengubahan teks menjadi huruf besar, huruf kecil, atau mengapit huruf pertama  setiap  kata  dengan  huruf  besar (title  case). Dalam konteks RapidMiner atau platform analisis data serupa, Transform Cases digunakan untuk menciptakan  konsistensi  dalam  representasi  huruf dalam  teks.  Ini  berkontribusi  pada  analisis  data  teks dengan  menangani  variasi  huruf  (seperti  huruf  besar dan huruf kecil) secara seragam.

## 3.2.3. Filter Tokens (by Length)
Filter  Tokens  (by  Length) adalah  suatu  langkah dalam pemrosesan teks yang melibatkan penghapusan token (kata atau frasa) berdasarkan panjangnya. Proses ini  memungkinkan  pengguna  untuk  menyaring  token berdasarkan  jumlah  karakter  atau  panjang  kata tertentu.  Dalam  konteks RapidMiner atau  platform analisis  data  serupa, Filter  Tokens  (by  Length) dapat digunakan  untuk  membersihkan  data  teks  dengan mengeliminasi  token  yang  mungkin  kurang  relevan atau  tidak  signifikan  dalam  analisis.  Pengguna  dapat menyesuaikan kriteria panjang token yang diinginkan untuk  menjaga  akurasi  dan  relevansi  dalam representasi teks yang dihasilkan. Secara umum, Filter Tokens (by Length) membantu menyaring token yang dapat mempengaruhi hasil analisis, sehingga meningkatkan kualitas pemrosesan teks dan wawasan yang dihasilkan.

## 3.2.4. Filter stopwords
Filter Stopwords adalah teknik pemrosesan teks yang  melibatkan  penghapusan  kata-kata  isapan  atau "stopwords" dari  suatu  teks. Stopwords adalah  kata- kata  umum  yang  sering  muncul  dalam  suatu  bahasa dan  umumnya  dianggap  tidak  memiliki  makna  yang signifikan  dalam  analisis  teks.  Contoh stopwords dalam bahasa Inggris mencakup "the," "and," "is," dan sebagainya.  Tujuan  utama  dari  penerapan Filter
Stopwords adalah  membersihkan  teks  dengan menghilangkan kata-kata yang cenderung memberikan kontribusi yang minim terhadap pemahaman  atau  analisis  teks.  Dengan  menghapus stopwords ,  fokus  analisis  dapat  lebih  terarah  pada kata-kata  yang  memiliki  makna  lebih  mendalam  dan memberikan wawasan yang lebih signifikan.

## 3.2.5. SMOTE Upsampling
SMOTE  (Synthetic  Minority  Over-sampling Technique)  Upsampling adalah  metode  dalam pemrosesan  data  yang  digunakan  untuk  mengatasi ketidakseimbangan  kelas  dalam  sebuah  dataset. Teknik  ini  terutama  berguna  dalam  kasus  di  mana kelas  minoritas  dalam  dataset  memiliki  representasi yang  jauh  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  kelas mayoritas. Dengan menerapkan SMOTE Upsampling, model  pembelajaran  mesin  cenderung  menjadi  lebih mampu  mengenali  pola  dalam  kelas  minoritas, menghasilkan  kinerja  yang  lebih  baik  dalam  tugas- tugas  seperti  klasifikasi  di  mana  ketidakseimbangan kelas menjadi masalah.

## 3.3. Transformation
Transformasi dalam  konteks KDD  (Knowledge Discovery  in  Databases) mengacu  pada  proses mengubah  atau  mentransformasi  data  yang  telah dikumpulkan  menjadi  bentuk  atau  format  yang  lebih sesuai untuk analisis lebih lanjut. Proses transformasi ini  dapat  melibatkan  berbagai  tindakan,  seperti penggabungan, normalisasi, penghapusan outlier , atau pembuatan  fitur  baru.  Transformasi  melibatkan
konversi atau modifikasi data awal menjadi data yang lebih terstruktur untuk mempermudah proses analisis[5].

## 3.4. Data Mining
Data mining melibatkan ekstraksi informasi yang bermanfaat  atau  pengetahuan  berharga  dari  dataset yang  luas  atau  kompleks.  Tujuannya  utama  adalah untuk  mengungkap  pola,  hubungan,  atau tren yang mungkin  tidak  langsung  terlihat  melalui  metode analisis konvensional . Proses ini melibatkan penggunaan  teknik  dan  algoritma  analisis  data  untuk mengidentifikasi  pola  tersembunyi  dalam  data, memberikan  wawasan  berharga,  dan  mendukung pengambilan keputusan.
3.5. Evaluation Evaluasi adalah proses penilaian atau pengukuran kinerja, efektivitas , atau nilai suatu objek, program,  atau  sistem.  Tujuan  utama  dari  evaluasi adalah  untuk  memahami  secara  menyeluruh  sejauh mana  suatu  entitas  mencapai  tujuannya,  keberhasilan implementasinya, atau dampak yang diinginkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan berasal  dari  data  sekunder.  Data  tersebut  bersifat publik  yang  diperoleh  dengan  cara  scraping menggunakan Google Colab. Dataset yang digunakan berjumlah 2000 data sampel ulasan sentimen Aplikasi AdaKami di Google Play Store.
Tabel 1. Data No Atribut Type 1. Ulasan Polynominal 2. Label Bionominal
Dalam penelitian ini, terdapat dua atribut utama yang menjadi fokus, yaitu ulasan dan sentimen. Kedua atribut  ini  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  tahapan data mining  yang digunakan untuk mengukur tingkat akurasi.  Untuk  memberikan  atribut ID pada  dataset, digunakan operator Set Role . Operator Set Role akan mengubah  peran  atribut  menjadi ID dan  sejenisnya. Tampilan  dari  operator Set  Role seperti  yang  terlihat pada gambar di bawah ini:
Gambar  3 . Set Role
Pada  operator Set  Role ,  terdapat  beberapa parameter  yang  perlu  disesuaikan  untuk  mengubah peran atribut. Untuk atribut yang akan diubah menjadi peran target, yaitu Sentimen ( Label ), diubah  menjadi Label.  Hasil  dari  operator Set  Role dapat  dijelaskan sebagai berikut:
Gambar  4 . Hasil Set Role
Dengan melihat hasil dari Set Role pada gambar tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  atribut  label  akan berfungsi  sebagai  target  dalam  penelitian  ini.  Untuk mengatur peran data di RapidMiner, dapat memanfaatkan operator "Set Role".

## 4.2. Preprocessing
Preprocessing teks adalah proses mengubah data teks yang tidak terstruktur menjadi format terstruktur sesuai kebutuhan untuk mengekstrak informasi selama proses penambangan.

## Gambar  5 Data Sebelum di Processing
Pada gambar 5 menjunjukan bahwa data tersebut sebelum  dilakukannya Preprocesiing masih  terdapat karakter seperti [-!"#$%&'()*+,./:;<=>?@\[\\\]_`{|}~]. Untuk  melakukan Claning data  seperti  penjelasan  di bawah ini:
4.2.1. Tokenize Untuk menghilangkan atau menghapus karakter  yang  terdapat  pada  data  yang  telah  di infutkan,  dengan  menggunakan Tokenize .  Terdapat beberapa  parameter  yang  harus  di  ubah  pada  Mode sebagai reguler  expression dan expression di  isi sebagai berikut: [- !"#$%&'()*+,./:;<=>?@\[\\\]_`{|}~]. Tampilan
Tokenize seperti yang terlihat pada gambar di bawah ini:
Gambar  6 Tokenize
Berikut  hasil  dari  operator Tokenize seperti yang terlihat pada gambar di bawah ini:
Gambar  7. Hasil Tokenize Hasil dari proses Tokenize
adalah membersihkan sentimen dengan tujuan mengidentifikasi  bagian  data  yang  mungkin  tidak lengkap,  salah,  tidak  akurat,  atau  hilang.  Proses pembersihan  pada  token  melibatkan  penghapusan semua karakter atau simbol yang ada pada dataset.

## 4.2.2. Transform Cases
Transform  Cases berfungsi  untuk  mengubah bentuk  huruf  pada  data.  Fungsi  ini  untuk  melakukan transformasi  pada  kasus  teks,  seperti  mengubah  teks menjadi  huruf  besar (uppercase), huruf  kecil (lowercase), atau huruf awal setiap kata menjadi huruf besar  ( title  case). Tampilan Transform  Cases seperti yang terlihat pada gambar di bawah ini:
Gambar  8 Transform Cases
Berikut  hasil  dari  operator Transform  Cases seperti yang terlihat pada gambar di bawah ini:
Gambar  9. Hasil Transform Cases
Hasil  dari Transform  Cases ,  seperti  yang terlihat  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  di  atas menunjukkan  bahwa  semua  kalimat  dalam  data tersebut telah diubah menjadi huruf kecil (lowercase).
4.2.3. Filter Tokens (by Length)
Operator  ini  dapat  digunakan  untuk  berbagai keperluan,  seperti  menghapus  token  yang  terlalu pendek  atau  terlalu  panjang  dari  data  teks  dan memfokuskan  analisis  pada  token  dengan  panjang tertentu.
Hasil  dari Filter  Tokens  (by  Length) adalah mengeliminasi  kata-kata  dalam  teks  yang  memiliki panjang kurang dari 4 karakter dan juga menghilangkan kata-kata yang memiliki panjang lebih dari 25 karakter.
4.2.4. Filter Stopwords filter stopwords ini Bertujuan untuk menghapus kata-kata  yang  tidak  memberikan  informasi  penting dalam  analisis  teks,  dengan  demikian  meningkatkan kualitas  hasil  analisis.  Tampilan Filter  stopwords seperti yang terlihat pada gambar di bawah ini:
Gambar  11 .Filter stopwords
Filter  stopwords dapat  digunakan  dengan menggunakan  kamus (dictionary) yang  berisi  daftar kata-kata yang dianggap stopwords . Fungsi utama dari filter  stopwords ini  adalah  untuk  membersihkan  teks dari  kata-kata  yang  sering  muncul  tetapi  tidak memberikan makna yang kaya dalam konteks analisis.
4.2.5. SMOTE Upsampling
Untuk melakukan upsampling atau peningkatan  jumlah  sampel  pada  kelas  minoritas dalam suatu dataset. Fungsi ini dirancang khusus untuk menangani  ketidakseimbangan  kelas  dalam  konteks klasifikasi.  Tampilan SMOTE  Upsampling dapat dilihat pada gambar tersebut:
Gambar  12 .SMOTE Upsampling
Hasil  dari SMOTE  Upsampling adalah  dataset yang seimbang,  yaitu dengan  jumlah data yang sama pada setiap kelas. Hal ini dapat meningkatkan kinerja model  pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk klasifikasi, seperti akurasi, precision , dan recall .
4.3. Transformation
Fungsi Nominal to Text adalah Untuk mengubah jenis  atribut  nominal  yang  dipilih  menjadi  teks, operator  ini  juga  memetakan  semua  nilai  dari  atribut ini  ke  nilai  string  yang  sesuai.  Tampilan Nominal  to Teks dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Hasil  dari Nominal  to  Teks pada RapidMiner adalah dataset yang memiliki kolom baru dengan nilai teks. Kolom baru ini berisi nilai teks dari data nominal sebelumnya.  Untuk  mengubah  data nominal menjadi data  teks  pada RapidMine r,  dapat  dilakukan  dengan menggunakan operator Nominal to Text.

## 4.4. Data Mining
Maksud  dari data  mining adalah  untuk mengeksplorasi wawasan yang bernilai atau mendapatkan pengetahuan baru dari data yang  besar, rumit,  dan  mungkin  terstruktur  secara  tidak  teratur. Sementara  itu, Naïve  Bayes merupakan  salah  satu metode  klasifikasi  dalam machine  learning yang bergantung pada teorema Bayes .
Gambar  14 . Model Naïve Bayes
Hasil Performance yang  diperolehdari  metode Naïve Bayes dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Gambar  15 . Hasil Model Naïve Bayes
Berdasarkan  ilustrasi  di  atas,  performa  analisis sentimen  ulasan  Aplikasi  AdaKami  di Google  Play Store dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes menunjukkan hasil akurasi sebesar 84.55%. Sementara untuk  kelas  yang  diprediksi  sebagai  negatif, akurasinya  mencapai  86.13%,  dengan True  Negative (TN) sebanyak  276  dan True  Positive  (TP) sebanyak 1714. Sedangkan untuk kelas yang diprediksi sebagai positif,  akurasinya  mencapai  82.96%,  dengan True Negative (TN) sebanyak 1651 dan True Positive (TP) sebanyak 339.

## 4.5. Evaluation
Pengevaluasian  pola  adalah  tahap  di  mana  pola yang  secara  konsisten  muncul  berdasarkan  metrik yang ditetapkan diidentifikasi. Penilaian ini dilakukan setelah  data  melalui  proses Naïve  Bayes ,  yang memberikan  jumlah  sentimen  positif  dan  negatif. Confusion  matrix digunakan  sebagai  alat  evaluasi, memungkinkan  estimasi  objek  yang  diklasifikasikan dengan benar dan yang salah oleh model. Terdiri dari True  Positives  (TP) ,  yang  merupakan  jumlah  data kelas  positif  yang  diklasifikasikan  sebagai  kelas positif,  dan True  Negatives  (TN) ,  yang  merupakan
jumlah data kelas negatif yang diklasifikasikan sebagai kelas  negatif.  Sementara  itu, False  Positives  (FP) mewakili  jumlah  data  kelas  negatif  yang  salah diklasifikasikan  sebagai  kelas  positif,  dan False Negatives  (FN) mewakili  jumlah  data  kelas  positif yang salah diklasifikasikan sebagai kelas negatif[10]. Tabel  berikut  menunjukkan  gambaran Confusion Matrix : Tabel 2. Confusion Matrix Prediksi Actual TP FP FN TN
Rumus untuk melakukan perhitungan Accuracy : Accuracy = (TP+TN) (TP+TN+FP+FN) (1) Accuracy = 1714+1651 1714+1651+339+276 = 0.84% (2) Dengan:
TP = True Positive TN = True Negative FP = False Positive FN = False Negative
Rumus untuk melakukan pertitungan Recall :
Recall = (TP) (TP+FP) = 1714 1714+276 = 0.86% (3) Dengan:
TP = True Positive FP = False Positive
Rumus untuk melakukan perhitungan Precision :
Precision = (TP)
(TP+FN) = 1714 1714+339 = 0.83% (4) Dengan:
TP = True Positive FN = False Negative

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  algoritma Naïve Bayes mencapai tingkat akurasi sebesar 84.55%, dengan  tingkat Precision sebesar  83%,  dan  tingkat Recall sebesar  86%.  Untuk  kelas  yang  diprediksi sebagai  negatif,  akurasi  mencapai  86.13%,  dengan True  Negative  (TN) sebanyak  276  dan True  Positive (TP) sebanyak  1714.  Sementara  untuk  kelas  yang diprediksi  sebagai  positif,  akurasi  mencapai  82.96%, dengan True  Negative  (TN) sebanyak  1651  dan True Positive  (TP) sebanyak  339.  Dari  hasil  ini,  dapat disimpulkan  bahwa  metode  klasifikasi Naïve  Bayes merupakan  pilihan  yang  efektif  untuk  menganalisis data  dengan  baik.  Penelitian  ini  memiliki  beberapa kekurangan  dan  kelemahan  yang  perlu  diperbaiki. Oleh  karena  itu,  peneliti  memberikan  beberapa rekomendasi perbaikan. Pertama, penelitian mendatang sebaiknya mempertimbangkan pemanfaatan  dua  atau  lebih  metode  atau  algoritma untuk meningkatkan tingkat akurasi. Kedua, penelitian berikutnya  dapat  mempertimbangkan  penggunaan
algoritma alternatif guna  mencapai  tingkat  akurasi yang  lebih  baik.  Terakhir,  penting  bagi  pengguna pinjaman  uang  online  untuk  berhati-hati  dalam menjaga  keamanan  data  nasabah  pada  platform AdaKami. Implementasi perbaikan-perbaikan  ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas dan validitas hasil penelitian secara keseluruhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  S.  Mufidah,  S.  Winarno,  F.  Alzami,  E.  D. Udayanti,  and  R.  R.  Sani,  “Analisis  Sentimen Masyarakat  Terhadap  Layanan  Shopeefood Melalui Media Sosial Twitter Dengan Algoritma Naïve  Bayes  Classifier,” JOINS  (Journal  Inf. Syst. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  14–25,  2022,  doi: 10.33633/joins.v7i1.5883.
[2]  Gilbert,  Syariful  Alam,  and  M.  Imam  Sulistyo, “Analisis Sentimen Berdasarkan Ulasan
Pengguna  Aplikasi  Mypertamina  Pada  Google Playstore  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” STORAGE J. Ilm. Tek. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 100–108, 2023, doi: 10.55123/storage.v2i3.2333.
[3]  Ernianti Hasibuan and Elmo Allistair Heriyanto, “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi Amazon  Shopping  Di  Google  Play  Store Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier,” J.  Tek. dan  Sci. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  13–24,  2022,  doi: 10.56127/jts.v1i3.434.
[4]  K. Anwar,  “Analisa  sentimen  Pengguna Instagram Di Indonesia Pada Review Smartphone Menggunakan Naive Bayes,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 4, pp. 148–155, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i4.315.
[5]  2022  Kurnia  &  Nurhaliza  Agustina.  C.A.,
“Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  untuk Analisis  Sentimen  Ulasan  Shopee  pada  Google Play Store,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 47–54, 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i1.195.
[6]  I.  Verawati  and  B.  S.  Audit,  “Algoritma  Naïve Bayes  Classifier  Untuk  Analisis  Sentiment Pengguna  Twitter  Terhadap  Provider  By.u,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1411, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4132.
[7]  T.  A.  Sari,  E.  Sinduningrum,  and  F.  N.  Hasan, “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pelanggan  Pada Aplikasi  Fore  Coffee  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan Komput. ,  vol.  3,  no.  6,  pp.  773–779,  2023,  doi: 10.30865/klik.v3i6.884.
[8]  F.  Prasetya  and  F.  Ferdiansyah,  “Analisis  Data Mining  Klasifikasi  Berita  Hoax  COVID  19 Menggunakan  Algoritma Naive Bayes,” J.  Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 132, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4852.
[9]  E.  B.  Susanto,  Paminto  Agung  Christianto, Mohammad Reza Maulana, and Sattriedi Wahyu Binabar,  “Analisis  Kinerja  Algoritma  Naïve Bayes  Pada  Dataset  Sentimen  Masyarakat Aplikasi NEWSAKPOLE Samsat Jawa Tengah,” J.  CoSciTech  (Computer  Sci.  Inf.  Technol. ,  vol.
3, no. 3, pp. 234–241, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i3.4343.
[10]  T.  T.  Widowati  and  M.  Sadikin,  “Analisis Sentimen Twitter terhadap Tokoh Publik dengan Algoritma  Naive  Bayes  dan  Support  Vector Machine,” Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 2, pp. 626–636, 2021, doi: 10.24176/simet.v11i2.4568.