## Penerapan Algoritma Naïve Bayes dalam Menganalisis Sentimen pada Review Pengguna E-Commerce
Sulindawaty 1,* , Erlina Laia 1 , M Yamin 2
1 Teknologi Informasi, STMIK Pelita Nusantara, Medan, Indonesia
2 Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara, Medan, Indonesia Email: 1,* sulindawaty@gmail.com, 2 Erlinalaia059@gmail.com, 3 muhammadyamin1081@gmail.com Email Penulis Korespondensi: sulindawaty@gmail.com
Abstrak− Kepuasan pelanggan merupakan hal penting yang menjadi tujuan perusahaan. Disadari atau tidak, opini-opini pelanggan yang dituliskan di media sosial, sedikit ataupun banyak, akan memberikan pengaruh pada calon pelanggan. Dalam perkembangannya sentimen semakin mudah ditemukan dalam berbagai media online, salah satunya seperti shopee. Review produk merupakan sumber informasi yang sangat penting terkait kualitas produk dan sangat berpengaruh, baik bagi konsumen maupun produsen. Dengan jumlah data  yang  besar  untuk  setiap  produk  di  toko  Shopee,  dalam  menganalisis  dan  menyimpulkan  informasi  ulasan  produk  pasti  akan memakan banyak waktu jika dilakukan secara manual. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan sistem analisis sentimen yang dapat secara otomatis mengekstraksi informasi penting yang secara objektif dapat menentukan kualitas produk dan menangani informasi tekstual  yang  besar.  Sistem  analisis  sentimen  terdiri  dari  beberapa  tahapan,  yaitu  crawling,  pre-processing,  pembobotan  kata,  dan klasifikasi sentimen. Dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes melalui pemilihan fitur range dan frekuensi, maka akan diperoleh hasil akurasi, akurasi dan recall dengan menggunakan uji Confusion Matrix. API digunakan untuk mengumpulkan data dan melakukan simulasi menggunakan ulasan data di situs web Shopee untuk menghasilkan sentimen positif dan negatif. Pengujian akan menampilkan hasil  nilai  persentil  untuk  accuracy  dan  retrieval.  Dari  hasil  pengujian  diperoleh  hasil  accuracy  sebesar  99,5%,    precision  sebesar 99,49%, recall sebesar 100%.  Dengan demikian dapat disimpulkan metode klasifikasi algoritma Naïve Bayes cukup relevan meskipun akurasinya belum 100%.Hasil penelitian ini dapat memberikan solusi bagi toko Shopee untuk meningkatkan mutu penjualannya.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Review; Shopee; Naïve Bayes; Shopee; Penjualan
Abstract− Customer satisfaction is an important thing that is the company's goal. Whether you realize it or not, customer  opinions written on social media, a little or a lot, will have an impact on potential customers. In its development, sentiment is increasingly easy to find in various online media, one of which is shopee. Product reviews are a very important source of information related to product quality and are very influential, both for consumers and producers. With a large amount of data for each product in the Shopee store, analyzing and concluding product review information will definitely take a lot of time if done manually. To overcome this, a sentiment analysis  system  is  needed  that  can  automatically  extract  important information  that  can  objectively  determine  product quality  and handle large textual  information. The sentiment  analysis  system  consists of  several  stages,  namely  crawling,  pre-processing,  word weighting, and sentiment classification. By applying the Naïve Bayes algorithm through the selection of range and frequency features, accuracy, accuracy and recall results will be obtained using the Confusion Matrix test. The API is used to collect data and perform simulations using data reviews on the Shopee website to generate positive and negative sentiments. The test will display the results of the percentile values for accuracy and retrieval. From the test results obtained results of accuracy of 99.5%, precision of 99.49%, recall of  100%.  Thus  it  can  be  concluded  that  the  classification  method  of  the  Naïve  Bayes  algorithm  is quite  relevant  even  though  t he accuracy is not yet 100%. The results of this study can provide solutions for Shopee stores to improve the quality of their sales.
Keywords : Sentiment Analysis; Reviews; Shopee; Naïve Bayes; Shopee; Sales

## 1. PENDAHULUAN
Jual beli secara online telah menjadi bagian dari kebutuhan belanja masyarakat saat ini. Salah satu marketplace dengan model  e-commerce  yang  popular  di  Indonsesia  adalah  Shopee.  Berdasarkan  data  Peta  E-Commerce  Indonesia  yang dikeluarkan oleh iPrice, Shopee adalah salah satu e-commerce regional yang beroperasi di hampir seluruh negara di Asia Tenggara,  menduduki  peringkat  pertama  rangking  aplikasi  e-commerce  pada  Play  Store  maupun  App  Store  dengan jumlah pengunjung bulanan sebanyak 134,383,300 pengunjung pada kuartal 3 2021 [9].
Shopee  menawarkan  pengguna  dalam  melakukan  sebuah  transaksi  barang  secara  online.  Namun  begitu,  tidak jarang konsumen merasa ragu untuk membeli produk secara online dengan harga pasar yang cukup tinggi seperti produk smartphone.  Hal  ini  dibuktikan  berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  mendapati  sebuah  kesimpulan  bahwa kepercayaan pelanggan mempengaruhi niat pembelian produk smartphone di Shopee Indonesia. Pelanggan dinilai masih merasa kurang percaya terhadap para penjual smartphone dalam memenuhi keinginan para pelanggan [2].
Ulasan  produk  merupakan  salah  satu  sumber  informasi  tentang  kualitas  produk  dan  sangat  berpengaruh  pada konsumen dan produsen. Dalam kegiatan pembelian barang di marketplace, pembeli dapat memberikan ulasan setelah menerima barang yang dibeli. Pelanggan atau klien yang merasa tidak puas dengan layanan atau produk yang ditawarkan biasanya akan menuliskan keluhannya di  media sosial. Ulasan pembelian produk terdiri dari bintang dan isi komentar ulasan yang berisi tanggapan, apresiasi maupun kritik dan masukan pada produk yang telah dibeli tersebut [7]. Kepuasan pelanggan  merupakan  hal  penting  yang  menjadi  tujuan  perusahaan.  Disadari  atau  tidak,  opini-opini  pelanggan  yang dituliskan  di  media  sosial,  sedikit  atau  pun  banyak,  akan  memberikan  pengaruh  pada  calon  pelanggan.  Dalam perkembangannya sentimen semakin mudah ditemukan dalam berbagai media online seperti shopee.
Menghadapi  jumlah  data  yang  besar  dan  sangat  banyak  untuk  setiap  produk  pada  sebuah  toko  di  shopee, menganalisis dan menyimpulkan informasi secara manual membutuhkan waktu lama dan tidak efektif. Selain jumlah data yang besar dan sangat  banyak, masalah lain yang dihadapi  adalah informasi  yang ada dalam opini. Opini  dapat  berisi
informasi  yang  tidak  lengkap,  informasi  yang  tidak  konsisten.  Jadi  cara  untuk  mengekstrak  informasi  penting  dan membangun  sistem  yang  dapat  menentukan  kualitas  produk  secara  objektif  dan  secara  otomatis  untuk  menangani informasi teks yang sangat besar dan banyak adalah dengan menggunakan sistem analisis sentimen.
Analisis  sentimen  adalah  cara  mengidentifikasi  dan  mengelompokkan  polaritas  teks  yang  diberikan  ditingkat dokumen, kalimat dan frasa. Analisis sentimen diaplikasikan untuk mengelompokkan komentar positif dan negatif dari konsumen  sehingga  mempercepat  dan  mempermudah  tugas  perusahaan  untuk  meninjau  kembali  kekurangan  produk mereka [1]. Apabila ditemukan adanya sentimen negatif, maka perusahaan dapat dengan cepat mengambil tindakan untuk menanggulanginya. Sistem analisis sentimen yang akan dibangun pada penelitian ini menggunakan algoritma klasifikasi Naive  Bayes.  Ciri  utama  dari  algoritma  Naive  Bayes  adalah  asumsi  yang  sangat  kuat  (naif)  akan  independensi  dari masing-  masing  kondisi  atau  kejadian.  Kelebihan  dari  Naive  Bayes  adalah  proses  klasifikasi  data  dapat  disesuaikan dengan sifat dan kebutuhan masing-masing [3]. Dengan adanya sistem analisis sentimen ini diharapkan dapat masyarakat yang mempromosikan suatu produk pada marketplace mengetahui umpan balik terhadap produknya dan mengetahui opini yang disampaikan oleh pengguna marketplace terhadap produk yang ditawarkan.
Pada penelitian ini produk yang akan di analisis sentimen dari ulasan pelanggan yang terdapat pada produk adalah merupakan produk Iphone secondhand yang dijual oleh Kinophonecell melalui marketplace Shopee. Alasan  pemilihan produk tersebut adalah dikarenakan banyaknya penjualan serta banyaknya ulasan yang telah dibuat oleh pelanggan yang telah  membeli  produk  tersebut.  Berdasarkan  masalah  dan  pemaparan  di  atas,  maka  dilakukan  penelitian  mengenai feedback  atau  review  dari  pengguna  e-commerce  untuk  membantu  pelaku  bisnis  untuk  melakukan  evaluasi  dalam mengetahui kualitas dari suatu produk yang dibeli secara online.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja
Agar penelitian ini memperoleh hasil sesuai dengan tujuan yang diharapkan, maka dilakukan langkah-langkah sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  gambar  1,  tahapan  penelitian  analisis  sentimen  terhadap  riview  pengguna  e-commerce  diuraikan sebagai berikut:
a. Kajian Pustaka
Kajian  pustaka  yang  ditelaah  terkait  dengan  review  produk,  sistem  analisis  sentimen,  algoritma  Naïve  Bayes  dan konsep  lainnya  yang  terkait  dengan  masalah  penelitian  ini.  Kajian  pustaka  dilakukan  dengan  menelaah  sumber- sumber  yang  bersumber  dari  jurnal-jurnal  maupun  hasil  penelitian  lainnya  sebagai  referensi  penelitian  terdahulu, buku teks, sumber online (internet) dan sumber lainnya yang terkait dengan topik penelitian yang dibahas.
b. Pengumpulan Data
Pengumpulan data terkait review produk Iphone XR 256GB/128GB/64GB di toko Kinophonecell website Shopee. Data diambil menggunakan API yang telah disediakan oleh Shopee dan di crawling dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, kemudian data akan disimpan ke database.
c. Analisis Permasalahan
Menganalisis permasalahan terkait review produk Iphone XR 256GB/128GB/64GB oleh pengguna shopee di toko Kinophonecell.
d. Analisis Kebutuhan Algoritma dan Sistem
Menganalisis  kebutuhan  penerapan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  pembuatan  sistem  analisis  sentimen  yang  akan digunakan untuk penyelesaian masalah pada penelitian ini.
e. Merancang dan Membangun Sistem Analisis Sentimen
Merancang dan Membangun sistem analisis sentimen dengan menerapkan algoritma naïve bayes ke dalam sistem untuk digunakan sebagai perhitungan dalam mengelompokkan sentimen ke dalam kriteria positif, dan negatif.
f. Pengujian Sistem
Dilakukan dengan menggabungkan modul-modul yang sudah dibuat dan dilakukan pengujian ini  dilakukan untuk mengetahui  apakah  aplikasi  yang  dibuat  telah  sesuai  dengan  desain  yang  telah  dirancang  sebelumnya  dan  masih terdapat  kesalahan atau tidak. Pengujian yang dilakukan berupa mencoba menguji  sistem yang dihasilkan dengan menginputkan  data  review  pelanggan  untuk  dilihat  apakah  sistem  yang  dihasilkan  dapat  mengelompokkan  data review ke dalam kelompok positif, atau negatif.

## 2.2 Analisa Data
Dalam penelitian ini menganalisis data sentiment terhadap review pengguna Shopee pada produk di toko Kinophonecell dengan  melakukan  pengumpulan  data.  Proses  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan metode crawling di website Shopee dengan memanfaatkan fasilititas Application Interface (API) yang disediakan oleh Shopee dengan alamat https://shopee.co.id. Alur crawling data tersebut terlihat seperti gambar 2.
Gambar 2. Alur Sistem Crawling data Review Produk Shopee
Untuk  mendapatkan  data  menggunakan  API  Shopee,  langkah  pertama  adalah  dengan  membuat  akun  Shopee pribadi  dan  masuk,  selanjutnya  membuka  halaman  developer  tools,  kemudian  memilih  menu  get_ratings  untuk  dapat mengambil  data  review  produk.  Untuk  menampilkan  hasil  dan  menyimpan  hasil  crawling  data  dari  API  Shopee  di halaman website, sistem ini menggunakan bahasa pemrograman PHP pada aplikasi Sublime Text. Proses crawling pada sistem  dilakukan  dengan  mencari  toko  Kinophonecell,  kemudian  mencari  produk  asli  yang  akan  di  crawling    data reviewnya.

## Gambar 3. Data Hasil Crawling
Jumlah  keseluruhan  review  yang  akan  di  crawling  pada  web  Shopee  sebanyak  600  data  atau  600 review  yang dijadikan sebagai data set. Kemudian set dibagi dengan data latih dan data uji, dimana data uji berjumlah 200 yang diambil dari data set. Data latih akan dilakukan pemberian label secara otomatis dengan lexicon based ke dalam beberapa kelas diantaranya positif, dan negatif, sesuai dengan sentimen kata yang berada pada review produk. Dari data set yang didapat, kemudian akan diolah pada proses Pre-rocessing data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Algoritma Naïve Bayes
a. Pembobotan
Setelah tahapan preprocessing , kata hasil tokenizing diberikan bobot dengan fitur tf (term frequency ). Pembobotan merupakan  proses  merubah  kata  menjadi  bentuk  angka  atau  vector.  TF  merupakan  jumlah  kemunculan  kata  dalam dokumen. Kata direpresentasi ke dalam bentuk vector, dimana tiap kata dihitung sebagai satu fitur. Adapun perhitungan bobot yang digunakan merupakan Term Frequency (TF). 1. Data Latih Sentimen Positif
Tabel 1. Frekuensi Data Latih Positif # Term Frekuensi (n k ) 1 barang 2 2 sesuai 1 3 deskripsi 1 4 sampai 1 5 aman 1 6 baik 1 7 ngemas 1 8 cepat 1 9 respon 1 10 seller 1 11 fastrespon 1 12 semoga 1 13 selalu 1 14 amanah 1 15 good 1 16 job 1 Pada tabel 1 dapat diketahui bahwa :
a) Jumlah frekuensi keseluruhan sentiment positif (n) = 17
b) Jumlah kosakata keseluruhan sentiment positif (|kosakata) = 16
2. Data Latih Sentimen Negatif
Tabel 2. Frekuensi data latih negatif # Term Frekuensi (n k ) 1 respon 1 2 penjual 1 3 lama 1 4 kata 1 5 body 1 6 lecet 3 7 parah 1 8 sisi 1 9 kecewa 1
Pada tabel 2 dapat diketahui bahwa : a) Jumlah frekuensi keseluruhan sentimen negatif (n) = 11
b) Jumlah kosakata keseluruhan sentimen negatif (|kosakata) = 9
3. Data Uji
Tabel 3. Frekuensi Data Uji # Term Frekuensi (n k ) 1 ngemas 1 2 cepat 1 3 fast 1 4 respon 1 5 admin 1 6 ramah 1 7 mulus 1 8 bh 1 9 kasih 1
10 warna 2 11 sesuai 1 12 pesan 1 13 layar 1 14 cerah 1 15 baru 1 16 pakai 1 17 iphone 2 18 overall 1 19 suka 1 20 mudah 1 21 awet 1 22 pertama 1 23 beli 1 24 kecewa 1
Pada tabel 3 dapat diketahui bahwa : a) Jumlah frekuensi keseluruhan sentiment positif (n) = 26
b) Jumlah kosakata keseluruhan sentiment positif (|kosakata) = 24
b. Klasifikasi Naïve Bayes
Tahap selanjutnya adalah melakukan proses klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes, Adapun tahapan yang akan dilakukan adalah sebagai berikut :
1. Menghitung nilai priors Nilai prioritas dapat dicari dengan menggunakan rumus
𝑃(𝑉 𝑗 ) = |𝑑𝑜𝑐𝑠 𝑗 |
|𝑐𝑜𝑛𝑡𝑜ℎ 𝑗 |
𝑃(𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) = 1 2 = 0,5
𝑃(𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓) = 1 2 = 0,5
2. Menghitung nilai probabilitas setiap term
a) Data latih Probabilitas dari setiap term dapat dicari dengan menggunakan rumus :
𝑃(𝑥 𝑖 |𝑉 𝑗 ) = 𝑛 𝑘 + 1 𝑛 + |𝑘𝑜𝑠𝑎𝑘𝑎𝑡𝑎| 1) Probabilitas Data Latih Sentimen Positif
𝑃( barang |𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)            = 2 + 1
17 + 16 = 0,0909 𝑃( sesuai |𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)             = 1 + 1 17 + 16 = 0,0606
𝑃(𝑑𝑒𝑠𝑘𝑟𝑖𝑝𝑠𝑖|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)      = 1 + 1 17 + 16 = 0,0606 𝑃(𝑠𝑎𝑚𝑝𝑎𝑖|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)          = 1 + 1 17 + 16 = 0,0606 𝑃(𝑎𝑚𝑎𝑛|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)              = 1 + 1 17 + 16 = 0,0606
𝑃(𝑏𝑎𝑖𝑘|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)                = 1 + 1 17 + 16 = 0,0606
𝑃(𝑛𝑔𝑒𝑚𝑎𝑠|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)         = 1 + 1 17 + 16 = 0,0606
𝑃(𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)              = 1 + 1 17 + 16 = 0,0606 𝑃(𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)            = 1 + 1 17 + 16 = 0,0606 𝑃(𝑠𝑒𝑙𝑙𝑒𝑟|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)              = 1 + 1 17 + 16 = 0,0606
𝑃(𝑓𝑎𝑠𝑡𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)   = 1 + 1 17 + 16 = 0,0606
𝑃(𝑠𝑒𝑚𝑜𝑔𝑎|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)          = 1 + 1 17 + 16 = 0,0606
𝑃(𝑠𝑒𝑙𝑎𝑙𝑢|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)              = 1 + 1 17 + 16 = 0,0606 𝑃(𝑎𝑚𝑎𝑛𝑎ℎ|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)          = 1 + 1 17 + 16 = 0,0606
𝑃(𝑔𝑜𝑜𝑑|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)                = 1 + 1 17 + 16 = 0,0606
𝑃(𝑗𝑜𝑏|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)                    = 1 + 1 17 + 16 = 0,0606
2) Probabilitas Data Latih Sentimen Negatif
𝑃(𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)          = 1 + 1 11 + 9 = 0,1
𝑃(𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)        = 1 + 1 11 + 9 = 0,1 𝑃(𝑙𝑎𝑚𝑎|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)             = 1 + 1 11 + 9 = 0,1 𝑃(𝑘𝑎𝑡𝑎|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)              = 1 + 1 11 + 9 = 0,1 𝑃(𝑏𝑜𝑑𝑦|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)             = 1 + 1 11 + 9 = 0,1 𝑃(𝑙𝑒𝑐𝑒𝑡|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)             = 3 + 1 11 + 9 = 0,2 𝑃(𝑝𝑎𝑟𝑎ℎ|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)           = 1 + 1 11 + 9 = 0,1 𝑃(𝑠𝑖𝑠𝑖|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)                = 1 + 1 11 + 9 = 0,1 𝑃(𝑘𝑒𝑐𝑒𝑤𝑎|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)        = 1 + 1 11 + 9 = 0,1
Dengan menghitung nilai probabilitas dari semua kategori sentimen, maka terdapat perubahan nilai probabilitas dari setiap term pada data latih. Perubahan dilakukan dengan menggabungkan total kosakata dari semua sentimen data latih. Total |kosakata| dari semua sentimen adalah 25. Sehingga perubahan probabilitas sebagai berikut:
Tabel 4. Perubahan Probabilitas Term Pada Sentimen Positif
# Term Frekuensi (n k ) Probabilitas 𝑷(𝒙 𝒊 |𝑽 𝒋 ) 1 barang 2 (2+1)/(17+25)=0,071 2 sesuai 1 (1+1)/(17+25)=0,047 3 deskripsi 1 (1+1)/(17+25)=0,047 4 sampai 1 (1+1)/(17+25)=0,047 5 aman 1 (1+1)/(17+25)=0,047 6 baik 1 (1+1)/(17+25)=0,047 7 ngemas 1 (1+1)/(17+25)=0,047 8 cepat 1 (1+1)/(17+25)=0,047 9 respon 1 (1+1)/(17+25)=0,047 10 seller 1 (1+1)/(17+25)=0,047 11 fastrespon 1 (1+1)/(17+25)=0,047 12 semoga 1 (1+1)/(17+25)=0,047 13 selalu 1 (1+1)/(17+25)=0,047 14 amanah 1 (1+1)/(17+25)=0,047 15 good 1 (1+1)/(17+25)=0,047 16 job 1 (1+1)/(17+25)=0,047 Tabel 5. Perubahan Probabilitas Term Pada Sentimen Negatif # Term Frekuensi (n k ) Probabilitas 𝑷(𝒙 𝒊 |𝑽 𝒋 ) 1 respon 1 (1+1)/(11+25)=0,055 2 penjual 1 (1+1)/(11+25)=0,055 3 lama 1 (1+1)/(11+25)=0,055 4 kata 1 (1+1)/(11+25)=0,055 5 body 1 (1+1)/(11+25)=0,055 6 lecet 3 (3+1)/(11+25)=0,111 7 parah 1 (1+1)/(11+25)=0,055 8 sisi 1 (1+1)/(11+25)=0,055 9 kecewa 1 (1+1)/(11+25)=0,055
b) Data Uji
Dalam tahap klasifikasi data uji, term yang terdaftar pada tabel 3 frekuensi data uji akan diklasifikasi dicari nilai probabilitasnya  dengan  membandingkan  dan  mencocokkan  dengan  term  yang  ada  pada  sentimen  positif  dan sentimen negatif data latih. Jika terdapat kesamaan term antara data latih dan data uji, maka nilai probabilitas yang sama tersebut dihitung bernilai 1, dan jika tidak sama maka frekuensinya dihitung bernilai 0. Berikut perhitungan manualnya:
“ngemas cepat fast respon admin ramah mulus bh kasih warna sesuai pesan layar warna cerah baru pakai iphone iphone overall suka mudah awet pertama beli kecewa”
1) Kelas Sentimen Positif
𝑃( ngemas |𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)       = 1 + 1
17 + 25 = 0,047 𝑃( cepat |𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)             = 1 + 1
17 + 25 = 0,047 𝑃( fast |𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)              = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(respon|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)         = 1 + 1 17 + 25 = 0,047 𝑃(admin|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)          = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑟𝑎𝑚𝑎ℎ|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)         = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑚𝑢𝑙𝑢𝑠|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)         = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑏ℎ|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)                 = 0 + 1 17 + 25 = 0,023
𝑃(𝑘𝑎𝑠𝑖ℎ|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)           = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑤𝑎𝑟𝑛𝑎|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)         = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)        = 1 + 1 17 + 25 = 0,047 𝑃(𝑝𝑒𝑠𝑎𝑛|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)         = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑙𝑎𝑦𝑎𝑟|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)          = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑐𝑒𝑟𝑎ℎ|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)         = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑏𝑎𝑟𝑢|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)           = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑝𝑎𝑘𝑎𝑖|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)         = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑖𝑝ℎ𝑜𝑛𝑒|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)       = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑜𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)      = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑠𝑢𝑘𝑎|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)           = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑚𝑢𝑑𝑎ℎ|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)       = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑎𝑤𝑒𝑡|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)           = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑝𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑎|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)    = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑏𝑒𝑙𝑖|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)              = 0 + 1 17 + 25 = 0,023 𝑃(𝑘𝑒𝑐𝑒𝑤𝑎|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)      = 0 + 1 17 + 25 = 0,023
Berdasarkan  nilai  probabilitas  data  uji  pada  sentimen  positif  diatas,  nilai 𝑉 𝑚𝑎𝑝 untuk  sentimen  positif adalah sebagai berikut:
𝑉 𝑚𝑎𝑝 = Π 𝑖=1 13 (𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)
𝑎𝑟𝑚𝑎𝑥 𝑃(𝑥 𝑖 |𝑉 𝑗 )𝑃(𝑉 𝑗 )
= ((0,047)(0,047)( 0,023)(0,047)(0,023))(0,023)(0,023)(0,023)(0,023)(0,023)
(0,023)(0,047)(0,023)(0,023)(0,023)(0,023)(0,023)(0,023)(0,023)(0,023)(0,023)
(0,023)(0,023)(0,023) ∗ (0,5) )
= 4,1871465𝑒 − 39
2) Kelas Sentimen Negatif
𝑃(𝑛𝑔𝑒𝑚𝑎𝑠 |𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)        = 0 + 1
11 + 25 = 0,027 𝑃(𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)             = 0 + 1 11 + 25 = 0,027 𝑃(𝑓𝑎𝑠𝑡 |𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)               = 0 + 1 11 + 25 = 0,027 𝑃(𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)          = 1 + 1 11 + 25 = 0,055
𝑃(𝑎𝑑𝑚𝑖𝑛|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)           = 0 + 1 11 + 25 = 0,027 𝑃(𝑟𝑎𝑚𝑎ℎ|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)          = 0 + 1
11 + 25 = 0,027 𝑃(𝑚𝑢𝑙𝑢𝑠|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)           = 0 + 1 11 + 25 = 0,027 𝑃(𝑏ℎ|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)                   = 0 + 1 11 + 25 = 0,027 𝑃(𝑘𝑎𝑠𝑖ℎ|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)             = 0 + 1 11 + 25 = 0,027
𝑃(𝑤𝑎𝑟𝑛𝑎|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)           = 0 + 1 11 + 25 = 0,027 𝑃(𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)           = 0 + 1 11 + 25 = 0,027 𝑃(𝑙𝑎𝑦𝑎𝑟|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)             = 0 + 1 11 + 25 = 0,027
𝑃(𝑐𝑒𝑟𝑎ℎ|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)             = 0 + 1 11 + 25 = 0,027 𝑃(𝑏𝑎𝑟𝑢|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)               = 0 + 1 11 + 25 = 0,027
𝑃(𝑝𝑎𝑘𝑎𝑖|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)             = 0 + 1 11 + 25 = 0,027
𝑃(𝑖𝑝ℎ𝑜𝑛𝑒|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)           = 0 + 1 11 + 25 = 0,027 𝑃(𝑜𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)          = 0 + 1 11 + 25 = 0,027 𝑃(𝑠𝑢𝑘𝑎|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)               = 0 + 1 11 + 25 = 0,027 𝑃(𝑚𝑢𝑑𝑎ℎ|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)          = 0 + 1 11 + 25 = 0,027 𝑃(𝑎𝑤𝑒𝑡|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)              = 0 + 1 11 + 25 = 0,027 𝑃(𝑝𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑎|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)      = 0 + 1 11 + 25 = 0,027
𝑃(𝑏𝑒𝑙𝑖|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)                = 0 + 1 11 + 25 = 0,027
𝑃(𝑘𝑒𝑐𝑒𝑤𝑎|𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓)        = 1 + 1 11 + 25 = 0,055
Berdasarkan nilai probabilitas data uji pada sentimen negatif diatas, nilai 𝑉 𝑚𝑎𝑝 untuk sentimen negatif adalah sebagai berikut:
𝑉 𝑚𝑎𝑝 = 𝛱 𝑖=1 13 (𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓) 𝑎𝑟𝑚𝑎𝑥 𝑃(𝑥 𝑖 |𝑉 𝑗 )𝑃(𝑉 𝑗 )
= ((0,027)(0,027)( 0,027)(0,055)(0,027))(0,027)(0,027)(0,027)(0,027)(0,027)(0,027)
(0,027)(0,027)(0,027)(0,027)(0,027)(0,027)(0,027)(0,027)(0,027)(0,027)(0,027)
(0,027) ∗ (0,027) ∗ (0,5)
= 2,29455921𝑒 − 37
Berdasarkan  perbandingan  hasil  perhitungan 𝑉 𝑚𝑎𝑝 kedua  sentimen,  nilai 𝑉 𝑚𝑎𝑝 sentimen  positif  lebih besar. Sehingga, data uji diklasifikasikan sebagai sentimen kelas POSITIF.

## 3.2 Implementasi
Implementasi hasil dari penelitian ini mencakup tampilan interface, pengujian serta penerapan yang dibangun berdasarkan proses tahapan perhitungan manual serta rancangan aplikasi.
a. Halaman Pencarian toko
Halaman  pencarian  toko  berfungsi  mencari  toko  untuk  melakukan  analisis  review  terhadap  produk  yang  akan dianalisis.
Gambar  4  merupakan  halaman  pencarian  toko.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pada  Kino  Phone  Cell  untuk menjadi sampel review produk yang menjadi objek penelitian.
b. Halaman Data Latih
Halaman  ini  merupakan  implementasi  data  latih  menggunakan  algoritma  naive  bayes.  Pada  halaman  terdapat kumpulan data latih yang dilabeli secara otomatis.

## Gambar 5. Halaman Data Latih
Gambar  5  merupakan  halaman  dari  kumpulan  data  latih.  Pada  halaman  ini  terdapat  600  data  latih  yang  sudah dilabeli secara otomatis melalui tahap lexicon based .
c. Halaman Analisis
Pada penelitian ini, hasil klasifikasi data akan ditampilkan pada halaman hasil analisis pada sistem website yang telah disiapkan.

## Gambar 6. Visualisasi Sentimen Positif
Berdasarkan gambar 6, perbadingan jumlah data sentiment pada data uji dan data actual divisualisasikan melalui chart, dimana pada data uji terdapat jumlah sentimen positif sebanyak 196. Sedangkan pada data actual terdapat jumlah jumlah sentimen positif sebanyak 195.

## Gambar 7. Visualisasi Sentimen Negatif
Berdasarkan gambar 7, perbadingan jumlah data sentiment pada data uji dan data actual divisualisasikan melalui chart, dimana pada data uji terdapat  jumlah sentimen negatif sebanyak  5. Sedangkan pada data actual terdapat  jumlah jumlah sentimen negatif sebanyak 5.
Gambar 8. Visualisasi Data Latih Positif
Berdasarkan  gambar  8,  perbadingan  jumlah  data  sentiment  pada  data  training  atau  data  latih  divisualisasikan melalui chart, dimana terdapat total jumlah sentimen positif sebanyak 589.
Gambar 9. Tampilan Visualisasi Data Latih Negatif
Berdasarkan  gambar  9,  perbadingan  jumlah  data  sentiment  pada  data training atau  data  latih  divisualisasikan melalui chart, dimana terdapat total jumlah sentimen negatif sebanyak 11.

## Gambar 10. Hasil Data Uji
Gambar  10  merupakan  halaman  yang  menampilkan  hasil  analisis  data  review  produk  yang  telah  dianalisis sentimennya.  Pada  penelitian  ini,  perhitungan  pelabelan  sentimen  telah  mendapatkan  hasil  perbandingan  jumlah  data kelas sentimen seperti terlihat pada tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Jumlah Kelas Sentimen Data Latih
Kelas Sentimen Jumlah Positif 589 Negatif 11 Total 600
Tabel 6 menunjukkan jumlah kelas sentimen pada data latih yang terdiri dari 2 kelas yaitu 589 jumlah sentimen positif dan 11 jumlah sentimen negatif .
Tabel 7. Perbandingan Jumlah Kelas Sentimen Data Uji Kelas Sentimen Jumlah Positif 196 Negatif 4 Total 200
Tabel  7  menunjukkan jumlah kelas sentimen pada data uji yang terdiri dari  2 kelas yaitu 196 jumlah sentimen positif dan 4 jumlah sentimen negatif.
Tabel 8. Perbandingan Jumlah Kelas Sentimen Data Actual Kelas Sentimen Jumlah Positif 195 Negatif 5 Total 200
Tabel 8 menunjukkan jumlah kelas sentimen pada data actual yang terdiri dari 2 kelas yaitu 195 jumlah sentimen positif dan 5 jumlah sentimen negatif.

## 3.2 Pengujian
Pengujian  berupa  evaluasi  hasil  didalam  penelitian  ini  menggunakan  counfusion  matrix.  Dari  counfusion  matrix  akan digunakan untuk menghitung nilai acuracy, precision, dan recalll berguna untuk membandingkan pengujian mana yang cukup  baik  untuk  membangun  model  klasifikasi.  Pengujian  data  yang  di  lakukan  dengan  cara  membandingkan  hasil perhitungan manual dan hasil perhitungan secara sistem menggunakan metode Naïve Bayes. Dan juga membandingkan data sentimen asli atau data actual dengan data hasil prediksi atau data uji.
Tabel 9. Confusion Matrix Data Uji Prediksi Data Actual Positif Negatif Positif 195 1 Negatif 0 4
Dari data pada Tabel 9 confusion matrix maka dapat dihitung acuracy, precision, recall sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 195 + 4
187 + 0 + 1 + 4 × 100 = 99,5%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 195 195 + 1 × 100% = 99,49% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 195

## 195 + 0 × 100% = 100%
Dari  hasil  pengujian  diperoleh  hasil accuracy sebesar  99,5%, precision sebesar  99,49%, recall sebesar  100%. Dengan demikian dapat disimpulkan metode klasifikasi algoritma Naïve Bayes cukup relevan meskipun akurasinya belum 100%.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan maka diperoleh  kesimpulan, dengan algoritma Naïve Bayes dapat memprediksi kelas sentimen pada ulasan produk di toko Kinophonecell pada platform e-commerce Shopee. Sistem analisis sentimen review pengguna Shopee menggunakan metode Naïve Bayes ini menghasilkan nilai akurasi dengan satu kali pengujian dengan nilai sebesar accuracy sebesar 99,5%,  precision sebesar 99,49%, recall sebesar 100%. Dengan demikian dapat disimpulkan metode klasifikasi algoritma Naïve Bayes cukup relevan meskipun akurasi nya belum 100%. Hasil analisis penelitian ini menghasilkan sentimen positif lebih unggul berjumlah 196 dan jumlah sentimen negatif berjumlah 4. Jumlah data  latih  dalam  sistem  memiliki  pengaruh  terhadap  prediksi  sistem.  Selain  jumlah,  kualitas  data  latih  juga  berperan
karena semakin tinggi kualitas data maka sistem akan mendapatkan kosakata yang semakin besar sehingga akan lebih tepat dalam meprediksi kelas sentimen.

## REFERENCES
[1] Agustina C.A, N et al , “Implementasi Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Ulasan Shopee pada Google Play Store.” MALCOM, 2022.
[2] Amrullah,  A.  Z.,  Sofyan  Anas,  A.,  and  Hidayat,  M.  A.  J.,  "Analisis  Sentimen  Movie  Review  Menggunakan  Naive  Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square," BITe, 2020.
[3] Asri  Amaliza  Fathia  Matusea,  I.  A.  S.,  "RANCANG  BANGUN  APLIKASI  PENDAFTARAN  PASIEN  ONLINE  DAN PEMERIKSAAN DOKTER DI KLINIK PENGOBATAN BERBASIS WEB," Rekayasa Informasi, 2021.
[4] A.R.  Isnain,  A.  Sihabuddin,  and  Y.  Suyanto,  “Bidirectional  Long  Short  Term  Memory  Method  and  Word2vec  Extraction Approach for Hate Speech Detection,” IJCCS, 2020.
[5] A.  Surahman,  A.  F.  O.  P.  Pasaribu,  and  D.  Darwis,  “Ekstraksi  Data  Produk  e-Marketplace  Sebagai  Strategi  Pengolahan Segmentasi Pasar Menggunakan Web Crawler,” Sist. J. Sist. Inf., 2020.
[6] A. Surahman, “PENGEMBANGAN MARKET SEGMENTASI UNTUK MENCAPAI KEUNGGULAN BERSAING PADA E- MARKETPLACE,” J. Komput. dan Inform., 2020.
[7] A.  Rahman,  E.  Utami,  and  S.  Sudarmawan,  “Sentimen  Analisis  Terhadap  Aplikasi  pada  Google Playstore Menggunakan Algoritma Naïve  Bayes dan  Algoritma  Genetika,” J. Komtika  (Komputasi  dan  Inform.,  vol. 5,  no. 1,  pp.  60–71,  2021,  doi: 10.31603/komtika.v5i1.5188.
[8] Azzahra, Sitti Aliyah, & Arief Wibowo. “Analisis Sentimen Multi-Aspek Berbasis Konversi Ikon Emosi Dengan Algoritme Naïve Bayes Untuk Ulasan Wisata Kuliner Pada Web Tripadvisor.” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 7(4): 737. 2020.
[9] Darwis, D., Siskawati, N., & Abidin, Z., "Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional," J. Tekno Kompak, 2021.
[10] D. Alita, Y. Fernando, and H. Sulistiani, “Implementasi Algoritma Multiclass SVM pada Opini Publik Berbahasa Indonesia di Twitter,” J. Tekno Kompak, 2020.
[11] D.  Musfiroh  et  al.,  “Analisis  Sentimen  terhadap  Perkuliahan  Daring  di  Indonesia  dari  Twitter  Dataset  Menggunakan  InSet Lexicon,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 24–33, 2021.
[12] D.  Pratmanto,  R.  Rousyati,  F.  F.  Wati, A. E. Widodo, S. Suleman, and R. Wijianto, “App Review Sentiment Analysis Shopee Application in Google Play Store Using Naive Bayes Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1641, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742- 6596/1641/1/012043.
[13] Giovani, A. P., Ardiansyah, Haryanti, T., Kurniawati, L., & Gata, W. (2020). “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi.” Teknoinfo, 2020.
[14] Gunawan Sudarsono et al, “Analisis Data Mining Data Netflix Menggunakan Aplikasi Rapid Miner.” Journal of Business and Audit Information Systems, 2021.
[15] Kosasih, R., & Alberto, A. “Analisis Sentimen Produk Permainan Menggunakan Metode TF-IDF Dan Algoritma K-Nearest Neighbor.” InfoTekJar, 2021.
[16] Masripah, Siti, & Lila Dini Utami. “Algoritma Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Analisa Sentimen Aplikasi Shopee.” Swabumi 8(2): 114–17, 2020.
[17] Muktafin, Elik Hari, Kusrini Kusrini, & Emha Taufiq Luthfi. “Analisis Sentimen Pada Ulasan Pembelian Produk Di Marketplace Shopee Menggunakan Pendekatan Natural Language Processing.” Jurnal Eksplora Informatika 10(1): 32–42, 2020.
[18] N.  Herlinawati,  Y.  Yuliani,  S.  Faizah,  W.  Gata,  and S.  Samudi,  “Analisis  Sentimen  Zoom  Cloud Meetings  di  Play  Store Menggunakan  Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine,”  CESS  (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 5, no. 2, p. 293, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18186.
[19] Sari, R, “Analisis Sentimen Pada Review Objek Wisata Dunia Fantasi menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN).” Evolusi, 2020.
[20] S. T. Rizaldi and M. Mustakim, “Perbandingan Teknik Pembagian Data untuk Klasifikasi Sarana Akses Air pada Algoritma K- Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Classifier,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. 12, pp. 130–137, 2020.