## Analisis Sentimen Tokopedia Pada Ulasan di Google Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor
Muhammad Farid El Firdaus 1 , Nurfaizah 2,* , Sarmini 3
Fakultas Ilmu Kompter, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Amikom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 1 muhammadfaridelfirdaus@gmail,com, 2,* nurfaizah@amikompurwokerto.ac.id, 3 sarmini@amikomprwokerto.ac.id Email Penulis Korespondensi: 2 nurfaizah@amikompurwokerto.ac.id Submitted 01-09-2022 ; Accepted 04-10-2022 ; Published 31-10-2022

## Abstrak
Perkembangan  pengguna  marketplace  di  Indonesia  terus  bertambah  dengan  salah  satu  marketplace  terbesarnya  adalah  Tokopedia dengan  total  unduhan  lebih  dari  50  juta.  Capaian  tersebut  tidak  lepas  dari  peran  penilaian  atas  performa  aplikasi  yang  dilakukan konsumen di google play hal ini dapat mempengaruhi kepercayaan konsumen lain terhadap aplikasi tokopedia. Tujuan pada penelitian ini untuk melakukan sentimen analisis atas performa aplikasi yang didasarkan pada komentar pengguna aplikasi, diaman dataset yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 992 komentar. Adapun algoritma yang digunakan dalam penelitian ini  yaitu algoritma naïve bayes dan k-nearest neighbor. Hasil penelitian menunjukkan tingkat accuracy dari penggunaan algortima naïve bayes sebesar 75,30% dan tingkat akurasi algoritma k-nearest neighbor didapatkan hasil sebesar 86,09%.
Kata Kunci: K-Nearest Neighbor; Naïve Bayes; Tokopedia; Analisis Sentimen

## Abstract
The growth of marketplace users in Indonesia continues to grow with one of the largest marketplaces being Tokopedia with a total download  of  more  than  50  million.  This  achievement  cannot  be  separated  from  the  role  of  evaluating  application  performance  by consumers on Google Play, this can affect other consumers' trust in the Tokopedia application. The purpose of this study is to conduct a  sentiment  analysis  on  application  performance  based  on  application  user  comments,  where  the  dataset  used  in  this  study  is  992 comments. The algorithms used in this research are nave Bayes algorithm and k-nearest neighbor. The results showed that the accuracy of the nave Bayes algorithm was 75.30% and the accuracy of the k-nearest neighbor algorithm was 86.09%.
Keywords: K-Nearest Neighbor; Naïve Bayes; Tokopedia; Sentiment Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Transaksi  online  atau e-commerce di  Indonesia  mengalami  pertumbuhan  yang  pesat,  sejumlah  survei  melaporkan pertumbuhan e-commerce di Indonesia tertinggi di dunia. Berdasarkan laporan PPRO Payments & E-commerce Report in Asia 2018, menyatakan Indonesia memiliki pertumbuhan tertinggi mencapai 78% per tahun [1]. Aplikasi market seperti google  playstore terus  meningkat  menyediakan  mekanisme  baru  untuk  distribusi  perangkat  lunak,  dimana  pengguna memperoleh  aplikasi  langsung  dari  pengembang  dan  juga  proses  ulasan  pengguna  aplikasi  dapat  langsung  dilakukan melalui komentar [2][3]. Tokopedia merupakan salah satu marketplace populer yang digunakan oleh e-commerce yang ada di Indonesia. Berdasarkan data yang dirilis oleh iPrice Group pada tahun 2019, Tokopedia merupakan marketplace dengan  jumlah  pengunjung  terbesar  pada  kuartal  III  2019  di  Indonesia.  Laporan  E-Warungs:  Indonesia New  Digital Battleground menyebutkan Tokopedia merupakan e-commerce dengan nilai transaksi terbesar yang ada di Indonesia [4]. Meskipun  menjadi  salah  satu marketplace populer  dan  mendapatkan  nilai  terbanyak,  tentu  tidak  semua  memberikan komentar  positif,  sebagian  ada  yang  memberikan  komentar  negatif,  unsur  kepercayaan  pengguna  memegang  peranan penting untuk kelangsungan toko online , terkadang produk yang dijual atau dibeli melalui salah satu situs e-commerce barang  (produknya)  tidak  sesuai  dengan  foto  di  iklan  dan  juga  terkadang  barangnya  tidak  sesuai  dengan  apa  yang  di inginkan.  Untuk  meneliti  dan  menganalisis  hal  tersebut  maka  diperlukan  suatu  metode  dan  analisis  untuk mengklasifikasikan komentar pengguna ke dalam beberapa kategori, dimana dalam penelitian ini berupa kategori positif dan negatif.
Penelitian ini menggunakan teknik data mining yang bertujuan untuk membandingkan klasifikasi dalam analisis sentimen dari pandangan pelanggan e-commerce yang telah ditulis di playstore menggunakan metode Naive Bayes dan K-Nearest  Neighbor . Naive  Bayes  classifer adalah  metode klasifikasi  berdasarkan teorema  Bayes .  Metode  ini  disebut Teorema Bayes karena disesuaikan dengan nama penemunya, Pendeta Thomas Bayes , dia adalah seorang ilmuwan dari Inggris,  dia  juga  mempelajari  banyak  hal  tentang  klasifikasi,  setelah  dia  meninggal  temannya  diganti  untuk  sekarang penelitiannya  tentang  metode Naive  Bayes .  Dimana Naive  bayes  classifer juga  memiliki  ciri nave yang  berarti mengasumsikan bahwa setiap variabel tidak memiliki hubungan atau korelasi yang dapat mengetahui hasilnya, mandiri, dan mandiri satu sama lain dalam penelitian [5]. K-Nearest Neighbor adalah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek  berdasarkan  data  training  yang  menggunakan  jarak  terdekat  atau  kemiripan  terhadap  objek  tersebut.  Pada fase pembelajaran, algoritma ini melakukan penyimpanan vektor dari fitur dan klasifikasi dari data pembelajaran. Kelebihan dari metode K-Nearest Neighbor yaitu algoritma klasifikasi yang terbukti mencapai hasil akurasi yang baik dan sesuai dengan perhitungan yang diterapkan dalam sebuah aplikasi [6].
Penelitian dari darwis telah dengan menggunakan metode naïve bayes untuk mengklasifikasikan sentiment analisis BMKG  menunjukkan  penggunaan  metode  naïve  bayes  dapat  memberikan  kemudahan  dalam  melakukan  senteimen analisis [7] Penelitian lain dengan menggunakan naïve bayes juga telah berhasil dilakukan untuk mendiagnosa penyakit tuberculosis  dengan  hasil  kategori  klsifikasi  sangat  baik  [8].  Penggunaan  metode  naïve  bayes  juga  telah  berhasil
digunakan  dengan  memberikan  akurasi  yang  tinggi  untuk menganalisa  sentiment  analisis  pengguna  aplikasi  windows phone  [9].  Penggunaan  metode k - naïve  bayes juga  berhasil  digunakan  untuk  melakukan  analisis  sentimen [10][11][12][13].  Berdasarkan  penelitian-penelitian  yang  sudah  dilakukaan  sebelumnya  pada  penelitian  ini  akan melakukan sentiment analisis pada ulasan yang terdapat di playstore dengan menggunakan 2 (dua) metode Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor dengan menggunakan 992 dataset dengan 2 sentimen yaitu positif dan negatif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  dibutuhkan  perencanaan  dan  langkah-langkah  agar  penelitian  dapat  berjalan  dengan  baik.  Tahapan penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1
Gambar 1. Alur Penelitan

## a. Studi Literatur
Pada penelitian ini melakukan pencarian pada referensi teori yang paling relevan menggunakan analisis sentimen untuk mengetahui gambaran umum mengenai penelitian yang akan dilakukan. referensi ini dapat dicari dari jurnal, buku, artikel  laporan penelitian,  dan  situs-situs  pada  internet.  Hasil  dari  studi  literatur  ini  ialah  terkoleksinya  referensi  yang relevan dengan perumusan masalah.

## b. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah dilakukan untuk menganalisis sentimen yang ada pada aplikasi Tokopedia di ulasan google playstore.

## c. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  yang  dikumpulkan  dari  ulasan  aplikasi  Tokopedia  yang diambil dari google playstore.
d. Processing data
Pre-processing dilakukan untuk menghasilkan data berkualitas sehingga dapat menghasilkan keputusan yang baik.

## Gambar 2. Pre-processing
Pada proses ini data yang sudah didapat akan dilakukan tahapan preprocessing untuk membersihkan data serta menghilangkan karakter yang Mengganggu. Gangguan tersebut dapat mengakibatkan pembobotan tidak berjalan dengan tepat. ketika pembobotan tidak berjalan tepat maka data akan sulit untuk diklasifikasikan. Pada penelitian ini terdapat 3 tahap dalam text pre-processing sabagai berikut : a. Case Folding (lowercase) Case folding adalah tahapan untuk  merubah teks dalam dokumen menjadi huruf kecil ( lowercase ). b. Tokenizing
Input Case Folding Tokenizing Output Stopword Studi Literatur Evaluasi Klasifikasi K-NN dan Naïve Bayes PreProcessing Data Pengumpulan Data Identifikasi Masalah
Tokenizing yaitu tahap melakukan pemotongan string input berdasarkan tiap kata yang menyusunnya dan digunakan untuk membuang tanda baca.
c. Stopword
Stopword adalah proses menghilangkan kata yang kurang penting dan tidak memiliki arti.

## e. Klasifikasi Naïve Bayes
Proses penemuan contoh yang mendeskripsikan serta membedakan kelas data atau konsep yang bertujuan supaya bisa  dipergunakan  untuk  memprediksi  kelas  sesuai  objek  yang  tabel  kelasnya  tidak  diketahui . Peneliti  menggunakan klasifikasi Naïve Bayes, yang merupakan salah satu teknik klasifikasi yang ada pada data mining.
f. Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Proses  penemuan  model  yang  mendeskripsikan  serta  membedakan  kelas  data  atau  konsep  yang bertujuan  agar dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  sesuai  objek  yang  tabel  kelasnya  tidak  diketahui.  Peneliti  menggunakan klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN), yang merupakan salah satu teknik klasifikasi dalam data mining.

## g. Evaluasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  klasiikasi  berdasarkan  hasil  pengujian  sentiment  positif  dan  negatif  dan mengukur  akuratnya  hasil  yang  diperoleh  menggunakan  metode Naïve  Bayes dan  metode K-Nearest  Neighbor .  Pada penelitian ini akan dievaluasi sesuai dari nilai.
h. Confusion Matrix
Confusion Matrix adalah alat ( tools ) visualisasi yang biasa digunakan pada supervised learning . Tiap kolom pada matriks  adalah  contoh  kelas  prediksi,  sedangkan  tiap  baris  mewakili  kejadian  di  kelas  yang  sebenarnya  [8].  Berikut merupakan rumus perhitungan:
Accuracy = TP+TN 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (1) Recall (Positive ) = TP 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) Precision (Positive) = TP TP+FN (3) Recall (Negative) = TN FN+TN (4) Precision (Negative) = TN FN+TP (5)
i. K-Fold Cross Validation
K-Fold  Cross  Validation yang  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mengetahui  rata-rata keberhasilan dari suatu sistem dengan cara melakukan perulangan dengan mengacak atribut masukan sehingga sistem tersebut  teruji  untuk  beberapa  atribut input yang  acak  [10].  Menghitung  nilai  akurasinya  dapat  dilakukan  dengan menggunakan persamaan [14].
Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖
x 100%
(6)
j. Rapidminer
Rapidminer merupakan software yang  bersifat open  saurce . rapidminer adalah  sebuah  solusi  buat  melakukan analisis terhadap data mining , text mining serta analisis prediksi. rapidminer menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada pengguna agar dapat membentuk keputusan yang baik.
k. Data Mining
Data mining adalah suatu proses pencarian pola dari data-data dengan jumlah yang sangat banyak yang tersimpan dalam suatu tempat penyimpanan dengan menggunakan teknologi pengenal pola, teknik statistik, dan matematika[15] .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis sentimen  atau opinion mining merupakan proses memahami, mengekstrak dan  mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat opini[16].  Analisis sentimen dapat digunakan untuk mendapatkan persentase sentimen positif dan sentimen negatif terhadap seseorang, perusahaan, institusi, produk atau pada sebuah kondisi tertentu. Nilai dari analisis sentimen bisa dipecah menjadi 3 yakni, sentimen positif, sentimen negatif dan sentimen netral atau diperdalam lagi sehingga dapat menemukan siapa atau kelompok yang menjadi sumber  sentimen  positif  atau  sentimen  negatif  [17].  Di  dalam  analisis  sentimen  terdapat  dua  pendekatan  yang  dapat dilakukan yaitu:
a. Lexicon Based Analysis
Pendekatan ini menggunakan kumpulan kata opini positif dan negatif untuk mengukur apakah sebuah kalimat opini positif, negatif, atau netral. Pendekatan ini sangat populer dan membutuhkan fungsi skoring untuk menghitung nilai setiap kalimat berdasarkan kemunculan kata positif atau negatif dalam lexicon . b. Machine Learning Based Analysis
Pendekatan  ini  menggunakan  teknik machine  learning untuk  melakukan  training  terhadap classifier atau pengklasifikasian  menggunakan  opini-opini  yang  sudah  diklasifikasikan  sebagai training  set .  Kemudian menggunakan classifier yang sudah di train tersebut untuk menentukan opini yang baru sebagai opini yang positif, negatif atau netral.

## 3.1 Analisis Data

## a. Identifikasi Masalah
Identifikasi Masalah dilakukan di ulasan pada tokopedia, untuk mengetahui komentar positif serta negatif pada tokopedia. Dari hasil tersebut peneliti menganalisis komentar positif serta negatif untuk menentukan apakah layanan yang diteliti lebih banyak mengandung komentar positif atau negatif dan melihat seberapa besar performa yang diperoleh dari masing-masing. Metode menggunakan algoritma naïve bayes dan k-nearest neighbor .
b. Pengumpulan Data
Data yang dipergunakan di penelitian ini diambil berdasarka ulasan aplikasi Tokopedia  pada google playstore . Data  dikelompokan  menjadi  2  kelas  yaitu  positif  dan  negatif.  Jumlah  data  yang  dipergunakan  pada  penelitian  ini berjumlah  992  komentar.Data  diambil  mulai  bulan  29  Desember  2021  sampai  28  Januari  2022.  Data  tersebut  belum mampu digunakan untuk menentukan sentimen positif dan negatif. Data harus melalui tahap pre-processing dahulu, untuk membersihkan  data-data  yang  tidak  diperlukan  dan  menyeragamkan  kata-kata  yang  mempunyai  arti  sama  agar menghasilkan data berkualitas baik serta proses mining lebih akurat.
c. Pre-processing
1. Case Folding
Tahapan merubah kalimat menjadi huruf kecil ( lowercase ). Pada tahap ini menggunakan 992 dataset, memiliki 1000 regular attributes dan 2 special attributes.
2. Tokenize
Tahapan yang bertujuan untuk memecahkan teks berupa kalimat, paragraf dan dokumen berdasarkan setiap kata. Memecahkan  teks  disebut  juga  dengan  token,  tahap  ini  enggunakan  992 dataset dan  menghasilkan regular attributes.
3. Stopword
Tahapan yang bertujuan untuk menghilangkan kata yang tidak memiliki arti dan tidak berpengaruh dalam analisis sentimen.

## 3.2 Implementasi
3.2.1 Klasifikasi Data
Melakukan  pengujian  dengan  metode  algoritma naïve  bayes  clasiffier dan k-nearest  neighbor dengan  menggunakan aplikasi  Rapidminer.  tahapan  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan confusion  matrix dan cross  validation sebagai  proses validasi dimana mengevaluasi dengan membagi data menjadi dua kelas.
a. Alur cross validation
Operator yang digunakan pada data latih ini menghasilkan model Naïve Bayes , yang digunakan untuk klasifikasi. Pada tahapan ini operator naïve bayes mengambil data dari data latih yang diproses untuk mengetahui nilai accuracy, nilai recall , nilai precision , sample distribution AUC. Dalam alur cross validation melakukan validasi berulang dimana dataset dibagi menjadi banyak data latih dan validasi. Setiap iterasi menguji satu subset data dengan subset tersisa sebagai data latih.
Gambar 3. Alur Cross Validation Naïve Bayes b. Performance Vector
1. Naïve Bayes
Hasil classifier dengan menggunakan metode naïve bayes dapat dilihat pada gambar diatas. Dengan nilai accuracy mencapai 75,30%. Pada precision dengan nilai 76,75%. Sedangkan pada recall dengan nilai 83,88%.
Gambar 4. Performance vector naïve bayes
2. K-Nearest Neighbor
Hasil classifier dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor dapat dilihat pada gambar diatas. Dengan nilai accuracy mencapai 86,09%. Pada precision dengan nilai 87,58%. Sedangkan pada recall dengan nilai 89,31%.
Gambar 5. Performance Vector K-NN
c. Visualisasi Dataset
Visualisasi data secara keseluruhan sesuai atribut setelah tahap pre-processing dengan memiliki 2 sentimen yaitu negatif dan positif. Dari gambar diatas jumlah data adalah 992 data yang terbagi 403 data positif dan 589 data negatif.
d. Confusion matrix
1. Naïve Bayes
Gambar 7. Confusion matrix Naïve Bayes
Jumlah true  positif adalah  253  dan false  positif 150  yang  di  klasifikasikan  pada  prediksi  negatif  yang ternyata  merupakan  positif. False  negatif berjumlah  95  dan True  negatif berjumlah  494  yang  diklasifikasikan sebagai  prediksi  negatif.  Dari  yang  data  digunakan  dengan  jumlah  992  dilakukan  10  kali  pengolahan  untuk menentukan keakuratan.
Accuracy adalah tingkat kedekatan antara nilai yang didapat terhadap nilai sebenarnya. Berikut hasil perhitungan nilai akurasi:
Accuracy = 𝑇𝑁+𝑇𝑃 𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 494+253 494+95+253+150 = 747 992 = 0,75,30 = 75,30%
Dari hasil perhitungan diatas nilai akurasi yang diperoleh adalah 75,30%. Hasil menunjukan bahwa nilai TN ( true negatif ) sebesar 494, FN ( false negatif ) sebesar 95, TP ( true positif ) sebesar 253 dan FP ( false positif ) sebesar 150.
Precision adalah tingkat kecocokan antara data yang diambil dengan informasi yang dibutuhkan. beikut hasil perhitungan nilai precision :
Precision (N) = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 = 494 494+150 = 494 644 = 0,7671 = 76,71%
Precision (P) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 253 253+95 = 253 348 = 0,7270 = 72,70%.
Recall adalah  tingkat  kedekatan  antara  nilai  yang  didapat  terhadap  nilai  sebenarnya.  Berikut  hasil perhitungan nilai recall .
Recall (N) = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑁 = 494 494+95 = 494 589 = 0,8387 = 83,87%
Recall (P) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 253 253+150 = 253 403 = 0,6278 = 62,78%.
2. K-Nearest Neighbor
Gambar 8. Confusion matrix K-Nearest Neighbor
Jumlah true positif adalah 328 dan false positif 75 yang di klasifikasikan pada prediksi negatif yang ternyata merupakan  positif. False  negatif berjumlah  63  dan True  negatif berjumlah  526  yang  diklasifikasikan  sebagai prediksi negative . Dari yang data digunakan dengan jumlah 992 dilakukan 10 kali pengolahan untuk menentukan keakuratan.
Accuracy adalah  tingkat  kedekatan  antara  nilai  yang  didapat  terhadap  nilai  sebenarnya.  berikut  hasil perhitungan nilai akurasi:
Accuracy = 𝑇𝑁+𝑇𝑃 𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 526+328 526+63+328+75 = 854 992 = 0,8609 = 86,09%
Dari hasil perhitungan diatas nilai akurasi yang diperoleh adalah 86,09 Hasil menunjukan bahwa nilai TN ( true negatif ) sebesar 526, FN ( false negatif ) sebesar 63, TP ( true positif ) sebesar 328 dan FP ( false positif ) sebesar 75.
Precision adalah  tingkat  kecocokan  antara  data  yang  diambil  dengan  informasi  yang  dibutuhkan. Berdasarkan tabel 4.4 evaluasi dengan menggunakan confusion matrix beikut hasil perhitungan nilai precision:
Precision (N) = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 = 526 526+75 = 526 601 = 0,8752 = 87,52%
Precision (P) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 328 328+63 = 328 391 = 0,8389 = 83,89%.
Recall adalah  tingkat  kedekatan  antara  nilai  yang  didapat  terhadap  nilai  sebenarnya.  Evaluasi  dengan menggunakan confusion matrix berikut hasil perhitungan nilai recall :
Recall (N) = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑁 = 526 526+63 = 526 589 = 0,8930 = 89,30% Recall (P) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 328 328+75 = 328 403 = 0,8139 = 81,39%.
e. Kurva ROC
1. Naïve Bayes
Kurva ROC ( Receiver Operating Characteriatic ) pada algoritma naïve bayes dapat mengekspresikan Confusion matrix dari tabel 4.9 kurva ROC tersebut diartikan dengan false positif untuk garis horizontal dan true positif untuk garis vertical . Nilai Area Under Curve (AUC) yang dihasilkan adalah 0,547. Semakin nilai mendekati 1.0 semakin baik. Pada gambar diatas threshold berhenti pada titik 0,547 yang dapat dikategorikan pada metode naïve bayes termasuk failure.
Gambar 9. Kurva Receiver Operating Characteriatic Naïve Bayes
2. K-Nearest Neighbor
Kurva  ROC  ( Receiver  Operating  Characteriatic )  pada  algoritma k-nearest  neighbor dapat  mengekspresikan Confusion matrix dari gambar 3.7 kurva ROC tersebut diartikan dengan false positif untuk garis horizontal dan true  positif untuk  garis vertical .  Nilai Area  Under  Curve (AUC)  yang  dihasilkan  adalah  0,866.  Semakin  nilai mendekati 1.0 semakin baik. Pada gambar diatas threshold berhenti pada titik 0,866 yang dapat dikategorikan pada penelitian termasuk Good Classification.
Gambar 10. Kurva Receiver Operating Characteriatic Naïve Bayes

## 4. KESIMPULAN
Pada tahap evaluasi dihasilkan performa dari pengujian data menggunakan algoritma naïve bayes dan k-nearest neighbor pada  analisis  sentimen  ulasan  aplikasi  tokopedia  di google  playstore dapat  disimpulkan  bahwa  performa  pada  nilai accuracy, precision dan recall dari 992 ulasan menghasilkan 403 sentimen negatif dan 589 sentimen positif. Hasil yang diperoleh dari perhitungan performa yang sudah diolah pada metode naïve bayes mendapatkan hasil accuracy , precision
positif, precision negatif, recall positif  dan recall negatif  dengan  nilai  75,30%,  72,70%,  76,71%,  62,78%,  83,87% sedangkan nilai AUC ( Area Under Curve ) yang diperoleh pada metode naïve bayes sebesar 0,547. Pada metode k-nearest neighbor mendapatkan  hasil accuracy,  precision positif, precision negatif recall positif, recall negatif  dengan  nilai 86,09%, 83,89%, 87,52%, 81,39%, 89,30% sedangkan nilai AUC ( Area Under Curve ) yang diperoleh pada metode K- NN  sebesar  0,866.    Dapat  disimpulkan  dari  hasil  tersebut  bahwa  metode  K-NN  lebih  akurat  pada  penelitian  analisis sentimen  aplikasi  tokopedia  pada  ulasan google  playstore dibandingkan  dengan  naïve  bayes,  dengan  nilai accuracy sebesar 86,09% dalam hal mengelompokkan kalimat ulasan negatif dan ulasan positif pada aplikasi Tokopedia di google playstore .

## REFERENCES
[1] R.  N.  Handayani,  “Optimasi  Algoritma  Support  Vector  Machine  untuk  Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  Produk  Tokopedia Menggunakan PSO,” Media Inform. , vol. 20, no. 2, pp. 97–108, 2021, doi: 10.37595/mediainfo.v20i2.59.
[2] R. Potharaju, M. Rahman, and B. Carbunar, “A Longitudinal Study of Google Play,” IEEE Trans. Comput. Soc. Syst. , vol. 4, no. 3, pp. 135–149, 2017, doi: 10.1109/TCSS.2017.2732167.
[3] I. Saher, A. Khan, M. Zeeshan Jhandir, R. Kazmi, and I. S. Bajwa, “Analyzing App Releasing and the  Updating Behavior of Android Apps Developers,” no. March, 2021.
[4] D. Pajri, Y. Umaidah, and T. N. Padilah, “K-Nearest Neighbor Berbasis Particle Swarm Optimization untuk Analisis Sentimen Terhadap Tokopedia,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 242–253, 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2658.
[5] A.  Syazili,  K.  Ahmad,  and  I.  Umakaapa,  “Using  tuna  fish  bone  waste  as  mineral  sources  in  feed  formulation  of  tilapia (Oreochromis niloticus),” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 890, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1755-1315/890/1/012026.
[6] S. Rakhmat, J. Zeniarza, and A. Luthfiarta, “Pengembangan Aplikasi Penentuan Tema Tugas Akhir Berdasarkan Data Abstrak Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” no. 180, p. 50199, 2016.
[7] 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, p. 131, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
[8] Amrin and Jh. Saiyar, “Aplikasi Diagnosa Penyakit Tuberculosis Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Jurikom) , vol. 5, no. 5, pp. 498–502, 2018, [Online]. Available: http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom%7CPage%7C498
[9] N. Normah, “Naïve Bayes Algorithm For Sentiment Analysis Windows Phone Store Application Reviews,” SinkrOn , vol. 3, no. 2, p. 13, 2019, doi: 10.33395/sinkron.v3i2.242.
[10]  I.  Onantya,  Indriati,  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi  BCA  Mobile  Menggunakan  BM25  Dan Improved  K-Nearest  Neighbor,” J-Ptiik.Ub.Ac.Id ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  2575–2580,  2019,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/4754
[11]  M. Furqan, S. Sriani, and S. M. Sari, “Analisis Sentimen Menggunakan K-Nearest Neighbor Terhadap New Normal Masa Covid- 19 Di Indonesia,” Techno.Com , vol. 21, no. 1, pp. 51–60, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i1.5446.
[12]  A. Deviyanto and M. D. R. Wahyudi, “Penerapan Analisis Sentimen Pada Pengguna Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 3, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.14421/jiska.2018.31-01.
[13]  R. R. Sani, J. Zeniarza, and A. Luthfiarta, “Pengembangan Aplikasi Penentuan Tema Tugas Akhir Berdasarkan Data Abstrak Menggunakan Algoritma K-nearest Neighbor,” Unisbank Semarang , no. 207, pp. 103–111, 2016.
[14]  S. Fajar Rodiyansyah and E. Winarko, “Klasifikasi Posting Twitter Kemacetan Lalu Lintas Kota Bandung Menggunakan Naive Bayesian Classification,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 7, no. 1, p. 13, 2013, doi: 10.22146/ijccs.3048.
[15]  A.  J.  P.  Sibarani,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk  Meningkatkan  Pola  Penjualan  Obat,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 262–276, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
[16]  G. A. Buntoro, “Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter,” Integer J. , vol. 2, no. 1, pp. 32–41, 2017, [Online]. Available: https://t.co/jrvaMsgBdH
[17]  A. Tanggu Mara, E. Sediyono, and H. Purnomo, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sentimen Metode Pembelajaran Dalam Jaringan (DARING) Di Universitas Kristen Wira Wacana Sumba,” Jointer - J. Informatics Eng. , vol. 2, no. 01, pp. 24–31, 2021, doi: 10.53682/jointer.v2i01.30.