Vol. 12 No. 1, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i1.3631

## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI SHOPEE PADA SITUS GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER
Andriani Nurian 1 , Muhammad Samsul Ma’arif 2 , Indira Nur Amalia 3 , Chaerur Rozikin 4 1,2,3,4 Universitas Singaperbangsa Karawang; Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361, Telp. (0267) 641177

## Riwayat artikel:
Received: 10 Oktober 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024

## Keywords:
Analisis Sentimen, Ulasan, Shopee, Naïve Bayes Classifier
Corespondent Email: andrianinurian01@gmail.com
Abstrak. Perkembangan  teknologi  dalam  era  digital  ini  sangat  pesat.  Salah satu  bidang  yang  mengalami  perkembangan  signifikan  adalah  industri keuangan  (fintech).  Banyak  perusahaan  fintech,  termasuk  Shopee,  yang muncul  dan  menawarkan  kemudahan  kepada  pengguna.  Dalam  konteks  ini, Google  Play  Store  merupakan  platform  yang  memungkinkan  pengguna memberikan  ulasan  terhadap  produk  yang  mereka  gunakan.  Seiring  dengan pertumbuhan  jumlah  pengguna,  jumlah  ulasan  di  Google  Play  Store  juga meningkat. Ulasan dari pengguna dapat menjadi sumber informasi berharga bagi perusahaan untuk melakukan perbaikan dan peningkatan di masa depan. Penelitian  ini  berfokus  pada  analisis  sentimen  terhadap  ulasan  pengguna aplikasi Shopee di Google Play Store menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data ulasan diklasifikasikan ke dalam tiga kategori, yaitu positif, negatif, dan netral. Evaluasi penelitian ini menunjukkan hasil Accuracy sebesar 87,58%, presisi sebesar 91,20%, dan recall sebesar 90,21%. Penelitian ini memberikan kontribusi  dalam  pemahaman  sentimen  pengguna  terhadap  aplikasi  Shopee. Dengan  menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier  dan  metode  seleksi  fitur  TF- IDF,  perusahaan  dapat  mengklasifikasikan  ulasan  pengguna  dengan  lebih efektif.  Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan kualitas layanan aplikasi Shopee.
Abstract. The rapid development of technology in the digital era has brought significant  advancements  in  various  fields,  including  the  financial  industry, commonly known as fintech. Many fintech companies, including Shopee, have emerged,  offering  convenience  to  users.  In  this  context,  Google  Play  Store serves as a platform where users can provide reviews for the products they have used. As the number of users grows, the quantity of reviews on Google Play  Store  also  increases.  User  reviews  serve  as  valuable  sources  of information  for  companies  to  make  improvements  and  enhancements  in  the future.  This  research  focuses  on  sentiment  analysis  of  user  reviews  for  the Shopee application on Google Play Store using the Naïve Bayes algorithm. The  review  data  is  classified  into  three  categories:  positive,  negative,  and neutral.  The  evaluation  of  this  research  yields  an  accuracy  of  87.58%, precision  of  91.20%,  and  recall  of  90.21%.  This  study  contributes  to understanding user sentiment towards the Shopee application. By utilizing the Naïve Bayes Classifier and the TF-IDF feature selection method, companies can effectively classify user reviews. The findings of this research can serve as a basis for enhancing user experience and improving the quality of Shopee application services.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  e-commerce  di  Pada  era digital  yang  semakin  berkembang  saat  ini, aplikasi  mobile  telah  menjadi  bagian  penting dalam kehidupan sehari-hari pengguna smartphone.  Salah  satu  jenis  aplikasi  mobile yang  sangat  populer  adalah  aplikasi  e- commerce  yang  memungkinkan  pengguna untuk  melakukan  berbagai  transaksi  online dengan mudah [1]. Dalam konteks ini, Shopee, sebuah  platform  e-  commerce  terkemuka  di Asia  Tenggara,  telah  berhasil  mendapatkan perhatian  yang  signifikan  dari  pengguna smartphone.
Pada  saat  ini  terdapat  berbagai  macam aplikasi  yang  dapat  menawarkan  layanan  e- commerce.  Shopee  adalah  salah  satu  platform e-commerce  yang  terkenal  dan  dihormati  di Indonesia  karena reputasinya  yang  baik  dalam industri  tersebut  [2].  Berdasarkan  data  riset yang  dilakukan  oleh  iPrice  pada  tahun  2017 bahwa  Shopee  masuk  dalam  10  besar  e- commerce  yang  paling  sering  dikunjungi  dan diakses  dengan  data  kunjungan  sebanyak 25.736.356 oleh pengguna internet.
Dalam ekosistem aplikasi mobile, pengguna seringkali  membagikan  pengalaman  mereka dengan  menggunakan  aplikasi  melalui  ulasan dan  penilaian  di  platform  seperti  Google  Play Store.  Data  yang  terkandung  dalam  ulasan tersebut  dapat  menjadi  sumber  informasi berharga  bagi  perusahaan  untuk  memahami persepsi  dan  kepuasan  pengguna  terhadap aplikasi  mereka  [3].  Oleh  karena  itu,  penting untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap  aplikasi  Shopee  dalam  upaya  untuk meningkatkan kualitas produk dan meningkatkan kepuasan pengguna.
Review atau  ulasan  dari  pengguna  aplikasi seperti  halnya Shopee umumnya   berisi  saran yang  bersifat  positif  maupun  keluhan  yang bersifat  negatif  yang  dituliskan  dapat  secara tidak  langsung  baik  sedikit  maupun  banyak, akan berpengaruh pada calon pelanggan. Untuk menyortir dan memantau ulasan tersebut bukan hal  yang  ringan  karena  jumlah  ulasan  yang dimuat dalam media sosial umumnya jumlahnya  sangat  banyak  apabila  diproses secara  manual.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan suatu  metode  yang  dapat  menyortir  dan memantau  ulasan  tersebut  secara  cepat  dan otomatis dalam mengkategorikan ulasan- ulasan tersebut baik yang positif maupun yang bersifat
negatif [4]. Salah satu fitur yang tersedia di Play Store  adalah  kemampuan  pengguna  untuk memberikan  peringkat  dan  ulasan  tentang aplikasi  yang  mereka  gunakan.  Sejauh  ini, penghargaan "aplikasi terbaik" sering diberikan kepada  aplikasi  dengan  jumlah  unduhan  dan peringkat  bintang  tertinggi  di  Play  Store. Namun,  semakin  banyaknya  ulasan  pengguna aplikasi  Shopee  yang  masuk  ke  Google  Play membuat sulit bagi perusahaan untuk mendapatkan  pemahaman  menyeluruh  dari semua  ulasan  tersebut.  Salah  satu  cara  yang cocok  untuk  mengumpulkan  informasi  dari ulasan  tersebut  adalah  dengan  menggunakan teknik  scraping.  Scraping  merupakan  teknik yang  memungkinkan  pengembangan  bentuk baru  dalam  pengumpulan  data,  analisis,  dan visualisasi [5].
Naïve Bayes adalah metode yang berdasarkan  asumsi  bahwa  atribut-atribut memiliki  ketergantungan  yang  saling  bebas secara  kondisional  terhadap  nilai  output  [3]. Penggunaan Naïve Bayes memiliki keuntungan karena  hanya  membutuhkan  jumlah  data pelatihan yang relatif kecil untuk mengestimasi parameter  yang  dibutuhkan  dalam  proses klasifikasi.  Dalam  banyak  situasi  dunia  nyata yang kompleks, Naïve Bayes sering memberikan  hasil  yang  lebih  baik  daripada yang  diharapkan.  Dalam  proses  text  mining, bahasa  pemrograman  Python  digunakan  untuk melakukan langkah-langkah mulai dari preprocessing  data  hingga  klasifikasi  dalam analisis  sentimen  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes.  Bahasa  pemrograman  Python dipilih  karena  mudah  dalam  penggunaan  dan pengaplikasiannya [6]. Oleh sebab itu diperlukan  metode  untuk  menyortir  serta menganalisis  ulasan  dengan  cepat  dan  akurat serta  mengkategorikan  antara  ulasan  positif, negatif, dan netral.
Dalam konteks ini, metode analisis sentimen telah  menjadi  populer  dalam  menganalisis opini,  emosi,  dan  sikap  pengguna  terhadap berbagai  produk  atau  layanan.  Metode  yang telah terbukti efektif adalah klasifikasi sentimen menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier  [8]. Naïve  Bayes  Classifier  adalah  salah  satu algoritma  klasifikasi  yang  populer  dalam analisis sentimen karena kemampuannya untuk mengklasifikasikan  teks  ke  dalam  kategori sentimen yang berbeda, seperti positif, negatif, atau netral [7].
Dalam penelitian ini, kami akan memaparkan  metodologi  yang  digunakan dalam  analisis  sentimen,  mengumpulkan  data ulasan  pengguna  aplikasi  Shopee,  melatih  dan menguji Naïve Bayes Classifier, serta menginterpretasikan  hasil  analisis  sentimen untuk  mendapatkan  wawasan  yang  berarti. Diharapkan  bahwa  penelitian  ini  dapat memberikan sumbangan yang signifikan dalam bidang  analisis  sentimen  aplikasi  mobile  dan memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik tentang  persepsi  pengguna  terhadap  aplikasi Shopee.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Analisis  sentimen  adalah  studi  komputasi dari  opini-opini,  sentimen,  serta  emosi  yang diekspresikan  dalam  teks.  Tugas  dasar  dalam analisis  sentimen  adalah  mengelompokkan polaritas  dari  teks  yang  ada  dalam  dokumen, kalimat,  atau  pendapat  [8].  Analisis  sentimen digunakanan  sebagai  gambaran  umum  media sosial untuk mengetahui pengetahuan perasaan lebih cenderung opini positif atau opini negatif [9].
Sistem  rating  aplikasi  Google  Play  Store didasarkan  pada  ulasan  pengguna  terhadap masing-masing aplikasi. Ulasan yang dimaksud berisi  tanggapan  pengguna  terhadap  aplikasi yang  bersangkutan,  dan  pengguna  dapat menggunakan  ulasan  suatu  aplikasi  sebagai peringatan  awal  sebelum  memutuskan  untuk menggunakannya [10].
Shopee kini menjadi satu-satunya aplikasi e- commerce yang banyak digunakan di Indonesia.  Shopee  dirancang  untuk  membuat transaksi  bisnis  online  menjadi  cepat,  efisien, dan  praktis.  Dengan  kemudahan  dalam menggunakan transaksi online, maka masyarakat  umum  akan  lebih  mudah  dalam mengoperasikan  e-commerce.  Memanfaatkan teknologi adalah satu-satunya faktor terpenting dalam  membuat  penggunaan  aplikasi  Shopee menjadi sederhana. Sehingga dapat memudahkan  pelanggan  dalam  melakukan transaksi online menggunakan Shopee [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dimulai  dengan  melakukan web  scraping  pada  play  store  dengan menggunakan  python  lalu  memasukkan  link aplikasi Shopee. Web scraping pada Play Store dengan  menggunakan  Python  adalah  proses
mengumpulkan  data  dari  halaman-halaman aplikasi  di  Google  Play  Store  secara  otomatis. Dalam  konteks  ini,  data  yang  ingin  diambil adalah  informasi  tentang  aplikasi,  ulasan pengguna,  peringkat,  dan  atribut  lainnya  yang terkait  dengan  aplikasi  yang  ada  di  Play  Store [12].
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  Knowledge  Discovery from  Data.  Tahapan  KDD  atau  Proses Penemuan  Pengetahuan  dari  Data  adalah serangkaian  langkah-langkah  sistematis  yang digunakan  untuk  mengubah  data  mentah menjadi pengetahuan yang berarti dan bermanfaat [13].
KDD sendiri memiliki 5 tahapan, dengan tahapan  didalamnya  yakni  Data  Selection, Preprocessing,  Transformation,  Data  Mining, Evaluation. Pada tahapan Preprocessing prosesnya  menggunakan  proses  Text  Mining untuk membersihkan datanya [14]. Agar dapat lebih  mudah  keterangan  dari  alur  penelitian terdapat pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.1 Data Selection
Data  dikumpulkan  dari  google  play  store, mengenai  ulasan  pengguna  aplikasi  Shopee. Dataset  yang  terkumpul  3000  data.  Kemudian data      dibagi      menjadi      negatif  2.525  data, positif 276 data, netral 199 data.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Andriani  dkk
3.2 Preprocessing Tahap text preprocessing adalah tahap awal dari text mining . Text Preprocessing merupakan proses  seleksi  data  yang  akan  diproses  pada setiap dokumen. Tahap
Preprocessing diperlukan untuk membersihkan data dari kata yang  tidak  terlalu  perlu.  Dalam  tahap preprocessing pada  penelitian  ini  terdiri  dari cleaning ,  normalisasi  dan  pemberian  label ( labeling ).

## 3.3 Text Transformation
Text transformation merupakan tahap ketiga dalam text  mining yang  bertujuan  untuk membuat  data  yang  berupa text siap  di  proses data  mining,  tahap text transformation  pada penelitian  ini  terdiri  dari transform  case, Tokenizing,  filtering,  stop  words & stemming [15].

## 3.4 Data Mining
Naïve Bayes Classifier Pada tahap
klasifikasi  menggunakan  Algoritma Naïve Bayes, dibagi  menjadi  dua  proses  yaitu  proses training dan  proses testing .  Pertama dilakukan dulu proses training untuk pelatihan, kemudian dilakukan  proses testing  dengan  mengacu  pada probabilitas dari dataset training . Metode Naïve Bayes Classifier merupakan salah satu metode yang digunakan untuk melakukan pengelompokkan  suatu  opini  dengan  baik. Naïve Bayes Classifier mampu mengelompokkan komentar
orang-orang menjadi positif, netral, ataupun negatif terhadap suatu produk atau isu yang sedang berkembang di khalayak ramai [8].

## 3.5 Evaluasi
Tahap evaluasi adalah tahap yang dilakukan untuk  melihat  seberapa  baik  performansi algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  dalam penelitian.  Tolok  ukur  yang  digunakan  untuk mengukur performansi tersebut adalah accuracy, precision, recall, dan f- measure [16]. Untuk  memberikan  gambaran  kinerja  yang lebih  jelas,  matriks  konfusi  memungkinkan analisis di empat dimensi:
1. Accuracy  :  Untuk  mengetahui  tingkat kemiripan antara nilai prediksi dengan nilai aktual.
2. Precision : Untuk mengetahui seberapa tepat atau  akurat  model  dari  yang  diprediksi
positif.  Precision  juga  merupakan  ukuran yang  baik untuk  menentukan  ketika  nilai False Positive pada suatu model tinggi.
3. Recall  :  Untuk  menghitung  berapa banyak  dari  nilai  Actual  Positive  yang berhasil  diidentifikasi  oleh  model  melalui pelabelan sebagai True Positive. Recall juga akan menjadi metrik  model  yang  digunakan untuk memilih model terbaik ketika ada nilai yang tinggi terkait dengan FalseNegative.
4. F-Measure : Perbandingan rata-rata nilai precision dan recall yang dibobotkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  untuk  analisis sentimen  pada  aplikasi  Shopee  menggunakan Naïve Bayes Classifier yang diolah oleh peneliti menggunakan  Google  Collab,  contoh  data scraped ,  berlabel, preprocessing dan  nilai Accuracy untuk masing-masing disajikan pada sub bab selanjutnya.

## 4.1 Scraping data
Hasil  dari scraping data  yang  telah dilakukan  dengan  bobot  data  pencarian sebanyak 3000 data pada aplikasi Shopee dapat dilihat  pada  gambar  dibawah  ini  dengan menggunakan script.

## Scraping
auth = tweepy.OAuthHandler(access_key, access_secret) auth.set_access_token(access_token, access_token_secret) api = tweepy.API(auth, wait_on_rate_limit=True)
def scraptweets(search_words, date_since, date_untill):

## Scraping
db_tweets = pd.DataFrame(columns=['username', 'tweetcreatedts', 'text']) tweets = tweepy.Cursor( api.search_tweets, q=search_words, lang="id", since_id=date_since, until=date_untill, tweet_mode='extended').items(3000 ) tweet_list = [tweet for tweet in tweets] for tweet in tweet_list: username = tweet.user.screen_name tweetcreatedts = tweet.created_at try: text = tweet.retweeted_status.full_text except AttributeError: text = tweet.full_text
ith_tweet = [username, tweetcreatedts, text] db_tweets.loc[len(db_tweets)] = ith_tweet print('Proses Crawling Selesai dengan jumlah data', len(db_tweets)) filename = 'Data Shopee.csv' db_tweets.to_csv(filename, index=False)
today = datetime.date.today().strftime("%Y- %m- %d") last_week = datetime.date.today() - timedelta(360) last_week = last_week.strftime("%Y-%m-%d")
search_words = "Shopee" date_since = "2023-04-15" date_untill = "2023-05-15"
scraptweets(search_words, date_since, date_untill)
Berikut hasil outputnya
Gambar 2. Hasil Crawling Data 4.2 Pelabelan Otomatis Setelah pengumpulan data peneliti selanjutnya melakukan pelabelan pada aplikasi Shopee .  Berikut  adalah  hasil pelabelan dengan script yang tertera pada gambar.

## Pelabelan Data
tweet_polarit y = []
tweet_weigh t = [] negasi
= False
for sentence in df['Tweet']:
sentence_score = 0 sentence_weight = "" sentiment_count = 0 sentence = sentence.split() for word in sentence: try: score = lexicon[word] sentiment_count = sentiment_count + 1 except: score = 99
if(score == 99): if (word in negative_words):
negasi = True sentence_score = sentence_score + 0 sentence_weight = sentence_weight + " + "+ str(0) else: sentence_score = sentence_score + 0 sentence_weight = sentence_weight + " + "+
str(0
)
else: if(negasi == True):
sentence_score = sentence_score + (score
* -
1.0)
sentence_weight = sentence_weight + "
+ ("+ str(score) + " * -1 "+") " negasi =
False else: sentence_score = sentence_score + score sentence_weight = sentence_weight + " + "+ str(score)
tweet_weight.append(sentence_weight[2:] +"
= " + str(sentence_sc ore)) if
sentence_score
> 0: tweet_polarity.append('positi ve') elif sentence_score < 0: tweet_polarity.append('negati
ve') else:
tweet_polarity.append('neutra l')
results = pd.DataFrame({ "Tweet" : df['Tweet'], "label" :
tweet_polarity, "weight" : tweet_weight }) Berikut hasil outputnya
Gambar 3. Hasil Pelabelan Data Gambar  3  adalah  contoh  data  yang  telah diberi  label,  jika  sebelumnya  hanya  terdapat kolom username ,  tweetcreateds,  dan text . Sehingga  akan  terbentuk  tabel  yaitu tweet , label,  dan weight ,  yang  digunakan  untuk mengetahui sifat dari teks yang didapat.

## 4.3 Preprocessing
Selanjutnya melakukan tahap preprocessing . Berikut  adalah  hasil  pengambilan  sampel  teks untuk dilakukan preprocessing dengan mengambil  satu  sampel text .  Diawali  dengan data asli dari hasil prosess scraping , dilanjutkan dengan proses case folding, tokenizing, filtering
dan stemming . Preprocessing Content Data Mentah @teumemart  ayo  di  take kakk!  tangsel,  bisa  keep event  n  co (exc  admin Shopee) https://t.co/MR2QszSO67 Case Folding ayo  di  take  kakk  tangsel bisa  keep  event  n  co  exc admin Shopeea Stopword Removal ayo take kakk tangsel keep event co exc admin Shopee Tokenizing ayo,take,kakk,tangsel,keep, event,co,exc,admin,Shopee Stemming ayo take kakk tangsel keep event co exc admin Shopee

## 4.4 Hasil Accuracy
Pada  tahap  klasifikasi  yang  dilakukan dengan cara membuat sebuah machine learning menggunakan data  training dan data  testing pada  seluruh  data  secara  random  pada  dataset untuk melakukan cross validation dan menghasilkan  nilai  prediksi  untuk Accuracy .
Dibawah  ini  merupakan  gambaran  dari  hasil tahapan  klasifikasi  menggunakan script dari algoritma Naïve Bayes. Algoritma Naïve Bayes import pandas as pd import numpy as np df  =  pd.read_csv('Labeling  Data  Shopee.csv', usecols=['Tweet', 'label']).dropna() from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer tf = TfidfVectorizer() text_tf =
tf.fit_transform(df['Tweet'])
text_tf temporary_df = pd.DataFrame(text_tf.todens e(), columns = tf.get_feature_names_out())
temporary_df from  sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test,  y_train, y_test = train_test_split(text_tf, df['l abel'], test_size=0.1,
random_state=0) from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB model = MultinomialNB().fit(X_train, y_train) prediction_mi = model.predict(X_test) prediction_proba_mi = model.predict(X_test) from sklearn.metrics  import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score from sklearn.metrics
import classification_report from sklearn.metrics  import
confusion_matrix clf = MultinomialNB().fit(X_train, y_train) predicted = clf.predict(X_test) print(classification_report(y_test,
pred icted, zero_division=0)) print("Multinomial NB Accuracy : ", accuracy_score(y_test,predicted)) print("Multinomial NB Precision : ",
precision_score(y_test,predicted, average = 'macro', pos_label="Positif")) print("Multinomial NB Recall : ", recall_score(y_test,predicted, average = 'macro', pos_label="Positif"))
Output  script  diatas  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 4. Hasil Accuracy Pada  gambar  4,  merupakan  hasil  Validasi dari penerapan algoritma Naïve Bayes Classifier pada  aplikasi Shopee menunjukkan bahwa  tingkat Accuracy 77%,  presisi  26%, recall 33%, dan f1-score 29%, data testing yang digunakan  sebanyak  300  data  atau  10%  dari
3000  data,  dari  jumlah  data  yang  digunakan dengan metode random pada saat testing .
Hasil  klasifikasi  analisis  sentimen  ulasan pengguna aplikasi Shopee
dapat divisualisasikan  dengan  menggunakan word cloud untuk  mengetahui  gambaran  atau informasi  umum  mengenai  data  ulasan pengguna  aplikasi Shopee pada  situs  Google Play .
Gambar 5. Hasil Wordcloud
Berdasarkan gambar 5 dapat dilihat bahwa kata “Shopee”,  “harga”,  ”dapat”,  “potong”,  dan “Shopeeid”  menjadi  kata  yang  paling  sering muncul  yang  digunakan  untuk  ulasan  pada aplikasi Shopee pada  penelitian  ini.  Semakin besar  ukuran  kata  dalam word  cloud maka semakin tinggi pula frekuensi kata tersebut.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  beberapa  hal sebagai berikut:
1. Klasifikasi ulasan pengguna aplikasi Shopee menggunakan Naïve Bayes Classifier dilakukan  beberapa  tahap diantaranya  dengan mengumpulkan data dalam bentuk teks terlebih dahulu,  kemudian  memilih  data  yang  sesuai untuk  digunakan  dalam  penelitian (data selection). Setelah  data  teks  terkumpul  dan dipilih  maka  dilakukan  proses preprocessing untuk membersihkan data. Tahap preprocessing ini  terdiri  dari  5  proses  yaitu cleaning
(menghilangkan karakter yang tidak
berpengaruh),  case  folding  (mengubah  teks menjadi  huruf  kecil), tokenizing (mengubah kalimat  menjadi  kata  per  kata), filtering (penghapusan  kata  yang  tidak  penting),  dan stemming (mengubah kata menjadi kata dasar). Setelah melalui preprocessing , tahap selanjutnya adalah transformation yang dilakukan  dengan  seleksi  fitur  TF-IDF (Term
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Andriani  dkk
Frequency  Inverse  Document  Frequency) dengan  memberikan  bobot  pada  masing- masing  kata  untuk  menyeleksi  fitur  yang dihasilkan.  Selanjutnya  adalah data  mining dengan  melakukan  klasifikasi  data  teks  ke dalam sentimen positif dan negatif menggunakan Naïve  Bayes  Classifier ,  namun sebelumnya data teks akan dibagi berdasarkan data  latih  dan  data  uji.  Setelah  tahap data mining akan dilakukan evaluasi terhadap hasil klasifikasi  dengan  menghitung  nilai accuracy, precision, recall dan f-measure dari confusion matrix. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan hasil klasifikasi
menggunakan seleksi fitur TF-IDF.
2.  Gambaran  atau  informasi  umum  mengenai data ulasan pengguna aplikasi Shopee diperoleh dari visualisasi dengan menggunakan word  cloud . Kata “Shopee”,  “harga”, ”dapat”,
“potong”,  dan  “Shopeeid” menjadi  kata  yang paling  sering  muncul yang  digunakan  untuk ulasan aplikasi Shopee pada penelitian ini.
3.  Hasil Accuracy tertinggi  adalah  klasifikasi menggunakan Naïve  Bayes  Classifier dengan seleksi fitur TF-IDF yaitu sebesar  77%,  presisi 26%, recall 33%,  dan  f1-score  29%,  data testing yang digunakan sebanyak 300 data atau 10%  dari  3000  data, dari  jumlah  data  yang digunakan  dengan  metode  random  pada  saat testing .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. D. U. Rahmat Hidayat, Siti Marlina,
“Perancangan Sistem Informasi Sirkulasi Buku Pada Perpustakaan SMP
Negeri  103  Jakarta,” STRING  (Satuan
Tulisan  Ris.  dan  Inov.  Teknol. ,  vol.  4, no. 2, p. 227, 2019, doi: 10.30998/string.v4i2.4179.
[2] Budi Raharjo, Fintech Teknologi Finansial  Perbankan  Digital  Dr.Budi Raharjo . 2008.
[3] J.  Mansur,  V.  C.  Mawardi,  and  T. Sutrisno,  “Analisis  Pendapat  Publik Terhadap  Public  Figure,” J.  Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 2, pp.
185–190, 2020.
[4] and Z. A. O. M. Sadegh, R. Ibrahim, “A survey of opinion mining and sentiment analysis,” Min. Text Data , vol. 9781461432, no. 3, pp. 415–463, 2012, doi: 10.1007/978-1-4614-3223-4_13. [5] R.
Baskara and F. Rahma, “Implementasi  Web  Scraping  Pada Media  Sosial  Instagram,” Automata , vol. 3, pp. 1–3, 2022.
[6] A.  Imron,  “Kabupaten  Rembang Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” 2019.
[7] A.  I.  Tanggraeni  and  M.  N.  N.
Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi
E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  785–795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[8] Y.  U.  Titan  Nugraha,  Purwantoro, “Analisis Sentimen terhadap Perpanjangan  Masa  Jabatan  Presiden Indonesia Menggunakan Algoritma
Naïve  Bayes,” J.  Pendidik.  dan
Konseling , vol. 4, pp. 1349–1358, 2022.
[9] D. A. Wulandari, R. Rohmat Saedudin, and R. Andreswari, “Analisis Sentimen
Media  Sosial  Twitter  Terhadap  Reaksi Masyarakat  Pada  Ruu  Cipta  Kerja Menggunakan Metode Klasifikasi
Algoritma Naive Bayes,” e-Proceeding
Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 9007–9016, 2021.
[10] P.  Aditiya,  U.  Enri,  and  I.  Maulana, “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna
Aplikasi Myim3 Pada Situs Google Play Menggunakan Support Vector Machine,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.
Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 1020, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4673.
[11] Vynska  Amalia  Permadi,  “Analisis
Sentimen Menggunakan Algoritma Naive Bayes Terhadap Review
Restoran  di  Singapura,” J.  Buana
Inform. , vol. 11, pp. 141–151, 2020.
[12] D.  Glez-Peña,  A.  Lourenço,  H.  López- Fernández,  M.  Reboiro-Jato,  and  F. Fdez-Riverola, “Web scraping technologies  in  an  API  world,” Brief. Bioinform. , vol. 15, no. 5, pp. 788–797, 2013, doi: 10.1093/bib/bbt026.
[13] F.  Septianingrum,  J.  H.  Jaman,  and  U. Enri,  “Analisis  Sentimen  Pada  Isu
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Andriani  dkk
Vaksin  Covid-19  di  Indonesia  dengan Metode  Naive  Bayes  Classifier,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, p. 1431, 2021, doi:
10.30865/mib.v5i4.3260.
[14] A.  Aisyah  and  S.  Anraeni,  “Analisis Penerapan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN)  pada  Dataset  Citra  Penyakit Malaria,” Indones.  J.  Data  Sci. ,  vol.  3, no. 1, pp. 17–29, 2022, doi: 10.56705/ijodas.v3i1.22.
[15] Ryan, Cooper, and Tauer, “Peningkatan Kompetensi  Kelulusan,” Pap.  Knowl.  . Towar.  a  Media  Hist. Doc. ,  pp.  12–26, 2013.