KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 1962-1971 DOI 10.30865/klik.v4i4.1600 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Digital Korlantas POLRI Menggunakan Naïve Bayes pada Google Play Store
Syarif Hidayatulloh Wazir Putra, Dimas Febriawan *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia Email: 1 hidayatullohwajir13@gmail.com, 2,* dimas.febriawan@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: dimas.febriawan@uhamka.ac.id
Abstrak− Digital Korlantas POLRI merupakan aplikasi yang dirilis pada tanggal, 13 April 2021 oleh Korlantas POLRI. Aplikasi ini bertujuan untuk memberikan pelayanan perpanjangan SIM kepada masyarakat secara digital. Aplikasi ini telah mencapai lebih 5 juta unduhan, dengan ulasan sebanyak 102 ribu dan rating sebesar 3,7. Ulasan-ulasan tersebut mencakup beragam komentar positif dan negatif. Banyak pengguna yang mengeluhkan terkait performa aplikasi tersebut. Maka dari itu dibutuhkannya, analisis sentimen dengan tujuan  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  seseorang  secara  otomatis  kedalam  kelompok  positif  dan  negatif.  Penelitian  ini menggunakan algoritma Naïve Bayes sebagai metode klasifikasi dengan dataset sebanyak 1500, terdiri dari 536 data sentimen positif dan 964 data sentimen negatif. Dalam proses pengolahan data menggunakan pembagian data dengan rasio 80:20, menghasilkan 1200 data latih dan 300 data uji. Hasil akhir dari penelitian ini adalah mendapat nilai accuracy, precision, dan recall yang bertujuan untuk mengevaluasi  seberapa  baik  kinerja  algoritma Naïve  Bayes dalam  proses  klasifikasi.  Nilai  yang  didapatkan  dari  evaluasi  dengan menggunakan data sebanyak 300 data latih, menunjukkan nilai accuracy sebesar 70.33%, nilai precision sebesar 56.34%, dan nilai recall sebesar 74.77%. Hasil pengujian evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Naïve bayes berhasil dalam proses klasifikasi.
Kata Kunci: Naïve Bayes; Klasifikasi; Analisis Sentimen; Digital Korlantas POLRI; Google Play Store
Abstract− Digital Korlantas POLRI is an application released on April 13, 2021 by Korlantas POLRI. This application aims to provide SIM extension services to the public digitally. This application has reached more than 5 million downloads, with 102 thousand reviews and  a  rating  of  3.7.  The  reviews  include  a  variety  of  positive  and  negative  coments.  Many  users  complained  about  the  app’s performance. Therefore, sentiment analysis is needed with the aim of utomatically classifying a person’s sentiments into positive and negative groups. This research uses the Naïve Bayes algorithm as a classification method with a dataset of 1500, consisting of 536 positive sentiment data and 964 negative sentiment data. In a data processing process using data division with a ratio of 80:20, resulting in 1200 training data and 300 test data. The final result of this research is to get accuracy, precision and recall values which aim to evaluate how well the Naïve Bayes algorithm performs in the classification process. The values obtained from the evaluation by using data as much as 300 training data, shows an accuracy value of 70.33%, a precision value of 56.34%, and a recall value of 74.77%. The evalution test results show that the Naïve Bayes algorithm is successful in the classification process.
Keywords : Naïve Bayes; Classification; Sentiment Analysis; Digital Korlantas POLRI; Google Play Store

## 1. PENDAHULUAN
Pemerintah tengah berupaya mempercepat transformasi digital dan mengembangkan infrastruktur digital sebagai bagian dari program nasional yang mencakup hampir semua sektor industri [1]. Salah satunya adalah sektor digitalisasi layanan publik merupakan penyediaan layanan masyarakat yang memanfaatkan teknologi digital untuk memberikan pelayanan publik yang lebih unggul, efesien, dan efektif sesuai dengan kebutuhan masyarakat [2].
Kepolisian Republik Indonesia adalah bagian pemerintahan Indonesia. Menurut UU tahun 2002 no 2, kepolisian bertanggung  jawab  dalam  menjaga  keamanan  serta  ketertiban  masyarakat,  melakukan  penegakan  hukum,  dan memberikan  perlindungan,  pengayoman,  serta  pelayanan  kepada  masyarakat  [3].  Kepolisian  Republik  Indonesia  juga bertanggung  jawab  dalam  administrasi  lalu  lintas,  termasuk  penerbitan  Buku  Pemilik  Kendaraan  Bermotor  (BPKB), layanan  perpanjangan  Surat  Tanda  Nomor  Kendaraan  (STNK)  selama  lima  tahun,  serta  pembuatan  dan perpanjangan Surat Izin Mengemudi (SIM).
Dalam rangka memberi layanan administratif kepada masyarakat, Korlantas POLRI meluncurkan aplikasi digital bernama Digital Korlantas POLRI pada tanggal, 13 April 2021. Aplikasi ini mencakup beberapa fungsi, termasuk SINAR (SIM Nasional Presisi). Aplikasi Digital Korlantas POLRI dapat di download pada Google Play Store [4].
Digital Korlantas POLRI untuk saat ini memiliki fokus utama dalam menyediakan layanan untuk perpanjangan SIM [5]. Di Google Play Store, aplikasi ini telah diunduh mencapai lima juta kali, mendapatkan ulasan sebanyak 102 ribu dan rating sebesar 3,7. Ulasan-ulasan tersebut mencakup beragam komentar positif dan negatif. Banyak pengguna yang mengeluhkan terkait performa aplikasi tersebut seperti aplikasinya suka error, kesulitan dalam proses verifikasi dan gagal terus  dalam  mengunngah  berkas.  Hasil  ini,  menunjukkan  bahwa  ada  aspek-aspek  yang  perlu  ditingkatkan  dalam memenuhi ekspetasi pengguna terhadap layanan aplikasi tersebut. Oleh karena itu, analisis sentimen menjadi sebuah alat yang digunakan untuk secara otomatis mengklasifikasikan sentimen seseorang kedalam kelompok positif dan negatif.
Analisis sentimen merupakan cabang ilmu, bertujuan untuk mengkaji pandangan, sikap, perasaan, penilaian, dan evaluasi  individu  terhadap  berbagai  aspek  seperti  produk,  individu,  organisasi,  isu,  peristiwa,  atau  topik  tertentu  [6]. Analisis sentimen juga merupakan salah satu contoh yang paling poplar dibidang Natural Language Processing (NLP) yang  merupakan  cabang  dari Artifical  Intellegence [7].  Secara  keseluruhan,  terdapat  lima  langkah  untuk  melakukan analisis sentimen, yaitu mengumpulkan sejumlah data melalui dengan cara scraping , preprocessing , feature selection , classification ,  dan evaluation [8].  Ada  beberapa  metode  klasifikasi  data  yang  dapat  digunakan  seperti K-Nearest Neighbors , Support Vector Machine, dan Naïve Bayes .
Syarif Hidayatulloh Wazir Putra, Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Digital Korlantas POLRI Menggunakan Naïve

## Bayes pada Google Play Store
Naïve Bayes merupakan salah satu teknik supervised learning, melibatkan proses pembelajaran dari data trainig. Metode  ini  umumnya  digunakan  dalam  klasifikasi  objek  karena  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  kemudahan  penggunaan, efesien, dan sederhana dalam pemahaman [9]. Metode ini termasuk dalam  keluarga metode Bayes, dimana klasifikasi Bayesian bergantung pada penerapan Teorema Bayes. Teorema ini memainkan peran  penting dalam menghitung atau memprediksi probabilitas suatu hipotesisyang dianalis untuk mencapai keputusan terbaik dalam statistik [10].
Dalam penelitian ini, metode Naïve Bayes digunakan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan aplikasi Digital Korlantas POLRI. Data didapatkan pada Google Play Store melalui teknik web scraping menggunakan Google Colab, dengan total 1500 data yang relevan. Kemudian, dataset tersebut disimpan dalam format csv dan dikelompokkan ke  dalam  dua  kategori,  yaitu  positif  dan  negatif.  Selanjutnya  dataset  akan  diolah  menggunakan  aplikasi  RapidMiner Studio.
Melihat  penelitian  Siti  Nurwahyuni  yang  membahas  tentang  analisis  sentimen  terhadap  aplikasi  Transportasi Online  KRL  Access,  mendapatkan  akurasi  84%  dari  300  data  ulasan  berhasil  diprediksi  secara  akurat  menggunakan pendeketan Naïve Bayes. Selain itu juga, dapat efektif dalam mengklasifikasikan opini yang memiliki panjangnya sekitar satu  paragraf  [11].  Fauzan  Setya  Ananto  juga  melakukan  penelitian  dengan  pendekatan  yang  sama  terhadap  ulasan aplikasi MyPertamina dengan temuan tersebut, mendapatkan data bersih sebanyak 1289 dengan akurasi 77,42%, presisi 49,98%, dan recal 76,87% diperoleh dengan menggunakan klasifikasi Naïve Bayes , dengan menggunakan metode k-fold cross , teknik cross validation untuk klasifikasi data [12]. Penelitian lainnya juga yang dilakukan oleh Firman Noor Hasan Terhadap Layanan Grab Indonesia Menggunakan klasifikasi Multinominal Naïve Bayes. Hasil dari penelitian, didapatkan dataset  sejumlah  1000  data,  dengan  911  sentimen  positif  dan  89  data  sentimen  negatif.  Yang  menghasilkan  tingkat accuracy sebesar 92,5%. Hal ini mengindikasikan bahwa mayoritas pelanggan merasakan kepuasan terhadap layanan dan fasilitas yang diberikan oleh Grab Indonesia [10].
Perlu dilakukan perbandingan dengan metode lainnya untuk mengevaluasi efektifitas metode Naïve Bayes dalam analisis sentimen. Salah satu perbandingan tersebut terdapat dalam penelitian yang dilakukan oleh Lutfi Budi Ilmawan antara klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes untuk analisis sentimen terhadap ulasan Tekstual di Play Store . Akurasi yang berhasil dicapai oleh metode SVM mencapai 81,46%, sementara metode Naïve Bayes hanya mencapai 75,41%. Ini menunjukkan bahwa SVM lebih efesien dalam melakukan analisis sentimen dibandingkan dengan metode Naïve  Bayes [13].  Selain  itu,  merujuk  pada  penelitian  sebelumnya  mengeni  analisis  sentimen  aplikasi  Digital Korlantas POLRI, tidak banyak ditemukan penelitian yang membahas mengenai metoode Naïve Bayes sebagai algoritma pengklasifikasian. Berdasarkan penelitian [5] menerapkan metode Support Vector Machine untuk menganalisis sentimen apikasi Digital Korlantas POLRI, menghasilkan sentimen positif 598 data dan sentimen negatif 511 data. Dengan rasio data 90:10, mencapai tingkat accuracy 0,82. penelitian ini bertujuan untuk mengkategorikan ulasan terhadap aplikasi Digital Korlantas POLRI di Google Play Store ke dalam dua kategori, yaitu sentimen positif dan negatif. serta mengevaluasi sejauh mana efektivitas metode Naïve Bayes dalam melakukan analisis sentimen pada penelitian ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini, analisis sentimen terhadap Digital Korlantas POLRI dilakukan dengan menerapkan metode Naïve Bayes . Alur penelitian tersebut diilustrasikan pada Gambar 1.
Syarif Hidayatulloh Wazir Putra, Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Digital Korlantas POLRI Menggunakan Naïve

## Bayes pada Google Play Store

## 2.1 Pengambilan Data
Tahap awal dimulai dengan mengambil data menggunakan Google Colab , yang uumnya disebut sebagai proses scraping data. Berikut adalah proses pengambilan data yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Proses Pengambilan Data
Pada gambar 2, terlihat data yang diambil dari ulasan komentar pengguna terkait aplikasi Digital Korlantas POLRI di Platform Google Play Store . Pengambilan data dilakukan menggunkan Google Colab dengan total 1500 ulasan yang relevan  dengan  aplikasi.  Proses  pengumpulan  data  melibatkan  teknik web  scraping, dan  setelahnya,  dataset  disimpan dalam format csv.

## 2.2 Pelabelan Dataset
Setelah  berhasil  mengambil  data  melalui  teknik web  scraping ,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan  analisis  dengan memberikan  label  pada  setiap  ulasan  pengguna,  mengelompokkannya  dalam  dua  kategori,  yaitu  sentimen  positif  dan negatif.  Label  sentimen  positif  diberikan  kepada  pengguna  yang  merasakan  manfaat  dari  aplikasi,  sementara  label sentimen negatif diberikan kepada pengguna yang merasa kurang terbantu oleh aplikasi tersebut [14].

## 2.3 Preprocessing Dataset
Preprocessing dataset  adalah  tahapan  yang  bertujuan  untuk  menghapus  kata-kata  yang  tidak  relevan  dengan  objek penelitian dan mengorganisir data yang sebelumnya berantakan menjadi data yang terstruktur [15][16]. Berikut terdapat beberapa tahapan preprocessing dataset, yaitu: a. Cleansing , merupakan tahapan untuk menghilangkan noise atau simbol.
b. Case Folding , adalah tahapan mengubah semua huruf kapital menjadi kecil ( lower case ).
c. Tokenizing , adalah proses memanfaatkan spasi dan tanda baca untuk membagi kalimat menjadi bentuk token.
d. Stopwords  Removal ,  merupakan  tahapan  yang  melibatkan  penghapusan  istilah  yang  sering  digunakan  atau  tidak memberikan kontribusi nilai pada sistem.
e. Filter Tokens ( by Length ), adalah tahapan untuk menghilangkan kata-kata berdasarkan panjangnya, dengan rentang antara 4 hingga 25 karakter.

## 2.4 Pembobotan Kata
Pemberian bobot pada setiap kata adalah teknik yang sering digunakan dalam pencarian informasi. Teknik ini juga disebut sebagai TF-IDF ( Term Frequency – Inverse Document Frequency ). Metode ini memberikan bobot pada sebuah istilah atau  kata  dalam  dokumen  dan  dianggap  sebagai  metode  yang  lebih  sederhana,  tepat, dan  efesien  [17].  Persamaan  (1) dibawah ini menyajikan rumus TF-IDF sebagai berikut:
𝑊 (𝑡.𝑑) = 𝑊𝑡𝑓 (𝑡.𝑑) ×   𝑖𝑑𝑓 𝑡 (1)
Keteranga: 𝑊 (𝑡.𝑑) : Bobot TF-IDF 𝑊𝑡𝑓 (𝑡.𝑑) : Bobot kata dalam setiap dokumen 𝑖𝑑𝑓 𝑡 : Bobot Inverse Document Frequency dari nilai (log (N/df)) N : Jumlah seluruh dokumen df : Jumlah dokumen yang mengandung term

## 2.5 Pembagian Data
Dalam  penelitian  ini,  data  diklasifikasikan  dengan  menggunakan  operator Split Data  dengan  pembagian  rasio  80:20, dimana 80% data latih dan 20% data uji.

## 2.6 Penerapan Algoritma Naïve Bayes
Naïve  Bayes adalah  suatu  teknik  klasifikasi  objek  yang  memanfaatkan  probabilitas  dan  statistika  dalam  memprediksi peluang suatu kejadian atau kondisi tertentu dengan mengandalkan asumsi kuat. Naïve Bayes mampu memberikan suatu hasil klasifikasi sebuah opini secara akurat, termasuk opini yang terdiri dari beberapa kalimat baik yang bersifat positif maupun negatif [10]. Dalam Teorema Bayes, Probabilitas bersyarat diungkapkan melalui suatu persamaan [18] seperti persamaan (2) berikut:
Syarif Hidayatulloh Wazir Putra, Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Digital Korlantas POLRI Menggunakan Naïve

## Bayes pada Google Play Store
𝑃 (𝐻│𝑋 ) = 𝑃 (𝑋|𝐻)𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (2) Keterangan: X : Tuple atau objek data
H
: Hipotesis atau tuple X adalah kelas C 𝑃 (𝐻│𝑋 )
: Probabilitas bahwa hipotesis H benar untuk tuple X
𝑃 (𝑋|𝐻)
: Probabilitas bahwa tuple X berada dalam kelas C
𝑃(𝐻) : Probabilitas bahwa hipotesis H benar untuk setiap tuple 𝑃(𝑋) : Probabilitas prior dari tuple X

## 2.7 Pengujian Evaluasi
Dalam tahap ini dilakukan evaluasi berdasarkan Confusion matrix, merupakan matriks yang menghitung jumlah data uji yang berhasil dikelompokkan dengan benar dan yang dikelompokkan dengan salah, untuk menilai seberapa baik inerja model  klasifikasi.  Penerapan  matriks  ini  dapat  membantu  dalam  menilai  sejauh  mana  kualitas  kinerja  dari  model klasifikasi tersebut [19]. Dalam tahap ini, dilakukan evaluasi berdasarkan confusion matrix, yang melibatkan perhitungan accuracy, precision, dan recall [20]. Berikut adalah Tabel 1 Confusion Matrix:
Tabel 1. Confusion Matrix
Prediction Class Actual Class Negative Positive Predict Negative TN FN Predict Positive FP TP
Berikut  rumus  perhitungan confusion  matrix ,  untuk  mendapatkan  nilai accuracy,  precision, dan recall sebagai berikut. Dapat dijelaskan melalui persamaan (3), (4), dan (5).
Accuracy = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝐹𝑃) (3) Precision = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) (4) Recall = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengambilan Data
Data diambil dengan scraping , menggunakan sebuah library google-play-scraper pada Google Colab . Metode ini secara otomatis mengambil data ulasan aplikasi Digital Korlantas POLRI yang terdapat pada website Google Play Store .
Gambar 3. Scraping Dataset
Pada Gambar 3 merupakan parameter dari proses scraping , dalam tahap pengambilan data, library google-play- scraper akan  melakukan scraping berdasarkan  parameter  yang  dimasukkan.  Peneliti  memasukan  codigan  seperti “id.qoin.korlantas.user” untuk mengambil data dari aplikasi Digitl Korlantas POLRI, dengan Bahasa yang diambil pada teks hanya Bahasa Indonesia, pengambilan dataset dilakukan berdasarkan ulasan yang relevan terhadap aplikasi Digital Korlantas POLRI, dengan jumlah sebanyak 1500 ulasan.
Syarif Hidayatulloh Wazir Putra, Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Digital Korlantas POLRI Menggunakan Naïve Bayes pada Google Play Store
Gambar 4. Hasil web scraping
Pada Gambar 4 menampilkan proses web scraping yang menghasilkan sebanyak 1500 dataset dengan ulasan yang berasal dari tanggal terbaru. Kolom pada gambar tersebut mencakup informasi seperti username, score, at, content .
Gambar 5. Proses Penyimpanan Dataset ke File CSV
Setelah berhasil mengumpulkan dataset dengan jumlah ulasan yang diinginkan, data disimpan dalam format csv, seperti Gambar 5 diatas.

## 3.2 Pelabelan Dataset
Pada bagian ini, pelabelan akan diterapkan pada data yang sudah diperoleh dari langkah sebelumnya.  Proses pelabelan data dilakukan secara manual oleh peneliti dengan menggunakan aplikasi Microsoft Excel 2016. Pelabelan dataset ini dibagi menjadi dua kategori, yaitu sentimen positif dan negatif. Dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Proses Pelabelan Text Sentimen Sampe  sekarang  belum  bisa,  Laporannya  TERJADI  KESALAHAN  saat  registrasi  identitas  di perpanjangan sim (unggah dokumen) Negatif Perpanjangan sim online sehari jadi, bisa langsung diambil di polresta yang dipilih. Kalau diantar / dipaketkan mungkin lebih lama prosesnya Positif Aplikasi bagus, mudah dan cepat pelayanan nya Positif Aplikasinya eror terus mau buat SIM dengan cpt dan mudah asik gagal terus sistemnya Negatif Mantap, perpanjang SIM lebih mudah & murah Positif
Pada Tabel 2 diatas memperlihatkan hasil dari proses pelabelan secara manual dengan total data sebanyak 1500, yang menghasilkan 536 data dengan sentimen positif dan 964 data dengan sentimen negatif.

## 3.3 Preprocessing Dataset
Setelah  melalui  tahap  pengambilan  data  dan  pelabelan,  maka  langkah  berikutnya  adalah preprocessing dataset menggunakan software RapidMiner. Preprocessing bertujuan untuk menyaring kata-kata yang tidak terstruktur menjadi data terstruktur. Tahapan ini terdiri atas lima langkah, yaitu cleansing , case folding , tokenizing , stopwords removal , dan filter tokens by length. Berikut adalah uraian dari tahapan preprocessing dataset sebagai berikut:
a. Cleansing
Proses cleansing dilakukan  untuk  menghilangkan  noise  atau  simbol  yang  tidak  diinginkan.  Seperti  icon  [- !”#$%&^’()*+,./:;  ?@\[\\\]_{|}~].
Pada Gambar 6, dalam tahapan ini, peneliti menggunakan operator Replace dan Trim, yang akan diintegrasikan ke dalam  operator Subprocess .  Operator Replace  Noise berfungsi  untuk  menghilangkan  noise  atau  simbol.  Sedangkan operator Trim berfungsi untuk menghilangkan baris kosong.
Syarif Hidayatulloh Wazir Putra, Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Digital Korlantas POLRI Menggunakan Naïve

## Bayes pada Google Play Store
Tabel 3. Hasil Cleansing Text Sebelum Text Sesudah
Sampe  sekarang  belum  bisa,  Laporannya  TERJADI KESALAHAN  saat  registrasi  identitas  di  perpanjangan sim (unggah dokumen) Sampe  sekarang  belum  bisa  Laporannya  TERJADI
KESALAHAN  saat  registrasi  identitas  di  perpanjangan sim unggah dokumen Perpanjangan  sim  online  sehari  jadi,  bisa  langsung diambil  di  polresta  yang  dipilih.  Kalau  diantar  / dipaketkan mungkin lebih lama prosesnya
Perpanjangan sim online sehari jadi bisa langsung diambil di polresta yang dipilih Kalau diantar dipaketkan mungkin lebih lama prosesnya
Pada Tabel 3 menunjukkan hasil dari proses cleansing. Perbedaan antara data sebelum diproses dan sesudah di proses terlihat jelas. Kolom kiri terdapat beberapa tanda baca seperti .,/(). Setelah melalui proses dengan operator Replace dan Trim , tanda baca tersebut berhasil dihilangkan, sebagaimana terlihat pada kolom kanan.
b. Case Folding
Setalah melakukan proses cleansing, langkah berikutnya adalah proses case folding guna mengubah semua huruf kapital menjadi kecil.
Tabel 4. Hasil Case Folding
Text Sebelum Text Sesudah
Sampe  sekarang  belum  bisa  Laporannya  TERJADI KESALAHAN  saat  registrasi  identitas  di  perpanjangan sim unggah dokumen sampe sekarang belum bisa laporannya terjadi kesalahan saat  registrasi  identitas  di  perpanjangan  sim  unggah dokumen Perpanjangan sim online sehari jadi bisa langsung diambil di polresta yang dipilih Kalau diantar dipaketkan mungkin lebih lama prosesnya perpanjangan sim online sehari jadi bisa langsung diambil di polresta yang dipilih kalau diantar dipaketkan mungkin lebih lama prosesnya
Tabel 4 menampilkan hasil dari tahap case folding . Dalam proses ini, operator Transform Case digunakan oleh peneliti. Pada kolom kiri, terdapat teks dengan huruf besar. Namun, setelah menjalani proses dengan operator Transform Case , teks yang sebelumnya berhuruf besar telah diubah menjadi huruf kecil, seperti yang terlihat pada kolom kanan.
c. Tokenizing
Setalah melakukan proses case folding, selanjutnya adalah prose Tokenizing, proses ini dilakukan untuk memecah satu kalimat menjadi bentuk token dengan menggunakan tanda baca dan spasi.
Tabel 5. Hasil Tokenizing
Text Sebelum Text Sesudah
sampe sekarang belum bisa laporannya terjadi kesalahan saat  registrasi  identitas  di  perpanjangan  sim  unggah dokumen
sampe,  sekarang,  belum,  bisa,  laporannya,  terjadi, kesalahan,  saat,  registrasi,  identitas,  di,  perpanjangan, sim, unggah, dokumen perpanjangan sim online sehari jadi bisa langsung diambil di polresta yang dipilih kalau diantar dipaketkan mungkin lebih lama prosesnya
perpanjangan,  sim,  online,  sehari,  jadi,  bisa,  langsung, diambil,  di,  polresta,  yang,  dipilih,  kalau,  diantar, dipaketkan, mungkin, lebih, lama, prosesnya
Tabel 5 menunjukkan hasil dari tahap tokenizing . Dalam proses ini, peneliti menggunakan operator Tokenize . Pada kolom kiri data masih berbentuk kalimat, tetapi setelah melalui proses tokenizing, kalimat tersebut dipecah menjadi kata- kata yang dipisahkan menggunakan tanda baca, sebagaimana terlihat pada kolom kanan.
d. Stopwords Removal
Setalah  melakukan  proses tokenizing, langkah  berikutnya  adalah  prose stopwords  removal, untuk  menghapus istilah yang sering digunakan.
Tabel 6. Hasil Stopwords Removal
Text Sebelum
Text Sesudah
sampe,  sekarang,  belum,  bisa,  laporannya,  terjadi, kesalahan,  saat,  registrasi,  identitas,  di,  perpanjangan, sim, unggah, dokumen
sampe,  laporannya,  kesalahan,  registrasi,  identitas, perpanjangan, sim, unggah, dokumen
perpanjangan,  sim,  online,  sehari,  jadi,  bisa,  langsung, diambil,  di,  polresta,  yang,  dipilih,  kalau,  diantar, dipaketkan, mungkin, lebih, lama, prosesnya
perpanjangan,  sim,  online,  sehari,  langsung,  diambil, polresta, dipilih, diantar, dipaketkan, prosesnya
Pada Tebel 6 menunjukkan hasil dari tahap stopwords removal . Dalam proses ini, peneliti menggunakan operator Filter  Stopwords  (Dictionary) dimana  operator  ini,  menggunakan  file stopword Bahasa  Indonesia  yang  sudah  dibuat. Perbedaan terlihat pada tabel tersebut, dimana kata-kata yang tidak memiliki makna telah dihilangkan.
Syarif Hidayatulloh Wazir Putra, Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Digital Korlantas POLRI Menggunakan Naïve

## Bayes pada Google Play Store
e. Filter Tokens by Length
Setalah melakukan proses stopwords removal, selanjutnya adalah prose filter tokens by length, proses dilakukan untuk menghilangkan kata-kata berdasarkan panjangnya.
Tabel 7. Hasil Filter Tokens by Length
Text Sebelum Text Sesudah
sampe,  laporannya,  kesalahan,  registrasi,  identitas, perpanjangan, sim, unggah, dokumen
sampe,  laporannya,  kesalahan,  registrasi,  identitas, perpanjangan, unggah, dokumen
perpanjangan,  sim,  online,  sehari,  langsung,  diambil, polresta, dipilih, diantar, dipaketkan, prosesnya
perpanjangan, online, sehari, langsung, diambil, polresta, dipilih, diantar, dipaketkan, prosesnya
Pada Tabel 7 merupakan hasil dari filter tokens by length . Dalaam proses ini, peneliti menggunakan operator Filter Tokens (by Length) . Yang akan menghapus kata-kata yang kurang dari minmal 4 karakter dan maksimal 25 karakter.
Gambar 7. Proses Preprocessing
Pada Gambar 7 merupakan proses preprocessing , di mana tahapan case folding, tokenizing, stopwords removal, dan filter tokens by length akan diintegrasikan ke dalam operator Process Documents from Data .

## 3.4 Pembobotan Kata
Setelah melewati tahap preprocessing dataset, langkah selanjutnya adalah melakukan pembobotan kata. Pada proses ini, setiap kata diberi bobot menggunakan metode TF-IDF. Dalam proses ini TF-IDF, tetap menggunakan operator Process Documents from Data .

## Gambar 8. Parameter TF-IDF
Gambar 8 diatas merupakan parameter dari operator Process Documents from Data . Terdapat opsi create word vector kemudian dicentang, dan untuk vector creation pilih TF-IDF.

## 3.5 Pembagian Data
Sebelum melanjutkan ke tahap penerapan algoritma Naïve Bayes , langkah selanjutnya adalah pembagian dataset ke dalam dua bagian, yakni data latih dan data uji. Proses ini, menggunakan operator Split Data.
Syarif Hidayatulloh Wazir Putra, Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Digital Korlantas POLRI Menggunakan Naïve Bayes pada Google Play Store
Gambar 9 merupakan parameter dari operator Split Data. Pada proses ini, pembagian rasio 80:20, mengahasilkan 80% data latih dan 20% data uji. Dengan pembagian tersebut, menghasilkan data latih 1200 dan data uji 300.

## 3.6 Penerapan Algoritma Naïve Bayes
Setelah melalui tahapan pembagian data. Langkah berikutnya adalah penerapan algoritma Naïve Bayes .  Dalam proses ini, peneliti menggunakan operator Naïve Bayes, Apply Model, dan Performance .
Gambar 10. Penerapan Algoritma Naïve Bayes
Pada Gambar 10 merupakan penerapa algoritma Naïve Bayes . Dalam proses ini, data latih akan menjalani proses klasifikasi dengan menggunakan operator Naïve Bayes . Data latih yang telah diklasifikasikan akan diteruskan ke operator Apply  Model untuk  mendapatkan  prediksi  bersama  dengan data  uji.  Operator Performance kemudian  berfungsi  untuk mengevaluasi model klasfikasi yang telah dibuat.
Gambar 11. Proses Keseluran dalam Analisis Sentimen
Gambar  11  menampilkan  keseluruhan  rangkaian  proses  analisis  sentimen.  Semua  operator  dihubungkan,  dan setelah semua operator terrhubung, proses keseluruhan dijalankan dan menghasilkan Output seperti pada Gambar 12.
Gambar 12. Hasil Penerapan Algoritma Naïve Bayes

## 3.7 Pengujian Evaluasi
Langkah terakhir dalam penelitian ini adalah tahap evaluasi, yang bertujuan untuk mengevaluasi seberapa baik kinerja algoritma Naïve  Bayes dalam  proses  klasifikasi  dan  untuk  mendapatkan  nilai accuracy,  precision, dan recall .  Untuk memperoleh nilai-nilai tersebut, dilakukan menggunakan confusion matrix .
Syarif Hidayatulloh Wazir Putra, Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Digital Korlantas POLRI Menggunakan Naïve

## Bayes pada Google Play Store
Tabel 8. Hasil Performance Naïve Bayes
Accuracy: 70.33%
True Negatif True Positif Class Precision Pred. Negatif 131 27 82.91% Pred. Positif 62 80 56.34% Class Recall 67.88% 74.77%
Pada  proses  pengujian  evaluasi,  digunakan  sebanyak  300  data  uji,  terdiri  dari  107  sentimen  positif  dan  193 sentimen  negatif.  Hasil  evaluasi  kinerja  algoritma Naïve  Bayes menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  70.33%, sebagaimana tercantum pada Tabel 8 diatas.
Berikut ini merupakan hasil perhitungan confusion matrix yang mendapatkan nilai accuracy, precision, dan recall sesuai dengan data yang diperoleh.
Accuracy = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝐹𝑃) = (80+131) (80+131+27+62) = 211 300 = 0,70
Precision = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 80 (80+62) = 80 142 = 0,56
Recall = 𝑇𝑃
(𝑇𝑃+𝐹𝑁) = 80 (80+27) = 80 107 = 0,74
Dari evaluasi dengan confusion matrix , didapatkan hasil accuracy sebesar 70.33%, precision sebesar 56.34%, dan recall sebesar 74.77%.

## 4. KESIMPULAN
Mengambil kesimpulan dari penelitian diatas, bahwa pengambilan data ulasan aplikasi Digital Korlantas POLRI dengan teknik web scraping , diperoleh dataset sebanyak 1500 dengan ulasan yang relevan. Setelah melakukan pelabelan secara manual pada dataset, menunjukkan adanya 536 data sentimen positif dan 964 data sentimen negatif. Sebelum penerapan algoritma Naïve Bayes dilakukan pembagian data terlebih dahulu, dengan rasio 80:20, yang menghasilkan 80% data latih dan 20% data uji. Dengan pembagian tersebut, dihasilkan data latih 1200 dan data uji 300. Dalam menggunakan algoritma Naïve  Bayes untuk  mengevaluasi  kinerjanya,  digunakan confusion  matrix sebagai  alat  evaluasi. Confusion  matrix digunakan untuk mendapatkan nilai accuracy, precision, dan recall . Tahap pengujian evaluasi, digunakan data sebanyak 300  data uji,  terbagi  atas  107  ulasan  positif  dan  193 ulasan  negatif.  Hasil  dari  evaluasi mendpatkan accuracy sebesar 70.33%, precision sebesar  56.34%,  dan recall sebesar  74.77%.  Dari  hasil  tersebut,  dapat  disimpukan  bahwa  banyak pengguna  memberikan  ulasan  negatif,  mencapai  total  964  data,  yang  menunjukkan  ketidakpuasan  pengguna  terhadap layanan aplikasi Digital Korlantas POLRI. Meskipun begitu, terdapat sejumlah pengguna yang merasakan manfaatnya dari  aplikasi  Digital  Korlantas  POLRI  dan  merasa  belum  sepenuhnya  kecewa  dengan  layanan  aplikasi  tersebut. Disarankan  untuk  penelitian  mendatang,  dapat  dipertimbangkan  untuk  melakukan  pelabean  secara  otomatis  guna meningkatkan  efesien  dalam  penelitian.  Selain  itu,  pengembangan  penelitian  dapat  menggunakan  metode  klasifikasi lainnya seperti menggunakan metode Deep Learning , untuk perbandingan hasil nilai akurasinya.

## REFERENCES
[1] W. Setiawan, “Era Digital dan Tantangannya,” Semin. Nas. Pendidik. , pp. 1–9, 2017.
[2] Kominfo,
“Pemerintah Kebut Digitalisasi Layanan Publik,” kominfo.go.id , 2023. https://www.kominfo.go.id/content/detail/47280/pemerintah-kebut-digitalisasi-layanan-publik/0/artikel  (accessed  Nov.  14, 2023). [3] Kepolisian, “KEPOLISIAN REPUBLIK INDONESIA,” kemenkeu.go.id . https://jdih.kemenkeu.go.id/fulltext/2002/2TAHUN2002UU.htm (accessed Jan. 06, 2024).
[4] Digital Korlantas, “Digital Korlantas,” digitalkorlantas.id , 2021. https://www.digitalkorlantas.id/ (accessed Nov. 14, 2023).
[5] N.  R.  Setiawan  and  E.  R.  Kaburuan,  “Sentimen  Analisis  Review  Aplikasi  Digital  Korlantas  Pada  Google  Play  Store Menggunakan  Metode  SVM,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  105–116,  2023,  doi: 10.32736/sisfokom.v12i1.1614.
[6] H. Sibyan and N. Hasanah, “Analisis Sentimen Ulasan Pada Wisata Dieng Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-Nn),” J. Penelit. dan Pengabdi. Kpd. Masy. UNSIQ , vol. 9, no. 1, pp. 38–47, 2022, doi: 10.32699/ppkm.v9i1.2218.
[7] I. Saputra and D. A. Kristiyanti, “Machine Learning Untuk Pemula,” Inform. Bandung, Indones. , 2022, Accessed: Nov. 14, 2023. [Online]. Available: https://elibrary.bsi.ac.id/readbook/220976/machine-learning-untuk-pemula
[8] A.  P.  Natasuwarna,  “Seleksi  Fitur  Support  Vector  Machine  pada  Analisis  Sentimen  Keberlanjutan  Pembelajaran  Daring,” Techno.Com , vol. 19, no. 4, pp. 437–448, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i4.4044.
[9] M. P. Rahayu and Y. Farlina, “Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Prediksi Penyebab Kecelakaan Kerja Cv. Deka Utama,” J. Larik Ldng. Artik. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 21–26, 2021, doi: 10.31294/larik.v1i1.472.
[10]  F.  N.  Hasan  and  M.  Dwijayanti,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pelanggan  Terhadap  Layanan  Grab  Indonesia  Menggunakan Multinominal  Naïve  Bayes  Classifier,” J.  Linguist.  Komputasional ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  52–58,  2021,  doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v4i2.61.
[11]  S. Nurwahyuni, “Online KRL access menggunakan metode Naive Bayes,” Swabumi , vol. 7, no. 1, pp. 31–38, 2019.
Syarif Hidayatulloh Wazir Putra, Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Digital Korlantas POLRI Menggunakan Naïve Bayes pada Google Play Store
[12]  F. S. Ananto and F. N. Hasan, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi MyPertamina pada  Google  Play  Store,” J.  ICT    Inf.  Commun.  Technol. ,  vol.  23,  no.  1,  pp.  75–80,  2023,  [Online].  Available: https://ejournal.ikmi.ac.id/index.php/jict-ikmi
[13]  L. B. Ilmawan and M. A. Mude, “Perbandingan Metode Klasifikasi Support Vector Machine dan Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen  pada  Ulasan  Tekstual  di  Google  Play  Store,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  154–161,  2020,  doi: 10.33096/ilkom.v12i2.597.154-161.
[14]  E. P. Sutrisno and S. Amini, “IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PADA IMPLEMENTATION OF K-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHM IN SENTIMENT ANALYSIS OF USER REVIEWS FOR DIGITAL,” vol. 2, no. 2, pp. 687–695, 2023.
[15]  F. Hashfi, D. Sugiarto, and I. Mardianto, “Sentiment Analysis of An Internet Provider Company Based on Twitter Using Support Vector Machine and Naïve Bayes Method,” Ultim.  J. Tek. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 1–6, 2022, doi: 10.31937/ti.v14i1.2384.
[16]  Rahutomo;,  I.  Fahrur,  and  Haris;,  “IMPLEMENTASI  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  PADA  ANALISA  SENTIMEN TWITTER  BERDASARKAN  WAKTU,”  2019.  https://onesearch.id/Record/IOS4494.article-744/TOC  (accessed  Nov.  23, 2023).
[17]  R. Melita, V. Amrizal,  hendra bayu Suseno, and T. Dirjam, “Penerapan Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (Tf-Idf) Dan Cosine Similarity Pada Sistem Temu Kembali Informasi Untuk Mengetahui Syarah Hadits Berbasis Web (Studi Kasus: Hadits Shahih Bukhari-Muslim),” J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 149–164, 2018, doi: 10.15408/jti.v11i2.8623.
[18]  D. Suyanto, “Data Mining untuk klasifikasi dan klasterisasi data,” Bandung Inform. Bandung , 2017, Accessed: Nov. 14, 2023. [Online]. Available: https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=1059041
[19]  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.
[20]  R.  Nadia,  D.  K.  M.  L,  and  F.  Nhita,  “Analisis  Dan  Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  Terhadapa  Pemilihan Gubernur Jawa Barat 2018 Pada Media Online,” e-Proceeding Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 1678–1700, 2018.