KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 2028-2036 DOI 10.30865/klik.v4i4.1707 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Aplikasi Tokocrypto Berdasarkan Ulasan Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes
Rizki Adi Saputra, Dion Parisda Ray, Faldy Irwiensyah *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof.Dr.Hamka, Jakarta, Indonesia Email: 1 belajar7706@gmail.com, 2 dion7472@gmail.com, 3,* faldy@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: faldy@uhamka.ac.id
Abstrak− Perkembangan  teknologi  yang  semakin  canggih  telah  membuat  banyak  perubahan  dan  kemudahan  bagi  manusia  dalam segala  hal  termasuk  di  bidang  keuangan,  cryptocurrency  muncul  sebagai  bentuk  inovasi  dalam  dunia  keuangan.  Exchange cryptocurrency merupakan platform elektronik yang memungkinkan penjual dan pembeli melakukan transaksi perdagangan aset kripto melalui situs web atau aplikasi seluler. Saat ini banyak aplikasi exchange cryptocurrency yang buruk dalam pelayanan, keamanan yang tidak terjamin,  penarikan dana yang  cukup  lama, biaya  admin  mahal  dan  masalah lainnya,  sehingga banyak masyarakat indonesia menggunakan  review  di  google  play  store  untuk  melihat  ulasan  pengguna  sebelum  memutuskan  menggunakan  aplikasi  exchange cryptocurrency tersebut. Banyak dari masyarakat indonesia mencari informasi aplikasi exchange cryptocurrency yang memberikan pelayanan  terbaik  untuk  melakukan  transaksi  jual  dan  beli  cryptocurrency,  salah  satu  aplikasi  exchange  cryptocurrency  yang menawarkan  hal  tersebut  adalah  aplikasi  Tokocrypto  berdasarkan  ulasan  di  google  play  store.  Penelitian  ini  bermaksud  untuk memahami sentimen terhadap ulasan pengguna pada aplikasi Tokocrypto dengan metode algoritma Naïve Bayes untuk klasifikasi data. Data yang diperoleh merupakan data ulasan febuari 2024 yang berjumlah sebanyak 2000 ulasan dari google play store menggunakan google colaboratory. Tahapan penelitan ini terdiri dari scraping data menggunakan teknik web scraping, pelabelan data, preprocessing, pembobotan TF-IDF, implementasi algoritma Naïve Bayes dan evaluasi. Data bersih yang berhasil diperoleh sebanyak 1000 dengan jumlah  setimen  positif  sebanyak  396  dan  sentimen  negatif  sebanyak  604.  Hasil  dari  penelitian  analisis  sentimen  dengan  metode algoritma Naïve Bayes menunjukkan 74.22% untuk akurasi, 63.25% untuk presisi  dan 81.40% untuk recall.
Kata Kunci: Tokocrypto; Naïve Bayes; Exchange Cryptocurrency; Ulasan; Data
Abstract− The advancement of increasingly sophisticated technology has brought numerous changes and conveniences for humans in all  aspects,  including  the  financial  sector.  Cryptocurrency  has  emerged  as  an  innovation  in  the  financial  world.  A  cryptocurrency exchange is an electronic platform that enables sellers and buyers to conduct cryptocurrency trading transactions through a website or mobile  application.  Currently,  many  cryptocurrency  exchange  applications  suffer  from  poor  service,  unreliable  security,  lengthy withdrawal processes, high administrative fees, and other issues. As a result, many people in Indonesia rely on reviews on the Google Play  Store  to  check  user  feedback  before  deciding  to  use  these  cryptocurrency  exchange  applications.  Many  Indonesians  seek information on cryptocurrency exchange applications that provide the best services for buying and selling cryptocurrency. One  such application, according to reviews on the Google Play Store, is Tokocrypto. This study aims to understand the sentiment towards user reviews of the Tokocrypto application using the Naïve Bayes algorithm for data classification. The data obtained consists of  2,000 reviews from the Google Play Store in February 2024, collected using Google Colaboratory. The research stages include data scraping using  web  scraping  techniques,  data  labeling,  preprocessing,  TF-IDF  weighting,  implementing  the  Naïve  Bayes  algorithm,  and evaluation.  The  cleaned  data  resulted  in  1,000  reviews,  with  396  positive  sentiments  and  604  negative  sentiments.  The  results  of sentiment analysis research using the Naïve Bayes algorithm method show 74.22% for accuracy, 63.25% for precision, and 81.40% for recall.
Keywords : Tokocrypto; Naïve Bayes; Exchange Cryptocurrency; Reviews; Data

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan inovasi dan teknologi di zaman ini merupakan yang paling pesat sehingga membuat banyak perubahan dan  kemudahan  bagi  manusia  dalam  segala  hal  termasuk  di  bidang  keuangan, cryptocurrency muncul  sebagai  bentuk inovasi dalam dunia keuangan [1]. Cryptocurrency merupakan teknologi berbasis blockchain yang umumnya digunakan sebagai bentuk mata uang digital [2]. Exchange cryptocurrency atau yang biasa disebut bursa perdagangan aset kripto merupakan platform elektronik yang memungkinkan penjual dan pembeli melakukan transaksi perdagangan aset kripto melalui situs web atau aplikasi seluler [3]. Salah satu aplikasi exchange cryptocurrency yang terkenal dari indonesia untuk transaksi aset mata uang digital adalah aplikasi exchange Tokocrypto. Saat ini banyak aplikasi exchange cryptocurrency yang buruk dalam pelayanan, keamanan yang tidak terjamin, penarikan  dana  yang  cukup  lama,  biaya  admin  mahal  dan  masalah  lainnya,  sehingga  banyak  masyarakat  indonesia menggunakan review di google play store untuk melihat pendapat publik terkait saran, isu, kritik dan opini-opini sebelum memutuskan  menggunakan  aplikasi exchange  cryptocurrency tersebut.  Banyak  dari  masyarakat  indonesia  mencari informasi aplikasi exchange cryptocurrency yang memberikan pelayanan terbaik untuk melakukan transaksi jual dan beli cryptocurrency , salah satu aplikasi exchange cryptocurrency yang menawarkan hal tersebut adalah aplikasi Tokocrypto, menurut  ulasan  dan  pandangan  pengguna  di Google  Play  Store . Google  play  store merupakan  platform  untuk  konten digital, yang mengizinkan pengguna smartphone android pada mengunduh aplikasi dan produk digital lainnya, seperti game, film, e-book, dan sebagainya, dari yang berbayar hingga yang gratis [4]. Di google play store , terdapat fitur penting yaitu rating dan ulasan. Fitur ini memiliki signifikansi besar karena dapat menjadi faktor utama yang memengaruhi calon pengguna dalam memutuskan untuk menggunakan suatu aplikasi.
Analisis  sentimen  merupakan  proses  penggalian  informasi  dari  teks  yang  bersifat  subjektif,  yang  dapat memberikan  bantuan  kepada  pihak  yang  memerlukan  [5].  Tugas  terpenting  dalam  analisis  sentimen  adalah

## Rizki Adi Saputra, Analisis Sentimen Aplikasi Tokocrypto Berdasarkan Ulasan Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes
mengklasifikasikan  polaritas  teks  yang  terdapat  dalam  sebuah  tingkat  aspek,  dokumen  atau  kalimat.  Ini  mencakup penentuan  apakah  opini  yang  diungkapkan  dalam  sebuah  kalimat,  dokumen  atau  tingkat  aspek  tersebut  bersifat  opini positif atau negatif [6]. Metode yang dipakai pada penelitian ini adalah metode algoritma Naïve Bayes Classifier. Metode algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  ini  adalah  sebuah  teknik  klasifikasi  algoritma  yang  memperkirakan  statistik  dan probabilitas untuk prediksi. Pemanfaatan metode Naïve Bayes Classifier ini memberikan keuntungan karena karena pada prosesnya untuk klasifikasi data, hanya diperlukan sedikit data untuk perhitungannya [7].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  mengenai  analisis  sentimen  adalah  penelitian  Fachri  Zaini  yang  melakukan penelitian  analisis  sentimen  masyarakat  terhadap  kegagalan  indonesia  menjadi  Tuan  Rumah  U-20  menggunakan multinominal Naïve Bayes Classifier . Hasil penelitian ini adalah dari 214 data tweets yang ada mengenai keyword kata dunia, piala, indonesia, pildun, gagal, ganjar, israel dan kecewa. dalam bahasa Indonesia, ditemukan sebanyak 121 kata negatif dan 93 kata positif dengan nilai 97.26% untuk akurasi, 93.33% untuk presisi dan 100% untuk Recall [8]. Penelitian lainnya  tentang  analisis  sentimen  adalah  penelitian  Fauzan  Setya  Ananto  yaitu  Analisis  Sentimen  Terhadap  Ulasan Pengguna  di  Google  Play  Store  pada  Aplikasi  MyPertamina  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  dari  1500  dataset  yang  diperoleh  mengenai  tanggapan  pengguna  di Google  Play  Store tentang Aplikasi  MyPertamina,  Setelah  proses  klasifikasi  dan  evaluasi,  ditemukan  bahwa  tingkat  akurasi  mencapai  77.42%, presisi sebesar 49.98%, dan recall sebesar 76.87% [9]. Perlu  dilakukan  perbandingan  antara  metode  algoritma Naïve  Bayes dengan  pendekatan  lainnya  untuk  menilai seberapa efektifnya metode tersebut dalam analisis sentimen. Penelitian sebelumnya yang menggunakan metode berbeda adalah penelitian Caesar Rio Anggina Toruan yang menggunakan metode algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) pada Tokocrypto, sehingga hal ini memungkinkan untuk melakukan perbandingan antara kedua metode tersebut. Tingkat akurasi  yang  diperoleh  metode  algoritma Long  Short-Term  Memory (LSTM)  sebesar  95%,  sedangkan  tingkat  akurasi yang diperoleh metode algoritma Naïve Bayes hanya sebesar 74.22%. Hal ini menunjukkan bahwa metode Long Short- Term Memory (LSTM) lebih efektif daripada metode Naïve Bayes dalam menganalisis sentimen. Berdasarkan penelitian sebelumnya,  dengan  metode  algoritma Long  Short-Term  Memory (LSTM)  untuk  menganalisis  sentimen  Tokocrypto, Setelah dilakukan pengujian dan evaluasi model, didapatkan hasil nilai skor-fi 0.95, presisi 0.98, dan recall 0.92 [10]. Berdasarkan uraian masalah yang telah dipaparkan sebelumnya, maka penelitian ini akan menggunakan metode algoritma Naïve Bayes dalam menganalisis sentimen. Metode ini dipilih berdasarkan hasil penelitian terdahulu yang telah terbukti akurat dan memiliki banyak kelebihan daripada metode lainnya. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengetahui pendapat dan tingkat kepuasan pengguna dalam melakukan transaksi jual dan beli cryptocurrency di aplikasi Tokocrypto. Diharapkan juga hasil dari penelitian ini, mengenai tanggapan pengguna dijadikan evaluasi kepada pengembang aplikasi Tokocrypto, serta memberikan kontribusi dan manfaat bagi masyarakat umum.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada tahap awal, penelitian ini melibatkan serangkaian langkah yang dilakukan secara teratur dan berurutan. Dimulai dari pengumpulan  data  dengan  teknik Web  Scraping ,  pelabelan  data,  preprocessing,  pembobotan  TF-IDF,  implementasi algoritma  Naïve  Bayes,  hingga  evaluasi.  Proses Web  Scraping akan  menggunakan Google  Colaboratory untuk memperoleh data ulasan pengguna aplikasi Tokocrypto di Google Play Store . Untuk proses klasifikasi data, perangkat lunak RapidMiner akan digunakan. Setelah proses klasifikasi data dengan metode algoritma Naïve Bayes , hasilnya akan dievaluasi dan divisualisasikan. Berikut ilustrasi tahapan alur penelitian pada Gambar 1.
Rizki Adi Saputra, Analisis Sentimen Aplikasi Tokocrypto Berdasarkan Ulasan Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes
Pada gambar 1 merupakan alur tahapan penelitian ini, mulai dari Web Scraping hingga Evaluasi.

## 2.1 Pengumpulan Data
Web scraping merupakan teknik pengumpulan data web terstruktur secara otomatis yang dilakukan oleh aplikasi khusus atau kode pemrograman [11]. Dengan menggunakan teknik Web Scraping untuk mengumpulkan dataset dari Google Play Store , dataset yang diperoleh menjadi terstruktur secara otomatis. Dataset yang berhasil diperoleh dengan web scraping menggunakan  website Google  Colaboratory kemudian  disimpan  dalam  format  file  .CSV  sesuai  dengan  jumlah  data ulasan pengguna yang dibutuhkan.
Gambar 2. Proses Web Scraping Pada gambar 2 merupakan proses Scraping Data ulasan pengguna aplikasi Tokocrypto dari Google Play Store menggunakan website Google Colaboratory, dataset yang berhasil diperoleh akan disimpan dalam format file . CSV .

## 2.2 Pelabelan Dataset
Dataset yang telah diperoleh melalui teknik web scraping , kemudian data masuk ke tahap proses pelabelan dataset. Ulasan dalam dataset dianalisis dengan memberikan label pada setiap ulasan, yang bertujuan untuk mengklasifikasikan data ke dalam dua jenis kategori sentimen yaitu kategori positif dan kategori negatif [12]. Proses pelabelan data penting untuk menetapkan kelas dari suatu ulasan dalam dokumen, apakah ulasan tersebut termasuk dalam kelas yang berlabel positif atau  negatif.  Kelas  positif  mencakup  sanjungan,  kepuasan,  kesenangan,  dan  kebahagiaan  dari  pengguna  aplikasi, sedangkan kelas negatif mencakup ketidakpuasan, ketidaksetujuan, dan ketidaksenangan [13].

## 2.3 Preprocessing
Preprocessing adalah tahap awal dalam persiapan data sebelum diproses lebih lanjut[14]. Dataset akan diproses melalui serangkaian  tahapan  preprocessing  teks  termasuk cleaning (Membersihkan), case  folding (mengganti  huruf  kapital), tokenizing (tokenisasi), Stopword , dan stemming . Melalui  tahapan ini, dataset  akan tersusun dengan bersih, yang akan mempermudah proses sistem [15]. Tahap preprocessing dapat dibagi menjadi beberapa proses yaitu:
a. Cleaning
Merupakan proses menghapus semua karakter dalam teks yang bukan huruf alfabet, dengan tujuan mengurangi karakter atau simbol yang tidak diinginkan atau tidak bermakna dalam analisis sentimen [16].
b. Case Folding
Merupakan tahapan di  mana huruf kapital  dalam teks diubah menjadi  huruf kecil secara  menyeluruh, sehingga terjadi penyamarataan huruf [17].
c. Tokenizing
Adalah  tahap  di  mana  kalimat  dalam  data  dipecah  menjadi  beberapa  bagian  kata  yang  lebih  kecil,  agar  mudah  untuk diproses [9].
d. Stopword
Merupakan  proses  untuk  mengidentifikasi  daftar  kata  yang  tidak  mewakili  isi  dalam  sebuah  dokumen  teks.  Proses Stopword berfungsi untuk menyaring kata-kata atau istilah yang tidak bermakna. [15].
e. Stemming
Merupakan  proses untuk  mengidentifikasi  sebuah kata dasar dengan menghapus imbuhan yang  ada  pada kata  tersebut [18].
Rizki Adi Saputra, Analisis Sentimen Aplikasi Tokocrypto Berdasarkan Ulasan Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes
Pada gambar 3 merupakan tahapan proses preprocessing dataset, mulai dari cleaning hingga stemming .

## 2.4 Implementasi Algoritma Naïve Bayes
Naïve  Bayes  adalah  metode  klasifikasi  probabilistik  yang  sederhana  tentang  perhitungan  semua  peluang  dengan  cara mengumpulkan berbagai kombinasi dan terkait nilai frekuensi dari sebuah basis data yang diperoleh [19]. Teorema ini diajukan oleh ilmuwan Inggris, dengan nama Thomas Bayes, yang menjelaskan tentang prediksi dan penjelasan tentang peluang yang akan muncul di masa depan yang didasarkan oleh pengalaman di masa lalu [20]. Algoritma Naïve Bayes diterapkan untuk memberikan bobot pada setiap ulasan yang telah melewati tahap preprocessing data. Ketika frekuensi kemunculan  kata-kata  yang  serupa  yang  dipilih  untuk  pembobotan  meningkat,  nilai  bobotnya  juga  akan  mengalami peningkatan seiringnya.

## 2.5 Evaluasi
Tahap  berikutnya  yaitu  tahapan  Evaluasi  dengan  melibatkan  penggunaan  metode Confusion  Matrix untuk menghitungnya. Confusion Matrix merupakan sebuah matriks yang dipakai untuk menggambarkan performa dari sistem klasifikasi berbasis data [21]. Pada tahap ini merupakan tahap perhitungan untuk menentukan nilai dari akurasi, presisi dan terakhir adalah recall . Berikut perumusan untuk menilai tingkat akurasinya:
Accuracy = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) (1)
Precision = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃)
(2) Recall = 𝑇𝑃
(𝑇𝑃+𝐹𝑁)
(3)
Ada empat konsep yang mewakili hasil klasifikasi. Ini meliputi True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN) [22].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Scraping Data
Pengumpulan dataset ulasan pengguna terhadap aplikasi Tokocrypto di Google Play Store dilakukan dengan metode Web Scraping melalui Google Colaboratory memakai bahasa pemrograman Python , dataset yang diperoleh merupakan data ulasan febuari 2024. Jumlah total dataset yang dikumpulkan adalah 2000 ulasan dalam bahasa Indonesia, yang mewakili berbagai  sentimen  yang  berbeda.  Berikut  adalah  hasil  proses Scraping  Data ulasan  pengguna  aplikasi  Tokocrypto menggunakan Google Colaboratory :
Gambar 4. Hasil Proses Scraping Data menggunakan Google Colaboratory
Pada  gambar  4  merupakan  hasil  proses Scraping  Data menggunakan Google Colaboratory dengan  bahasa pemrograman Python dan  lokasi  tujuan  dataset  yang  di scraping adalah ‘com.binance.cloud.tokocrypto’ . Hasil  proses tersebut berisi dataset yang berjumlah 2000 ulasan dalam format file .CSV, bahasa yang digunakan adalah Indonesia, dan penyortiran dataset berdasarkan data yang terbaru .

## 3.2 Pelabelan Data
Dataset  yang  berhasil  diperoleh  dari scraping  data sebelumnya,  selanjutnya  dataset  tersebut  masuk  ke  tahap  proses labeling dataset. Proses labeling dataset akan dikerjakan secara manual dengan cara memberikan label pada setiap ulasan. Proses labeling dataset bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam beberapa kategori sentimen. Pelabelan dataset ini akan dibagi menjadi dua jenis kategori sentimen, yaitu kategori sentimen dengan label positif dan label negatif, label yang ditandai positif akan berisi ulasan baik mengenai aplikasi Tokocrypto berupa pujian, kepuasan dan persetujuan, lalu untuk  label  yang  ditandai  negatif  akan  berisi  ulasan  buruk  mengenai  aplikasi  Tokocrypto  berupa  kritik,  saran, ketidakpuasan dan ketidaksetujuan.
Tabel 1. Hasil Pelabelan Dataset No Ulasan Label
Rizki Adi Saputra, Analisis Sentimen Aplikasi Tokocrypto Berdasarkan Ulasan Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes
1 2 3 4 5 Aplikasi tolol Mudah digunakan Penarikan mahal Mantap Sangat puas Negatif Positif Negatif Positif Positif
Pada tabel 1 memperlihatkan hasil dari proses pelabelan data. Ulasan berupa pujian, kepuasan akan diberi label positif sedangkan ulasan berupa ketidakpuasan, kritik dan saran akan diberi label negatif.

## 3.3 Preprocessing
Pada  tahap  proses preprocessing dataset,  perangkat  lunak  RapidMiner  digunakan  sebagai  alat  bantu  untuk  mengolah dataset agar lebih terstruktur dan bersih. Berikut beberapa tahapan preprocessing : a. Tahap awal preprocessing adalah dengan melakukan proses cleaning pada dataset ulasan, proses ini bertujuan untuk menghilangkan emoji, simbol, angka dan tautan link.

## Gambar 5. Proses Cleaning Data
Pada  gambar  5  merupakan  proses  awal  dari preprocessing yaitu cleaning  data menggunakan  dataset  yang sebelumnya  sudah  beri  label  positif  dan  negatif  setiap  ulasannya.  Proses preprocessing ini  menggunakan tools RapidMiner. Pada proses cleaning data diperlukan operator Replace dan Trim yang akan diintegrasikan ke dalam operator Subprocess .
Tabel 2. Hasil Proses Cleaning Data
Data sebelum proses Cleaning Data sesudah proses Cleaning
Habis upgrade tambah jelek, susah masuk /login. SEGERA
HAPUS APLIKASI INI. SANGAT MERUGIKAN. POTONGAN KEMAHALAN LOGIN SUSAH APLIKASI SAMPAH Habis upgrade tambah jelek susah masuk login SEGERA HAPUS APLIKASI INI SANGAT MERUGIKAN POTONGAN KEMAHALAN LOGIN SUSAH APLIKASI SAMPAH
Pada tabel 2 memperlihatkan hasil dari proses cleaning data menggunakan operator Replace . Pada teks ulasan di atas sebelum data di cleaning terdapat simbol atau karakter seperti .,/! lalu data tersebut dibersihkan sehingga simbol atau karakter sebelumnya menghilang dan hanya menyisakan kata.
b. Tahap  selanjutnya  setelah  proses cleaning adalah  proses case  folding .  Pada  proses  ini,  tujuannya  adalah  untuk mengonversi  atau  mengubah  semua  huruf  kapital  atau  besar  dalam  dokumen  teks  menjadi  huruf  kecil  secara keseluruhan.
Tabel 3. Hasil Proses Case Folding Data
Data sebelum proses Case Folding Data sesudah proses Case Folding
Habis upgrade tambah jelek susah masuk login SEGERA HAPUS APLIKASI INI SANGAT MERUGIKAN POTONGAN KEMAHALAN LOGIN SUSAH APLIKASI SAMPAH
habis upgrade tambah jelek susah masuk login segera hapus aplikasi ini sangat merugikan potongan kemahalan login susah aplikasi sampah
Pada  tabel  3  memperlihatkan  hasil  dari  proses Case  Folding  Data. Pada  proses  ini  menggunakan  operator Transform Case, proses ini mengubah teks ulasan pada kolom kiri yang sebelumnya terdapat huruf kapital dan huruf kecil menjadi huruf kecil secara menyeluruh, hasil prosesnya dapat terlihat pada kolom kanan.
c. Tahap berikutnya adalah proses tokenizing , proses ini bertujuan untuk memecah kalimat dalam data menjadi potongan kata yang lebih kecil.
Tabel 4. Hasil Proses Tokenizing Data Data sebelum proses Tokenizing Data sesudah proses Tokenizing
habis upgrade tambah jelek susah masuk login segera hapus aplikasi ini sangat merugikan potongan kemahalan login susah aplikasi sampah
habis, upgrade, tambah, jelek, susah, masuk, login, segera, hapus, aplikasi, ini, sangat, merugikan, potongan, kemahalan, login, susah, aplikasi, sampah
Pada tabel 4 memperlihatkan hasil dari proses Tokenizing Data. Pada proses ini menggunakan operator Tokenize, pada kolom kiri teks ulasan masih dalam bentuk sebuah kalimat, lalu kalimat tersebut di proses dengan Tokenize sehingga
Rizki Adi Saputra, Analisis Sentimen Aplikasi Tokocrypto Berdasarkan Ulasan Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes
ulasan yang awalnya dalam bentuk  kalimat sekarang di  pecah menjadi kata-kata yang dipisahkan menggunakan tanda baca, hasil prosesnya dapat terlihat pada kolom kanan.
d. Tahap berikutnya adalah proses stopword , Proses ini bertujuan untuk menghapus daftar kata yang tidak mencerminkan isi dalam dokumen teks. Stopword digunakan untuk menghapus  daftar kata atau frasa yang tidak memiliki makna, berdasarkan kamus stopword bahasa Indonesia yang tersedia di website www.kaggle.com.
Tabel 5. Hasil Proses Stopword Data
Data sebelum proses Stopword
Data sesudah proses Stopword
habis, upgrade, tambah, jelek, susah, masuk, login, segera, hapus, aplikasi, ini, sangat, merugikan, potongan, kemahalan, login, susah, aplikasi, sampah
habis, upgrade, jelek, susah, masuk, login, hapus, aplikasi, merugikan, potongan, kemahalan, login, susah, aplikasi, sampah
Pada  tabel  5  memperlihatkan  hasil  dari  proses Stopword  Data .  Pada  proses  ini  menggunakan  operator Filter Stopwords (Dictionary) dengan menggunakan kamus stopwords bahasa Indonesia dari website https://www.kaggle.com/oswinrh/indonesian-stoplist sebagai list stopwords nya. Proses ini dilakukan untuk menghapus teks atau kata yang tidak bermakna, terlihat perbedaan dari teks sebelum di proses stopword pada kolom kiri dan hasil dari teks yang sudah melalui proses stopword pada kolom kanan.
e. Tahap selanjutnya adalah proses Filter tokens by length dan stemming , Proses filter tokens by length diperlukan untuk membatasi jumlah kata dalam data ulasan sesuai dengan batas minimal dan maksimal. Batasan yang digunakan adalah minimal  4  karakter  dan  maksimal  25  karakter.  Selain  itu,  dilakukan  juga stemming untuk  mengubah  kata  yang didalamnya terdapat imbuhan menjadi kata dasar, dengan mengacu pada kamus stemming bahasa Indonesia.
Tabel 6. Hasil Proses Filter by length dan Stemming
Data sebelum proses Filter by length dan Stemming
Data sesudah proses Filter by length dan Stemming
habis, upgrade, jelek, susah, masuk, login, hapus, aplikasi, merugikan, potongan, kemahalan, login, susah, aplikasi, sampah
habis, upgrade, jelek, susah, masuk, login, hapus, aplikasi, rugi, potong, mahal, sampah
Pada tabel 6 menunjukkan hasil dari proses Filter by length dan Stemming . Pada proses ini, digunakan operator Filter tokens (by length) untuk menghapus kata-kata yang memiliki jumlah karakter sekurang-kurangnya adalah 4 dan yang melebihi dari 25 karakter. Selain itu, untuk proses Stemming , digunakan operator Stem (Dictionary) untuk mengubah kata yang didalamnya terdapat imbuhan menjadi kata dasar, dengan menggunakan kamus stemming bahasa Indonesia. Terlihat perbedaan antara teks sebelum dan setelah proses Filter by length dan Stemming , di kolom kiri dan kanan tabel.
Gambar 6. Proses Preprocessing Data
Pada  gambar  6  menggambarkan  proses Preprocessing  Data .  Pada  tahap Preprocessing  Data ,  dataset  yang sebelumnya  telah  melewati  proses cleaning akan  diproses  melalui  beberapa  operator.  Ini  termasuk Transform  Cases , Tokenize , Filter Stopwords , Filter by length , dan Stem , yang akan diintegrasikan ke dalam operator Process Documents from Data.

## 3.4 Pembobotan TF-IDF
Dalam tahap awal implementasi, dilakukan pembobotan menggunakan metode TF - IDF. TF - IDF adalah sebuah proses dengan menggunakan algoritma untuk menilai bobot pada setiap kata yang sering digunakan dalam sebuah kalimat [23]. Proses ini bertujuan untuk menentukan bobot nilai dari sebuah kata dengan cara menggabungkan dua konsep (TF) dan (IDF) menggunakan operator Process Documents from Data pada RapidMiner.
Tabel 7. Hasil Proses Pembobotan TF - IDF No Text abis account ada adain 1 2 3 4 5 loginnya susah beberapa kali salah nyerah abis beli uninstall penjualan instan jajan gagal aplikasi bagus mudah pakai hallo daftar udah lumayan pake 0 0.349 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Rizki Adi Saputra, Analisis Sentimen Aplikasi Tokocrypto Berdasarkan Ulasan Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes
6 7 bang adain dana dong bank diperbarui susah verifikasi 0 0 0 0 0 0 0.378 0
Pada  tabel  7  memperlihatkan  hasil  proses  dari  pembobotan  TF  -  IDF,  hasil  dari  proses  ini  adalah  setiap  kata memiliki bobot nilai berdasarkan frekuensi kemunculannya.

## 3.5 Implementasi Algoritma Naïve Bayes
Dalam  tahap  implementasi  algoritma  Naïve  Bayes,  data  yang  telah  diproses  sebelumnya  melalui preprocessing dan pembobotan Term Frequency-Inverse Document  Frequency akan diklasifikasikan menggunakan metode Naïve Bayes. Proses klasifikasi data, teknik yang digunakan adalah cross validation dengan bobot nilai k-fold sebanyak 10. Tujuan dari penggunaan teknik ini adalah untuk membagi data agar menjadi sesuai .

## Gambar 7. Proses Klasifikasi Data
Pada gambar 7 merupakan tampilan dari seluruh proses klasifikasi data menggunakan metode Naïve Bayes. Semua operator dihubungkan mulai dari Dataset berlabel hingga Cross Validation, hal ini bertujuan untuk melihat Tingkat kinerja dari algoritma tersebut.
Dalam cross validation , data diolah menggunakan metode algoritma Naïve Bayes dengan melalui operator Naïve Bayes,  kemudian  dihubungkan  dengan  operator apply  model .  Setelah  itu,  digunakan  operator performance untuk menampilkan tingkat kinerja dari algoritma tersebut dalam proses klasifikasi data.
Gambar 8. Proses klasifikasi data dengan algoritma Naïve Bayes
Pada  gambar  8  merupakan  proses  klasifikasi  data  dengan  menggunakan  operator Naïve  Bayes di  dalam cross validation operator.

## 3.6 Evaluasi
Evaluasi pemodelan algoritma Naïve Bayes dibantu perangkat lunak RapidMiner menghasilkan tingkat akurasi 74.22%. Confusion  matrix menunjukkan  nilai  315  untuk True  Positive (TP),  183  untuk False  Positive (FP),  72  untuk False Negative (FN), dan 419 untuk True Negative (TN).
Gambar 9. Hasil Evaluasi pemodelan algoritma Naïve Bayes
Pada  gambar  9  merupakan  hasil  evaluasi  pemodelan  algoritma  Naïve  Bayes  pada  proses  klasifikasi  data menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Berikut menggunakan perumusan untuk mengukur tingkat akurasinya:
Accuracy = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) = (315+419) (315+419+183+72) = 734 989 = 0,742 (4)
Precision = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 315 (315+183) = 315 498 = 0,632
(5)
Recall = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) = 315 (315+72) = 315 387 = 0,814 (6)
Berdasarkan perhitungan diatas dengan memakai rumus confusion matrix , nilainya sesuai dengan hasil klasifikasi data yang diperoleh menggunakan metode algoritma Naïve Bayes melalui perangkat lunak RapidMiner.
Rizki Adi Saputra, Analisis Sentimen Aplikasi Tokocrypto Berdasarkan Ulasan Pada Google Play Store Menggunakan

## Metode Naïve Bayes

## 3.7 Visualisasi WordCloud
Pada tahap visualisasi  wordcloud, data klasifikasi  diubah menjadi  representasi  visual  berdasarkan frekuensi  kata yang biasanya  muncul  dalam  ulasan  pengguna  aplikasi  Tokocrypto.  Visualisasi  kata  akan  ditampilkan  sebagai wordcloud , dengan tujuan untuk memberikan representasi visual tentang kata-kata yang biasanya muncul dan sering digunakan.
Gambar 10. Visualisasi Wordcloud
Pada gambar 10 merupakan bentuk visualisasi wordcloud dari kata yang sering muncul menggunakan perangkat lunak RapidMiner.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian ini, didapatkan sebuah kesimpulan, proses klasifikasi data menggunakan metode Naive bayes pada aplikasi Tokocrypto diawali dengan melakukan scraping data menggunakan teknik web scraping di google colaboratory .  Data yang diperoleh merupakan data ulasan febuari 2024 yang berjumlah sebanyak 2000 ulasan dan setelah dilakukan proses preprocessing data bersih yang diperoleh sebanyak 1000 dengan jumlah 396 setimen positif dan 604 sentimen  negatif.  Lalu  setelah  data  bersih  dilakukan  pembobotan  kata  agar  mengetahui  nilai  dari setiap  kata,  melalui pembobotan TF-IDF. Pada tahap klasifikasi, data diimplementasi algoritma Naive bayes , diperoleh nilai 74.22% untuk akurasi, 63.25% untuk presisi dan 81.40% untuk recall dari hasil klasifikasi data ulasan aplikasi Tokocrypto di google play store . Saran untuk penelitian selanjutnya digunakan algoritma yang berbeda, sehingga hasil dari klasifikasi data bisa dijadikan bahan perbandingan untuk menentukan tingkat akurasi terbaik dari masing-masing algoritma.

## REFERENCES
[1] S.  Sajidin,  “LEGALITAS  PENGGUNAAN  CRYPTOCURRENCY  SEBAGAI  ALAT  PEMBAYARAN  DI  INDONESIA,” Arena Hukum, vol. 14, no. 2, pp. 245–267, Aug. 2021, doi: 10.21776/ub.arenahukum.2021.01402.3.
[2] Rizaldi Azhar, Adi Surahman, and Christina Juliane, “Analisis Sentimen Terhadap Cryptocurrency Berbasis Python TextBlob Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), vol. 6, no. 1, pp. 267–281, Mar. 2022, Accessed: Feb. 24, 2024. [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[3] A.  Sentimen  et  al.,  “Sentiment  Analysis of  Cryptocurrency  Exchange  Application  on  Twitter Using  Naïve  Bayes  Classifier Method,” Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi, vol. 20, no. 1, pp. 15–30, 2023, doi: 10.31515/telematika.v20i1.9044.
[4] 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,  p.  1020,  Aug.  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4673.
[5] Dwi Normawati and Surya Allit Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), vol. 5, no. 2, pp. 697–711, Sep. 2021, Accessed: Feb. 24, 2024. [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[6] L. Ardiani, H. Sujaini, and T. Tursina, “Implementasi Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan di Kota  Pontianak,”  Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi  (Justin),  vol.  8,  no.  2,  p.  183,  Apr.  2020,  doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
[7] 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,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 12, no. 1, Jan. 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i1.3631.
[8] F. Zaini, J. W. Sari, and F. N. Hasan, “ANALYSIS OF PUBLIC SENTIMENT RELATED TO THE FAILURE OF INDONESIA TO HOST U-20 USING MULTINOMIAL NAÏVE BAYES CLASSIFIER,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif), vol. 4, no. 6, pp. 1409–1418, Dec. 2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.6.1209.
[9] F.  Setya  Ananto  and  F.  N.  Hasan,  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi MyPertamina pada Google Play Store,” Jurnal ICT : Information Communication & Technology, vol. 23, no. 1, pp. 75–80, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.ikmi.ac.id/index.php/jict-ikmi
[10]  Caesar  Rio  Anggina  Toruan,  Novanto  Yudistra,  and  Rizal  Setya  Perdana,  “Analisis  Sentimen  Tokocrypto  pada  Twitter menggunakan Metode Long Short-Term Memory,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 7, no. 2, pp. 719–726, Feb. 2023, Accessed: Feb. 23, 2024. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/
[11]  D.  Rudini,  D.  Gita  Purnama,  and  A.  Achmad  Khan,  “PENGGUNAAN  TEKNIK  WEB  SCRAPING  DALAM  APLIKASI PENGAMBILAN  DATA  DARI  GOOGLE  MAPS  UNTUK  MENUNJANG  DIGITAL  MARKETING,”  Lentera: Multidisciplinary Studies, vol. 2, no. 1, pp. 10–19, 2023, [Online]. Available: https://lentera.publikasiku.id/index.php

## Rizki Adi Saputra, Analisis Sentimen Aplikasi Tokocrypto Berdasarkan Ulasan Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes
[12]  Ni  Putu  Gita  Naraswati,  Delvira  Cindy  Rosmilda,  Dinda  Desinta,  Fadhilatul  Khairi,  Riska  Damaiyanti,  and  Rani  Nooraeni, “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, Jan. 2021, Accessed: Feb. 24, 2024. [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id/
[13]  H. Parasian Doloksaribu and Y. T. Samuel, “KOMPARASI ALGORITMA DATA MINING UNTUK ANALISIS SENTIMEN APLIKASI PEDULILINDUNGI,” JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI(JTI) Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika, vol. 16, no. 1, 2022, doi: 10.47111/JTI.
[14]  A. Rhamadanti, A. Rifa’i, F. Dikananda, and K. Anam, “ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN ACCESS BY KERETA API INDONESIA DENGAN K-NEAREST NEIGHBOR,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 12, no. 1, pp. 2830– 7062, 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i1.3691.
[15]  E. Yuniar, D. S. Utsalinah, and D. Wahyuningsih, “Implementasi Scrapping Data Untuk Sentiment Analysis Pengguna Dompet Digital dengan Menggunakan Algoritma Machine Learning,” Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi, vol. 2, no. 1, pp. 35–42, Apr. 2022, doi: 10.25008/janitra.v2i1.145.
[16]  A. Witanti, B. Yogyakarta Jl Raya Wates-Jogjakarta, K. Sedayu, K. Bantul, and D. Istimewa Yogyakartalamat, “ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP VAKSINASI COVID-19 PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM),” Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) P-ISSN, vol. 5, pp. 2622–6901, 2022.
[17]  Yuyun,  Nurul  Hidayah,  and  Supriadi  Sahibu,  “Algoritma  Multinomial  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Sentimen  Pemerintah Terhadap Penanganan Covid-19 Menggunakan Data Twitter,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 4, pp. 820–826, Aug. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3146.
[18]  Dicki Nugraha and Dudih Gustian, “Analisis Sentimen Penggunaan Aplikasi Transportasi Online Pada Ulasan Google Play Store dengan Metode Naive Bayes Classifier,” KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen), vol. 5, no. 1, pp. 326–335, Jan. 2024, Accessed: Feb. 24, 2024. [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/pkm/index.php/kesatria/index
[19]  P. Ayu, W. Purnama, and T. A. Putra, “Klasifikasi Penjualan Produk Menggunakan Algoritma Naive Bayes pada Konter HP Bayu  Cell,”  Remik:  Riset  dan  E-Jurnal  Manajemen  Informatika  Komputer,  vol.  8,  no.  1,  pp.  286–292,  2024,  doi: 10.33395/remik.v8i1.13207.
[20]  M. Afriansyah, J. Saputra, V. Yoga Pudya Ardhana, Y. Sa, and U. Qamarul Huda Badaruddin, “ALGORITMA NAIVE BAYES YANG EFISIEN UNTUK KLASIFIKASI BUAH PISANG RAJA BERDASARKAN FITUR WARNA,” Hal. 236 Journal of Information Systems Management and Digital Business (JISMDB), vol. 1, no. 2, pp. 236–248, 2024, Accessed: Feb. 24, 2024. [Online]. Available: https://journal.ppmi.web.id/index.php/jismdb
[21]  D. A. Prawinata, U. Pembangunan, N. Veteran, and J. Timur, “Analisis Sentimen Kendaraan Listrik Pada Twitter Menggunakan Metode Long Short Term Memory Ani Dijah Rahajoe I Gede Susrama Mas Diyasa,” vol. 2, no. 1, pp. 300–313, 2024, doi: 10.59841/saber.v2i1.857.
[22]  M.  N.  Hidayat  and  R.  Pramudita,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Pembelajaran  Secara  Daring  Pasca  Pandemi  Covid-19 Menggunakan Metode IndoBERT,” Information Management for Educators and Professionals, vol. 8, no. 2, pp. 161–170, 2023, Accessed: Feb. 24, 2024. [Online]. Available: https://ejournal-binainsani.ac.id/index.php/IMBI
[23]  S. Riyadi, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Stadion Jakarta Internasional Stadium (JIS) Pada Twitter Dengan Perbandingan Metode Naive Bayes Dan Support Vector Machine,” Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 5, no. 3, pp. 801–809, 2024, doi: 10.55338/saintek.v5i1.2790.