## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI SHEJEK BERDASARKAN ULASAN DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Fatmawati, Bambang Irawan, Agus Bahtiar Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10 B, Kota Cirebon pfatmawati420@gmail.com

## ABSTRAK
Di era digital dewasa ini, perkembangan aplikasi transportasi online telah menjadi bagian tak terpisahkan dari  kehidupan  sehari-hari  pada  masyarakat,  menyebabkan  perubahan  relevan    dalam    melakukan  perjalanan, Shejek menawarkan layanan transportasi daring  bagi pengguna untuk  memesan kendaraan perjalanan  mereka. popularitas Shejek tidak selalu diikuti  ulasan yang positif dari pengguna. Permasalahan muncul dalam mencari cara  secara efektif memperoleh opini pengguna dari ulasan yang ditinggalkan di Google Play Store terkait dengan aplikasi Shejek. Tujuannya  adalah  untuk  mengembangkan  model  analisis  sentimen  yang  dapat  membantu memahami masukan pengguna secara lebih efektif, Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis sentimen  menggunakan  algoritma Naive  Bayes .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  tingkat  akurasi, precision,  dan  recall  dalam  penggunaan  algoritma Naive  Bayes mengklasifikasikan  sentimen  ulasan  aplikasi Shejek di Google Play Store. Data yang digunakan adalah ulasan pengguna yang diambil dari Google Play Store terkait  aplikasi Shejek pada  627  ulasan  setelah preprocessing data.  Hasilnya  menunjukkan  500  ulasan  dengan label,  terdiri  dari  271  ulasan  positif  dan  229  ulasan  negatif.  Analisis  distribusi  sentimen  menggambarkan mayoritas  ulasan  cenderung  bersifat  positif.  Evaluasi  performa  model  menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar 80.39%,  precision  sebesar 73.69%,  dan recall  sebesar 94.54%.  Hasil  ini  memberikan  wawasan  terkait  aplikasi Shejek oleh pengguna, sekaligus memberikan  pengembangan dan perbaikan lebih lanjut.
Kata Kunci : Analisis sentiment, Aplikasi Shejek, Algoritma Naïve Bayes, Transportasi Online

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  teknologi  informasi  saat  ini,  aplikasi mobile menjadi kebutuhan penting dalam keseharian. Shejek sebagai  inovasi  di  bidang  transportasi  online menyediakan  layanan  untuk  memudahkan  aktivitas pengguna Google Play Store sebagai platform  utama distribusi  aplikasi  android  menjadi  wadah  bagi pengguna  menyampaikan  pandangan  melalui  ulasan. Memahami  sentiment  dan  opini  pengguna  tentang aplikasi Shejek di  platform  ini  penting  untuk pengembangan  dan  peningkatan  kualitas  layanannya analisis  sentiment  merupakan  pendekatan  efektif untuk mengeksplorasi dan menginterpretasikan tanggapan  pengguna  terhadap Shejek ,  dengan menerapkan  algoritma  Naïve  Bayes  hasil  klasifikasi sentiment bertujuan membantu Shejek dalam mengevaluasi persepsi masyarakat umum.
Pemahaman sentiment pengguna terhadap aplikasi Shejek menjadi  dasar  utama  penelitian  ini Analisis  sentiment  dipilih  sebagai  metode  untuk menggali  persepsi,  kepuasan,  atau  kritik  yang terkandung  dalam  ulasan  pengguna Shejek dalam konteks kajian ini algoritma Naïve Bayes diimplementasikan untuk mengklasifikasikan pemahaman mendalam terkait preferensi dan pengaalaman pengguna aplikasi Shejek. Penelitian ini tidak hanya bermanfaat bagi pengembang Shejek tetapi juga  memberi  wawasan  yang  berharga  bagi pemanagku  kepentingan  lainnya  seperti  pihak pemasaran,  layanan  pelanggan,  dan  pengambilan keputusan  strategis.  Dengan  memahami  sentiment masyarakat  terhadap  aplikasi  ini  diharapkan  dapat
ditemukan pola umum, kekuatan, dan kelemahan yang dapat  membimbing  perbaikan  dan  pengembangan lebih lanjut.
Tujuan  dari  penelitian  untuk  meanganalisis sentiment  (pendapat  /opini)  dari  ulasan  pengguna apliksi Shejek di Google  Play  Store dengan menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  penelitian  ini bertujuan  mengidentifikasi  dan  memahami  sentiment ummum  pada  ulaasan  pengguna Shejek, guna memberikan wawasan tentenag bagaimana masyarakat merespons dan memperspektifkan aplikasi  ini  secara  keseluruhan,  penelitian  akan menganalisis pola sentiment positif  dan negative yang muncul  pada  ulasan  komentar  untuk  mengekstrak informasi terkait kakuatan dan kelemahan Shejek dari perspektif pengguna tujuan lain adalah nebgidentifikasi masalah Shejek yang paling berpengaruh  terhadap  sentiment  agar  pengembang dapat  berfokus  pada  peningkatan  yang  memerlukan perhatian  lebih.  Secara  keseluruhan  penelitian  ini dimaksudkan untuk memberi wawasan mendalam bagi Shejek  agar  adaoat  membuat  keputusan  yang  lebih baik terkait inovasi fitur perbaikan layanan dan strategi pemasaran yang lebih efektif berdasarkan pemahaman atas  sentiment    dan  harapan  pengguna  serta masyarakat umum, dengan demikian diharapkan dapat meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan melalui inovasi  yang  lebih  terhadap  kebutuhan  masyarakat selai  itu , penelitian ini dapat mebuaka wawasan bagi pengembang  lebih  lanjut  dalam  analisis  sentiment ulasan  terhadap  opini  masyarakat  terkait  pengguna
aplikasi  Shejek  di Google  Play  Store mrnggunakan algoritma Naïve Bayes.
Metode  pendekatan  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah kuantitatif dengan jenis penelitian deskriptif  untuk  menganalisis  data  ulasan  pengguna Shejek, teknik text mining dan algoritma Naïve Bayes Classifier  dipilih  sebagai  metode  analisis  sentiment yang akan mengklasifikasi data teks ulasan ke dalam dua  kelas  sentiment  yaitu  positif  dan  negative.  Hasil klasifikasi tersebut diharapkan dapat mendeskripsikan distribusi dan tren sentiment public pengguna Shejek berdasarkan  ulasan  yang  ditinggal  di  Google  Play Store.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dari penelitian sebelumnya yang dilakukan Isan, dkk.  (2023)  membahas  mengenai  hasil  penelitian analisis  sentiment  pengguna  aplikasi  Brimo  kedalam kategori  positif  dan    negative  dimana  data dikumpulkan  melalui  hasil  pengumpulan  data  pada bulan  Agustus  2022  hingga  Januari  2023  dengan jumlah data teks sebanyak 1.550, hasilnya menunjukkan  bahwa  pengguna  aplikasi  memberikan ulasan positif sehingga mengahsilkan prediksi jumlah hasil  klasifikasi  sentiment    terdapat  1.012  komentar positif dan 894 komentar negative pada data teks yang berarti banyak pengguna yang memberikan tanggapan positif, umpan balik negative untuk aplikasi Brimo dan hasil  klasifikasi  menggunakan  metode  Naïve  Bayes menunjukkan akurasi sebesar 84,52%, presisi sebesar 82,51%, dan recall sebesar 87,62% [1].
Riset  oleh  Ramadhan,  dkk.  (2023)  membahas mengenai  perkembangan  E-commerce  di  Indonesia telah  memunculkan  platform  marketplace  seperti Tokopedia,  Shopee,  dan  Lazada  yang  sudah  diunduh lebih dari 100 juta pengguna, akan tetapi banyak opini dan  tanggapan  yang  kontroversial  dari  masyarakat terhadap  ketiga  aplikasi  tersebut  maka  dari  itu penelitian  ini  akan  melakukan  analisis  terhadap  data ulasan  kritik  dari  pengguna.  Banyak  pendapat  yang mendukung  dan  menentang  apliksi  ini  peneliti  akan melakukan  analisis  sentiment  terhadap  data  ulasan pengguna  ketiga  marketplace  untuk  memahami sentiment  positif  atau  dominan  negative,  dengan demikian  hasil  sentiment  dapat  menjadi  informasi berharga bagi pengguna dalam  memilih rekomendasi marketplace online terbaik di di Indpnesia berdasarkan opini dan ulasan Masyarakat [2].
Husnina,  dkk.  (2023)  menggunakan  metode Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan ulasan aplikasi RedBus dengan memanfaatkan dataset yang diperoleh dari Google  Play  Store sebanyak  500  ulasan.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma Naïve  Bayes  dengan  pembobotan  TF-IDF  dan pengujian cross-validation dengan nilai k=10 menghasilkan akurasi terbaik sebesar 93,56% [3].
2.1. Data Mining Penambangan data (Data Mining ) adalah proses menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan  secara
otomatis  menggunakan  satu  atau  lebih  algoritma pembelajaran  mesin.  Demi  mendukung  proses pengambilan  keputusan  di  masa  yang  akan  datang, penambangan  data  melibatkan  identifikasi  tren  atau pola yang diinginkan dalam basis data  yang berskala besar. Alat-alat tertentu mengidentifikasi pola-pola ini, dan alat-alat tersebut dapat  memberikan analisis data yang  bermanfaat  dan  perseptif  yang  dapat  diperiksa lebih lanjut, mungkin dengan bantuan alat pendukung keputusan tambahan [4].

## 2.2. Analisis Sentimen
Analisis  Sentimen  adalah  evaluasi  dari  aspek emosional  dalam  teks  subjektif  yang  melibatkan analisis,  pemrosesan,  rangkuman,  dan  inferensi.  Saat ini, Analisis sentiment terbagi menjadi dua pendekatan utama,  yaitu  penggunaan  klasifikasi  pembelajaran mesin  dan  metode  klasifikasi  berdasarkan  aturan. Pendekatan  pembelajaran  mesin  menggunakan  kata- kata emosi sebagai fitur klasifikasi, sementara kamus emosi dapat digunakan untuk mengidentifikasi ciri-ciri sentimen dengan cepat dan efisien. [5].

## 2.3. Confusion Matrix
Confusion Matrix merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengevaluasi performa suatu sistem dengan membandingkan hasil prediksi sistem dengan data  aktual  yang  ada  [6].  Presentasi  dari Confusion Matrix dapat dilihat melalui Tabel 1.

## Tabel 1. Confusion matrix
Predicted Value Actual Value Positive Negative Positive TP FP Negative FN TN
Keterangan Tabel:
TP : Data positif yang diprediksi positif TF : Data negatif yang diprediksi negatif FP : Data negatif yang diprediksi positif FN : Data positif yang diprediksi negatif
Confusion Matrix menghasilkan keluaran berupa F1-score, yang  merupakan  nilai  rata-rata  harmonik dari  presisi  dan recall .  Akurasi  digunakan  untuk mengukur  sejauh  mana  metode  tersebut  mampu memprediksi output dengan benar. Recall mencerminkan rasio antara jumlah sampel positif yang terdeteksi dengan benar terhadap jumlah total sampel yang  sebenarnya  positif,  sementara  presisi  adalah proporsi  antara  jumlah  data  positif  yang  berhasil diklasifikasikan  secara  akurat  oleh  sistem  klasifikasi dengan jumlah keseluruhan data yang diklasifikasikan sebagai  data  positif  oleh  sistem  klasifikasi.  Setiap keluaran  ini  dinyatakan  dalam  bentuk  persentase, dengan  rentang  nilai  antara  1  hingga  100%.  Berikut adalah rumus yang digunakan untuk menghitung nilai dari masing-masing keluaran Confusion Matrix [7].

## 2.4. Naïve Bayes
Algoritma Naïve Bayes merupakan suatu bentuk klasifikasi  yang  memperhitungkan  nilai  probabilitas statistik. Oleh  karena itu, prediksi  keanggotaan  suatu kelas  data  baru  dilakukan  dengan  memprediksi probabilitas keanggotaan data tersebut [8]. Persamaan teorema Bayes diberikan pada persamaan
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴) 𝑥 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵)
(1)
Keterangan: A = Kelas prediksi (positif, negatif, netral) B = Data ulasan P(A|B) = Probabilitas kelas A berdasarkan data B

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode analisa Knowledge Discovery in Database (KDD). Tahapan analisa data dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 1. Tahapan KDD
Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD) merujuk  pada  serangkaian  proses  yang  digunakan untuk menemukan pengetahuan yang dapat memberikan  manfaat  dari  suatu  kumpulan  data  yang melibatkan rangkaian langkah transformasi, termasuk tahapan preprocessing dan post-processing [9].

## 3.1.  Data selection
Data  selection adalah  proses  pemilihan  subset data dari kumpulan data yang lebih besar berdasarkan kriteria  atau  parameter  tertentu.  Ini  sering  dilakukan untuk  fokus  pada  aspek  data  tertentu  atau  untuk mengurangi  jumlah  data  yang  perlu  dianalisis  atau diproses. Data diambil dari website google play store langsung  dengan  menggunakan  teknik  scraping  dan diperoleh data mentah sebanyak 500 ulasan.

## 3.2.  Data Preprocessing
Preprocessing dilakukan untuk mengidentifikasi bagian  data  yang  tidak  lengkap  atau  tidak  akurat ataupun data yang hilang.

## 3.3.  Transformation
Transformasi dilakukan untuk mengubah atribut yang  memiliki  nilai  nominal  kemudian  diganti menjadi text.
Gambar 2. Operator Nominal to Text
Operator  ini  biasanya  diterapkan  pada  variabel target yang akan dianalisis sentimennya.

## 3.4.  Data Mining
Tujuan dari data mining adalah untuk menerapkan  teknik  dan  metode  tertentu  untuk mengekstrak  informasi  yang  berarti  dari  sejumlah besar  data.  Dalam  penelitian  ini,  menerapkan algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mengukur  dan mengevaluasi  kinerja  algoritma.    Proses  selanjutnya adalah klasifikasi algoritma Naïve Bayes.

## 3.5.  Evaluation
Evaluation didefinisikan untuk mengidentifikasi model  yang  meningkatkan  wawasan  berdasarkan metrik tertentu.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Peneliti akan menyajikan hasil dan analisis yang diperoleh  selama  tahap  penelitian  berlangsung.  Hasil penelitian  ini  akan  menjelaskan  secara  terperinci Langkah-langkah yang dilakukan pada saat pengumpulan data, preprocessing data, transformation data, dan evaluasi data.

## 4.1.  Selection
Proses  ini  melakukan  pembacaan  data  dalam bentuk file  csv dengan  menggunakan  operator Read CSV seperti pada gambar 2 berikut.

## Gambar 3. Operator Read CSV
Dari  hasil  pembacaan  operator Read  CSV didapatkan  informasi  data  seperti  pada  gambar  4 dibawah ini.
Dataset berikut didapatkan secara langsung dari website play store dengan melakukan teknik scraping menggunakan google collab dengan API Google-Play- Scraper .  Langkah  selanjutnya  yaitu  menambahkan operator Set  Role .  Operator Set  Role di  Rapidminer digunakan untuk mengubah peran dari satu atau lebih atribut.  Peran  atribut  menentukan  cara  operator  lain menangani  atribut  tersebut.  Peran default adalah regular ,  peran  lainnya  diklasifikasikan  sebagai special .  Pada  penelitian  ini,  Operator Set  Role digunakan  untuk  memberikan  label  pada  atribut sentimen yang bertindak sebagai atribut target operator learning.

## 4.2.  Preprocessing
Pre-processing  bertujuan  untuk  menghilangkan noise  dan  menyeragamkan  bentuk  kata  untuk mengurangi  volume  kosakata.  Langkah-langkah preprocessing  seperti Tokenize,  Transform  Cases, Filter Tokens (by Length), dan Stopwords (Dictionary).
Tabel 2. Contoh tahap transform case Sebelum Sesudah Tolong hadirkan juga untuk wilayah Balikpapan Kalimantan Timur tolong hadirkan juga untuk wilayah balikpapan kalimantan timur
Pada  Tabel  2.  merupakan  contoh  hasil transformasi  dari  tahap transform  case .  Tahap  ini untuk  mengonversi  semua  huruf dalam teks  ke huruf kecil  atau  besar  agar  tidak  ada  perbedaan  dalam pemrosesan teks.
Tabel 3. Contoh tahap tokenizing Sebelum Sesudah tolong hadirkan juga untuk wilayah balikpapan kalimantan timur ‘tolong’ ‘hadirkan’ ‘juga’ ‘untuk’ ‘wilayah’
‘balikpapan’ ‘kalimantan’ ‘timur’
Pada  Tabel  3.  merupakan  contoh  hasil transformasi  dari  tahap Tokenizing ,  Memecah  teks menjadi  token  atau  kata-kata  individu  agar  dapat diolah lebih lanjut.
Tabel 4. Contoh tahap token (by length)
Sebelum Sesudah ‘tolong’ ‘hadirkan’ ‘juga’ ‘untuk’ ‘wilayah’ ‘balikpapan’ ‘kalimantan’ ‘timur’
‘tolong’ ‘hadirkan’ ‘juga’ ‘untuk’ ‘wilayah’
‘balikpapan’ ‘kalimantan’
‘timur’
Pada  Tabel  4.  diberikan  ilustrasi  tentang implementasi tahap Filter Token (By Length). Langkah ini  bertujuan  untuk  mengeliminasi  kata-kata  yang dianggap  tidak  relevan  setelah  proses Tokenizing. Dalam  pelaksanaannya,  kata-kata  dengan  panjang tertentu akan dihapus. Dalam konteks ulasan, kata-kata yang  memiliki  panjang  kurang  dari  4  kata  atau  lebih dari 25 kata dihapus [10].
Tabel 5. Contoh tahap stopwords
Sebelum Sesudah ‘tolong’ ‘hadirkan’ ‘juga’ ‘untuk’ ‘wilayah’ ‘balikpapan’ ‘kalimantan’
‘timur’
‘tolong’ ‘hadirkan’ ‘juga’ ‘untuk’ ‘wilayah’ ‘balikpapan’ ‘kalimantan’ ‘timur’
Pada  Tabel  5.  merupakan  contoh  hasil transformasi  dari  tahap Stopwords. Pada  tahap stopwords,  kata-kata  yang  tidak  penting  akan dihilangkan  untuk  menghasilkan  teks  yang  lebih bermakna dan relevan dengan analisis sentimen

## 4.2.  Labeling
Data diberi label secara manual sebagai sentimen positif dan negatif.
Tabel 6. Labeling No. Ulasan Sentimen 1. Alhamdulilah ada aplikasi Shejek, aplikasi ini sangat membantu bagi muslimah yang berpergian Positif 2. susah banget cari alamat nya sering ga ada mohon di tingkatkan lagi yaa Negatif
Label  adalah  cara  terbaik  untuk  memberikan informasi  seperti  ID,  nama,  lokasi,  dan  ulasan.  Pada penelitian ini, sentimen ditentukan berdasarkan rating . Rating 5 berarti positif dan rating 1 berarti negatif.

## 4.2.  Naïve Bayes
Proses  selanjutnya  adalah  klasifikasi  algoritma Naïve  Bayes.  Proses  ini  dilakukan  untuk  mengukur dan  mengevaluasi kinerja algoritma. Selama fase ini, data  diperiksa  untuk  menghindari  pengelompokan data. Berikut adalah gambar dari proses implementasi algoritma Naïve Bayes.
Gambar 5. Desain evaluasi Naive Bayes
Naïve  Bayes  adalah  algoritma  yang  terintegrasi dengan  pembelajaran  mesin  yang  dapat  digunakan untuk  klasifikasi  atau  regresi.  Naïve  Bayes  adalah algoritma  yang  kuat  dan  serbaguna  yang  dapat diterapkan  pada  berbagai  masalah,  termasuk  analisis sentimen. Operator apply model memiliki kemampuan untuk menerapkan model pembelajaran mesin ke data baru. Operator ini menggunakan model terlatih untuk memprediksi  nilai  atribut  keluaran  untuk  data  baru. Operator  kinerja (performance) digunakan  untuk mengevaluasi  kinerja  model  pembelajaran  mesin. Operator-operator  ini  menghasilkan  berbagai  metrik kinerja  seperti  akurasi,  presisi,  dan  recall.  Hasil performa yang diperoleh dengan menerapkan metode Naïve Bayes dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 6. Performa Naïve Bayes
Berdasarkan  Gambar  6  diatas,  kinerja  yang disiapkan  pada  subjek  analisis  sentimen  terhadap review aplikasi Shejek di Google Play Store memiliki accuracy sebesar  80,17% precision sebesar  90,10% dan recall 92,56%.

## 4.2.  Evaluation
Tujuan  evaluasi  adalah  untuk  mengevaluasi seberapa akurat model algoritma yang dibuat. Evaluasi kinerja  ini  dilakukan  dengan  mengutamakan  akurasi sebagai  parameter  evaluasi  untuk  memperoleh  nilai presisi  dan  recall,  penelitian  ini  menggunakan confusion matrix . Confusion matrix berfungsi sebagai alat  analisis  untuk  mengevaluasi  kemampuan  model klasifikasi dalam mengenali tupel data yang berbeda.
True  Positive (TP)  adalah  kelas  positif  yang diprediksi  secara  tepat  sebagai  kelas  positif.  Pada penelitian ini diperoleh 273 kelas positif. False Positif (FP)  merupakan  kelas  negatif  yang  diprediksi  salah sebagai kelas positif diperoleh sebanyak 30. Kemudian True  Negative (TN)  merupakan  kelas  negatif  yang diprediksi benar, diperoleh sebanyak 373 kelas negatif, dan False Negative (FN) merupakan kelas positif yang salah diprediksi diperoleh sebanyak 130 kelas negatif. Di bawah ini adalah hasil perhitungan yang dilakukan secara  manual  dengan  menggunakan  perhitungan confusion matrix .
Rumus perhitungan nilai Accuracy :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 273 + 373 273 + 30 + 130 + 373 = 80,14% Rumus perhitungan nilai Precision :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 273
273 + 30 = 90,10%
Rumus perhitungan nilai Recall :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 273 273 + 130 = 67.74%
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  keberhasilan metode Naïve Bayes dengan tingkat accuracy sebesar 80,14%. Micro  average yang  juga  mencapai  80.15% memberikan  gambaran  keseluruhan  tentang  efisiensi model  klasifikasi  ini.  Selain  itu,  analisis  hasil performance mengungkapkan tingkat precision sebesar  90.10%,  yang  mencerminkan  kemampuan model  untuk  mengidentifikasi  dengan  tepat  ulasan yang  benar-benar  positif. Recall sebesar  67.74% menunjukkan  sejauh  mana  model  dapat  mengenali seluruh  ulasan  yang  sebenarnya  positif.  Dengan
demikian,  temuan  ini  memberikan  indikasi  positif terhadap efektivitas Naïve Bayes dalam menganalisis sentimen ulasan aplikasi Shejek.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini,  mengenai  analisis  sentimen pendekatan machine learning menggunakan algoritma Naïve  Bayes  pada  ulasan  pengguna  aplikasi  shejek, model  yang  dikembangkan  dievaluasi  dan  diperoleh model  terbaik  dengan  nilai  akurasi  sebesar  80,14%, tingkat  presisi  sebesar  90,10%,  dan  tingkat  recall sebesar 67,74%. Peneliti dapat menyimpulkan bahwa algoritma  Naïve  Bayes  adalah  metode  yang  cocok untuk mencapai hasil yang baik dalam klasifikasi data mining .  Penelitian  di  masa  depan  didorong  untuk memperluas  penggunaan  metode  klasifikasi  dan optimasi yang berbeda untuk membandingkan kinerja dengan  metode  yang  diterapkan  sebelumnya.  Selain itu,  penelitian  lebih  lanjut  dapat  memperpanjang periode pengumpulan data dan membuat model yang dikembangkan menjadi lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Khoirul,  U.  Hayati,  and  O.  Nurdiawan, “ANALISIS  SENTIMEN  APLIKASI  BRIMO PADA  ULASAN  PENGGUNA  DI  GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES,” 2023.
[2]  B.  Z.  Ramadhan,  I.  Riza,  and  I.  Maulana, “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pada  Aplikasi  E- Commerce  Dengan  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes,”  2022.  [Online].  Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[3]  D. Nazhifa, N. Husnina, D. E. Ratnawati, and B. Rahayudi, “Analisis  Sentimen  Pengguna Aplikasi  RedBus berdasarkan Ulasan di Google Play Store menggunakan Metode Naïve Bayes,” 2023. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[4]  Haris  Kurniawan,  Sarjon  Defit,  and  Sumijan, “Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Menentukan  Besaran  Uang Kuliah Tunggal,” Journal  of  Applied  Computer Science and Technology , vol. 1, no. 2, pp. 80–89, Dec. 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i2.102.
[5]  A.  Deolika  and  E.  Taufiq  Luthfi,  “ANALISIS PEMBOBOTAN KATA PADA KLASIFIKASI TEXT  MINING,” Jurnal  Teknologi  Informasi , vol. 3, no. 2, 2019.
[6]  A.  Dwiki,  A.  Putra,  and  S.  Juanita,  “Analisis Sentimen  Pada  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Bibit Dan  Bareksa  Dengan  Algoritma  KNN,”  vol.  8, no. 2, 2021, [Online].
Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[7]  H. Hidayatullah and Y. Umaidah, “PENERAPAN  NAÏVE  BAYES  DENGAN OPTIMASI  INFORMATION  GAIN  DAN SMOTE  UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI CHATGPT,” 2023.
[8]  D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion  Matrix
Pada  Analisis  Sentimen  Berbasis  Teks  Pada Twitter,” 2021.
[9]  A. Rahman Isnain, A. Indra Sakti, D. Alita, and N.  Satya  Marga,  “SENTIMEN  ANALISIS
PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN LOCKDOWN PEMERINTAH JAKARTA
MENGGUNAKAN ALGORITMA  SVM,” JDMSI , vol. 2, no. 1, pp. 31–37, 2021, [Online]. Available: https://t.co/NfhnfMjtXw
[10]  L.  Asri et  al. ,  “•ƒŽ‹•‹•••  ‡•-‹•  ‡•••’‹•‹å ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK BERITA  KEBAKARAN  HUTAN  MELALUI KOMPARASI
ALGORITMA SUPPORT VECTOR  MACHINE  DAN  K-NEAREST NEIGHBOR  BERBASIS  PARTICLE  SWARM OPTIMIZATION,” Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri , vol.  13,  no.  1,  2017,  [Online].  Available: www.tribunnews.com