JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4995

## ANALISIS  SENTIMEN  ULASAN  PENGGUNA  APLIKASI MEDIA  SOSIAL  INSTAGRAM  PADA  SITUS  GOOGLE
PLAY STORE

## MENGGUNAKAN NAÏVE
BAYES

## CLASSIFIER
Reza Zulfiqri 1 , Betha Nurina Sari 2 , Tesa Nur Padilah 3
1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang; Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361; Telp. (0267) 641177
Received: 14 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Scraping; Instagram; Analisis Sentimen; Google Play Store;
Corespondent Email: rezazulfiqri07@gmail.com
Abstrak. Instagram  merupakan  salah  satu  media  sosial  paling  populer  di seluruh dunia, dengan lebih dari satu miliar pengguna aktif setiap bulannya. Semakin berkembangnya teknologi informasi pada era digital seperti sekarang membuat  opini  atau  sentimen  masyarakat  banyak  dibagikan  dalam  kolom komentar atau ulasan. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis terhadap ulasan aplikasi  media  sosial  instagram    untuk  melihat  opini  masyarakat  mengenai aplikasi  terbeut.  Data  ulasan  diperoleh  dari  situs  web  Google  Play  yang diambil  menggunakan  metode scraping. Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi media sosial Instagram yang terdapat pada situs Google Play Store untuk mengetahui dan mengklasifikasikan  komentar  baik  dan  buruk.  Sentimen  pengguna  dapat memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi  pengembang  aplikasi  dalam memahami  kepuasan  pengguna,  mengevaluasi  fitur  yang  ada,  serta meningkatkan kualitas aplikasi. Pada pengujian ini menggunakan 1000 data terdiri dari 80% data training dan 20% data testing . Hasil pengujian akurasi, penelitian ini menggunakan confusion matrix , dalam penelitian ini algoritma Naïve Bayes classifier dengan akurasi yang didapatkan sebesar 89%.
Abstract. Instagram  is  one  of  the  most  popular  social  media  platforms worldwide, with over one billion active users each month. The advancement of information technology in today's digital era has led to a surge in public opinions or sentiments shared in comment sections or reviews. Therefore, it is necessary  to  analyze  reviews  of  the  Instagram  social  media  application  to understand public opinions about the app. The review data was obtained from the  Google  Play  website  using  the  scraping  method.  This  research  aims  to perform  sentiment  analysis  on  user  reviews  of  the  Instagram  social  media application found on the Google Play Store to identify and classify positive and  negative  comments.  User  sentiments  can  provide  valuable  insights  for application  developers  to  understand  user  satisfaction,  evaluate  existing features,  and  improve  the  application's  quality.  In  this  testing,  1000  data samples were used, consisting of 80% training data and 20% testing data. The accuracy  of  the  test  results  was  measured  using a  confusion  matrix.  In  this study, the Naïve Bayes classifier algorithm achieved an accuracy of 89%.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  akan  berbagi  momen,  menjalin interaksi  dan  mendapatkan  inspirasi  dengan mudah  membuat  tim  pengembang  atau perusahan teknologi menciptakan inovasi untuk membangun  berbagai  platform  dan  aplikasi media sosial. Perkembangan teknologi informasi yang sangat pesat mendorong inovasi dalam  menciptakan  platform-platform  dan media sosial yang sudah dibangun pada saat ini. Dengan  terciptanya  berbagai  platform  dan media sosial, pengguna dapat berbagi, berinteraksi,  dan  mendapatkan  informasi tentang banyak hal dengan mudah.[1]
Instagram merupakan salah satu
inovasi  yang  diciptakan  oleh  perusahaan teknologi Facebook.
Nama instagram kependekan  dari  kata  “instan-telegram”  yang merupakan  layanan  jejaring  sosial  berbasis fotografi.  Jejaring  sosial  ini  diresmikan  pada tanggal 6 Oktober 2010 oleh Kevin Systrom dan Mike  Krieger  yang  mampu  menjaring  25  ribu pengguna  di  hari  pertama.  Data  berdasarkan CNBC  Indonesia  tahun  2023  tercatat  bahwa pada awal tahun 2023 Indonesia menjadi negara dengan  jumlah  pengguna  instagram  terbanyak ke-4  di  dunia,  yaitu  sebanyak  89,15  juta pengguna,  seperti  yang  terdapat  pada  gambar 1.1 di bawah.
Gambar 1.1 Negara dengan jumlah pengguna instagram terbanyak di dunia
(sumber : we are social report)
Seiring  dengan  popularitasnya,  banyak pengguna yang memberikan ulasan atau review tentang  pengalaman  mereka  menggunakan aplikasi  Instagram  di  situs  Google  Play  Store.
Ulasan dari setiap pengguna dapat berpengaruh terhadap  pertimbangan  dan  keberlangsungan pengunaan  suatu  aplikasi,  termasuk  pada aplikasi  media  sosial  Instagram.  Pengguna dapat  mengutarakan  pandangan  terhadap layanan  aplikasi  Instagram  baik  itu  berupa pujian  atau  masukan.  Banyaknya  pengguna Instagram  saat  ini  mengakibatkan  data  ulasan semakin  banyak.  Dengan  banyaknya  data
ulasan, kita tidak mungkin untuk mengolahnya secara manual. Maka dari itu diperlukan metode untuk  mengklasifikasikan  ulasan  pengguna terhadap  aplikasi  tersebut  secara  otomatis, apakah  ulasan  positif  lebih  banyak  dibanding ulasan negative atau sebaliknya [2]
Berdasarkan  beberapa  penelitian  di atas,  belum  ada  penelitian  yang  dilakukan terhadap sentimen user Instagram, maka dari itu peneliti  ingin  melakukan  penelitian  terhadap sentimen  ulasan  user  Instagram  dengan  tujuan untuk mengetahui Bagaimana cara mengklasifikasikan  ulasan  pengguna  aplikasi media sosial Instagram ke dalam kelas sentimen positif  dan  negatif  menggunakan algoritme naïve bayes classifier dan Bagaimana gambaran atau  informasi  umum  mengenai  data  ulasan pengguna aplikasi media sosial Instagram pada situs Google Play Store.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Sentimen
Studi  komputasi  mengenai  perasaan, evaluasi,  pandangan,  suasana  hati,  serta emosi  individu  sering  disebut  sebagai analisis  sentimen  atau  ekstraksi  opini. Analisis sentimen adalah salah satu bidang penelitian yang sangat aktif dalam domain pemrosesan  bahasa  alami,  penambangan data, pengambilan informasi, dan penambangan web [3] Analisis  sentimen,  yang  juga  dikenal sebagai ekstraksi opini, terutama memanfaatkan  pemrosesan  bahasa  alami dan  teknik  ekstraksi  informasi  untuk mengidentifikasi dan menganalisis teks  [4]. Penilaian terhadap orientasi tertentu dalam teks  sangat  tergantung  pada  konteks  dan polaritas  yang  termanifestasi,  dan  ini  bisa mencakup  argumen,  opini,  atau  ekspresi sentimen dalam teks.
Menurut  analisis  sentimen  merupakan kumpulan  pandangan  seseorang  tentang suatu  peristiwa  apapun  yang  terjadi  dalam kehidupan  nyata.  Sedangkan  analisis sentimen  media  sosial  sendiri  yaitu  teknik atau  metode  yang  berkembang  untuk memahami pendapat suatu individu melalui jejaring sosial [5]
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 2.2 Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)
Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) atau Penemuan Pengetahuan dalam Basis  Data  adalah  proses  mendapatkan informasi  yang  berguna,  yang  sebelumnya tidak  diketahui,  dari  data  yang  ada.  KDD melibatkan  serangkaian  langkah  sistematis yang  dilakukan  untuk  mengungkap  pola, hubungan,  dan  pengetahuan  baru  dari  data yang besar, kompleks, dan seringkali tidak terstruktur  [6].  Seperti  struktur  yang disajikan oleh gambar 2.1.
Gambar 2.1 Tahapan Knowledge
Discovery in Database (Sumber: Jiawei Han, 2023)
2.3 Algoritme Naïve Bayes Naïve  Bayes  Classifier merupakan suatu metode probabilistik dengan independensi  yang  kuat  diantara  fitur- fiturnya  dan  mengasumsikan  bahwa  nilai fitur tertentu menentukan sendiri nilai fitur lainnya  dengan  cara  mempertimbangkan variabel  kelas  [7].  Dalam  pendekatan supervised learning, Naïve Bayes Classifier dapat  melatih  data  dengan  efisien  dan merupakan model probabilitas bersyarat.
Naïve  Bayes  Classifier ,  mengambil dasar dari Teorema Bayes yang memberikan probabilitas kondisional terhadap setiap kelas berdasarkan data yang ada. Akan tetapi, hipotesis yang mendasari NBC adalah asumsi ketidak adaan ketergantungan  antar  variabel  dalam  suatu sistem. Walaupun asumsi ini dianggap tidak realistis,  metode  klasifikasi  berdasarkan Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  mampu memberikan hasil yang memuaskan dalam konteks masalah klasifikasi sebenarnya [8].

## 2.4 Term Frequency – Inverse Document Frecuensy (TF – IDF)
TF  –  IDF  adalah  sebuah  algoritme transformasi data teks menjadi numerik. TF –  IDF  merupakan  perpaduan  perhitungan
antara  TF  dan  IDF.  TF (Term  Frequency) adalah  rasio  dari  jumlah  suatu  kata  pada kalimat yang dibandingkan dengan panjang dari  kalimat  tersebut.  Sedangkan  IDF (Inverse  Document  Frequency) dari  setiap kata adalah log atau ratio berdasarkan total dokumen  dengan  jumlah  dari  dokumen tertentu yang dimana kata tersebut ada. Jadi TF – IDF adalah gabungan dari TF dan IDF yang  dimana  keduanya  dapat  menutupi kekurangan untuk membuat prediksi menjadi  relevan  .[7].  Persamaan  untuk perhitungan  TF  –  IDF  menurut  [9]  dapat dilihat di bawah ini:
Gambar 2.2 Rumus TF-IDF Keterangan t   : Fitur
d   : Dokumen
Dft : Dokumen yang mengandung fitur N  : Banyaknya Dokumen

## 2.5 Confusion Matrix
Confusin  matrix dilakukan  untuk melihat  kinerja  dari  sebuah  metode Classifier atau Supervised Learning dimana setiap  kolom  yang  terdapat  pada  matriks mewakili sebuah kelas yang akan dilakukan sebuah  proses  perdiksi  [10].  Klasifikasi memerlukan  sebuah  perhitungan  dari beberapa  data  yang  terdapat  pada  tabel matriks  dengan  menggunakan  4  (empat) istilah  yaitu True  Positive,  False  Positive, True  Negative, dan False  Negative untuk dijadikan  sebagai  representasi  dari  hasil klasifikasi  [11].  Dalam  pengujian  evaluasi ini, menyatakan bahwa hasil yang diperoleh akan  mencakup  nilai accuracy,  precision , dan recall .

## 2.6 Python
Python adalah  salah  satu  bahasa pemrograman yang memiliki tujuan umum terbaik  yang  bisa  digunakan  diberbagai sistem  operasi  saat  ini. Python juga merupakan  bahasa  pemrograman  dengan tipe interpreted language yang dimana code tidak  akan  diubah  menjadi  sebuah  code yang  dapat  dipahami  oleh  komputer sebelum  dijalankan,  melainkan  perubahan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
tersebut terjadi saat runtime [12]. Python sendiri diciptakan oleh Guido Van Rossum. Aplikasi  yang  bisa  dikembangkan  dari bahasa  pemrograman  ini  sangat  beragam salah  satunya  dibidang Scientific dan numeric yang  memiliki library cukup banyak  seperti Spicy,  Pandas,  Numpy (Python Software Foundation, 2021).

## 2.7 Instagram
Instagram adalah platform media sosial yang  memungkinkan  pengguna  untuk berbagi foto, video, dan cerita dalam format visual.  Diluncurkan  pada  tahun  2010, Instagram awalnya fokus pada berbagi foto dengan  filter  artistik  untuk  meningkatkan penampilan gambar. Namun, seiring berjalannya waktu, platform ini berkembang  menjadi  salah  satu  media sosial  terbesar  di  dunia  dengan  lebih  dari satu  miliar  pengguna  aktif  bulanan  pada tahun 2023[13]

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan  yang  diimplementasikan pada  penelitian  ini  mengacu  pada  metodologi KDD  yang  terdiri  dari  5  tahap  yaitu Data Selection,
Data PreProcessing, Data
Transformation,  Data  Mining dan Evaluation . Berikut  adalah  rancangan  penelitian  analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi media sosial instagram  pada  situs google  play  store menggunakan naïve  bayes  classifier terdapat pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Diagram Alur Metode Penelitian
Dari  alur metode  penelitian  di  atas,  berikut penjelasan dari tiap tahapan tersebut.

## 3.1 Data Selection
Tahap  ini  merupakan  tahap  pertama  dalam penelitian  ini.  Teknik  pengumpulan  data  yang peneliti  gunakan  adalah  dengan  metode scraping dengan menggunakan API Instagram. Data scraping adalah  proses  mengambil  data dari sumber lain secara otomatis menggunakan program  atau algoritme khusus.  Tujuan  dari proses  ini  adalah  untuk  mengambil  data  yang terstruktur  dan  dapat  diakses  melalui  internet atau sumber elektronik lainnya dan mengubahnya  menjadi  format  yang  dapat digunakan untuk keperluan analisis lainnya.

## 3.2 Data Preprocessing/Cleaning
Pada tahap ini dilakukan untuk menciptakan himpunan  data  target,  pemilihan  himpunan data,  atau  memfokuskan  pada  subset  variabel atau sampel data, dimana penemuan ( discovery ) akan  dilakukan.  Tahapan  ini  berkaitan  dengan pemilihan  data  yang  akan  digunakan  dalam proses KDD [14]. Selection atau pemilihan data harus didasarkan pada tujuan analisis dan jenis data yang diperlukan.
3.2.1 Cleaning
Cleaning adalah proses persiapan data yang melibatkan serangkaian tahapan untuk membersihkan,  mengubah,  dan  menyesuaikan data teks mentah menjadi format yang lebih siap digunakan  untuk  analisis  dan  pemrosesan selanjutnya.
3.2.2 Case Folding Proses  ini  adalah  proses  mengubah  seluruh huruf  menjadi  huruf  kecil.  Pada  proses  ini karakter-karakter  ‘A’-’Z’  yang  terdapat  pada data diubah ke dalam karakter ‘a’-’z’.
3.2.3 Stopword Removal Stopword adalah kata umum yang biasanya muncul dalam jumlah besar dan dianggap tidak memiliki  makna.  Contoh stopword dalam bahasa  Indonesia  adalah  “yang”,  “dan”,  “di”, “dari”,  dll.  Makna  di  balik  penggunaan stopword yaitu  dengan  menghapus  kata-kata yang  memiliki  informasi  rendah  dari  sebuah teks,  kita  dapat  fokus  pada  kata-kata  penting sebagai gantinya.
3.2.4 Tokenizing Tokenizing adalah  proses  pemisahan  teks menjadi  potongan-potongan  yang  disebut sebagai token untuk kemudian dianalisis. Kata, angka,  simbol,  tanda  baca  dan  entitas  penting lainnya dapat dianggap sebagai token. Didalam
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
NLP, token diartikan sebagai “kata” meskipun tokenize juga  dapat  dilakukan  pada  paragraf maupun kalimat.
3.2.5 Stemming Stemming adalah  proses    pemetaan  dan penguraian  bentuk  dari  suatu  kata  menjadi bentuk kata dasarnya.

## 3.3 Data Transformation
Setelah tahap pre-processing selesai, dilanjutkan  dengan  tahap  transformasi  atau merubah teks menjadi suatu data yang memiliki tipe  numerik  sebagai  representasi  dari  suatu dokumen.
Penerapan pembobotan menggunakan metode TF-IDF ( Term Frequency-Inverse Document Frequency )
dilakukan  dengan  menghitung  bobot  untuk setiap kata. Metode ini dapat menghasilkan skor frekuensi  kata  yang  penting  atau  kata-kata dengan  tingkat  kemunculan  yang  tinggi  pada dokumen yang sedang dianalisis.

## 3.4 Data Mining
Tahap  berikutnya  adalah  tahap  data mining di mana data mentah diubah menjadi informasi yang  bermanfaat.  Proses  penambangan  data melibatkan  eksplorasi  dan  analisis  untuk mengidentifikasi  pola  yang  berguna  dan informatif. Dalam konteks ini, metode klasifikasi  digunakan  untuk  mengelompokkan kalimat sentimen ke dalam kategori positif atau negatif. Algoritme yang  digunakan  adalah Naïve  Bayes  Classifier, yang  merujuk  pada Teorema Bayes dan  memiliki  acuan  untuk melakukan klasifikasi.

## 3.5 Evaluation
Di tahap ini, pengujian dilakukan
menggunakan Confusion Matrix untuk mengevaluasi  performa  klasifikasi.  Hasilnya akan  berupa  nilai  akurasi  ( accuracy ),  presisi ( precision ),  dan recall .  Dengan  menggunakan nilai-nilai  ini,  dapat  dievaluasi  seberapa  baik dan akurat proses klasifikasi tersebut. Selain itu, hasil  klasifikasi  ulasan  sentimen  positif  dan negatif juga akan ditampilkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  merupakan  hasil  dari  penelitian ulasan aplikasi Instagram di Playstore menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier .  Penelitian  ini  melalui  tahapan- tahapan yang meliputi data selection,
preprocessing, transformation, data mining, dan evaluation.
4.1 Data Selection
Tahap  ini  merupakan  tahap  pertama dalam  penelitian  ini.  Teknik  pengumpulan data  yang  peneliti  gunakan  adalah  dengan metode scraping dengan menggunakan API Instagram.  Data scraping adalah  proses mengambil  data  dari  sumber  lain  secara otomatis menggunakan program atau algoritme khusus.  Tujuan  dari  proses  ini adalah untuk mengambil data yang terstruktur  dan  dapat  diakses  melalui internet atau sumber elektronik lainnya dan mengubahnya  menjadi  format  yang  dapat digunakan untuk keperluan analisis lainnya.

## 4.2 Preprocessing
Pada  tahap  ini  dilakukan  untuk menciptakan himpunan data target, pemilihan himpunan data, atau
memfokuskan  pada  subset  variabel  atau sampel  data,  dimana  penemuan  ( discovery ) akan  dilakukan.  Tahapan  ini  berkaitan dengan pemilihan data yang akan digunakan dalam proses KDD. Selection atau pemilihan data harus didasarkan pada tujuan analisis dan jenis data yang diperlukan.

## 4.2.1 Cleaning
Cleaning adalah proses persiapan data yang melibatkan  serangkaian  tahapan  untuk membersihkan, mengubah, dan menyesuaikan  data  teks  mentah  menjadi format  yang  lebih  siap  digunakan  untuk analisis dan pemrosesan selanjutnya.
Gambar 3.2 Proses Cleaning 4.2.2 Case Folding
Proses  ini  adalah  proses  mengubah  seluruh huruf  menjadi  huruf  kecil.  Pada  proses  ini karakter-karakter ‘A’-’Z’ yang terdapat pada data diubah ke dalam karakter ‘a’-’z’ seperti yang terlihat pada gambar  3.3.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 3.3 Proses Case Folding

## 4.2.3 Stopword Removal
Stopword adalah  kata  umum  yang biasanya  muncul  dalam  jumlah  besar  dan dianggap  tidak  memiliki  makna.  Contoh stopword dalam  bahasa  Indonesia  adalah “yang”,  “dan”,  “di”,  “dari”,  dll.  Makna  di balik  penggunaan stopword yaitu  dengan menghapus kata-kata yang memiliki informasi rendah dari sebuah teks, kita dapat fokus  pada  kata-kata  penting  sebagai gantinya.
Gambar 3.4 Proses Stopword Removal 4.2.4 Tokenizing Tokenizing adalah  proses  pemisahan teks  menjadi  potongan-potongan  yang disebut  sebagai  token  untuk  kemudian dianalisis.  Kata,  angka,  simbol,  tanda  baca dan  entitas  penting  lainnya  dapat  dianggap sebagai  token.  Didalam  NLP,  token diartikan sebagai “kata” meskipun tokenize juga dapat dilakukan pada paragraf maupun kalimat. Berikut hasil tokenizing yang telah dibuat dapat dilihat pada gambar 3.5.
Gambar 3.5 Proses Tokenizing
4.2.5 Stemming Stemming adalah  proses    pemetaan  dan penguraian  bentuk  dari  suatu  kata  menjadi bentuk kata dasarnya. Berikut hasil stemming yang  telah  dilakukan  seperti terlihat pada gambar 3.6.
Gambar 3.6 Proses Stemming 4.3 Transformation. Setelah penyelesaian tahap pre- processing,  langkah  selanjutnya  adalah tahap  transformasi,  di  mana  teks  diubah menjadi  data  yang  memiliki  representasi numerik.  Pembobotan  diterapkan  dengan menggunakan metode TF-IDF (Term Frequency-Inverse  Document  Frequency), dimana  bobot  untuk  setiap  kata  dihitung. Pendekatan  ini  menghasilkan  skor  yang mencerminkan frekuensi kata yang signifikan atau kata-kata yang sering muncul dalam dokumen yang sedang dianalisis.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Reza  dkk
Gambar 3.7 Hasil Data
Transformation

## 4.4 Data Mining
Tahap  berikutnya  adalah  tahap  data
mining di mana data mentah diubah menjadi informasi yang bermanfaat. Proses penambangan  data  melibatkan  eksplorasi dan  analisis  untuk  mengidentifikasi  pola yang berguna dan informatif. Dalam konteks ini,  metode  klasifikasi  digunakan  untuk mengelompokkan  kalimat  sentimen  ke dalam kategori positif atau negatif. Algoritme yang  digunakan  adalah Naïve Bayes  Classifier, yang  merujuk  pada Teorema Bayes dan  memiliki  acuan  untuk melakukan  klasifikasi.  Di  tahap  ini,  akan dilakukan  klasifikasi  sentimen  terhadap ulasan  aplikasi  Instagram  menggunakan algoritme Naïve Bayes classifier . Hasil dari klasifikasi  tersebut  ditunjukkan  dalam Gambar  3.8  dalam  bentuk  presentasi menggunakan bahasa pemrograman Python .
Hasil  akurasi  yang  diperoleh  dengan menggunakan algoritme Naïve Bayes classifier adalah 89%.. Gambar 3.8 Hasil Data Mining

## 4.5 Evaluation
Confusion  Matrix untuk  mengevaluasi performa  klasifikasi.  Hasilnya  akan  berupa nilai akurasi ( accuracy ), presisi ( precision ), dan recall . Dengan menggunakan nilai-nilai ini,  dapat  dievaluasi  seberapa  baik  dan akurat proses klasifikasi tersebut. Selain itu, hasil klasifikasi ulasan sentimen positif dan negatif juga akan ditampilkan. Dari gambar 3.9 didapatkan hasil precision terhadap kelas negatif  78%  sedangkan  kelas  positif  92%. Dari  hasil  tersebut  dinyatakan  bahwa  skala label  positif  dari  keseluruhan  lebih  tinggi terhadap label negatif. Sedangkan hasil dari keberhasilan  sistem  dalam  menemukan
kembali  seluruh  informasi  atau  disebut recall  pada  label  negatif  74%,  sedangkan label positif 94%. Hasil tersebut menunjukan  yang  berlabelkan  positif  lebih tinggi  di  bandingkan  label  negatif.  Pada penelitian  ini  analisis  sentimen  terhadap ulasan pengguna aplikasi instagram menggunakan algoritme Naïve Bayes classifier nilai  akurasi  yang  didapatkan sebesar 89%.
Gambar 3.9 Hasil Evaluasi

## 4.6 Knowledge Presentation
Setelah mengetahui setiap kata, proses selanjutnya adalah menampilkan visualisasi WordCloud. Seperti  yang  terlihat  pada Gambar 3.10, terdapat kata-kata yang sering muncul seperti "Bagus" dan " Nice ". Ukuran kata  dalam WordCloud ditentukan  oleh frekuensi  kemunculan  kata  tersebut.  Kata yang  sering  muncul  akan  memiliki  ukuran yang lebih besar dalam visualisasi WordCloud .
Gambar 3.10 Hasil Knowledge Presentation
Berikut  merupakan  hasil  dari  penelitian ulasan aplikasi Instagram di Playstore menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier . Penelitian  mengenai  analisis sentimen terhadap pengguna aplikasi Instagram menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Reza  dkk
dilakukan  melalui  beberapa  tahapan  penting, yaitu data  selection,  data  preprocessing,  data transformation,  data  mining ,  dan evaluation . Tahap  pertama,  data  selection,  melibatkan pengumpulan  data  melalui  metode  scraping menggunakan  API  Instagram,  yang  bertujuan untuk  mengumpulkan  data  terstruktur  dari internet.  Setelah  data  terkumpul,  tahap  data preprocessing dilakukan untuk mempersiapkan data  tersebut  agar  siap  dianalisis.  Langkah- langkah dalam preprocessing meliputi cleaning (membersihkan  dan  mengubah  data  teks mentah  menjadi  format  yang  lebih  siap),  case folding (mengubah semua huruf menjadi huruf kecil), stopword removal (menghapus kata-kata umum  yang  tidak  bermakna  signifikan), tokenizing  (memisahkan  teks  menjadi  token), dan stemming (mengubah kata menjadi bentuk dasar).
Setelah preprocessing, tahap data transformation dilakukan dengan menggunakan metode  TF-IDF  ( Term  Frequency-Inverse Document  Frequency )  untuk  mengubah  teks
menjadi
representasi numerik, yang memberikan bobot pada setiap kata berdasarkan frekuensi kemunculannya. Langkah selanjutnya adalah  data  mining,  di  mana  data  yang  telah diproses digunakan untuk mengidentifikasi pola atau  informasi  berguna.  Dalam  penelitian  ini, metode klasifikasi digunakan untuk mengelompokkan sentimen pengguna ke dalam kategori positif atau negatif dengan menggunakan algoritma
Naïve Bayes
Classifier. Data  dibagi  menjadi  80%  data training  dan  20%  data  testing  untuk  keperluan pengujian.
Evaluasi  kinerja  klasifikasi  dilakukan menggunakan Confusion Matrix,
yang menghasilkan  nilai  akurasi,  presisi,  dan  recall.
Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  algoritma Naïve  Bayes Classifier mencapai  akurasi sebesar 89%. Presisi untuk kelas negatif adalah 78%  dan  untuk  kelas  positif  adalah  92%, sedangkan  recall  untuk  kelas  negatif  adalah 74% dan untuk kelas positif adalah 94%. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes Classifier mampu mengklasifikasikan sentimen pengguna  aplikasi  Instagram  dengan  tingkat akurasi yang tinggi. Selain itu, visualisasi hasil analisis sentimen
dilakukan dengan menggunakan WordCloud ,  yang  menampilkan
kata-kata  yang  paling  sering  muncul  dalam ulasan  pengguna.  Kata-kata  yang  lebih  sering muncul ditampilkan dengan ukuran yang lebih besar dalam WordCloud , memberikan gambaran visual tentang kata-kata yang paling relevan dalam ulasan tersebut.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dicoba pada pengklasifikasian analisis sentimen terhadap pengguna aplikasi Instagram menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier terdapat beberapa tahapan yang harus dilakukan seperti data selection , data preprocessing , data transformasi, data mining dan evaluation . Pada pengujian  dibagi  menjadi  2  yaitu  80%  data training dan 20% data testing . Kemudian pada pengujian akurasi, penelitian ini menggunakan confusion  matrix ,  dalam  penelitian  ini  akurasi yang  didapatkan  untuk  metode Naïve  Bayes classifier menghasilkan  nilai accuracy sebesar 89%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Ibu Betha Nurina Sari, M.Kom., dan Ibu  Tesa Nur  Padilah,  S.Si.,  M.Sc.,  selaku  Dosen  Prodi Informatika Universitas Singaperbangsa Karawang  yang  telah  membimbing  selama penyusunan  skripsi  yang  kemudian  penulis jadikan  jurnal.  Kemudian,  penulis  juga  ingin berterima kasih kepada pihak terlibat yang telah memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y. Akbar and T. Sugiharto, “Analisis Sentimen Pengguna  Twitter  di  Indonesia  Terhadap ChatGPT  Menggunakan  Algoritma  C4.5  dan Naïve  Bayes  (Yuma  Akbar  1*,  Tri  Sugiharto 2)  Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  di Indonesia  Terhadap  ChatGPT  Menggunakan Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes,” Jurnal Sains  dan  Teknologi ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  115– 122, 2023, doi: 10.55338/saintek.v4i3.1368.
[2]  D.  Surya  Sayogo,  B.  Irawan,  and  A.  Bahtiar, “Analisis  Sentimen  Ulasan  Instagram  Di Google Play  Store  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes,” 2023.
[3]  R. Fajar, S. Program, P. Rekayasa, N. Lunak, and  R.  Bengkalis,  “Implementasi  Algoritma Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen Opini Film Pada Twitter,” vol. 3, no. 1.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
[4]  A.  Wildan  Attabi’,  L.  Muflikhah,  and  M.  A. Fauzi,  “Penerapan  Analisis  Sentimen  untuk Menilai Suatu Produk pada Twitter Berbahasa Indonesia  dengan  Metode  Naïve  Bayes Classifier  dan  Information  Gain,”  2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[5]  A.  A.  Fani,  P.  Sudarmaningtyas,  and  V. Nurcahyawati,  “Analisis  Sentimen  Review
Pelanggan Pada Layanan Indihome Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” 2019.
[6]  T. Krisdiyanto, E. Maricha, and O.
Nurharyanto,  “Analisis  Sentimen  Opini
Masyarakat  Indonesia  Terhadap  Kebijakan PPKM pada
Media Sosial Twitter
Menggunakan Naïve Bayes Clasifiers,” Jurnal CoreIT , vol. 7, no. 1, 2021.
[7]  V.  Amrizal,  “Penerapan  Metode  Term Frequency  Inverse  Document  Frequency  (Tf- Idf) Dan Cosine Similarity Pada Sistem Temu Kembali Informasi Untuk Mengetahui Syarah Hadits  Berbasis  Web  (Studi  Kasus:  Hadits
Shahih Bukhari-Muslim),” JURNAL TEKNIK INFORMATIKA , vol. 11, no. 2, pp. 149–164, Nov. 2018, doi: 10.15408/jti.v11i2.8623.
[8]  R. Apriani et al. , “Analisis Sentimen Dengan Naïve  Bayes  Terhadap  Komentar  Aplikasi Tokopedia,” 2019.
[9]  A. Bijaksana, P. Negara, H. Muhardi, and I. M. Putri, “Analisis Sentimen
Maskapai Penerbangan  Menggunakan  Metode  Naive
Bayes  Dan  Seleksi  Fitur  Information  Gain Sentiment  Analysis  On  Airlines  Using  Naïve Bayes  Method And  Feature  Selection
Information Gain,” vol. 7, no. 3, pp. 599–606, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202071947.
[10]  F. Satria, W.  Hayuhardhika, N. Putra, and B. T.  Hanggara,  “Analisis  Sentimen  Mengenai Kepuasan  Pengguna  terhadap  Pelayanan Transportasi Minibus PT Mahkota Tria Wisata dengan menggunakan Metode Support Vector Machine,” 2023. [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id
[11]  F.  Solihin,  S.  Awaliyah,  A.  Muid,  and  A. Shofa,  “Pemanfaatan  Twitter  Sebagai  Media Penyebaran Informasi Oleh Dinas Komunikasi dan  Informatika,” Jurnal  Pendidikan  Ilmu
Pengetahuan Sosial (JPIPS) , vol. 1, no. 13, pp.
52–58,  2021,  [Online].  Available:  http://e- journal.upr.ac.id/index.php/JP-IPS
[12]  A.  V.  Sudiantoro  and  E.  Zuliarso, analisis sentimen  twitter  menggunakan  text  mining dengan algoritma naïve bayes classifier . 2018.
[13]  E. Putri Nirwandani and R. Cahya Wihandika, “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Pengguna Aplikasi Mandiri Online Menggunakan Metode Modified  Term  Frequency  Scheme
Dan Naïve Bayes, ” 2021. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[14]  I. F. Rahman, A. N. Hasanah, and N. Heryana, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Samsat  Digiital  Nasional  ( Signal )  Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier ,” Jurnal  Informatika  dan  Teknik
Elektro Terapan , vol. 12, no. 2, Apr. 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i2.4073.