Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 326-335

## Analisis Sentimen Penggunaan Aplikasi Transportasi Online Pada Ulasan Google Play Store dengan Metode Naive Bayes Classifier
Dicki Nugraha 1 , Dudih Gustian 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Putra, Indonesia E-mail: dicki.nugraha_si20@nusaputra.ac.id 1 , dudihgustian@nusaputra.id 2

## Abstract
Public transportation is a necessity for some people to carry out their daily activities. In  the  current  digital  era,  public  transportation  can  be  accessed  online  using  a smartphone through applications available on the Google Play Store, for example online transportation applications that are currently popular, namely Grab, Gojek, and Maxim. Since the application's new features, such as food & shop services, online transportation applications  have  experienced  an  increase  in  the  number  of  downloads.  On  the  Google Play  Store,  usually  before  deciding  to  download  an  application,  users  often  look  at ratings and read reviews first. Because it has almost the same number of downloads and ratings,  making  the  title  the  best  application  less  relevant.  To  find  out  which  online transportation  application  has  the  best  title,  a  sentiment  analysis  was  carried  out  on several  online  transportation  applications  on  the  Google  Play  Store.  This  user  review analysis  uses  the  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  algorithm,  which  in  several  studies  that have used this algorithm is considered to have a high enough level of accuracy so that it can  determine  the  best  online  transportation  application  based  on  review  comments  on the Google Play Store. From the results of the analysis that has been carried out, it was found  that  the  Gojek  application  got  an  accuracy  value  of  86%,  the  Grab  application 87%, and the Maxim application got the highest accuracy level with a value of 93%.
Keywords :  Sentiment  Analysis,  Google  Play  Store,  Naïve  Bayes  Classifier,  Public Transportation.

## Abstrak
Transportasi umum merupakan kebutuhan dari sebagian masyarakat untuk melakukan aktivitas sehari-hari. Di era digital saat ini transportasi umum sudah bisa di akses secara online  menggunakan  smartphone  melalui  aplikasi  yang  tersedia  di  google  play  store, contoh  nya  aplikasi  transportasi  online  yang  sedang  populer  yaitu  Grab,  Gojek,  dan Maxim.  Semenjak  adanya  fitur-fitur  baru  pada  aplikasi  tersebut  seperti  layanan food&shop,  aplikasi  transportasi  online  mengalami  lonjakkan  jumlah  unduhan.  Pada google  play  store  biasanya  sebelum  memutuskan  untuk  mengunduh  aplikasi,  pengguna sering  melihat  rating  dan  membaca  ulasan  terlebih  dahulu.  Karena  memiliki  jumlah unduhan  dan  rating  yang  hampir  sama,  sehingga  membuat  predikat  sebagai  aplikasi terbaik menjadi kurang relevan. Untuk mengetahui aplikasi transpotasi online mana yang memiliki  predikat  terbaik  maka  dilakukan  analisis  sentimen  pada  beberapa  aplikasi transportasi  online  di  google  play  store.  Analisis  ulasan  pengguna  ini  menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC), dimana dalam beberapa penelitian yang sudah menggunakan  algoritma  ini  dinilai  memiliki  tingkat  keakuratan  yang  cukup  tinggi sehingga  dapat  menentukan  aplikasi  transportasi  online  terbaik  berdasarkan  ulasan komentar di google play store. Dari hasil analisis yang telah dilakukan ditemukan bahwa aplikasi  Gojek  mendapatkan  nilai  akurasi  86%,  aplikasi  grab  87%,  dan aplikasi  Maxim mendapatkan tingkat akurasi tertinggi dengan nilai 93%.
Kata  Kunci: Analisis  Sentimen,  Google  Play  Store,  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC), Transportasi Online.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 1. Pendahuluan
Transportasi  umum  merupakan  fasilitas  yang  digunakan  masyarakat  dalam  aktivitas sehari-hari.  Transportasi  umum  terbagi  menjadi  dua  yaitu  transportasi  konvensional (offline)  dan  transportasi  online.  Transportasi  konvensional  adalah  transportasi  umum yang  digunakan  masyarakat  yang  tanpa  perlu  melakukan  pemesanan  menggunakan aplikasi.  Sedangkan  transportasi  online  adalah  transportasi  umum  berbasis  aplikasi sebagai  media  untuk  melakukan  pemesanan  sebelm  menggunakannya.  Saat  ini masyarakat  mulai  terbiasa  menggunakan  jasa  transportasi  online  karena  kemudahan  dan efisiensinya  yang  membantu  dalam  beraktivitas  [1].  Banyak  perusahaan  transportasi online yang menawarkan berbagai  layanan sehingga menciptakan persaingan  yang  ketat. Perusahaan transportasi online yang saat ini sering digunakan oleh masyarakat antara lain Gojek  Maxim  dan  Grab.  Gojek  adalah  sebuah  perusahaan  yang  berasal  dari  Indonesia yang mengandung konsep teknologi yang menyediakan layanan jasa transportasi berbasis aplikasi Online. Gojek adalah sebagai pelopor transportasi online yang berdiri sejak tahun 2010  [2]  Grab  didirikan  pada  tahun  2012  di  Singapura  sebagai  kantor  pusatnya  dan beroperasi di Indonesia sejak tahun  2014 [3]. Maxim telah beroperasi di Indonesia sejak tahun  2018  [4].  Menawarkan  beberapa  layanan  seperti  transportasi  online  (motor  dan mobil).  Terjadinya  persaingan  pada  ketiga  perusahaan  transportasi  online  tentu  perlu saran  dan  kritik  dari  pengguna  untuk  meninjau  kekurangan  dari  setiap  layanan  kedua transportasi  online  ini,  sehingga  dilakukan  sentimen  analisis  untuk  mengetahui  tingkat kepuasan pengguna transportasi online antara 3 (tiga) aplikasi tersebut.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  kolom  komentar  aplikasi Transportasi Online di Google Play Store. Google Play Store kadang disebut juga "Google Play" merupakan marketplace digital perusahaan. Google Play secara default sudah diinstal di ponsel dan tablet Android, TV Android dan perangkat  Google  TV.  Google  Play  Store juga  dapat  diakses  secara  online  melalui  browser  web .  Untuk  pengguna  Android  bisa mendapatkan aplikasi Transportasi Online dengan mengunduhnya dari Google Play Store. Pada  Google  Play  Store  juga  terdapat  kolom  ulasan  yang  berisi  ulasan  para  pengguna aplikasi  Transportasi  Online.  Banyaknya  dan  beragam  ulasan  tersebut  dapat  dijadikan sebagai bahan penelitian .

## 2.2. Populasi dan Sampel
Populasi  pada  penelitian  ini  merupakan  seluruh  pengguna  platform  google  playstore. Sampel penelitian ini merupakan pengguna aplikasi Transportasi online Grab, Maxim dan Gojek pada platform google playstore.

## 2.3. Metode Pengumpulan Data dan Sampel
Data  dikumpulkan  menggunakan  library  google  scrapper  melalui  google  collab untuk  mendapatkan  hasil  berupa  3000  data  komentar  pengguna  di  platform  google playstore pada aplikasi transportasi online diantaranya Grab, Maxim dan Gojek.

## 2.4. Metode Riset
Metode  penelitian  adalah  suatu  cara  ilmiah  untuk  mendapatkan  data  dengan  tujuan kegunaan  tertentu.  Cara  ilmiah  berarti  kegiatan  penelitian  itu  didasarkan  pada  ciri  -  ciri keilmuan  yaitu  rasional,  empiris,  dan  sistematis.  Dari  definisi  diatas  dapat  disimpulkan bahwa metode penelitian adalah suatu cara yang bersifat ilmiah dalam mendapatkan data untuk kegunaan tertentu [5].
Dalam penelitian ini digunakan algoritma NBC (Naïve Bayes Classifier), sebelumnya penulis  telah  melakukan  penelitian  aplikasi  transportasi  online  yang  sama  dengan  kasus

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 326-335
ini  menggunakan  algoritma  SVM  ( Support  Vector  Machine ).  Karena  ketidakpuasan  dari hasil  sebelumnya,  penulis  ingin  melakukan  penelitian  kembali  menggunakan  algoritma yang  berbeda  untuk  menjadi  pembanding  dari  hasil  penelitian  sebelumnya.  Alur penelitian yang akan dilakukan pada penelitian ini sebagaimana ditunjukan pada Gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1. Alur Penelitian
Dalam  penelitian  ini  melalui  beberapa  tahapan  yang  dilakukan.  Dimulai  dengan identifikasi masalah, pencarian literatur yang sesuai, pengumpulan data. Sedangkan untuk pengumpulan  data  ulasan  komentar  pengguna  aplikasi    menggunakan  metode web scraping (Data Miner), Tools yang digunakan dalam proses ini adalah Google Collab.

## 2.4.1. Naïve Bayes
Naïve Bayes merupakan salah satu algoritma data mining untuk mengklasifikasi suatu objek  menggunakan  probabilitas  dan  statistik,  serta  dapat  memprediksi  peluang berdasarkan  dari  pengalaman  sebelumnya.  Ciri  dari  algoritma  Naïve  Bayes  ini  adalah independensi  yang  sangat  kuat  ( naïve )  dari  masing-masing  kondisi  atau  kejadian (Nafalski  &  Wibawa,  2016).  Algoritma  ini  termasuk  dalam supervised  learn ing  karena membutuhkan  data  training  sebelum  proses  klasifikasi.  Secara  umum  rumus  dasar persamaan teorema Bayes adalah:
(1)
Keterangan:
X = Data dengan kelas yang belum diketahui
H = Hipotesis X merupakan suatu kelas spesifik P(H|X) = Probabilitas H berdasarkan kondisi X
P(H) = Probabilitas pada hipotesis H (prior) P(X|H) = Probabilitas X berdasarkan hipotesis H P(X) = Probabilitas X (data sampel yang diamati) Berdasarkan rumus tersebut, maka peluang masuknya sampel tertentu ke dalam kelas H  adalah  peluang  munculnya  kelas  H  (sebelum  masuknya  sampel  tersebut),  dikalikan dengan  peluang  kemunculan  karakteristik  sampel  pada  kelas  H,  dibagi  dengan  peluang kemunculan karakteristik sampel keseluruhan (Bustami, 2013).
Dalam  penerapannya  terdapat  3  varian  Naive  Bayes  yang  umum  digunakan,  yaitu BernoulliNB, GaussianNB, dan MultinomialNB. Gaussian Naive Bayes digunakan untuk
Pengumpulan Data Pre-processing Data Klasifikasi Data Cross Validation NBC
Nilai Akurasi

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 326-335
menghitung probabilitas dari suatu data kontinyu terhadap kelas tertentu. Perhitungannya menggunakan rumus dari Densitas Gauss dan ditandai dengan dua buah parameter, yaitu rata-rata dan standar deviasi
Bernoulli Naïve Bayes menggunakan angka biner dalam melakukan klasifikasi. Naïve Bayes  jenis  ini  menggunakan  data  diskrit  dan  menerima  fitur  hanya  sebagai  nilai  biner, seperti benar atau salah, ya atau tidak, berhasil atau gagal, 0 atau 1 dan seterusnya.
Multinomial Naïve Bayes mengasumsikan tentang independensi diantara kemunculan kata-kata  dalam  dokumen,  tanpa  memperhitungkan  urutan  kata  dan  konteks  informasi yang ada. Selain itu, juga memperhitungkan jumlah kemunculan kata dalam dokumen.

## 3.Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik web  scraping menggunakan  tools  Google  Collab  yang  telah  disediakan  oleh  pihak  google.  Data  yang diambil  merupakan  ulasan  komentar  dan  rating  bintang  pada  aplikasi  Grab,  Gojek,  dan Maxim di google play store.
Gambar 2. Pengumpulan Data
Data  ulasan  komentar  aplikasi  transportasi  online  dikumpulkan  melalui  google  Play Store  kemudian  di  scraping  menggunakan  tools  Google  Collab  yang  selanjutnya  di konversi  ke  dalam  ms.Excel.  Berikut  ini  merupakan  gambar  data  ulasan  komentar  yang sudah  dikumpulkan.  Data  yang  yang  digunakan  sebanyak  3000 data  ulasan  dari  masing- masing aplikasi.
Gambar 3. Hasil Pengumpulan Data Aplikasi Grab
Google Collab
Write Excel
Search Play Store

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 4. Hasil Pengumpulan Data Aplikasi Maxim
Gambar 5. Hasil Pengumpulan Data Aplikasi Gojek

## 3.2. PreProcessing
Dalam tahapan ini data akan melalui beberapa preprocessing sebelum masuk ke tahap validasi  dengan  algoritma  NBC  mulai  dari Case  Folding,  Tokenize,  Filtering  dan Stemming
Gambar 6. Pre-processing Data
Tahapan tersebut meliputi:
a) Case  folding  adalah  tahapan  untuk  menyeragamkan  seluruh  teks  yang  akan dimasukan kedalam model menjadi huruf kecil semua (lowercase).
Case Folding Tokenize Filtering Stemming

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 7. Hasil Case Folding Aplikasi Grab
Gambar 8. Hasil Case Folding Maxim
Gambar 9. Hasil Case Folding Aplikasi Gojek
b) Tokenize  yaitu  proses  pemecahan  kata  pada  kalimat  review,  pemisahan  kata  dalam kalimat umumnya menggunakan karakter spasi, maka karakter spasi diandalkan untuk proses tokenisasi ini.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 10. Hasil Tokenize Aplikasi
Grab
Gambar 11. Hasil Tokenize Aplikasi
Maxim
Gambar 12. Hasil Tokenize Aplikasi
Gojek
c) Filtering  yaitu  proses  ini  dilakukan  untuk  menghapus  data  yang  salah,  tidak  lengkap atau kesalahan tipografi.
Gambar 13. Hasil Filtering Aplikasi
Grab
Gambar 14. Hasil Filtering Aplikasi
Maxim
Gambar 15. Hasil Filtering Aplikasi
Gojek
d) Stemming  yaitu  proses  menemukan  kata  dasar  dengan  menghilangkan  semua imbuhan yang menempel pada kata [5].
Gambar 16. Hasil Stemming Aplikasi Grab
Gambar 17. Hasil Stemming Aplikasi Maxim
Gambar 18. Hasil Stemming Aplikasi Gojek

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 3.3. Klasifikasi dan Analisa dengan Algoritma NBC (Naïve Bayes Classifier)
Selanjutnya  adalah  proses  cross  validation  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier (NBC). Data akan melewati proses testing dan training, lalu dilakukan proses pemodelan dengan menggunakan algoritma NBC untuk mendapatkan nilai accuracy, Precision, recall dan  f1  score  berdasarkan  performance  algoritma  dari  Machine  Learning  (ML)  dengan menggunakan  acuan  Confusion  Matrix.  Berikut  ini  merupakan  hasil  nilai  akurasi  yang didapatkan dengan algoritma NBC.
Gambar 19. Nilai Akurasi Aplikasi
Grab
Gambar 20. Nilai Akurasi Aplikasi
Maxim
Gambar 21. Nilai Akurasi Aplikasi
Gojek
Dapat  dilihat  dari  hasil  perhitungan  nilai  akurasi  tersebut  untuk  aplikasi  transportasi online Grab menghasilkan nilai akurasi sebesar 87%, nilai akurasi untuk aplikasi Maxim sebesar  93%,  dan  nilai  akurasi  aplikasi  Gojek  sebesar  86%.  Berdasarkan  analisis  dan pengujian  yang  dilakukan,  maka  didapatkan  hasil  bahwa  dari  jumlah  aplikasi Transportasi  Online yang  ada  pada Google  Play  Store ,  penulis  mengambil  tiga  aplikasi untuk diteliti yaitu: yang pertama Grab , kedua Maxim , dan ketiga Gojek .
Data yang didapatkan dari penerapan Web Scraping berupa data opini dari tiga aplikasi Transportasi  Online sebanyak  9000  ulasan  komentar  yang  dikumpulkan,  masing-masing aplikasi  yakni  sebanyak  3000  ulasan  komentar.  Implementasi  algoritma  NBC  aplikasi Grab pada penelitian ini menghasilkan nilai accuracy 87%. Implementasi algoritma NBC aplikasi Maxim pada  penelitian  ini  menghasilkan  nilai accuracy 93%.  Implementasi algoritma NBC aplikasi Gojek pada penelitian ini menghasilkan nilai accuracy 86%.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 326-335

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan analisis dan pengujian yang dilakukan, maka kesimpulan yang dapat diambil  dari  hasil  implementasi  algoritma  NBC  pada  penelitian  ini,  data menunjukan  bahwa  tingkat  keakuratan  tertinggi  untuk  aplikasi  transportasi  online pertama yaitu Maxim dengan nilai 93%, kedua Grab sebesar 87%, dan ketiga Gojek sebesar  86%.  Penulis  berasumsi  bahwa  aplikasi  Maxim  terdapat  akurasi  paling tinggi  karena  lebih  banyak  ulasan  positif  dan  memiliki  ulasan  negatif  yang  lebih sedikit dibandingkan dengan aplikasi transportasi online lainnya.

## Daftar Pustaka
[1] Wati,  “Evaluasi  Kebijakan  Perizinan  Transportasi  Online  Di  Kota  Yogyakarta,” Research Repisitory , 2017.
[2] Berita  Terkini,  “Sejarah  Gojek  Dan  Perkembangannya  Dari  Masa  Ke  Masa,” Kumparan , 2022.
[3] Grab,  “Grab  Indonesia  –  Pertumbuhan  Mitra  Grab  Driver  Merata  Hingga  Ke Seluruh Indonesia,” Grab Id , 2022.
[4] Wardani,  “Maxim,  Ojol  Asal  Rusia  Penantang  Gojek  Dan  Grab  Di  Indonesia,” Liputan6 , 2019.
[5] Satriawan,  “Pengertian  Metode  Penelitian  Dan  Jenis-Jenis  Metode  Penelitian,” Ranah Research , 2023.
[6] Muliadi,  Syarif,  S.,  Salim,  A.  (2019).  Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Pada Penilaian  Kinerja  Pemerintah  Desa  Dalam  Pengelolaan  Dana  Desa.  Jurnal  Riset Informatika. Vol. 1, No. 2, Maret 2019, 71-80.
[7] Ratnawati,  F.  (2018).  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap  Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter. Inovtek Polbeng - Seri Informatika, 3(1).
[8] Suyanto  (2017),  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Dan  Klasterisasi  Data.  Bandung: Informatika.
[9] (2020).  "Analisis  Sentimen  Gojek  Pada  Media  Sosial  Twitter  Dengan  Klasifikasi Support  Vector  Machine  (Svm),"  Jurnal  Gaussian,  Vol.  9,  No.  3,  Pp.  376-390. Https://Doi.Org/10.14710/J.Gauss.V9i3.2893 2.
[10]    Berita Terkini. (2022). Sejarah Gojek Dan Perkembangannya Dari Masa Ke Masa . Kumparan. Https://Kumparan.Com/Berita-Terkini/Sejarah-Gojek-Dan-
Perkembangannya-Dari-Masa-Ke-Masa-1zaykqsp4i8/Full.
[11]   Grab.  (2022). Grab  Indonesia  –  Pertumbuhan  Mitra  Grab  Driver  Merata  Hingga Ke  Seluruh  Indonesia .  Grab  Id.  Https://Www.Grab.Com/Id/Blog/Driver/Grab- Indonesia-Pertumbuhan-Mitra-Grab-Driver-Merata-Hingga-Ke-Seluruh-Indonesia/.
[12]  Wardani.  (2019). Maxim,  Ojol  Asal  Rusia  Penantang  Gojek  Dan  Grab  Di Indonesia .  Liputan6.  Https://Www.Liputan6.Com/Tekno/Read/4140565/Maxim- Ojol-Asal-Rusia-Penantang-Gojek-Dan-Grab-Di-Indonesia?Page=2grab.
[13]  Wati.  (2017). Evaluasi  Kebijakan  Perizinan  Transportasi  Online  Di  Kota Yogyakarta . Research Repisitory. Http://Repository.Umy.Ac.Id/Handle/123456789/17337.
[14]   Wahyudi,  R.,  &  Kusumawardana,  G.  (2021).  Analisis  Sentimen  Pada  Aplikasi Grab  Di  Google  Play  Store  Menggunakan  Support  Vector  Machine. Jurnal Informatika , 8 (2), 200–207. Https://Doi.Org/10.31294/Ji.V8i2.9681.
[15]  M.  F.  Al-Shufi  And  A.  Erfina,  “Sentimen  Analisis  Mengenai  Aplikasi  Streaming Film Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Di Play Store,” J. Sismatik ,
Vol.  01,  No.  01,  2021,  Accessed:  Apr.  14,  2023.  [Online].  Available: Https://Sismatik.Nusaputra.Ac.Id/Index.Php/Sismatik/Article/View/22.