## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7388

## Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Instagram Pada Situs Google Play Menggunakan Metode Naïve Bayes
Amrina Nur Aida 1,* , Primandani Arsi 2 , Ranggi Praharaningtyas Aji 1 , Tarwoto 1
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Amikom Purwokerto, Banyumas, Indonesia
2 Program Studi Informatika, Universitas Amikom Purwokerto, Banyumas, Indonesia Email: 1,* amrinaaida31@gmail.com, 2 ukhti.prima@amikompurwokerto.ac.id, 3 ranggi.p.aji@amikompurwokerto.ac.id,
4 Tarwoto@amikompurwokerto.ac.id. Email Penulis Korespondensi: amrinaaida31@gmail.com
Abstrak− Instagram merupakan aplikasi yang banyak digunakan oleh pelajar karena mudah digunakan dan informasi mudah didapat. Instagram memiliki fitur yang memungkinkan Anda mengirimkan foto dan video dengan desain unik sehingga menjadi media pembelajaran yang menarik. Pada tahun 2023 aplikasi Instagram telah berhasil meraih unduhan lebih dari 5M kali di platform Google Play Store dan  memperoleh rating sebesar 4,2.  Pengguna  mengklasifikasikan ulasan dari pengguna terkait kinerja  Instagram,fungsi  data  yang  digunakan  adalah  ulasan  aplikasi  Instagram,  dengan  ulasan  positif  dan  ulasan  negatif, Mengklasifikasikan  sentimen  ulasan  pengguna  instagram  kedalam  3    kategori  yaitu  netral,  negative,  dan  positive.    Dalam beberapa situasi, terkadang terdapat perbedaan antara rating yang diberikan dan konten ulasan yang sebenarnya. Dalam proses pengembangan aplikasi, penting bagi pengembang  untuk tidak  hanya  memperhatikan jumlah rating, tetapi juga  memahami pandangan dan pendapat pengguna. Oleh karena itu, para pengembang perlu memiliki kemampuan untuk menganalisis setiap opini  yang  diberikan  oleh  pengguna.  Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan  adalah  melalui  analisis  sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes. Pada analisis ini menghasilkan performa terbaik dengan nilai accuracy 78,85%, precision 78,85%, recall 100% dan f1-score 88,17%.
Kata Kunci: Instagram; Naïve Bayes; Google Play; Aplikasi; Analisis
Abstract− Instagram is an application that is widely used by students because it is easy to use and information is easy to get. Instagram has features that allow you to send photos and videos with unique designs, making it an interesting learning medium. In 2023 the Instagram app has managed to achieve more than 5M downloads on the Google Play Store platform and obtained a rating of 4.2. In some situations, there may be a discrepancy between the rating given and the actual review content. In the app development process, it is important for developers to not only pay attention to the number of ratings, but also understand the views and opinions of users. Therefore, developers need to have the ability to analyze each opinion given by users. One approach  that  can  be  used  is  through  sentiment  analysis  using  the  Naïve  Bayes  algorithm.  The  data  used  is  Instagram  app reviews,  with  positive  reviews  and  negative  reviews.  This  analysis  produces  the  best  performance  with  accuracy  78,85%, precision 78,85%, recall 100% and f1-score 88,17% values.
Keywords : Instagram; Naïve Bayes; Google Play; Application; Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang semakin pesat memengaruhi penggunaan smartphone di Indonesia. Meningkatnya jumlah  pengguna  smartphone  akan  mendorong  pengembang  aplikasi  untuk  melakukan  inovasi  dalam pengembangan dan pemasaran aplikasi mobile sesuai kebutuhan, yang akan memperluas pasar dan meningkatkan daya saing industri teknologi [1].
Perkembangan e-commerce di Pada era digital  yang  semakin  berkembang saat ini, aplikasi  mobile telah menjadi bagian penting dalam kehidupan sehari-hari pengguna smartphone. Salah satu jenis aplikasi mobile yang sangat populer adalah aplikasi e commerce yang memungkinkan pengguna untuk melakukan berbagai transaksi online dengan mudah [2].
Media  sosial  merupakan  salah  satu teknologi  atau  perangkat  lunak  yang  digunakan  oleh  sebagian  besar penduduk  di  dunia  [3].  Media  sosial  umumnya  berbentuk  aplikasi,  salah  satunya  adalah  aplikasi  instagram. Instagram merupakan aplikasi yang banyak digunakan oleh pelajar karena mudah digunakan dan informasi mudah didapat.  Instagram  memiliki  fitur  yang  memungkinkan  Anda  mengirimkan  foto  dan  video  dengan  desain  unik sehingga menjadi media pembelajaran yang menarik [4].
Pada tahun 2023 aplikasi Instagram telah berhasil meraih unduhan lebih dari 5M kali di platform  Google Play  Store  dan  memperoleh  rating  sebesar  4,2  [1].  adaawalnya,Instagram  hanya  tersedia  untuk  pengguna smartphone  Apple,  seperti  iPad,  iPhone,  dan  iPod  Touch  .Namun,  sejak    bulanApril    2012,  Instagram    mulai tersedia  untuk  pengguna ponsel Android,sehingga memungkinkan pengguna  untuk menggunakan Instagramu ntuk  berbagi foto mereka [5].
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna instagram kedalam Netral,  Negative  dan  positif  dalam  kategori.  Untuk  mengetahui  masukan/umpan  balik  pengguna,  Anda  dapat melakukan  analisis  sentimen  pada  semua  tanggapan  terhadap  aplikasi  Anda.  Dalam  penelitian  ini,  penulis memperkenalkan analisis sentimen. Beberapa metode klasifikasi, seperti Naive Bayes, telah dikembangkan untuk menganalisis sentimen data teks [6].
Analisis sentimen merupakan salah satu cabang penelitian text mining yang berkaitan dengan bidang yang lebih  luas  seperti  pengolahan  data  untuk  aktivitas  tertentu  [7].    Pengklasifikasi  Naive  Bayes  adalah  metode

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7388
klasifikasi berdasarkan teorema Bayes. Metode klasifikasi ini menggunakan teknik probabilistik dan statistik yang dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  dan  dikenal  dengan  teorema  Bayes  karena  memprediksi peluang  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  masa  lalu.  Ciri  utama  dari  pengklasifikasi  Naive  Bayes  adalah adanya asumsi independensi yang sangat kuat (naif) pada setiap kondisi/peristiwa [8].
Penelitian  ini  akan  mengimplementasikan  metode  data  crawling  untuk  mengumpulkan  datanya  yang bertujuan  untuk  menganalisa  tanggapan  publik  mengenai  Instagram  dan  mengklasifikasikannya  menjadi  dua bagian  yaitu  positif  dan  negatif.  Hasil  dari  Analisa  sentimen  ini  dapat  menjadi  pertimbangan  developer  untuk membantu  dalam  pengembangan  dan  peningkatan  aplikasi.  Penelitian  ini  memiliki  dampak  positif  dalam meningkatkan kualitas layanan, meningkatkan pengalaman pengguna, dan memberikan  wawasan  yang  berharga bagi  berbagai pemangku  kepentingan  di  ekosistem  Instagram  dan Google Play Store [9].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhammad Raffi, Aries Suharso, dan Iqbal Maulana pada 2023 dengan topik Analisis Sentimen Ulasan  Aplikasi Binar Pada  Google Play Store  Menggunakan Algoritma  Naïve Bayes. Hasil  evaluasi  dari  tiga  skenario  pengujian  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  Multinomial  dan  Bernoulli menunjukkan  bahwa  skenario  pertama,  dengan  perbandingan  9:1  antara  data  pelatihan  dan  pengujian menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  Bernoulli,  memberikan  hasil  terbaik.  Model  ini  menghasilkan  F1-score sebesar  93,07%,  recall  sebesar  100%,  akurasi  sebesar  93,06%,  dan  AUC  sebesar  0,988.  Dengan  nilai-nilai  ini, klasifikasi model ini dianggap "Sangat Baik" [1].
Penelitian yang dilakukan oleh Moh Khoirul Insan, Umi Hayati, Odi Nurdiawan pada tahun 2023 dengan topik Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna Di Google Play Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen pengguna aplikasi Brimo dikategorikan ke dalam kategori positif  dan  negatif.  Hasil  scraping  dari  1550  data teks  dari  November  2022  hingga  Januari  2023  menunjukkan bahwa  pengguna  memberikan  ulasan  positif.  Jumlah  prediksi  klasifikasi  sentimen  positif  sebanyak  1012,  atau 53,09%,  dan  sentimen  negatif  sebanyak  894,  atau  46,90%  dari  data  teks,  yang  menunjukkan  bahwa  pengguna memberikan banyak komentar positif [8], [10].
Kairil  Anwar  pada tahun  2022  melakukan  penelitian  terhadap  Analisa  sentimen  Pengguna  Instagram  di Indonesia  Pada  Review  Smartphone  Menggunakan  Naive  Bayes.  Hasil  dan  diskusi  tentang  penelitian  ini  yang menunjukkan  bahwa  analisis  sentimen  dapat  dilakukan  secara  otomatis  dan  cepat  dengan  scraping  data. Preprocessing komentar telah terbukti berhasil menghasilkan kalimat yang penting dalam proses analisis sentimen. Di  mana  hasil  pengujian  analisis  sentimen  pada  komentar  menggunakan  Gaussian  Naive  Bayes  menunjukkan akurasi  sebesar  73%,  sementara  hasil  pengujian  menggunakan  Multinomial  Naive  Bayes  menunjukkan  akurasi sebesar  81%.  Dengan  demikian,  pengujian  Multinomial  Naive  Bayes  menunjukkan  akurasi  yang  lebih  tinggi daripada Gaussian Naive Bayes [8].
Penelitian yang dilakukan oleh Andriani Nurian, Betha Nurina Sari pada tahun 2023 dengan topik Analisis Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Google  Play  Menggunakan  Naïve  Bayes.  Hasil  akurasi  tertinggi  adalah klasifikasi menggunakan Naive Bayes classifier dengan seleksi fitur TF-IDF. Yaitu presisi 85%, presisi 79%, recall 85%, dan skor f1 80%. Data uji  yang digunakan sebanyak 200 data atau  20 dari 3000 data dari kumpulan data yang digunakan untuk pengujian dengan metode acak [11].
Analisis  sentimen  pengguna  terhadap  aplikasi  populer  seperti  Instagram  memiliki  nilai  guna  untuk memahami kepuasan pengguna dan membantu developer meningkatkan aplikasi. Penelitian hanya diperoleh dari Google  Play  Store,  sehingga  mungkin  tidak  mewakili  seluruh  pengguna  Instagram.  Penelitian  tidak membandingkan performa Naive Bayes dengan metode klasifikasi lain. Pengguna mengklasifikasikan ulasan dari pengguna terkait kinerja Instagram,fungsi data yang digunakan adalah ulasan aplikasi Instagram, dengan ulasan positif  dan  ulasan  negatif,  Mengklasifikasikan  sentimen  ulasan  pengguna  instagram  kedalam  kategori  netral, negative, dan positive.
Berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya yang sudah dilakukan di atas metode Naive bayes digunakan sebagai metode klasifikasi dengan sebagian besar dataset yang digunakan adalah data teks. Dari hasil pengujian yang dilakukan metode tersebut mampu menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi, sehingga metode tersebut cocok untuk dijadikan sebagai metode penelitian ini untuk menganalisis sentimen pengguna aplikasi instagram pada situs Google Play.
Naive Bayes adalah metode yang tidak memiliki aturan dan menggunakan cabang matematika yang disebut teori probabilitas untuk mendapatkan peluang setinggi mungkin dengan melihat frekuensi atau jumlah kemunculan setiap klasifikasi dalam data pelatihan.
Dalam pengembangan basis data, Naive Bayes melibatkan pembelajaran yang diawasi jenis pembelajaran mesin  yang  membutuhkan  sampel  sebagai  data  pelatihan  label.  dikelompokkan  menjadi  dua  bagian,  yaitu. Klasifikasi  dan  regresi.  Klasifikasi  saat  variabel  menjadi  kategori,  panas  dan  dingin,  sakit  atau  tidak  sakit  dll. Variabel berupa nilai riil seperti bobot, nilai uang dll contoh lainnya yaitu Support Vector Machine (SVM), K- Nearst Neighbor (KNN), Artificial Neural Network (ANN) [12].
Dari permasalahan tersebut  maka  menerapkan  metode naïve bayes untuk mengklasifikasikan pelanggan. Adapun Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi yang dapat membantu mengklasifikasikan pelanggan yang berpotensi dan tidak berpotensi, serta digunakan sebagai dasar pertimbangan keputusan salah satunya sebagai strategi pemasaran [12].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7388

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam usulan ini, sebuah sisitem untuk menganalisis sentimen pengguna Instagram Pengguna mengklasifikasikan ulasan  dari  pengguna,  terkait  kinerja  Instagram,fungsi  data  yang  digunakan  adalah  ulasan  aplikasi  Instagram, dengan  ulasan  positif  dan  ulasan  negatif,  Mengklasifikasikan  sentimen  ulasan  pengguna  instagram  kedalam  3 kategori yaitu netral, negative, dan positive. Metode penelitian seperti tampak dalam gambar 1 berikut:

## Gambar 1 Alur Penelitian
Pada gambar 1 diatas dikarenakan data yang dikumpulkan mencangkup keberagaman data dan unsur data tidak terstruktur, maka metode penelitian ini menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD) [1]. Khusus untuk data teks yang memerlukan penyesuaian, diperlukan tahapan preprocessing data untuk menata datanya dan memudahkan pemahamannya. Selain itu kemampuan untuk memilih fitur yang dapat dimasukan ke dalam metode Knowledge Discovery in Database (KDD) yang tersedia untuk mempercepat proses analisis dan meminimalkan jumlah data yang tidak relevan [13].
1. Data Selection
Data  Selection  merupakan  proses  meminimalkan  jumlah  data  yang  digunakan  untuk  proses  mining  dengan tetap merepresentasikan data aslinya. Selama tahap pengumpulan data, pemilihan data dilakukan berdasarkan kriteria tertentu dan pelabelan setiap tinjauan data dilakukan oleh seorang ahli bahasa. Tahap Data Selection terdapat 2 langkah yang harus dilakukan yaitu :
a. Data  Collection,  didefinisikan  sebagai  prosedur  mengumpulkan,  mengukur  dan  menganalisis  wawasan yang  akurat  untuk  penelitian  menggunakan  teknik  yang  divalidasi.  Data  collection  sering  disebut pengumpulan data. Pengambilan data uji dilakukan dengan metode data collection untuk mengukur akurasi
SELESAI MULAI Data Sellection Preprocessing Transformation Pemodelan Evaluation (Confusion Matrix) 1. Data Collection 2. Data Labeling
1. Cleaning 2. Case Folding
3. Tokenizing
4. Normalization
5. Stopword Removal
6. Stemming
1. TF-IDF
2. Information Gain
1. Naive Bayes Multinominal dan Nav
Bayes Bornoulli
2. Visualilasasi Wordcloud

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7388
pengelompokan sentimen yang menggunakan data training dari data klasifikasi “Instagram Reviews” yang tersedia  di  situs  Kaggle  (https://www.kaggle.com/code/emonsharkar/sentiment-analysis-of-instagram- play-store-reviews/input). Data dari situs tersebut terdiri dari dua atribut, yaitu komentar dan hasil analisis sentimen yang diolah menggunakan Google Collab agar data dapat diolah ke tahap selanjutnya [11].
b. Data Labeling, digunakan untuk memberikan id atau identitas pada semua data komentar. Hal ini dilakukan secara manual dengan kebutuhan sistem sebagai data pelatihan. Ada tiga kategori sentimen yaitu sentimen positif, sentimen negatif, dan sentimen nertral. Hasil pelabelan diberi label data berbentuk .csv yang sudah terlabel [6].
2. Preprocessing
Preprocessing merupakan awal pemrosesan dan dilakukan pembersihan data dari atribut yang tidak diperlukan untuk penelitian. Pembersihan data dapat mencakup duplikasi data, pemeriksaan data, dan koreksi kesalahan dalam  data  yang  bertujuan  untuk  menghilangkan  noise  tersebut  [10].  Tahap  preprocessingdiperlukan  untuk membersihkan   data   dari   teks   yang   tidak diperlukan,  dimana  data  teks  yang  tidak  terstruktur  akandiubah menjadi  data  teks  yang terstruktur atau semi terstruktur [14]. Dalam tahap preprocessing pada penelitian ini terdiri dari cleaning, normalisasi, dan pemberian lebeling (label). Tahap preprocessing terdapat 6 langkah yang harus dilakukan seperti :
a. Cleaning,  merupakan  fase  pembersihan  data  dengan  menghilangkan  atribut  yang  berdampak  kecil  pada proses klasifikasi seperti karakter yang diulang lebih dari satu kali, emoticon, url, hashtag, dan simbol [15].
b. Case Folding, merupakan tahapan merubah suatu data dengan mengubah huruf kapital menjadi huruf kecil yang bertujuan untuk memudahkan pencarian serta menghindari case sensitive dari proses klasifikasi [16].
c. Tokenizing,  merupakan  tahapan  memisahkan  kalimat  utuh  menjadi  pecahan  kata  per  kata  atau  suatu rangkaian  karakter  berdasarkan  karakter  spasi  yang  mungkin  pada  saat  yang  bersamaan  dilakukan  juga proses penghapusan karakter tertentu seperti tanda baca [16].
d. Normalization, merupakan tahapan pengelola atau perbaikan pada kata-kata yang tidak baku karena salah ketik dan penyingkatan yang dikelola atau dikoreksi dan diubah menjadi kata baku.
e. Stopword Removal,  merupakan  fase untuk menghilangkan kata-kata yang tidak  memiliki arti atau tidak mempunyai pengaruh signifikan dalam.
f. Stemming,  merupakan  tahapan  mengubah  kata  menjadi  kosa  kata  yang  lebih  sederhana  dengan menghilangkan imbuhan dan akhiran tertentu.
3. Transformation
Merupakan proses transformasi pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining.  Pada  tahap  ini  pembobotan  kata  dilakukan  dengan  menggunakan  2  teknik  yaitu  Term  Frequency- Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Bag of words. Setiap kata yang sering muncul dalam suatu data diberikan prioritas yang tinggi dan memiliki bobot yang lebih tinggi karena dianggap berguna untuk klasifikasi [14]. Dalam penelitian ini terdiri dari transform case, tokenizing, filtering, stop words dan stemming [17]. Data transformation  dilakukan  untuk  mengubah  bentuk  dan  format  data.    Hal    ini    tentunya    sangat  membantu memudahkan  pengguna  alam  proses mining  ataupun  memahami  hasil  yang  didapat. [18].
4. Pemodelan
Pada  tahap  ini  pemodelan  dilakukan  dengan  mengimplementasian  algoritma  naïve  bayes  sebagai  clasifier. Dalam penelitian ini, klasifikasi dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Multinomial dan Bernoulli [19]. Pada tahap pelatihan, model Naïve Bayes akan menghitung:
a. Probabilitas P(C) untuk setiap kategori (positif, negatif, netral).
b. Probabilitas P(F|C) untuk setiap fitur (kata) pada setiap kategori.
Pada  tahap  pengujian,  model  Naïve  Bayes  akan  menghitung  probabilitas  P(C|F)  untuk  setiap  kategori berdasarkan  fitur  yang  terdapat  pada  teks  baru.  Model  Naïve  Bayes  akan  memilih  kategori  dengan probabilitas  P(C|F)  tertinggi  sebagai  kategori  teks  tersebut.  Adapaun  rumus  dari  Teroma  Bayes  sebagai berikut:
𝑃 ( 𝐻 | 𝑋 ) = 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 ) 𝑃 ( 𝐻 ) 𝑃 ( 𝑋 ) (1)
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 [10].
5. Evaluation
Pada tahapan Evaluation dilakukan evaluasi terhadap model yang telah dibuat untuk mengukur akurasi yang dihasilkan saat melakukan klasifikasi dengan algoritma  Naïve Bayes Multinomial dan Bernoulli. Pada tahap evaluasi ini digunakan Confusion Matrix untuk mengetahui hasil performa akurasi dari algoritma Naïve Bayes Multinomial  dengan hasil evaluasi berupa Accuracy, Precicion, dan Recall [17]. Dengan nilai yang didapatkan pada Confusion Matrix maka pengujiannya sebagai berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7388
a. Accuracy, mengacu pada seberapa tepat model dalam melakukan klasifikasi data.
b. Precision, merupakan tingkat ketepatan hasil prediksi benar yang diinginkan oleh pengguna dengan hasil prediksi yang berikan oleh suatu model.
c. Recall adalah rasio dari item yang relevan yang dipilih terhadap total jumlah item yang relevan. Nilai recall dapat diperoleh dari persamaan [20].
d. F1-score, merupakan sebuah nilai yang dihitung dari perbandingan rata-rata antara precision dan recall.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  melibatkan  analisis  sentimen  dengan  mengklasifikasikan  ulasan  pengguna  aplikasi Instagram di Google Play Store menggunakan metode  Naive Bayes Multinominal dan Bernoulli. Hasil klasifikasi dengan  Naive  Bayes  tersebut  dievaluasi  dengan  menggunakan  Confusion  Matrix  dan  menggunakan  beberapa metrik pengujian yaitu accuracy, precision, recall, dan f1-score untuk mengukur kualitas model Naive Bayes yang lebih  baik. Kemudian  hasil klasifikasi tersebut akan divisualisasikan ke dalam  Word  Cloud sementara  itu hasil akurasi perbandingan model Naive Bayes ditampilkan dalam bentuk tabel dan diagram perbandingan.

## 3.1 Data Selection
Tahapan pertama ini dilakukan pengumpulan data ulasan aplikasi Instagram pada situs Google Play Store dengan menggunakan  teknik  Data  Collection,  dengan  menggunakan  bantuan  Kaggle  Dataset.  Data  tersebut  tersimpan dalam  format  .csv.  Jumlah  data  ulasan  pengguna  aplikasi  Instagram  yang  diambil  dari  Kaggle  dan  digunakan sebagai uji coba serta processing data sebanyak 5000 data.
Setelah  data  ulasan  terkumpul  maka  dilakukan  penyeleksian  data  yang  akan  digunakan.  Data  diseleksi dengan beberapa kriteria yang ditentukan dan memiliki relevansi dengan aplikasi yang diteliti. Jumlah data yang terseleksi semuanya yaitu 5000 data. Dalam membantu proses klasifikasi diperlukan sebuah tabel atau kelas yang dapat membantu algoritma dalam mengenali kelas tersebut. Beberapa ulasan dari hasil pelabelan data ditunjukkan pada Tabel 1 :
Tabel 1. Hasil Pelabehan Data Ulasan Rating The app is good for connecting with friends… . Positive Used to be my favorite social media app but… . Negative Instagram is the best of all the social media … . Neutral I love this app but as of late I have been… . Negative
Used to be a great app but there are so many m...  Positive
Tabel  1  dapat  menjelaskan  ulasan  positive  (Aplijasinya  bagus  unruk  rerhubung  dalam  teman,  Negative (Dulunya adalah aplikasi media sosial favorit), Netral (media sosial adalah media sosial terbaik), Negative (Saya suka  aplikasi  ini…),  Positive  (Dulunya  merupakan  aplikasi  bagus  tetapi  ada  begitu  banyak.  Berdasarkan  hasil pelabelan dan validasi data diperoleh jumlah ulasan hasil pelabelan yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik Hasil Data Selection
Pada gambar diatas dapat dijelaskan grafik hasil data selection adalah Netral (5) Negative (4) dan Positive (5).

## 3.2 Preprocessing
Preprocessing dilakukan dengan kebutuhan pengolahan data untuk meningkatkan kualitas model dalam melakukan klasifikasi  pada  tahap  Data  Mining.  Preprocessing  dilakukan  dengan  kebutuhan  pengolahan  data  untuk meningkatkan kualitas model dalam melakukan klasifikasi pada tahapan Data Mining.

## 3.2.1 Cleaning
Pada proses ini dilakukan pembersihan data yakni melakukan penghapusan data duplikat, emoji, karakter spesial, angka, kata yang berulang, kata yang tersiri dari 3 huruf dan spasi yang berlebih serta melakukan case folding pada

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7388
atribut  review_description.  Hasil  output  yang  dihasilkan  seperti  Gambar  3,  yang  dimana  pada  Cleaning  Text digunakan untuk menghilangkan karakter yang tidak diperlukan.

## Gambar 3. Cleaning Text

## 3.2.2 Case Folding
Proses  Case  Folding  dilakukan  untuk  mengubah  seluruh  huruf  menjadi  huruf  kecil.  Pada  proses  ini  karakter- karakter ‘A’ - ‘Z’ yang terdapat pada data diubah kedalam karakter ‘a’ - ‘z’. Hasil dari Case Folding dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4 Hasil Case Foling

## 3.2.3 Tokenizing
Proses mengubah teks menjadi token/unit lebih kecil, seerti kata-kata atau frasa, dengan menghilangkan karakter- karakter seperti spasi atau tanda baca sebagai pemisah. Tokenizing digunakan untuk memecah teks menjadi token agar dapat diproses lebih lanjut, untuk hasil outputnya dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5 Hasil Tokenizing

## 3.2.4 Normalization
Selanjutnya melakukan normalisasi kata yakni proses mengubah kata-kata ke dalam bentuk standar atau bentuk yang seragam agar lebih mudah untuk dibandingkan, dianalisis atau diproses.

## 3.2.5 Stopwords Removal
Stopword  Removal  digunakan  untuk  menghilangkan  kata-kata  umum  yang  tidak  memberikan  kontribusi signifikan pada pemahaman teks, seperti kata “dan”, “atau”, “yang”, dan sebagainya. Hasil dari proses stopwords removal dapat dilihat pada Gambar 6.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7388

## 3.3 Transformation
Tahap Transformation dimulai dengan pembagian data ke dalam dua kelompok yaitu data training dan data testing. Setelah  dilakukan  split  data,  maka  selanjutnya  dilakukan  proses  ekstraksi  fitur  yaitu  dengan  melakukan pembobotan kata menggunakan TF-IDF. Langkah pertama  yang dilakukan adalah dengan  mengubah  fitur pada data training dan data testing diubah menjadi representasi vektor menggunakan metode TF-IDF. Proses ekstraksi fitur ini dilakukan dengan menggunakan library scikit-learn pada fungsi TfidfVectorizer().

## 3.4 Data Mining
Dalam  tahap  ini,  dilakukan  klasifikasi  sentimen  terhadap  ulasan  aplikasi  Instagram  menggunakan  dua  model algoritma  Naive  Bayes  Multinomial  dan  Bernoulli.  Proses  implementasi  algoritma  ini  dilakukan  dengan  tiga skenario  pengujian  yang  telah  dijelaskan  pada  tahapan  Transformation.  Salah  satu  hasil  dari  implementasi algoritma yang digunakan pada skenario1 dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7 Hasil Klasifikasi Ulasan Skenario 1
Gambar 7 menunjukkan hasil klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes Multinomial dan Bernoulli.

## 3.5 Build Model
Berikut merupakan hasil akurasi dari model yang telah dibangun dengan algoritma Naive Bayes.

## Gambar 8 Akurasi Model
Dapat  dilihat  bahwa  algoritma  Naive  Bayes  memberikan  hasil  yang  cukup  baik  dalam  melakukan klasifikasi dengan nilai accuracy, precision, recall dan f1-score yang cukup tinggi. Penjelasan : 1. True Negatives (TN):
a. Training: 0
b. Testing: 0
c. Ini  mencerminkan  jumlah  kasus  yang  berhasil  diprediksi  sebagai  sentimen  negatif.  Baik  pada  tahap pelatihan maupun pengujian, tidak ada kasus yang salah diprediksi sebagai negatif.
2. True Positives (TP):
a. Training: 0
b. Testing: 0
c. Ini  mencerminkan  jumlah  kasus  yang  berhasil  diprediksi  sebagai  sentimen  positif.  Baik  pada  tahap pelatihan maupun pengujian, tidak ada kasus yang benar-benar diprediksi sebagai positif.
3. False Negatives (FN):
a. Training: 0
b. Testing: 0
c. Ini  adalah  kasus  yang  sebenarnya  positif,  tetapi  salah  diklasifikasikan  sebagai  negatif.  Baik  pada  tahap pelatihan maupun pengujian, tidak ada kasus yang salah diklasifikasikan sebagai negatif.
4. False Positives (FP):
a. Training: 0
b. Testing: 11

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7388
c. Ini  adalah  kasus  yang  sebenarnya  negatif,  tetapi  salah  diklasifikasikan  sebagai  positif.  Pada  tahap pengujian, ada 11 kasus di mana model salah memprediksi sentimen sebagai positif.
Kinerja Model:
1. Akurasi:
a. Pelatihan: 100%
b. Pengujian: 78,85%
c. Akurasi mewakili kebenaran secara keseluruhan dari prediksi model. Akurasi 100% pada tahap pelatihan berarti  model  dengan  sempurna  memprediksi  sentimen  pada  set  pelatihan.  Akurasi  78,85%  pada  tahap pengujian  menunjukkan  bahwa  model  dengan  benar  memprediksi  sentimen  untuk  78,85%  dari  set pengujian.
2. Presisi:
a. Pelatihan: 100%
b. Pengujian: 78,85%
c. Presisi mengukur akurasi dari prediksi positif. Presisi 100% pada tahap pelatihan berarti semua kasus yang diprediksi  sebagai  positif  sebenarnya  positif.  Pada  tahap  pengujian,  78,85%  dari  kasus  yang  diprediksi sebagai positif adalah benar.
3. Recall:
a. Pelatihan: 100%
b. Pengujian: 100%
c. Recall  (sensitivitas)  mengukur  kemampuan  model  untuk  menangkap  semua  kasus  positif.  Recall  100% pada tahap pelatihan dan pengujian berarti model mampu mengidentifikasi semua kasus positif.
4. F-1 Score:
a. Pelatihan: 10000.0
b. Pengujian: 8817.2
c. F-1 Score adalah rata-rata harmonis dari presisi  dan recall. Ini  memberikan keseimbangan antara presisi dan recall. Skor F-1 yang sangat tinggi pada tahap pelatihan dan pengujian  menunjukkan keseimbangan yang sangat baik antara presisi dan recall. Nilai yang tinggi juga bisa disebabkan oleh tidak adanya  false negatives dalam hasil.

## 3.6 Worldcloud Hasil Sentimen
World cloud adalah visualisasi yang menampilkan kata-kata dari teks yang diberikan, dengan ukuran font yang lebih  besar untuk kata-kata yang sering  muncul dalam teks. Hal  ini dapat membantu pengembang  memperoleh insight  hal-hal  atau  fitur  apa  saja  yang  dianggap  sudah  baik  maupun  yang  masih  buruk  dan  perlu  perbaikan. Visualisasi untuk Worldcloud positif dan negatif dapat dilihat pada Gambar 9  dan Gambar 10.

## Gambar 9. World Positif
Berdasarkan  gambar  9  dapat dilihat bahwa  semakin  besar ukuran kata dalam  Wordcloud maka semakin tinggi frekuensi kata tersebut muncul. Beberapa kata yang sering muncul dalam ulasan positif terhadap aplikasi Instagram tersebut menunjukkan bahwa para pengguna merasa bahwa aplikasi Instagram merupakan sosial media (‘social medium’), memiliki fitur yang berkelanjutan untuk masa depan (‘feature’), aplikasi yang bagus (‘good app’) dan semua orang dapat mengekspresikan perasaanya lewat Instagram (‘post’).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7388
Pada  gambar  10  menunjukkan  bahwa  beberapa  kata  yang  sering  muncul  dalam  ulasan  negatif  terhadap aplikasi  Instagram  tersebut  menunjukkan  bahwa  pengguna  aplikasi  Instagram  merasa  bahwa  aplikasi  tersebut menampilkan berita terbaru (‘new update’), perbaikan fitur yang ada (‘please fix’), menginformasikan suatu berita (‘one even’) dan menyita banyak waktu penggunanya (‘many time’).

## 3.7 Evaluation
Tahap evaluasi merupakan tahap untuk melakukan evaluasi terhadap performa dari implementasi algoritma Naive Bayes dalam melakukan klasifikasi dengan menggunakan Confusion Matrix. Confusion matrix merupakan matriks yang  menyimpan  informasi  untuk  mengetahui  performa  klasifikasi  dari  algoritma  yang  digunakan  pada  tahap evaluasi.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah memiliki beberapa kelebihan seperti topik yang relevan, metode yang tepat, dan hasil yang akurat. Implementasi Naïve Bayes relatif sederhana dan tidak memerlukan perhitungan numerik kompleks, sehingga proses pelatihan dan klasifikasi berlangsung cepat dan efisien. Ini memudahkan pemula untuk memahami dan menerapkannya dalam berbagai proyek tanpa perlu keahlian teknis yang mendalam. Naïve Bayes sangat skalabel, artinya kemampuannya untuk mengolah data dapat  dengan  mudah  ditingkatkan seiring dengan bertambahnya jumlah data. Ini membuatnya cocok untuk menangani dataset besar. Untuk penelitian selanjutkan diperlukan sebuah metode labeling otomatis dengan pemanfaatan library phython yg ada  . Namun, penelitian ini dapat  ditingkatkan  dengan  memperluas  sumber  data,  menjelaskan  detail  preprocessing  data,  membahas keterbatasan  model, dan memberikan rekomendasi untuk pengembangan aplikasi. Bahwa penelitian melibatkan analisis  sentimen  terhadap  ulasan  pengguna  aplikasi  Instagram  di  Google  Play  Store  menggunakan  algoritma Naive Bayes Multinominal dan Bernoulli. Evaluasi hasil klasifikasi dengan Naive Bayes dilakukan menggunakan Confusion  Matrix  dan  metrik  pengujian  seperti  accuracy,  precision,  recall,  dan  f1-score.  Hasil  klasifikasi divisualisasikan melalui Word Cloud, sementara akurasi model Naive Bayes ditampilkan dalam tabel dan diagram perbandingan.  Data  awal  diambil  dari  Kaggle  Dataset  dengan  5000  ulasan,  lalu  diseleksi  dan  dilabeli.  Tahap preprocessing  melibatkan  cleaning,  case  folding,  tokenizing,  normalization,  dan  stopwords  removal.  Proses transformasi melibatkan pembagian data, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, dan implementasi algoritma Naive Bayes. Visualisasi  Word Cloud positif dan negatif memberikan insight mengenai kata-kata yang sering muncul dalam ulasan. Hasil akurasi model menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes memberikan performa yang baik dalam klasifikasi sentimen, diukur melalui metrik evaluasi dan Confusion Matrix.

## REFERENCES
[1] M. Raffi, A. Suharso, and I. Maulana, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Binar Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Sentiment  Analysis  of  Binar  Application  Reviews  on  Google  Play  Store  Using  Naïve  Bayes Algorithm,” J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 6, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[2] A. Nurian, M. S. Ma’arif, I. N. Amalia, and C. Rozikin, “Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Shopee Pada Situs Google Play  Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier,”  J.  Inform.  dan  Tek.  Elektro  Terap.,  vol.  12,  no.  1,  2024,  doi: 10.23960/jitet.v12i1.3631.
[3] A. Karim, “Analisis Sentimen Pada Komentar Sosial Media Instagram Layanan Kesehatan BPJS Menggunkanan Naive Bayes Classifier,” Skripsi, vol. 5, no. 3, pp. 248–253, 2020.
[4] Z. Ambarsari, “Penggunaan Instagram Sebagai Media Pembelajaran Bahasa dan Sastra Indonesia Pada Era 4.0,” Pros. Semin. Nas. PBSI-III Tahun 2020, pp. 81–86, 2020, [Online]. Available: http://digilib.unimed.ac.id/41225/1/Fulltext.pdf
[5] D. A. Efraim, “Analisis Sentimen Pada Sosial Media Instagram Menggunakan Algoritma Naive Bayes ( Studi Kasus : Timnas Futsal Indonesia ),” no. April 2012, pp. 498–509, 2023.
[6] S. W. Iriananda, R. P. Putra, and  K. S. Nugroho, “Analisis Sentimen Dan Analisis Data Eksploratif Ulasan  Aplikasi Marketplace Google Playstore,” 4th Conf. Innov. Appl. Sci. Technol. (CIASTECH 2021), no. Ciastech, pp. 473–482, 2021.
[7] Dedi Darwis, Nery Siskawati, and Zaenal Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen  Review Data Twitter BMKG Nasional,” J. TEKNO KOMPAK, vol. 15, no. 1, pp. 131–145, 2020.
[8] K. Anwar, “Analisa sentimen Pengguna Instagram Di Indonesia Pada Review Smartphone Menggunakan Naive Bayes,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 2, no. 4, pp. 148–155, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i4.315.
[9] D. S. Sayogo et al., “ANALISIS SENTIMEN ULASAN INSTAGRAM DI GOOGLE PLAY STORE,” vol. 7, no. 6, pp. 3314–3319, 2023.
[10]  M. K. Khoirul Insan, U. Hayati, and O. Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna Di Google Play Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 478–483, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6373.
[11]  A. Nurian, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Google Play Menggunakan Naïve Bayes,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 11, no. 3s1, pp. 829–835, 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i3s1.3348.
[12]  H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[13]  S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif, vol. 13, no. 1, pp. 16–25,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7388
2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[14]  Syafii Imam Muhamad, “Sentimen Analisis Pada Media Sosial Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (Nbc),” Teknologipintar.org, vol. 3, no. 2, p. 1, 2023.
[15]  M.  Y.  Helmy,  Kushartantya,  and  N.  Bahtiar,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Memprediksi  Kelayakan  Permintaan Pinjaman  Nasabah  di  Lembaga  Keuangan  (  Studi  Kasus  di  Koperasi  Simpan  Pinjam  Jasa  Kota  Pekalongan),”  J. Informatics Technol., vol. 2, no. 1, pp. 33–42, 2013.
[16]  B. Gunawan, H. S. Pratiwi, and E. E. Pratama, “Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 4, no. 2, p. 113, 2018, doi: 10.26418/jp.v4i2.27526.
[17]  D.  A.  Alzahra,  U.  Enri,  and  Y.  U.  Maidah,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Klik  Indomaret  Pada  Google  Play Menggunakan Support Vector Machine,” Innov. J. Soc. Sci. Res., vol. 3, pp. 2173–2185, 2023.
[18]  H. Sulastri and A. I. Gufroni, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 299–305, 2017, doi: 10.25077/teknosi.v3i2.2017.299-305.
[19]  M. N.  Akbar and  Nirwana Samrin, “Analisis Sentimen  Komentar Pengguna  Aplikasi Threads Pada Google Playstore Menggunakan Algoritma Multinominal Naive Bayes Classfier,” AGENTS J. Artif. Intell. Data Sci., vol. 3, no. 2, pp. 21– 29, 2023, doi: 10.24252/jagti.v3i2.67.
[20]  D. Iskandar and Y. K. Suprapto, “Perbandingan Akurasi Klasifikasi Tingkat,” Netw. Eng. Res. Oper., vol. 2, no. 1, pp. 37–43, 2015, [Online]. Available: http://nero.trunojoyo.ac.id/index.php/nero/article/view/42