Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 231-244 E- ISSN 2503-2933 231

## Menganalisis Sentimen Review Pengguna Aplikasi Itemku Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier
Ammar Zhorif* 1 , Agus Prasetyo Utomo 2
1 ,2 UNISBANK Semarang; Jl. Tri Lomba Juang No 1 Semarang
3 Sistem Informasi, FTII, UNISBANK e-mail : *1 ammarzhorif545@gmail.com, 2 mustagus@edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Penelitian  akan  menerapkan  teknik  analisis  sentimen  untuk  menganalisis  ulasan pengguna untuk platform Itemku memakai algoritma Naïve Bayes Classifer. Tujuannya adalah untuk  klasifikasikan  opini  pengguna  sentimen  positif  atau  sentimen  negatif  berdasarkan sentimen mereka terhadap platform Itemku. Data dikumpulkan dari ulasan pengguna di Google Play  Store  menggunakan  situs  web  appfollow.  Data  yang  terkumpul  menjalani  preprocessing teks, termasuk case folding, tokenizing, filtering, stemming, dan pembobotan TF-IDF. Proses ini mengubah data ulasan tidak terstruktur menjadi format terstruktur. Algoritma klasifikasi Naïve Bayes  kemudian  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  dengan  80%    data  digunakan untuk  latih  dan  20%  data  untuk  uji.  Hasilnya  mengungkapkan  tingkat  akurasi  76%  dalam klasifikasi  sentimen,  menunjukan  keefektifan  pendekatan  Naïve  Bayes.  Visualisasi  Wordcloud dihasilkan  untuk  mengindentifikasi  kata  kunci  yang  sering  disebutkan  dalam  ulasan  sentimen positif  dan  negatif.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan  kepuasan  pengguna  yang  tinggi terhadap  platform  Itemku,  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  sentimen  positif  yang  diungkapkan dalam ulasan pengguna. Penelitian ini berkontribusi untuk memahami pendapat dari pengguna, memberikan wawasan untuk meningkatkan kualitas layanan dan mengoptimalkan pengalaman pengguna.
Kata kunci — Analisis Sentimen, Itemku, Naïve Bayes Classifier, TF-IDF, Klasifikasi

## Abstract
This research will apply sentiment analysis techniques to analyze user reviews for the Itemku platform using the Naïve Bayes Classifer algorithm. The aim is to classify user opinions as  positive  sentiment  or  negative  sentiment  based  on  their  sentiment  towards  the  Itemku platform.  Data  is  collected  from  user  reviews  on  Google  Play  Store  using  the  appfollow website.  The  collected  data  underwent  text  preprocessing,  including  case  folding,  tokenizing, filtering, stemming, and TF-IDF weighting. This process converts unstructured review data into a structured format. The Naïve Bayes classification algorithm is then used to classify sentiments with  80%  of  the  data  used  for training  and  20%  of  the  data  for testing.  The  results  reveal  an accuracy  rate  of  76%  in  sentiment classification, demonstrating  the  effectiveness  of the  Naïve Bayes  approach.  Wordcloud  visualizations  are  generated  to  identify  keywords  that  are frequently mentioned in positive and negative sentiment reviews. The results of this study show high user satisfaction with the Itemku platform, as shown by the positive sentiments expressed in user  reviews.  This  research  contributes  to  understanding  the  opinions  of  users,  provides insights to improve service quality and optimize user experience.
Keywords — Sentiment Analysis, Itemku, Naïve Bayes Classifier, TF-IDF, Classification
232 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 231-244 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  di  bidang  teknologi  dan  informasi  pada  zaman  ini  yang semakin maju dapat sebuah pengaruh yang besar bagi manusia. Berkembangnya teknologi dan informasi banyak membantu aktivitas masyarakat khusunya bagi masyarakat pelaku bisnis dan bagi  masyarakat  untuk  mengembangakan  bisnisnya.  Di  zaman  sekarang,  situs  –  situs  online marketplace menjadi pilihan utama masyarakat dalam produk karena menghadirkan senjumlah kelebihan.  Salah  satunya  adalah  kemudahan  bagi  pembeli,  dimana  mereka  tidak  perlu  repot datang  langsung  ke  tempat  penjual.  Selain  itu,  wilayah  tidak  lagi  menjadi  batasan  dalam melakukan  pembelian,  karena  dapat  dilkukan  secara  online.  [1]  Salah  satu  pengaruh  dalam perkembangan  teknologi  informasi    banyaknya  masyarakat  mengaplikasikan    melalui  mobile aplication  untuk  sebuah  tren  yang  sedang  populer  yaitu  membeli  dan  menjual  produk  dan layanan  secara  online.  Perkembangan  teknologi  membeli  dan  menjual  produk  dan  jasa  jual terdapat bisnis yang diminati oleh banyak masyarakat yaitu bisnis game. Di dalam bisnis game terdapat beberapa transaksi yaitu pembelian item di dalam game, Pembelian voucher game, Dan masih banyak lai transaksi yang dapat dilakukan di dalam bisnis game. Kegiatan dalam bisnis game  harus  menggunakan  sebuah  aplikasi  yang  dapat  diunduh  melalui  platform  Google  Play Store untuk Android. Google Play adalah layanan konten digital yang disediakan oleh Google menawarkan toko online untuk produk – produk seperti musik, buku, aplikasi, dan media. [2]
Itemku adalah platform berbasis web dan mobile Itemku adalah platform berbasis web dan  mobile  yang  memberikan  tempat  untuk  melakukan  beli  dan  jual  beli  gold,  akun,  item, maupun  voucher  permainan  online  dengan  menjamin  keamanan  dalam  transaksi  dan mendapatkan garansi.Platform Itemku dibangun pada tahun 2014 dan berdiri dibawah naungan perusahaan  asal  korea  yaitu  PT.  Five  Jack.  PT.  Five  Jack    adalah  perusahaan    didirikan  tahun 2013 dan fokus terhadap produk – produk yang terkait dengan game. Pada tahun 2014 PT. Five Jack  berkunjung  di  negara  indonesia  dengan  dengan  strategi  bisnis  yang  baru  yang  dirancang untuk mengubah perilaku para pemain Indonesia. Mereka juga memiliki komitmen kuat dalam membangun  paltform  layanan  pasar  permainan  yang  lebih  baik.  Itemku  mempunyai  teknologi dinamakan  Itemku  Safe  Trading  Teknologi  tersebut  memungkinkan  pihak  dari  itemku  dapat mengontrol  dan  melihat  semua  transaksi  yang  dilakukan  dan  dapat  melakukan  pengecekan terhadap pembayaran maupun pengiriman produk dari penjual maupun pembeli.
Analisis  sentimen  adalah  proses  menganalisis  pendapat  seseorang  tentang  suatu peristiwa  berdasarkan  sikap  yang  mereka  miliki  terhadap  objek  tersebut.  Analisis  sentimen umumnya  dilakukan  untuk  mengumpulkan  dan  memahami  opini  masyarakat  yang  terdapat dalam postingan di berbagai paltform seperti blog, twitter, facebook, dan platform yang lain. [3] Analisis  sentimen  dikenal  sebagai  opinion  mining  merupakan  proses  yang  bertujuan  untuk memahami,  mengekstrak,  dan  mengelolah  secara  otomatis  data  tekstual  guna  mendapatkan informasi  tentang  sentimen  yang  terkandung  dalam  opini  kemudian  dalam  berkembangnya analisis  sentimen  menjadi  penelitian  sangat  penting  dan  juga  mendapatkan  manfaat  besar.  [4] Tugas analisis sentimen adalah mengklasifikasikan setiap kolom teks dari berbagai media online dan  sosial  berupa  dokumen  atau  kalimat  kemudian  menentukan  apakah  kata  tersebut  masuk kategori positif, netral, atau negatif. [5]
Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  merupakan  salah  satu  bentuk  pengklasifikasian dengan mempertimbangkan nilai probabiltas keanggotaan dari data tersebut. [6]sebuah metode pengelompokkan  probabilistik  sederhana  yang  melakukan  perhitungan  probabilitas  dengan menghitung dan mengkombinasikan nilai – nilai dalam suatu kumpulan data yang diberikan. [2] Dalam melakukan Naïve Bayes Classifier data akan diklasifikasi ke dalam dua kelompok yaitu kelompok  postif  dan  kelompok  negatif  kemudian  dalam  metode  klasifikasi  ini  menggunakan pendekatan  Naïve  Bayes  Classifier  pada  prediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 231-244 E- ISSN 2503-2933 233
pengalaman di masa lalu. [3]
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan opini masyarakat terhadap pelayanan yang  diberikan  oleh  Itemku  menggunakan  metode  naïve  bayes  classifier  untuk  mengetahui kepuasaan  pada  pelanggan  dalam  menggunakan  aplikasi  itemku  serta  menghasilkan  seberapa besar  tingkat  akurasi  dalam  membuat  klasifikasi.  Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk menganalisa  aplikasi  itemku  dalam  meningkatkan  pelayanan  itemku  serta  mengetahui  apakah aplikasi itemku menjadi aplikasi jual beli game terpercaya.
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh F. V. Sari and A. Wibowo tahun 2019, dengan judul  “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier  Berbasis  Konversi  Ikon  Emosi,”  Penelitian  ini  berkaitan  dengan  opini  masyarakat pada twitter yang membahas mengenai toko JD.id. Opini tersebut dianalisa dan memanfaatkan untuk mendapatkan informasi text mining lalu akan di kategorikan sebagai sentimen positif dan sentimen negatif. pada penelitian ini bertujuan untuk mgetahui layanan produk dari maketplace yang  bermanfaat  bagi  pelanggan  maupun  penjual  metode  Naive  Bayes  Classifier  yang dikembangkan  pembobotan  tf-idf  dan  fitur  konversi  ikon  emosi.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  metode  Naïve  Bayes  tanpa  penambahan  fitur  mampu  mendapatkan  nilai akurasi  sebesar  96,44%  sementara  ditambahkan  fitur  pembobotan  tf-idf  disertai  konversi  ikon emosi mendapatkan akurasi menjadi 98%. [7]
Kemudian  penelitian  yang  terkait  dilakukan  oleh  S.  Masripah  and  L.  D.  Utami  tahun 2020,  dengan  judul  “Algoritma  Klasifikasi  Naïve  Bayes  untuk  Analisa  Sentimen  Aplikasi Shopee  ”  penelitian  ini  menentukan  pelayanan  yang  diberikan  oleh  aplikasi  shoppe  baik  atau buruk  dengan  menggunakan  melihat  komentar  –  komentar  yang  ada  di  aplikasi  shoppe. Komentar  –  komentar  di  rubah  menjadi  sebuah  informasi  data  yang  di  olah  dengan  baik kemudian  komentar  dilakukan  Analisa  sentimen  menggunakan  klasifikasi  Niave  Bayes.  Pada penelitian  ini  analisa  sentiment  terhadap  komentar  –  kometar  shopee  menghasilkan  akurasi sebesar 71.50% dan AUC sebesar 0,500. [8]

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  melakukan  penelitian  ini,  dibutuhkan  bagaimana  prosedur  pengolahan  data  serta tahapan dalam pengolahan data yang dilakukan dalam preprocessing dalam data dan pemodelan klasifikasi  digunakan  pada  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier.  Gambar  1  tampilan  tahapan metode dalam penelitian:
234 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 231-244 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 1. Flowchart Penelitian

## 2.1    Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  teknik  scraping  dalam  mengumpulkan  data dalam  jumlah  yang  banyak.  Pengambilan  data  menggunakan  website  Appfollow.io  dan  data yang  terkumpul  akan  disimpan  berbentuk CSV ( Comma  Separated  Values )  .  Data  yang dikumpulkan berupa teks yang diambil sebanyak 1000 data tercsdapat di tanggal 1 Januari 2022 hingga sampai tanggal 31 januari 2022.

## 2.2   Preprocessing Data
Preprocessing data merupakan teknik tahapan merubah data yang tidak sesuai menjadi terstruktur.  Ada  4  (empat) langkah  yang  akan  digunakan  dalam  preprocessing  data.  Gambar 2 tahapan preprocessing Data:
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 231-244 E- ISSN 2503-2933 235

## Gambar 2. Flowchart Tahapan Preprocessing

## 2.3   TF-IDF (Term Frequency-Inverse Dense Frequency)
Dalam  tahap  pembobotan  kata  metode  TF  -IDF  digunakan  untuk  menghasilkan  bobot nila bagi setiap kata dalam data yang digunakan. Dalam proses pembobotan kata menggunakan algoritma tf-id, yang  memberikan nilai frekuensi pada kata yang signifikan, diutamakan untuk kata – kata yang sering muncul dalam dokumen tetapi jarang muncul dalam seluruh dokumen. Untuk melakukan langkah ini, digunakan sklearn library melalui dua skema, yaitu word counts menggunakan CountVectorizer dan word frequencies menggunakan TfidVectorizer . [9]

## 2.4   Implemtasi Algoritma Naïve Bayes Classifier
Pada  proses  pelatihan,  input  yang  digunakan  adalah  data  training  yang  telah  melewati tahap pemrosesan dan pembobotan kata sebelumnya kemudian data akan digunakan input dalam algoritma Naïve Bayes. Setelah melalui tahap perhitungan frekuensi pada tiap – tiap dokumen, maka dilakukan tahap pengklasifikasian menggunakan algoritma naïve bayes.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini mengklasifikasikan mengenai data ulasan pengguna atau data review pengguna  aplikasi  Itemku  pada play  store .  Tahapan  untuk  mengelompokkan  data  ulasan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  yang  berguna  ketika  menganalisa  sentimen masyarakat terhadap aplikasi Itemku. Data yang digunakan adalah data komentar ulasan aplikasi Itemku  pada  play  store  yang  didapat  dari  website Appfollow .Data  dari  website  Appfollow  di scraping lalu selanjutnya akan di lakukan proses labelling untuk membedakan antara sentimen yang  positif  dan  sentimen  yang  negatif.  Pemberian  label  kepada  data  sentimen  positif  untuk ulasan baik lalu sentimen negatif untuk ulasan kurang baik, proses ini dilakukan menggunakan google collab dengan mengambil data 1000 ulasan pengguna atau review pengguna.
236 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 231-244 E-ISSN 2503-2933

## 3.1   Membaca Data
Tools yang  digunakan  untuk  membaca  data  ulasan  menggunakan  fungsi pd.read_csv (), fungsi  ini  digunakan  karena  data  yang  dipakai  berformat  berupa  file.csv.  Penelitian  ini  data yang  digunakan  untuk  tahap  preprocessing  adalah  data  opini  pengguna  dari  review  pengguna aplikasi  Itemku  dari  hasil  scraping  data  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya.  Peneliti  ini mengambil  2  field  data  yang  selanjutnya  dijadikan  dataframe  Playstore  dan  Sentimen  untuk dilakukannya  pengklasifikasian.  Data  ulasan  yang  diambil  dalam  penelitian  di  aplikasi  Itemku terdapat pada bulan Januari.
Gambar 3. Membaca Data
Membaca  data  dengan  data  ulasan  sebanyak  1000  entri  data  dan  memiliki  4  variabel diantaranya  : No,  Rating,  Review,  dan  Sentiment .  Variabel  rating  berupa  penilaian  pengguna pada  aplikasi  Itemku  dengan  nilai  1  sampai  5  dikelompokkan  menjadi  kelas  1  sampai  3 sentimen  negatif  dan  sentimen  positif  dengan  nilai  4  dan  5.  Sedangkan  variabel review berisi kumpulan komentar pengguna atau ulasan komentar pengguna.

## 3.2   Text Preprocessing
Data  ulasan  yang  terkumpul  merupakan  data  teks  dengan  format.csv  dan  data  masih bersifat  tidak  terstruktur.  Data  yang  tidak  terstruktur  dapat  menghambat  jalannya  proses sehingga  harus  dilakukan  tahap  text  preprocessing  dengan  tujuan  memperbaiki  data  menjadi terstruktur. Pada text preprocessing ada 4 tahapanan yaitu Case Folding, Tokenizing, Filtering , dan Stemming .

## 1. Case Folding
Case Folding adalah proses untuk di samakan pada huruf – huruf kapital menjadi huruf kecil dalam  sebuah  teks.  Dalam  tujuan  proses  untuk  menyamakan  format  huruf  dalam  teks  agar lebih konsisten. Selain itu proses ini dapat melibatkan pembersihan dokumen dari kata tidak relevan atau tidak dibutuhkan dengan tujuan mengurangi gangguan  yang tidak perlu dalam analisis teks. [10]  Gambar 4 tampilan hasil dari Case Folding:
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 231-244 E- ISSN 2503-2933 237

## Gambar 4. Hasil Case Folding
2. Tokenizing
Tokenizing  adalah  proses  analisis  data  untuk  memecah  kalimat  –  kalimat  tersebut  menjadi kata  yang  disebut  dengan  token.  Menggunakan tokenizing dapat  membedakan  antara pemisah kata atau maupun bukan. Gambar 5 tampilan hasil dari tokenizing:
Gambar 5. Hasil Tokenizing
3. Filtering
Filtering adalah suatu tahapan untuk mengambil kumpulan kata yang tidak digunakan pada hasil token. Kata yang umum dan tidak ada memiliki makna bisa disebut dengan stopword . Contohnya pemakaian di kata penghubung serta, seperti, yang, setelah, dan lainnya. Gambar 6  tampilan hasil dari filtering :
238 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 231-244 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 6. Hasil Filtering
4. Stemming
Stemming  merupakan  proses  mengubah  kata-kata  hasil  dari filtering ke  bentuk  dasarnya dengan  cara  menghilangkan  imbuhan-imbuhan  pada  kata  dalam  dokumen.  Contohnya  kata "membela" dapat diubah menjadi "bela", "menguatkan" menjadi "kuat", "menjaga" menjadi "jaga",  "dikatakan"  menjadi  "kata",  dan  sebagainya.  [11]  Gambar  7  tampilan  hasil  dari Stemming:
Gambar 7. Hasil Stemming
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 231-244 E- ISSN 2503-2933 239
5. TF-IDF ( Term Frequency-Inverse Document Frequency )
TF-IDF  yaitu  menghitung  pembobotan  kata  atau  menilai  bobot  pada  suatu  kata  kedalam dokumen yang ada. TF ( Term Frequency ) adalah  munculnya frekuensi dari term yang ada di dokumen, dan IDF ( Inverse Document Frequency ) yaitu dalam perhitungan term dilakukan secara detail saat akan didistribusikan pada dokumen yang ada. TF ( Term Frequency ) akan terlebih  dahulu  dilakukan  dalam  menghitung  proses pembobotan  kata.  Berikut ini  tampilan program beserta hasil yang telah melalui tahap pembobotan kata:
Gambar 8. Program Term Frequency
Menggunakan  fungsi pandas series row dan membuat review_list untuk menyimpan list dari  data  opini.  Melakukan  .apply()  pada  fungsi  calc_TF()  yang  ada fungsi  Pandas  Series ‘Review_list’ dan  hasil akan  tersimpan  pada  Series ‘TF_dict’, selanjutnya  membuat  dictionary DF, dimana key adalah sebuah term dan value adalah total dokumen (DF_dict) yang terikat term tersebut.
Gambar 9. Program Term Frequency - Inverse Document Frequency
240 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 231-244 E-ISSN 2503-2933
Setelah  melakukan  perhitungan  term  frequency,  maka  dilakukan  perhitungan pembobotan  TF-IDF.  Untuk  menghasilkan  result  menjadi  suatu  nilai  TF-IDF  mengunakan fungsi TF[key] * IDF[key]. Hasil TF-IDF dapat dilihat pada gambar 10 berikut:
Gambar 10. Hasil TF-IDF
Pada gambar 10 menunjukan hasil perhitungan setiap kata pada  dokumen ke 200 dari data opini yang digunakan. Dalam index ke 200 memiliki 4 suku kata menghasilkan TF dan TF- IDF yang berbeda seperti halnya kata “bagus” mendapatkan nilai TF sebesar 0.25 dan nilai TF- IDF sebesar 0.370.
Gambar 11. Program Kata Teratas
Hasil perhitugan kata teratas dari term pada 1000 data review pengguna aplikasi Itemku. Dapat  dilihat  bahwa  perolehan  kata  terbanyak  yaitu  kata  “mantap” dengan  memperoleh  nilai 164.450947  dan  di  ikuti  dengan  kata  “bagus”  dengan  perolehan  nilai  157.586435  .  Dapat dipastikan bahwa pengguna atau user pada aplikasi Itemku merasa sangat puas dengan adanya aplikasi tersebut.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 231-244 E- ISSN 2503-2933 241

## Gambar 12. Hasil Kata Teratas
6. Implementasi Naïve Bayes Classifier
Pada  Tahapan  ini  merupakan  langkah  utama  dalam  pengklasifikasian  data  opini menggunakan  algoritma naïve  bayes .  Dalam  proses  membuat learning menggunakan  1000 data  yang  akan  dibagi  dua  data  yaitu  menggunakan  data training dalam  membuat  model learning pada  data  testing  lalu  nantinya  akan  dapat  dipakai  saat  menguji  pola  yang  telah dibentuk,  Peneliti  akan  menggunakan  rasio  8:2  yang  artinya  80%  (800  data  training)  dan 20% (200 data testing) mendapatkan jumlah atribut atau kata sebesar 1780.
Proses Pengklasifikasian data dilakukan menggunakan perhitungan probabilitas pada kalimat disetiap kelas untuk dapat menghasilkan prediksi dan akurasi data yang dimasukkan. Agar dapat mengetahui performa dari algoritma naïve bayes , dilakukan pengujian pada data testing  200  data.  Hasil  dari  mengklasifikasikan  akan  di  visualisasikan  dalam  bentuk confusion  matrix. Pada  gambar  berikut  ini  akan  dilihatkan  hasil  dari  pengujian  klasifikasi memakai algoritma naïve bayes.
Gambar 13.  Hasil dari Confusion Matrix Naïve Baye s
242 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 231-244 E-ISSN 2503-2933
Hasil  dari  klasifikasi  200  data  testing  mengunakan  algoritma  naïve  bayes mendapatkan hasil nilai akurasi sebesar 76% yang terbilang cukup tinggi. Definisi angka 1 adalah  nilai  positif  dan  angka  0  adalah  nilai  negatif,  dengan  tabel confusion    matrix juga dapat  digunakan  untuk  melihat  hasil  nilai  ukuran  evaluasi  model  yang  lainnya  seperti precision yaitu ukuran untuk sistem dalam mencari ketepatan antar informasi menghasilkan nilai  negatif  sebesar  0.00  dan  nilai  positif  sebesar  0.76,  recall  yaitu  ukuran  untuk  suatu sistem  dalam  menemukan  kembali  informasi  menghasilkan  nilai  negatif  sebesar  0.00  dan nilai positif sebesar 1.00, f1 – score yaitu perbandingan dari rata – rata precison dan recall menghasilan nilai negatif sebesar 0.00 dan nilai positif sebesar 0.86.
7. Visualisassi data
Pada  tahap  ini  akan  menampilkan  banyaknya  kata  atau  komentar  yang diperbincangkan oleh para pengguna aplikasi Itemku hingga dihasilkan suatu visualisai data dalam bentuk wordcloud . Besar kecilnya ukuran kata dalam wordcloud berpengaruh dalam opini publik. Program visualisasi data positif dapat dilihat berikut :
Gambar 14. Visualisasi Data Positif
Berdasarkan hasil visualisasi data diatas dapat dilihat bahwa kata yang sering ditulis oleh  pengguna  di Play  Store pada  aplikasi  Itemku  dengan  sentimen  positif  adalah  kata  di. Adapun  kata  yang  muncul  di  hasil  sentimen  positif  adalah  nya,  murah,  aku,  dan,  game, banget,  dan  lain  -  lainya.  Kata  yang  muncul  di  sentimen  positif  menjadi  sorotan  pada pengguna aplikasi Itemku.
Gambar 15. Visualisasi Data Negatif
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 231-244 E- ISSN 2503-2933 243
Berdasarkan  hasil  visualisasi  data  diatas  dapat  dilihat  bahwa  kata  yang  sering ditulis  oleh  pengguna  di Play  Store pada  aplikasi  Itemku  dengan  sentimen  negatif  adalah kata saya. Adapun kata yang muncul di hasil sentimen negatif adalah bisa, sudah, di, itemku, nya,  tapi,  dan  lain  -  lainya.  Kata  yang  muncul  di  sentimen  negatif  menjadi  sorotan  pada pengguna aplikasi Itemku.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  menganalisis  dan  pengujian  di  aplikasi  itemku  dapat  disimpulkan  ada  bahwa penelitian tersebut menemukan pengaruh cukup besar terhadap pencarian akun game dan top up game.  Hal  ini  terlibat  dalam  tahap  pembobotan  kata  menggunakan  wordcloud,  dimana  kata “mantap”  mendapatkan  nilai  tertinggi  dengan  skor  164.450947,  diikuti  oleh  kata  “bagus” dengan  skor  157.586435.  Pada  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  pengguna  aplikasi  itemku merasa  puas  dengan  layanan  yang  diberikan.  Penelitian  ini  juga  dapat  menunjukan  bahwa aplikasi  jual  beli  game  online  yaitu  aplikasi  Itemku  dapat  diandalkan  dan  aman  bagi  para pengguna aplikasi. Selain itu bagi para pengguna yang baru mendaftarkan akunnya di aplikasi Itemku dan ingin membeli akun game, mereka dapat dengan mudah menggunakannya.

## 5. SARAN
Saran  untuk  Penelitian  Selanjutnya  dalam  Menganalisis  Sentimen  Review  Pengguna Aplikasi Itemku Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier adalah:
1. Membandingkan Algoritma Klasifikasi: Selain algoritma Naive Bayes , penelitian selanjutnya dapat  membandingkan  performa  algoritma K-Nearest  Neighbors (K-NN), Support  Vector Machine (SVM), Decision  Tree ,  dan K-means .  Tujuannya  adalah  untuk  mencari  hasil akurasi yang paling tepat dan terbaik dalam analisis sentimen pada review pengguna aplikasi Itemku.
2. Memperluas Jumlah Data Review: Penelitian berikutnya dapat melibatkan lebih banyak data review  atau  ulasan.  Hal  ini  dapat  meningkatkan  akurasi  dan  hasil  yang  lebih  baik  dalam menggunakan metode yang sama, yaitu algoritma Naive Bayes .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima Kasih kepada Semua Pihak yang Memberikan Dukungan kepada Penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  P.  Artanti,  A.  Syukur,  A.  Prihandono,  and  D.  R.  I.  M.  Setiadi, “Analisa  Sentimen Untuk Penilaian Pelayanan Situs Belanja Online Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” pp. 8–9, 2018.
[2] M.  Rezki,  D.  N.  Kholifah,  M.  Faisal,  P.  Priyono,  and  R.  Suryadithia, “Analisis  Review Pengguna  Google  Meet  dan  Zoom  Cloud  Meeting  Menggunakan  Algoritma  Naïve
Bayes,” J. Infortech , Vol. 2, No. 2, pp. 264–270, 2020, doi:
10.31294/infortech.v2i2.9286.
244 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 231-244 E-ISSN 2503-2933
[3] B. M. Pintoko and K. M. L., “Analisis Sentimen Jasa Transportasi Online pada Twitter Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier,” e-Proceeding  Eng. ,  Vol.  5,  No.  3,  pp. 8121–8130, 2018.
[4] G.  A.  Buntoro, “Analisis  Sentimen  Calon  Gubernur  DKI  Jakarta  2017  di  Twitter,” Integer J. , Vol. 2, No. 1, pp. 32–41, 2017, doi: 10.31284/j.integer.2017.v2i1.95.
[5] S.  M.  Salsabila,  A.  Alim  Murtopo,  and  N.  Fadhilah, “Analisis  Sentimen  Pelanggan Tokopedia Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Minfo Polgan , Vol. 11, No. 2, pp. 30–35, 2022, doi: 10.33395/jmp.v11i2.11640.
[6] V.  A.  Permadi, “Analisis  Sentimen  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap Review  Restoran  di  Singapura,”  J.  Buana  Inform. ,  Vol.  11,  No.  2,  p.  140,  2020,  doi: 10.24002/jbi.v11i2.3769.
[7] F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo, “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Berbasis  Konversi  Ikon  Emosi,”  J. SIMETRIS , Vol. 10, No. 2, pp. 681–686, 2019.
[8] S.  Masripah  and  L.  D.  Utami, “Algoritma  Klasifikasi  Naïve  Bayes  untuk  Analisa Sentimen  Aplikasi  Shopee,” Swabumi ,  Vol.  8,  No.  2,  pp.  114–117,  2020,  doi: 10.31294/swabumi.v8i2.8444.
[9] A. B. P. Negara, H. Muhardi, and I. M. Putri, “Analisis Sentimen Maskapai Penerbangan Menggunakan Metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Information Gain,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , Vol. 7, No. 3, p. 599, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020711947.
[10]  D.  Darwis,  E.  S.  Pratiwi,  and  A.  F.  O.  Pasaribu, “Penerapan  Algoritma  SVM  Untuk Analisis  Sentimen  pada  Data  Twitter  Komisi  Pemberantasan  Korupsi  Republik Indonesia,” Edutic  -  Sci.  J.  Informatics  Educ. ,  Vol.  7,  No.  1,  pp.  1–11,  2020,  doi: 10.21107/edutic.v7i1.8779.
[11]  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, [Online]. Available:
http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti/article/view/369.