## Analisis Sentimen Ulasan Toko Online Halona Beauty Care Untuk Peningkatan Layanan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Mutia Mustika Rani 1 , Feri Candra 2 1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Riau, Pekanbaru
1,2 Kampus Bina Widya, Kota Pekanbaru, 28293, Indonesia Email: mutiamustikarani1807@gmail.com 1 , feri@eng.unri.ac.id 2
Abstract – The rapid development of technology has had a tremendous impact on human life, including in the field of e-commerce.  E-commerce provides users with the opportunity to transact goods and services without distance and time limitations, as long as users have internet access. However, due to the rise of online fraud, it is not uncommon for customers to hesitate to buy products online. This proves that customer trust has a significant effect on the intention to buy products in e-commerce. Reviews from customers will be very influential to prospective customers as a benchmark reference for finding information. This study aims to classify and analyze customer reviews of Halona Beauty Care online stores in Shopee using the Naive Bayes Classifier (NBC) algorithm. The results of the analysis using NBC  showed  an  accuracy  of  93%.  The  results  of  positive  sentiment  can  be  used  as  a  reference  for maintaining service quality, while the results of negative sentiment are used as evaluation material for service improvement.
Keywords – Sentiment Analysis, Naïve Bayes, Review
I ntisari - Pesatnya perkembangan teknologi telah memberikan dampak yang luar biasa bagi kehidupan manusia, termasuk dalam bidang e-commerce. E-commerce memberikan kesempatan kepada pengguna untuk melakukan transaksi barang dan jasa tanpa batasan jarak dan waktu, selama pengguna memiliki akses internet. Namun, karena maraknya penipuan online , tidak jarang pelanggan ragu untuk membeli produk  secara online .  Hal  ini  membuktikan  bahwa  kepercayaan  pelanggan  berpengaruh  signifikan terhadap niat membeli produk di e-commerce . Review dari customer akan sangat berpengaruh kepada calon pelanggan sebagai acuan tolok ukur untuk menemukan informasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan dan menganalisis review customer terhadap toko online Halona Beauty Care yang ada  di  shopee  menggunakan  algoritma Naive  Bayes  Classifier  (NBC) .  Hasil  analisis  dengan menggunakan  NBC  menunjukkan  hasil  akurasi  sebesar  93%.  Hasil  dari  sentimen positive dapat dijadikan  sebagai  acuan  untuk  menjaga  kualitas  layanan,  sedangkan  hasil  dari  sentimen negative digunakan sebagai bahan evaluasi untuk peningkatan layanan.
Kata Kunci – Analisis Sentimen, Naïve Bayes, Ulasan

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan teknologi internet telah memberikan dampak yang sangat luar biasa bagi kehidupan  manusia  saat  ini,  salah  satu  contohnya  terdapat  pada  bidang  perdagangan  yaitu kegiatan membeli dan menjual barang dan jasa secara online . Akan tetapi, karena maraknya penipuan online , tidak jarang pelanggan ragu untuk membeli produk secara online , misalnya produk  yang  tercantum  di  halaman  toko  tidak  sesuai  dengan  produk  aslinya.  Hal  ini membuktikan bahwa kepercayaan pelanggan berpengaruh signifikan terhadap niat membeli di e-commerce [1].
Kurangnya rasa kepercayaan pelanggan terhadap seller menghadirkan tantangan bagi para pengusaha  untuk  dapat  mengevaluasi  layanan.  Penjual  perlu  mengidentifikasi  masalah  yang
muncul berdasarkan review yang diberikan customer [2]. Ulasan dari customer dapat dijadikan sebagai tolak ukur untuk mendapatkan informasi mengenai suatu komentar terkait layanan pada suatu toko. Review dari customer biasanya berisi saran maupun keluhan. Tentunya ulasan ini akan sangat berpengaruh kepada calon pelanggan.
Untuk membaca dan mengklasifikasikan setiap ulasan yang diberikan customer bukanlah hal yang mudah apabila diproses secara manual. Maka, dibutuhkan suatu metode yang dapat secara cepat dan otomatis dalam mengklasifikasikan ulasan tersebut baik itu positive maupun negative .  Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  metode  khusus  untuk  mengumpulan  data  dalam jumlah  yang  besar.  Metode web  scraping adalah  metode  pengumpulan  data  yang  paling efektif[3]. Web  scraping merupakan  teknik  untuk  mengambil  suatu  informasi  dari  internet, umumnya    informasi  tersebut  diambil  dari  halaman web ,  lalu  mengekstrak  informasi  yang diperlukan dari halaman tersebut untuk tujuan tertentu [4][5].
Kemudian pada proses klasifikasinya menggunakan algoritma Naïve Bayes . Naïve Bayes Classifier merupakan salah satu algoritma yang dapat mengklasifikasikan dengan cepat. Naïve Bayes Classifier juga merupakan salah satu algoritma yang paling efektif dan efisien, bahkan ketika digunakan untuk menganalisis data dalam jumlah besar[6].
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dijelaskan,  maka  penelitian  ini  akan  menerapkan algoritma Naïve Bayes Classifier untuk menganalisa sentimen pada ulasan toko online Halona Beauty Care yang ada di e-commerce Shopee. Penulis memilih platform e-commerce Shopee dikarenakan  platform  ini  merupakan  salah  satu platform  e-commerce yang  paling  banyak dikunjungi  di  Indonesia  menurut iprice.co.id .  Analisis  sentimen  merupakan  salah  satu penelitian yang paling sering digunakan dalam Natural Language Processing (NLP) sejak awal tahun  2000  [7].  Analisis  sentimen  adalah  proses  mengekstrak  informasi  yang  didapat  dari berbagai  sumber  data  seperti  internet  dan  beragam platform media  sosial  yang  berbentuk pandangan seseorang terhadap suatu isu. Analisis sentimen juga dapat berupa opini kepuasan pelayanan  dan  kebijakan.  Dengan  bantuan  analisis  sentimen,  informasi  yang  tadinya  tidak terstruktur diubah menjadi informasi yang lebih terstruktur [8].

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Studi Literatur
Analisis  sentimen  yaitu  proses  mengekstrak  suatu  informasi  yang  didapat  dari  berbagai sumber  data  seperti  internet  dan  berbagai  platform  media  sosial  yang  berbentuk  pandangan seseorang terhadap suatu isu. Tujuan dari analisis sentimen adalah untuk mengetahui opini dari seorang penulis dengan memperhatikan suatu topik tertentu [8]. Analisis sentimen merupakan salah  satu  teknik  yang  digunakan  dalam text  mining.  Text  mining adalah  proses  untuk memperoleh informasi berkualitas tinggi dari suatu teks dengan cara mempelajari pola statistik [9].
Text mining erat kaitannya dengan Natural Language Processing (NLP). NLP mempelajari tentang  bagaimana  mengembangkan  teknologi  yang  dapat  memungkinkan  komputer  untuk mampu dan memahami makna Bahasa manusia [10]. NLP sering digunakan dalam text mining untuk mengidentifikasi kata-kata kunci, topik, serta melakukan analisis sentimen dan klasifikasi teks. NLP disini digunakan pada tahap preprocessing yang merupakan langkah penting pada suatu  analisis  sentimen.  Setelah  tahap preprocessing ,  perlu  dilakukan  ekstraksi  fitur  untuk menghitung frekuensi kemunculan suatu kata menggunakan TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency).
Algoritma Naïve  Bayes  Classifier merupakan  salah  satu  algoritma text  mining yang digunakan untuk pengklasifikasian teks. Algoritma ini merupakan metode klasifikasi terbaik yang  dikemukakan  oleh  Thomas  Bayes  dengan  memprediksi  peluang  di  masa  depan
berdasarkan data di masa lalu [11]. Contoh perhitungan Naïve Bayes Classifier dapat dilihat sebagai berikut:
T ABEL I C ONTOH D ATA P ERHITUNGAN N AIVE B AYES No.  Ulasan Sentimen 1. Pelayanan bagus Positif 2. Admin slow respon Negative 3. Packing bagus rapi Positif 4. Dikasih bonus Positif 5. Produk bocor Negative Persamaan probabilitas prior: 𝑃(𝐻) = !" ! (1)
Keterangan:
Nj
= Jumlah data pada suatu kelas
N = Jumlah total data
Menghitung peluang kemunculan kategori positif dan negative (probabilitas kelas):
𝑃(𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) = # $ = 0,6
𝑃(𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) = % $ = 0,4
Frekuensi kemunculan term:
T ABEL II F REKUENSI K EMUNCULAN T ERM No. Term Positif Negatif 1. Pelayanan 1 2. Bagus 2 3. Admin 1 4. Slow 1 5. Respon 1 6. Packing 1 7. Rapi 1 8. Dikasih 1 9. Bonus 1 10. Produk 1 11. bocor 1
Menghitung probabilitas kemunculan term kata:
𝑃(𝑡𝑒𝑟𝑚|𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠) = &'&() +,-./0.)(/ &,1-23 &'&() +,)(4

## (2) T ABEL III P ROBABILITAS K EMUNCULAN T ERM
No. Term Positif Negatif 1. Pelayanan 0,666 0,5 2. Bagus 1 0,5 3. Admin 0,333 1
No. Term Positif Negatif 4. Slow 0,333 1 5. Respon 0,333 1 6. Packing 0,666 0,5 7. Rapi 0,666 0,5 8. Dikasih 0,666 0,5 9. Bonus 0,666 0,5 10. Produk 0,333 1 11. bocor 0,333 1
Peluang kemunculan kategori positif dan negatif:
1. Pelayanan bagus
P(Positif|contoh) = P(Positif) x P(“Pelayanan”|positif) x P(“bagus”|positif) P(Positif|contoh) = 0,6 x 0,666 x 1 = 0,3996
P(Negatif|contoh) = P(Negatif) x P(“Pelayanan”|negatif) x P(“bagus”|negatif) P(Negatif|contoh) = 0,4 x 0,5 x 0,5 = 0,1
Berdasarkan  perhitungan  diatas,  terlihat  bahwa  hasil  dari  peluang  kemunculan  bernilai positif adalah 0,3996 dan peluang kemunculan bernilai negatif adalah 0,1. Dapat diambil kesimpulan bahwa 0,3996 > 0,1. Artinya contoh data 1 merupakan sentimen positif.

## 2. Admin slow respon
P(Positif|contoh) = 0,6 x 0,333 x 0,333 x 0,333 = 0,0221556 P(Negatif|contoh) = 0,4 x 1 x 1 x 1 = 0,4
Berdasarkan  perhitungan  diatas,  terlihat  bahwa  hasil  dari  peluang  kemunculan  bernilai positif  adalah  0,0221556  dan  peluang  kemunculan  bernilai  negatif  adalah  0,4.  Dapat diambil kesimpulan bahwa 0,0221556 < 0,4. Artinya contoh data 2 merupakan sentimen negatif.

## 3. Packing bagus rapi
P(Positif|contoh) = 0,6 x 0,666 x 1 x 0,666 = 0,2661336 P(Negatif|contoh) = 0,4 x 0,5 x 0,5 x 0,5 = 0,05
Berdasarkan  perhitungan  diatas,  terlihat  bahwa  hasil  dari  peluang  kemunculan  bernilai positif  adalah  0,2661336  dan  peluang  kemunculan  bernilai  negatif  adalah  0,05.  Dapat diambil kesimpulan bahwa 0,2661336 > 0,05. Artinya contoh data 3 merupakan sentimen positif.

## 4. Dikasih bonus
P(Positif|contoh) = 0,6 x 0,666 x 0,666 = 0,2661336 P(Negatif|contoh) = 0,4 x 0,5 x 0,5 = 0,1
Berdasarkan  perhitungan  diatas,  terlihat  bahwa  hasil  dari  peluang  kemunculan  bernilai positif  adalah  0,2661336  dan  peluang  kemunculan  bernilai  negatif  adalah  0,1.  Dapat diambil kesimpulan bahwa 0,2661336 > 0,1. Artinya contoh data 4 merupakan sentimen positif.

## 5. Produk bocor
P(Positif|contoh) = 0,6 x 0,333 x 0,333 = 0,0665334 P(Negatif|contoh) = 0,4 x 1 x 1 = 0,4
Berdasarkan  perhitungan  diatas,  terlihat  bahwa  hasil  dari  peluang  kemunculan  bernilai positif  adalah  0,0665334  dan  peluang  kemunculan  bernilai  negatif  adalah  0,4.  Dapat diambil kesimpulan bahwa 0,0665334 < 0,4. Artinya contoh data 5 merupakan sentimen negatif.
Untuk mengukur performa dari algoritma Naïve Bayes Classifier dapat diuji menggunakan confusion  matrix. Dimana  data  aktual  akan  dibandingkan  dengan  data  hasil  klasifikasi  dari model  untuk  melihat  seberapa  akurat  model  bekerja.[12]  Tabel  IV  merupakan  tabel  dari confusion matrix.

## T ABEL IV
C ONFUSION M ATRIX Kelas Prediksi + - + TP TN - FP FN Keterangan: TP
= True positive , yaitu jumlah data dengan kategori positive yang diklasifikasi positive . TN = True negative , yaitu jumlah data kategori negative yang diklasifikasikan negative . FP = False positive , yaitu jumlah data dengan kategori positive diklasifikasikan negative FN = False negative , yaitu jumlah data dengan kategori negative diklasifikasikan positive.
Confusion matrix dapat digunakan untuk menghitung berbagai performance metrics dari kinerja yang dibuat. Terdapat tiga performance metrics yang sering digunakan dalam mengukur kinerja  model  dari  sistem  yaitu  akurasi,  presisi  dan recall. Rumus  untuk  mendapatkan  nilai akurasi, presisi dan recall dapat dilihat sebagai berikut:
1. Akurasi
Akurasi  adalah  kedekatan  hasil  yang  diukur  dengan  nilai  sebenarnya.  Pada  saat melakukan suatu prediksi, diharapkan dapat memprediksi semua data dengan tepat, tetapi kinerja  sistem  tidak  dipungkiri  tidak  bisa  100%  tepat  dan  benar  sehingg  dalam memprediksi  harus  diukur  tingkat  akurasinya.  Untuk  dapat  tingkat  akurasi  dari  hasil prediksi maka digunakan persamaan (3) sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 5625! 5625!27627! (3)

## 2. Presisi
Presisi yaitu menggambarkan tingkat akurasi data yang diminta menggunakan prediksi yang diberikan oleh model. Presisi adalah rasio prediksi positif yang benar untuk semua prediksi positif. Dari semua kelas positif yang diprediksi dengan benar, berapa banyak data yang merupakan kelas positif sebenarnya. Nilai presisi dapat dihitung dengan persamaan (4) sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 56 56276 (4) 3. Recall
Recall menggambarkan keberhasilan model dalam mengambil informasi. Recall adalah persentase  prediksi  positif  yang  benar  dibandingkan  dengan  semua  data  yang  dipanggil kembali dengan benar dan dapat diperoleh dengan persamaan (5).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 56 5627!
(5)

## B. Tahapan Penelitian
Dalam penelitian ini dilakukan analisis sentimen pada salah satu toko online yang terdapat di e-commerce shopee yaitu Halona Beauty Care . Proses analisis akan menghasilkan klasifikasi teks ulasan berdasarkan kelas yang tercantum pada dataset . Untuk melakukan preprocessing data, penulis menggunakan Bahasa pemrograman Python . Sedangkan untuk pengklasifikasian dataset penulis  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier. Gambar  1  menunjukkan tahapan-tahapan pada penelitian ini:

## Gambar 1. Tahapan penelitian
Pada Gambar 1 dapat dilihat bahwa alur pada penelitian ini dimulai dari identifikasi masalah, kemudian  dilanjutkan  dengan  studi  literatur  untuk  mencari  teori-teori  terkait  yang  akan dijadikan sebagai acuan. Selanjutnya yaitu mengumpulkan data dengan menerapkan teknik web scraping menggunakan Bahasa pemrograman Python. Data yang sudah dikumpulkan tersebut dilanjutkan ke tahap text preprocessing untuk membersihkan noise data. Kemudian dilakukan ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF. Setelah itu dilakukan splitting data dengan perbandingan pembagian  80:20.  Tahap  selanjutnya  yaitu  pemodelan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes Classifier yang kemudian akan diuji performanya menggunakan confusion matrix. Jika akurasi tidak mencapai 80% maka periksa kembali tahap text preprocessing , karena sala satu faktor yang mempengaruhi akurasi adalah banyaknya data. Faktor lainnya juga terdapat pada splitting data, karena banyaknya data training juga mempengaruhi hasil dari akurasi. Jika akurasi sudah
mencapai 80% atau bahkan lebih maka dilanjutkan ke tahap visualisai dengan menggunakan wordcloud. Kemudian  kesimpulan  yang  sudah  didapat  dari  hasil  penelitian  dapat diimplementasikan  terhadap  toko online Halona Beauty  Care agar  dijadikan  sebagai pembelajaran untuk kedepannya.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Scraping Data
Data  didapatkan  melalui  penerapan  teknik web  scraping dengan  menggunakan  Bahasa pemrograman Python. Teknik  ini  mengekstrak  data  dari  halaman  web  HTML  dan mengimpornya  ke  dalam  file Comma  Separated  Values (CSV).  Data  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah data review yang terdapat pada toko online Halona Beautycare yang ada di Shopee. Jumlah data yang terkumpul yaitu sebanyak 2223 data yang merupakan ulasan yang terdapat pada toko Halona. Data yang diambil merupakan data ulasan dari Juli 2020 hingga 15 Mei 2023. Gambar 2 berikut ini memperlihatkan hasil dari scraping data.
.

## Gambar 2. Data Hasil Scraping

## B. Pelabelan Data
Pelabelan  ini  dilakukan  oleh  seorang  ahli  Bahasa.  Tahap  ini  dilakukan  secara  manual selama lebih kurang satu bulan. Dari total 2223 ulasan, terdapat 2115 ulasan dengan sentimen positive dan  107  ulasan  dengan  sentimen negative .  Tabel  I  merupakan  hasil  dari  data  yang sudah diberikan label.
T ABEL V
C ONFUSION M ATRIX No. Ulasan Label 1. Senang  belanja  disini,  pengiriman  cepat  dan  aman  terus  tiap order selalu dapat free gift makasih ya kak positive 2. pelayanan slow respon dichat balas nya lama negative 3. setiap beli selalu dikasi bonus masker. sellernya baik bangettttttt positive 4. Udah pesan lama tapi baru kasih nilai hahaha.
Pokoknya  toko  ini  amanah  malah  dikasih  gift  juga  kita. Terimakasih kk positive 5. sedih banget isinya udah keluar2 karna kemasan bocor negative

## C. Preprocessing
1. Case folding
Tahap  ini  hampir  selalu  disertakan  Ketika  melakukan  text  preprocessing,  karena case folding bertujuan untuk merubah huruf besar menjadi lowercase agar tidak terdeteksi memiliki perbedaan arti. Kata “Kirim” dan “kirim” diartikan sebagai dua kata yang berbeda oleh program. Seperti yang ditunjukkan oleh Tabel VI.

## T ABEL VI C
ASE F OLDING Sebelum Sesudah
Senang  belanja  disini,  pengiriman  cepat  dan  aman terus tiap order selalu dapat free gift makasih ya kak senang  belanja  disini,  pengiriman  cepat  dan  aman terus tiap order selalu dapat free gift makasih ya kak pelayanan slow respon dichat balas nya lama pelayanan slow respon dichat balas nya lama setiap beli selalu dikasi bonus masker. sellernya baik bangettttttt setiap beli selalu dikasi bonus masker. sellernya baik bangettttttt Udah pesan lama tapi baru kasih nilai hahaha. Pokoknya  toko  ini  amanah  malah  dikasih  gift  juga kita. Terimakasih kk udah pesan lama tapi baru kasih nilai hahaha. pokoknya  toko  ini  amanah  malah  dikasih  gift  juga kita. terimakasih kk sedih banget isinya udah keluar2 karna kemasan bocor  sedih  banget  isinya  udah  keluar2  karna  kemasan bocor

## 2. Punctuation Removal
Punctuation  removal adalah  tahapan  untuk  pembersihan  data  dari  hal-hal  yang  tidak diperlukan seperti angka, karakter, tanda baca, emoticon, single character , multiple whitespace, duplikat huruf dan lainnya. Tabel VII menunjukkan hasil dari punctuation removal.

## T ABEL VII P UNCTUATION R EMOVAL
Sebelum Sesudah senang belanja disini, pengiriman cepat dan aman terus tiap order selalu dapat free gift makasih ya kak senang  belanja  disini  pengiriman  cepat  dan  aman terus tiap order selalu dapat free gift makasih ya kak pelayanan slow respon dichat balas nya lama pelayanan slow respon dichat balas nya lama setiap  beli  selalu  dikasi  bonus  masker.  sellernya  baik bangettttttt setiap beli selalu dikasi bonus masker sellernya baik banget udah pesan lama tapi baru kasih nilai hahaha. pokoknya toko ini amanah malah dikasih gift juga kita. terimakasih kk udah pesan lama tapi baru kasih nilai hahaha pokoknya toko ini amanah malah dikasih gift juga kita terimakasih kk sedih banget isinya udah keluar2 karna kemasan bocor sedih  banget  isinya  udah  keluar  karna  kemasan bocor

## 3. Tokenizer
Tokenizer merupakan proses pemisahan teks dalam suatu dokumen menjadi potongan kata independen  sehingga  tidak  saling  mempengaruhi.[13]  Proses  ini  juga  bertujuan  untuk memudahkan  dalam  menghitung  frekuensi  kemunculan  kata.  Tabel  VIII  menunjukkan  hasil dari tokenizer .

## T ABEL VIII T OKENIZER
Sebelum Sesudah senang belanja disini pengiriman cepat dan aman terus tiap order selalu dapat free gift makasih ya kak senang, belanja, disini, pengiriman, cepat, dan, aman, terus, tiap, order, selalu, dapat, free, gift, makasih, ya, kak pelayanan slow respon dichat balas nya lama
pelayanan, slow, respon, dichat, balas, nya, lama
setiap  beli  selalu  dikasi  bonus  masker  sellernya  baik bangettttttt setiap,  beli,  selalu,  dikasi,  bonus,  masker, sellernya, baik, banget udah pesan lama tapi baru kasih nilai hahaha pokoknya  toko  ini  amanah  malah  dikasih  gift  juga  kita terimakasih kk udah, pesan, lama, tapi, baru, kasih, nilai, hahaha, pokoknya, toko, ini, amanah, malah, dikasih, gift, juga, kita, terimakasih, kk sedih banget isinya udah keluar karna kemasan bocor sedih, banget, isinya, udah, keluar, karna, kemasan, bocor

## 4. Stemming
Stemming merupakan proses mengubah kata menjadi kata dasar dengan menghilangkan imbuhan pada kata dalam dokumen. Tahap ini juga bertujuan untuk memperkecil jumlah indeks yang berbeda dari suatu data sehingga sebuah kata yang memiliki suffix maupun prefix akan kembali ke bentuk dasarnya seperti yang ditunjukkan oleh Tabel IX.
T ABEL IX S TEMMING
Sebelum Sesudah senang,  belanja,  disini,  pengiriman,  cepat,  dan,  aman, terus, tiap, order, selalu, dapat, free, gift, makasih, ya, kak senang, belanja, sini, kirim, cepat, dan, aman, terus, tiap, order, selalu, dapat, free, gift, makasih, ya, kak pelayanan, slow, respon, dichat, balas, nya, lama layan, slow, respon, chat, balas, nya, lama setiap,  beli,  selalu,  dikasi,  bonus,  masker,  sellernya, baik, banget setiap, beli, selalu, kasi, bonus, masker, seller, baik, banget udah, pesan, lama, tapi, baru, kasih, nilai, hahaha, pokoknya, toko, ini, amanah, malah, dikasih, gift, juga, kita, terimakasih, kk udah, pesan, lama, tapi, baru, kasih, nilai, hahaha, pokok,  toko,  ini,  amanah,  malah,  kasih,  gift,  juga, kita, terimakasih, kk sedih,  banget,  isinya,  udah,  keluar,  karna,  kemasan, bocor
sedih, banget, isi, udah, keluar, karna, kemas, bocor

## 5. Stopword Removal
Tujuan dari proses ini yaitu untuk menghapus kata-kata yang tidak berguna, seperti kata- kata  yang  sering  muncul  tetapi  tidak  berpengaruh  terhadap  ekstrasi  sentimen  nantinya. Contohnya seperti kata “dan”, “yang”, “terus”, “juga” dan lainnya. Tabel X menunjukkan hasil dari stopword removal.

## T ABEL X STOPWORD REMOVAL
Sebelum Sesudah senang, belanja, sini, kirim, cepat, dan, aman, terus, tiap, order, selalu, dapat, free, gift, makasih, ya, kak senang,  belanja,  sini,  kirim,  cepat,  aman,  order, dapat, free, gift layan, slow, respon, chat, balas, nya, lama layan, slow, respon, chat, balas, lama
setiap, beli, selalu, kasi, bonus, masker, seller, baik, banget setiap, beli, bonus, masker, seller, baik, banget
udah, pesan, lama, tapi, baru, kasih, nilai, hahaha, pokok,  toko,  ini,  amanah,  malah,  kasih,  gift,  juga,  kita, terimakasih, kk udah,  pesan,  lama,  baru,  kasih,  nilai,  toko, amanah, malah, kasih, gift sedih banget isinya udah keluar karna kemasan bocor sedih  banget  isinya  udah  keluar  karna  kemasan bocor

## D. Ekstraksi Fitur
Data review yang  telah  melewati  tahap text  preprocessing masih  berupa  teks.  Saat menganalisis  data,  klasifikasi  harus  dalam  bentuk  numerik  atau  angka.  Maka  dari  itu,  data dilakukan konversi terlebih dahulu ke bentuk numerik menggunakan pembobotan kata TF-IDF.
Jika  sudah  dilakukan  ekstraksi  fitur  maka  tahap  selanjutnya  yaitu splitting  data .  Gambar  3 menunjukkan hasil dari pembobotan kata menggunakan TF-IDF.

## Gambar 3. Hasil Pembobotan Kata
Dilihat dari Gambar 3. Angka yang terletak pada sebelah kiri merepresentasikan indeks dari dokumen, angka 0 merupakan kalimat pertama dari dokumen. Angka 1 merupakan kalimat kedua dari dokumen. Angka yang berada di tengah merepresentasikan indeks dari feature name, 1799 artinya kalimat pada indeks ke-0 mengandung token indeks ke-1799. 861 artinya kalimat pada  indeks  ke-2  mengandung  token  indeks  ke-861.  Sedangkan  angka  di  sebelah  kanan merepresentasikan bobot dari TF-IDF. 0,6173562194023555 merupakan bobot dari token ke- 1799. Dan 0,4119111373827993 merupakan bobot dari token ke-861.

## E. Splitting Data
Splitting data bertujuan untuk membagi dua bagian yaitu data training dan data testing dengan perbandingan 80:20. 80% sebagai data training dan 20% sebagai data testing . Total data yang digunakan sebagai data training yaitu sebanyak 1778 dan 445 sebagai data testing.

## F. Klasifikasi Naïve Bayes
Setelah  melakukan text  preprocessing dan  ekstraksi  fitur  selanjutnya  dilakukan  tahap klasifikasi dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier . Proses ini bertujuan untuk mengkategorikan  data  ke  dalam  sentimen positive dan  sentimen negative .  Untuk  menguji kinerja algoritma Naive Bayes , dilakukan pengujian menggunakan confusion matrix. Confusion matrix adalah  salah  satu tools penting  dari  metode  evaluasi  yang  digunakan  pada machine learning [14]. Gambar 4 menggambarkan hasil dari pengujian penggunaan metode confusion matrix:
Dari Gambar 4 dapat dilihat bahwa ulasan yang diprediksi benar berjumlah 404 ulasan, ulasan positive yang  diprediksi  salah  berjumlah  13  ulasan,  ulasan negative yang  diprediksi benar berjumlah 17 ulasan dan ulasan negative yang diprediksi salah berjumlah 11 ulasan. Dari penjabaran tersebut diperoleh hasil akurasi sebesar 93%, nilai presisi 68 dan recall 71%.

## G. Visualisasi
Visualisasi  bertujuan  untuk  mengekstrak  informasi  berupa  topik  yang  paling  banyak dibicarakan oleh pengunjung toko online Halona beauty care , sehingga dari banyaknya ulasan yang  ada  dapat  diambil  informasi  yang  dianggap  penting.  Pada  penelitian  ini,  hasil  analisis klasifikasi divisualisasikan menggunakan wordcloud. Wordcloud adalah representasi data yang menunjukkan kumpulan kata-kata penting yang sering muncul dalam data tersebut. Semakin besar kata tersebut muncul di wordcloud maka semakin besar pula frekuensi kemunculan kata tersebut  dalam  data  [15].  Gambar  5  berikut  ini  merupakan wordcloud dari  hasil  klasifikasi keseluruhan ulasan.
Gambar 5. Wordcloud Keseluruhan
Wordcloud ulasan positive dapat dilihat pada Gambar 6 berikut ini:
Wordcloud ulasan positive dapat dilihat pada Gambar 7 berikut ini:
Gambar 7. Wordcloud Ulasan Negative
Berdasarkan  Gambar  hasil  keseluruah wordcloud,  wordcloud ulasan positive dan wordcloud ulasan negative diperoleh  informasi  bahwa  kata  yang  sering  muncul  pada keseluruhan wordcloud dan wordcloud sentimen positive hampir serupa. Terdapat kata “kirim”, “cepat”, “bonus”, “bagus”, dan “aman” untuk 5 kata teratas, artinya keseluruhan ulasan pada toko online halona beauty  care didominasi  oleh  ulasan-ulasan positive .  Sedangkan  pada wordcloud sentimen negative kata-kata  yang  sering  muncul  yaitu  “kirim”,  “bocor”,  “gak”, “bubblewrap” dan “pecah”, artinya customer halona beauty care memberikan ulasan bahwa pengiriman lama, produk yang dikirimkan bocor dan pecah, dan packing tidak menggunakan bubblewrap. Dari  ulasan-ulasan  tersebut  diharapkan  kedepannya  agar  toko online halona beauty care dapat memperbaiki dan meningkatkan pelayanannya.

## IV. K ESIMPULAN
Dari penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa penerapan metode Naive Bayes Classifier pada analisis sentimen toko online Halona beauty care menghasilkan akurasi sebesar 93%. Terdapat 2115 ulasan dengan sentimen positive dan 107 ulasan dengan sentimen negative . Berdasarkan hasil analisis sentimen dan visualisasi negative dapat disimpulkan bahwa beberapa faktor  yang  dapat  diperbaiki  dari  toko  Halona beauty  care adalah  kekecewaan  pelanggan terhadap pengiriman, pangemasan dan pelayanan. Sedangkan untuk ulasan-ulasan positive yang diberikan customer dapat dipertahankan dan ditingkatkan lagi. Kekurangan pada penelitian ini yaitu tidak menggunakan spell correction yang berguna untuk memperbaiki kesalahan dalam penulisan kata.

## R EFERENSI
[1] M. R. Picaully, “Pengaruh Kepercayaan Pelanggan Terhadap Niat Pembelian Gadget Di Shopee  Indonesia,” J.  Manaj.  Maranatha ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  31–40,  2018,  doi: 10.28932/jmm.v18i1.1094.
[2] L. O. Sihombing, Hannie, and B. A. Dermawan, “Sentimen Analisis Customer Review Produk Shopee Indonesia Menggunakan Algortima Naïve Bayes Classifier,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 233–242, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i2.4089.
[3] Z.  Ayu  N.  G.,  “Implementasi  Naive  Bayes  Classifier  dan  Asosiasi  Untuk  Analisis
Sentimen Data Ulasan Aplikasi E-commerce Shopee Pada Situs Google Play,” pp. 1–26, 2018.
[4] F. R. Wibowo, D. S. Rusdianto, and A. Arwan, “Pengembangan Sistem Pengumpulan Promo  E-Commerce  Berbasis  Website  Dengan  Menerapkan  Teknik  Web  Scraping Dalam Proses Pengambilan Data Promo,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2887–2893, 2019.
[5] D.  D.  A.  Yani,  H.  S.  Pratiwi,  and  H.  Muhardi,  “Implementasi  Web  Scraping  untuk Pengambilan Data pada Situs Marketplace,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 4, p. 257, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i4.30930.
[6] M. Ahmad, S. Aftab, S. S. Muhammad, and S. Ahmad, “Machine Learning Techniques for Sentiment Analysis: A Review,” Int. J. Multidiscip. Sci. Eng. , vol. 8, no. 3, pp. 27– 32, 2017.
[7] F. Alberto P., E. Fersini, E. Messina, and B. Liu, Sentiment Analysis in Social Networks . Todd Green, 2017.
[8] T. N. Mahardika and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Ulasan Ekpedisi J&T Expres Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” Anal.  Sentimen  Ulas.  Ekpedisi  J&T  Expres Menggunakan Algoritm. Naive Bayes , vol. 5, no. 1, pp. 20–29, 2022.
[9] A. Deolika, K. Kusrini, and E. T. Luthfi, “Analisis Pembobotan Kata Pada Klasifikasi Text Mining,” J. Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, p. 179, 2019, doi: 10.36294/jurti.v3i2.1077.
[10]  A.  Imron,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Tempat  Wisata  di  Kabupaten  Rembang Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Tek. Inform. , pp. 10–13, 2019.
[11]  C. C. Anggarwal, Data Classification: Algorithms and Applications . 2015.
[12]  E.  Putra,  “Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Transgender  Berdasarkan Komentar di Instragram Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” 2019.
[13]  E. H. Muktafin, K. Kusrini, and E. T. Luthfi, “Analisis Sentimen pada Ulasan Pembelian Produk di Marketplace Shopee Menggunakan Pendekatan Natural Language Processing,” J. Eksplora Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 32–42, 2020, doi: 10.30864/eksplora.v10i1.390.
[14]  A. F. Hidayatullah and A. SN, “Analisis Sentimen dan Klasifikasi Kategori Terhadap Tokoh Publik Pada Twitter,” Semin. Nas. Inform. , 2015.
[15]  A.  V.  Febrianti,  “Analisis  Sentimen  Data  Ulasan  Pengunjung  Objek  Wisata  Lawang Sewu Kota Semarang Pada Situs Tripadvisor,” 2020.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih untuk semua pihak-pihak terlibat yang sudah membantu serta mendukung penulis dalam pelaksanaan penelitian ini.