## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP LAYANAN APLIKASI GRAB INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Ahmad Rifa’I, Risma Ardhani, Denni Pratama, Fatihanursari Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Kec. Kesambi Kota Cirebon Tlp. (0231) 490480 - 490481
AhmadRifa’I@gmail.com

## ABSTRAK
Pengguna  internet  di  Indonesia  setiap  tahun  terus  mengalami  peningkatan,  Pesatnya  pertumbuhan pengguna  internet  di  Indonesia  memicu  pertumbuhan  E-Businness  yang  secara  perlahan  mengubah  pola konsumsi  masyarakat,  khususnya  masyarakat  kota.  Misalnya  dalam  pengguna  jasa  transportasi,  pengguna umumnya cenderung menggunakan transportasi online dari pada transportasi  konvensional. Hal ini merupakan bukti  meningkatnya  pola  transportasi  praktis  di  kalangan  masyarakat.  Grab  Indonesia  adalah  salah  satu Perusahaan  ojek  online  terkemuka  di  Indonesia  dan  memiliki  jumlah  pelanggan  cukup  besar  di  Indonesia. Tingkat  kepuasan  yang  bervariasi  terhadap  layanan  yang  diberikan,  sehingga  pasti  ada  saran  dan  keluhan  dari para pelanggan. Analisi sentiment dapat dijadikan salah satu solusi untuk mengetahui tingkat kepuasan aplikasi guna  meningkatkan  sistem  dan  pelayanan.  Peneliti  mengambil  permasalahan  dari  aplikasi  Grab  untuk mengetahui  klasifikasi  dari  ulasan  yang  bersentimen  positif  ataupun  negatif  kemudian  menerapkan  klasifikasi dapat diupayakan melalui pendekatan perbandingan antara metode Naïve Bayes guna mengetahui hasil akurasi dari  ulasan  pengguna  Aplikasi  Grab  yang  ada  di  Google  Playstore.  Dari  hasil  penelitian  terhadap  analisis sentimen  pengguna  aplikasi  Grab  didapatkan  hasil  klasifikasi  positif  sebanyak  1677  dan  sentimen  negatif sebanyak 69 data teks artinya pengguna banyak memberikan komentar positif terhadap aplikasi Grab. Dan hasil klasifikasi  menggunakan  metode  Naïve Bayes didapatkan  hasil acuracy sebesar 84,36% precision 99,64% dan recall 87,12%.
Kata kunci : Analisis, Sentimen, Grab, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi  memiliki  peran  penting  sebagai sarana  penunjang  bagi  masyarakat  yang  aktif bergerak  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Fungsi transportasi  mencakup  berbagai  aspek,  termasuk mendukung  perekonomian,  pengiriman  barang  atau jasa,  serta  angkutan  penumpang.  Semakin  banyak pilihan  transportasi  yang  tersedia,  semakin  ringan beban  masyarakat  dalam  berbagai  kegiatan  ekonomi. Meskipun demikian, terdapat berbagai masalah dalam transportasi  umum  seperti  pelayanan  yang  kurang memuaskan,  fasilitas  yang  tidak  memadai,  dan ketidakefisienan dalam beraktivitas. Untuk mengatasi permasalahan  tersebut,  penting  adanya  penyedia  jasa transportasi  yang  dapat  memenuhi  kebutuhan masyarakat.  Salah  satu  solusi  yang  muncul  adalah transportasi  berbasis  online,  yang  menjadi  alternatif yang  tepat  bagi  individu  yang  aktif  bergerak  setiap hari.  Di  Indonesia,  contoh  implementasi  transportasi berbasis  online  adalah  Grab.  GRAB  merupakan sebuah  perusahaan  yang  menyediakan  layanan transportasi  berbasis  online  dan  terus  berupaya meningkatkan kualitas pelayanannya sambil menawarkan  harga  yang  bersaing  dengan  penyedia layanan transportasi lainnya. GRAB juga menyediakan  berbagai  layanan  yang  memenuhi kebutuhan harian konsumennya, termasuk pemesanan antar  makanan  dan  pengiriman  barang[1].  Menurut penelitian  yang  dilakukan  oleh  Winarko  pada  tahun 2015,  terdapat  dua  aspek  penilaian  yang  menjadi pertimbangan,  yakni  penilaian  berdasarkan  nilai  dan
komentar yang lebih rinci. Penilaian berdasarkan nilai mencerminkan  suatu  angka  tertentu,  sementara komentar  yang  lebih  mendalam  bersifat  tekstual  dan menitikberatkan  pada  pendapat  yang  lebih  terperinci [2]. Oleh  karena  itu,  diperlukan  analisis  sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi Grab menggunakan  algoritma  Naive  Bayes.  Analisis sentimen,  atau  yang  juga  dikenal  sebagai  opinion mining,  adalah  proses  pengolahan  otomatis  data  teks untuk  menentukan  apakah  opini  yang  terkandung dalam  suatu  kalimat  bersifat  positif  atau  negatif. Algoritma  klasifikasi  Naive  Bayes  dianggap  sebagai pilihan yang tepat untuk melakukan analisis sentimen karena  tujuannya  adalah  sebagai  metode  klasifikasi ke dalam kategori positif dan negatif [3].
Menurut  riset  yang  dilaksanakan  oleh  Irfandi Penelitian  yang  berjudul  “Analisis  Sentimen  Opini Publik  Mengenai  Jasa  Ekspedisi  Anteraja”  pernah dimuat di Jurnal Linguistik Komutasional tahun 2022 oleh  Ricky  Afandi,  Firman  Noor  Hasan,  Ali  Abdul Rizki, Nunik Prartiwi, dan Zuhri Halim. Menerapkan Metode  Naive  Bayes,  masalah  yang  dihadapi  adalah tanggapan  perusahaan  tamasya  terhadap  keluhan yang  dibuat  oleh  pelanggan  layanan  terkait  serta penanganan kekhawatiran Layanan Pelanggan. Banyak  pengguna  layanan Anteraja memiliki pendapat  berbeda  tentang  layanan  dan  ingin  tahu tentang  apa  yang  secara  umum.  masyarakat memikirkan penawaran Anteraja. Dengan memanfaatkan Algoritma Naive Bayes, penelitian ini mengumpulkan  1180  titik  data  dari  Twitter.
Algoritma  Naive  Bayes  menghasilkan  hasil  akurasi sebesar 85,06%[4].
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Enos Dwi Yanto dan Mujiono sadikin 2021,  pengguna  telah  meneliti  transportasi  online pada  twitter  menggunakan  metode  naïve  bayes  dan support  vector  machine  dan  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa Grab Indonesia, saat menggunakan  metode  SVM,  memberikan  hasil presisi  kelas  positif  dan  negatif  sebesar  86.47%  dan 46.67%,  recall  kelas  positif  dan  negatif  sebesar 96.21%  dan  18.06%,  serta  akurasi  sebesar  84.08%. Sementara  itu,  untuk  Gojek  Indonesia,  metode  SVM menghasilkan presisi kelas positif dan negatif sebesar 73.90%  dan  35.65%,  recall  kelas  positif  dan  negatif sebesar  89.84%  dan  15.07%,  dengan  akurasi mencapai 69.50% [5].
Studi  yang  disarankan  menerapkan  sistem analisis sentimen, juga dikenal sebagai penambangan opini,  yang  merupakan  pemeriksaan  komputasi terhadap  pemikiran,  sentimen,  dan  emosi  yang dimasukkan  dalam  entitas  dan  karakteristik  berbasis teks. Analisis sentimen secara umum dipecah menjadi lima  fase:  pemilihan  fitur,  klasifikasi,  evaluasi,  pra- pemrosesan  (preprocessing),  dan  pengumpulan  data (crawling data). Analisis sentimen memiliki keuntungan dalam menawarkan konsep atau penilaian di  berbagai  domain.  Kalimat  atau  dokumen  dengan tingkat polaritas yang berbeda-beda dapat dikelompokkan  menggunakan  prosedur  analisis sentimen  untuk  menentukan  apakah  pendapat  yang diungkapkan di dalamnya positif atau negatif [6].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  opini terhadap  layanan  aplikasi  Grab  yang  diungkapkan dalam  ulasan  dan  komentar  Google  Play.  Temuan penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi  yang  berguna  bagi  pengembang  aplikasi Grab  dan  menilai  apa  yang  perlu  ditingkatkan  guna meningkatkan layanan dalam aplikasi. untuk memastikan  sentimen  pengguna  terhadap  layanan aplikasi  baik  dalam  kategori  positif  maupun  negatif sehingga  nantinya  pengembang  aplikasi  dapat mengambil  langkah-langkah  yang  diperlukan  untuk meningkatkan layanan .
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Safitri Juanita  pada  jurnal  Media  Informatika  Budidarma tahun  2020  yang  berjudul  "Analisis  Sentimen Persepsi  Masyarakat  Terhadap  Pemilu  2019  Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes"  membahas  tentang  isu  rendahnya  partisipasi masyarakat  dalam  pemilu.  Tujuan  penelitian  ini adalah  untuk  menganalisis  sentimen  terkait  persepsi masyarakat  di  media  sosial  Twitter  terhadap  pemilu Pada  tahun  2019.  Pengumpulan  data  dilakukan melalui  221  tweet  di  Twitter,  dan  hasil  analisis menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  menunjukkan bahwa  52%  populasi  memiliki  persepsi  negatif,
dibandingkan  dengan  18%  persepsi  positif  dan  31% persepsi  netral.  Sedangkan  data  testing  hanya mencapai  76%,  data  training  mencapai  81%.  Hasil persentase sentimen positif sebesar 86,65%, sentimen negatif  sebesar  77,5%,  dan  sentimen  bersih  sebesar 80,95%.  Selanjutnya  hasil  rata-rata  recall  untuk sentimen  positif  sebesar  36%,  sentimen  negatif sebesar  93,2%,  dan  sentimen  netral  sebesar  86,8%. Pengujian  ini  menggunakan  algoritma  naïve  bayes [7].
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Mochamad  Daffa  Rhajendra  dan  Nurvita  Trianasari, “Spotify  Review  Sentiment  Analysis  for  Service Improvement,”  dalam  jurnal  e-Proceeding  of Management  tahun  2021  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes,”  membahas  isu  semakin  banyaknya orang  yang  beralih  ke  pemutar  musik  digital  dan menawarkan  pemahaman  tentang  kebutuhan  dan preferensi  pengguna,  kebahagiaan  pengguna  dengan aplikasi Spotify. Data untuk penelitian ini dikumpulkan  dari  3600  evaluasi  aplikasi  Spotify  di Google  Play.  Teknik  Naive  Bayes  digunakan, menghasilkan  skor  akurasi  kinerja  vektor  sebesar 74,85% [8].
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Irfandi, Bambang  Irawan  dan  Odi  Nurdiawan  pada  jurnal Innovation  in  Research  of  Informatics  tahun  2023 dengan  judul  “Naive  Bayes  and  Wordcloud  for Sentiment  Analysis  of  Halal  Tourism  in  Lombok Island  Indonesia“  membahas  mengenai  masalah pariwisata  halal  di  daerah  Lombok  yang  telah  diakui oleh dunia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan cara scraping dari ulasan Google Maps sebanyak  1493  data.  Algorima  yang  digunakan  yaitu Niave  Bayes,  dengan  hasil  akurasi  sebesar  74,75% [11].

## 2.2. Naïve Bayes
Naive  Bayes  adalah  suatu  pendekatan  tanpa aturan  yang  mengandalkan  cabang  matematika  yang dikenal  sebagai  teori  probabilitas  untuk  memperoleh probabilitas  seoptimal  mungkin  dengan  memeriksa frekuensi  atau  jumlah  kemunculan  setiap  klasifikasi dalam  data  pelatihan.  Dalam  konteks  pengembangan basis data, Naive Bayes melibatkan jenis pembelajaran  mesin  yang  disebut  pembelajaran  yang diawasi,  yang  memerlukan  sampel  sebagai  data pelatihan  berlabel.  Metode  ini  dapat  dibagi  menjadi dua  kategori  utama,  yaitu  klasifikasi  dan  regresi. Klasifikasi  terjadi  ketika  variabel  dikelompokkan  ke dalam  kategori,  seperti  panas  dan  dingin,  sakit  atau tidak  sakit,  dll.  Sebaliknya,  regresi  melibatkan variabel dengan nilai riil, seperti berat atau nilai uang. Contoh metode lain yang termasuk dalam kategori ini adalah  Support  Vector  Machine  (SVM),  K-Nearest Neighbor  (KNN),  dan  Artificial  Neural  Network (ANN).  Naive  Bayes  juga  menggunakan  teknik probabilitas, di mana setiap fitur dalam data dianggap tidak  saling  terkait  satu  sama  lain  [9].  Algoritma Naive  Bayes  adalah  suatu  teknik  klasifikasi  yang
menggunakan  pendekatan  probabilitas  dan  statistik, yang  dikembangkan  oleh  ilmuwan  Inggris  bernama Thomas  Bayes.  Algoritma  ini  memproyeksikan kemungkinan kejadian di masa mendatang berdasarkan  pengalaman  dari  masa  sebelumnya, sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes. Keistimewaan utama dari klasifikasi Naive Bayes ini terletak  pada  asumsi  yang  sangat  sederhana  (naif), yaitu  anggapan  bahwa  setiap  kondisi  atau  kejadian bersifat  independen  satu  sama  lain  [12]. Adapun rumus dari Teorema Bayes sebagai berikut :
𝑃 ( 𝐻 | 𝑋 ) = 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 ) 𝑃 ( 𝐻 ) 𝑃 ( 𝑋 )
Keterangan : X :  Data yang belum diketahui.
H :  Hipotesis  data  X  merupakan  suatu  class spesifik.
P(H|X)   :  Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi     X ( Posterior Probability). P(H) :  Probabilitas hipotesis H (Prior Probability). P(X|H)   :  Probabilitas X berdasarkan Hipotesis H. P(X) :  Probabilitas X.

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  mengacu  pada  SEMMA  Data  Mining Process.  Metode  SEMMA  fokus  pada  modifikasi, penambangan  data,  dan  permodelan  yang  dirancang untuk  membantu  pengguna  software  SAS  enterprise miner [10]. Jika dibandingkan dengan  metode proses data mining yang lain seperti  CRISP-DM dan KDD, metode  SEMMA  memiliki  tahapan  yang  sederhana sehingga memberikan
keleluasaan
pada penerapannnya Kelebihan dari metode ini tahapannya mudah  dipahami dan dapat dijadikan pengembangan serta  pemeliharaan  proyek  data  mining  yang terstruktur.  Tahapan  Metode  SEMMA  meliputi Sample , Explore, Modify, Model, dan Assess.

## 3.1. Sample
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  menyeleksi atribut  dan  pengumpulan  data  dari  ulasan  pengguna
pada  aplikasi  Grab  di  Google  Playstore  pada  bulan September 2023.

## 3.2. Explore
Pada  tahapan  ini  adalah  Objek  pada  deskripsi data  penelitian  ini  opini  atau  ulasan  pengguna aplikasi  Grab  Indonesia  terhadap  pelayanan  Grab. Ulasan  yang  diambil  berupa  ulasan  berbahasa Indonesia dengan kata kunci Grab.

## 3.3. Modify
Modifikasi  dilakukan  pada  data  set  berupa  text preprocessing.  Tahapan  ini  bertujuan  agar  sistem komputer lebih mengenali bentuk data set. Selain itu, tahapan ini dapat mengubah data yang tidak tersusun menjadi  data  yang  tersusun  rapih.  Dalam  text preprocessing  terdapat  5  proses  yaitu  cleaning, tokenize, wordcloud,  transform case, dan filtering.

## 3.4. Model
Pada  tahap  ini  dilakukan  pelabelan  data berdasarkan kelasnya untuk menentukan opini positif atau  negative  menggunakan  pelabelan  manual Sebagian  dan  automatis  mengacu  pada  dictionary. Setelah  itu,  data  set  berupa  data  train  dan  data  test diolah bersadasarkan metode.

## 3.5. Assess
Pada  tahap  ini  membandingkan  hasil  dari prediksi  terhadap  data  uji  dengan  lebel  sentiment pada  data  uji  dengan  label    sentimen  pada  data  uji yang  sebelumnya  sudah  didapatkan.  Hasil  evaluasi berdasarkan  nilai  confusion  matix  yaitu  akurasi, presisi, dan recal.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Sample
Crawling  data  yang  diambil  dari  Google Playstore  dengan  kata  kunci  grab.  Crawling    data yang  diambil  dalam  bentuk  teks  yang  merupakan  isi ulasan  pada  aplikasi  Grab  yang  ada  di  Google Playstore.  Data  yang  diambil  pada  tanggal  27 september  2023  berjumlah  2000  ulasan  berupa  opini positif dan  negatif. Berikut contoh  ulasan positif dan negatif dari ulasan pengguna aplikasi grab.
Gambar 2. Ulasan Positif
Dalam crawling data, penelitian ini menghubungkan  script  python  dengan  akun  Google Playstore  yang  disimpan  dalam  bentuk  CSV. Penelitian  ini  mengoperator  pencarian  di  aplikasi
Grab yang ada di Google Playstore dan disambungkan  pada  akun  Google  Colab.  Berikut proses crawling data dan hasilnya.
Gambar 3. Ulasan Negatif

## Gambar 4. Hasil Crawling Data

## 4.2. Explore
Hasil crawling terdiri dari 11 kolom yang berisi review  Id  merupakan  id  user,  user  name  merupakan nama  pengguna  akun,  user  image  merupakan  foto penguna  akun,  content  merupakan  ulasan  pengguna, scrore  merupakan  penilaian  aplikasi,  thubs  up  count merupakan berapa banyak usalan yang dilihat, review created  version  merupan  reaksi  versi,  at  merupakan waktu ulasan di unggah oleh pengguna, reply content merupakan  ulasan  yang  ditanggapi  oleh  pihak  grab, dan  app  versi  merupakan  aplikasi  versi  yang dikeluarkan.  Agar  mempermudah  menganalisis  data, makanya  hanya  atribut  text  saja  yang  ditampilkan. Berikut adalah hasil dari filter select attributes.

## Gambar 5. Hasil Explore

## 4.3. Cleaning
Gambar 6. Proses Cleaning
Berikut  adalah  contoh  pada  hasil  proses cleaning dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Hasil Cleaning Input Proses Output Proses ðŸ…‘ðŸ…ðŸ…–ðŸ…¤ðŸ…¢ cepat dan aman cepat dan aman Aplikasi tidak jelas  ðŸ…‘ðŸ…ðŸ…– ðŸ…¤ðŸ…¢ Aplikasi tidak jelas

## 4.4. Tokenize
Selanjutnya  proses  tokenisasi  adalah  proses memecahkan  kalimat  menjadi  potongan  kata  atau token untuk mengetahui asal munculnya kata. Berikut ini  hasil  sebelum  dan  sesudah  proses  tokenize  dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 2. Hasil Tokenize Input Proses Output Proses Aplikasi yang menurut gua sangat membantu kalo bepergian gak perlu pakai kendaraan sendiri,ngurangi lelah pada saat macet di jalan. Aplikasi, yang, menurut, gua, sangat, membantu, kalo, bepergian, gak, perlu, pakai,  kendaraan,  sendiri,
ngurangi,  lelah,  pada, saat,  macet,  di,  jalan.
Tolong diperbaiki sistem ganti email dan nomor telpon, saya mau ganti nomor telpon dan email selalu ga bisa padahal bahaya kalo ga segera diganti. Tolong,  diperbaiki,
sistem,  ganti,  email,  dan, nomor,  telpon,  saya,
mau,  ganti,  nomor,
telpon,  dan,  email, selalu, ga, bisa,  padahal,  bahaya, kalo,  ga,  segera,  diganti.

## 4.5. Transform Case
Transform  Case  merupakan  proses  pemetaan huruf  dari  huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil  atau sebaliknya.  Pada  penelitian  ini  data  set  diubah menjadi  awalan  huruf  kecil  karena  hasil data  usalan yang  sudah  diambil  sebagian  besar  awalan  huruf besar.  Berikut  adalah  contoh  hasil  dari  Transform Case dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3. Hasil Transform Case Input Proses Output Proses Aplikasi yang menurut gua sangat membantu kalo bepergian gak perlu pakai kendaraan sendiri,ngurangi lelah pada saat macet di jalan. aplikasi yang menurut gua sangat membantu kalo bepergian gak perlu pakai kendaraan sendiri,ngurangi lelah pada saat macet di jalan. Tolong diperbaiki sistem ganti email dan nomor telpon, saya mau ganti nomor telpon dan email selalu ga bisa padahal bahaya kalo ga segera diganti tolong diperbaiki sistem ganti email dan nomor telpon, saya mau ganti nomor telpon dan email selalu ga bisa padahal bahaya kalo ga segera diganti

## 4.6. Stopword Removal
Proses  ini  dilakukan  untuk  menghapus  kata  kata yang banyak penggunaannya tapi tidak mempengaruhi sentimen  suatu  kalimat.  Penghapusan  kata  pada
penelitian  ini menggunakan  kamus  yang merupan corpus  stopword  berbahasa  Indonesia.  Berikut    tabel hasil stopword removal.
Tabel 4. Hasil Stopword Removal Input Proses Output Proses Aplikasi yang menurut gua sangat membantu kalo bepergian gak perlu pakai kendaraan sendiri,ngurangi lelah pada saat macet di jalan. aplikasi yang sangat membantu kalo bepergian gak perlu pakai kendaraan sendiri,ngurangi lelah pada saat macet di jalan.
Tolong diperbaiki sistem ganti email dan nomor telpon, saya mau ganti nomor telpon dan email selalu ga bisa padahal bahaya kalo ga segera diganti. tolong diperbaiki sistem ganti email dan nomor telpon.

## 4.7. Filtering
Dalam  proses  ini  dilakukan  penghapusan  kata yang  memiliki  huruf  terlalu  pendek  atau  yang disingkat  dan  huruf  yang  terlalu  panjang.  Berikut adalah hasil filtering
Tabel 5. Hasil Filtering
Input Proses Output Proses pelayanan okke, tingkatkan lebih baik lagi pelayanan oke, tingkatkan lebih baik lagi. aplikasi sangat tidak memuaskann aplikasi sangat tidak memuaskan.

## 4.8. Wordcloud
Wordcloud  merupakan  visualisasi  data  set  yang diambil  dari  kata  yang  sering  muncul  pada  ulasan aplikasi Grab. Berikut adalah hasil dari Wordcloud.
Gambar 7. Hasil Wordcloud

## 4.9. Pelabelan
Gambar 8. Hasil Pelabelan
Data yang sudah melalui preprocessing kemudian  melakukan  pelabelan  secara  manual  dan automatis.  Pelabelan  secara  manual  dilakukan  pada
sebagian  komentar  ulasan.  Sedangkan  pelabelan automatis  mengacu  pada  kamus  opini  positif  dan negatif.  Berikut  merupakan  hasil  pelabelan  baik secara  manual.

## 4.10. Model
Pada tahap ini, model klasifikasi  Naïve Bayes digunakan.  Memiliki  banyak  operator  CSV  yang menangani  data,  replace  digunakan  untuk  menyaring simbol yang tidak diperlukan, Nominal To Text yang mengubah  data  nominal  menjadi  teks,  dan  Proses Dokumen  yang  menangani  dokumen.  dari  data  yang telah mengalami tokenisasi dan casefolding, di antara subproses  lainnya.  Setelah  penyeimbangan  data melalui upsampling, model Naïve Bayes diuji melalui cross validasi.
Gambar 9. Permodelan Algorima Naive Bayes
Dari  keseluruhan  review  tersebut,    mampu mengklasifikasikan  1667  teks  sebagai  sentimen positif  dan  69  teks  sebagai  sentimen  negatif berdasarkan hasil klasifikasi Naïve Bayes. Persentase sentimen positif dan  negatif dari temuan  kategorisasi disajikan di bawah ini, dengan sentimen positif dibagi jumlah  dokumen  dan  sentimen  negatif  dibagi  jumlah dokumen.  Berikut  ini  presentase  positif    dan  negatif ditunjukkan di bawah ini.
Persentasi sentimen positif 1677              X 100% = 83,85% 2000
Persentasi sentimen negatif 69                 X 100% = 3,45%
2000

## 4.11. Assess
Untuk  mengetahui  hasil  model  Naive  Bayes, tahap ini meliputi evaluasi model menggunakan cross validation  dalam  kaitannya  dengan  model  yang diterapkan dan kinerjanya.
Gambar 10. Tahap Evaluasi Model
Berdasarkan  hasil  dari  evaluasi  model.  Bahwa hasil klasifikasi accuracy sebesar 84,15%, bisa dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 11. Hasil Evaluasi Model
Evaluasi kinerja model klasifikasi yang dihasilkan,  dilihat  berdasarkan  pada  hasil  pengujian objek yang diprediksi dengan benar dan salah. Model klasifikasi  akan  ditentukan  nilai  akurasi.  Akurasi dalam  klasifikasi  menentukan  persentase  ketepatan record data yang di klasifikasikan secara benar. Hasil hitungan, ditabulasi kedalam bentuk confusion matrix yang  memiliki  jumlah  nilai  true  positif  (TP),  false negative (FN) dan true negative (TN) [13].
Berikut  adalah  penghitungan  manual  Confusion Matrix dimana dilakukan untuk menghitung accuracy,  precision,  dan  recall.  Adapun  rumus confusion matrix dapat dilihat dibawah ini.
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN 1677 + 6             X 100% = 84,36% 1669+9+69+248 Precision = TP TP+TN 1677                X 100% = 99,64% 1677 + 6 Recall = TP TP+FN 1677                X 100% = 87,12% 1677 + 248 Keterangan :
TP   : True Positive TN   : True Negatif FP   : False Positif FN   : False Negatif
Pada  hasil  confusion  matrix  menunjukkan terdapat  1.677  data  yang  terklasifikasi  benar,  6  data terklasifikasi  benar  tetapi  terklasifikasi  (prediksi negatif), 69 data terklasifikasi salah (data positif yang seharusnya  masuk  kategori  negatif),  dan  248  data salah.  prakiraan  atau  klasifikasi  yang  salah  bersifat negatif  tetapi  masuk  dalam  kategori  positif.  Akurasi, presisi,  dan  recall  perhitungan  matriks  konfusi manual masing-masing sebesar 84,36%, 99,64%, dan 87,12%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  analisis  sentimen  terhadap layanan  aplikasi  Grab  dan  data  yang  diambil  sekitar 2000  data  teks  yang  dicrawling  pada    bulan september  2023,  studi  tersebut  menemukan  bahwa pengguna  aplikasi  Grab  memberikan  ulasan  positif
Dari  jumlah  tersebut,  total  hasil  prediksi  klasifikasi sentimen  positif  sebanyak  1677  atau  83,85%,  dan sentimen  negatif  sebanyak  69  atau  3,45%  dari  data teks.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  meskipun  banyak pengguna  yang  memberikan  komentar  positif  pada aplikasi  Grab,  tidak  sedikit  pula  pengguna  yang memberikan  komentar  negatif.  Metode  Naive  Bayes digunakan  untuk  mengklasifikasikan  hasil,  dan algoritma  naif  menghasilkan  hasil  yang  akurat  untuk hasil  klasifikasi.  Bayes  mencapai  presisi  sebesar 99,64%,  recall  sebesar  87,12%,  dan  tingkat  akurasi sebesar 84,36%.
.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  S.  D.  Saputri,  “Pengaruh  Kualitas  Pelayanan dan  Harga  terhadap  Loyalitas  Pelanggan  Grab Semarang Rini Sugiarsih Duki Saputri,” Cover. J.  Strateg.  Commun. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  46–53, 2019.
[2]  R.  Wahyudi  and  G.  Kusumawardana,  “Analisis Sentimen  pada  Aplikasi  Grab  di  Google  Play Store  Menggunakan  Support  Vector  Machine,” J. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 200–207, 2021, doi: 10.31294/ji.v8i2.9681.
[3]  A.  V.  Sudiantoro et  al. ,  “Analisis  Sentimen Twitter  Menggunakan  Text  Mining  Dengan,” vol. 10, no. 2, pp. 398–401, 2018.
[4]  I.  R.  Afandi,  F.  Noor  Hasan,  A.  A.  Rizki,  N. Pratiwi, and Z. Halim, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat  Terkait  Pelayanan  Jasa  Ekspedisi Anteraja  Dengan  Metode  Naive  Bayes,” J. Linguist.  Komputasional ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  63– 70, 2022.
[5]  E. Dwianto and M. Sadikin, “Analisis Sentimen Transportasi Online pada Twitter Menggunakan Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  dan  Support Vector Machine,” Format    J.  Ilm.  Tek.  Inform. , vol. 10, no. 1, p. 94, 2021, doi: 10.22441/format.2021.v10.i1.009.
[6]  U.  Rofiqoh,  R.  S.  Perdana,  and  M.  A.  Fauzi, “Analisis Sentimen Tingkat Kepuasan Pengguna Penyedia  Layanan  Telekomunikasi  Seluler Indonesia Pada Twitter Dengan Metode Support Vector  Machine  dan  Lexion  Based  Feature,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Univ. Brawijaya , vol. 1, no. 12, pp. 1725–1732, 2017.
[7]  S. Juanita,  “Analisis  Sentimen  Persepsi Masyarakat  Terhadap  Pemilu  2019  Pada  Media Sosial  Twitter  Menggunakan  Naive  Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 552, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2140.
[8]  M.  Daffa  Rhajendra l and  N.  Trianasari, “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Spotify Untuk  Peningkatan  Layanan  Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes  Sentiment  Analysis  of Spotify  Application  Reviews  for  Service Improvement  Using  Naive  Bayes  Algorithm,” vol. 8, no. 5, pp. 4367–4376, 2021.
[9]  B.  K.  Widodo,  N.  H.  Matondang,  and  D.  S. Prasvita,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes
Untuk  Analisis  Sentimen  Penggunaan  Aplikasi Jobstreet,” Techno.Com , vol. 21, no. 3, pp. 523– 533, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i3.6361.
[10]  C. M. Sitorus, A. Rizal, and M. Jajuli, “Prediksi Risiko Perjalanan Transportasi Online Dari Data Telematik  Menggunakan  Algoritma  Support Vector Machine,” J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. , vol.  6,  no.  2,  pp.  254–265,  2020,  doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2672.
[11]  I. Irvandi, B. Irawan, and O. Nurdiawan, “Naive Bayes and Wordcloud for Sentiment Analysis of Halal  Tourism  in  Lombok  Island  Indonesia,” Innov. Res. Informatics , vol. 5, no. 1, pp. 30–35, 2023, doi: 10.37058/innovatics.v5i1.6675.
[12]  M.  Walid  and  F.  Halimiyah,  “Klasifikasi
Kemandirian  Siswa  SMA/MA  Double  Track Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” J.  ICT Inf.  Commun.  Technol. ,  vol.  22,  pp.  190–197,
2022.
[13]  Syafi’i,  O.  Nurdiawan,  and  G.  Dwilestari,
“Penerapan Machine Learning Untuk
Menentukan  Kelayakan  Kredit  Menggunakan Metode  Support  Vektor  Machine,” J.  Sist.  Inf. dan Manaj. , vol. 10, no. 2, pp. 1–6, 2022.
[14]  O. Nurdiawan, A. Irma Purnamasari, and I. Ali,
“Analisa Penjualan Mobil Dengan
Menggunakan  Algoritma  K-Means  Di  PT. Mulya  Putra  Kencana,” J.  Data  Sci.  dan Inform. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  32–35,  2021.