## Analisis Sentimen Ulasan Platform Media Sosial Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier
Sudin Saepudin [1]* , Selviani Widiastuti [2] , Carti Irawan [3]
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik Komputer dan Desain [1], [2], [3]
Universitas Nusa Putra Sukabumi, Indonesia sudin.saepudin@nusaputra.ic.id [1] , selviani.widiastuti_si19@nusaputra.ic.id [2] , carti@nusaputra.ic.id [3]
Abstract—  The  Covid-19  pandemic  has  caused  significant changes  in  people's  lifestyles  which  are  further  strengthened  by the  rapid  development  of  technology.  This  has  resulted  in increased  use  of  the  internet  and  accelerated  dissemination  of information  through  social  media  platforms.  Not  only  for  self- expression,  social  media  can  also  be  a  means  of  communication, information, education, and even used as a marketing tool. Several social  media  platforms  have  recently  been  popular  and  widely used, the number of users is increasing from year to year, and each user  can  provide  a  rating  review  of  the  application.  To  find  out public opinion on social media platforms, sentiment analysis will be carried out on several social media platform applications on the Google Play Store, namely Twitter, Instagram and Tiktok which will later be used as material for evaluating these applications. In this  study,  the  dataset  was  taken  based  on  ratings  from  user reviews  on  the  Google  Play  Store  using  the  NBC  (Naïve  Bayes Classifier) method with the Python programming language. Based on testing of 1000 comment review data from each application, it was  found  that  the  majority  gave  positive  sentiment  (Twitter 57.2%, Instagram 74.1%, Tiktok 83.9%), and negative sentiment (Twitter  42.8%,  Instagram  25.9%,  Tiktok  16.1%)  with  an accuracy rate of 85.6% for the Twitter application, 83.6% for the Instagram application, and 84.8% for the Tiktok application.
Keywords— Sentiment  Analysis,  Google  Play  Store,  NBC (Naïve Bayes Classifier), Social Media Platform, Python.
Abstrak—  Pandemi  Covid-19  telah  menyebabkan  perubahan yang  signifikan  dalam  gaya  hidup  masyarakat  yang  semakin diperkuat  oleh  pesatnya  perkembangan  teknologi.  Hal  ini mengakibatkan peningkatan penggunaan internet dan percepatan penyebaran  informasi  melalui  platform  media  sosial.  Tak  hanya untuk mengekspresikan diri, media sosial juga dapat menjadi alat komunikasi, informasi, edukasi, bahkan dijadikan alat pemasaran. Beberapa platform media sosial belakangan ini sedang populer  dan  marak  digunakan,  jumlah  penggunanya  semakin meningkat  dari  tahun  ke  tahun,  dan  setiap  pengguna  dapat memberikan  ulasan  penilaian  terhadap  aplikasi  tersebut.  Untuk mengetahui  opini  masyarakat  terhadap  platform  media  sosial maka  akan  dilakukan  analisis  sentimen  pada  beberapa  aplikasi platform  media  sosial  di  Google  Play  Store  yaitu  Twitter, Instagram,  dan  Tiktok  yang  nantinya  akan  digunakan  sebagai bahan  evaluasi  terhadap  aplikasi  tersebut.  Dalam  penelitian  ini dataset  diambil  berdasarkan  rating  dari  review  pengguna  di Google  Play  Store  menggunakan  metode  NBC  (Naïve  Bayes Classifier)  dengan  bahasa  pemrograman  Python. Berdasarkan pengujian  dari  1000  data  ulasan  komentar  dari  masing-masing
aplikasi,  didapatkan  sebagian  besar  memberi  sentimen  positif (Twitter 57,2%, Instagram 74,1%, Tiktok 83,9%), dan sentimen negatif (Twitter 42,8%, Instagram 25,9%, Tiktok 16,1%) dengan nilai tingkat akurasi 85,6% untuk aplikasi Twitter, 83,6% untuk aplikasi Instagram, dan 84,8% untuk aplikasi Tiktok.
Kata Kunci— Analisis Sentimen, Google Play Store, NBC (Naïve Bayes Classifier), Platform Media Sosial, Python.

## I. PENDAHULUAN
Pandemi  Covid-19  telah  menyebabkan  perubahan  yang signifikan  dalam  gaya  hidup  masyarakat  yang  semakin diperkuat  oleh  pesatnya  perkembangan  teknologi.  Hal  ini mengakibatkan peningkatan penggunaan internet dan percepatan  penyebaran  informasi  melalui platform media sosial.  Pada  saat  ini platform media  sosial  sedang  marak digunakan  untuk  media  komunikasi,  informasi,  edukasi, bahkan  dijadikan  media  pemasaran.  Ada  beberapa platform media sosial  yang belakangan ini sedang populer dengan fitur serta kegunaan yang hampir sama yaitu Tiktok, Instagram, dan Twitter. Jumlah pengguna aplikasi tersebut semakin meningkat dari  tahun  ke  tahun  semenjak  adanya  pandemi.  Setelah melakukan  studi  literatur  dari  beberapa  sumber,  peneliti menemukan data tiga tahun kebelakang jumlah pengguna dari aplikasi Twitter, Instagram, dan Tiktok di website Databoks  – Katadata.  Berikut  ini  grafik  jumlah  pengguna  dari  ketiga aplikasi tersebut.
Gambar 1. Grafik Jumlah Pengguna Aplikasi Platform Media Sosial
Dari  Gambar  1,  dapat  dilihat  perbandingan  jumlah
0 1000 2000 3000 Twitter Instagram TikTok

## Grafik Jumlah Pengguna Aplikasi Platform Media Sosial
2020 2021 2022
pengguna  dari  masing-masing  aplikasi platform  media  sosial dari tahun 2020-2022, dimana aplikasi Twitter pada tahun 2020 memiliki  sebanyak  166  juta  pengguna,  pada  tahun  2021 memiliki  sebanyak  199  juta  pengguna,  dan  pada  tahun  2022 memiliki  sebanyak  229  juta  pengguna,  selanjutnya  aplikasi Instagram  pada  tahun  2020  memiliki  sebanyak  1,734  miliar pengguna,  pada  tahun  2021  memiliki  sebanyak  1,878  miliar pengguna, dan pada tahun 2022 memiliki sebanyak 1,961 miliar pengguna,  terakhir  yaitu  aplikasi  Tiktok  pada  tahun  2020 memiliki  sebanyak  700  juta  pengguna,  pada  tahun  2021 memiliki  sebanyak  902  juta  pengguna,  dan  pada  tahun  2022 memiliki sebanyak 1,460 miliar pengguna.
Dari  latar  belakang  masalah  yang  ada  maka  dilakukan analisis  sentimen  pada  penelitian  ini  untuk  mengetahui  opini masyarakat tentang platform media sosial di Google Play Store [1]. Beberapa penelitian terkait dengan Analisis Sentimen telah dilakukan  sebelumnya,  diantaranya  penelitian  yang  dilakukan oleh  Sola  Fide,  dkk  tahun  2021.  Peneliti  tersebut  melakukan analisis  sentimen  pada  aplikasi  Tiktok  dengan  menggunakan data  sebanyak  3200  ulasan  dari  September  2020  hingga Februari 2021 di  Google Play, pada aplikasi Tiktok ada lebih banyak  ulasan  positif  daripada  ulasan  negatif,  dengan  ulasan positif  sebanyak  1741  (54.41%),  dan  ulasan  negatif  sebanyak 1459  (45.59%).  Dengan  menerapkan  metode Support  Vector Machine (SVM)  dan  membagi  data training dan  data testing dengan  perbandingan  80:20,  klasifikasi  sentimen  dari  hasil sentiment  scoring  review aplikasi  TikTok  di  Google  Play mencapai  tingkat  akurasi,  yaitu  81,24%  [2].  Penelitian selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  Sifa  Melina  Salsabila,  dkk tahun  2022.  Peneliti  mengambil  data  dari  Google  Play  Store. Algoritma Naïve Bayes Classifier digunakan dalam menganalisis  ulasan  pengguna  aplikasi  Tokopedia.  Setelah dilakukan  pengujian  oleh  rapid  evaluator  pada  143  data pengujian,  diperoleh  hasil  akurasi  sebesar  95,10%  [3]. Penelitian  selanjutnya  oleh  Cholid  Fadilah  Hasri,  dkk  tahun 2022. Peneliti menggunakan twitter untuk mengumpulkan data pada penelitian ini. Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes  Classifier (NBC)  sebagai  algoritma  utama  untuk menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap  dampak  virus corona.  Hasil  penerapan  metode  Naive  Bayes  menunjukkan nilai  akurasi  sebesar  81,07%.  Selain  itu,  untuk  memastikan keakuratan hasil penelitian, dilakukan pengujian menggunakan metode Support  Vector  Machine yang  menghasilkan  nilai akurasi sebesar 79,96% [4].
Meskipun telah banyak penelitian  yang dilakukan dalam bidang analisis sentimen, namun masih sedikit penelitian yang secara komprehensif menganalisis sentimen pengguna terhadap platform media  sosial  Twitter,  Instagram,  dan  TikTok.  Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengisi kesenjangan penelitian  tersebut  dengan  melakukan  analisis  sentimen terhadap  ulasan  pengguna  pada  ketiga  platform  media  sosial tersebut menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier , tools Google Colab, dan bahasa pemrograman Python.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian ini melalui beberapa tahapan dimulai dari web scraping , preprocessing  text ,  klasifikasi  algoritma  NBC, analisis hasil pengujian dan testing .
Gambar 2. Sistematika Penelitian
A. Web Scraping Web  scraping adalah  cara  untuk  memperoleh informasi  dari  sebuah  situs  web  secara  otomatis  tanpa perlu  melakukan  penyalinan  secara  manual  [5].  Web scraping  dapat  didefinisikan  juga  sebagai  metode  untuk melakukan  ekstraksi  informasi  tertentu  dari  situs  web yang  dituju,  kemudian  dapat  dilakukan  analisis dimanfaatkan untuk berbagai tujuan [6].
B. Preprocessing Text
Pre-processing merupakan  tahapan  awal  pengolahan data  menjadi  analisa  sentimen  yang  bertujuan  untuk
menghilangkan  kata  atau  kalimat  yang  tidak  perlu  dan menyamakan bentuk kata untuk mengurangi volume pada kosakata [7]. Langkah-langkah pada pre-processing yaitu sebagai berikut :
1) Case Folding Case  folding merujuk  pada  proses  mengubah semua  huruf  pada  dokumen  atau  kalimat  menjadi huruf  kecil  [8].  Proses  tersebut  dilakukan  untuk mempermudah  dan  mempercepat  pembacaan  oleh mesin pada korpus yang dimaksud [9].
2) Tokenizing Tokenisasi adalah proses memisahkan rangkaian karakter  berdasarkan  spasi,  serta  memungkinkan penghapusan  karakter  tertentu  seperti  tanda  baca pada  waktu  yang  bersamaan  [10].  Tujuan  dari dilakukannya tokenisasi ini adalah agar dalam proses selanjutnya  tidak  memproses  berdasarkan  kalimat lagi tetapi memproses kata per kata [9].
3) Cleansing Cleansing adalah  proses  pembersihan  data  teks dengan  cara  menghapus  data  yang  tidak  konsisten atau  tidak  diperlukan. Cleansing dilakukan  guna menganalisa kualitas data yang memiliki format data atau  file  yang  salah  guna  menghasilkan  data berkualitas tinggi [11].
4) Normalization Normalisasi adalah proses pengubahan kata tidak baku  pada  data  komentar  yang  telah  dikumpulkan menjadi  kata-kata  standar  yang  sesuai  dengan Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI). Tujuannya adalah  untuk  memastikan  kata-kata  yang  diproses memiliki arti yang sesuai dengan KBBI [9].
5) Stemming
Kata-kata  dari  data  komentar  yang  telah melewati  beberapa  proses  sebelumnya,  kemudian dilakukan  pengecekan  kembali  yang  merupakan tahapan  akhir  dalam preprocessing [10].  Proses tersebut disebut stemming yang tujuannya menghilangkan semua imbuhan yang ada pada suatu kata  baik  yang  berposisi  di  awal,  akhir,  atau kombinasi dari keduanya [9].

## C. Klasifikasi Algoritma NBC
Naïve Bayes Classifier merupakan sebuah pengklasifikasi  yang  paling  sederhana  dan  paling  sering digunakan. Naïve  Bayes adalah  machine  learning  yang menggunakan  probabilitas  dengan  konsep  pendekatan Bayes sebagai perhitungannya [12]. Perhitungan probabilitas  teorema  Bayes  pada Naïve  Bayes  Classifier mengasumsikan bahwa nilai atribut dari suatu kelas tidak memiliki keterkaitan dengan keberadaan atribut kelas lain, meskipun  kenyataannya  hampir  setiap  atribut  memiliki ketergantungan  satu  sama  lain  [13].  Dapat  disimpulkan, Naïve  Bayes merupakan  metode  untuk  klasifikasi  teks dengan  kecepatan  pemrosesan  yang  tinggi  untuk  data yang  besar  [14].  Dengan  asumsi  yang  dibuat  seperti  itu, pada  akhirnya  membuat Naïve  Bayes mudah  dalam
melakukan perhitungan [13].
Metode klasifikasi teks Naïve Bayes Classifier terdiri dari dua tahap, yaitu tahap pelatihan dan tahap klasifikasi. Pada tahap  pelatihan,  dilakukan  proses terhadap  sampel data  yang  diharapkan  dapat  merepresentasikan  data tersebut.  Sedangkan  pada  tahap  klasifikasi,  dilakukan penentuan  probabilitas  prior  bagi  setiap  kategori berdasarkan sampel data pada tahap pelatihan [15].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian ini akan menjelaskan tentang hasil dari penelitian yang  telah  dilakukan,  dimulai  dari  proses  pengumpulan  data, klasifikasi  naïve bayes, hasil klasifikasi ( Accuracy, Precision, Recall dan f1-score ), dan visualisasi data.
A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  menggunakan  metode  scraping dengan  data  yang  diperoleh  sebanyak  1000  ulasan komentar  dari  masing-masing  aplikasi  pada  website Google Play Store.

## TABEL 1. PROSES PRE-PROCESSING APLIKASI TWITTER
User Name Content Score At jayani tinenta Biasa 2 2023-02-23 08:22:11 Natan Markus Akun yang tidak pernah posting apa- apa pun tet... 1 2023-02-23 08:20:20 Angga Saputra Ga bisa buat mutar video. Tiap hari harus unin… 1 2023-02-23 07:56:01 Arsikin Sugeng Saya belum bisa login Twitter 4 2023-02-23 07:50:06 achmad Naufal #Quoteshariini Jangan pantang menyerah 1 2023-02-23 07:47:45
TABEL 2. PROSES PRE-PROCESSING APLIKASI INSTAGRAM
User Name Content Score At siggit semito adi Ok. 5 2023-02-23 07:05:33 Muhammad Khoirulumam Apk aneh engak bisa buat login 1 2023-02-23 07:05:25 Mohamad Wahyudi sip pokok wkwkwkwk anjay follow ig ku lurrr 😂 5 2023-02-23 07:03:30 123 GO!!! INDO Saya sangat senang dengan akun instagram sebag... 5 2023-02-23 07:03:23 Naryo Naeryl123 Love Instagram 5 2023-02-23 07:00:22 TABEL 3. PROSES PRE-PROCESSING APLIKASI TIKTOK
User Name Content Score At KTUK Budayasa Aplikasi ini sangat bagus 1 2023-02-23 07:15:02 Ridho Saputra Bagus keren kayak babi 5 2023-02-23 07:13:50 ALVARO NET Ok 5 2023-02-23 07:12:59 Ilda Rasyida apps nya bagus bangett ga nyesel deh 5 2023-02-23 07:12:54 Icha Chelsea Apk ini bagus 5 2023-02-23 07:12:18
Pada  Tabel  4,  Tabel  5,  dan  Tabel  6,  terdapat  proses pre-processing data,  yaitu  data  mentah  hasil scraping akan  melalui  tahap case  folding (data  diubah  menjadi huruf kecil) dan juga dilakukan cleaning (menghilangkan karakter,  url,  hashtag  dan  simbol)  hingga  mendapatkan hasil komentar review. Selanjutnya dilakukan pemotongan kata pada kalimat komentar yang dipisahkan oleh  tanda  koma  (,)  pada  tahap tokenizing .  Lalu  akan dilakukan proses filtering untuk menghilangkan kata-kata tidak  bermanfaat.  Tahapan  akhir pre-processing yaitu stemming dimana akan memastikan data yang mengandung  kata  imbuhan  akan  dihilangkan  agar mendapatkan kumpulan data yang berisi kata-kata dasar.
TABEL 4. HASIL PRE-PROCESSING APLIKASI TWITTER
Case Folding dan Cleaning Tokenizing Filtering Stemming Biasa [biasa] [] NaN akun yang tidak pernah posting apa-apa pun tet... [akun, yang, tidak, pernah, posting, apa- apa, ... [akun, posting, apa-apa, ditangguhkan] akun posting apa Tangguh ga bisa buat mutar video tiap hari harus unins... [ga, bisa, buat, mutar, video, tiap, hari, har... [ga, mutar, video, uninstall, aplikasi, downlo... ga mutar video uninstall aplikasi download bia... saya belum bisa login twitter [saya, belum, bisa, login, twitter] [login, twitter] login twitter #quoteshariini jangan pantang menyerah [#quoteshariini, jangan, pantang, menyerah] [#quoteshariini, pantang, menyerah] quoteshariini pantang serah TABEL 5. HASIL PRE-PROCESSING APLIKASI INSTAGRAM
Case Folding dan Cleaning Tokenizing Filtering Stemming Ok [ok] [ok] Ok apk aneh engak bisa buat login [apk, aneh, engak, bisa, buat, login] [apk, aneh, engak, login] apk aneh engak login sip pokok wkwkwkwk anjay follow ig ku lurrr 😂 [sip, pokok, wkwkwkwk, anjay, follow, ig, ku, ... [sip, pokok, wkwkwkwk, anjay, follow, ig, ku, ... sip pokok wkwkwkwk anjay follow ig ku lurrr saya sangat senang dengan akun instagram sebag... [saya, sangat, senang, dengan, akun, instagram... [senang, akun, instagram, media, menyalurkan, ... senang akun instagram media salur inspirasi ma... love Instagram [love, instagram] [love, instagram] love instagram
TABEL 6. HASIL PRE-PROCESSING APLIKASI TIKTOK
Case Folding dan Cleaning Tokenizing Filtering Stemming aplikasi ini sangat bagus [aplikasi, ini, sangat, bagus] [aplikasi, bagus] aplikasi bagus bagus keren kayak babi [bagus, keren, kayak, babi] [bagus, keren, kayak, babi] bagus keren kayak babi Ok [ok] [ok] Ok apps nya bagus bangett ga nyesel deh [apps, nya, bagus, bangett, ga, nyesel, deh] [apps, nya, bagus, bangett, ga, nyesel, deh] apps nya bagus bangett ga nyesel deh apk ini bagus [apk, ini, bagus] [apk, bagus] apk bagus
B. Klasifikasi Naïve Bayes Proses
klasifikasi dilakukan menggunakan Multinomial  Naïve  Bayes dengan  metode splitting (80:20), 80% data akan digunakan sebagai training data, dan  20%  data  akan  digunakan  sebagai testing  data . Setelah  melalui  tahap  pengujian  dimana  yang  awalnya dari masing-masing aplikasi diambil 1000 data, beberapa komentar  dihilangkan  karena  nilai rating adalah  bias sehingga data yang akan digunakan untuk aplikasi Twitter sebanyak  940,  aplikasi  Instagram  sebanyak  943,  dan aplikasi  Tiktok  sebanyak  955.  Data  yang  digunakan merupakan random dari dataset yang telah dibersihkan.

## TABEL 7. MATRIKS PREDIKSI APLIKASI TWITTER
Prediksi Aktual Negatif Positif Negatif 56 18 Positif 9 105 TABEL 8. MATRIKS PREDIKSI APLIKASI INSTAGRAM Prediksi Aktual Negatif Positif Negatif 25 30 Positif 1 133 TABEL 9. MATRIKS PREDIKSI APLIKASI TIKTOK Prediksi Aktual Negatif Positif Negatif 2 29 Positif 0 160 Confusion matrix :  TN ( True  Negative ):  Model  memprediksi  data terdapat  pada  kelas  Negatif  dan  yang  sebenarnya data memang terdapat pada kelas Negatif.
 TP  ( True  Positive ):  Model  memprediksi  data terdapat  pada  kelas  Positif  dan  yang  sebenarnya data memang terdapat di kelas Positif.
 FN  ( False  Negative ):  Model  memprediksi  data berada di kelas Negatif, tetapi data sebenarnya  ada di kelas Positif.
 FP  ( False  Positive ):  Model  memprediksi  data berada di kelas Positif, tetapi data sebenarnya ada di kelas Negatif.
Dari hasil pengujian menggunakan multinomial Naive Bayes yang  dilakukan  dengan  ulasan  komentar  aplikasi Twitter  sebanyak  188  data,  aplikasi  Instagram  sebanyak 189 data, dan aplikasi Tiktok sebanyak 191 data (20% dari dataset secara random). Dari Tabel 7, Tabel 8, dan Tabel 9 didapatkan hasil confusion matrix :
 TN  aplikasi  Twitter  sebanyak  56,  aplikasi Instagram  sebanyak  25,  dan  aplikasi  Tiktok sebanyak 2,
 FP  aplikasi  Twitter  sebanyak  18,  aplikasi Instagram  sebanyak  30,  dan  aplikasi  Tiktok sebanyak 29,
 TP  aplikasi  Twitter  sebanyak  105,  aplikasi Instagram  sebanyak  133,  dan  aplikasi  Tiktok sebanyak 160,
 FN aplikasi Twitter sebanyak 9, aplikasi Instagram sebanyak 1, dan aplikasi Tiktok sebanyak 0.
C. Hasil  Klasifikasi  ( Accuracy,  Precision,  Recall  dan  f1- score )
Selanjutnya, dilakukan proses cross-validation menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier (NBC). Data  akan  melewati  tahap  pengujian  ( testing )  dan pelatihan  ( training ),  kemudian  dilakukan  pemodelan dengan menggunakan algoritma NBC untuk mendapatkan nilai  akurasi  ( accuracy ),  presisi  ( precision ), recall ,  dan skor  F1  ( f1  score )  berdasarkan  performa  algoritma Machine  Learning (ML).  Evaluasi  ini  didasarkan  pada Confusion  Matrix .  Berikut  adalah  hasil  dari  klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes dengan pembobotan TF-IDF:
Gambar 3. Hasil Klasifikasi Algoritma Multinomial Naive Bayes Pada
Aplikasi Twitter
Gambar 4. Hasil Klasifikasi Algoritma Multinomial Naive Bayes Pada Aplikasi Instagram
Gambar 5. Hasil Klasifikasi Algoritma Multinomial Naive Bayes Pada Aplikasi Tiktok
Berikut  ini  merupakan  penjelasan  dari  Gambar  3, Gambar  4, dan  Gambar  5,  nilai Precision (Perbandingan data antara TP “ True Positive ” dengan banyak data yang diprediksi  Positif)  dihasilkan  menggunakan  algoritma Multinomial Naive Bayes didapatkan :
 Aplikasi Twitter sebesar 0.86153
 Aplikasi Instagram sebesar 0.96153
 Aplikasi Tiktok sebesar 1.0
Nilai Recall (Perbandingan banyak data antara TP “ True Positive ”  dengan  banyak  data  yang  sebenarnya  positif) yang didapatkan :
 Aplikasi Twitter sebesar 0.75675
 Aplikasi Instagram sebesar 0.45454
 Aplikasi Tiktok sebesar 0.06451
F1- Score (Nilai harmonic antara Precision dengan Recall ) yang didapatkan :
 Aplikasi Twitter sebesar 0.80575
 Aplikasi Instagram sebesar 0.61728
 Aplikasi Tiktok sebesar 0.12121
Dengan keakuratan algoritma yang digunakan sebesar 0.85638  untuk  aplikasi  Twitter,  0.83597  untuk  aplikasi Instagram,  dan  0.84816  untuk  aplikasi  Tiktok.  Dapat dikatakan  bahwa  model  klasifikasi  memiliki  nilai  yang sangat baik.
D. Visualisasi Data
Dari hasil
pengklasifikasian
menggunakan Multinomial  Naive  Bayes didapatkan Confusion  matrix yang  divisualisasikan  pada  Gambar  6,  Gambar  7,  dan Gambar 8.
Gambar 6. Confusion Matrix Aplikasi Twitter
Gambar 7. Confusion Matrix Aplikasi Instagram
Gambar 8. Confusion Matrix Aplikasi Tiktok
Adapun  kata-kata  yang  sering  muncul  dalam  teks ulasan akan diperbaiki dan divisualisasikan menggunakan wordcloud .  Visualisasi  kata  yang  sering  muncul ditunjukkan pada Gambar 9, Gambar 10, dan Gambar 11.
Gambar 9. Wordcloud Ulasan Aplikasi Twitter
Gambar 10. Wordcloud Ulasan Aplikasi Instagram
Gambar 11. Wordcloud Aplikasi Tiktok
Serta,  hasil visualisasi  data  dari melakukan pengklasifikasian  kelas  sentimen  positif  dan  negatif divisualisasikan sebagai berikut:
Gambar 12. Diagram Pie Aplikasi Twitter Gambar 13. Diagram Pie Aplikasi Instagram
Gambar 14. Diagram Pie Aplikasi Tiktok
Dari  Gambar  12,  Gambar  13,  dan  Gambar  14  dapat dilihat  bahwa  aplikasi  Twitter  menghasilkan  57.2% sentimen  positif,  42.8%  sentimen  negatif,  aplikasi Instagram  menghasilkan  74.1%  sentimen  positif,  25.9% sentimen  negatif,  dan  aplikasi  Tiktok  menghasilkan 83.9% sentimen positif, 16.1% sentimen negatif.
E. Analisis Hasil untuk Aplikasi Twitter
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  sentimen,  ditemukan bahwa sebanyak 57.2% ulasan pengguna aplikasi Twitter memiliki  sentimen  positif,  sementara  42.8%  ulasan memiliki  sentimen  negatif.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa mayoritas  ulasan  pengguna  pada  aplikasi  Twitter cenderung  memiliki sentimen positif. Meskipun terdapat sebagian  ulasan  yang  memiliki  sentimen  negatif,  namun proporsinya  masih  lebih  rendah  dibandingkan  dengan ulasan yang memiliki sentimen positif.
F. Analisis Hasil untuk Aplikasi Instagram
Hasil  klasifikasi  sentimen  menunjukkan  bahwa sebanyak  74.1%  ulasan  pengguna  aplikasi  Instagram memiliki  sentimen  positif,  sedangkan  25.9%  ulasan memiliki  sentimen  negatif.  Dapat  disimpulkan  bahwa mayoritas  ulasan  pengguna  pada  aplikasi  Instagram memiliki  sentimen  positif.  Proporsi  ulasan  dengan sentimen positif lebih tinggi dibandingkan dengan ulasan yang memiliki sentimen negatif.
G. Analisis Hasil untuk Aplikasi Tiktok
Dari  hasil  klasifikasi  sentimen,  terlihat  bahwa sebanyak  83.9%  ulasan  pengguna  aplikasi  TikTok memiliki  sentimen  positif,  sementara  16.1%  ulasan memiliki  sentimen  negatif.  Ini  menunjukkan  bahwa mayoritas  ulasan  pengguna  pada  aplikasi  TikTok cenderung  memiliki  sentimen  positif.  Proporsi  ulasan dengan  sentimen  positif  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan dengan ulasan yang memiliki sentimen negatif.
Berdasarkan  hasil  analisis  pada  E,  F,  dan  G  dapat disimpulkan  bahwa  aplikasi  Instagram  dan  TikTok memiliki  tingkat  sentimen  positif  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  aplikasi  Twitter.  Instagram memiliki  persentase  ulasan  positif  sebesar  74.1%, sedangkan  TikTok  memiliki  persentase  ulasan  positif yang  paling  tinggi  yaitu  83.9%.  Sementara  itu,  Twitter memiliki  tingkat  sentimen  positif  sebesar  57.2%,  yang lebih rendah dibandingkan dengan kedua aplikasi lainnya.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pengguna  aplikasi Instagram  dan  TikTok  cenderung  memberikan  ulasan dengan  sentimen  positif  lebih  banyak  dibandingkan dengan  ulasan  negatif.  Sedangkan  pengguna  aplikasi Twitter  memiliki  kecenderungan  ulasan  yang  lebih seimbang  antara  sentimen  positif  dan  negatif.  Analisis hasil  ini  memberikan  pemahaman  yang  lebih  dalam tentang  pandangan  dan  tanggapan  pengguna  terhadap ketiga platform media sosial tersebut. Dalam konteks ini, aplikasi TikTok terlihat memiliki tingkat sentimen positif yang paling tinggi, diikuti oleh Instagram dan Twitter.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  sentimen  yang  telah dilakukan pada 1000 ulasan pengguna dari masing-masing aplikasi  Twitter,  Instagram,  dan  TikTok,  menggunakan algoritma Naive  Bayes  Classifier ,  diperoleh  kesimpulan sebagai  berikut:  Sebagian  besar  pengguna  memberikan sentimen positif terhadap aplikasi Twitter, Instagram, dan TikTok.  Persentase  sentimen  positif  tertinggi  ditemukan pada  aplikasi  TikTok  (83,9%),  diikuti  oleh  Instagram (74,1%)  dan  Twitter  (57,2%).  Dalam  visualisasi  data menggunakan  wordcloud,  kata-kata  yang  sering  muncul dalam  teks  ulasan  menunjukkan  bahwa  aplikasi  Twitter dan  Tiktok  memiliki  keunggulan  dalam  hal  video, sedangkan aplikasi Instagram memiliki keunggulan dalam fitur story .  Model  prediksi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  mampu  menghasilkan  prediksi  dengan tingkat  akurasi  yang  tinggi,  yaitu  85,6%  untuk  Twitter, 83,6% untuk Instagram, dan 84,8% untuk Tiktok.
R EFERENCES
[1] S. Fide, Suparti, and  Sudarno, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Tiktok  Di  Google  Play  Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine (SVM) Dan Asosiasi,” J. Gaussian , vol. 10, no. 3, pp. 346– 358, 2021.
[2] S. M. Salsabila, A. A. Murtopo, and N. Fadhilah, “Analisis Sentimen Pelanggan  Tokopedia  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier,” J.  Minfo  Polgan ,  vol.  11,  no.  02,  2022,  [Online]. Available: www.tokopedia.com
[3] C. F. Hasri and D. Alita, “Penerapan Metode Naive Bayes Classifier Dan  Support  Vector  Machine  Pada  Analisis  Sentimen  Terhadap Dampak  Virus  Corona  Di  Twitter,” J.  Inform.  dan  Rekayasa Perangkat  Lunak ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  145–160,  2022,  [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika
[4] M. F. Al-shufi and A. Erfina, “Sentimen Analisis Mengenai Aplikasi Streaming  Film  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine
Di Play Store,” J. SISMATIK , vol. 01, no. 01, 2021, Accessed: Apr.
14, 2023. [Online]. Available: https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/sismatik/article/view/22
[5] N.  Ramadhani  and  N.  Fajarianto,  “Sistem  Informasi  Evaluasi Perkuliahan  dengan  Sentimen  Analisis  Menggunakan  Naïve  Bayes dan Smoothing Laplace,” J. Sist. Inf. BISNIS , vol. 10, no. 2, pp. 228– 234, Dec. 2020, doi: 10.21456/vol10iss2pp228-234.
[6] M.  T.  Nitami  and  H.  Februariyaniti,  “Analisis  Sentimen  Ulasan Ekspedisi  J&T  Express  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” Jurna Manaj. Inform. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, 2022.
[7] R.  Wahyudi  and  G.  Kusumawardhana,  “Analisis  Sentimen  pada review  Aplikasi  Grab  di  Google  Play  Store  Menggunakan  Support Vector Machine,” J. Inform. , vol. 8, no. 2, 2021, [Online]. Available:
http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji [8] C. Villavicencio, J. J. Macrohon, X. A. Inbaraj, J. H. Jeng, and J. G. Hsieh, “Twitter sentiment analysis towards covid-19 vaccines in the Philippines using naïve bayes,” Inf. , vol. 12, no. 5, May 2021, doi: 10.3390/info12050204.
[9] M.  Wongkar  and  A.  Angdresey,  “Sentiment  analysis  using  Naive Bayes  Algorithm  of  the  data  crawler:  Twitter,”  in 2019  Fourth International  Conference  on  Informatics  and  Computing  (ICIC) , IEEE, 2019, pp. 1–5.
[10] S.  Satriajati,  S.  B.  Panuntun,  and  S.  Pramana,  “Implementasi  Web Scraping Dalam Pengumpulan Berita Kriminal Pada Masa Pandemi Covid-19 Studi Kasus: Situs Berita detik.com,” Semin. Nas. Off. Stat. , no. 01, 2020.
[11] M.  Djufri,  “Penerapan  Teknik  Web  Scraping  Untuk  Penggalian Potensi  Pajak  (Studi  Kasus  pada  Online  Market  Place  Tokopedia, Shopee dan Bukalapak),” J. BPPK , vol. 13, no. 02, pp. 65–75, 2020.
[12] D.  Normawati  and  S.  A.  Prayogi,  “Implementasi  Naïve  Bayes Classifier  Dan  Confusion  Matrix  Pada  Analisis  Sentimen  Berbasis Teks Pada Twitter,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.
[13] D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes  untuk  Analisis  Sentimen  Review  Data  Twitter  BMKG Nasional,” J. TEKNO KOMPAK , vol. 15, no. 1, 2021.
[14] R. P. Sidiq, B. A. Dermawan, and Y. Umaidah, “Sentimen Analisis Komentar  Toxic  pada  Grup  Facebook  Game  Online  Menggunakan Klasifikasi Naïve  Bayes,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 3, p. 356, Sep. 2020, doi: 10.32493/informatika.v5i3.6571.
[15] B.  Gunawan,  H.  S.  Pratiwi,  and  E.  E.  Pratama,  “Sistem  Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes,” JEPIN ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  17–29,  2018,  [Online].  Available: www.femaledaily.com
[16] W.  Irmayani,  “Visualisasi  Data  Pada  Data  Mining  Menggunakan Metode Klasifikasi Naive Bayes,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 9, no. 1, 2021, [Online]. Available: www.bsi.ac.id
[17] N. Purwati, R. Nurlistiani, and O. Devinsen, “Data Mining Dengan Algoritma  Neural  Network  Dan  Visualisasi  Data  Untuk  Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” J. Inform. , vol. 20, no. 2, pp. 156–163, Dec. 2020, doi: 10.30873/ji.v20i2.2273.
[18] Z. U. Siregar, R. R. A. Siregar, and R. Arianto, “Klasifikasi Sentiment Analysis  Pada  Komentar  Peserta  Diklat  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor,” J. KILAT , vol. 8, no. 1, 2019.
[19] W. Yulita, E. D. Nugroho, and M. H. Algifari, “Sentiment Analysis on  Public  Opinion  About  the  Covid-19  Vaccine  Using  the  Naïve Bayes Classifier Algorithm.” Jdmsi, 2021.
[20] A. E. Sari, S. Widowati, and K. M. Lhaksmana, “Klasifikasi Ulasan Pengguna  Aplikasi  Mandiri  Online  di  Google  Play  Store  dengan Menggunakan  Metode  Information  Gain  dan  Naive  Bayes Classifier,” e-Proceeding Eng. , vol. 6, no. 2, 2019.
[21] R. Puspita and A. Widodo, “Perbandingan Metode  KNN, Decision Tree,  dan  Naïve  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Pengguna Layanan  BPJS,” J.  Inform.  Univ.  Pamulang ,  vol.  5,  no.  4,  p.  646, 2021.
[22] D. Rusdiaman and D. Rosiyadi, “Analisa Sentimen Terhadap Tokoh Publik  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Dan  Support Vector Machine,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 2502–7131, 2019.
[23] G.  L.  A.  K.  Putra  and  G.  P.  P.  A.  Yasa,  “Komik  Sebagai  Sarana Komunikasi Promosi Dalam Media Sosial,” J. NAWALA Vis. , vol. 1, no. 1, 2019, [Online]. Available: https://jurnal.std- bali.ac.id/index.php/nawalavisual
[24] A.  E.  Y.  Wibawa,  “Implementasi  Platform  Digital  Sebagai  Media Pembelajaran  Daring  Di  MI  Muhammadiyah  PK  Kartasura  Pada Masa Pandemi Covid-19,” Berajah J. , vol. 01, no. 02, 2021, [Online]. Available: www.belajar.id
[25] D. S. Utami and A. Erfina, “Analisis Sentimen Objek Wisata Bali Di Google  Maps  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” J.  Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 6, no. 1, pp. 418–427, 2022.