## ANALISIS SENTIMEN PADA PENGGUNA APLIKASI DANA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Ines Nursatika Kusuma, Irfan Ali* Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10 B Majasem Kec.Kesambi Kota Cirebon Jawa Barat Rekayasa Perangkat Lunak irfanaali0.0@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  keuangan  dalam  bentuk  dompet  digital  sangat  menarik  perhatian masyarakat.Penggunaan  e-wallet  sebagai  metode  pembayaran  modern  telah  memberikan  kenyamanan  dalam melakukan transaksi dan mengubah cara orang melakukan transaksi di era digital.Apilikasi Dana adalah platform keuangan  yang  menyediakan  layanan keuangan untuk  memfasilitasi pengguna.Pada konteks ini sangat penting untuk memahami persepsi pengguna tentang Aplikasi Dana Pada masalah yang menggambarkan ketidakpuasan pelanggan mengenai kualitas layanan serta respons terhadap umpan balik pengguna dan keamanan serta privasi pengguna  berdasarkan  pengalaman  pengguna  aplikasi  Dana  berdasarkan  perasaan  positif,netral,ataupun negatif.Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  informasi  terkait  dengan  perasaan  pengguna  pada  aplikasi Dana.Penelitian ini menerapkan metode KDD dalam menganalisis ulasan pengguna menggunakan web scrapping dengan algoritma Naive Bayes yaitu pendekatan klasifikasi efektif dalam menganalisis sentimen.Dengan analisis sentimen  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  kepada  pengembang  aplikasi  untuk  memahami  terkait kelemahan pada layanan  yang diberikan.Dengan adanya sentimen, pengembang dapat mengambil solusi  untuk meningkatkan  layanan,memperbaiki  kekurangan  pada  aplikasi  tersebut,serta  meningkat  kepuasan  kepada penggunanya.Penelitian ini berfokus pada pemahaman mendalam tentang persepsi dan reaksi pengguna terhadap berbagai  aspek  aplikasi  Dana.  Dihasilkan  sebanyak  576  ulasan  positif,  ulasan  netral  sebanyak  205  dan  ulasan negatif  sebanyak  219  ulasan.Berdasarkan  metode  Naive  Bayes  mengihasilkan  Performance  Vector  didapat accuracy:74.60% +/- 3.53% (micro average:74.60%) dan kappa:0.550 +/- 0.061(micro average:0.550)
Kata kunci : Analisis sentimen, Naive Bayes, E-wallet, Dana, Pembayaran Virtual
1. PENDAHULUAN
Perkembangan informasi teknologi telah memberikan  dampak  yang  meningkat  pada  berbagai aspek  kehidupan  manusia,termasuk  pada  bidang keuangan. Salah satu hasil dari transformasi digital ini adalah  munculnya  aplikasi  keuangan  berbasis teknologi,Seperti aplikasi Dana.Aplikasi ini memberikan  kenyamanan  bagi  pengguna  dalam mengelola aspek keuangan, melakukan transaksi, dan mengakses layanan  keuangan secara praktis. Namun, seiring dengan popularitasnya yang meningkat, jumlah pengguna yang semakin meningkat juga menimbulkan kekhawatiran tentang kualitas layanan yang diberikan oleh Dana.
Pendekatan  analisis  sentimen  muncul  sebagai metode yang efektif untuk mengukur dan memahami persepsi  dan  tanggapan  pengguna  terhadap  suatu produk  atau  layanan.  Dalam  konteks  aplikasi  Dana, memahami bagaimana pengguna merespons pengalaman  mereka  sangatlah  penting  dengan menggunakan  metode  analisis  sentimen.  Salah  satu metode yang sering digunakan dalam analisis sentimen adalah  Metode  Naive  Bayes.  Metode  Naive  Bayes merupakan  pendekatan  klasifikasi  statistik  yang berakar pada teorema Bayes. Metode ini telah banyak diterapkan  di  berbagai  bidang,  termasuk  analisis sentimen,  karena  sifatnya  yang  sederhana  namun efektif. Dalam konteks analisis sentimen review pada aplikasi  Dana,  penerapan  Metode  Naive  Bayes
merupakan alternatif  menarik untuk  mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sentimen positif, negatif, atau netral yang terdapat dalam ulasan pengguna.
Dana merupakan dompet digital Indonesia yang dirancang  untuk  menjadikan  setiap  transaksi  secara digital,  baik  online  maupun  offline  dapat  digunakan dengan  cepat,  praktis  serta  tetap  terjamin  dalam  hal keamanannya. Dana, sebagai platform dompet digital terbuka,  berperan  sebagai  pendukung  utama  bagi segala  aktivitas  ekonomi  dan  gaya  hidup  digital  di kalangan  masyarakat  Indonesia.  Keberadaannya memungkinkan  masyarakat  untuk  meningkatkan tingkat  produktivitas,  efisiensi,  dan  kompetensi mereka.Pada tahun 2021, Dana mencatat pertumbuhan yang signifikan dalam hal jumlah pengguna dan rata- rata  volume  transaksi.Jumlah  pengguna  Dana mengalami  peningkatan  sebesar  40%,  melonjak  dari 50  juta  pada  Desember  2020  menjadi  70  juta  pada paruh pertama tahun 2021. Capaian ini mencerminkan komitmen Dana dalam memastikan dan meningkatkan pengalaman transaksi pengguna melalui pengembangan teknologi secara progresif. Pertumbuhan yang pesat ini juga menunjukkan bahwa Dana memiliki fokus yang jelas terhadap inklusivitas dalam  teknologi  finansial,  dengan  manfaat  yang semakin  meluas.  Selain  berperan  sebagai  sarana pembayaran, Dana juga mampu memberikan kontribusi dalam interaksi sosial, kegiatan bisnis, serta fungsi  menabung  dan  berinvestasi.  Pencapaian  ini
mencerminkan  upaya  Dana  dalam  mengembangkan teknologi  finansial  yang  tidak  hanya  efektif  secara ekonomi, tetapi juga memberikan manfaat yang lebih luas bagi masyarakat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis Sentimen
Analisis  adalah  sentimen  proses  analisis  data  , media  sosial,analisis  media  sosial  ,  analisis,umpan balik  pengguna  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi sentimen pengguna terhadap suatu produk, topik, atau artikel yang diminati .dan umpan balik pengguna yang digunakan  untuk  mengevaluasi  sentimen  terhadap suatu  produk,atau  sebuah  topik,serta  artikel  yang menarik.Mengidentifikasi atau mengumpulkan informasi penting . [1]
Analisis sentimen merupakan komponen integral dalam  proses  pengolahan  data  yang  terfokus  pada klasifikasi teks ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif,  netral,  dan  negatif.  Signifikansi  analisis sentimen  bagi  suatu  organisasi  tercermin  dalam kemampuannya  untuk  memperoleh  pemahaman mendalam terhadap sentimen yang terkandung dalam teks,  mengizinkan  pengenalan  pola  serta  evaluasi tanggapan  yang  mungkin berdampak pada keputusan dan strategi organisasi . [2]
Analisis  sentimen  merupakan  inovasi  teknologi terbaru yang saat ini tengah dalam tahap pengembangan  dan  penerapan  dalam  konteks penelitian  untuk  menganalisis  topik  dan  pendapat. Teknologi  ini  sering  digunakan  untuk  mengevaluasi dan  menganalisis  tingkat  kepuasan  pelanggan  atau pengguna  terhadap  suatu  produk  atau  kebijakan tertentu . [3]

## 2.2. Data Mining
Data  mining  merupakan  teknologi  untuk melakukan ekstraksi informasi dari sebuah data yang dapat  dilakukan  untuk  berbagai  tujuan,  seperti: memngetahui  perilaku  pelanggan  sesuai  dengan kebiasaan  konsumsi  dan  permintaan  di  masa depan,dan juga dapat memahami pelanggan bagaimana  menggunakan  produk  dan  layana  dalam pengembangkan  aplikasi  berdasarkan  analisis  para penggunanya  seperti  pada  jejaring  sosial  membuat model perkiraan untuk pasar atau industri tertentu.[4]
Data  mining  adalah  suatu  teknologi  yang digunakan  untuk  mengekstraksi  informasi  dari  suatu kumpulan data, dan aplikasinya dapat beragam, antara lain  untuk  memahami  perilaku  konsumen  sesuai dengan  kebiasaan  konsumsi  dan  permintaan  di  masa depan. Selain itu, teknologi ini juga bermanfaat untuk memahami  bagaimana  pelanggan  menggunakan produk  dan  layanan,  yang  nantinya  dapat  menjadi dasar  untuk  pengembangan  aplikasi  melalui  analisis pengguna,  seperti  yang  terjadi  pada  jejaring  sosial. Dengan  menggunakan  data  mining,  mungkin  juga dibuat  model  perkiraan  untuk  pasar  atau  industri tertentu.[5]
Data mining merupakan suatu proses penggalian data dan informasi yang berskala besar dari database, yang  sebelumnya  tidak  diketahui  namun  memiliki potensi pemahaman dan kegunaan yang signifikan.Proses ini sangat penting untuk pengambilan  keputusan  bisnis  yang  krusial.Data mining  mencerminkan  kumpulan  teknik  yang digunakan  dengan  maksud  menemukan  pola  yang tidak teridentifikasi sebelumnya dalam data yang telah terkumpul.Dengan  adanya  data  mining,  pengguna memiliki kemampuan untuk menemukan pengetahuan yang  tersembunyi  dalam  basis  data  yang  tidak  dapat diketahui  dengan  metode  biasa.  Dengan  otomatisasi dalam  pencarian  informasi  yang  berharga  dalam penyimpanan  data  berskala  besar,  data  mining membentuk  suatu  proses  yang  dapat  dibagi  menjadi beberapa tahapan.[6]

## 2.3. Text Mining
Text  Mining  merupakan  suatu  proses  ekstraksi informasi  dari  sumber  data  untuk  tujuan  analisis,  di mana  informasi  tersebut  dikelompokkan  berdasarkan kata-kata  untuk  mengungkapkan  hubungan  dengan data sumber lainnya. Tugas utama dalam bidang Text Mining  melibatkan  dua  aspek  penting,  yaitu pengkategorian teks (text categorization) dan pengelompokan  teks  (text  clustering).  Setelah  proses pengkategorian  dan  pengelompokan  teks  dilakukan, langkah-langkah  selanjutnya  mencakup  serangkaian prosedur seperti tokenisasi, di mana kalimat diuraikan menjadi kata-kata; kapitalisasi, yang mengubah huruf besar menjadi huruf kecil; stemming, yang mereduksi kata-kata  menjadi  bentuk  dasarnya;  dan  penggunaan teknik  perhitungan  serta  pengelompokan  kata (filtering).PenerapanText Mining mencakup berbagai aspek seperti analisis sentimen,pemahaman preferensi pelanggan, penyaringan spam, dan berbagai keperluan lainnya.[7]
Text  Mining  merupakan  penerapan  prinsip- prinsip dan teknik data mining yang difokuskan pada penemuan pola-pola yang terdapat dalam teks. Proses analisis  teks  ini  dilakukan  dengan  maksud  untuk mengidentifikasi  informasi  yang  memiliki  nilai  dan relevansi  khusus.  Dalam  konteks  lain  yang  berkaitan dengan  text  mining,  didefinisikan  bahwa  ini merupakan kegiatan penambangan data yang dilakukan  pada  teks,  dimana  sumber  data  umumnya berasal dari dokumen. Tujuan dari kegiatan ini adalah untuk  mengidentifikasi  kata-kata  yang  mampu mencerminkan  substansi  atau  inti  dari  dokumen tersebut.[8]

## 2.4. Naive Bayes
Naive  Bayes  adalah  suatu  metode  klasifikasi probabilistik  yang  sederhana,  yang  melakukan perhitungan probabilitas dengan merangkum frekuensi dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan. Pendekatan  ini  didasarkan  pada  asumsi  sederhana bahwa  nilai  atribut  bersifat  kondisional  saling  bebas jika  diberikan  nilai  output.  Dengan  kata  lain,
probabilitas  bersama  dari  mengamati  nilai  output dihitung sebagai hasil perkalian probabilitas individu atribut.  Metode  klasifikasi  Naive  Bayes  menonjol karena  rumusnya  yang  sederhana  dan  kemudahan aplikasinya,  sambil  tetap  mencapai  tingkat  akurasi yang cukup tinggi jika dibandingkan dengan metode- metode lainnya. Naive Bayes termasuk dalam kategori algoritma  klasifikasi  dan  menerapkan  pendekatan probabilitas  dan  statistik.  Diakui  sebagai  temuan ilmuwan Inggris, Thomas Bayes, metode ini bertujuan untuk memprediksi peluang di masa depan berdasarkan  pengalaman  masa  sebelumnya,  sehingga sering  disebut  sebagai  Teorema  Bayes.  Teorema  ini kemudian  diterapkan  secara  "naive"  dengan  asumsi bahwa  kondisi  independensi  antar  atribut.  Dalam konteks  klasifikasi  Naive  Bayes,  diasumsikan  bahwa keberadaan  atau  tidaknya  suatu  ciri  dari  suatu  kelas tidak memiliki kaitan dengan ciri dari kelas lainnya.[9]
Naive
Bayes
merupakan metode pengklasifikasian  probabilistik  yang  sederhana,  yang melakukan perhitungan probabilitas dengan menggabungkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai-nilai dari dataset yang diberikan. Algoritma ini menerapkan teorema  Bayes  dengan  asumsi  bahwa  semua  atribut
bersifat  independen  atau  tidak  saling  tergantung, sambil  mempertimbangkan  nilai  dari  variabel  kelas. Dalam konteks metode Naive Bayes, probabilitas yang terlibat  diperoleh  melalui  perhitungan  frekuensi kemunculan  atribut-atribut  tertentu  dalam  data pelatihan.Walaupun  asumsi  tentang  independensi semua  atribut  dalam  Naive  Bayes  sering  kali  tidak sepenuhnya  terpenuhi  dalam  situasi  dunia  nyata, namun  algoritma  ini  sering  memberikan  hasil  yang baik  dalam  implementasinya.  Terutama,  hal  ini berlaku  ketika  data  pelatihan  memiliki  ukuran  yang cukup  besar  dan  kompleksitas  model  tidak  terlalu tinggi.  Naive  Bayes  umumnya  diterapkan  dalam berbagai  bidang,  seperti  analisis  teks,  klasifikasi dokumen, analisis sentimen, dan sebagainya. Kecepatan komputasinya yang relatif tinggi dan hasil yang memuaskan dalam skenario tertentu menjadikannya  sebagai  pilihan  yang  populer  dalam pengklasifikasian data.[10]
Berikut Merupakan data yang dihasilkan melalui Web Scrapping kemudian dilakukan Proses pelabelan Berdasarkan hasil ulasan:
Tabel 1. Data yang dihasilkan melalui Web Scrapping
Username Rating Tanggal Content Ali Hamzah 3 12/22/2023  7:49:00 AM akuberi 3 dulu ,banyak peguna yg kecewa, karena begitu rumit untuk datar ke Dana premiumnya. coba David samuel 5 12/22/2023  7:48:00 AM Sangat bagus dan gampang di oprasikan Siti Nurhaya 5 12/22/2023  7:45:00 AM sangat membantu Muhamad aziz Barokah 2 12/22/2023  7:41:00 AM Aplikasi goblog ngaco mulu Hana Cantik 3 12/22/2023  7:38:00 AM Dana makin parah untuk liat saldo saja susah bnget
Berdasarkan  data  diatas  diambil  melalui  teknik scrapping  menggunakan  Google  Colab  yang  diambil berdasarkan ulasan pengguna Aplikasi Dana sebanyak 1000 ulasan pada Google Play Store.Berikutnya proses Pelabelan  berdasarkan  sentimen  Positif,Netral,dan Negatif.

## 2.5. Contoh Persamaan Matematika
Recall adalah proporsi dari prediksi benar positif terhadap  keseluruhan  data  yang  sebenarnya  positif. Rumus Recall dapat diwakili sebagai Recall= (TP) / (TP + FN)        (1)
Sementara  itu,  Precision  merupakan  rasio  dari prediksi benar positif terhadap keseluruhan hasil yang diprediksi  sebagai  positif.  Rumus  Precision  dapat dinyatakan sebagai Precission=  (TP) / (TP + FP)   (2)

## 3. METODE PENELITIAN
Sumber data yang dimanfaatkan dalam penelitian ini  diperoleh  dari  evaluasi  dan  komentar  yang tercantum  di  Google  Play  Store.  Pengumpulan  data dilakukan dengan  menggunakan teknik  web scraping untuk  memastikan  penggunaan  data  yang  paling mutakhir.  Data  yang  dikumpulkan  bersumber  dari halaman  Google  Play  Store  yang  terkait  dengan
layanan  aplikasi  Dana,  yang  dapat  diakses  melalui tautan:
https://play.google.com/store/apps/details?id=id.dana . Proses  pengambilan  data  ini  dilakukan  pada  bulan Desember  2023,  di  mana  sejumlah  1000  ulasan diambil untuk analisis.
Setelah  proses  pengambilan  data,  dilakukan serangkaian  tahapan  preprocessing  guna  menyiapkan data  tersebut  untuk  analisis  sentimen  menggunakan metode Naive Bayes pada ulasan Google Play Store.
Pada  penelitian  menggunakan  teknik  web scraping  menggunakan  Google  Colab.Teknik  web scraping  memungkinkan  untuk  mengambil  data  dari Google  play  store  berdasarkan  kata  kunci  atau  filter tertentu,dalam  hal  ini  kata  kunci  yang  digunakan adalah id.dana.Proses pengumpulan data Menggunakan  data  ulasan  yang  terbaru  yang dilakukan pada bulan Desember 2023 sebanyak 1000 ulasan  pengguna  dana.  Setelah  pengumpulan  data, dilakukan  menganalisis  dilakukan  klasifikasi  pada data  ulasan  untuk  menentukan  ulasan  yang  bersifat positif,netral,dan  negatif.Proses  klasifikasi  data  yang dikumpulkan menggunakan metode Naive Bayes. Berikut alur dalam pengambilan data:
1) Google play store 2) Scrapping data 3) Format file Csv.
Pada penelitian ini dilakukan proses menggunakan klasifikasi sentimen yang sudah didapat pada  ulasan  aplikasi  dana  dan  diimplementasi menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  sehingga diperoleh hasil akurasi sebuah sentimen. Penelitian ini memanfaatkan  Metode  KDD  adalah  pendekatan analitis  dan  terprogram  untuk  analitis  data  yang memodelkan  data  dari  database  untuk  mengekstraksi pengetahuan  yang  relevan  dan  berguna.pendekatan analitis dan terprogram untuk penambangan data yang memodelkan  data  dari  database  untuk  mengekstraksi pengetahuan  yang  relevan  dan  berguna.Ekstraksi informasi dari kumpulan data yang sangat besar adalah tujuan utama teknik KDD .pola dari data yang diolah menggunakan  sejumlah  algoritma.  ekstraksi  dari kumpulan data besar adalah tujuan utama teknik KDD yang  merupakan  pengetahuan  menggunakan  teknik data  minin  .  Studi  sistematis  studi,  eksplorasi,  dan, pemodelan  sumber  data  penting  data  dikenal  sebagai KDD.Berikut tahapan penelitian yang dilakukan:
Gambar 1. Tahapan Penelitian yang dilakukan
Berikut tahapan penelitian yang dilakukan:
a. Pengumpulan Data: Pengambilan  sampel  dari  ulasan  pengguna aplikasi  Dana.  Sebelumnya  harus  memiliki kumpulan  data  yang  mencakup  berbagai  jenis ulasan,  termasuk  ulasan  positif,  netral,  dan negatif.
b. Pengumpulan dan Preprocessing Data: Mengumpulkan ulasan pengguna Aplikasi Dana serta  melakukan  preprocessing  data  seperti pembersihan teks.
c. Implementasi Algoritma Naive Bayes: Mengimplementasikan  algoritma  Naive  Bayes dalam  klasifikasi  sentimen  ulasan,  dengan memanfaatkan data training yang telah disiapkan.
d. Evaluasi Model: Melakukan penilaian kinerja model Naive Bayes dengan  menggunakan  metrik-metrik  seperti akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score,  bertujuan untuk  mengevaluasi  sejauh  mana  kemampuan
model  dalam  melakukan  klasifikasi  sentimen ulasan secara akurat.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Mengetahui  pengambilan  dataset  sentimen analisis  pegguna  aplikasi  Dana  pada  Google play store.
Proses pengambilan Data:
Gambar 2. Scraping Data
Dataset  yang  diambil  kemudian  disimpan  dan diubah menjadi file csv dengan data yang sesuai pada ulasan  aplikasi  Dana.Berikut  merupakan  proses pengubahan dataset ke dalam format file csv.
Berikut file yang dihasilkan:

## Gambar 3. Format File CSV
Pada  Gambar  diatas  setelah  dilakukannya scrapping  data  yang  akan  menampilkan  format  File dan  disimpan  dalam  format  csv,pada  file  tersebut menampilan  ulasan  komentar para pengguna layanan pada Aplikasi Dana.
Berikut  merupakan  tabel  setelah  dilakukan pelabelan berdasarkan sentimen:
Tabel 2. Proses Pelabelan SENTIMEN CONTENT Netral akuberi 3 dulu ,banyak peguna yg kecewa, karena begitu rumit untuk datar ke Dana premiumnya. coba otomatis gak usa terlalu rumit. Positif Sangat bagus dan gampang di oprasikan Positif sangat membantu Positif mantap Negatif Aplikasi goblog ngaco mulu Negatif Dana makin parah untuk liat saldo saja susah bnget
Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan  melibatkan data  ulasan,di  mana  proses  pengklasifikasian  data dilakukan secara manual melalui pelebelan data, yang melibatkan pengelompokkan data berdasarkan kategori sentimen  yang telah ditentukan  sebelumnya. Pengelompokkan ini memiliki tujuan untuk mengevaluasi  kualitas  layanan  yang  diterima  oleh pengguna aplikasi Dana.
Berikut merupakan hasil jumlah sentimen:
Tabel 3. Jumlah Sentimen Sentimen Jumlah Positif 576 Netral 219 Negatif 205
Pengumpulan data Evaluasi Model Processing Data Implementasi Naive Bayes
Berikut jumlah yang dihasilkan setelah melakukan  pelabelan  berdasarkan  kelas  sentimen positif 576 ulasan,netral 219 ulasan,negatif 205 ulasan pada pengguna layanan aplikasi Dana.
4.2. Implementasi Dataset analisa sentimen positif,netral,dan  negatif  pada  pengguna aplikasi Dana.
a. Ulasan Positif
Data ulasan yang menggambarkan ulasan positif telah  diperoleh  melalui  proses  pelabelan  manual. Dalam  hal  ulasan  yang  mencerminkan  sentimen positif,  pelabelan  dilakukan  secara  terperinci  pada identifikasi  ulasan  positif  dari  pengguna  Dana  yang paling sering memberikan ulasan.Sebanyak 576 ulasan positif  berhasil  diidentifikasi  berdasarkan  proses pelabelan pada sejumlah pengguna tertentu.
Gambar 4. Visualisasi Wordcould ulasan Positif
Visualisasi Wordcould memungkinkan pengamatan  yang  lebih  terperinci  terhadap  kata-kata positif  yang  sering  digunakan  oleh  pengguna  saat memberikan  ulasan.  Ukuran  kata  dalam  wordcloud mencerminkan frekuensinya,  sehingga semakin besar ukuran  kata  tersebut,  semakin  tinggi  frekuensi pengguna menggunakannya sebagai ungkapan positif dalam penilaian mereka.

## b. Ulasan Netral
Data  ulasan  yang  mengambarkan  ulasan  netral diperoleh  melalui  proses  pelabelan  manual.  Dalam konteks  ulasan  netral,  pelabelan  dilakukan  secara terperinci  pada  pengidentifikasian  ulasan  netral  dari pengguna  Dana  yang  paling  sering  memberikan ulasan.  Sejumlah  205  ulasan  netral  berhasil diidentifikasi  berdasarkan  hasil  pelabelan  pada sejumlah pengguna tertentu.
Gambar 5. Visualisasi Wordcould ulsan Netral
Visualisasi wordcloud memungkinkan pengamatan yang lebih rinci terhadap kata-kata netral
yang  sering  digunakan  oleh  pengguna  dalam memberikan  ulasan.  Ukuran  kata  dalam  wordcloud mencerminkan frekuensinya,  sehingga semakin besar ukuran  kata  tersebut,  semakin  tinggi  frekuensi pengguna  menggunakan  kata  tersebut  sebagai  subjek pembicaraan  dengan  penilaian  netral  dalam  ulasan mereka.

## c. Ulasan Negatif
Pada  ulasan  yang  mencerminkan  sentimen negatif,  pelabelan  dilakukan  secara  teliti  hingga berhasil mengidentifikasi ulasan negatif dari pengguna Dana  yang  sering  memberikan  ulasan.  Berdasarkan hasil pelabelan, terdapat sebanyak 219 ulasan negatif yang  berhasil  diidentifikasi  pada  sejumlah  pengguna Dana tertentu.
Gambar 6. Visualisasi Wordcould ulasan Negatif
Visualisasi wordcloud memungkinkan pengamatan  yang  lebih  terinci  terhadap  kata-kata negatif  yang  sering  digunakan  oleh  pengguna  saat memberikan  ulasan.  Ukuran  kata  dalam  wordcloud mencerminkan frekuensinya,  sehingga semakin besar ukuran  kata  tersebut,  semakin  tinggi  frekuensi pengguna menggunakannya sebagai ungkapan negatif dalam penilaian mereka.
4.3. Evaluasi  Dataset  sentimen  analisis  dalam menerapkan metode Naive bayes Berikut beberapa operator yang digunakan:
Gambar 7.  Model Klasifikasi Naive Bayes
Pada  Gambar  diatas  menggunakan  beberapa operator yang digunkan diantaranya: Read Excel, Set Role, Nominal to Text, Process Documents from Data, Word list to Data, Sort, Filter Exemple Range, Cross Validation.Proses Klasifikasi menggunakan Algoritma Naive Bayes.
Berikut  merupakan  tampilan  operator  pada  Cross Validation.
Gambar 8. Model Klasifikasi Naive Bayes 1
Pada Cross validation terdapat beberapa operator yang digunakan yaitu Naive Bayes,Apply Model ,dan Performance. a. Naive Bayes:
Metode  pengklasifikasi  yang  paling  banyak digunakan dan dikenal dengan tingkat keakuratan yang tinggi adalah Naive Bayes. Banyak penelitian sebelumnya telah melibatkan penggunaan algoritma ini dalam konteks pengklasifikasi.
b. Apply Model: Operator ini menerapkan model pada Contoh Set. Biasanya  tujuan  operator  ini  adalah  untuk memprediksi  pada  data  yang  tidak  terlihat  untuk mentransformasikan  data  dengan  menerapkan model preprocessing. c. Performance:
Performance adalah teknik  yang digunakan untuk memprediksi keanggotaan kelompok untuk contoh data.
Berikut  tampilan  pada  Operator  Documents
From Data
Gambar 9. Documents From Data
Pada  operator  Process  Documents  From  Data menampilkan beberapa operator diantaranya: Tokenize,Transform cases,Filter Token by length,dan Filter Stopwords (Dictionary).
a. Tokenize:
Operator  ini  membagi  teks  dokumen  menjadi serangkaian  token.  Ada  beberapa  opsi    yang digunakan untuk menentukan titik pemisahan. Bisa menggunakan  semua  karakter  non-huruf,  apa pengaturan defaultnya.
b. Transform Casees: Operator ini mentransformasikan seluruh karakter dalam  dokumen  menjadi  huruf  kecil  atau  huruf besar tertentu akan dihapus.
c. Filter Token By length: Operator  ini  melakukan  filtrasi  pada  token berdasarkan  panjang  kata,  dengan  mengeliminasi kata-kata  yang  memiliki  jumlah  karakter  tertentu dalam  upaya  untuk  mengambil  kata-kata  yang dianggap penting dari hasil tokenisasi.
d. Stopword:
Pada  Operator  ini  memfilter  stopword  bahasa Inggris  dari  dokumen  dengan  menghapus  setiap token  yang  sama  dengan  stopword  dari  daftar stopword bawaan.
Berikut  yang  dihasilkan  Performance  vector Accuarry dan Kappa:
Gambar 10. Performance Vector Accuarry berdasarkan Gambar dihasilkan accuracy: 74.60%  +/-  3.53%  (micro  average:  74.60%.  class precision  positif  51.12%,  netral  51.12%,  dan  negatif 62.50.sedangkan  berdasarkan  class  recall  positif 91.15%,netral 41.55%,dan negatif 63.41%.
Gambar 11. Performance Vector Kappa berdasarkan Gambar dihasilkan kappa: 0.550 +/- 0.061  (micro  average:  0.550)  class  precision  positif 51.12%,  netral  51.12%,  dan  negatif  62.50.sedangkan berdasarkan  class  recall  positif  91.15%,netral 41.55%,dan negatif 63.41%.
Berikut kata yang paling banyak diulas:
Gambar 12. Tampilan kata yang  paling banyak digunakan
Pada Gambar diatas merupakan kata yang paling banyak ditulis oleh para pengguna aplikai Dana. Kata Dana ada sebanyak 178,kata Saya ada 116,kata Sangat ada  sebanyak  178,kata  Biasa  ada  sebanyak  124,kata Bagus  ada  sebanyak  153,kata  Aplikasi  sebanyak 105,kata  Tidak  ada  sebanyak  83,kata  Mantap  ada sebanyak  93,kata  Membantu  ada  sebanayak  84,kata Saldo ada sebanyak 62.
Tampilan yang dihasilkan pada Simple Distribution:
Pada ilustrasi di atas, tergambar hasil dari proses klasifikasi dengan menggunakan metode Naive Bayes yang  menghasilkan  tiga  kelas  yang  ada  dalam distribusi  sederhana,  yaitu:  pada  Simple  Distribution diperoleh  class  netral  0.218  dan  1499  distributions, class positif 0.573 dan 1499 distributions, clas negatif 0.024 dan 1499 distributions.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Proses pengambilan data menggunakan Scrapping pada Google Colab yang diambil dari ulsan pengguna  aplikasi  Dana.pada  Persepsi  pengguna aplikasi Dana pada  website Google play berdasarkan ulasan pada bulanDesember 2023.berdasarkan klasifikasi  sentimen  positif  sebanyak  579  ulasan, sentimen netral sebanyak 219 ulasan, sentimen negatif sebanyak 205 ulasan. Sedangkan hasil yang diperoleh dari  penggunaan  metode  Naive  Bayes  dalam mengklasifikasi  daya  ulasan  pengguna  aplikasi  Dana dibagi  menjadi  kelas  positif,netral,dan  negatif Diperoleh  hasil  klasifikasi  sentimen  dengan  tingkat akurasi  sebesar  Performance  Vector  yang  didapat accuracy: 74.60% +/- 3.53% (micro average: 74.60%. class  precision  positif  51.12%,  netral  51.12%,  dan negatif  62.50.sedangkan  berdasarkan  class  recall positif 91.15%,netral, dan juga hasil kapa diperoleh0.550 +/- 0.061 (micro average: 0.550) class precision  positif  51.12%,  netral  51.12%,  dan  negatif 62.50.sedangkan  berdasarkan  class  recall  positif 91.15%,netral 41.55%,dan negatif 63.41%.Sedangkan kata  yang  paling  banyak  ditulis  oleh  para  pengguna aplikai Dana. Kata Dana ada sebanyak 178,kata Saya ada 116,kata Sangat ada sebanyak 178,kata Biasa ada sebanyak  124,kata  Bagus  ada  sebanyak  153,kata Aplikasi  sebanyak  105,kata  Tidak  ada  sebanyak 83,kata Mantap ada sebanyak 93,kata Membantu ada sebanayak  84,kata  Saldo  ada  sebanyak  62.Dan  hasil dari Simple Distribution dari proses klasifikasi dengan menggunakan metode Naive Bayes yang menghasilkan  tiga  kelas  yang  ada  dalam  distribusi sederhana,  yaitu:  pada  Simple  Distribution  diperoleh class netral 0.218 dan 1499 distributions, class positif 0.573  dan  1499  distributions,  clas  negatif  0.024  dan 1499  distributions.Dari  hasil  analisis  dan  simpulan yang diperoleh, dapat disampaikan beberapa rekomendasi.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  terdapat pembatasan  pada  penggunaan  data  ulasan  yang terbatas  pada  bahasa  Indonesia,  sehingga  disarankan untuk memperluas cakupan pada penelitian mendatang dengan  melibatkan  ulasan  dalam  berbagai  bahasa. Selain itu, bagi peneliti selanjutnya, disarankan untuk menjelajahi pendekatan machine learning lain sebagai pembanding  dalam  mengevaluasi  kinerja  algoritma Naive  Bayes  dalam  mengklasifikasi  ulasan  aplikasi Dana atau pada platform lain selain Google Play.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P. Mehta and S. Pandya, “A review on sentiment analysis methodologies, practices and applications,” Int. J. Sci. Technol. Res. , vol. 9, no. 2, pp. 601–609, 2020.
[2]  K. L. Tan, C. P. Lee, and K. M. Lim, “A Survey of  Sentiment  Analysis:  Approaches,  Datasets, and Future Research,” Appl. Sci. , vol. 13, no. 7, 2023, doi: 10.3390/app13074550.
[3]  Kokom  Komariyah,  Rahaditya  Dasuki,  Dias Bayu  Saputra,  Saeful  Anwar,  and  Gifthera Dwilestari, “Klasifikasi
Stok Barang Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Pada Pt.Dharma Electrindo Manufacturing,”
KOPERTIP  J. Ilm. Manaj. Inform. dan Komput. , vol.  4,  no.  2,  pp.  35–41,  2020,  doi: 10.32485/kopertip.v4i2.117.
[4]  C.  Liang et  al. ,  “Intrusion  detection  system  for the  internet  of  things  based  on  blockchain  and multi-agent systems,” Electron. , vol. 9, no. 7, pp. 1–27, 2020, doi: 10.3390/electronics9071120.
[5]  A.  D.  Adhi  Putra,  “Analisis  Sentimen  pada Ulasan  pengguna  Aplikasi  Bibit  Dan  Bareksa dengan  Algoritma  KNN,” JATISI  (Jurnal  Tek. Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  2,  pp. 636–646, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[6]  Rayuwati,  Husna  Gemasih,  and  Irma  Nizar, “IMPLEMENTASI AlGORITMA NAIVE BAYES  UNTUK  MEMPREDIKSI  TINGKAT PENYEBARAN  COVID,” Jural  Ris.  Rumpun Ilmu  Tek. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  38–46,  2022,  doi: 10.55606/jurritek.v1i1.127.
[7]  F.  A.  Larasati,  D.  E.  Ratnawati,  and  B.  T. Hanggara,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi Dana  dengan  Metode  Random  Forest,” … Teknol. Inf. dan … , vol. 6, no. 9, pp. 4305–4313, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[8]  Nitha  Kumala  Dewi,  “Identifikasi  Berita  Hoax dengan Menerapkan Algoritma Text Mining,” J. Informatics, Electr. Electron. Eng. , vol. 2, no. 3, pp. 65–74, 2023, doi: 10.47065/jieee.v2i3.888.
[9]  L.  Siburian,  “RESOLUSI :  Rekayasa  Teknik Informatika dan Informasi Data Mining Memprediksi  Kebutuhan  Vaksin  Imunisasi dengan  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes (Studi  kasus  UPT  Puskesmas  Teladan),” Data Min.  Memprediksi  Kebutuhan  Vaksin  Imunisasi dengan Menggunakan Metod. Naive Bayes (Studi kasus UPT Puskesmas Teladan) , vol. 1, no. 5, pp. 282–290, 2021, [Online]. Available: https://djournals.com/resolusi
[10]  S.  A.  R.  Rizaldi,  S.  Alam,  and  I.  Kurniawan, “Analisis  Sentimen  Pengguna  Aplikasi  JMO (Jamsostek  Mobile)  Pada  Google  Play  Store Menggunakan Metode Naive Bayes,” STORAGE J. Ilm. Tek. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 109–117, 2023, doi: 10.55123/storage.v2i3.2334.