## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP REVIEW APLIKASI BRIMO DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Asyifa Nuraini, Ahmad Faqih, Gifthera Dwilestari, Nisa Dienwati Nuris, Riri Narasati Teknik Informatika STMIK Ikmi Cirebon
JL. Perjuangan No 10B-Majasem, Kesambi Karya Mulya, Kota Cirebon, jawa Barat Indonesia
Asyifanuraini730@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  era  perkembangan  teknologi  informasi,  khususnya  dalam  ranah  analisis  sentimen  menggunakan algoritma Naive Bayes , dampak signifikan terlihat pada aplikasi Brimo, platform perbankan internet dan mobile yang dikembangkan oleh Bank BRI. Analisis sentimen terhadap ulasan pengguna di Google Play Store dengan Naive Bayes menghadapi tantangan, seperti tingkat ketidak pastian dalam hasil analisis. Algoritma ini cenderung memperlakukan kata-kata secara terpisah, mengabaikan konteks, dan berpotensi menghasilkan hasil yang kurang akurat,  terutama  pada  sentimen  kompleks  seperti  ironi  atau  sarkasme.  Pentingnya  text  mining,  penggunaan metode  klasifikasi,  dan  proses Knowledge  Discovery  in  Database ( KDD )  muncul  dalam  mendukung  analisis sentimen.  Penelitian  ini  menggunakan  metode KDD dan Naive  Bayes untuk  menganalisis  sentimen  ulasan pengguna Brimo di Google Play Store . Tahapan melibatkan seleksi data, pembersihan data, transformasi dengan TF-IDF, data mining dengan Naive Bayes , dan evaluasi pola. Hasil menunjukkan tingkat akurasi tinggi sebesar 89.58%,  dengan  nilai  presisi  85.94%, Recall 89.58%,  dan  F1-Score  86.90%.  Meskipun  demikian,  perhatian khusus  diperlukan  untuk  sentimen  negatif  guna  meningkatkan  performa Recall .  Proses  implementasi  model Naive  Bayes pada  data  baru  menunjukkan  efisiensi  melalui  penggunaan  joblib  dan  visualisasi  hasil  prediksi. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam meningkatkan pemahaman evaluasi sentimen pengguna, mendukung pengambilan keputusan, dan mengembangkan strategi bisnis yang efektif pada aplikasi Brimo.
Kata kunci: Analisis sentimen, Google Play, Brimo, Naïve bayes

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan yang pesat dalam ranah informatika, khususnya  dalam  domain  analisis  sentimen  dengan pemanfaatan algoritma Naive Bayes , telah mengalami perubahan  signifikan  dalam  strategi  operasional aplikasi  brimo.  Hal  ini  telah  berdampak  pada perbaikan  pengalaman  pengguna  dan  penyediaan informasi  yang  sangat  bermanfaat  dalam  berbagai aspek  kehidupan,  termasuk  dalam  ranah  teknologi, aspek  bisnis,  dan  sektor  pendidikan.  Memahami dengan  lebih  mendalam  mengenai  evaluasi  ulasan pengguna  telah  menjadi  aset  berharga  dalam  proses pengambilan  keputusan  serta  dalam  pengembangan strategi bisnis yang efektif. Dalam kerangka analisis sentimen terhadap evaluasi aplikasi brimo di Google Play Store dengan  menggunakan  pendekatan algoritma Naive Bayes , muncul berbagai permasalahan dan tantangan yang memiliki relevansi dan  nilai  untuk  diselesaikan.  Beberapa  masalah signifikan meliputi tingkat ketidakpastian dalam hasil analisis.  Permasalahan  utama  terletak  pada  tingkat ketidak pastian dalam hasil analisis sentimen tersebut.
Algoritma Naive Bayes memiliki kecenderungan  untuk  memperlakukan  kata-kata secara  terpisah  tanpa  mempertimbangkan  konteks dengan kedalaman  yang cukup, sehingga  berpotensi menghasilkan  hasil  yang  tidak  selalu  akurat  ketika mengidentifikasi  sentimen  yang  bersifat  kompleks, seperti ironi, sarkasme, atau makna ganda yang sering muncul dalam ulasan. Dengan  mengatasi tantangan- tantangan yang disebutkan di atas, analisis sentimen
ulasan  aplikasi  brimo  di Google  Play Store dengan menggunakan  pendekatan  algoritma Naive  Bayes berpotensi  meningkatkan  tingkat  akurasi,  efisiensi, dan  relevansi.  Brimo  adalah  sebuah  aplikasi perbankan berbasis internet dan mobile terbaru yang dikembangkan  oleh  bank  bri.  Aplikasi  ini  berfokus pada  pengguna  data  internet  dan  menawarkan kemudahan  dalam  bertransaksi  bagi  nasabah  serta individu  yang  bukan  nasabah  bank  bri.  Brimo menyediakan  antarmuka  pengguna  dan  pengalaman pengguna terbaru, serta sebagai fitur menarik.
Selain itu, aplikasi ini memberikan fleksibelitas dalam pemilihan sumber dana untuk setiap transaksi, yang  dapat  berasal  dari  rekening  giro  atau  tabukan. Upaya  ini  berkontribusi  pada  kemampuan  aplikasi brimo  untuk  mengambil  keputusan  berdasarkan evaluasi  pengguna  yang  lebih  tepat,  merampingkan pengalaman  pelanggan,  serta  memenuhi  keperluan bisnis mereka secara lebih optimal. Selain itu, hal ini juga  berperan  dalam  mengurangi  risiko  yang berkaitan  dengan  privasi  dan  keamanan  data pengguna yang mungkin muncul akibat pemanfaatan data.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang bejudul “Analisis sentimen aplikasi brimo pada ulsan pengguna  di Google  Play Store menggunakan algoritma naïve bayes “menjelaskan tentang analisis sentimen  pengguna  aplikasi  Brimo  di Google  Play menggunakan  algoritma Naive  Bayes .  Penelitian  ini menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in Database s  ( KDD )  dengan  hasil  tingkat  akurasi sebesar 84.52% [1].
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang berjudul  “Komparasi  Algoritma Support  Vector Machine dengan naïve bayes untuk analisis sentimen pada  aplikasi  brimo  “Menjelaskan  tentang  analisis sentimen  terhadap  ulasan  pengguna  aplikasi  mobile banking  BRImo  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine ( SVM )  dan Naive  Bayes .  Penelitian ini  menggunakan  metode  analisis  sentimen  dengan algoritma Support Vector Machine ( SVM ) dan Naive Bayes .  Dengan  hasil  menunjukkan  bahwa  algoritma Support  Vector  Machine ( SVM )  memiliki  tingkat akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan algoritma Naive  Bayes dalam  melakukan  analisis sentimen  terhadap  ulasan  pengguna  aplikasi  mobile banking  BRImo. SVM mencapai  tingkat  akurasi sebesar  97.69%,  sedangkan Naive  Bayes mencapai tingkat akurasi sebesar 96.53%. [2].
Berdasarkan penelitin sebelumnya yan berjudul “Perbandingan  metode Random  Forest dan naïve bayes pada  analisis  sentimen  riview  aplikasi  bc mobile  “menjelaskan  tentang  perbandingan  antara metode Naive  Bayes dan Random  Forest dalam analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi BCA  Mobile .  Penelitian  ini  menggunakan  metode perbandingan antara Naive Bayes dan Random Forest dalam  analisis  sentimen  terhadap  ulasan  pengguna aplikasi BCA  Mobile .  dengan  hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  metode Random  Forest menghasilkan  prediksi  yang  lebih  baik  daripada metode Naive  Bayes dalam  analisis  sentimen terhadap  ulasan  pengguna  aplikasi BCA  Mobile . Metode Random  Forest memiliki  akurasi,  presisi, Recall ,  dan  nilai  F1-score  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan metode Naive Bayes . Penelitian ini juga menekankan pentingnya menganalisis ulasan pengguna  untuk  meningkatkan  kualitas  aplikasi perbankan mobile. [3].
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk melakukan  analisis  sentimen  terhadap  ulasan pengguna aplikasi brimo di Google Play Store dengan menggunakan algoritma Naive Bayes . Untuk Melalui penelitian  ini,  dapat  diharapkan  diketahui  sejauh mana algoritma naïve bayes efektif dalam mengklasifikasi sentimen positif, negatif, atau netral dari  ulasan  pengguna.  Selain  itu,  penelitian  ini bertujuan untuk memahami hubungan antara analisis sentimen  dengan  ulasan  yang  duberikan  oleh pengguna,  dengan  fokus  pemahaman  keseluruhan persepsi  pegguna  terhadap  aplikasi  Brimo.  Dengan memanfaatkan  metode  komputasi  yang  melibatkan penerapan algoritma naïve bayes , akan  menjalankan analisis sentimen terhadap ulasan yang diajukan oleh pengguna  di Google  Play Store yang  berkaitan dengan aplikasi brimo. Melalui kerangka pendekatan ini,  akan menghimpun  ulasan  tersebut  dan mengelompokannya  ke  dalam  kategori  –  kategori yang  mencakup  aspek  positif,  negatif,  atau  netral. Sehingga memungkinkan untukmengenali dan memahami sentimen yang tersirat dalam setiap ulasan
Dengan memanfaatkan metode komputasi yang melibatkan  penerapan  algoritma naïve  bayes ,  akan menjalankan analisis sentimen terhadap ulasan  yang diajukan  oleh  pengguna di Google  Play Store yang berkaitan  dengan  aplikasi  brimo.  Melalui  kerangka pendekatan  ini,  akan  menghimpun  ulasan  tersebut dan mengelompokannya ke dalam kategori – kategori yang  mencakup  aspek  positif,  negatif,  atau  netral. Sehingga  memungkinkan  untuk  mengenali  dan memahami sentimen yang tersirat dalam setiap ulasan Hasil  penelitian  ini  membawa  implimikasi  yang signifikan dalam ranah informatika. Dengan berhasil mengidentifikasi  serta  mengelompokan  sentimen dalam ulasan pengguna aplikasi brimo, penelitian ini akan  memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam mengenai  penerimaan  aplikasi  perbankan  berbasis internet  dan  mobile  oleh  pengguna.  Hal  ini  akan berkontribusi  dalam  memahami  aspek  positif,  dan negatif dari aplikasi brimo, serta menyediakan umpan balik  yang  berharga  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh bank  bri  untuk  meningkatkan  kualitas  layanan pengguna.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Teks Mining
Teks  mining  adalah  proses  penambahan  data (data  mining)  yang  mengambi  informasi  dari  data berupa  teks.  Teks  mining  mengekstrak  data  data berupa teks seperti email, dokumen teks, file HTML serta  data  dari  sosial  media.[4]  Text  Mining  ialah langkah  analisis  dan  ekstraksi  pemahaman  dari sejumlah  besar  data  teks  yang  tidak  terstruktur. Kategori data ini dapat berasal dari beragam sumber, seperti platform media.[5]

## 2.2. Klasifikasi
Metode  klasifikasi  telah  dirancang  untuk menganalisis sentimen dalam data berupa teks, salah satunya  yaitu naïve  bayes .  Dalam  pengolahan  teks, terdapat dua jenis model klasifikasi naïve bayes yang dapat  digunakan  yaitu naïve  bayes multinomial  dan bernouli. Model Naive Bayes multinomial menghitung frekuensi kemunculan setiap kata dalam dokumen,  sementara  model naïve  bayes Bernoulli hanya memperhitungkan apakah kata tersebut muncul pada  dokumen  atau  tidak,  tanpa  memperhitungkan jumlah  kemunculanya.  [6]  klasifikasi  merujuk  pada tugas  memprediksi  label  kelas  dari  suatu  sampel berdasarkan sekumpulan fitur atau karakteristik yang diberikan.  Sebagai  contoh,  dengan  data  mengenai usia, jenis kelamin, dan pendapatan seseorang, tujuan dari  tugas  klasifikasi  mungkin  adalah  untuk memprediksi  apakah  orang  tersebut  cenderung memiliki  pekerjaan  dengan  gaji  tinggi  atau  tidak. Terdapat  berbagai  algoritma  yang  dapat  digunakan untuk klasifikasi, seperti algoritma Naïve bayes (NB) dan  K-Nearest  Neighbors  (KNN).  Algoritma- algoritma ini menggunakan pendekatan yang berbeda untuk  belajar  dari  data  pelatihan  dan  melakukan prediksi terkait label kelas dari sampel yang baru.[7]
2.3. Naïve bayes
Naïve bayes adalah metode yang tidak memiliki aturan  dan  menggunakan  cabang  matematika  yang disebut teori probabilitas untuk mendapatkan peluang setinggi  mungkin  dengan  melihat  frekuensi  atau jumlah  kemunculan  setiap  klasifikasi  dalam  data pelatihan.
Dalam  pengembangan  basis  data, naïve  bayes melibatkan  pembelajaran  yang  di  awasi  jenis pembelajaran  mesin  yang  membutuhkan  sampel sebagai  data  pelatihan  label,  dikelompokan  menjadi dua bagian, yaitu. Klasifikasi dan regresi. Klasifaksi saat variabel menjadi kategori, panas dan dingin, sakit atau tidak sakit dll.  Variabel berupa nilai rill seperti bobot,  nilai  uang  dll  contoh  lainnya  yaitu Support Vector  Machine  (SVM),  K-Nearst  Neighbor  (KNN), Artifical  Neural  Network  (ANN). Naïve  bayes juga merupakan  metode  yang  menggunakan  Teknik probabilistik, dimana satu fitur dan fitur yang lainnya dalam data yang sama tidak saling berhubungan.  [1] Algoritma  klasifikasi Naïve  bayes bertujuan  untuk mengelompokkan  data  ke  dalam  kelas  tertentu. Kinerja pengklasifikasi diukur dengan nilai akurasi prediksi.  Langkah-langkah  dalam  proses  algoritma Naïve  bayes adalah  sebagai  berikut:  1.  Menghitung total  kelas/label.  2.  Menghitung  jumlah  kasus  yang memiliki  label  yang  sama.  3.  Mengalikan  semua variabel  kelas.  4.  Membandingkan  hasil  dari  semua variabel. [8]

## 2.4. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Tf-Idf  ( Term  Frequency-Inverse  Document Frequency) Merupakan  suatu  metode  yang  berguna untuk  menghitung  bobot  dari  setiap  kata  yang digunakan. Metode ini menghitung nilai TF dan IDF pada  setiap  kata.  Semakin  banyak  frekuensi kemunculan  dari  kata  tersebut,  maka  semakin  besar nilai  TF-IDF.    IDF  menunjukan  bagaimana  suatu term  di  distribusikan  secara  luas  dalam  dokumen, Semakin  besar  nilai  IDFnya    [9]  proses  term weighting,  di  mana  term  akan  diberi  bobot  (nilai) yang  mencerminkan  tingkat  pentingannya  terhadap dokumen. Selanjutnya, dilakukan perhitungan bobot pada term yang dicari dalam setiap dokumen dengan tujuan  untuk  mengetahui  relevansi  dan  kesamaan term  di  dalam  dokumen  tersebut.  Semakin  sering sebuah kata muncul dalam koleksi dokumen, semakin tinggi  nilai  atau  bobot  kata  tersebut.  Setelah  selesai tahap  pembobotan,  dilanjutkan  dengan  proses klasifikasi.[10]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Selection
Di awal tahapan terhadap tahap selection, yang mana data selection adalah proses menganalisis data yang  relevan  dari  database  karena  sering  ditemukan bahwa  tidak  semua  data  dibutuhkan  dalam  proses data  mining.  Pemilihan  data  mendahului  praktik pengumpulan  data  yang  sebenarnya.  Data  diambil dari  review  aplikasi  Brimo  di Google  Play Store
dengan cara scrapping data yang di peroleh sebanyak 1200 data .

## 3.2. Data Cleansing atau Pre-Processing
Pembersihan data untuk proses mengidentifikasi bagian  data  yang  tidak  lengkap,  salah,  benar,  tidak akurat  atau  hilang  dan  mengoreksi,  mengganti  atu menghapusnya.  Cleansing  penelitian  ini  akan menghapus  @,  #,  karakter  URL  serta  atribut  yang hanya teks. Operatore yang digunakan adalah subtasi.

## 3.3. Tranformation
Dalam  proses  pembobotan  kata  menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency  (TF-IDF),  perhitungan  bobot  kata-kata pada setiap ulasan menjadi krusial dalam menganalisis  sentimen.  Pendekatan  ini  memainkan peran penting dalam menilai kebermaknaan kata-kata dalam konteks analisis sentimen. TF-IDF melakukan perhitungan seberapa sering suatu kata muncul dalam dokumen  tertentu  (Term  Frequency)  dan  seberapa umum  kata  tersebut  dalam  seluruh  dataset  (Inverse Document  Frequency).  Hasilnya  adalah  bobot  yang mencerminkan tingkat signifikansi kata dalam suatu teks.

## 3.4. Data Mining
Data  mining  proses  mengubah  teks  yang  tidak teratur menjadi format terstruktur untuk mengidentifikasi  pola  yang  bermakna  dan  wawasan baru. Pada tahap riset ini menerapkan naïve bayes .

## 3.5. Pattern Evaluation
Pattern Evaluation didefinisikan sebagai mengidentifikasi model yang meningkatkan wawasan berdasarkan ukuran yang diberikan. Temukan tempat menarik untuk setiap model menggunakan ringkasan dan  visualisasi  agar  informasi  dapat  dipahami  oleh pengguna.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. HASIL
4.1.1. Data Selection
Di  awal  tahapan  terhadap  tahap  selection, yang mana data selection adalah proses menganalisis data  yang  relevan  dari  database  karena  sering ditemukan bahwa tidak semua data dibutuhkan dalam proses  data  mining.  Pemilihan  data  mendahului praktik  pengumpulan  data  yang  sebenarnya.  Data diambil  dari  review  aplikasi  Brimo  di Google  Play Store dengan dengan cara scrapping data melaui tools website google colab yang di peroleh sebanyak 1200 data.
Gambar 1 Hasil dari Scrapping Data excel dari google colab 4.1.2. Data Cleansing
Pembersihan
data untuk proses mengidentifikasi  bagian  data  yang  tidak  lengkap, salah, benar, tidak akurat atau hilang dan mengoreksi, mengganti atau menghapusnya. Cleansing penelitian ini akan menghapus @, #, karakter URL serta atribut yang  hanya  teks.  Operatore  yang  digunakan  adalah subtasi . Dibawah  ini  adalah  gambar  proses  cleansing data  yang  prosesnya  memalui  tools  website  google colab
Gambar 2 Proses cleansing data dari tools google colab
Dan  adapun  gambar  hasil  cleansing  data  di bawah  ini  Dan  data  hasil  cleansing  tersebut  melalui pengolahan  website  google  colab  yang  dimpan menjadi file csv di excel sebagai berikut :
Gambar 3 Hasil Proses Cleansing Data dari google

## colab

## 4.1.3. Case Folding
Case  folding  adalah  proses  normalisasi  teks yang  melibatkan  pengubahan  semua  huruf  dalam suatu  teks  menjadi  huruf  kecil  atau  huruf  besar. Langkah  ini  sering  digunakan  untuk  memastikan konsistensi  dan  mengurangi  kompleksitas  dalam pemrosesan teks
Tabel 1 Hasil Input output Input  Proses Output Proses Semuanya menjadi berubah semuanya menjadi mudah Pokonya terbaik Pokonya terbaik

## 4.1.4. Tokenizing
Tokenizing  adalah  proses  penting  dalam pemrosesan  teks  yang  melibatkan  pembagian  teks atau  kalimat  menjadi  unit-unit  lebih  kecil  yang disebut  token.  Jenis  tokenisasi  dapat  mencakup pembagian  menjadi  kata-kata,  kalimat,  karakter, frasa, atau angka, tergantung pada tujuan analisis .

## 4.1.5. Stop Word Removal
Tahap  proses  stop  word  removal  adalah langkah dalam pemrosesan teks yang bertujuan untuk menghilangkan kata-kata stop (stop words) dari teks yang  sedang  diolah.  Stop  words  adalah  kata-kata umum  yang  sering  muncul  namun  memiliki  sedikit nilai  informatif  dalam  analisis  teks,  seperti  "dan", "atau", "yang", dan sebagainya

## 4.1.6. stemming
Stemming  adalah  proses  dalam  pemrosesan teks  yang  bertujuan  untuk  menghapus  awalan  atau akhiran  kata  sehingga  hanya  menyisakan  akar  kata atau  bentuk  dasar.  Tujuannya  adalah  untuk mengurangi variasi kata ke dalam bentuk yang lebih sederhana, sehingga kata-kata dengan akar yang sama dapat dianggap identic

## 4.1.7. Labeling
Proses  labeling  dalam  konteks  pemrosesan data  sering  merujuk  pada  tugas  memberikan  label atau  kategori  tertentu  kepada  setiap  observasi  atau data  dalam  dataset.  Dalam  proses  ini  yaitu menentukan  score,  jika  score  3,  4,  dan  score  5  bisa disebut  sentimen  positif  negatif.  Beriku  adalah gambar  setlah  pelabelan.  Proses  pelabelan  juga melalui tahap pemrosesan data yang di proses melalui website  google  colab  proses  pelabelan  juga  melalui tahap  pemrosesan  data  yang  di  proses  melalui  tools website google colab
Gambar 4 Hasil visualisasi setelah pelabelan dari tools google colab

## 4.1.8. Spliting Data
Proses splitting data merupakan tahap penting dalam pengembangan analisis data, yang melibatkan pembagian dataset menjadi dua atau lebih subset yang berbeda.  Dataset  umumnya  dibagi  menjadi  set pelatihan  ( training  set )  dan  set  pengujian  ( test  set ). Set  pelatihan  digunakan  untuk  melatih  model, sementara  set  pengujian  digunakan  untuk  menguji kinerja model yang telah dilatih pada data baru yang belum  pernah  dilihat  sebelumnyaProses  selanjutnya adalah  tahap  instalisasi  library  untuk  splitting  data. Diabwah ini adalah proses dari splitting data

## Gambar 5 Proses Spliting data

## 4.1.9. Tranformasi
Proses  transformasi  data  dalam  konteks analisis data melibatkan manipulasi struktur atau nilai data  untuk  memenuhi  persyaratan  tertentu  atau meningkatkan  kualitas  data.  Ini  dapat  mencakup berbagai  tindakan  seperti  normalisasi,  pengkodean variabel kategorikal, pemilihan fitur, atau pengubahan skala nilai. Transformasi data bertujuan untuk memastikan bahwa data yang digunakan sesuai dengan  kebutuhan  analisis  atau  model  yang  akan dibangun .

## 4.1.10. Data Mining
Data  mining  proses  mengubah  teks  yang tidak  teratur  menjadi  format  terstruktur  untuk mengidentifikasi  pola  yang  bermakna  dan  wawasan baru. Pada tahap riset ini menerapkan naïve bayes

## 4.1.11. Evaluasi
Dari  hasil  evaluasi  model  klasifikasi Naive Bayes pada  data  uji,  terlihat  bahwa  model  ini mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  87.92%,  yang menggambarkan seberapa baik model dapat memprediksi  dengan  tepat  pada  data  uji.  Presisi sebesar 83.65% menunjukkan seberapa akurat model dalam  mengidentifikasi  kasus  positif,  sementara Recall sebesar  87.92%  menunjukkan  kemampuan model untuk menemukan sebagian besar kasus positif dalam data uji. F1 Score sebesar 84.39% memberikan gambaran  keseimbangan  antara  presisi  dan Recall . Dengan  hasil  evaluasi  ini,  peneliti  dapat  melihat bahwa  model Naive  Bayes memiliki  kinerja  yang positif  dalam  mengklasifikasikan  teks  pada  konteks dataset  yang  digunakan.  Dibawah  ini  adalah  table hasil model Naïve bayes Tabel 2 Hasil Model naïve bayes Akurasi 87,92% Presisi 83,65% Recall 87,92% F1- Score 84,39%
4.2. PEMBAHASAN
4.2.1. Penerapan Algoritma Naïve bayes
Penelitian  ini  difokuskan  pada  implementasi metode Naïve  bayes untuk  menganalisis  sentimen pengguna  aplikasi  Brimo.  Proses  dimulai  dengan pengumpulan  data  menggunakan  teknik  scrapping, dengan 1200 data ulasan sebagai sampel. Preprocessing  melibatkan  labelisasi,  pembersihan data, dan transformasi menggunakan TF-IDF. Model Naive  Bayes diterapkan  dengan  evaluasi  melibatkan matriks kebingungan, akurasi, presisi, Recall , dan F1- Score.  Meskipun  tingkat  akurasi  tinggi  sebesar 87.92%, perhatian khusus diperlukan untuk meningkatkan kemampuan model mengenali sentimen negatif, ditunjukkan oleh nilai Recall yang relatif  rendah  pada  kelas  tersebut.  Pengoptimalan lebih  lanjut  pada  parameter  atau  pendekatan  model mungkin  diperlukan  untuk  meningkatkan  kinerja pada sentimen negatif.

## 4.2.2. Implementasi Algoritma Naïve bayes
Proses  prediksi  sentimen  pada  data  baru melibatkan  langkah-langkah  penting,  termasuk penyimpanan  dan  pemuat  ulang  model Naive  Bayes menggunakan  joblib  untuk  penggunaan  masa mendatang tanpa pelatihan ulang. Pengolahan data uji baru  dengan  pandas  memberikan  gambaran  struktur data sebelum prediksi sentimen. Model Naive Bayes digunakan  untuk  melakukan  prediksi  sentimen  pada data  uji  baru,  dan  hasilnya  ditambahkan  sebagai kolom  'predicted_sentiment'  dalam  DataFrame. Proses  ini  mengilustrasikan  kemampuan  model dalam memberikan prediksi sentimen untuk data teks yang belum pernah dilihat sebelumnya, memperkuat keberlanjutan dan aplikabilitas algoritma Naive Bayes dalam analisis sentimen pada data teks.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan  metode Naïve  bayes dalam  analisis sentimen aplikasi Brimo melibatkan proses pengumpulan  data  melalui  web  scraping  dengan menggunakan  1200  data  ulasan  sebagai  sampel. Langkah  awal  ini  penting  untuk  mendapatkan representasi  yang  cukup  dari  berbagai  pendapat pengguna,  yang  selanjutnya  dilabeli  berdasarkan rating  yang  diberikan.  Proses  preprocessing  data merupakan tahapan kritis dalam persiapan data, yang mencakup  labelisasi,  pembersihan  data,  perubahan huruf menjadi kecil, penghapusan kata pengisi, serta pemisahan dan pemangkasan kata.
Evaluasi  kinerja  algoritma Naïve  bayes pada analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi Brimo  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi sebesar  87.92%.  Meskipun  demikian,  terdapat keterbatasan dalam mengidentifikasi sentimen negatif, sebagaimana tercermin dari nilai Recall yang relatif  rendah  pada  kelas  tersebut.  Presisi  dan F1- Score memberikan  gambaran  keseimbangan  antara akurasi  positif  dan  kemampuan  mengenali  seluruh sentimen  positif.  Keseluruhan,  meskipun  model
mampu  mengklasifikasikan  sentimen  dengan  baik secara keseluruhan, perhatian khusus perlu diberikan pada  perbaikan  performa  dalam  menghadapi sentimen  negatif.  Proses  implementasi  model Naïve bayes pada data baru menunjukkan efisiensi melalui penggunaan  joblib  untuk  menyimpan  dan  memuat model,  memungkinkan  penggunaan  kembali  model tanpa  pelatihan  ulang.  Penggunaan  data  uji  baru ('data_uji3.csv') dan pengolahan awal dengan pandas memberikan  pemahaman  tentang  struktur  data sebelum  melakukan  prediksi  sentimen.  Model berhasil  memprediksi  sentimen  pada  data teks  baru, dan  hasilnya  dapat  divisualisasikan  melalui  kolom 'predicted_sentim ent' pada DataFrame .
Penambahan  data  latih,  perluasan  dataset dengan menambah jumlah data latih dapat membantu model untuk memahami variasi yang lebih besar dari sentimen pengguna. Dengan lebih banyak data latih, model  dapat  belajar  pola  yang  lebih  kompleks  dan dapat meningkatkan kinerjanya Penanganan Ketidakseimbangan  Kelas,  keterbatasan  dalam mengenali sentimen negatif, seperti yang terlihat dari nilai Recall yang  rendah,  dapat  diatasi  dengan menyeimbangkan jumlah sampel untuk setiap kelas.
Teknik oversampling atau undersampling dapat digunakan untuk mencapai keseimbangan yang lebih baik antara sentimen positif dan negatif. Penanganan Kata-Kata  Tidak  Biasa,  proses  preprocessing  dapat ditingkatkan dengan menangani kata-kata yang tidak umum  atau  slang  yang  mungkin  tidak  terpenuhi dengan  baik  oleh  metode  TF-IDF.  Mungkin  perlu adanya  pengelompokan  atau  penanganan  khusus untuk kata-kata ini agar model dapat lebih efektif

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  K.  Khoirul  Insan,  U.  Hayati,  and  O. Nurdiawan,  “Analisis  sentimen  aplikasi  brimo pada  ulasan  pengguna  di Google  Play menggunakan  algoritma Naive  Bayes ,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 478– 483, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6373.
[2]  I.  J.  Anggi  Puji  Astuti,  Syariful  Alam, “Komparasi algoritma Support Vector Machine dengan Naive  Bayes untuk  analisissentimen pada aplikasi BRImo,” J. Bangkit Indones. , vol. 11, no. 2, pp. 1–6, 2022, doi:
10.52771/bangkitindonesia.v11i2.196.
[3]  A.  M.  Miftahusalam,  “Perbandingan  metode Random  Forest dan Naive  Bayes pada  analisis sentimen review aplikasi BCA Mobile ,” SIPTEK
Semin. [Online]. Available: https://proceeding.unesa.ac.id/index.php/siptek/ article/view/184
[4]  D.  Sepri,  “Penerapan  algoritma Naive  Bayes untuk  analisis  kepuasan  penggunaan  aplikasi bank,” J. Comput. Syst. Informatics (JoSYC , vol. 2, no. 1, pp. 135–139, 2020.
[5]  M.  Tegar  Lazuardi,  T.  Suprapti,  and  Y.  Arie Wijaya,  “Perancangan  Model  Sentimen  Tweet Terhadap  Pilkada  Dki  Jakarta  Tahun  2017 Menggunakan  Algoritma Naïve  bayes ,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 308– 312, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6328.
[6]  M. Raffi, A. Suharso, and I. Maulana, “Analisis sentimen ulasan aplikasi binar pada Google Play Store menggunakan  algoritma naïve  bayes ,” INTECOMS  J.  Inf. Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.
6, no. 1, pp. 450–462, 2023, doi: 10.31539/intecoms.v6i1.6117.
[7]  Syahril Dwi Prasetyo, Shofa Shofiah Hilabi, and Fitri  Nurapriani,  “Analisis  Sentimen  Relokasi Ibukota  Nusantara  Menggunakan  Algoritma Naïve bayes dan KNN,” J. KomtekInfo , vol. 10, pp. 1–7, 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330. [8]  K.  Anwar,  “Analisa  sentimen  Pengguna Instagram Di Indonesia Pada Review Smartphone Menggunakan Naive Bayes ,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 4, pp. 148–155, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i4.315.
[9]  M.  Suhendra,  W.  Swastika,  and  M.  Subianto, “Analisis  sentimen  pada  ulasan  aplikasi  video conference  menggunakan Naive  Bayes ,” …
Jurnal Ilmiah Sains & sainsbertek.machung.ac.id,  2021.  [Online].
Available: http://sainsbertek.machung.ac.id/index.php/sbte k/article/download/145/89
[10]  W.  Wahyuni,  “Analisis  Sentimen  terhadap Opini  Feminisme Menggunakan Metode Naive Bayes ,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 4, pp. 148– 153, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i4.162.