## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 164-177 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## KLASIFIKASI ULASAN PELANGGAN SHOPEE MALL TERHADAP E-COMMERCE PENJUALAN BAJU BATIK METODE NAÏVE BAYES
M. Ade Fahtu Rahman 1* , Zaid Romegar Mair 2 , Dewi Sartika 3
1,2,3 Prodi. Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer & Sains, Universitas Indo Global Mandiri, Palembang, Indonesia Email: 1* 2020110017@students.uigm.ac.id, 2 zaidromegar@uigm.ac.id, 3 dewi.sartika@uigm.ac.id (*: corresponding author)
Abstrak- Batik,  sebagai  simbol  budaya  Indonesia,  telah  menjadi  gaya  hidup  sehari-hari  dan  tidak  hanya  terbatas  pada  acara seremonial.  Dalam  era  globalisasi,  kemajuan  pembuatan  batik  telah  mengintegrasikan  keberadaannya  dalam  berbagai  aspek kehidupan, termasuk dalam pilihan pakaian santai dan informal. E-commerce , seperti Shopee Mall , menjadi sarana bagi konsumen untuk membeli batik tanpa meninggalkan kenyamanan rumah atau tempat kerja. Meskipun demikian, belanja online membawa risiko  dan  ketidakpastian  yang  lebih  tinggi,  menekankan  pentingnya  membangun  kepercayaan  konsumen.  Ulasan  pelanggan, sebagai  sumber  informasi  berharga,  menjadi  kunci  dalam  membantu  konsumen  membuat  keputusan  pembelian.  Penelitian  ini menerapkan metode Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan ulasan pelanggan terkait baju batik dari lima penjual di Shopee Mall . Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  dilakukan,  diperoleh  kesimpulan  bahwa  dalam  mengklasifikasikan  ulasan pelanggan  mengenai penjualan  baju  batik,  dengan  menggunakan metode Naive  Bayes pada  data  dari  5  penjual,  di  mana  setiap penjual memiliki 350 ulasan dari Shopee Mall , nilai akurasi tertinggi tercapai pada penjual Batik Prakasa, dengan nilai akurasi sebesar 81.90%, presisi 81.90%, dan recall 100%. Sedangkan, dengan kata positif terbanyak dicapai oleh penjual Batik Kanaya 1, dengan jumlah 520 kata positif dan 156 kata negatif , serta mencapai akurasi sebesar 77.19%, presisi 77.19%, dan recall 100%.
Kata Kunci: Batik, E-commerce , Klasifikasi, Kepercayaan Konsumen, Naïve Bayes , Ulasan
Abstract-  Batik,  as  a  symbol  of  Indonesian  culture,  has  become  an  everyday  lifestyle  and  is  not  only  limited  to  ceremonial occasions.  In  the  era  of  globalization,  the  advancement  of  batik  making  has  integrated  its  presence  in  various  aspects  of  life, including in casual and informal clothing choices. E-commerce, such as Shopee Mall, provides a means for consumers to purchase batik without leaving the comfort of their homes or workplaces. Nonetheless, online shopping carries higher risks and uncertainties, emphasizing the importance of building consumer trust. Customer reviews, as a valuable source of information, are key in helping consumers make purchasing decisions. This research applies the Naïve Bayes method to classify customer reviews related to batik clothes from five sellers at Shopee Mall. Based on the results of the research and discussion carried out, it is concluded that in classifying customer reviews regarding the sale of batik clothes, using the Naive Bayes method on data from 5 sellers, where each seller has 350 reviews from Shopee Mall, the highest accuracy value is achieved by the seller Batik Prakasa, with an accuracy value of 81.90%, precision 81.90%, and recall 100%. Meanwhile, the most positive words were achieved by Batik Kanaya 1 seller, with a total of 520 positive words and 156 negative words, and achieved an accuracy of 77.19%, precision of 77.19%, and recall of 100%.
Keywords: Batik, E-commerce, Classification, Consumer Trust, Naïve Bayes, Reviews

## 1. PENDAHULUAN
Batik merupakan serta kekhasan keunikan yang menjadi simbol budaya yang kuat bagi bangsa Indonesia dalam era globalisasi. Batik merupakan pembuatan titik dengan meneteskan lilin atau malam pada kain mori kemajuan dalam perkembangan  batik  tidak  terbatas  hanya  pada  acara  seremonial,  tetapi  juga  telah  menyebar  ke  berbagai  aspek kehidupan  sehari-hari  [1].  Baju  batik,  yang  pada  awalnya  mungkin  eksklusif  untuk  acara-acara  khusus,  kini  telah menjadi pilihan yang populer dalam berbagai situasi informal dan santai [2].
Konsumen dapat membeli barang tanpa harus meninggalkan kenyamanan rumah atau tempat kerja. Perdagangan elektronik,  atau e-commerce ,  telah  membawa  konsep  baru  ke  bidang  bisnis. E-Commerce menggambarkan  suatu proses jual beli yang terjadi melalui jaringan internet. E-commerce adalah jenis transaksi yang menggunakan teknologi elektronik untuk menghubungkan bisnis, pelanggan, dan masyarakat secara elektronik serta untuk bertukar barang, jasa, dan informasi secara elektronik. Konsumen dapat membeli barang tanpa harus meninggalkan kenyamanan rumah atau tempat kerja. Banyak jenis e-commerce yang berkembang di Indonesia diantaranya shopee, tokopedia, lazada, bukalapak dan sebagainya.[3]
Konsumen atau pelanggan yang hendak membeli produk baju batik melalui platform belanja online seringkali melakukan  pencarian  informasi  terlebih  dahulu  terkait  produk  yang  ingin  dibeli.  Pada  situasi  ini,  berbeda  dengan transaksi offline yang terjadi secara  langsung, pembelian secara online membawa tingkat risiko dan ketidakpastian lebih tinggi. Oleh karena itu, membangun kepercayaan menjadi aspek krusial dalam proses belanja online yang tidak boleh diabaikan [4].
Cara untuk membangun kepercayaan konsumen melalui peninjauan ulasan komentar dari pelanggan sebelumnya. Ulasan pelanggan sangat penting dalam penjualan baju batik karena ulasan pelanggan merupakan sumber informasi

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 164-177 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
berharga bagi pemilik toko online [5]. Ulasan pelanggan mencakup beragam sentimen dan pendapat, beberapa ulasan mungkin  sangat  positif,  sementara  yang  lain  mungkin  mengungkapkan  kekecewaan  atau  masalah  tertentu  terkait dengan  produk  atau  layanan  penjualan  baju  batik.  Ulasan  dan  komentar  pelanggan  sangat  membantu  konsumen membuat keputusan pembelian. Ulasan dan komentar ini mencerminkan pengalaman nyata konsumen dengan produk dan layanan penjualan, serta dapat memiliki dampak signifikan pada citra merek dan penjualan baju batik. Oleh karena itu, sangat penting bagi e-commerce seperti Shopee Mall untuk memahami sentimen dan topik yang ada dalam ulasan pelanggan.
Klasifikasi  ulasan  pelanggan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes yang  menemukan ilmuan Inggris Thomas Bayes dengan menggunakan statistik dan probabilitas untuk mengklasifikasikan [6]. Konsep dasar metode Naïve Bayes adalah Teorema Bayes , yang digunakan dalam statistika untuk menghitung peluang dari satu kelas ke masing-masing kelompok atribut yang ada dan menentukan kelas mana yang paling optimal.  Metode Naïve Bayes menggunakan perhitungan probabilitas. Metode Naïve Bayes menggunakan perhitungan probabilitas [7]. Metode Naïve  Bayes juga  lebih  unggul  dari  metode K-Nearest  Neighbor ,  berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan Miftahul Jannah [8] dalam mengklasifikasi status pertumbuhan anak stunting (studi kasus: posyandu cemara) pada penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi Naïve  Bayes dan K-Nearest  Neighbor . Naïve  Bayes menggunakan perhitungan  probabilitas  dan  statistik,  sementara K-Nearest  Neighbor adalah  metode  klasifikasi  yang  menentukan kategori objek berdasarkan data pembelajaran dengan jarak paling dekat. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 71.25%, presisi sebesar 66%, dan recall sebesar 11%. Sementara itu, K-Nearest Neighbor memberikan akurasi sebesar 66.67%, presisi sebesar 82%, dan recall sebesar 75%.
Selain  itu,  penelitian  lain  juga  dilakukan  untuk  menganalisis  sentimen  di  platform e-commerce  Shopee menggunakan metode Naïve Bayes . Yulinar Rizkyani Saputri dan Herny Februariyanti (2022) [9] menggunakan total 8,712  dataset  ulasan  dan  mencapai  akurasi  klasifikasi  antara  88.17%  hingga  99.76%.  Sementara  itu,  Sihombing, Loemongga Oktaria Hannie, dan Budi Arif Dermawan (2021) [10] menggunakan 3006 ulasan produk Xiaomi Redmi Note 9 di Shopee Indonesia dan mendapatkan akurasi sebesar 85%. Doni Winarso dan Ilham Kurniawan (2023) [11] menganalisis sentimen masyarakat di Twitter terhadap flash sale Shopee dengan menggunakan 3,467 dataset tweet dan menghasilkan akurasi 98% dari sentimen positif, negatif, dan netral.
Penelitian ini akan dilakukan pemanfaatan metode Naïve Bayes untuk analisis sentimen ulasan komentar pada Shoope Mall terhadap penjualan baju batik. Hasil penelitian ini akan diperoleh tingkat akurasi metode Naïve Bayes dalam  memperoleh sentiment ulasan  komentar  dari  lima seller e-commerce Shoppe  Mall yang  menjual  baju  batik, selain itu akan di peroleh seller terbaik dari ke lima seller berdasarkan seller yang memiliki sentiment positif yang terbanyak atau tertinggi. Harapan dengan adanya penelitian ini, seller e-commerce Shopee Mall yang menjual baju batik  dapat  memperbaiki  kualitas  layanan  mereka,  merespons  kebutuhan  pelanggan  dengan  lebih  baik,  dan memainkan peran dalam mempromosikan serta menjaga warisan budaya indonesia yang kaya, seperti batik, melalui platform e-commerce .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menerapkan metode Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan ulasan komentar pelanggan terkait baju batik dari lima penjual di Shopee Mall . Skema dalam penelitian ini terbagi beberapa tahapan, dapat dilihat pada gambar 1 [12].

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 164-177 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 2.1 Pengumpulan data
Proses pengumpulan klasifikasi data terbagi menjadi dua cara yaitu Data primer didefinisikan sebagai data yang dikumpulkan atau diperoleh langsung oleh peneliti dari individu yang terlibat dalam pekerjaan, sedangkan Data yang diperoleh secara tidak langsung melalui media perantara disebut sebagai data sekunder [13].
Sumber  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  primer,  berfokus  pada  ulasan  komentar penjualan  baju  batik.  Proses  pengumpulan  data  dilakukan  melalui  teknik scrapping secara  manual.  Setelah  proses pengumpulan data selesai, informasi yang terhimpun akan disusun dan diorganisir dalam sebuah file dengan format xlsx. Data ini diperoleh dari e-commerce Shopee Mall selama periode Oktober 2022 hingga Oktober 2023  dengan jumlah 1 seller 350 review, total keseluruhan 1750 dataset.

## 2.2 Text Preprocessing
Data hasil scrapping yang diperoleh masih bersifat mentah, dengan banyak kalimat-kalimat yang mengandung noise atau tidak terstruktur [14]. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis data untuk membawa data teks ke dalam sebuah  struktur  yang  lebih  terorganisir.  Tahapan  analisis  data  ini  disebut  sebagai text  processing .  Tahapan text processing yang diterapkan dalam penelitian ini meliputi: 1. Cleaning : Proses pemurnian data untuk menghilangkan informasi yang tidak relevan atau tidak diperlukan dari hasil pengambilan data ( scrapping ).
2. Case Folding : Mengubah semua huruf dalam dokumen menjadi huruf kecil. Semua huruf a-z diterima. Tujuannya adalah  untuk  memastikan  pencarian  yang  konsisten  karena  beberapa  dokumen  teks  tidak  menggunakan  huruf kapital secara konsisten.
3. Tokenizing : Memecah kalimat menjadi kata-kata individual untuk meningkatkan makna dari kalimat tersebut.
4. Stopwords Removal : Menghilangkan kata-kata yang tidak penting atau menyimpang dari kosa kata ( stopwords ).
5. Stemming : Mengurangi jumlah indeks dalam data dengan mengembalikan kata-kata dengan imbuhan ( suffix atau prefix ) ke bentuk dasarnya.

## 2.3 Implementasi
Setelah melalui tahapan Text Processing , implementasi selanjutnya melibatkan langkah-langkah berikut: 1 .  TF – IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) : Metode yang paling umum untuk menghitung  berat kata dalam teks TF-IDF menentukan signifikansi kata dalam konteks dokumen tertentu. Ini didasarkan pada dua metrik: Frekuensi Kata (TF) dan Frekuensi Dokumen Inverse (IDF) . TF-IDF dikenal karena efisiensi, kesederhanaan, dan akurasinya. 2.  Klasifikasi Naive Bayes : Setelah-pemrosesan TF-IDF ( Term Frequency-Inverse Document Frequency ) yang menghasilkan bobot kata, data  selanjutnya  diklasifikasikan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes .  Klasifikasi  merupakan  metode  untuk mengelompokkan dan mengidentifikasi itemset berdasarkan nilai bobot yang dimiliki oleh masing-masing itemset [15].  Nilai  Bayes  adalah  teknik  klasifikasi  probabilistik  sederhana  yang  digunakan  untuk  menghitung kemungkinan  munculnya  nilai  dan  kombinasi  nilai  dalam  kumpulan  data . Asumsi  dasar  metode  ini  adalah kemandirian nilai variabel satu sama lain, tergantung pada nilai output [16]. Persamaan teorema bayes ditunjukkan pada Persamaan (1) [17].
𝑃(𝑐|𝑥) = 𝑃(𝑋|𝑐) .  𝑃(𝑐) 𝑃(𝑋) (1) Keterangan: P(c|x) : Probabilitas hipotesis berdasar kondisi ( posteriori probability ) P(c)
: Probabilitas hipotesis ( prior probability )
P(x|c) : Probabilitas berdasarkan kondisi pada hipotesis P(x)
: Probabilitas c

## 2.4 Pengujian dan Evaluasi
Penelitian  ini  menggunakan Confusion  Matrix sebagai  teknik  pengujian  untuk  mengukur  kinerja  sistem klasifikasi. Confusion Matrix merupakan teknik sederhana namun efektif yang memberikan penilaian akurat terhadap performa atau akurasi sistem klasifikasi dalam mengklasifikasikan data uji. Dengan memanfaatkan Confusion Matrix , penelitian ini memahami dengan lebih baik kemampuan sistem klasifikasi dalam mengidentifikasi kategori yang benar dan menentukan letak kelemahannya. [18]. Berikut merupakan contoh tabel confusion matrix yang dapat dilihat pada tabel 1. [19] [20][21]

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 164-177 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Tabel 1 . Confusion Matrix Confusion Matrix Prediksi Positif Negatif Aktual Positif True Positive (TP) False Negative (FN) Negatif False Positive (FP) True Negative (TN)
Alat  yang  digunakan  untuk  menilai  tingkat  akurasi  suatu  proses  klasifikasi  adalah Confusion  Matrix ,  yang menunjukkan seberapa besar proporsi jumlah prediksi yang benar dibandingkan dengan jumlah data uji yang total. Untuk menghitung akurasi, presisi, dan recall , digunakan rumus-rumus berikut, yang ditunjukkan pada Persamaan (1) hingga (4) :
accuracy = TP+TN TP+TN+FP ×100%
(2)
precision = TP FP+TP ×100% (3)
recall = TP FN+TP ×100% (4)
Dimana : TP adalah True Positif ,  jumlah data positif yang di klasifikasi dengan benar oleh sistem. TN adalah True Negatif , jumlah data negatif yang di klasifikasi dengan benar oleh sistem. FP adalah False Positif , jumlah data positif namun di klasifikasi salah oleh sistem. FN adalah False Negatif , jumlah data negatif namun di klasifikasi salah oleh sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi
Pada tahap Implementasi melibatkan beberapa langkah-langkah berikut: 1. TF – IDF ( Term Frequency - Inverse Document Frequency ) Metode yang paling umum untuk menghitung berat kata dalam teks TF-IDF menentukan signifikansi kata dalam konteks dokumen tertentu. Ini didasarkan pada dua metrik: Frekuensi Kata (TF) dan Frekuensi Dokumen Inverse (IDF) . TF-IDF dikenal karena efisiensi, kesederhanaan, dan akurasinya. 2.  Klasifikasi Naive Bayes
Setelah-pemrosesan TF-IDF ( Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency )  yang  menghasilkan  bobot  kata, data selanjutnya diklasifikasikan dengan membandingkan probabilitas posterior positif 0,5 dan negatif 0.01. Jika probabilitas  posterior  positif  lebih  besar  dari  probabilitas  posterior  negatif,  maka  dokumen  tersebut diklasifikasikan  sebagai  "Positif".  Sebaliknya,  jika  probabilitas  posterior  negatif  lebih  besar,  maka  dokumen diklasifikasikan sebagai "Negatif".
Berikut merupakan contoh sampel hasil tahapan proses klasifikasi Naïve Bayes dari Seller Laskala Batik Official Shop yang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 . Contoh Sampel Hasil Klasifikasi Seller Laskala Batik Official Shop Review Sentimen {'dicancel': 0.20227922563037073, 'ngga': 0.16490752404993766, 'minggu': 0.16490752404993766, 'waktununggu':
0.20227922563037073, 'panjang':
0.19018362462478247, 'jg': 0.1464407037934843, 'seller': 0.34988993909415733, 'mengcancel': 0.20227922563037073, 'suruh': 0.16950605813004724, 'buyer': 0.19018362462478247, 'habis': 0.20227922563037073, 'kirim': 0.21371651194953872, 'utk': 0.19018362462478247, 'atur': 0.19018362462478247, 'terima': 0.14217180204675517, 'pesan': 0.1294205389856826, 'klik': 0.40455845126074147, 'jual': 0.26426871309922834, 'bayar': 0.18160165913563553, 'ukur': 0.32430423538088016, 'beli': 0.10182800057346045},
Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 164-177 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
{'kecewa': 0.2369672632802698, 'premium':
0.2899416923868489, 'kali': 0.29624681483281423, 'kain': 0.2716665053152485, 'potong':
0.42174834912800563, 'salah': 0.35686285052208444, 'center': 0.4485713722241443, 'gak':
0.2694237917366755, 'motif': 0.26114378488255924,
'beli': 0.22581224446421858},
Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif
{'dispaly': 0.5341173156382376, 'produk':
0.32080494057824566, 'sesuai': 0.21990613125815622,
'oke': 0.3452357596103764, 'tampialan': 0.5341173156382376, 'tampil': 0.19298663268709734, 'jual': 0.3489001285422626}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'pedro': 0.8249346657878844, 'warna': 0.29806441146178525, 'motif': 0.4802503553370584}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif
{'presisi': 0.257764515231291, 'layan':
0.22310888123383346, 'lumayan':
0.19908625223236784, 'harga': 0.1278852163961489, 'batik': 0.14928235965542053, 'jelas': 0.2802172016334807, 'retur': 0.20947641837897515, 'iming': 0.2980389014383302, 'cacat': 0.2497508045860143, 'bagi': 0.23710610734339752, 'sayang': 0.38937442384982945, 'motih': 0.2980389014383302, 'produk': 0.3580200426630176, 'sesuai': 0.12270821383391611, 'kecewa':
0.15744531906866474, 'premium':
0.1926424841863671, 'motif': 0.17350863560003246},
Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif
{'keren': 0.4720270146154427, 'pas':
0.3897751862800657, 'gambar': 0.5133658034626801, 'sesuai': 0.3235661970988303, 'tampil': 0.28395729792621177, 'ukur': 0.4199934791376352},
Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif
{'arah': 0.4562222002798389, 'kendala':
0.4562222002798389, 'direspon': 0.4289416840168382,
'tukar': 0.3415232850720141, 'admin':
0.32065543134935653, 'size': 0.27181291486475884,
'bagus': 0.17693180168153627, 'produk': 0.2740190807638598}, Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif {'mantap': 0.758268908308397, 'keren': 0.5586482599174543, 'tampil': 0.3360660417001281}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'warna': 0.48793843200885945, 'oke': 0.8728780479360996}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'badan': 0.629993288760335, 'halus': 0.6548989832779853, 'pas': 0.41739163601873763}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif
Pada Tabel 2, merupakan contoh sampel hasil dari Proses Klasifikasi Seller Laskala Batik Official Shop. Berikut merupakan hasil diagram batang tahapan proses klasifikasi Naïve Bayes dari Seller Laskala Batik Official Shop yang dapat dilihat pada gambar 2.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 164-177 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Pada Gambar 2, merupakan hasil Diagram Batang dari Proses Klasifikasi Seller Laskala Batik Official Shop , di mana terdapat terdapat 460 kata Positif, dan 187 kata Negatif dari 350 ulasan. Selanjutnya merupakan contoh sampel hasil tahapan proses klasifikasi Naïve Bayes dari Seller My Aska Official Shop yang dapat dilihat pada tabel 3. Tabel 3 . Contoh Sampel Hasil Klasifikasi Seller My Aska Official Shop
Review Sentimen {'konsumen': 0.469430438525145, 'maksud': 0.4994638144373938, 'paham': 0.4994638144373938, 'profesional': 0.4994638144373938, 'tampil': 0.17675620947801626}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'prdofesional': 0.5889129036556157, 'tokoh': 0.5535008435547532, 'toleransi': 0.5889129036556157}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'abu': 0.43875427536341705, 'warna': 0.1885622426250761, 'ready': 0.5616006978836592, 'moca': 0.5616006978836592, 'gambar': 0.3105356042676449, 'tampil':
0.21146138480069396},
Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'pesan': 0.372132489563166, 'sesuai': 0.23445616730113977, 'tdk': 0.42983498955389676, 'wrn': 0.5950028952415954, 'maaf': 0.47267622038332774, 'tampil':
0.21056671845149733},
Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif
{'profil': 0.44193083438181, 'ungu':
0.3965025432595323, 'silver': 0.44193083438181, 'kecewa': 0.28186143605466973, 'pesan': 0.2763966745850102, 'sesuai': 0.3482786738349657, 'warna': 0.41837899436900755}, Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif {'lokal': 0.6891113371532548, 'nih': 0.6182741200949543, 'nya': 0.37797179448692075}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'best': 0.31140029030471744, 'the':
0.31140029030471744, 'timbul':
0.31140029030471744, 'tekstur':
0.31140029030471744, 'baguuuus':
0.31140029030471744, 'kilap': 0.29267540632400363, 'bangett': 0.29267540632400363, 'moga': 0.24194012174901353, 'pas': 0.16761427328056436, 'batik': 0.1833586879276124, 'pokok': 0.24194012174901353, 'pakai': 0.205064041241992, 'bagus': 0.2485676242082633, 'jahit':
0.18633915726127823, 'bahan': 0.1627485933678191},
Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif {'hitam': 0.8861376766395554, 'warna': 0.46342207331961477}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'glossy': 0.8194096588420685, 'hitam': 0.4944471500772749, 'tampil': 0.2899824594295073}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif
{'mending': 0.2816035060947134, 'reguler':
0.2816035060947134, 'tipe': 0.2816035060947134, 'semu': 0.2816035060947134, 'bawah': 0.2646703395423447, 'furing': 0.2292852089787186, 'fit': 0.2292852089787186, 'tebal': 0.21040925830753912, 'gak': 0.3708843876233281, 'nya': 0.1544571635871317, 'bagus': 0.11239153696707345, 'panas': 0.2003377695591095, 'baju': 0.17139033013950042, 'kayak': 0.2357229001227356, 'beli': 0.2003377695591095, 'ukur': 0.3522463995748839},
Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif
Pada Tabel 3, merupakan contoh sampel hasil dari Proses Klasifikasi Seller My Aska Official Shop . Selanjutnya merupakan hasil diagram batang tahapan proses klasifikasi Naïve Bayes dari Seller My Aska Official Shop yang dapat dilihat pada gambar 3.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 164-177 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 3. Hasil Diagram Batang Proses Klasifikasi Seller My Aska Official Shop
Pada Gambar 3, merupakan hasil Diagram Batang dari Proses Klasifikasi Seller Seller My Aska Official Shop , di mana terdapat terdapat 510 kata Positif, dan 113 kata Negatif dari 350 ulasan. Selanjutnya merupakan contoh sampel hasil tahapan proses klasifikasi Naïve Bayes dari Seller Batik Kanaya 1 yang dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4 . Contoh Sampel Hasil Klasifikasi Seller Batik Kanaya 1 Review Sentimen {'pic': 0.9046372093620143, 'sesuai': 0.4261824954614011}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif
{'mahal': 0.3467455375358949, 'segitu': 0.35233615538648794, 'harga': 0.228166808453278, 'bahan': 0.202862300205448, 'gambar': 0.29569638051961145, 'okey':
0.477482377494456, 'lumayan':
0.30689558289264746, 'nya': 0.23651649167364558, 'model': 0.38998260121505185, 'sesuai': 0.21160437455017117}, Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif
{'rbuan': 0.4940835407243997, 'gitu':
0.4096763601814341, 'pasar': 0.4719807180280957, 'batik': 0.29901233303920116, 'kek': 0.5252357196477305}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif
{'kasih': 0.2544668209786998, 'minus':
0.6788242347241299, 'bintang': 0.5993433866791722, 'kalo': 0.30571236072582086, 'tampil': 0.14755254221998243}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif
{'ada': 0.24295523564440197, 'ditolakstatus': 0.24295523564440197, 'aju':
0.24295523564440197, 'kirim':
0.13648947815379364, 'dana': 0.24295523564440197, 'kembali': 0.24295523564440197, 'kembalikanmengajukan':
0.24295523564440197, 'barang': 0.44014035734691065, 'murah': 0.21832137891352477, 'tipis': 0.13000992628519256, 'kbahan': 0.24295523564440197, 'kualitas': 0.11978595199001597, 'diskon': 0.22854535320870137, 'mikir': 0.24295523564440197, 'baik': 0.18950161404212354, 'beli': 0.13391926382413916, 'batik': 0.2766247957501625, 'harga': 0.23219420580455213}, Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 164-177 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
{'lokal': 0.7079461718329447, 'nih': 0.613057532469783, 'nya': 0.350674606535945},
Kata diklasifikasikan sebagai: Positif
{'best': 0.3304484219490391, 'the':
0.3304484219490391, 'timbul': 0.3304484219490391, 'baguuuus': 0.3304484219490391, 'tekstur': 0.31084924394112873, 'pokok': 0.24804512595565517, 'kilap': 0.25774504982748847, 'bangett': 0.2634383897375793, 'pas': 0.15928722774817156, 'moga': 0.2123914218618118, 'jahit': 0.22993337363184946, 'pakai': 0.20118670657169, 'bagus': 0.22427958785446137, 'batik': 0.18812154219513869, 'bahan': 0.1403937195077338}, Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif {'hitam': 0.8842627303075226, 'warna': 0.46698974698496937}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'hitam': 0.5811879329238392, 'glossy': 0.7505649202266672, 'tampil': 0.3144405939901074}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif
{'reguler': 0.28946740429714496, 'tipe':
0.28946740429714496, 'semu':
0.28946740429714496, 'mending': 0.2722988454314517, 'panas':
0.2506690192975806, 'fit': 0.2364218170461807, 'bawah': 0.2506690192975806, 'tebal': 0.22131917406044596, 'kayak': 0.21359915495718243, 'ukur':
0.3231478546976767, 'bagus': 0.09823262243188506, 'furing': 0.23076771382287564, 'baju': 0.16369151239466453, 'gak': 0.39770169546208695, 'beli': 0.15955721876805462, 'nya': 0.14338500884052502}, Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif
Pada  Tabel  4,  merupakan  contoh  sampel  hasil  dari  Proses  Klasifikasi Seller Batik  Kanaya  1.  Selanjutnya merupakan hasil diagram batang tahapan proses klasifikasi Naïve Bayes dari Seller Batik Kanaya 1 yang dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil Diagram Batang Proses Klasifikasi Seller Batik Kanaya 1
Pada Gambar 4, merupakan hasil Diagram Batang dari Proses Klasifikasi Seller Batik Kanaya 1, di mana terdapat terdapat 528 kata Positif, dan 156 kata Negatif dari 350 ulasan. Selanjutnya merupakan contoh sampel hasil tahapan proses klasifikasi Naïve Bayes dari Seller Batik Prakasa yang dapat dilihat pada tabel 5.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 164-177 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Tabel 5 . Contoh Sampel Hasil Klasifikasi Seller Batik Prakasa Review Sentimen {'konsumen': 0.46930490796747754, 'maksud': 0.49927749414297296, 'paham': 0.49927749414297296, 'profesional': 0.49927749414297296, 'tampil': 0.1786584867409833}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif
{'prdofesional': 0.5970514807488613, 'tokoh':
0.5357789270503129, 'toleransi': 0.5970514807488613},
Kata diklasifikasikan sebagai: Positif
{'abu': 0.4231577000195675, 'warna':
0.18794827900623046, 'ready': 0.5668608665086103, 'moca': 0.5668608665086103, 'gambar':
0.3104549175436195, 'tampil': 0.2157968154258662},
Kata diklasifikasikan sebagai: Positif
{'pesan': 0.3562894336785785, 'sesuai': 0.2334853094346535, 'tdk': 0.4299271861919607, 'wrn': 0.5947530530015691, 'maaf': 0.48443811441600343, 'tampil': 0.21282289244027544}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'profil': 0.4457640460024976, 'ungu':
0.4000174021598053, 'silver': 0.4457640460024976,
'kecewa': 0.27399054477164897, 'pesan': 0.26703691339283075, 'sesuai': 0.34999183506658416, 'warna': 0.4167746299864915},
Kata diklasifikasikan sebagai: Positif
{'pasanganthanks': 0.33100069623243855, 'cari': 0.33100069623243855, 'rekomended':
0.33100069623243855, 'all': 0.3111300891885433, 'alhamdulillah': 0.2356375807845591, 'mu':
0.3111300891885433, 'furing': 0.27716106208099656, 'adem': 0.22332142792955456, 'lapis': 0.28609608494298217, 'ok': 0.213487169802244, 'pas': 0.17841681664009817, 'batik': 0.19668049457634554,
'kain': 0.21815803072788872, 'baju':
0.19828742368399344, 'warna': 0.10315823205473203}, Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif {'abis': 0.7867073236475927, 'keren': 0.5398125280208579, 'tampil': 0.2994896016742021}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'foto': 0.7895919718450227, 'sesuai': 0.48059885521848295, 'warna': 0.38153539594718133}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif
{'sj': 0.29547578078462855, 'klu': 0.29547578078462855, 'maskenya': 0.29547578078462855, 'alhamdulillah': 0.21034758825892527, 'nyesal':
0.27773780259368086, 'paket': 0.22967655039956222, 'lapis': 0.2553905929508693, 'muas':
0.2348292327782867, 'halus': 0.2250673189476984, 'order': 0.4501346378953968, 'bagus':
0.12178647937254132, 'batik': 0.1755716026024398, 'pokok': 0.22089776192062763, 'kain':
0.1947440449445275, 'kayak': 0.2406708622620962},
Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif
{'mwachhh': 0.23532286374178568, 'bgtt': 0.23532286374178568, 'neng': 0.23532286374178568, 'thanyuuuuu': 0.23532286374178568, 'bgttt': 0.23532286374178568, 'solusi': 0.23532286374178568, 'kasi': 0.23532286374178568, 'hrs': 0.23532286374178568, 'sabtu': 0.23532286374178568, 'ramah': 0.2111727975079164, 'alhamdulillah': 0.16752505643211557, 'nyampe':
Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 164-177 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
0.22119598060503995, 'yaa': 0.22119598060503995, 'emas': 0.2111727975079164, 'cepat': 0.15876896500055562, 'ok': 0.1517773610201533, 'terima': 0.17924814645997394, 'cepet': 0.19167512266598488, 'kasih': 0.1651212633232282, 'udah': 0.170107065688107, 'kirim': 0.2796575218884421, 'jual': 0.1870227312740471},
Pada  Tabel  5,  merupakan  contoh  sampel  hasil  dari  Proses  Klasifikasi Seller Batik  Prakasa.  Selanjutnya merupakan hasil diagram batang tahapan proses klasifikasi Naïve Bayes dari Seller Batik Prakasa yang dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Diagram Batang Proses Klasifikasi Seller Batik Prakasa
Pada Gambar 5, merupakan hasil Diagram Batang dari Proses Klasifikasi Seller Batik Prakasa, di mana terdapat 516 kata Positif, dan 114 kata Negatif dari 350 ulasan. Selanjutnya merupakan contoh  sampel hasil tahapan proses klasifikasi Naïve Bayes dari Seller Batik Azmil yang dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6 . Contoh Sampel Hasil Klasifikasi Seller Azmil Review Sentimen {'sesuai': 0.7388740992733666, 'warna': 0.6738435021746304}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'jelek': 0.9130985302553293, 'tampil': 0.4077389778345425}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'gelap': 0.7132351494853927, 'tipis': 0.40796242698588536, 'bahan': 0.44368719439166676, 'warna': 0.35777640117702963}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'jelek': 0.9130985302553293, 'tampil': 0.4077389778345425}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'pel': 0.8219937040778761, 'kain': 0.4411623628177383, 'bahan': 0.36014180552860464}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'sesuai': 0.7388740992733666, 'warna': 0.6738435021746304}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'puass': 0.19358650062258975, 'perdana':
0.19358650062258975, 'worth':
0.14515534479454276, 'dapet':
0.18206741230506726, 'bad':
0.17389448907771038, 'it': 0.13830403508685749, 'pokok': 0.15799604663173686, 'realpict': 0.16755507731656744, 'adem': 0.131164300897786, 'jg': 0.14786306577168806, 'segitu': 0.12071739897182523, 'nyaman': 0.11665196590928617, 'udh':
0.14268338921530851, 'gak':
0.24143479794365047, 'sih':
Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 164-177 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
0.12817105422680872, 'tebel': 0.14515534479454276, 'harga': 0.08390483968002564, 'dipake':
0.1623754007601879, 'banget': 0.5786021061386601, 'beli': 0.11665196590928617, 'deskripsi': 0.1623754007601879, 'barang': 0.10993626298604797, 'pas': 0.09841717466852547, 'bagus': 0.06927313658565805, 'lumayan': 0.19391990872881365, 'baju': 0.20659873225109956, 'ukur':
0.12299137767042916, 'kain':
0.20779496874634973, 'tipis': 0.07798721079190082, 'sesuai': 0.07499396412092353},
{'tampil': 1.0},
Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'warna': 1.0}, Kata diklasifikasikan sebagai: Positif {'adek': 0.26483051736190083, 'mudah2n': 0.26483051736190083, 'nunggu': 0.26483051736190083, 'komplit':
0.5296610347238017, '15pc': 0.26483051736190083, 'rekomen': 0.26483051736190083, 'seragam': 0.23789141991163998, 'nikah': 0.2221330580999645, 'lg': 0.23789141991163998, 'seller': 0.16367723702635265, 'mau': 0.22921896759149252, 'ya':
0.15707412756085745, 'pesan': 0.30286328586578815, 'sesuai': 0.10259336396541303}, Kata diklasifikasikan sebagai: Negatif
Pada Tabel 6, merupakan contoh sampel hasil dari Proses Klasifikasi Seller Batik Azmil. Selanjutnya merupakan hasil diagram batang tahapan proses klasifikasi Naïve Bayes dari Seller Azmil yang dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil Diagram Batang Proses Klasifikasi Seller Batik Azmil
Pada Gambar 6, merupakan hasil Diagram Batang dari Proses Klasifikasi Seller Batik Azmil, di mana terdapat 484 kata Positif dan 185 kata Negatif dari 350 ulasan.

## 3.2 Pengujian dan Evaluasi
Penelitian ini menggunakan Confusion Matrix sebagai teknik pengujian untuk mengevaluasi kinerja algoritma klasifikasi.  Proses  evaluasi  diawali  dengan  pembentukan  matriks  konfusi  untuk  menilai  tingkat  akurasi  algoritma. Selanjutnya,  pengujian  lebih  lanjut  dilakukan  dengan  memanfaatkan  metode Confusion  Matrix .  Berikut  Hasil perhitungan Confusion Matrix dari 5 data seller yang dapat di lihat pada gambar 7., gambar 8., gambar 9., gambar 10., gambar 11.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 164-177 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 7. Hasil perhitungan Confusion Matrix Seller Laskala Batik Official Shop
Pada Gambar 7, total hasil perhitungan Confusion Matrix yang diprediksi pada Seller Laskala Batik Official Shop adalah 460 kata Positif dan 187 kata Negatif dari 350 ulasan, dengan nilai accuracy 71.10%, precision 71.10%, dan recall 100%.
Gambar 8. Hasil Perhitungan Confusion Matrix Seller My Aska Official Shop
Pada Gambar 8 di atas, total hasil perhitungan Confusion Matrix yang diprediksi pada Seller My Aska Official Shop terdapat 510 kata Positif, dan 113 kata Negatif dari 350 ulasan, dengan nilai accuracy 81.86%, precision 81.86% , recall 100%.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 164-177 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Pada Gambar 9, total hasil perhitungan Confusion Matrix yang diprediksi pada Seller Batik Kanaya terdapat 528 kata Positif, dan 156 kata Negatif dari 350 ulasan, dengan nilai accuracy 77.19%, precision 77.19%, recall 100%.
Gambar 10. Hasil Perhitungan Confusion Matrix Seller Batik Prakasa
Pada Gambar 10, total hasil perhitungan Confusion Matrix yang diprediksi pada Seller Batik Prakasa terdapat 516 kata Positif, dan 114 kata Negatif dari 350 ulasan, dengan nilai accuracy 81.90%, precision 81.90%, recall 100%.
Gambar 11. Hasil Perhitungan Confusion Matrix Seller Batik Azmil
Pada Gambar 11 di atas, total hasil perhitungan Confusion Matrix yang diprediksi pada Seller Azmil terdapat 484 kata Positif, dan 185 kata Negatif dari 350 ulasan, dengan nilai accuracy 72.35%, precision 72.35%, recall 100%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  dilakukan,  diperoleh  kesimpulan  bahwa  dalam mengklasifikasikan ulasan pelanggan mengenai penjualan baju batik, dengan menggunakan metode Naive Bayes pada data dari 5 penjual, di mana setiap penjual memiliki 350 ulasan dari Shopee Mall , nilai akurasi tertinggi tercapai pada penjual Batik Prakasa, dengan nilai akurasi sebesar 81.90%,  presisi 81.90%, dan recall 100%. Sedangkan, dengan kata positif terbanyak dicapai oleh penjual Batik Kanaya 1, dengan jumlah 520 kata positif dan 156 kata negatif , serta mencapai akurasi sebesar 77.19%, presisi 77.19%, dan recall 100%.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 164-177 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ismai, “Peracangan Sistem Informasi Penjualan Perlengkapan Tidur Berbasis Web Studi Kasus Toko Batik Galinah Jakarta,” Paradigma , vol. 19, no. 2, pp. 127–130, 2020.
[2] P.  Yasmin  and  J.  Ivanna,  “Analisis  Minat  Generasi  Z  dalam  Menggunakan  Batik  sebagai  Tren  Fashion,” SUBLIM J. Pendidik. , vol. 02, no. 01, pp. 63–72, 2023.
[3] R. Dimas, M. Ricky, and S. Y. V. I. Goni, “Jurnal ilmiah society,” vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2021.
[4] I. Yunus and Ariawan, “Keputusan Pembelian Konsumen: Perspektif Online Consumer Review,” J. Manaj. dan Bisnis , vol. 3, no. 1, pp. 36–47, 2022, [Online]. Available:
https://journal.uwks.ac.id/index.php/pragmatis/article/download/2476/1309
[5] Y.  Suryadiningrat,  T.  Y.  Rahmat,  and  R.  Anandita,  “Pengaruh  Penggunaan  Media  Sosial  dan  E-Wom Terhadap Kepercayaan dan Minat Beli Belanja Online,” J. Apl. Bisnis dan Manaj. , vol. 8, no. 2, pp. 515–523, 2022, doi: 10.17358/jabm.8.2.515.
[6] A.  Pebdika,  R.  Herdiana,  and  D.  Solihudin,  “Klasifikasi  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Untuk Menentukan  Calon  Penerima Pip,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol. 7,  no.  1,  pp. 452–458,  2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6303.
[7] E. Widodo and A. Jaelani, “Penerapan Data Mining untuk Prediksi Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) di Desa Wanacala Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 13, no. 3, pp. 153–158, 2022.
[8] M.  Jannah,  M.  A.  Hasan,  and  M.  Al  Fajar,  “PERBANDINGAN  METODE  NAÏVE  BAYES  DAN  K- NEAREST NEIGHBOR DALAM MENGKLASIFIKASI STATUS PERTUMBUHAN ANAK STUNTING ( STUDI KASUS : POSYANDU CEMARA ),” vol. 14, no. 1, pp. 250–255, 2024.
[9] H.  F.  Yulinar  Rizkyani  Saputri,  “Sentiment  Analysis  on  Shopee  E-Commerce  Using  the  Naïve  Bayes Classifier Algorithm,” J. Mantik , vol. 6, no. 2, pp. 1349–1357, 2022.
[10] L.  O.  Sihombing,  H.  Hannie,  and  B.  A.  Dermawan,  “Sentimen  Analisis  Customer  Review  Produk  Shopee Indonesia Menggunakan Algortima Naïve Bayes Classifier,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 233–242, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i2.4089.
[11] D. Winarso and I. Kurniawan, “Implementation of Naïve Bayes in the Analysis of Public Sentiment on Twitter for Shopee’s Flash Sale,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 244–250, 2023, doi: 10.37859/coscitech.v4i1.4779.
[12] R. Maulana, A. Voutama, and T. Ridwan, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi MyPertamina pada Google Play  Store  menggunakan  Algoritma  NBC,” J.  Teknol.  Terpadu ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  42–48,  2023,  doi: 10.54914/jtt.v9i1.609.
[13] A. Rokib, W. Iwan, and M. Elis, “Analysis Application of PSAK 109 in Preparing Reports Finance at Baznas Regency Tasikmalaya,” J. Taraadin , vol. 1, no. 2, pp. 99–109, 2021.
[14] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.
[15] E. Nurlia, “Penerapan Fitur Seleksi Forward Selection Untuk Menentukan Kematian Akibat Gagal Jantung Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Tek. Inform. Musirawas) Elin Nurlia , vol. 6, no. 1, p. 42, 2021, [Online]. Available: https://sinta.kemdikbud.go.id/authors/profile/6652910/?view=garuda
[16] Vynska  Amalia  Permadi,  “Analisis  Sentimen  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap  Review Restoran di Singapura,” J. Buana Inform. , vol. 11, pp. 141–151, 2020.
[17] Y. N. Paramitha, A. Nuryaman, A. Faisol,  E. Setiawan, and D. E. Nurvazly, “Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Siger Mat. , vol. 04, no. 01, pp. 11–16, 2023, [Online]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/zzettrkalpakbal/full-filled-
[18] R.  Nurhidayat  and  K.  E.  Dewi,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Dan  Fitur  Ekstraksi  N-Gram Dalam Analisis Sentimen Berbasis Aspek,” Komputa  J. Ilm. Komput. dan Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 91–100, 2023, doi: 10.34010/komputa.v12i1.9458.
[19] A. Syihabudin, A. Ratna Juwita, and A. Rizki Pratama, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Terhadap Produk Motor Matic Honda Beat dan Scoopy,” Sci. Student J. Information, Technol. Sci. , vol. IV, no. 1, pp. 95–101, 2023.
[20] Z. R. Mair, W. Cholil, E. Yulianti, D. Marcelina, Theresiawati, and I. N. Isnainiyah, “Convolutional Neural Network Analysis on Handwriting Patterns and Its Relationship to Personality: A Systematical Review,” 2023 Int.  Conf.  Informatics,  Multimedia,  Cyber  Inf.  Syst.  ICIMCIS  2023 ,  pp.  308–312,  2023,  doi: 10.1109/ICIMCIS60089.2023.10348999.
[21] Z.  R.  Mair  and  M.  H.  Irfani,  “Permainan  INGBAS  (Gunting,  Batu,  Kertas)  Menggunakan  Arsitektur Convolutional Neural Network,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, pp. 1019–1026, 2023.