## PENERAPAN METODE NAIVE BAYES DALAM ANALISIS SENTIMEN APLIKASI SENTUH TANAHKU PADA GOOGLE PLAY

## Nurul Faridhotul Hidayah, Kurnia Paranita Kartika R., Saiful Nur Budiman
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Jalan Raya Karanglo km 2 Blitar, Indonesia novahidayah05@gmail.com

## ABSTRAK
Masa  modern  seperti  saat  ini,  sudah  hampir  semua  bidang  menggunakan  teknologi,  salah  satu  contoh Badan  Pertanahan  Nasional  yang  telah  membuat  Aplikasi  Sentuh  Tanahku,  aplikasi  tersebut  dibuat  untuk kepengurusan  hal  –  hal  yang  berkaitan  dengan  pertanahan  seperti  surat  tanah,  ptsl,  dan  lain-lain.  Aplikasi  ini sangat  membantu  masyarakat,  banyak  masyarakat  yang  merasa  puas  atau  sebaliknya.  Komentar  masyarakat terhadap aplikasi sentuh tanhaku ini mereka sampaikan lewat komentar di google play, dengan keadaan tersebut maka  diperlukan  adanya  analisis  sentimen  untuk  mengklasifkasikan  komentar  yang  positif  atau  komentar negatif,  klasifikasi  ini  menggunakan  metode  naive  bayes  karena  metode  naive  bayes  ini  merupakan  metode klasifikasi yang memanfaatkan probabilitas atau peluang , dengan begitu tujuan penelitian ini membahas tentang penerapan  metode naive  bayes dalam  analisis sentimen aplikasi Sentuh Tanahku pada google play. Hasil  yang diperoleh  adalah  24%  sentimen  negatif  dan  76%  sentimen  positif,  dan  didapatkan  akurasi  76%,  dengan  hasil akurasi tersebut metode naive bayes ini cukup layak untuk analisis setimen aplikasi Sentuh Tanahku ini.
Kata kunci: Naive Bayes Clasifier (NBC), Aplikasi Sentuh Tanahku, Analisis Sentimen.

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan  teknologi    di  era  modern  ini menjadi  bahan  utama  dikehidupan  sehari  –  hari, penggunaan  teknologi  ini  sudah  mencangkup  di berbagai  bidang,  salah  satunya  di  pemerintahan, sebagai  contoh  Badan  Pertanahan  Nasional,  sebelum adanya  kecanggihan  teknologi  [1],  lembaga  ini dulunya melayani, membuat, dan melakukan kegiatan pertanahan secara manual, tetapi seiring berkembangnya  zaman,  Badan  Pertanahan  Nasional ini  telah  memanfaatkan  teknologi  dengan  membuat Aplikasi  Sentuh  Tanahku  [2][3],  Aplikasi  ini ditunjukkan  untuk  masyarakat  agar  mempermudah dalam  mengurus  hal  –  hal  yang  berkaitan  dengan pertanahan seperti pembuatan surat tanah.
Adanya  Aplikasi  Sentuh  Tanahku  yang  telah dibuat  oleh  pemerintah  tidak  luput  dari  respon masyarakat,  Aplikasi  Sentuh  Tanahku  banyak menimbulkan pro dan kontra dari masyarakat terlihat dari  kurang  lebih  16  Ribu  ulasan  di  Google  Play masyarakat  memberikan  respon  negatif  ataupun positif. Selain itu, Aplikasi Sentuh Tanahku ini sudah mencapai  satu  juta  downloader,  tetapi  Aplikasi Sentuh Tanahku ini masih mendapat nilai Rating 3,5, dengan  keadaan  tersebut  maka  diperlukan  analisis sentimen  dengan  menerapkan  metode  Naive  Bayes untuk  mengklasifikasikan  komentar  yang  positif  dan negatif  [4],  sehingga  dapat  diketahui  komentar  yang benar  –  benar  negatif  dan  komentar  yang  benar  – benar  positif,  dan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi Metode Naive Bayes  ini. Data  yang dihasilkan dapat digunakan Badan Pertanahan Nasional sebagai bahan acuan untuk pengembangan Aplikasi Sentuh Tanahku.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Metode Naive Bayes
Metode  Naive  Bayes  adalah  salah  satu  metode data  mining/meachine  learning  yang  bertujuan  untuk mengelompokan  atau  mengklasifkasikan  suatu  data pada beberapa kelas dengan memanfaatkan probabilitas  atau  peluang  dari  data  tersebut  [5]. Berikut rumus dari metode Naive Bayes:
𝑃(𝐻|𝑋) = P(X|H)P(H)

## P(X)
Keterangan
P(H|X)   =   Peluang  hipotesa  H  berdasarkan  kondisi X X =   Data  sample  dengan  label  yang  tidak diketahui H =   Hipotesa  bahwa  X  adalah  data  dengan label P(H) =   Peluang hipotesa H P(X) =   Peluang X
P(X|H)  =  Peluang  X  berdasarkan  kondisi  pada hipotesa H

## 2.2. Analisis Sentimen
Analisis Sentimen adalah suatu proses pengolahan  kata  atau  text  yang  bersumber  dari internet  atau  media  sosial  dengan  tujuan  untuk mendapatkan  respon  atau  opini  masyarakat  terkait media sosial tersebut [6].

## 2.3. Aplikasi Sentuh Tanahku
Aplikasi  Sentuh  Tanahku  adalah  aplikasi  yang dibuat  oleh  Badan  Pertanahan  Nasional  atau  agraria sebagi  alat  untuk  mempermudah  masyarakat  dalam
mengurus hal – hal yang berkaitan dengan pertanahan seperti pembuatan surat tanah maupun PTSL [7].

## 2.4. Scraping
Scraping adalah kegiatan untuk mengambil data dari  suatu  internet  atau  media  sosial.  Scraping  ini dilakukan dengan  memanfaatkan suatu opftware atau aplikasi pembantu seperti aplikasi Web Harvy [8].

## 2.5. Prepoessing Data
Prepocessing  Data  adalah  proses  pengolahan data yang brtujuan untuk mengubah atau membersihkan  data  yang  masih  bersifat  kasar menjadi  data  yang  bersih  [9].  Berikut  proses prepocessing ;
a. Case folding Case  folding  adalah  proses  mengubah  kata menjadi  huruf  kecil  semua  dan  membersihkan atau menghapus tanda – tanda baca.
b. Tokenizing Tokenizing  adalah  proses  membuat  kalimat menjadi data perkata.
c. Filtering Filtering  adalah  proses  menghapus  kata  –  kata yang bersifat umum seperti apa, dan, di, dll.
d. Stemming Stemming  adalah  proses  mengubah  kata  yang erhimbuhan menjadi kata dasar.

## 2.6. Perhitungan Confusion Matrix
Confuion  matrik  adalah  salah  satu  metode pengujian  untuk  mengetahui  data  yang  benar  positif (TP),  data  yang  salah  positif  (FP),  data  yang  benar negatif  (TN),  dan  terakhir  data  yang  salah  negatif (TN).  Confusion  matrik  ini  bertujuan  untuk mengetahui  tingkat  atau  seberapa  besar  akurasi, recall,  precission,  dan  f-measure  dari  suatu  metode [10]. Berikut rumusnya :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (TP  +  TN )
(TP + FP + FN + TN) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP (TP + FP) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP (TP + FN)
𝑓 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 𝑥 (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛)
(Recall  +  Precission)
a)  True Positives :  merupakan  jumlah    data  positive yang diklasifikasikan sebagai nilai positive
b)  False Positive :  Merupakan  jumlah  data  negative yang diklasifikasikan sebagai nilai salah positive
c)  False  Negatives:  Merupakan  jumlah  data  positive yang diklasifikasikan sebagai negative
d)  True  Negatives:  Merupakan  jumlah  data  negative yang diklasifikasikan sebagai nilai negative
3. METODE PENELITIAN
3.1. Waktu dan Lokasi Penelitian Waktu yang digunakan peneliti untuk melakukan  penelitian  ini  dilaksanakan  sejak  Bulan Februari  sampai  Bulan  Agustus  tahun  2022  mulai waktu pengumpulan data hingga penyusunan  laporan akhir kurang lebih tujuh bulan. Lokasi pada penelitian ini adalah Universitas Islam Balitar.

## 3.2. Jenis  Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  Jenis  penelitian  deskriptif kualitatif.  Metode  deskriptif  kualitatif  adalah  sebuah metode penelitian  yang  memanfaatkan data kualitatif dan  dijabarkan  sejarah  deskriptif  (Sendari,  2019). Artinya  dalam  penelitian  ini  mengumpulkan  data  – data  seperti  kata  –  kata  atau  data  kualitatif  dan menjabarkan  atau  mendeskripsikan  suatu  hasil  yang telah diperoleh dari penelitian ini.

## 3.3. Pengumpulan Data
a. Jenis Data Studi Dokumentasi Jenis  data  yang  diperoleh  dari  pengumpulan  data studi dokumentasi berupa dataset, yaitu data yang sudah  tersedia  dan  diambil.  Data  tersebut  adalah data  dari  ulasan  atau  komentar  dari  pengguna Aplikasi  Sentuh  Tanahku  di  Google  Play  yang telah dikumpulkan. Data yang diam
b. Jenis Data Studi Literatur Jenis  data  yang  diperoleh  dari  studi  literatur adalah sebagai berikut mulai dari informasi terkait Aplikasi Sentuh Tanahku, langkah-langkah analisis sentimen, cara kerja naive bayes, langkah- langkah  prepocessing  data,  hingga  penghitungan nilai akurasi

## 3.4. Tahap-tahap Penelitian
Penjelasan  sedikit  tentang  proses  penelitian sebagai berikut  dalam  penelitian ini  setelah perumusan  masalah  dan  studi  pustaka  selanjutnya adalah pengumpulan data ulasan dengan webharving, kemudian  data  yang  disimpan,  kemudian  masuk dalam  pengolahan  data,  dalam  pengolahan  data  ini software  yang  digunakan  adalah  phyton  uruta  dalam pngolahan  data  adalah  case  folding,  tokenizing, filtering  dan  terakhir  adalah  steming.  Contoh  dari setiap proses pengolahan data akan ditampilkan pada poin  pengolahan  data.  Selesai  pengolahan  langkah selanjutnya  adalah  penerapan  metode    naive  bayes dengan  memilih  kata  yang  di  gunakan  sebagai probabilitas  dibobokan  kemudian  dihitung  untuk menentukan  kelas  positif  atau  negatif.  Selesai penghitungan maka masuk dalam proses penghitungan  akurasi  dan  sentimen  dari  Aplikasi Sentuh Tanahku ini. penghitungan akurasi menggunakan  confusion  setelah  itu  menghitung sentimen  atau  besar  persentase  komentar  negatif  dan komentar  positifdari  data  ulasan  tentang  Aplikasi Sentuh  Tanahku  yang  telah  diambil.  Untuk  lebih jelasknya akan dijelaskan per proses penelitian.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengambilan Data
Hasil  yang  diperoleh  dalam  pengambilan  data adalah  diperoleh  300  data  ulasan  atau  review  dari Google  Play  tentang  Aplikasi  Sentuh  Tanahku.  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  ulasan pada Aplikasi Sentuh Tanahku mulai bulan Desember 2021 sampai  bulan Juni 2022, selain data ulasan juga diambil  waktu  ulasan  dan  rating  atau  bintang  pada ulasan  tersebut.  Data  diambil  melalui  tahap  scraping menggunakan software webharvy

## 4.2. Case Folding
Pada  proses  casefolding  ini  data  ulasan  diolah dan  dirubah  yang  mulanya  terdapat  huruf  kapital menjadi menjadi huruf kecil semua, berikut hasilnya:
Tabel 1. Contoh Case Folding Sebelum Sesudah Sejak lapor sertifikat menjadi bisa ditampilkan di aplikasi ini berapa lama...?? Tidak ada status
proses nya jadi tidak tahu
perkembangannya sampai sejauh mana.
sejak lapor sertifikat menjadi bisa ditampilkan di aplikasi ini berapa lama tidak ada status proses nya jadi tidak tahu
perkembangannya sampai sejauh mana

## 4.3. Tokenizing
Pada proses selanjutnya data yang sudah selesai proses  casefolding  dilanjutkan  proses  tokenizing, pada  proses  tokenizing  ini  data  yang  awalnya berbentuk  kalimat  akan  diubah  menjadi  perkata, berikut contoh hasilnya hasilnya :
Tabel 2. Contoh Tokenizing Sebelum Sesudah sejak lapor sertifikat menjadi  bisa  ditampilkan  di aplikasi  ini  berapa  lama tidak  ada  status  proses  nya jadi tidak tahu perkembangannya sampai sejauh mana sejak,lapor,sertifikat,menjad i,bisa,ditampilkan,di,aplikas i,ini,berapa,lama,tidak,ada,s tatus,proses,nya,jadi,tidak,ta hu,perkembangannya,sampa i,sejauh,mana

## 4.4. Filtering
Proses  tokenizing  selesai  masuk  ke  proses filtering,  pada  proses  filtering  ini  akan  menghapus kata  –  kata  yang  bersifat  kurang  penting  atau  umum sebagai  contoh  kata  ‘dan’,  ‘untuk’  ,  ‘di’  dll,  berikut contoh hasilnya :
Tabel 3. Contoh Filtering Sebelum Sesudah sejak,lapor,sertifikat,menjad i,bisa,ditampilkan,di,aplikas i,ini,berapa,lama,tidak,ada,s tatus,proses,nya,jadi,tidak,ta hu,perkembangannya,sampa i,sejauh,mana lapor,sertifikat,ditampilkan, aplikasi,status,proses,nya,pe rkembangannya

## 4.5. Stemming
Pada  proses  stemming  kata  –  kata  yang berimbuhan  akan  diubah  menjadi  kata  dasar  dengan menggunakan  library Sastrawi yang telah di instal di python,  berikut contoh hasilnya :
Tabel 4. Contoh Stemming Sebelum Sesudah lapor,sertifikat,ditampilkan, aplikasi,status,proses,nya,pe rkembangannya lapor sertifikat tampil aplikasi  status  proses  nya kembang

## 4.6. Penerapan Metode Naive Bayes
Proses  Prepocessing  Data  selesai  langkah selanjutnya  penerapan  metode,  Pada  proses  ini dimulai dengan tahap pembobotan pada setiap ulasan yang  telah  melewati  proses  prepocessing  data, semakin  banyak  kata  yang  berulang  maka  akan semakin    tinggi  nilai  bobotnya.  Berikut  hasil  yang diperoleh :
Gambar 1. Hasil Pembobotan
Gambar diatas merupakan hasil dari pembobotan kata yang terpilih atau term yang dipilih secara  otomatis  dari  source  code  yang  terlah dilakukan  sebelumnya.  Hasil  diatas  tertera  (0,  37)
yang  artinya  0  merupakan  ulasan  pertama  dan  37 merupakan  urutan  kata  di  penggabungan,  serta 0,13980 merupakan bobot dari kata terpilih atau term tersebut. Selanjutnya adalah pembagian data training atau latih dan data testing atau uji yang dibagi secara otomatis  dan  acak,  dengan  ukuran data  testing sebesar  0,2  atau  20%  dari  seluruh  data  ulasan, sehingga data training sebesar 80% dari seluruh data. Penerapan  metode naive  bayes dilakukan dengan  cara  pemanggilan  library naive  bayes pada python. Penerapan  naive  bayes  dibarengi  dengan pengujian  menggunakan  confusion  matrix  yang menghasilkan  matrix  yang berisi  banyak ulasan  yang true  positive  (benar  positif),  false  positive  (salah positif), true negatif  (Benar negatif) dan  false negatif (salah negatif). Berikut hasil confusion matiks nya :
Gambar 2. Hasil Confusion Matrix
Hasil  tersebut  akan  diakukan  untuk  mencari akurasi dari metode naive bayes:
Tahap  yang  selanjutnya  adalah  perhitungan akurasi  dan  sentimen,  perhitungan  akurasi  ini  untuk pengujian  metode naive  bayes dengan  disertai perhitungan recall,  precisssion, dan f-measure. Perhitungan  tersebut  diterapkan  degan  pemanggilan library yang  ada  pada python berikut  hasil  yang diperoleh :
Gambar 3. Hasil Akurasi
Pada  gambar  diatas  menunjukan  ,  hasil  yang diperoleh  pada  pengujian  ini  nilai  akurasi  nya  76%, precission nya 69%, recallnya 100% dan f – measure nya  82%.  Akurasi  sebesar76%    ini  menunjukan  tiga per  empat    data    baik  digunakan  untuk  pembuatan model sudah cukup akurat.
Pada  perhitungan  sentimen  yang  dilakukan adalah  menghitung  berapa  persen  negatif  dan  berapa persen  positif,    hasil  yang  diperoleh  adalah  24% sentimen negatif dan 76% sentimen positif.

## 4.7. Pembahasan
Penelitian  yang  dilakukukan  ini  menghitung accurasy,  recal,  precission dan f-measure dari metode naive  bayes ,  ada  beberapa  proses  yang dilakukan sebelum masuk dalam tahap perhitungan  – perhitungan   tersebut   yaitu  pembobotan  dengan TF- IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency), dalam  proses  pembobotan  ini  menggunakan function yang  ada  di python , function tersebut  akan  memilih secara  otomatis  kata  yang  digunakan  sebagai term
karena  dalam  hasil running  source  code tidak memunculkan  kata  apa  saja  yang  dijadikan  sebagai term dan  dibobotkan,  ,  langkah  berikutnya  adalah membagi  data training dan data  testing, pembagian ini  dilakukan  seacara  otomatis  oleh  program memanggil function train_test_split.
Data testing terambil sebanyak 60 data atau 20% dari semua data. Setelah pembagian data training dan data testing selesai  selanjutnya  adalah  penerapan metode naive  bayes, dalam  penerapannya  dilakukan dengan  memanggil function yang  ada  dalam python dari modul sklearn , data yang diklasifikasikan adalah data testing yang  sudah  dibagi  secara  otomatis sebelumnya dengan  menggunakan  model  dari  data training yang  sudah  terbentuk  dalam  metode naive bayes sebelumnya.  Langkah  selanjutnya  adalah pengujian dengan confusion  matrix yang  menghitung accuracy, recall, precission, dan f-measure 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan penelitian  tentang  penerapan  metode  naive  bayes dalam  analisis  sentimen  Aplikasi  Sentuh  Tanahku pada  Google  Play,  diperoleh  beberapa  kesimpulan yaitu:  Metode  naive  bayes  dapat  diterpakan  dalam analisis  sentimen  Aplikasi  Sentuh  Tanahku  ini,  hasil yang  diperoleh  dari  60  data  yang  digunakan  untuk testing maka diperoleh ulasan positif sebanyak 46 dan 14  ulasan  negatif  sehingga  hasil  presentase  nya adalah  76%  ulasan  positif  dan  24%  ulasan  negatif. Pengujian  metode  naive  bayes  dalam  analisis sentimen  Aplikasi  Sentuh  Tanahku  ini  menggunakan confusion  matrix,  hasil  yang  diperoleh  adalah accurasy sebesar 76%,  precission sebesar 69%, recall sebesar 100% dan  f   -  measure  sebesar 82%, dengan hasil  akurasi  tersebut  metode  naive  bayes  ini dikatakan  cukup  layak    diterapkan  analisis  sentimen aplikasi Sentuh Tanahku.
Dalam  pengembangan  penerapan  metode  naive bayesuntuk  analisis  sentimen  Aplikasi  Sentuh Tanahku  pada  google  play  ini  diperlukan  beberapa perbaikan  untuk  mencapai  hasil  yang  maksimal, yakni:   Perlu memilih dataset dari google play yang ratingnya  sesuai  dengan  ulasannya.  Pemilihan function  dalam  tf-idf  perlu  diperhatikan  dan dikembangkan  akan  dapat  memunculkan  term  yang terpilih,  Salah  satu  kelemahan  dari  penelitian  ini adalah tidak dapat memunculkan term  yang terpilih , dan  pembagian  data  training  dan  testing  yang  tidak ditampilkan, Penggunaan  metode  naive  bayes dapat  dikembangkan  untuk  analisis  sentimen  dengan dataset  lain,  dan  dapat  dibuat  untuk  perbandingan dengan metode lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Firdaus, R.F. and Gunadhi, E., 2016. ANALISIS TATA  KELOLA  TEKNOLOGI  INFORMASI DI KANTOR BADAN PERTANAHAN NASIONALKABUPATEN GARUT
MENGGUNAKAN  FRAMEWORK  COBIT
4.1. Jurnal Algoritma, 13(2), pp.367-373.
[2] Putri,  Y.A.,  Putera,  R.E.  and  Rahayu,  W.K., 2022.  Inovasi  Pelayanan  Informasi  melalui Aplikasi Sentuh Tanahku pada Kantor Pertanahan Kota Administrasi Jakarta
Utara. Journal  of  Social  and  Policy  Issues , pp.86-94.
[3] Rachmad, D.S.,
2020. EVALUASI USABILITY APLIKASI SENTUH TANAHKU
MENGGUNAKAN  METODE  HEURISTIC. IJIS-Indonesian Journal On Information System, 5(1).
[4] Tanggraeni,  A.I.  and  Sitokdana,  M.N.,  2022. Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google  Play  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes.  JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem Informasi), 9(2), pp.785-795.
[5] Saleh, A. (2015). Implementasi Metode Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi Besarnya  Penggunaan  Listrik  Rumah  Tangga. Citec Journal , 207 - 217.
[6] Annisa,  T.  (2021,  November  1). Mengenal peran  sentiment  analysis  beserta  cara  kerjanya :  Sentiment  analysis  dan  peran  pentingnya .
Dipetik  Maret  1,  2022,  dari  Mengenal  peran sentiment  analysis  beserta  cara  kerjanya: https://www.ekrut.com/media/sentiment- analysis-adalah
[7] Ruhulesin,  M.  F.  (2021,  Desember  1). Sentuh Tanahku, Aplikasi untuk Atasi Masalah Pertanahan .  Dipetik  Maret  1,  2022,  dari Aplikasi  untuk  Atasi  Masalah  Pertanahan: https://www.kompas.com
[8] Nayoan,  A.  (2020,  Januari  13). Apa  itu  Web Scraping?  Pengertian,  Teknik,  dan  Manfaatnya : Teknik teknik web scraping . Dipetik Maret 28, 2022,  dari  Apa  itu  Web  Scraping?  Pengertian, Teknik, dan
Manfaatnya: https://www.niagahoster.co.id
[9] Oliver, A. (2021, Oktober 31). Bikin Data Lebih Mudah  Dibaca,  yukk,  Kenalan  dengan  Data Prepocessing . Dipetik April 9, 2022, dari Bikin Data  Lebih  Mudah  Dibaca,  yukk,  Kenalan dengan Data Prepocessing : https://glints.com
[10] Putra,  M.  L.  (2020,  Juli  15). Menghitung Akurasi  Dengan  Confusion  Matrix  :  Apa  itu Confusion  Matrix .  Dipetik  April  11,  2022,  dari Menghitung  Akurasi  Dengan  Confusion  Matrix
: https://laugiwa.medium.com