785   Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322
E- ISSN 2503-2933
Analisis Sentimen Aplikasi E-Government Pada Google
Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Artanti Inez Tanggraeni* 1 , Melkior N. N. Sitokdana 2
1,2 Universitas Kristen Satya Wacana; Jl. Diponegoro 56-60, Salatiga, Kec.Sidorejo, Kota Salatiga, Jawa Tengah 50711, (0298) 321212
3 Jurusan Sistem Informasi, FTI UKSW, Salatiga e-mail: * 1 682018146@student.uksw.edu, 2 melkior.sitokdana@uksw.edu

## Abstrak
E-gov  merupakan  inovasi  digital  yang  dibuat  pemerintah  untuk  menciptakan  proses bisnis yang lebih efektif dan efisien demi memenuhi kebutuhan masyarakat. Sebagai wujud dari inovasi  tersebut  dalam  bidang  pertanahan,  pemerintah  membuat  aplikasi  Sentuh  Tanahku. Sentuh  Tanahku  didistribusikan  pada  Google  Play  dan  menghasilkan  banyak  ulasan  dari pengguna.  Hasil  ulasan  tersebut  memiliki  pengaruh  bagi  penggunaan  dan  pengembangan aplikasi.  Namun,  dengan  banyaknya  data  ulasan  yang  ada,  akan  sulit  diolah  secara  manual. Maka  dari  itu,  diperlukan  metode  untuk  melihat  kecenderungan  pengguna  terhadap  aplikasi secara  otomatis,  apakah  positif  atau  negatif.  Metode  yang  akan  digunakan  adalah  analisis sentimen.  Tahapan  yang  dilakukan  adalah  pengambilan  data  ulasan  pada  Google  Play, pelabelan  secara  manual  untuk  mendapatkan  data  ulasan  positif  dan  negatif,  data preprocessing,  pembobotan  TF-IDF,  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes,  dan evaluasi.  Dari  proses  pelabelan  menunjukkan  bahwa  aplikasi  Sentuh  Tanahku  cenderung mendapatkan  respon  positif  dari  pengguna  dengan  perbandingan  407  ulasan  positif  dan  235 ulasan  negatif.  Dan  dari  hasil  pengujian  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes dengan pembobotan TF-IDF menghasilkan akurasi sebesar 89%, precision sebesar 83%, dan recall sebesar 87%.
Kata kunci — E-Gov , Sentuh Tanahku, ulasan, analisis sentimen, Naïve Bayes

## Abstract
E-gov  is  a  digital  innovation  created  by  the  government  to  create  more  effective  and efficient  business  processes  to  meet  the  needs  of  the  community.  As  a  manifestation  of  this innovation  in  the  land  sector,  the  government  makes  an  application  called  Sentuh  Tanahku. Sentuh Tanahku is distributed on Google Play and generates a lot of reviews from users. The results  of  these  reviews  have  an  impact  on  the  use  and  development  of  the  application. However,  with  the  large  amount  of  review  data,  it  will  be  difficult  to  process  manually. Therefore, a method is needed to automatically see the user's tendency towards the application, whether it is positive or negative. The method that will be used is sentiment analysis. The stages are  collecting  review  data  on  Google  Play,  manually  labeling  to  get  positive  and  negative review  data,  data  preprocessing,  TF-IDF  weighting,  classification  using  the  Naïve  Bayes algorithm,  and  evaluation.  The  labeling  process  shows  that  Sentuh  Tanahku  application  gets positive  response  from  users  with  a  comparison  of  407  positive  reviews  and  235  negative reviews. And from the results of sentiment analysis testing using the Naïve Bayes algorithm with TF-IDF weighting, it produces an accuracy of 89%, precision of 83%, and recall of 87%.
Keywords — E-Gov, Sentuh Tanahku , review, sentiment analysis, Naïve Bayes
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 785-795 E-ISSN 2503-2933 786
Artanti , et., al [ Analisis Sentimen Aplikasi E-Government Pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes] IJCCS Vol. x, No–end_page
1. PENDAHULUAN
ebutuhan  akan  kecepatan  dan  kemudahan  pemrosesan  data  dan  informasi  membuat berbagai  perusahaan  maupun  instansi  berlomba-lomba  untuk  menciptakan  inovasi  baru [1].  Dengan  semakin  pesatnya  perkembangan  teknologi  informasi  dapat  mendukung kemudahan  realisasi  dari  inovasi  tersebut.  Inovasi-inovasi  tersebut  tersebar  pada  seluruh  lini kehidupan, baik transportasi, pendidikan, perdagangan, hingga menyentuh sektor pemerintahan.
E-Gov merupakan  salah  satu  inovasi  yang  diciptakan  oleh  pemerintah  agar  dapat bersaing  di  dunia  digital. E-Gov merupakan  satu  dari  enam  pilar Smart  City ,  tepatnya Smart Governance . E-Gov atau Electronic  Government memungkinkan  terciptanya  interaksi  antara masyarakat,  pemerintah,  dan  instansi  di  dalam  suatu  sistem  dengan  penerapan  teknologi informasi  dan  komunikasi,  serta  koneksi  internet.  Dengan  adanya e-gov ,  pemerintah  berharap terciptanya proses bisnis yang lebih efektif dan efisien demi  memenuhi kebutuhan masyarakat [2].
Salah  satu  lembaga  pemerintah  yang  telah  menerapkan e-gov adalah  Kementerian Agraria Tata Ruang/Badan Pertanahan Nasional (ATR/BPN). Kementerian ATR/BPN memiliki peran aktif dalam mengurus persoalan pertanahan yang ada di Indonesia, dari mulai pengurusan sertipikat  tanah  hingga  menyelesaikan  persoalan  sengketa  tanah.  Untuk  mempermudah  proses pertanahan,  Kementerian  ATR/BPN  menciptakan  sebuah  inovasi  yang  diberi  nama  Sentuh Tanahku.
Sentuh  Tanahku  merupakan  aplikasi  berbasis mobile yang  memungkinkan  pengguna dapat  mengakses  informasi  hanya  melalui smartphone .  Hal  ini  membuat  aplikasi  Sentuh Tanahku memiliki fleksibilitas yang tinggi dalam penggunaannya. Harapannya dengan adanya aplikasi Sentuh Tanahku dapat tercipta timbal balik yang positif antara Kementerian ATR/BPN dengan masyarakat. Masyarakat dimudahkan dalam hal akses informasi terkait pertanahan dan pihak  Kementerian  ATR/BPN  dapat  melihat  partisipatif  masyarakat  yang  dapat  digunakan untuk  perbaikan  terhadap  Sistem  Informasi  Pertanahan  ke  depannya  [3].  Selain  itu,  dengan adanya  kemudahan  melalui  aplikasi  Sentuh  Tanahku,  dapat  membantu  mempercepat tercapainya program-program yang diselenggarakan oleh Kementerian ATR/BPN.
Data yang dihasilkan dari aplikasi Sentuh Tanahku bukan hanya terkait data pertanahan, melainkan  ada  data  lain  yang  dihasilkan  dari  proses  distribusi  aplikasi.  Sentuh  Tanahku didistribusikan  dengan  memanfaatkan platform digital,  yaitu Google  Play .  Setiap  pengguna yang  mengunduh aplikasi Sentuh Tanahku dapat memberikan ulasan terhadap aplikasi melalui fitur  yang  telah  disediakan  oleh Google  Play .  Ulasan  tersebut  dapat  diakses  secara  bebas  oleh siapa  saja.  Data  ulasan  dari  aplikasi  Sentuh  Tanahku  dapat  bermanfaat  apabila  diolah  dengan baik. Hasil pengolahan data akan menghasilkan masukkan untuk perbaikan dan pengembangan aplikasi, karena kritik dan saran terbaik berasal dari pendapat langsung pengguna.
Pendapat  dari  setiap  pengguna  pada Google  Play dapat  berpengaruh  pada  calon pengguna  sebagai  bahan  pertimbangan  penggunaan  suatu  aplikasi.  Namun,  dengan  banyaknya data  ulasan  yang  ada,  akan  sulit  diolah  secara  manual.  Dengan  demikian,  sangat  diperlukan metode  untuk  melihat  kecenderungan  pengguna  terhadap  aplikasi  secara  otomatis,  apakah positif atau negatif [1].
Melihat  pentingnya  ulasan  pengguna  terhadap  keberlangsungan  suatu  aplikasi,  maka akan  baik  apabila  analisis  sentimen  dilakukan  pada  data  ulasan  aplikasi  Sentuh  Tanahku  di Google  Play .  Analisis  sentimen  dilakukan  sebagai  suatu  proses  untuk  menghasilkan pengkategorian  pendapat  melalui  ulasan  yang  diberikan  pada  suatu  topik  menjadi  berlabel positif,  negatif,  atau  netral.  Analisis  sentimen  merupakan  bagian  dari  penelitian text  mining yang memiliki potensi nilai komersial [4].
Sebelumnya telah dilakukan penelitian terhadap aplikasi Sentuh Tanahku dengan judul “Evaluasi Usability Aplikasi Sentuh Tanahku Menggunakan Metode Heuristic .” Dari penelitian
K
787 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 785-795 E-ISSN 2503-2933
tersebut  didapatkan  hasil  berdasarkan  10  jenis  komponen  metode  evaluasi  heuristik.  Salah satunya  adalah  pada  komponen User  Control ,  aplikasi  Sentuh  Tanahku  dirasa  sudah memberikan  kemudahan  kepada  pengguna  dalam  pengoperasiannya  [5].  Namun,  data  yang digunakan  adalah  berdasarkan  tampilan  yang  ada  pada  aplikasi  Sentuh  Tanahku,  bukan berdasarkan pendapat langsung dari pengguna secara luas. Sehingga dengan adanya penelitian terkait  analisis  sentimen  pada  aplikasi  Sentuh  Tanahku  dapat  memperkuat  masukkan  dari penelitian sebelumnya.
Penelitian  terkait  analisis  sentimen  juga  sudah  sering  dilakukan  pada  kebijakan  yang dilakukan  pemerintah,  seperti  penelitian  yang  berjudul  “Implementasi Sentiment  Analysis Tanggapan  Masyarakat  Terhadap  Pembangunan  di  Kota  Pontianak”.  Penelitian  tersebut memanfaatkan  data  opini  masyarakat  di twitter dan  algoritma Naïve  Bayes sebagai  metode klasifikasi yang diterapkan. Dari penelitian tersebut didapatkan hasil bahwa dengan penerapan algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan ulasan ke label positif, negatif, atau netral dari 450 data latih dan 50 data uji, akurasinya adalah 72%. Selain itu ditemukan sebuah fakta bahwa jumlah  data  latih  dapat  memengaruhi  tingkat  akurasi  sentimen  dari  suatu  algoritma  yang digunakan [6].
Penelitian lain yang juga membahas tentang analisis sentimen dan memanfaatkan data ulasan  aplikasi  pada Google  Play adalah  penelitian  yang  berjudul  “ App  Review  Sentiment Analysis  Shopee  Application  in  Google  Play  Store  Using  Naive  Bayes  Algorithm .”  Algoritma Naïve  Bayes dapat  dijadikan  sebuah  solusi  untuk  memecahkan  masalah  pengklasifikasian sentimen pada ulasan aplikasi Shopee dan memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Pada penelitian tersebut  didapatkan  akurasi  sebesar  96,667%  [7].  Namun  kedua  penelitian  tersebut  tidak menjelaskan kecenderungan sentimen pengguna terhadap topik yang dibahas, yaitu hanya fokus pada pengklasifikasian ulasan dan melihat tingkat akurasi dari metode yang digunakan.
Karena tidak banyak penelitian yang melakukan analisis sentimen pada aplikasi e-gov , maka dalam penelitian ini akan dilakukan analisis sentimen pada salah satu aplikasi e-gov , yaitu aplikasi  Sentuh  Tanahku.  Penelitian  ini  akan  menjabarkan  proses  yang  akan  menghasilkan analisis  sentimen  dengan  menerapkan  algoritma Naïve  Bayes dengan text  mining Python . Algoritma Naïve  Bayes akan  dimanfaatkan  sebagai  metode  untuk  menghasilkan  prediksi terhadap suatu ulasan, apakah dalam kategori positif atau negatif. Algoritma Naïve Bayes dipilih karena  telah  banyak  digunakan  pada  proses text  mining dan  akurasinya  tinggi.  Dengan penerapan  algoritma Naïve  Bayes juga  dapat  mempersingkat  waktu  pengklasifikasian  dalam analisis  sentimen  [6].  Bahasa  pemrograman Python akan  digunakan  dalam  proses text  mining , dari data  preprocessing hingga pengklasifikasian  analisis  sentimen  dengan  algoritma Naïve Bayes .  Bahasa  pemrograman Python dipilih  karena  mudah  dalam  penggunaan  dan pengaplikasiannya.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan yang harus ditempuh pada penelitian ini berjumlah 7 tahap, yaitu pengambilan data,  pelabelan  secara  manual, data  preprocessing ,  pembobotan  TF-IDF,  pemisahan  data dengan tujuan untuk membuat data latih dan data uji, klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes , dan evaluasi.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 785-795 E-ISSN 2503-2933 788
Artanti , et., al [ Analisis Sentimen Aplikasi E-Government Pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes] IJCCS Vol. x, No–end_page

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1 Pengambilan Data
Google  Play merupakan  aplikasi multiplatform yang  dapat  diakses  secara mobile maupun website .  Pada  penelitian  ini,  data  ulasan  aplikasi  Sentuh  Tanahku  diambil  melalui website Google  Play .  Teknik  yang  digunakan  dalam  tahap  pengambilan  data  ulasan  aplikasi Sentuh  Tanahku  adalah  teknik web  scraping .  Data  yang  diambil  pada  proses web  scraping merupakan  data  yang  berasal  dari  halaman website dengan  bahasa markup. Prosesnya  sendiri dilakukan  secara  semi-terstruktur  [8].  Proses web  scraping dilakukan  dengan  memanfaatkan extension tool dari Chrome , yaitu Data Scraper . Hasil dari proses web scraping tersebut adalah file dalam bentuk excel . Data yang diambil berfokus pada pengambilan data tanggal, rating, dan ulasan  dari  aplikasi  Sentuh  Tanahku.  Rentang  waktu  data  yang  diambil  adalah  dari  bulan September 2021 sampai Oktober 2022. Data tersebut berjumlah 674 ulasan.
Dari  674  data  ulasan,  selanjutnya  dilakukan  pembersihan  data  secara  manual  untuk menghapus ulasan yang tidak memiliki kesinambungan terhadap proses analisis sentimen yang akan  dilakukan,  contohnya  dapat  dilihat  melalui  Tabel  1.  Pembersihan  data  ini  menghasilkan data akhir sebanyak 642 data ulasan.
Tabel 1. Data Ulasan yang Dihapus
Teks
2m. L.m ñ9 Yan L..m dr J.m Mm+ m .z.6.?z ź

## 2.2 Pelabelan Manual
Data  ulasan  yang  sudah  dikumpulkan  akan  diberi  label  positif  atau  negatif.  Proses pelabelan dilakukan secara manual. Dari hasil pelabelan didapatkan data ulasan positif dan data ulasan negatif. Setelah itu, dilakukan pemberian nilai terhadap label positif sebesar 1 dan label negatif sebesar 0.
Tabel 2. Pelabelan Ulasan Secara Manual Label Teks Positif Aplikasi yang sangat membantu Negatif  Sulit masuk ke aplikasi

## 2.3 Data Preprocessing
Dalam  melakukan  analisis  sentimen,  sebelumnya  perlu  melalui  tahap data preprocessing . Data  preprocessing ini  diperlukan  untuk  mengoptimalkan  hasil  dari  analisis sentimen. Data  preprocessing yang  akan  dilakukan  terdapat  lima  tahap,  yaitu case  folding, remove punctuation, tokenizing, stemming, dan stopwords removal. Case  folding merupakan  tahap  pengolahan  data  untuk  membuat  semua  huruf  menjadi huruf kecil. Tabel 3 menunjukkan hasil dari tahap case folding .
789 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 785-795 E-ISSN 2503-2933
research results (First Author)
Tabel 3. Case Folding Teks Case Folding Aplikasi  yang  bagus  untuk  hal2  yang berhubungan dengan pertanahan aplikasi  yang  bagus  untuk  hal2  yang berhubungan dengan pertanahan
Remove  punctuation merupakan  tahap  untuk  menghapus  tanda  baca,  seperti  titik  (.), koma  (,),  garis  miring  (/),  angka,  dan emoticon .  Komponen  tersebut  dihapus  karena  tidak digunakan pada proses analisis sentimen. Tahap remove punctuation dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Remove Punctuation
Teks Remove Punctuation aplikasi  yang  bagus  untuk  hal2  yang berhubungan dengan pertanahan. aplikasi  yang  bagus  untuk  hal  yang berhubungan dengan pertanahan
Tahap  selanjutnya  merupakan Tokenizing.  Tokenizing dapat  dilihat  melalui  Tabel  5. Tokenizing merupakan tahap untuk memisahkan kalimat untuk menjadi beberapa karakter atau kata yang disebut sebagai token.
Tabel 5. Tokenizing Teks Tokenize aplikasi  yang  bagus  untuk  hal  yang berhubungan dengan pertanahan ‘aplikasi’,  ‘yang’,  ‘bagus’,  ‘untuk’,  ‘hal’, ‘yang’, ‘berhubungan’, ‘dengan’,
‘pertanahan’
Kata  yang  sering  muncul,  namun  tidak  mengubah  makna  dari  suatu  dokumen  perlu untuk dihilangkan. Tahap ini disebut sebagai stopwords removal. Contoh dari stopword adalah “yang”, “untuk”, “di”, “dan”, “atau”. Tahap stopwords removal dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Stopwords Removal Teks Stopwords Removal
‘aplikasi’,  ‘yang’,  ‘bagus’,  ‘untuk’,  ‘hal’,
‘yang’, ‘berhubungan’, ‘dengan’,
‘pertanahan’
‘aplikasi’, ‘bagus’, ‘pertanahan’
Tahap data preprocessing yang terakhir merupakan stemming dan dapat dilihat melalui Tabel 7. Stemming merupakan tahap yang dilalui untuk membuat kata yang memiliki imbuhan menjadi  kata  dasar.  Imbuhan  kata  berupa  awalan,  sisipan,  maupun  akhiran  akan  dihilangkan melalui  tahap  ini.  Untuk  ulasan  yang  menggunakan  bahasa  Indonesia, stemming dilakukan dengan  menggunakan library Sastrawi  pada Python .  Dan  apabila  suatu  kata  tidak  terdapat  di dalam library , maka kata tersebut akan dihilangkan.
Tabel 7. Stemming Teks Stemming ‘aplikasi’, ‘bagus’, ‘pertanahan’ ‘aplikasi’, ‘bagus’, ‘tanah’

## 2.4   Pembobotan TF-IDF
Pembobotan  TF-IDF  bertujuan  agar  setiap  kata  dalam  suatu  dokumen  dapat  diketahui bobotnya. TF-IDF memungkinkan adanya transformasi data tekstual menjadi data numerik [9].
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 785-795 E-ISSN 2503-2933 790
Artanti , et., al [ Analisis Sentimen Aplikasi E-Government Pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes] IJCCS Vol. x, No–end_page
Metode  TF-IDF  juga  dapat  meningkatkan  akurasi  dalam  proses  analisis.  Proses  menghitung bobot kata dalam metode TF-IDF merupakan hasil dari penggabungan dua konsep, yaitu Term Frequence (TF) dan Inverse Document Frequency (IDF).
Di mana TF merupakan banyakanya kemunculan sebuah kata dalam suatu dokumen dan jumlahnya sebanding dengan besaran bobot kata tersebut karena semakin sering muncul, maka bobotnya semakin besar. Sedangkan, pada konsep IDF, suatu kata yang sering muncul memiliki bobot  kecil  [10].  Untuk  mendapatkan  nilai  IDF  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan persamaan  logaritma  dari  jumlah  dokumen  dalam  suatu  kumpulan  data () dibagi  jumlah dokumen  yang  di  dalamnya  terdapat  suatu term ( ) tertentu.  Sehingga  secara  keseluruhan pembobotan TF-IDF dapat dilakukan menggunakan Persamaan 1.
. () = × (1)

## 2.5 Pembuatan Data Latih dan Data Uji
Pembuatan  data  latih  dan  data  uji  bertujuan  untuk  membagi  data  dari  hasil data preprocessing ke  dalam  perbandingan  tertentu.  Perbandingan  jumlah  pembagian  data  dalam penelitian ini adalah 9:1 yang terdiri dari 90% data latih atau sebanyak 577 data dan 10% data uji  atau  sebanyak  65  data.  Pembagian  dengan  perbandingan  tersebut  dikarenakan  semakin banyak data yang dilatih, maka akan menghasilkan hasil analisis yang lebih akurat [11].

## 2.6 Klasifikasi Naïve Bayes
Teorema  Bayes  merupakan  dasar  dari  teknik  pengkasifikasian  yang  diterapkan  pada klasifikasi Naïve  Bayes .  Teorema  Bayes  sendiri  ditemukan  oleh  ilmuwan  Inggris  bernama Thomas Bayes. Dalam melakukan analisis sentimen banyak yang menerapkan algoritma Naïve Bayes sebagai metodenya. Klasifikasi Naïve Bayes dapat memprediksi probabilitas keanggotaan suatu  kelas  yang  bekerja  berdasarkan  prediksi  asumsi  independen.  Dengan  demikian,  peluang masa  depan  dapat  diidentifikasi  berdasarkan  pengalaman  sebelumnya  [12].  Algoritma Naïve Bayes memiliki  keunggulan,  yaitu  efisien  karena  mampu  membuat  proses  analisis  sentimen menjadi singkat [13]. Selain itu, algoritma Naïve Bayes memiliki akurasi yang cenderung tinggi walaupun memiliki data latih yang sedikit [14].

## 2.7 Evaluasi
Tahap  evaluasi  adalah  tahap  yang  dilakukan  untuk  melihat  seberapa  baik  performansi algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian.  Tolok  ukur  yang  digunakan  untuk mengukur  performansi  tersebut  adalah accuracy,  precision, dan recall .  Untuk  menghitung berdasarkan  tolok  ukur  tersebut  dibutuhkan  metode confusion  matrix yang  terdiri  dari True Positive (TP), True  Negative (TN), False  Positive (FP),  dan False  Negative (FN).  Adapun persamaan untuk menghitung accuracy, precision, dan recall adalah sebagai berikut:
= !
" ! "! (2) #$%&% = " (3) '$ = "! (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perbandingan jumlah data ulasan positif dan negatif yang didapatkan setelah melakukan pelabelan secara manual dan penghapusan ulasan yang tidak relevan menunjukkan bahwa dalam rentang  waktu  September  2021  sampai  Oktober  2021,  aplikasi  Sentuh  Tanahku  cenderung mendapatkan  respon  positif  dari  pengguna.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  sedikitnya  data  ulasan negatif  pada  aplikasi  Sentuh  Tanahku  dibandingkan  dengan  data  ulasan  positifnya.  Hasil tersebut dapat dilihat pada diagram batang di Gambar 2.
791 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 785-795 E-ISSN 2503-2933
Gambar 2. Perbandingan Jumlah Data Ulasan Positif dan Negatif
Dari  hasil data  preprocessing didapatkan  visualisasi  data  untuk  melihat  kata  yang sering  digunakan  dalam  ulasan  oleh  pengguna  aplikasi  Sentuh  Tanahku.  Visualisasi  data  ini dilakukan pada keseluruhan data baik positif maupun negatif dan data positif serta data negatif secara terpisah. Visualisasi data disajikan dalam bentuk wordcloud .
Gambar 3. Wordcloud Seluruh Ulasan
Gambar  3  menunjukkan  kumpulan  kata  yang  sering  menjadi  topik  bahasan  dari pengguna  secara  keseluruhan.  Semakin  sering  suatu  kata  digunakan,  maka  pada wordcloud ukurannya akan semakin besar. Contohnya pada kata aplikasi, bantu yang merupakan kata dasar dari membantu, bagus, dan verifikasi.
Gambar 4. Wordcloud Ulasan Positif
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 785-795 E-ISSN 2503-2933 792
Artanti , et., al [ Analisis Sentimen Aplikasi E-Government Pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes] IJCCS Vol. x, No–end_page
Berdasarkan  Gambar  4  dapat  diketahui  kumpulan  kata  yang  sering  digunakan  untuk menggambarkan  perasaan  pengguna  dengan  konotasi  positif,  seperti  merasa  bahwa  aplikasi Sentuh  Tanahku  merupakan  aplikasi  yang  bagus,  mantap,  membantu  masyarakat  dalam pengurusan sertifikat, mudah, dan bermanfaat.
Gambar 5. Wordcloud Ulasan Negatif
Sedangkan  pada  Gambar  5  merupakan  kumpulan  kata  berkonotasi  negatif  yang  sering digunakan pengguna untuk berkomentar terkait aplikasi Sentuh Tanahku, seperti verifikasi yang sulit, aplikasi eror sehingga tidak bisa dibuka, data kurang update , dan gagal login atau masuk ke aplikasi.
Ketika semua kata dari hasil data preprocessing telah dikumpulkan,  maka selanjutnya dilakukan pembobotan TF-IDF untuk menghasilkan angka dari suatu term agar dapat digunakan dalam proses penghitungan. Dari hasil tersebut dapat juga dievaluasi tingkat kepentingan suatu kata  yang  muncul  dalam  suatu  dokumen.  Proses  penghitungan  ini  menggunakan scikit-learn library ,  yaitu TfidfVectorizer() .  Pada  Tabel  8  dapat  dilihat  simulasi  penghitungan  bobot  kata dengan TF-IDF.
Tabel 8. Simulasi Penghitungan TF-IDF
Term TF DF IDF TF.IDF D1 D2 D3  D4  D5 D1 D2 D3 D4 D5 bantu 1 1 0 1 1 4
5 4 = 0,175 0,175  0,175 0 0,175  0,175 akurat 1 0 0 0 0 1 5 1 = 0,699 0,699 0 0 0 0
aplikasi 0 1 1 0 1 3 5 3 = 0,233 0 0,233  0,233 0 0,233 bagus 0 0 1 1 0 2 5 2 = 0,349 0 0 0,349  0,349 0 sertifikat 0 0 1 0 0 1 5 1 = 0,699 0 0 0,699 0 0 mudah 0 0 0 0 1 1 5 1 = 0,699 0 0 0 0 0,699
793 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 785-795 E-ISSN 2503-2933
Klasifikasi  dengan  algoritma Naïve  Bayes diterapkan  pada  577  data  latih.  Proses  ini dapat menghasilkan sebuah model yang akan digunakan pada data uji. Klasifikasi Naïve Bayes ini menggunakan library dari Python , yaitu scikit-learn .
Hasil  dari  pemodelan  dalam  proses  klasifikasi  pada  data  latih,  selanjutnya  digunakan pada data uji untuk dapat digunakan sebagai acuan evaluasi terhadap klasifikasi menggunakan algoritma Naïve  Bayes dalam  proses  analisis  sentimen  terhadap  aplikasi  Sentuh  Tanahku. Confusion matrix yang dihasilkan dari data uji sebanyak 65 data terdapat pada pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Confusion Matrix Predicted Positive Negative A ct u a l Positive 20 4 Negative 3 38
Berdasarkan Tabel 9 dapat diketahui bahwa dari 65 data yang diprediksi menggunakan algoritma Naïve  Bayes terdapat  20  data  ulasan  positif  yang  diprediksi,  4  data  ulasan  positif diprediksi sebagai ulasan negatif, 3 data ulasan negatif diprediksi sebagai ulasan positif, dan 38 data ulasan negatif diprediksi dengan tepat. Hasil penghitungan evaluasi klasifikasi berdasarkan confusion matrix dijabarkan seperti di bawah:
= # + 3 # + # + 3 + 3 = 20 + 38 20 + 4 + 38 + 3 = 0,89  × 100% = 89% #$%&% = # # + # = 20 20 + 4 = 0,83  × 100% = 83%
'$ = # # + 3 = 20 20 + 3 = 0,87  × 100% = 87%
Dengan  hasil  akurasi  yang  mendekati  100%,  yaitu  sebesar  87%  membuktikan  cukup tingginya  tingkat  akurasi  analisis  sentimen  menggunakan  klasifikasi Naïve  Bayes dengan pembobotan  TF-IDF.  Hasil precision sebagai  rasio  data  ulasan  positif  yang  diprediksi  dengan tepat  dari  keseluruhan  data  yang  diprediksi  juga  menunjukkan  hasil  yang  cukup  tinggi,  yaitu sebesar 83%. Selain itu, hasil recall sebesar 87% yang  menunjukkan sensitivitas prediksi data ulasan positif berdasarkan data yang sebenarnya juga cukup tinggi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian analisis sentimen terhadap aplikasi Sentuh Tanahku menggunakan algoritma Naïve Bayes menghasilkan kesimpulan bahwa:
1. Pengguna  aplikasi  Sentuh  Tanahku  cenderung  memberikan  respon  positif  terhadap  adanya aplikasi  karena  terdapat  407  data  ulasan  positif.  Di  mana  data  tersebut  lebih  banyak dibandingkan data ulasan negatif yang berjumlah 237 data. Dengan demikian hasil ini dapat memperkuat  penelitian  sebelumnya  yang  mengatakan  bahwa  aplikasi  sentuh  tanahku memberikan kemudahan bagi pengguna.
2. Berdasarkan dari pembagian 642 data ulasan aplikasi Sentuh Tanahku menjadi 577 data latih dan  65  data  uji,  klasifikasi  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes mampu  memprediksi dengan  cukup  baik.  Hal  ini  ditunjukkan  dari  hasil  akurasi  sebesar  89%, precision sebesar 83%, dan recall sebesar 87%.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 785-795 E-ISSN 2503-2933 794
Artanti , et., al [ Analisis Sentimen Aplikasi E-Government Pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes] IJCCS Vol. x, No–end_page

## 5. SARAN
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  agar  lebih  baik  adalah  menggunakan  data  ulasan yang lebih banyak dan melakukan penanganan negasi untuk meningkatkan akurasi dari metode yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  A.  Aaputra,  Didi  Rosiyadi,  Windu  Gata,  and  Syepry  Maulana  Husain, “Sentiment Analysis  Analysis  of  E-Wallet  Sentiments  on  Google  Play  Using  The  Naive  Bayes Algorithm  Based  on  Particle  Swarm  Optimization,”  J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , Vol. 3, No. 3, pp. 377–382, Dec. 2019, doi: https//doi.org/10.29207/resti.v3i3.1118.
[2] T. W. A. Nugroho, “Analisis E-Government Terhadap Pelayanan Publik di Kementerian Hukum dan Ham (Analysis of E-Government To Public Services In The Ministry of Law And Human Rights),” J. Ilm. Kebijak. Huk. , Vol. 10, No. 3, pp. 279–296, 2016, [Online]. Available: https://ejournal.balitbangham.go.id/index.php/kebijakan/article/view/206.
[3] “Pendahuluan  -  Sentuh  Tanahku.” https://docs.atrbpn.go.id/sentuhtanahku/  (accessed Sep. 06, 2021).
[4] F. Zamachsari, G. V. Saragih, Susafa’ati, and W. Gata, “Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Negara Dengan Feature Selection Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , Vol. 4, No. 3, pp. 504–512, 2020, doi: https://doi.org/10.29207/resti.v4i3.1942.
[5] M.  K.  R.  M.  N  Faisal  Kharie, “Evaluasi  Usability  Aplikasi  Sentuh  Tanahku Menggunakan Metode Heuristic,” IJIS-Indonesia J. Inf. Syst. , Vol. 5, No. 1, pp. 34–43, 2020, doi: https://doi.org/10.36549/ijis.v5i1.63.
[6] L.  Ardiani,  H.  Sujaini,  and  Tursina, “Implementasi  Sentiment  Analysis  Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , Vol. 8, No. 2, pp. 183–190, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
[7] D. Pratmanto, R. Rousyati, F. F. Wati, A. E. Widodo, S. Suleman, and R. Wijianto, “App Review Sentiment Analysis Shopee Application in Google Play Store Using Naive Bayes Algorithm,”  J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  Vol.  1641,  No.  1,  pp.  1–7,  2020,  doi: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1641/1/012043.
[8] Nurdin, M. Hutomi, M. Qamal, and B. Bustami, “Sistem Pengecekan Toko Online Asli Atau Dropship pada Shopee Menggunakan Algoritma Breadth First Search,” J. RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) , Vol.  4,  No.  6,  pp.  1117–1123,  Dec.  2020,  doi: https://doi.org/10.29207/resti.v4i6.2514.
[9] J.  A.  Septian,  T.  M.  Fahrudin,  and  A.  Nugroho, “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter Terhadap  Polemik  Persepakbolaan  Indonesia  Menggunakan  Pembobotan  TF-IDF  dan
K-Nearest Neighbor,” J. Intell. Syst. Comput. , pp. 43–49, 2019, doi:
https://doi.org/10.52985/insyst.v1i1.36.
795 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 785-795 E-ISSN 2503-2933
[10] C. H. Yutika, A. Adiwijaya, and S. Al Faraby, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Review  Female  Daily  Menggunakan  TF-IDF  dan  Naïve  Bayes,”
J.  Media  Inform. Budidarma , Vol. 5, No. 2, pp. 422–430, 2021, doi:
https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2845.
[11] L.  M.  Chaira,  N.  Hidayat,  I.  L.  Wibowo,  and  I.  Mukhlash, “Pemilihan  Jenis  Asuransi Berdasarkan  Demografi  Calon  Pemegang  Polis  Dengan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” J. Math. Its Appl. , Vol. 13, pp. 11–20, 2016, doi: https://doi.org/10.12962/j1829605X.v13i2.1931.
[12] R.  Watrianthos,  S.  Suryadi,  D.  Irmayani,  M.  Nasution,  and  E.  F.  S.  Simanjorang, “Sentiment Analysis of Traveloka App Using Naïve Bayes Classifier Method,” Int. J. Sci.
Technol. Res. , Vol. 8, No. 7, pp. 786–788, 2019, doi:
https://doi.org/10.31227/osf.io/2dbe4.
[13] N.  Herlinawati,  Y.  Yuliani,  S.  Faizah,  and  W.  Gata, “Analisis  Sentimen  ZOOM  Cloud Meetings di Play Store Menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” Vol. 5, No. 2, pp. 293–298, 2020, doi: https://doi.org/10.24114/cess.v5i2.18186.
[14] R.  N.  Devita et  al. , “Perbandingan  Kinerja  Metode  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Artikel Berbahasa Indonesia,” Vol. 5, No. 4, pp. 427–434, 2018, doi: https://doi.org/10.25126/jtiik.201854773.