KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1613-1621 DOI 10.30865/klik.v4i3.1303 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Ajaib Menggunakan Metode Naïve Bayes
Hilmy Zhafran Muflih, Allif Rizki Abdillah, Firman Noor Hasan *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof.Dr.Hamka, Jakarta, Indonesia Email: 1 hilmyzhfrnm@gmail.com, 2 allifajah321@gmail.com, 3,* firman.noorhasan@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: firman.noorhasan@uhamka.ac.id
Abstrak− Perkembangan  yang  terjadi  di  bidang  investasi  membuat  masyarakat  tertarik  untuk  memulai  berinvestasi.  Pada  saat  ini investasi dapat dilakukan dengan mudah menggunakan aplikasi pada smartphone, seperti aplikasi Ajaib. Aplikasi Ajaib menawarkan kenyamanan dalam melakukan investasi dengan fitur-fitur, kemanaan, serta kemudahan yang diberikan kepada pengguna, sehingga dari hal tersebut muncul berbagai ulasan dari pengguna dalam bentuk sentimen negatif atau positif setelah menggunakan aplikasi Ajaib. Dari berbagai ulasan yang diberikan masih ada beberapa orang yang masih ragu untuk menggunakan aplikasi Ajaib karena ulasan yang diberikan oleh orang yang telah menggunakan. Ulasan yang telah diberikan pengguna mendorong peneliti untuk melakukan penelitian mengenai pandangan pengguna setelah menggunakan aplikasi Ajaib dengan algoritma Naïve Bayes. Pelaksanaan penelitian dilakukan untuk mengetahui banyaknya sentimen negatif dan positif dari ulasan yang ada mengenai aplikasi Ajaib. peneliti mengumpulkan 500 data melalui proses scraping pada google playstore di aplikasi Ajaib. Hasil yang diperoleh pada penelitian mengenai analisis sentimen dengan metode algoritma Naïve Bayes mendapatkan hasil yaitu 44,2% atau 221 sentimen positif dan 55,8% atau 279 sentimen negatif dari 500 data sentimen yang telah dianalisis. Proses evaluasi dilakukan dengan menggunakan confusion matrix  untuk mengevaluasi metode algoritma Naïve Bayes. Hasil dari proses evaluasi menperoleh nilai akurasi yaitu 74,44%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Ulasan; Pengguna; Naïve Bayes; Ajaib
Abstract− Developments occurring in the investment sector have made people interested in starting to invest. Currently, investments can be made easily using applications on smartphones, such as the Ajaib application. The Ajaib application offers comfort in making investments with the features, security and convenience provided to users, so that various reviews emerge from users in the form of negative or positive sentiments after using the Ajaib application. From the various reviews given, there are still some people who are still  hesitant  to  use  the  Ajaib  application  because  of  the  reviews  given  by  people  who  have  used  it.  The  reviews  given  by  users encouraged researchers to conduct research regarding user views after using the Ajaib application with the Naïve Bayes algorithm. The research  was  carried  out  to  determine  the  number  of  negative  and  positive  sentiments  from  existing  reviews  regarding  the  Ajaib application.  Researchers  collected  500  data  through  a  scraping  process  on  Google  Playstore  in  the  Ajaib  application.  The  results obtained in research on sentiment analysis using the Naïve Bayes algorithm method were 44.2% or 221 positive sentiments and 55.8% or  279  negative  sentiments  from  the  500  sentiment  data  that  had  been  analyzed.  The  evaluation  process  was  carried  out  using  a confusion matrix to evaluate the Naïve Bayes algorithm method. The results of the evaluation process obtained an accuracy value of 74.44%.
Keywords : Sentiment Analysis; Review; User; Naïve Bayes; Ajaib

## 1. PENDAHULUAN
Investasi adalah tindakan mengalokasikan kekayaan yang dimiliki ke dalam berbagai pilihan investasi dengan harapan mendapatkan  keuntungan  di  masa  mendatang  [1].  Investasi  adalah  strategi  yang  digunakan  oleh  entitas  atau  individu untuk  melindungi  nilai  kekayaan  mereka  dan,  pada  saat  yang  sama,  menciptakan  sumber  pendapatan  pasif.  Dengan kemajuan dan perkembangan di bidang investasi saat ini, semakin banyak masyarakat yang tertarik memulai investasi [2].  Sederhananya,  investasi  didefinisikan  sebagai  suatu  tindakan  menaruh  dana  pada  satu  aset  atau  lebih  dengan  niat untuk  memperoleh  laba  [3].  Aplikasi  adalah  perangkat  lunak  yang  digunakan  pengguna  untuk  membantu  melakukan tugas serta aktivitas pada sistem komputer. Aplikasi mobile, di sisi lain, dirancang untuk beroperasi tanpa terputus ketika pengguna berpindah ke tempat lain, menjaga kelangsungan komunikasi [4]. Aplikasi dirancang untuk menjalankan suatu tugas  atau  fungsi  yang  dapat  digunakan  oleh  pengguna  atau  aplikasi  lain  sesuai  dengan  tujuannya  [5].  Ajaib  adalah aplikasi investasi yang memudahkan berinvestasi dalam reksa dana dan saham online . Aplikasi ini memberikan akses ke berbagai reksa dana terbaik dan platform perdagangan saham secara real-time , serta sumber belajar investasi untuk semua tingkat  pengalaman.  Ajaib  merupakan  produk  dari  Ajaib  Group,  yang  juga  mengelola  Ajaib  Reksa  Dana  dan  Ajaib Sekuritas. Pada awalnya, aplikasi ini fokus pada investasi reksa dana daring.
Basis  data  adalah  kelompok  data  yang  terkait  dan  berhubungan  dengan  logis  dan  dibuat  untuk  melengkapi informasi yang diperlukan [6]. Data adalah informasi yang diperoleh secara empiris dan dikumpulkan oleh peneliti untuk digunakan dalam menyelesaikan permasalahan riset. Data riset dapat diperoleh dari berbagai sumber dan dikumpulkan melalui berbagai metode selama proses penelitian [7]. Pengguna dapat memberikan ulasan mengenai aplikasi Ajaib secara bebas setelah menggunakannya. Ulasan tersebut dikumpulkan untuk dijadikan basis data. Data yang telah dikumpulkan akan dijadikan sumber sentimen yang nantinya akan melalui proses analisis sentimen. Analisis sentimen adalah tahapan di mana data teks dianalisis secara otomatis dengan tujuan untuk memahami dan mengekstrak sentimen yang ada didalam sebuah ulasan [8]. Dengan menggunakan analisis sentimen, peneliti memiliki kemampuan untuk mengevaluasi polaritas dari pendapat yang dikumpulkan, yang dapat digunakan untuk meramalkan sentimen tersebut apakah bersifat negatif atau positif. Analisis sentimen merupakan sebuh penyelesaian yang memungkinkan peneliti untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna. Melalui metode analisis  sentimen, peneliti dapat menyimpulkan informasi dari data yang bersifat acak  [9].
Dalam  penelitian,  sentimen  sering  dimaksudkan  sebagai  big  data  karena  volume  data  teksnya  bertambah  besar  dan keragaman  makna  konteksnya  semakin  meningkat  [10].  Proses  analisis  mencakup  data  dari  tweet,  ulasan  teks,  blog, forum,  dan  tahap  preprocessing  melibatkan  langkah-langkah  seperti  menghapus  kata-kata  penghubung  (stopword), mereduksi  kata-kata  menjadi  bentuk  dasarnya  (stemming),  menghilangkan  elemen-elemen  tertentu,  mengidentifikasi sentimen,  membagi  teks  menjadi  token,  dan  mengklasifikasikan  sentimen  [11].  Ini  bisa  dijelaskan  sebagai  langkah- langkah  dalam  menganalisis  teks  untuk  mengambil  informasi  yang  memiliki  nilai  tambah  sesuai  dengan  tujuan  yang spesifik [12].
Beberapa macam metode analisis sentimen seperti Random Forest , Naïve Bayes Classifier , dan sejenisnya adalah pendekatan yang umumnya digunakan [13]. Naïve Bayes Classifier merupakan jenis dari algoritma Machine Learning yang tidak memiliki aturan, sehingga memiliki fleksibilitas. Naïve Bayes mengandalkan probabilitas untuk menentukan kemungkinan  suatu  kejadian  dengan  memperhitungkan  frekuensi  pada  berbagai  klasifikasi  dalam  data  pelatihan  [14]. Perkembangan  penelitian  dalam  menerapkan Naïve  Bayes untuk  melakukan  metode  klasifikasi  telah  banyak menggambarkan berbagai variasi topik pembahasan  [15]. Konsep mendasar dari Naïve Bayes melibatkan pemanfaatan Teorema  Bayes,  yang  merupakan  suatu  prinsip  dalam  statistik  untuk  menghitung  probabilitas.  Dalam Naïve  Bayes , probabilitas  dihitung  untuk  mengaitkan  suatu  kelas  dengan  atribut  yang  ada,  sehingga  dapat  menentukan  kelas  yang memungkinkan. Algoritma Naïve Bayes digunakan untuk menghitung serta untuk menghitung probabilitas yang tertinggi, yang kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan data uji ke dalam bagian yang tepat [16]. Data tersebut dijalankan melalui  alat  RapidMiner  untuk  pengujian  [17].  RapidMiner  adalah  alat  yang  mampu  mengolah  data  dengan memanfaatkan algoritma dan prinsip data mining [18].
Penelitian mengenai analisis sentimen sudah banyak dilakukan sebelumnya, seperti penelitian mengenai analisis sentimen  yang  membahas  mengenai  aplikasi  Canva  dengan  menggunakan  metode  algoritma  KNN  dan Naïve  Bayes , accuracy yang didapatkan dari hasil  penelitian sebesar 77.41% untuk alogritma Naïve Bayes dan 83,92% untuk algoritma KNN  [19].  Penelitian  terdahulu  lainnya    yaitu  membahas  tentang  analisis  sentimen  yaitu  penelitian  analisis  sentimen yang membahas tentang kualitas pelayanan dari aplikasi Gojek dengan algoritma Naïve Bayes untuk memprosesnya, hasil akurasi yang diperoleh yaitu sebesar 68% [20].
Berbagai respon masyarakat baik pro dan kontra dalam hal investasi secara daring melalui aplikasi Ajaib, sehingga peneliti melakukan penelitian mengenai tanggapan masyarakat setelah menggunakan aplikasi Ajaib. Tujuan dilakukannya penelitian ini untuk mengetahui respon para pengguna aplikasi  Ajaib setelah menggunakannya dalam bentuk ulasan di google playstore. Ulasan yang diberikan oleh pengguna akan mencerminkan tingkat kepuasan mereka terhadap aplikasi Ajaib. Hal yang memperngaruhi kepuasan dari para pengguna terhadap aplikasi Ajaib yaitu dari fitur fitur yang diberikan serta kemudahan dalam pemakaiannya. Ketika respon para pengguna aplikasi Ajaib yang didapat dari ulasan yang ada di google  playstore  banyak  yang  tidak  puas  diharapkan  pihak  dari  aplikasi  Ajaib  bisa  mengevaluasi  serta  membuat pembaharuan dari saran dan masukan yang diberikan di kolom ulasan. Perbedaan penelitian ini dari penelitian yang telah ada,  penelitian  ini  mengumpulkan  data  dengan web  scraping untuk  dijadikan  dataset,  kemudian  penelitian  ini menggunakan  tools  RapidMiner  untuk  melakukan  proses  analisis  terhadap  dataset  yang  telah  didapatkan  dengan algoritma Naïve Bayes.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2. 1 Tahapan Penelitian
Metode yang digunakan peneliti yaitu menggunakan ulasan yang didapat dari review /ulasan aplikasi yang ada di google playstore dan menerapkan pada platform RapidMiner untuk memprediksi sentimen , sehingga dapat mempermudah untuk mengetahui sentimen bersifat positif atau negatif. Peneliti mengilustrasikan alur penelitian pada Gambar 1 berikut.

## 2. 2 Pengumpulan Data
Proses scraping data dilakukan melalui berbagai metode dan teknik. Proses scraping data ini juga memiliki kemampuan untuk mengubah data yang tidak terstruktur menjadi terstruktur, sehingga dapat disimpan dalam basis data.  Jadi, proses scraping data  ini  adalah  menyimpan,  mengumpulkan,  dan  memvalidasi  data  agar  dapat  diinterpretasikan  sebagai informasi yang bermutu [21].

## 2. 3 Pelabelan data
Pada  tahap  pelabelan data,  keputusan  diambil untuk mengelompokkan  data  menjadi  dua kategori:  positif  dan  negatif. Kategori positif digunakan untuk menggambarkan emosi positif seperti santai, senang, rileks, ceria, dan emosi yang baik. Sementara  itu,  kategori  negatif  diterapkan  pada  emosi  negatif  seperti  tertekan,  sedih,  takut,  marah,  dan  emosi  yang mengarah ke rasa penderitaan. Proses pengklasifikasian ini dilakukan secara manual dan bersifat subjektif [22].

## 2. 4 Preprocessing Data
Tahap preprocessing data  dilakukan  pada  tahap  ini  ialah  untuk  mengolah  data  yang  telah  dikumpulkan dalam  bentuk yang tidak teratur. Preprocessing data dilakukan untuk mengganti beberapa kata asing ke dalam Bahasa Indonesia serta menghilangkan karakter yang tidak diperlukan [23]. Pada processing data terdapat 5 tahapan, yaitu cleansing, transform cases, tokenize, filter stopword, filter by length.

## 2. 5 Naïve Bayes
Naïve  Bayes  Classifier  adalah  sebuah  metode  algoritma  untuk  melakukan  klasifikasi  yang  didasarkan  pada  konsep probabilitas.  Metode  ini  merujuk  pada  Teorema  Bayes  sebagai  dasar  konsepnya.  Naïve  Bayes  merupakan  salah  satu instrumen klasifikasi yang sangat efektif [24]. Keunggulan Naïve Bayes Classifier terletak pada kemampuannya yang sederhana namun menghasilkan kinerja yang baik dalam klasifikasi teks [25].

## 2. 6 Evaluasi
Pada tahap evaluasi dilakukan dengan menggunakan confusion matrix untuk mengetahui performa dari algoritma naïve bayes yang telah dibuat untuk melakukan proses klasifikasi. Hasil yang terdapat pada confusion matrix berupa nilai accuracy, recall, dan precision .

## 2. 7 RapidMiner
RapidMiner pada penelitian ini digunakan untuk mengolah data serta melakukan proses klasifikasi dengan algrotma naïve bayes. RapidMiner  merupakan  perangkat  lunak  sumber  terbuka  yang  dapat  diakses  oleh  semua  individu.  RapidMiner berfungsi sebagai alat analisis data yang menggunakan berbagai metode, termasuk metode deskriptif dan prediktif [26].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN .

## 3. 1 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, peneliti mengumpulan data mengenai ulasan aplikasi Ajaib dengan menggunakan web scraping . Data yang dikumpulkan yaitu mulai dari Desember 2020 hingga Agustus 2023 dengan total jumlah 500 ulasan untuk dijadikan dataset. Data tersebut akan disimpan dalam format csv. Data yang telah dikumpulkan pada penelitian ini didapat dari aplikasi Ajaib yang ada di website google playstore. Berikut Gambar 2 adalah illustrasi pada proses pengumpulan data.
Gambar 2 . Illustrasi pada proses pengumpulan data

## 3. 2 Pelabelan Dataset
Setelah proses pengumpulan data dengan web scraping, maka akan dilanjut dengan proses pelabelan terhadap data ulasan aplikasi Ajaib yang dilakukan oleh peneliti. Peneliti akan memberikan label sentimen positif dan negatif pada data ulasan dan proses pelabelan akan dilakukan pada Miscrosoft Excel . Pelabelan yang dilakukan oleh peneliti dengan algoritma Naïve Bayes ini akan dijadikan untuk data latih . Data yang diberi label sentimen oleh peneliti yaitu sebanyak 300 data dari total data yaitu 500 data. Berikut Gambar 3 merupakan hasil pelabelan data ulasan aplikasi Ajaib.
colab.research.google.com
Data ulasan Aplikasi
RapidMiner
Gambar 3 . Pelabelan ulasan

## 3. 3 Preprocessing Data
Proses selanjutnya peneliti melakukan preprocessing pada dataset ulasan aplikasi  Ajaib dengan menggunakan aplikasi RapidMiner. Pada proses  preprocessing,  data  yang berisi  teks  ulasan  aplikasi  Ajaib yang  tidak  beraturan  akan diubah menjadi teks yang beraturan sehingga tidak terjadi kesalahan. Pada tahap proses preprocessing ini ada tahap beberapa tahap yaitu cleaning , tokenize, transform cases, stopword, filter tokens (by length). Selain itu, pada penelitian ini peneliti menggunakan operator di aplikasi RapidMiner yaitu operator process document untuk melakukan penyesuaian terhadap operator yang akan digunakan pada tahapan tokenize, transform cases, stopword, filter tokens (by length) seperti pada Gambar 4 berikut.

## Gambar 4 . Tahap Preprocessing
Cleansing merupakan  proses  yang  dilakukan  untuk  melakukan  proses  pembersihkan  dengan  pada  teks  ulasan dengan menghapus berbagai simbol atau karakter seperti : .,!/ dan seterusnya  [27]. Berikut contoh ulasan sebelum dan sesudah melewati proses cleansing pada Tabel 1.
Tabel 1. Proses cleansing
Sebelum cleansing
Sesudah cleansing Cocok untuk pemula seperti saya yang baru belajar crypto, fitur  fitur  nya  mudah  dipahami,  dan  transaksi  nya  pun realtime, saya suka !!! Cocok  untuk  pemula  seperti  saya  yang  baru  belajar crypto fitur fitur nya mudah dipahami dan transaksi nya pun realtime saya suka Saya  baru  update...tapi  kenapa  order  saya  tidak  muncul
????????  di  riwayat  pun  tidak????????  tadi  saya  salah pasang  harga  mau  Amand  tapi  tidak  muncul...itu bagaimana?
Saya baru update tapi kenapa order saya tidak muncul di riwayat pun tidak tadi saya salah pasang harga mau Amand tapi tidak muncul itu bagaimana
Klo bsa WD nya jangan H+3 karena klo kita butuh bgt! Masa harus nunggu 3 hari ? Idealnya instant WD, tp H+1 masih ok,  lah  .  Klo  h+1  pasti  yg  Invest  pada  nambah  nominal deposit  ratusan  juta!  Gak  masalah!  Toh  WD  nya  cpt!  Klo h+3  mntok  10-20jutaan  karena  klo  lagi  butuh  banget  ada deadline, yah lama jg 3 hari mah !
Klo bsa WD nya jangan H3 karena klo kita butuh bgt Masa harus nunggu 3 hari  Idealnya instant WD tp H1 masih  ok  lah    Klo  h1  pasti  yg  Invest  pada  nambah nominal deposit ratusan juta Gak masalah Toh WD nya cpt  Klo  h3  mntok  10  20jutaan  karena  klo  lagi  butuh banget ada deadline yah lama jg 3 hari mah
Transform cases merupakan proses untuk merubah setiap huruf  besar dataset untuk diubah menjadi huruf kecil [28]. Hal tersebut dilakukan untuk mencegah kesalahan pada saat tokenize. Berikut merupakan contoh dari beberapa data sebelum dan sesuadah melalui proses transform cases pada Tabel 2 .
Tabel 2. Proses transform cases
Sebelum transform cases
Sesudah transform cases
Cocok untuk pemula seperti saya yang baru belajar crypto fitur  fitur  nya  mudah  dipahami  dan  transaksi  nya  pun realtime saya suka
cocok untuk pemula seperti saya yang baru belajar crypto fitur  fitur  nya  mudah  dipahami  dan  transaksi  nya  pun realtime saya suka
Saya baru update tapi kenapa order saya tidak muncul  di riwayat  pun  tidak  tadi  saya  salah  pasang  harga  mau Amand tapi tidak muncul itu bagaimana
saya baru update tapi kenapa order saya tidak muncul  di riwayat pun tidak tadi saya salah pasang harga mau amand tapi tidak muncul itu bagaimana
Klo  bsa  WD  nya  jangan  H3  karena  klo  kita  butuh  bgt Masa  harus  nunggu  3  hari    Idealnya  instant  WD  tp  H1 masih ok lah  Klo h1 pasti yg Invest pada nambah nominal deposit ratusan juta Gak masalah Toh WD nya cpt Klo h3 mntok  10  20jutaan  karena  klo  lagi  butuh  banget  ada deadline yah lama jg 3 hari mah
klo bsa wd nya jangan h3 karena klo kita butuh bgt masa harus nunggu 3 hari  idealnya instant wd tp h1 masih ok lah  klo h1 pasti yg invest pada nambah nominal deposit ratusan juta Gak masalah toh wd nya cpt Klo h3 mntok 10 20jutaan  karena  klo  lagi  butuh  banget  ada  deadline  yah lama jg 3 hari mah
Tokenizing merupakan tahapan di mana teks dipisah menjadi bagian-bagian yang dinamakan sebagai token untuk dilakukannya analisis nantinya  [29]. Berikut merupakan contoh ulasan sebelum dan sesudah melewati proses tokenize pada Tabel 3.
Tabel 3. Proses tokenizing Sebelum tokenizing
Sesudah tokenizing cocok untuk pemula seperti saya yang baru belajar crypto fitur  fitur  nya  mudah  dipahami  dan  transaksi  nya  pun realtime saya suka [‘cocok’.’untuk’,’pemula’,’seperti’,’saya’,
‘yang’,’baru’,’belajar’,’crypto’,’fitur’,’fitur’, ’mudah’,’dipahami’,’dan’,’transaksi’,’realtime’,’saya’,
’suka’]
saya  baru  update  tapi  kenapa  order  saya  tidak  muncul  di riwayat pun tidak tadi saya salah pasang harga mau amand tapi tidak muncul itu bagaimana [‘saya’.’baru’,’tapi’,’kenapa’,’saya’,‘tidak’,
’muncul’,’di’,’riwayat’,’pun’,’tidak’,’tadi’, ’saya’,’salah’,’pasang’,’harga’,’mau’,’amand’,’tapi’,’ti dak’,’muncul’,’itu’,’bagaimana’]
klo bsa wd nya jangan h3 karena klo kita butuh bgt masa harus nunggu 3 hari  idealnya instant wd tp h1 masih ok lah klo h1 pasti yg invest pada nambah nominal deposit ratusan juta Gak masalah toh wd nya cpt Klo h3 mntok 10 20jutaan karena klo lagi butuh banget ada deadline yah lama jg 3 hari mah
[‘klo’,’bsa’,’wd’,’nya’,’jangan’,’h3’,’karena’, ’klo’,’kita’,’butuh’,’bgt’,’masa’,’harus’,’nunggu’,’3har i’,’idealnya’,’instan’,’wd’,’tp’,’h1’, ’masih’,’ok’,’lah’,’klo’,’h1’,’pasti’,’yg’,’inves’,’pada’,
’nambah’,’nominal’,’deposit’,’ratusan’,’juta’,’gak’,’ma salah’,’toh’,’wd’,’nya’,’cpt’,’klo’,’h3’,’mntok’,’1020ju taan’,’jutaan’,’karena’,’klo’,’lagi’,
’butuh’,’banget’,’ada’,’deadline’,’yah’,’lama’,’jg’,’3ha ri’,’mah’]
Filter stopwords adalah tahap menghilangkan kata yang tidak memiliki arti [30]. Peneliti menggunakan stopwords Bahasa Indonesia yang didapat dari www.kaggle.com. Berikut merupakan contoh ulasan yang telah melalui proses filter stopwords pada Tabel 4.
Tabel 4. Proses stopword Sebelum stopword
Sesudah stopword cocok untuk pemula seperti saya yang baru belajar crypto fitur fitur nya mudah dipahami dan transaksi nya pun realtime saya suka cocok  pemula  baru  belajar  crypto  fitur  mudah dipahami transaksi realtime suka saya  baru  update  tapi  kenapa  order  saya  tidak  muncul    di riwayat pun tidak tadi saya salah pasang harga mau amand tapi tidak muncul itu bagaimana
baru update tidak order muncul riwayat salah pasang harga mau amand tidak muncul
klo bsa wd nya jangan h3 karena klo kita butuh bgt masa harus nunggu 3 hari  idealnya instant wd tp h1 masih ok lah  klo h1 pasti yg invest pada nambah nominal deposit ratusan juta Gak masalah toh wd nya cpt Klo h3 mntok 10 20jutaan karena klo lagi butuh banget ada deadline yah lama jg 3 hari mah
jangan kerana butuh masa nunggu ideal instan masih invest  nambah  deposit  masalah  karena  lagi  butuh banget deadline lama
Filter  tokens  by  length merupakan  tahapan  untuk  menghapus  kata  yang  telah ditetapkan  jumlah  hurufnya  oleh peneliti. Berikut merupakan contoh ulasan yang telah melalui proses filter tokens by length pada Tabel 5.
Tabel 5. Proses filter by length
Sebelum filter tokens by length
Sesudah filter tokens by length cocok pemula baru belajar crypto fitur mudah dipahami transaksi realtime suka cocok  pemula  baru  belajar  crypto  fitur  mudah  dipahami transaksi realtime suka baru  update  tidak  order  muncul  riwayat  salah  pasang harga mau amand tidak muncul
baru  update  tidak  order  muncul  riwayat  salah  pasang harga mau amand tidak muncul
klo bsa wd nya jangan h3 karena klo kita butuh bgt masa harus nunggu 3 hari  idealnya instant wd tp h1 masih ok lah  klo h1 pasti yg invest pada nambah nominal deposit ratusan juta Gak masalah toh wd nya cpt Klo h3 mntok 10 20jutaan  karena  klo  lagi  butuh  banget  ada  deadline  yah lama jg 3 hari mah
jangan karena kita butuh masa harus nunggu hari idealnya instan  masih  pasti  invest  pada  nambah  nominal  deposit ratusan  juta  masalah  mntok  20jutaan  karena  lagi  butuh banget ada deadline lama hari

## 3. 4 Implementasi Naïve Bayes
Setelah tahap preprocessing maka akan dilanjut ke tahap pengimplementasian algoritma Naïve Bayes terlebih dahulu. Proses implementasi Naïve Bayes ini dilakukan dengan menggunakan aplikasi RapidMiner . Hal pertama yang dilakukan oleh  peneliti  yaitu  membuat  model  algoritma Naïve  Bayes dan  juga  data  latih  di  aplikasi RapidMiner yaitu  dengan menghubungkan  operator process  document dari  tahap preprocessing ke  operator  algoritma Naïve  Bayes ,  kemudian difilter terlebih dahulu data yang berisi ulasan aplikasi  investasi Ajaib yang sudah diberi label sentimen oleh peneliti. Perbandingan yang peneliti gunakan untuk data latih dan data uji yang dipakai peneliti yaitu 60 : 40. Berikut Gambar 5 merupakan alur pemrosesannya.
Gambar 5 . Proses pembuatan model Naïve Bayes dan data latih.
Tahap selanjutnya setelah memiliki model Naïve Bayes dan juga data latih yaitu dilanjut dengan tahap klasifikasi algoritma Naïve Bayes . Data yang berisi Ulasan Aplikasi Naïve Bayes yanga akan dijadikan data uji terlebih dahulu difilter untuk diambil data yang sentimennya masih kosong, lalu dilanjut dengan proses preprocessing yang ada di dalam operator process  document .  Hasil  dari  operator process  document akan  digubungkan  oleh  data  latih  yang  telah  kita  dapatkan sebelumnya dengan menggunakan operator union, hal ini dilakukan karena adanya perbedaan kata-kata yang terdapat pada data uji dan data latih. Operator union digunakan oleh peneliti untuk menyesuaikan atribut yang ada diantara data latih  dan  data  uji.  Setelah  digabungkan  akan difilter  lagi  terlebih  dahulu  untuk diambil  data  yang  sentimennya  masih kosong.  Setelah  data  uji  sudah  siap  untuk  dilakukan  proses  klasifikasi  dengan  menggunakan  model  algoritma Naïve Bayes , peneliti menghungkan model dari algoritma Naïve Bayes dengan apply untuk melakukan proses klasifikasi pada data uji, setelah selesai melakukan proses klasifikasi Naïve Bayes akan didapatkan hasil berupa data yang sudah dilabeli sentimennya  secara  otomatis  dengan  algoritma Naïve  Bayes. Berikut  adalah  gambar  6  proses  pemberian  label  secara otomatis dengan menggunakan metode algoritma Naïve Bayes .
Setelah  melalui  proses  pemberian  label  secara  otomatis  dengan  menggunakan  metode  algoritma Naïve  Bayes, maka akan muncul  hasil pemberian label dari Naïve Bayes dalam bentuk prediction sentimen. Pada proses pemberian label secara otomatis oleh algoritma Naïve Bayes. Algoritma tersebut telah di latih menggunakan data latih yang telah disiapkan oleh peneliti, berupa data yang sebelumnya telah diberi label secara manual. Setelah dilatih, algoritma Naïve Bayes dapat memahami pola yang telah dipelajari dari data latih, sehingga mampu memprediksi data yang akan diprediksi ke dalam dua kelas yaitu positif dan negatif. Berikut gambar 7 hasil dari pemberian label secara otomatis dengan Naïve Bayes.
Gambar 7. Hasil dari proses pemberian label secara otomatis dengan Naïve Bayes

## 3. 5 Pengujian Evaluasi
Tahapan selanjutnya setelah klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes yaitu melakukan proses pengujian/evaluasi dari algoritma Naïve Bayes . Pada pengujian evaluasi ini confusion matrix digunakan untuk melakukan pengujian evaluasi. Berikut Gambar 8 merupakan alur dilakukannya pengujian algoritma Naïve Bayes.
Gambar 8. alur pengujian algoritma Naïve Bayes dengan confusion matrix
Pada operator split data peneliti akan menggunakan  split data dengan perbandingan yaitu sebesar 60:40.  Hasil dari  proses  pengujian  algoritma Naïve  bayes ini  berupa  nilai Precision , recall ,  dan accuracy. Berikut  Gambar  9 merupakan confusion matrix hasil dari proses pengujian algoritma Naïve Bayes.
Gambar 9. Confusion matrix dari hasil pengujian algoritma Naïve Bayes
Berdasarkan  hasil confusion  matrix dari  algoritma  Naïve  Bayes  mendapatkan  nilai accuracy sebesar  76,67%. Kemudian  sentimen  positif  pada  proses  pengujian  juga  memperoleh  recall  77,97%    dan precision sebesar  75,41%. Sedangkan sentimen negatif mempreoleh recall 75,41% dan precision sebesar 77,97% . Berikut Gambar 10 merupakan visualisasi dari confusion matrix.
Gambar 10. Visualisasi confusion matrix

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari pengolahan data aplikasi Ajaib dengan algoritma naïve bayes . Terdapat 221 data sentimen bernilai positif dan 279 data sentimen yang bernilai negatif dari 500 data yang didapatkan dari Desember 2020 hingga Agustus 2023 dan telah dianalisis. Dengan jumlah sentimen yang bernilai negatif lebih tinggi dari sentimen yang bernilai positif dapat disimpulkan para pengguna aplikasi Ajaib merasa kurang puas karena fitur yang diberikan serta penggunaan dari aplikasi Ajaib terlihat dari banyaknya ulasan negatif yang diberikan. Akan tetapi sebagian pengguna juga merasa puas atas  fitur  yang  diberikan.  Dilihat  dari  jumlah  sentimen  positif  dan  negatif  yang  perbedaan  jumlah  banyaknya  tidak terlampau jauh. Hasil akurasi pengujian algoritma naïve bayes yang didapatkan dari proses evaluasi dengan confusion matrix menunjukan bahwa akurasi algortima naïve bayes adalah sebesar 76,67%. Pada proses evaluasi sentimen positif didapatkan  nilai  precision  mencapai  75,41%  dengan  recall  sebesar  77,97%,  sementara  untuk  sentimen  negatif mendapatkan nilai precision  77,97 % dengan recall sebesar 75,41%.  Kekurangan dari penelitian ini adalah kurangnya jumlah sampel data latih yang digunakan. Peneliti hanya melabeli  300 data untuk dijadikan data latih  oleh karena itu, masih terdapat beberapa data yang kurang akurat dalam proses klasifikasi naïve bayes. Saran untuk penelitian selanjutnya yang  diberikan  oleh  peneliti,  pada  saat  proses  pelabelan  pada  dataset  diharapkan  dapat  dilakukan  lebih  banyak  lagi sehingga pada saat proses klasifikasi naïve bayes hasil yang didapatkan bisa lebih akurat.

## REFERENCES
[1] F. Ainiyah, I. Yuliana, and M. I. Prajawati, “Sikap Investasi dan Norma Subjektif Terhadap Minat Investasi dengan Literasi Keuangan Sebagai Variabel Moderasi,” Ekon. dan Bisnis , vol. 8, no. 8(1), pp. 39–45, 2021, doi: 10.35590/jeb.v10i1.6284.
[2] M.  A.  Khakim,  “Pengaruh  Investasi  Dalam  Perekonomian,” J.  AKSES ,  no.  2085,  pp.  1–10,  2022,  doi: 10.47329/jurnalakses.v14i2.892.
[3] M. Rinestu, I. P. Made Indra, B. Marsanto, and S. Trisakti, “Classification Of Investment Decisions During Covid-19 Pandemic Using  Naive  Bayes,” Manag.  Stud.  Entrep.  J. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  1784–1796,  2022,  [Online].  Available: http://journal.yrpipku.com/index.php/msej.
[4] A. Voutama and E. Novalia, “Perancangan Aplikasi M-Magazine Berbasis Android Sebagai Sarana Mading Sekolah Menengah Atas,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, p. 104, Feb. 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.920.
[5] Aditya Fajar Ramadhan, Ade Dwi Putra, and Ade Surahman, “Aplikasi Pengenalan Perangkat Keras Komputer Berbasis Android Menggunakanaugmented  Reality  (Ar),” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  24–31,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[6] EllyaHelmud, “Optimasi Basis Data Oracle Menggunakan Complex View Studi Kasus : PT. Berkat Optimis Sejahtera (PT.BOS) Pangkalpinang,” J. Informanika , vol. 7, no. 1, pp. 80–86, 2021, doi: 10.52233/informanika.v7i01.204.
[7] A.  Wahab,  A.  Syahid,  and  J.  Junaedi,  “Penyajian  Data  Dalam  Tabel  Distribusi  Frekuensi  Dan  Aplikasinya  Pada  Ilmu Pendidikan,” Educ. Learn. J. , vol. 2, no. 1, p. 40, 2021, doi: 10.33096/eljour.v2i1.91.
[8] F. Sidik, I. Suhada, A. H. Anwar, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” J. Linguist. Komputasional , vol. 5, no. 1, p. 34, Apr. 2022, doi: 10.26418/jlk.v5i1.79.
[9] D. R. Alghifari, M. Edi, and L. Firmansyah, “Implementasi Bidirectional LSTM untuk Analisis Sentimen Terhadap Layanan Grab Indonesia,” J. Manaj. Inform. , vol. 12, no. 2, pp. 89–99, 2022, doi: 10.34010/jamika.v12i2.7764.
[10]  M.  A.  Amrustian,  W.  Widayat,  and  A.  M.  Wirawan,  “Analisis  Sentimen  Evaluasi  Terhadap  Pengajaran  Dosen  di  Perguruan Tinggi Menggunakan Metode LSTM,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 535, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3527.
[11]  W. A. Prabowo and C. Wiguna, “Sistem Informasi UMKM Bengkel Berbasis Web Menggunakan Metode SCRUM,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 1, p. 149, Jan. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[12]  N. Ramdhani and R. H. Al-Fadillah, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Belajar Daring Selama Pandemi Covid-19 Dengan Deep Learning,” J. Siliwangi , vol. 7, no. 2, p. 2021, 2021.
[13]  P. Arsi, R. Wahyudi, and R. Waluyo, “Optimasi SVM Berbasis PSO pada Analisis Sentimen Wacana Pindah Ibu Kota Indonesia,”
J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 10, pp. 231–237, 2021, doi: https://doi.org/10.29207/resti.v5i2.2698.
[14]  E. Fitriani, “Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan,” Sistemasi , vol. 9, no. 1, p. 103, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i1.596.
[15]  T. A. Sari, E. Sinduningrum, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Pada Aplikasi Fore Coffee Menggunakan Metode Naïve Bayes,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 6, pp. 773–779, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.884.
[16]  A. Tangkelayuk, “The Klasifikasi Kualitas Air Menggunakan Metode KNN, Naïve Bayes, dan Decision Tree,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 1109–1119, Jun. 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.2048.
[17]  C. Nas, “Data Mining Prediksi Minat Calon Mahasiswa Memilih Perguruan Tinggi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Manaj. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 131–145, 2021, doi: 10.34010/jamika.v11i2.5506.
[18]  K. F. Irnanda, A. P. Windarto, and I. S. Damanik, “Optimasi Particle Swarm Optimization Pada Peningkatan Prediksi dengan Metode Backpropagation Menggunakan Software RapidMiner,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 1, p. 122, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3836.
[19]  D. Pratmanto, F. Fandi, and D. Imaniawan, “Computer Science ( CO-SCIENCE ) Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Canva Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Dan  K-Nearest  Neighbors,”  vol.  3,  no.  2,  pp.  110–117,  2023,  doi: https://doi.org/10.31294/coscience.v3i2.1917.
[20]  K. D. Indarwati and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Terhadap Kualitas Pelayanan Aplikasi Gojek Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 10, no. 1, 2023, doi: 10.35957/jatisi.v10i1.2643.
[21]  J. Florensius Sianipar, Y. R. Ramadhan, and I. Jaelani, “Analisis Sentimen Pembangunan Kereta Cepat Jakarta-Bandung di Media Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Media  Online) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  360–367,  2023,  doi: 10.30865/klik.v4i1.1033.
[22]  D. Oktavia, Y. R. Ramadahan, and M. Minarto, “Analisis Sentimen Terhadap Penerapan Sistem E-Tilang Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 407– 417, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1040.
[23]  A. F. I. Muhammad Imam  Ghozali, Wibowo Harry Sugiharto, “Analisis Sentimen Pinjaman Online Di Media Sosial Twitter Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  33,  no.  1,  pp.  1–12,  2022,  doi: https://doi.org/10.30865/klik.v3i6.936.
[24]  E. W. Sholeha, S. Yunita, R. Hammad, V. C. Hardita, and K. Kaharuddin, “Analisis Sentimen Pada Agen Perjalanan Online Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 3, no. 4, pp. 203–208, 2022, doi: 10.35746/jtim.v3i4.178.
[25]  M.  Hudha,  E.  Supriyati,  and  T.  Listyorini,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Youtube  Terhadap  Tayangan #Matanajwamenantiterawan Dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 1– 6, 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i1.3376.
[26]  L.  L.  Kaamilah,  “Analisis  Kelompok  Lansia  Berdasarkan  Kategori  Usia  Dengan  Metode  K-Means  Clustering,” J.  Ris.  Ilmu Akunt. , vol. 2, no. 2, pp. 1–14, 2023.
[27]  M. W. A. Putra, Susanti, Erlin, and Herwin, “Analisis Sentimen Dompet Elektronik Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” IT J. Res. Dev. , vol. 5, no. 1, pp. 72–86, 2020, doi: 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).5159.
[28]  A. Noviriandini, H. Hermanto, and D. Ayu Ambarsari, “Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Aplikasi JMO (Jamsostek Mobile) Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Reputasi J. Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 4, no. 1, pp. 33–37, 2023, doi: 10.31294/reputasi.v4i1.1986.
[29]  A. Halim and Andri Safuwan, “Analisis Sentimen Opini Warganet Twitter Terhadap Tes Screening Genose Pendeteksi Virus Covid-19 Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Inform. Teknol. dan Sains , vol. 5, no. 1, pp. 170–178, 2023, doi: 10.51401/jinteks.v5i1.2229.
[30]  M. F. El Firdaus, N. Nurfaizah, and S. Sarmini, “Analisis Sentimen Tokopedia Pada Ulasan di Google Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 5, p. 1329, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4774.