KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 5, April 2024, Hal 2410-2418 DOI 10.30865/klik.v4i5.1769 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Aplikasi Bing Chat di Google Play Store dengan Metode Naïve Bayes
Dimas Cahyo Ramadhan, Faldy Irwiensyah *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof.Dr.Hamka, Jakarta, Indonesia Email: 1 dimascahyo2711@gmail.com, 2,* faldy@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: faldy@uhamka.ac.id
Abstrak− Perkembangan  teknologi  yang  terjadi  pada  saat  ini  sudah  semakin  pesat,  sehingga  dapat  dikatakan  sebagai  era  revolusi teknologi dimana saat ini hampir seluruh kegiatan di masyarakat sudah menggunakan teknologi.  Salah satu teknologi yang muncul pada era perkembangan teknologi pada saat ini adalah teknologi kecerdasan buatan ( AI ). Kecerdasan buatan merujuk pada kemampuan komputer dalam belajar, beradaptasi, dan mengambil keputusan berdasarkan data. Saat ini telah banyak teknologi kecerdasan buatan dalam  bentuk  aplikasi  yang  dapat  dengan  mudah  diunduh  secara  gratis  di Google  Play  Store, salah  satunya  adalah  aplikasi  hasil kemitraan antara Microsoft dengan OpenAI yaitu Bing Chat . Kehadiran Bing Chat sebagai salah satu aplikasi kecerdasan buatan di Google Play Store memunculkan berbagai ulasan pengguna selama menggunakan teknologi kecerdasan buatan tersebut. Berdasarkan hal tersebut dibutuhkan sebuah metode untuk menganalisis berbagai ulasan pada aplikasi Bing Chat tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ulasan sentimen pengguna terhadap aplikasi Bing Chat di Google Play Store dengan metode Naïve Bayes . Sebanyak 2000 data  ulasan  sentimen  pengguna  aplikasi  Bing Chat di Google  Play  Store dalam  rentang  waktu  Januari  sampai  Februari  2024 dikumpulkan menggunakan metode web scrapping . Setelah melalui proses analisis didapatkan data sentimen sebanyak 1877 dengan 1653 data sentimen positif dan 224 data sentimen negatif. Hasil evaluasi dari penelitian ini terhadap sentimen aplikasi Bing Chat di Google Play Store dengan metode algoritma Naïve Bayes mendapatkan hasil nilai akurasi 67.16%, presisi 93.53%, dan recall 67.39%.
Kata Kunci: Kecerdasan Buatan; Bing Chat; Google Play Store ; Sentimen; Naïve Bayes
Abstract− The development of technology that occurs at this time is increasingly rapid, so it can be said to be an era of technological revolution where at this time almost all activities in society have used technology. One of the technologies that emerged in the current era of technological development is artificial intelligence(AI) technology. Artificial intelligence refers to the ability of computers to learn, adapt, and make decisions based on data. Currently, there are many artificial intelligence technologies in the form of applications that can be easily downloaded for free on the Google Play Store, one of which is the application resulting from the partnership between Microsoft and OpenAI, namely Bing Chat. The presence of Bing Chat as one of the artificial intelligence applications on the Google Play Store raises various user reviews while using the artificial intelligence technology. Based on this, a method is needed to analyze the various reviews on the Bing Chat application. This research aims to analyze user sentiment reviews of the Bing Chat application on the Google Play Store with the Naïve Bayes method. A total of 2000 user sentiment review data for the Bing Chat application on the Google Play Store in the January to February 2024 timeframe were collected using the web scrapping method. After going through the  analysis  process,  1877  sentiment  data  were  obtained  with  1653  positive  sentiment  data  and  224  negative  sentiment  data.  The evaluation  results  of  this  research  on  the  sentiment  of  the  Bing  Chat  application  on  the  Google  Play  Store  with  the  Naïve  Bayes algorithm method get the results of the accuracy value of 67.16%, precision 93.53%, and recall 67.39%.
Keywords : Artificial Intelligence; Bing Chat; Google Play Store; Sentiment; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang terjadi pada saat ini sudah semakin pesat, sehingga dapat dikatakan sebagai era revolusi teknologi dimana saat ini hampir seluruh kegiatan di masyarakat sudah menggunakan teknologi [1]. Salah satu teknologi yang muncul pada era perkembangan teknologi pada saat ini adalah teknologi kecerdasan buatan ( AI ). Kecerdasan buatan merujuk  pada  kemampuan  komputer  dalam  belajar,  beradaptasi,  dan  mengambil  keputusan  berdasarkan  data  [2]. Berkembangnya teknologi kecerdasan buatan pada saat ini digunakan untuk memudahkan pekerjaan manusia [3]. Pada saat  ini  banyak  aplikasi  kecerdasan  buatan  yang  dapat  diunduh  secara  mudah  dan  gratis  di Google  Play  Store ,  salah satunya adalah aplikasi hasil kemitraan antara Microsoft dengan OpenAI yaitu Bing chat . Aplikasi Bing Chat merupakan layanan percakapan berbasis AI yang menggunakan teknologi GPT [4]. Google  Play  Store merupakan  sebuah platform layanan  digital  yang  digunakan  oleh  pengguna smartphone berbasis android untuk mengunduh berbagai aplikasi dan produk – produk lainnya baik secara gratis maupun berbayar [5]. Pada Google Play Store, pengguna dapat memberikan ulasan mengenai pengalaman mereka selama menggunakan suatu aplikasi atau produk, ulasan yang diberikan mencakup ulasan positif, negatif, atau netral. Ulasan dapat diartikan sebagai pemberian umpan balik, pendapat, atau evaluasi terhadap suatu aplikasi, konsep ulasan juga melibatkan analisis atau ringkasan dari berbagai sumber seperti buku, berita, film, aplikasi, dan lainnya [6]. Ulasan yang diberikan oleh setiap pengguna  di Google  Play  Store dapat  memengaruhi  calon  pengguna  sebagai  faktor  yang  dipertimbangkan  dalam memutuskan untuk menggunakan suatu aplikasi [7]. Kehadiran Bing Chat sebagai salah satu aplikasi kecerdasan buatan di Google  Play  Store memunculkan  berbagai  ulasan  pengguna  selama  menggunakan  teknologi  kecerdasan  buatan tersebut. Berdasarkan hal tersebut dibutuhkan sebuah metode untuk menganalisis berbagai ulasan pada aplikasi Bing Chat tersebut.
Analisis sentimen atau opinion mining merupakan cabang ilmu dari data mining yang biasanya digunakan untuk menganalisis  data  tekstual  berupa  sebuah  opini  yang  mengandung  polaritas  sehingga  nantinya  menghasilkan  sebuah informasi yang memiliki nilai positif, negatif, atau netral [8]. Analisis sentimen memiliki banyak kegunaan diantaranya melakukan  analisis  terhadap  ulasan  produk  dan  pemantauan  popularitas  suatu  merek  [9].  Algoritma Naïve  Bayes
Dimas  Cahyo  Ramadhan,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Aplikasi  Bing  Chat  di  Google  Play  Store  dengan Metode Naïve Bayes
merupakan suatu metode klasifikasi statistik yang mampu meramalkan probabilitas keanggotaan suatu kelas data sesuai dengan prinsip probabilitas [10]. Algoritma Naïve Bayes dipilih karena memiliki kelebihan mudah digunakan, dan hanya membutuhkan lebih sedikit data pelatihan [11].
Penelitian serupa mengenai analisis sentimen yang telah dilakukan oleh peneliti – peneliti sebelumnya diantaranya penelitian  analisis  sentimen  terhadap  kenaikan  harga  bahan  pokok  menggunakan  metode naive  bayes  classifier yang dilakukan oleh Muhammad Muslimin dan Veronica Lusiana. Pada penelitian ini dari 2070 data tweet , menunjukan bahwa sentimen  negatif  lebih  sering  muncul  dibanding  sentimen  positif  dengan  nilai  persentase  sentimen  positif  2,8%  dan sentimen  negatif  97,2%.  Setelah  dilakukan  pengujian  didapatkan  hasil accuracy tertinggi  94,38%, precision 59,67%, recall 67,93%, dan F-measure 62,32% [12]. Penelitian analisis sentimen lainnya  dilakukan oleh  Indah Novitasari, Tri Basuki  Kurniawan,  Deshinta  Arrova  Dewi,  dan  Misinem.  Penelitian  tersebut  membahas  mengenai  analisis  sentimen masyarakat  terhadap tweet ruang  guru  menggunakan  algoritma naive bayes  classifier ,  penelitian  tersebut  menunjukan hasil prediksi lebih dominan positif dan dari pengujian metode naïve bayes classifier didapatkan hasil presisi 71%, recall 69% dan F1-score 69% dengan nilai akurasinya adalah 69% [13]. Sebagai  pembanding  untuk  mengukur  seberapa  efektif  metode  klasifikasi naïve  bayes  classifier untuk  analisis sentimen  terhadap  suatu  aplikasi  kecerdasan  buatan  diperlukan  sebuah  penelitian  mengenai  analisis  sentimen  dengan metode yang berbeda, seperti penelitian yang dilakukan oleh Muhammad Nanda Fahriza, dan Noviana Riza. Penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap aplikasi Chat GPT menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) dan menghasilkan nilai akurasi 96.6%, jika dibandingkan dengan metode Naïve Bayes Classifier yang menghasilkan nilai akurasi  sebesar  67.16%,  hasil  akurasi  dari  kedua  metode  klasifikasi  analisis  sentimen  tersebut  membuktikan  bahwa efektifitas metode K-Nearest Neighbor (KNN) dalam menganalisis sentimen lebih tinggi dibanding metode Naïve Bayes Classifier. Pembuktian  berdasarkan  penelitian  pembanding  yang  menganalisis  sentimen  aplikasi Chat  GPT dengan menggunakan  metode  klasifikasi K-Nearest  Neighbor (KNN).  Setelah  dilakukan  evaluasi,  didapatkan  nilai  akurasi 0.9662921348314607, presisi: 0.48314606741573035, recall : 0.5, F1 score : 0.4914285714285714 [14].
Berdasarkan uraian yang telah dijelaskan diatas, yang membedakan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya yaitu  pada  penelitian  ini  peneliti  melakukan  analisis  sentimen  dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes terhadap aplikasi kecerdasan buatan yang berbeda yaitu aplikasi Bing Chat . Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ulasan sentimen  pengguna  terhadap  aplikasi  Bing Chat di Google  Play  Store dengan  metode Naïve  Bayes dan  melihat kecenderungan sentimen pengguna terhadap aplikasi kecerdasan buatan tersebut apakah cenderung positif atau negatif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian analisis sentimen terhadap aplikasi Bing Chat dengan menggunakan metode Naïve Bayes ini, mencakup beberapa tahapan yang saling berkaitan dalam proses pembuatan penelitian mulai dari pengumpulan data hingga selesai di proses visualisasi. Gambar 1 berikut merupakan alur tahapan pada penelitian ini.
Dimas  Cahyo  Ramadhan,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Aplikasi  Bing  Chat  di  Google  Play  Store  dengan

## Metode Naïve Bayes
Pada  gambar  1  merupakan  alur  tahapan  penelitian  dimulai  dari  tahap  pengumpulan  data,  pelabelan  data, preprocessing , pembobotan TF-IDF, penerapan Naïve Bayes , evaluasi, dan terakhir tahap visualisasi.
2.1 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini proses pengumpulan data ulasan terhadap aplikasi Bing Chat pada Google Play Store menggunakan metode web scrapping dengan bantuan tools Google Collaboratory . Metode web scrapping adalah tahapan pengambilan data dari dokumen setengah terstruktur di internet, umumnya berupa halaman web [15]. Data yang akan diproses pada penelitian ini yaitu data ulasan dan penilaian dari para pengguna aplikasi Bing Chat . Dalam proses ini, data – data yang telah dikumpulkan dianalisis sesuai jumlah data yang dibutuhkan dan kemudian disimpan dalam bentuk file csv .
Tabel 1. Contoh Data Yang Digunakan
Comment Label aplikasi jelek banyak bug negatif bagus sekaliiii positif kasih bintang 4 positif sangat bagus buat foto positif kurang optimal saat ini negatif
Pada tabel 1 merupakan contoh data ulasan sentimen yang akan digunakan dalam penelitian ini.

## 2.2 Pelabelan Data
Data yang telah dikumpulkan selanjutnya masuk ke tahap proses pelabelan data. Proses ini bertujuan memisahkan data menjadi tiga sentimen positif, negatif, dan netral [16]. Pada tahap ini data ulasan akan diberikan label berdasarkan ulasan dan penilaian yang telah dikumpulkan. Proses pelabelan akan dilakukan secara manual menggunakan microsoft excel.

## 2.3 Preprocessing
Data yang sudah diberi label kemudian masuk ke tahap preprocessing. Preprocessing merupakan proses yang dilakukan dengan tujuan untuk mempersiapkan teks menjadi data yang akan diolah pada proses selanjutnya [17]. Terdapat beberapa tahapan pada proses ini seperti cleansing, case folding, tokenizing, filtering stopword dan filter tokens by length dalam bahasa Indonesia [18]. Berikut penjelasan tahapan – tahapan tersebut. a. Cleansing merupakan langkah untuk menghapus semua karakter yang tidak diinginkan dalam data.
b. Case Folding merupakan langkah dimana semua huruf kapital diubah menjadi huruf kecil secara keseluruhan.
c. Tokenizing merupakan proses memisahkan kalimat menjadi kata per kata agar mendapatkan kata yang memiliki nilai.
d. Filtering Stopword adalah proses penghapusan kata – kata yang tidak memiliki makna.
e. Filter Tokens By Length adalah proses menghilangkan kata berdasarkan panjang karakter.

## 2.4 Pembobotan TF – IDF
Setelah  tahap preprocessing ,  selanjutnya  masuk  ke  tahap  pembobotan  TF  –  IDF.  Pembobotan  TF  –  IDF  (Term Frequency-Inverse  Document  Frequency)  merupakan  metode  untuk  memberikan  bobot  pada  setiap  kata  berdasarkan tingkat kemunculan kata tersebut dalam sebuah dokumen [19].  Pada proses ini nilai pembobotan akan semakin tinggi apabila jumlah kata serupa yang sering muncul semakin banyak.

## 2.5 Penerapan Naïve Bayes
Data  yang  telah  dilakukan  pembobotan  TF  –  IDF,  selanjutnya  masuk  ke  tahap  penerapan naïve  bayes . Naïve  Bayes mengadopsi asumsi independensi, yang membuatnya unggul dalam kinerja dibandingkan dengan algoritma lain karena memerlukan volume data pelatihan yang lebih kecil namun tetap memberikan hasil yang baik, terutama dalam konteks data  kategorikal  [20].  Pada  tahap  ini  algoritma naïve  bayes diterapkan  untuk  melakukan  klasifikasi  pada  setiap  data sentimen yang telah memiliki bobot. Berikut merupakan rumus perhitungan metode Naïve Bayes [21].
P(c|d) = P(c).P(𝑑|𝑐) 𝑃(𝑑) (1)
Dengan keterangan sebagai berikut : P(c|d) : merupakan nilai probabilitas c yang dipengaruhi oleh d ( posterior probability ) P(d|c) : merupakan nilai probabilitas d yang dipengaruhi oleh c ( likelihood ) Adapun tahapan – tahapan dalam metode Naïve Bayes sebagai berikut [22]. a. Menghitung jumlah label yang ada
b. Menghitung jumlah kasus dari masing – masing label
c. Mengalikan semua variabel
2.6 Evaluasi
Dimas  Cahyo  Ramadhan,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Aplikasi  Bing  Chat  di  Google  Play  Store  dengan Metode Naïve Bayes
Pada  tahap  evaluasi  akan  dilakukan  penghitungan  dengan  menggunakan  metode confusion  matrix.  Confusion  matrix merupakan metode prediksi perhitungan matrix pada akurasi data mining [23]. Dengan menggunakan metode ini dapat memungkinkan peneliti untuk melihat seberapa efektif model dalam mengklasifikasi sentimen.
Tabel 2. Confusion Matrix
Pada tabel 2 menjelaskan mengenai 4 hasil nilai klasifikasi dari metode confusion matrix yaitu True Negative (TN) adalah nilai negatif yang diprediksi dengan benar. False Negative (FN) adalah nilai positif yang terprediksi secara negatif. False  Positive (FP)  adalah  nilai  negatif  yang  terprediksi  secara  positif. True  Positive (TP)  adalah  nilai  positif  yang diprediksi  dengan benar.Pada  proses  evaluasi  diterapkan  metode  perhitungan,  seperti  akurasi,  presisi,  dan recall [24]. Berikut rumus perhitungan tersebut.
Akurasi = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) (2) Presisi  = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) (3) Recall = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) (4)
Rumus di atas merupakan rumus perhitungan pada tahap evaluasi dengan menggunakan metode confusion matrix. Pada tahap ini akan dilakukan perhitungan untuk mencari nilai akurasi, presisi, dan recall berdasarkan 4 hasil klasifikasi metode confusion matrix yaitu True Negative (TN), False Negative (FN), False Positive (FP), True Positive (TP).

## 2.7 Visualisasi
Setelah  melalui  berbagai  tahapan  diatas,  data  hasil  analisis  sentimen  terhadap  aplikasi  Bing  pada Google  Play  Store kemudian  divisualisasikan  kedalam  bentuk worldcloud untuk  menampilkan  kata  –  kata  sentimen  yang  paling  sering muncul dalam data tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data ulasan pengguna terhadap aplikasi Bing Chat di Google Play Store dilakukan dengan menggunakan metode web  scrapping dengan  bantuan tools  Google  Collaboratory .  Proses scrapping  data menggunakan  bahasa pemrograman python .  Data  yang  dikumpulkan  merupakan  data  ulasan  aplikasi  Bing Chat yang  paling  relevan  dalam rentang waktu Januari sampai Februari 2024 di Google Play Store . Dari hasil proses scrapping didapatkan data sebanyak 2000 data ulasan.
Gambar 2. Proses Pengumpulan Data
Pada gambar 2 diatas merupakan proses pengumpulan data menggunakan metode web scrapping dengan bantuan Google  Collaboratory .  Peneliti  memasukan  tautan  ‘ https://com.microsoft.bing/ ’  kedalam script  coding untuk mendapatkan data ulasan aplikasi Bing Chat pada platform Google Play Store . Pengambilan data ulasan aplikasi Bing Chat dalam Bahasa Indonesia sebanyak 2000 data berdasarkan data ulasan yang paling relevan.

## 3.2 Pelabelan Data
Data yang telah dikumpulkan pada proses sebelumnya kemudian masuk proses pelabelan data. Pada proses ini peneliti melakukan  pelabelan  terhadap  2000  data  ulasan  aplikasi  Bing Chat di Google  Play  Store secara  manual  dengan
True negative True positive Predicted negative TN FN Predicted positive FP TP
Dimas  Cahyo  Ramadhan,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Aplikasi  Bing  Chat  di  Google  Play  Store  dengan Metode Naïve Bayes
menggunakan microsoft excel 2019. Proses pelabelan dilakukan dengan memberikan label sentimen positif atau negatif berdasarkan ulasan dan penilaian data yang telah dikumpulkan sebelumnya.
Tabel 3. Hasil Pelabelan Data
Tabel 3 merupakan hasil dari proses pelabelan terhadap 2000 data ulasan aplikasi Bing Chat di Google Play Store yang dilakukan secara manual. Dari 2000 data ulasan, didapatkan 1877 data ulasan yang terdiri dari 1653 data sentimen positif dan 224 data sentimen negatif.

## 3.3 Preprocessing
Proses  selanjutnya  masuk  ke  tahap preprocessing dengan  menggunakan  RapidMiner.  Data  yang  telah  diberi  label kemudian dipersiapkan dengan tahapan – tahapan preprocessing berikut.
a. Tahap pertama yaitu Cleansing , pada tahap ini dilakukan pembersihan data dari semua karakter yang tidak diinginkan seperti simbol, emoji, dan lainnya.
Gambar 3. Proses Cleansing
Gambar 3 diatas merupakan proses Cleansing menggunakan operator replace pada RapidMiner.
Tabel 4. Hasil Proses Cleansing
Tabel 4 menampilkan hasil proses Cleansing , terlihat karakter yang tidak diinginkan pada data telah dibersihkan setelah proses Cleansing .
b. Selanjutnya adalah tahap Case Folding, pada tahap ini dilakukan perubahan semua huruf kapital menjadi huruf kecil secara keseluruhan.
Tabel 5. Hasil Proses Case Folding Sebelum Case Folding Setelah Case Folding Plus AI jadi lebih praktis plus ai jadi lebih praktis sangat memuaskan sangat memuaskan Sangat membantu sangat membantu ini sangat keren ini sangat keren Mantap AI nya membantu sekali mantap ai nya membantu sekali
Tabel 5 menampilkan hasil dari proses Case Folding dimana semua huruf kapital pada data telah diubah menjadi huruf kecil setelah dilakukan proses tersebut.
c. Setelah  tahap case  folding selanjutnya  masuk  ke  tahap Tokenizing ,  pada  tahap  ini  dilakukan  pemisahan  kalimat sentimen menjadi kata per kata yang lebih kecil.
No Content Label 1 Aplikasi luar biasa Positif 2 Sangat memuaskan Positif 3 Kenapa sering eror Negatif 4 Semakin ribet Negatif 5 Mantap Positif Sebelum Cleansing Setelah Cleansing Plus AI jadi lebih praktis Plus AI jadi lebih praktis sangat memuaskan ðŸ¥°ðŸ¥°ðŸ¥° sangat memuaskan Sangat membantu Sangat membantu ini sangat keren ðŸ˜Ž ini sangat keren Mantap AI nya membantu sekali Mantap AI nya membantu sekali
Dimas  Cahyo  Ramadhan,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Aplikasi  Bing  Chat  di  Google  Play  Store  dengan

## Metode Naïve Bayes
Tabel 6. Hasil Proses Tokenizing Sebelum Tokenizing Setelah Tokenizing plus ai jadi lebih praktis plus, ai, jadi, lebih, praktis sangat memuaskan sangat, memuaskan sangat membantu sangat, membantu ini sangat keren ini, sangat, keren mantap ai nya membantu sekali mantap, ai, nya, membantu, sekali
Tabel  6  menampilkan  hasil  dari  proses Tokenizing ,  dapat  dilihat  sebelum  dilakukan  proses Tokenizing data sentimen masih dalam bentuk kalimat dan setelah dilakukan proses Tokenizing data sentimen telah berubah menjadi kata per kata yang lebih kecil.
d. Selanjutnya adalah tahap Filtering Stopword, tahap ini menghapus setiap kata yang tidak memiliki makna.
Tabel 7. Hasil Proses Filtering Stopword
Sebelum Filtering Stopword Setelah Filtering Stopword plus, ai, jadi, lebih, praktis plus, ai, praktis sangat, memuaskan memuaskan sangat, membantu
membantu
ini, sangat, keren keren mantap, ai, nya, membantu, sekali mantap, ai, membantu
Pada tabel 7 menampilkan hasil dari proses Filtering Stopword, peneliti menggunakan dataset stopword Bahasa Indonesia  yang  didapatkan  dari website kaggle.com yang  dimasukkan  ke  dalam  operator Filter  Stopword pada RapidMiner. Proses ini menghilangkan kata yang tidak memiliki makna yang terdapat dalam data.
e. Selanjutnya  adalah  tahap Filter  Tokens  by  Length , tahap  dilakukan  proses  menghilangkan  kata  –  kata  pada  data berdasarkan panjangnya karakter.
Tabel 8. Hasil Proses Filter Tokens by Length
Sebelum Filtering Tokens by Length Setelah Filtering Tokens by Length plus, ai, praktis plus, praktis memuaskan memuaskan membantu membantu keren keren, mantap, ai, membantu mantap, membantu
Pada  tabel  8  menampilkan  hasil  dari  proses Filter  Tokens  by  Length .  Dapat  dilihat  pada  proses  ini  dengan menggunakan  operator Filter  Tokens  by  Length, kata  yang  memiliki  panjang  kurang  dari  4  karakter  dan  melebihi  25 karakter sudah dihilangkan dari data.

## Gambar 4. Proses Preprocessing
Pada gambar 4 diatas merupakan operator yang digunakan pada proses preprocessing .

## 3.4 Pembobotan TF – IDF
Data  yang  telah  diposes  pada preprocessing, selanjutnya  dilakukan  pembobotan  dengan  metode  TF  –  IDF.  Proses pembobotan TF – IDF dilakukan dengan menggunakan RapidMiner.
Dimas  Cahyo  Ramadhan,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Aplikasi  Bing  Chat  di  Google  Play  Store  dengan Metode Naïve Bayes
Gambar 5. Hasil Proses TF – IDF
Gambar 5 merupakan hasil proses pembobotan TF – IDF dengan operator Process Documents from Data pada RapidMiner. Pemberian bobot berdasarkan kata yang tingkat kemunculannya tinggi.

## 3.5 Penerapan Naïve Bayes
Data yang telah melewati proses pembobotan TF – IDF, kemudian masuk ke proses penerapan Naïve Bayes menggunakan operator Cross Validation . Pada proses ini dilakukan pengujian mengenai seberapa akurat kinerja algoritma Naïve Bayes dalam melakukan klasifikasi terhadap data sentimen yang telah dilakukan pembobotan.
Gambar 6. Proses Analisis Sentimen Menggunakan RapidMiner
Gambar 6 merupakan seluruh operator yang digunakan pada proses analisis sentimen menggunakan RapidMiner, dimulai dari membaca data hasil proses scrapping dan pelabelan yang telah disimpan dalam bentuk csv . Kemudian masuk ke  tahap Cleansing oleh  operator Replace dan Number  Replace .  Kemudian  dilakukan  pengubahan  data  dari  bentuk nominal ke bentuk text dan pembobotan TF – IDF oleh operator Process Documents from Data. Data kemudian diproses oleh operator Cross Validation untuk dilakukan penerapan Naïve Bayes dan untuk memunculkan hasil evaluasi dari data sentimen yang telah diproses.

## Gambar 7. Penerapan Algoritma Naïve Bayes
Gambar  7  merupakan  proses  penerapan  algoritma Naïve  Bayes .  Pada  proses  ini  dilakukan  klasifikasi  data menggunakan operator Naïve Bayes , kemudian data yang telah diklasifikasi diproses oleh operator Apply Model untuk mendapatkan  hasil  prediksi  terhadap  data  klasifikasi  tersebut.  Kemudian  operator Performance melakukan  evaluasi kinerja terhadap data klasifikasi algoritma Naïve Bayes .

## 3.6 Evaluasi
Data yang telah selesai pembobotan kemudian dilakukan evaluasi dengan metode confusion matrix dengan RapidMiner. Hasil dari evaluasi  algoritman Naïve Bayes didapatkan nilai akurasi 67.16%, dengan perolehan  nilai confusion matrix seperti yang terdapat pada gambar dibawah ini.
Dimas  Cahyo  Ramadhan,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Aplikasi  Bing  Chat  di  Google  Play  Store  dengan Metode Naïve Bayes
Gambar 8. Hasil Evaluasi Naïve Bayes
Gambar 8 merupakan hasil dari evalasi Naïve Bayes dengan menggunakan RapidMiner.
Akurasi =
(𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) = (1114+146) (1114+146+77+539) = 1260 1876 =  0,6716 Presisi  = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 1114 (1114+77) = 1114 1191 = 0,9353
Recall = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) = 1114 (1114+539) = 1114 1653 = 0,6739
Dari hasil perhitungan evaluasi algoritman Naïve Bayes diatas, didapatkan nilai akurasi 67.16%, presisi 93.53%, dan recall 67.39%.

## 3.7 Visualisasi
Hasil dari analisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Bing Chat di Google Play Store dengan metode Naïve Bayes. Kemudian divisualisasikan dalam bentuk wordcloud untuk menampilkan hasil berupa kata yang paling sering muncul dalam data sentimen tersebut
Gambar 9. Hasil Visualisasi Wordcloud
Gambar 9 merupakan hasil dari visualisasi data sentimen dalam bentuk wordcloud .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengumpulan data sentimen yang telah dilakukan dengan metode web scrapping terhadap aplikasi Bing Chat di Google Play Store , didapatkan 2000 data sentimen pada rentang waktu Januari sampai Februari 2024. Setelah dilakukan analisis terhadap 2000 data sentimen tersebut, didapatkan 1877 data ulasan yang terdiri dari 1653 data sentimen positif dan 224 data sentimen negatif. Dari hasil analisis data didapatkan kesimpulan bahwa sentimen pengguna terhadap aplikasi  Bing Chat di Google  Play  Store cenderung  lebih  ke  sentimen  positif.  Hasil  evaluasi  data  sentimen  dengan menggunakan  metode  algortima Naïve  Bayes menunjukkan  nilai  akurasi  67.16%,  presisi  93.53%,  dan recall 67.39%. Saran terhadap pengembangan penelitian ini adalah penelitian mengenai aplikasi kecerdasan buatan dapat dikembangkan lagi menggunakan metode pengklasifikasi  sentimen lainnya, sehingga  hasil dari penelitian ini  dapat  dijadikan sebagai pembanding hasil kinerja dan evaluasi pada penelitian selanjutnya.

## REFERENCES
[1] S.  Suginam,  “Transformasi  Digital  di  Masa  Pandemi  Covid  19:  Studi  Fenomenologi  Pada  UKM  Kota  Medan,”  Journal  of Business  and  Economics  Research  (JBE),  vol.  3,  no.  2,  pp.  296–299,  2022,  Accessed:  Feb.  28,  2024.  [Online].  Available: https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe/index
[2] U. Muzakir, B. Baharuddin, A. Manuhutu, and H. Widoyo, “Penerapan Kecerdasan Buatan Dalam Sistem Informasi: Tinjauan Literatur Tentang Aplikasi, Etika, dan Dampak Sosial,” Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran (JRPP), vol. 6, no. 4, pp. 1163–1169, 2023, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available: https://journal.universitaspahlawan.ac.id/index.php/jrpp/index
Dimas  Cahyo  Ramadhan,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Aplikasi  Bing  Chat  di  Google  Play  Store  dengan Metode Naïve Bayes
[3] Kharisma  Agustya  Zahra  Salsabilla,  Tasya  Diva  Fortuna  Hadi,  Widya  Pratiwi,  and  Siti  Mukaromah,  “PENGARUH PENGGUNAAN  KECERDASAN  BUATAN  TERHADAP  MAHASISWA  DI  PERGURUAN  TINGGI,”  SEMINAR NASIONAL  TEKNOLOGI  DAN  SISTEM  INFORMASI,  vol.  3,  no.  1,  pp.  168–175,  Sep.  2023,  doi: https://doi.org/10.33005/sitasi.v3i1.371.
[4] A. Afgiansyah, “Artificial Intelligence Neutrality: Framing Analysis of GPT Powered-Bing Chat and Google Bard,” Jurnal Riset Komunikasi, vol. 6, no. 2, pp. 179–193, 2023, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available: https://jurnalrisetkomunikasi.org/index.php/jrk/index
[5] P. Aditiya, U. Enri, and I. Maulana, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Myim3 Pada Situs Google Play Menggunakan Support Vector Machine,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 4, pp. 1020–1028, 2022, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available: http://www.ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom/index
[6] N.  B.  Sidauruk  and  N.  Riza,  “SENTIMEN  ANALISIS  DATA  PENGGUNA  TERHADAP  KAI  ACCESS,”  JATI  (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika),  vol.  7,  no.  2,  pp.  1297–1303,  2023,  Accessed:  Feb.  28,  2024.  [Online].  Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/index
[7] A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/index
[8] B. Laurensz and E. Sediyono, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Tindakan Vaksinasi dalam Upaya Mengatasi Pandemi Covid-19,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, vol. 10, no. 2, 2021.
[9] I. Zulfahmi, “Analisis Sentimen Aplikasi PLN Mobile Menggunakan Metode Decission Tree,” Jurnal Penelitian Rumpun Ilmu Teknik, vol. 3, no. 1, pp. 11–21, 2024, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available:
https://ejurnal.politeknikpratama.ac.id/index.php/JUPRIT/index
[10]  U. Kusnia and F. Kurniawan, “Analisis Sentimen Review Aplikasi Media Berita Online Pada Google Play menggunakan Metode Algoritma Support Vector Machines (SVM) Dan Naive Bayes,” Explore IT: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika, vol. 14, no. 1, pp. 24–28, 2022.
[11]  M. M. Alfitri, N. Nurahman, M. Minarni, and D. Rusda, “Evaluasi Performa Algoritma Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1433–1445, 2023, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available: http://www.ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib/index
[12]  M. Muslimin and V. Lusiana, “Analisis Sentimen Terhadap Kenaikan Harga Bahan Pokok Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 7, no. 3, pp. 1200–1209, 2023, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available: http://www.ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib/index
[13]  I. Novitasari, T. B. Kurniawan, and D. A. Dewi, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Tweet Ruang Guru Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier (NBC),” Jurnal Mantik, vol. 6, no. 3, pp. 3308–3318, 2022, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available: https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/index
[14]  M.  N.  Fahriza  and  N.  Riza,  “ANALISIS  SENTIMEN  PADA  ULASAN  APLIKASI  CHAT  GENERATIVE  PRE-TRAINED TRANSFORMER  GPT  MENGGUNAKAN  METODE  KLASIFIKASI  K-NEAREST  NEIGHBOR  (KNN),”  JATI  (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika),  vol.  7,  no.  2,  pp.  1351–1358,  2023,  Accessed:  Feb.  28,  2024.  [Online].  Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/index
[15]  R. T. Handayanto, H. Herlawati, P. D. Atika, F. N. Khasanah, A. Y. P. Yusuf, and D. Y. Septia, “Analisis Sentimen Pada Situs Google Review dengan Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika), vol. 5, no. 2, pp. 153–163, 2021, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available: https://journal.unimma.ac.id/index.php/komtika/index
[16]  N.  P.  G.  Naraswati,  R.  Nooraeni,  D.  C.  Rosmilda,  D.  Desinta,  F. Khairi,  and  R.  Damaiyanti,  “Analisis  Sentimen  Publik  dari Twitter  Tentang  Kebijakan Penanganan  Covid-19 di  Indonesia  dengan  Naive  Bayes  Classification,”  Sistemasi:  Jurnal  Sistem Informasi, vol. 10, no. 1, pp. 222–238, 2021, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id/index.php/stmsi/index
[17]  T. V. Meiyanti, M. Hatta, and A. Sevtiana, “Analisis Sentimen Mahasiswa Dengan Dosen Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Pada Kuesioner Dosen,” Jurnal Manajemen Sistem Informasi, vol. 1, no. 2, pp. 55–59, 2023, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available: https://jurnal.cic.ac.id/index.php/jurminsi/index
[18]  W.  Yulita,  “Analisis  sentimen  terhadap  opini  masyarakat  tentang  vaksin  covid-19  menggunakan  algoritma  naïve  bayes classifier,” Jurnal Data Mining dan Sistem Informasi, vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/JDMSI/index
[19]  M. Kholilullah, M. Martanto, and U. Hayati, “ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER (X) TENTANG PIALA DUNIA USIA 17 MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 1, pp. 392– 398, 2024, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/index
[20]  E. Indrayuni, A. Nurhadi, and D. A. Kristiyanti, “Implementasi Algoritma Naive Bayes, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors untuk Analisa Sentimen Aplikasi Halodoc,” Faktor Exacta, vol. 14, no. 2, pp. 64–71, 2021, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available: https://journal.lppmunindra.ac.id/index.php/Faktor_Exacta/index
[21]  Z. Annisa and B. S. S. Ulama, “Analisis Sentimen Data Ulasan Pengguna Aplikasi ‘PeduliLindungi’ pada Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Model Multinomial,” Jurnal Sains dan Seni ITS, vol. 11, no. 6, pp. D464–D471, 2023, Accessed: Apr. 02, 2024. [Online]. Available: https://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/index
[22]  A.  Putri  et  al.,  “Komparasi  Algoritma  K-NN,  Naive  Bayes  dan  SVM  untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tingkat  Akhir: Comparison of K-NN, Naive Bayes and SVM Algorithms for Final-Year Student Graduation Prediction,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 3, no. 1, pp. 20–26, 2023, Accessed: Apr. 02, 2024. [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom/index
[23]  D. Sandi, E. Utami, and K. Kusnawi, “Analisis Sentimen Publik Terhadap Elektabilitas Ganjar Pranowo di Tahun Politik 2024 di Twitter dengan Algoritma KNN dan Naïve Bayes,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1097–1108, 2023, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available: https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib/index
[24]  I. Verawati and B. S. Audit, “Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Analisis Sentiment Pengguna Twitter Terhadap Provider By. u,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 6, no. 3, pp. 1411–1417, 2022, Accessed: Feb. 28, 2024. [Online]. Available: http://www.ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib/index