## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7381

## Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Pada Aplikasi BRImo BRI Menggunakan Metode Klasifikasi Algoritma Naive Bayes
Muhammad Umair * , Erliyan Redy Sutanto
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia, Lampung, Indonesia Email: 1,* muhammad_umair@teknokrat.ac.id, 2 erliyan.redy@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: muhammad_umair@teknokrat.ac.id
Abstrak− Analisis sentimen adalah proses pengumpulan, pengukuran, pemahaman, dan interpretasi opini atau sentimen yang diekspresikan  dalam  teks  untuk  memahami  atau  mengevaluasi  opini  yang  terdapat  dalam  suatu  topik . Penelitian  analisis aplikasi BRImo BRI bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi BRImo BRI melalui platform Google Play Store menggunakan metode Klasifikasi Algoritma Naive Bayes. Algoritma ini digunakan untuk mengidentifikasi pola- pola sentimen Positif, Negatif dan Netral yang terdapat dalam ulasan pengguna aplikasi BRImo BRI melalui platform Google Play Store. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 199 data. Hasil sentimen yang didapatkan dari data-data tersebut yaitu  sentimen  Positif  sebanyak  47,  Negatif  sebanyak  125  dan  Netral  sebanyak  27.  Setelah  melakukan  analisis  data menggunakan klasifikasi algoritma naive bayes didapatkan hasil data yaitu hasil akurasi 65%, hasil presisi 67%, hasil recall 92% dan hasil f1_score 77%. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi BRImo BRI terkait fitur pembayaran melalui platform Google Play Store menggunakan metode Klasifikasi Algoritma Naive Bayes. Algoritma  Naive  Bayes  digunakan  untuk  menganalisis  sentimen  Positif,  Negatif  dan  Netral  yang  muncul  dalam  ulasan pengguna Aplikasi BRImo BRI terkait fitur pembayaran. Analisis Sentimen pengguna terhadap aplikasi tersebut menjadi sangat penting bagi penyedia layanan untuk memahami persepsi dan kebutuhan pengguna dalam aplikasi BRImo BRI.
Kata Kunci: Aplikasi BRImo BRI; Google Play Store; Klasifikasi Algoritma Naive Bayes; Analisis Sentimen
Abstract− Sentiment analysis is the process of collecting, measuring, understanding and interpreting opinions or sentiments expressed in text to understand or evaluate the opinions contained in a topic. BRImo BRI application analysis research aims to analyze the sentiment of user reviews of the BRImo BRI application via the Google Play Store platform using the Naive Bayes Algorithm Classification method. This algorithm is used to identify Positive, Negative and Neutral sentiment patterns contained in user reviews of the BRImo BRI application via the Google Play Store platform. The data used in this research was 199 data. The sentiment results obtained from these data were Positive sentiment as many as 47, Negative as many as 125 and Neutral as many as 27. After analyzing the data using the Naive Bayes algorithm classification, the data results obtained were accuracy results of 65%, precision results of  67%, recall results of  92%. and f1_score results 77%. This research aims to analyze the sentiment of user reviews of the BRImo BRI application regarding payment features via the Google Play Store platform using the Naive Bayes Algorithm Classification method. The Naive Bayes algorithm is used to analyze Positive, Negative and Neutral sentiments that appear in user reviews of the BRImo BRI Application regarding payment features. Analysis of user sentiment towards the application is very important for service providers to understand user perceptions and needs in the BRImo BRI application.
Keywords : BRImo BRI Application; Google Play Store; Naive Bayes Algorithm Classification; Sentiment Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era digital  yang semakin berkembang, aplikasi  mobile menjadi salah satu platform  utama bagi interaksi antara  pengguna  dengan  layanan  perbankan.  BRImo  BRI  merupakan  salah  satu  aplikasi  yang  memfasilitasi berbagai layanan perbankan dengan beragam fitur yang ditawarkan. Analisis Sentimen pengguna terhadap aplikasi tersebut menjadi sangat penting bagi penyedia layanan untuk memahami persepsi dan kebutuhan pengguna dalam aplikasi BRImo BRI.
Brimo  merupakan  salah  satu  aplikasi  berbasis  mobile  yang  dimiliki  oleh  Bank  Rakyat  Indonesia  (BRI) untuk  memudahkan  nasabah  melakukan  transaksi  perbankan.  Menurut  peraturan  Bank  Indonesia  Nomor  : 9/15/PBI/2007 Layanan Perbankan Melalui Media Elektronik atau selanjutnya disebut Electronic Banking adalah layanan yang memungkinkan nasabah Bank untuk memperoleh informasi, melakukan komunikasi, dan melakukan transaksi perbankan melalui media elektronik antara lain ATM, phone banking, electronic fund transfer, internet banking, mobile phone .berdasarkan data pada situs Google Play aplikasi brimo  telah di download kurang lebih 50 juta unduhan dengan rating 4,5 dan tercatat 1 juta ulasan komentar pengguna aplikasi brimo pada situs google play[1].
Mobile banking adalah fasilitas modern yang mengikuti perkembangan teknologi dan komunikasi. Layanan ini  mencakup  beragam  fitur,  termasuk  pembayaran,  transfer  dana,  serta  akses  Riwayat  transaksi,  dan  lain sebagainya Fokus utama dari layanan ini adalah memberikan kemudahan akses kepada nasabah tanpa memerlukan kehadiran fisik di kantor bank [2]. Perusahaan-perusahaan perbankan kini menyediakan aplikasi mobile banking sebagai  sarana  interaksi  dengan  nasabahnya.  Dalam  usaha  meningkatkan  kualitas  pelayanan,  perusahaan perbankan  perlu  meraih  pandangan  dan  pengalaman  nasabah  terhadap  aplikasi  mobile  banking.  Penelitian  ini muncul sebagai respons terhadap kebutuhan untuk memahami secara mendalam interaksi nasabah dengan aplikasi tersebut, mengidentifikasi masalah yang mungkin timbul selama penggunaan, dan memberikan kontribusi pada upaya perusahaan perbankan dalam penyempurnaan dan peningkatan layanan [3].
Menurut  Winarko  (2015)  Ada  dua  aspek  review  yang  dipertimbangkan,  yaitu  rating  nilai  dan  komentar

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7381
lebih mendalam. Rating nilai menunjukkan suatu nilai angka, sedangkan komentar lebih tekstual berfokus pada pendapat lebih  mendalam [4]. Oleh  karena itu dibutuhkan  analisis  sentimen terdahap  ulasan pengguna aplikasi brimo  dengan  algoritma  naive  bayes.  Analisis  sentimen  adalah  proses  mengolah  data  tekstual  secara  otomatis untuk mengetahui apakah opini yang terkandung dalam suatu kalimat adalah positif atau negatif dan Algoritma Naive Bayes dianggap cocok untuk digunakan dalam analisis sentimen karena bertujuan sebagai metode klasifikasi kedalam kategori positif dan negatif [5].
Analisis  sentimen  adalah  proses  yang  melibatkan  pemahaman  dan  penilaian  terhadap  sentimen  atau perasaan  yang  terkandung  dalam  teks  subjektif.  Teknik  ini  melibatkan  pemrosesan,  penyimpulan,  dan kadangkadang pemeringkatan perasaan yang diekspresikan dalam teks, seperti positif, negatif, atau netral Manfaat dari analisis sentimen termasuk pemahaman tentang bagaimana audiens atau pelanggan merasakan atau bereaksi terhadap  produk,  layanan,  merek,  atau  peristiwa  tertentu.  Ini  dapat  membantu  organisasi  untuk  mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan umpan balik pelanggan dan tanggapan pasar Selain mendeteksi sentimen positif, negatif, atau netral, analisis sentimen juga bisa mengidentifikasi ekspresi emosional seperti kebahagiaan, kesedihan,  kemarahan,  dan  lain  sebagainya.  Ini  memungkinkan  untuk  lebih  mendalam  dalam  memahami bagaimana orang merespons suatu topik atau situasi [6].
Algoritma  Naive  Bayes  merupakan  sebuah  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang  menghitung sekumpulan  probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan. Algoritma  menggunakan  teorema  Bayes  dan  mengasumsikan  semua  atribut  independen  atau  tidak  saling ketergantungan yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas [7]. Algoritma Naive Bayes didasarkan pada asumsi penyederhanaan  bahwa  nilai  atribut  secara  kondisional  saling  bebas  jika  diberikan  nilai  output.  Keuntungan penggunaan  Algoritma  Naive  Bayes  adalah  bahwa  metode  ini  hanya  membutuhkan  jumlah  data  pelatihan (Training Data) yang kecil untuk menentukan estimasi parameter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian. Algoritma Naive Bayes sering bekerja jauh lebih baik dalam kebanyakan situasi dunia nyata yang kompleks dari pada  yang  diharapkan  [8].  Bahasa  pemrograman  Python  akan  digunakan  dalam  proses  text  mining,  dari  data preprocessing hingga pengklasifikasian analisis sentimen dengan algoritma Naïve Bayes. Bahasa pemrograman Python dipilih karena mudah dalam penggunaan dan pengaplikasiannya [9].
Menurut  penelitian  sebelumnya  pada  Jurnal  yang  berjudul  Analisis  Sentimen  Berdasarkan  Ulasan Pengguna  Aplikasi  MyPertamina  Pada  Google  PlayStore  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes.  Penelitian  ini memproleh  hasil  sentimen  ulasan  pengguna  aplikasi    MyPertamina  melalui  Google  Play  Store  dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, dengan melakukan tahapan-tahapan pemrosesan mulai dari pengumpulan data,  labeling,  preprocessing,  analisis  sentimen  dan  mengklasifikasikan  sebanyak  3948  data.  Hasil  akhir didapatkan nilai accuracy sebesar 91%, nilai aku precision sebesar 92% dan nilai recall sebesar 100% [10].
Tujuan penelitian ini mengananlisis setimen terhadap pengguna aplikasi Brimo pada ulasan atau komentar di Google Play Store. untuk mengetahui sentimen pengguna terhadap layanan aplikasi dengan kategori postif dan negatif sehingga nantinya pengembang aplikasi dapat mengambil langkah yang diperlukan untuk meningkatkan layanan  sehingga  hasil  penelitian  juga  diharapkan  memberikan  informasi  yang  berguna  kepada  pengembang terhadap aplikasi Brimo serta mengevaluasi apa yang harus di benahi dalam meningkatkan layanan pada aplikasi tersebut [11].
Google Play Store adalah layanan penyedia konten digital Google yang menawarkan berbagai toko produk online untuk aplikasi, game, film, musik, dan buku. Google Play Store dapat diakses melalui situs web, aplikasi Android,  dan  Google  TV.  Terdapat  beberapa  fitur  di  Google  Play  Store,  salah  satunya  adalah  fitur  rating  dan review dari pengguna aplikasi atau layanan yang tersedia. Review adalah teks atau kalimat yang berisi evaluasi atau komentar terhadap karya seseorang Review di Google Playstore memiliki rating 1 sampai 5, namun pengguna sering  memberikan  rating  yang  tidak  sesuai  dengan  reviewnya,  sehingga  tidak  cukup  untuk  menggambarkan kualitas  aplikasi.  Kalimat  dalam  ulasan  lebih  menggambarkan  bagaimana  reaksi  pengguna  terhadap  aplikasi BRImo BRI. Tidak menutup kemungkinan review tersebut akan berdampak pada pengunjung atau pengguna yang sekedar mendownload aplikasi tersebut [11].
Penelitian ini membahas bagaimana melakukan analisis sentimen menggunakan ulasan pengguna terhadap aplikasi BRImo BRI di Google Play Store , kemudian opini tersebut diklasifikasikan menjadi data opini sentimen Positif,  sentimen  Negatif  dan  Netral.  Penelitian  ini  menggunakan  Klasifikasi  algoritma  Naive  Bayes  untuk menghasilkan  pemikiran  atau  perasaan  pengguna  terhadap  aplikasi  BRImo  BRI  dan  mengelompokkan  data tersebut  ke  dalam  kategori  yang  berbeda.  Kemudian  membandingkan  hasil  dari  algoritma  tersebut  untuk mengetahui hasil dalam hal accuracy, precision, recall dan f1-score [12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Langkah-langkah yang akan diterapkan dalam penelitian ini  adalah proses Pengumpulan Data (Crawling Data), Pelabelan  (Labeling),  Pra-Pemrosesan  Data  (Preprocessing  Data),  Pembagian  Data  (Splitting  Data),  dan Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes.  Pada  tahap  Klasifikasi  Data  dengan  Naïve  Bayes  akan  terdapat perbandingan ulasan pengguna antara hasil Positif, Negatif dan Netral. Tahapan-tahapan penelitian ini dapat dilihat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7381
dengan rincian pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan  mengenai  gambar  1  yang  merupakan  tahapan-tahapan  penelitian  yaitu,  tahapan  pertama melakukan Scraping Data yang digunakan untuk mengambil data/ulasan pengguna di Google Play. Setelah data berhasil  didapatkan  tahapan  selanjutnya  yaitu  melakukan  Labelling  pada  data  menggunakan  program  Python dalam  Google  Colaboratory.  Selanjutnya  data  yang  telah  dilabeling  lalu  dilakukan  Preprocessing  Data  yang berguna untuk merapikan data agar data lebih terstuktur. Tahapan selanjutnya yaitu Splitting Data atau memecah data menjadi 20% dari keseluruhan data. Setelah melakukan pembagian pada data, lalu dilakukan tahapan terakhir yaitu melakukan klasifikasi data menggunakan algoritma Naive Bayes yang berguna untuk mengelompokkan data pada kelas atau tabel sebagai kumpulan data yang akan diklasifikasikan.
a) Scraping Data
Scraping data di App Store adalah suatu proses untuk mengambil atau mengunduh data komentar di App Store dengan bantuan aplikasi instant data Scraper. Pada proses Scraping data ini peneliti mengambil beberapa data seperti username, ulasan, rating, dan sebagainya dan menyimpan data nya dalam bentuk file .csv.
b) Labelling Data
Data  yang  akan  digunakan  untuk  pelabelan  adalah  data  ulasan  pengguna  BRImo  BRI  yang  diperoleh  dari Google  Play  Store.  Selanjutnya,  akan  dilakukan  pelabelan  menggunakan  program  Python  pada  Google Colaboratory  menggunakan  klasifikasi  berdasarkan  score  yang  diberikan  oleh  pengguna,  yaitu  sentimen Positif, sentimen Negatif dan Netral.
c) Preprocessing Data
Preprocessing  data  adalah  pra-pemrosesan  data  yang  bertujuan  untuk  membersihkan,  merapikan,  dan mempersiapkan  data  sebelum  digunakan  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Tujuan  dari  preprocessing  data  adalah untuk menghasilkan representasi data yang lebih baik, lebih terstruktur, dan lebih sesuai untuk pengolahan dan pemodelan data.
d) Splitting Data
Splitting data atau pembagian data adalah proses memecah data menjadi 20% dari keseluruhan data, yang akan dibagi menjadi dua jenis data, yaitu data train dan data test.
e) Klasifikasi Data dengan Algoritma Naive Bayes
Pada  tahap  ini,  klasifikasi  algoritma  yang  digunakan  adalah  Naïve  Bayes,  yang  dimana  metode  klasifikasi  ini untuk  menyelesaikan permasalahan pengelompokan data pada kelas atau tabel sebagai  kumpulan data  yang ingin diklasifikasikan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7381

## 2.2 Preprocessing Data
Preprocessing  adalah  tahap  pembersihan  data  dan  perbaikan.  Pada  Saat  mengumpulkan  data,  yang  didapat biasanya  merupakan  data  yang  tidak  terstruktur  dan  mengandung  banyak  karakter.  Tujuan  dari  preprocessing adalah untuk menghasilkan representasi teks yang lebih baik, lebih terstruktur, dan lebih sesuai untuk pengolahan dan pemodelan data. Dalam tahap preprocessing terdapat beberapa langkah  yang  harus dilakukan, seperti Data Cleaning, Case Folding, Stopword Removal, Tokenization dan Stemming [13].
Gambar 2. Tahap Preprocessing
Penjelesan  mengenai  gambar  2  tahap-tahap  Preprocessing  yaitu,  tahap  pertama  Data  Cleaning  yang digunakan  untuk  membersihkan  data  dari  karakter-karakter  yang  tidak  memiliki  nilai  yang  berarti.  Setelah melakukan pembersihan data, selanjutnya yaitu melakukan proses Case Holding yang digunakan untuk mengubah seluruh  huruf pada data dari huruf besar  menjadi huruf  kecil. Tahap selanjutnya  yaitu Stopword Removal atau pemrosesan teks yang berguna untuk menghapus kata-kata umum yang tidak memiliki makna. Setelah melakukan tahap  Stopword  Removal,  selanjutnya  yaitu  melakukan  tokenisasi  data  yang  digunakan  untuk  memecah  teks menjadi unit yang lebih kecil. Selanjutnya tahap terakhir yaitu proses Stemming yang digunakan untuk mengubah kata-kata kebentuk dasarnya.
a. Data Cleaning : Tahapan ini membersihkan data dari karakter-karakter yang terdapat pada data seperti angka, tanda baca, simbol-simbol, dan karakter lainnya yang tidak memiliki nilai yang berarti.
b. Case  Folding  :  Proses  Case  Holding  adalah  mengubah  seluruh  huruf  menjadi  huruf  kecil.  Pada  proses  ini karakter (A-Z) yang terdapat di dalam data diubah menjadi karakter (a-z).
c. Stopword Removal : Stopword removal adalah proses dalam pemrosesan teks yang bertujuan untuk menghapus kata-kata umum yang tidak memberikan banyak informasi atau makna.
d. Tokenization : Dengan melakukan tokenisasi kata, teks dipecah menjadi unit-unit yang lebih kecil (kata-kata) yang dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut, seperti klasifikasi teks atau pengelompokan kata-kata.
e. Stemming : Stemming adalah proses dalam pemrosesan bahasa alami  yang bertujuan untuk mengubah kata- kata menjadi bentuk dasarnya.

## 2.3 Algoritma Naive Bayes
Algoritma Naive Bayes adalah metode klasifikasi statistik yang berdasarkan teorema Bayes dengan asumsi bahwa semua fitur yang digunakan dalam klasifikasi adalah independen satu sama lain. Meskipun asumsi ini seringkali tidak terpenuhi dalam praktiknya, algoritma Naive Bayes seringkali memberikan hasil yang baik dan sangat cepat dalam memproses data. Dalam klasifikasi, algoritma Naive Bayes menggunakan probabilitas dan statistik untuk memprediksi kategori atau kelas dari sebuah sampel berdasarkan fitur-fiturnya [14].
Secara umum, algoritma Naive Bayes bekerja dengan cara menghitung probabilitas posterior untuk setiap kelas yang mungkin, kemudian memilih kelas dengan probabilitas posterior tertinggi sebagai prediksi. Algoritma Naive  Bayes  sering  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi  seperti  klasifikasi  teks  (misalnya,  spam  filtering), klasifikasi gambar, analisis sentimen, dan lainnya. Meskipun sederhana, algoritma ini seringkali efektif dan efisien dalam berbagai kasus penggunaan. Adapun rumus dari Teroma Bayes sebagai berikut:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝐻 | 𝑋 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7381
Penjelasan  mengenai  persamaan  Algoritma  Naive  Bayes  yaitu,  P(H|X)  untuk  perhitungan  posterior probability yaitu nilai probabilitas H berdasarkan kondisi X, P(X|H) untuk probabilias H yang ditentukan X adalah benar, P(H) untuk probabilitas dari nilai H, P(X) untuk peluang probabilitas klasifikasi X.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Crawling Data
Pada  tahap  Crawling  Data,  data  yang  berhasil  didapat  sebanyak  199  data  yang  dikumpulkan  melalui  ulasan pengguna pada Google Play Store. Data pada Google Play Store yang dikumpulkan dengan menggunakan metode Crawling  yaitu tahapan  yang  dilakukan dengan  menggunakan  kode Scrapping Data Google Play,  yang dimana proses pengumpulan data dilakukan menggunakan program Python Google  Colaboratory untuk memastikan data terkumpul secara Real Time. Analisis sentimen yang dipakai dalam analisis ini yaitu, sentimen Positif, Negatif dan Netral yang ditentukan sebagai sentimen dalam ulasan pengguna aplikasi BRImo BRI. Data yang diperoleh menggunakan Bahasa Indonesia agar data yang akan diproses dapat dimengerti dan ulasan yang diberikan oleh pengguna sesuai terhadap aplikasi BRImo BRI. Setelah proses Crawling selesai, data yang didapat sebanyak 199 data  yang akan digunakan  untuk tahapan  Labeling, Preprocessing dan  Analisis  menggunakan  Algoritma Naive Bayes. Hasil dari proses Crawling data menggunakan Scrapping Data Google Play dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Crawling Data No Username Ulasan Rating 1 Yudi Dalas Aplikasinya simpel dan mudah digunakan, tapi riwayat transaksi (slip bukti pembayaran) selalu telat update.. 4 2 MN Humam Tolong aplikasinya di perbaiki, saat saya mau membuka brimo apalagi pas buru" pasti koneksi internet jelek , padahal jaringannya bagus, phnya saudara dan teman bisa dibuka tetapi punya saya tidak bisa dibuka. 3 3 Restu Dwi Maryuana Kalo menurutku Aplikasinya bagus, user friendly, dan alhamdulillah masih lancar  buat  transaksi.  Hanya  saja  yg  sangat  disayangkan  adanya  potongan Biaya  SMS  diluar  Biaya  Adm/Atm/Rekening  dan  bisa  dibilang  itu kelemahan  di  Brimo,  Mohon  maaf  nih  sebelumnya,  bukan  mau  bandingin sama aplikasi perbankan yg lain, cm memang di bank lain yg saya gunakan tidak  ada  tuh  Biaya  SMS,  jd  cm  ada  biaya  adm/atm/rekening  aja  tiap bulannya., anyway thankyou buat developer. 3 ... ... 199 Gotem Rindu apung Sudah terdaftar juga sudah verifikasi dan berhasil . Tapi kenapa setelah saya keluarkan  terus  mau  masuk  kok  gak  bisa  nama  sama  paswort  sudah  benar tetep gak bisa heran aq 1
Penjelasan mengenai tabel 1 hasil dari Crawling Data yaitu, merupakan tabel hasil pengumpulan data yang dikumpulkan  dengan  menggunakan  metode  Crawling  yaitu  tahapan  yang  dilakukan  menggunakan  metode Crawling yaitu tahapan yang dilakukan dengan menggunakan kode Scrapping Data Google Play. Data yang yang berhasil di Crawling sebanyak 199 data dengan yang berisikan data Nomor, Username, Ulasan dan Rating dari data pengguna Google Play pada aplikasi BRImo BRI.

## 3.2 Labelling
Pada  proses  Labelling  data  dilakukan  pelabelan  dimana  klasifikasi  data  tersebut  terbagi  menjadi  3,  yaitu  data Positif, Negatif dan Netral. Pada tahap proses pelabelan di berikan berdasarkan ulasan rating yang diberikan oleh pengguna di Google Play Store. Contoh pelabelan yang diberikan yaitu jika rating yang diberikan oleh pengguna 1 atau 2 maka akan bernilai Negatif, jika rating 3 maka akan bernilai Netral dan jika rating 4 atau 5 maka akan bernilai Positif. Hasil Analisis Sentmen pelabelan data dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Analisis Sentimen No Username Ulasan Rating  Sentimen 1 Yudi Dalas Aplikasinya  simpel  dan  mudah  digunakan,  tapi  riwayat  transaksi (slip bukti pembayaran) selalu telat update.. 4 Positif 2 MN Humam Tolong  aplikasinya  di  perbaiki,  saat  saya  mau  membuka  brimo apalagi pas buru" pasti koneksi internet jelek , padahal jaringannya bagus, phnya saudara dan teman bisa dibuka tetapi punya saya tidak bisa dibuka. 3 Netral 3 Restu Dwi Maryuana Kalo  menurutku  Aplikasinya  bagus,  user  friendly,  dan alhamdulillah  masih  lancar  buat  transaksi.  Hanya  saja  yg  sangat disayangkan  adanya  potongan  Biaya  SMS  diluar  Biaya 3 Netral

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7381
No Username Ulasan Rating  Sentimen Adm/Atm/Rekening  dan  bisa  dibilang  itu  kelemahan  di  Brimo, Mohon maaf nih sebelumnya, bukan mau bandingin sama aplikasi perbankan yg lain, cm memang di bank lain yg saya gunakan tidak ada  tuh  Biaya  SMS,  jd  cm  ada  biaya  adm/atm/rekening  aja  tiap bulannya., anyway thankyou buat developer.
... ... 199 Gotem Rindu apung Sudah  terdaftar  juga  sudah  verifikasi  dan  berhasil  .  Tapi  kenapa setelah saya keluarkan terus mau masuk kok gak bisa nama sama paswort sudah benar tetep gak bisa heran aq 1 Negatif
Penjelasan mengenai tabel 2 hasil analisis sentimen yaitu, merupakan tabel yang didapat dari hasil proses Labelling  Data  dengan  yang  di  berikan  berdasarkan  ulasan  pengguna  di  Google  Play,  dengan  klasifikasi  data terbagi menjadi 3 sentimen yaitu data Positif, Negatif dan Netral.

## Gambar 3. Hasil Proses Labelling Data
Penjelasan mengenai gambar 3 hasil proses Labelling Data yaitu, pada proses ini dilakukan menggunakan program  Python  dengan  menggunakan  bar  plot  dan  dijalankan  pada  Google  Colaboratory  untuk  proses pengujiannya. Analisis sentimen Labelling Data didapatkan hasil Positif sebanyak 47, Negatif sebanyak 125 dan Netral sebanyak 27.

## 3.3 Preprocessing
Proses Preprocessing pada data setelah tahap pelabelan merupakan langkah krusial dalam persiapan data untuk analisis sentimen  yang lebih  mendalam.  Langkah-langkah  dalam proses ini  mencakup serangkaian teknik  yang bertujuan untuk meningkatkan  kualitas dan konsistensi data. Preprocessing merupakan proses seleksi data yang akan diproses pada setiap dokumen tahap pembersihan data dan perbaikan. Tahap Preprocessing diperlukan untuk membersihkan  data  dari  kata  yang  tidak  terlalu  perlu.  Pada  Saat  mengumpulkan  data,  yang  didapat  biasanya merupakan data yang tidak terstruktur dan mengandung banyak karakter. Tujuan dari preprocessing adalah untuk menghasilkan  representasi  teks  yang  lebih  baik,  lebih  terstruktur,  dan  lebih  sesuai  untuk  pengolahan  dan pemodelan  data.  Tujuan  lain  dari  pada  proses  preprocessing  adalah  mengubah  data  ke  bentuk  format  yang prosesnya lebih mudah dan dan efektif untuk kebutuhan proses selanjutnya dengan indikator yaitu mendapatkan hasil yang lebih akurat dan menghasilkan nilai data yang lebih kecil tanpa merubah isi data [15]. Terdapat beberapa metode yang digunakan ditahap preprocessing ini seperti berikut.

## 3.2.1 Cleaning
Proses Cleaning data adalah proses untuk membersihkan data mentah, kesalahan, atau informasi yang tidak relevan agar data tersebut siap untuk analisis lebih lanjut atau penggunaan dalam pembelajaran mesin. Tujuan utama dari cleaning  adalah  untuk  meningkatkan  kualitas  data  dan  menghilangkan  potensi  bias  atau  ketidakakuratan  yang dapat  memengaruhi  hasil  analisis  atau  prediksi.  Tahapan  ini  membersihkan  data  dari  karakter-karakter  yang terdapat pada data seperti angka, tanda baca, simbol-simbol, dan karakter lainnya yang tidak memiliki nilai yang berarti [16]. Hasil cleaning dapat dilihat pada tabel tabel 3.
Tabel 3. Hasil Cleaning Data No Username Ulasan Rating 1 Yudi Dalas Aplikasinya  simpel  dan  mudah  digunakan,  tapi  riwayat  transaksi  (slip  bukti

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7381
No Username Ulasan Rating pembayaran) selalu telat update.. 2 MN Human Tolong  aplikasinya  di  perbaiki,  saat  saya  mau  membuka  brimo  apalagi  pas buru" pasti koneksi internet jelek , padahal jaringannya bagus, phnya saudara dan teman bisa dibuka tetapi punya saya tidak bisa dibuka. 3 3 Restu Dwi Maryuana Kalo  menurutku  Aplikasinya  bagus,  user  friendly,  dan  alhamdulillah  masih lancar buat transaksi. Hanya saja yg sangat disayangkan adanya potongan Biaya SMS  diluar  Biaya  Adm/Atm/Rekening  dan  bisa  dibilang  itu  kelemahan  di Brimo,  Mohon  maaf  nih  sebelumnya,  bukan  mau  bandingin  sama  aplikasi perbankan yg lain, cm memang di bank lain yg saya gunakan tidak ada tuh Biaya SMS, jd cm ada biaya adm/atm/rekening aja tiap bulannya., anyway thankyou buat developer. 3
... ... 199 Gotem Rindu apung Sudah  terdaftar  juga  sudah  verifikasi  dan  berhasil  .  Tapi  kenapa  setelah  saya keluarkan terus mau masuk kok gak bisa nama sama paswort sudah benar tetep gak bisa heran aq 1
Penjelasan mengenai tabel 3 hasil Cleaning Data yaitu, merupakan tabel hasil dari pembersihan data yang tidak  relevan  agar  data-data  tersebut  dapat  di  analisis  lebih  lanjut,  dan  proses  Cleaning  juga  membersihkan karakter-karakter seperti angka, simbol-simbol dan karakter lainnya yang tidak memiliki nilai yang berarti.

## 3.2.1 Case Folding
Case folding adalah proses dalam pengolahan teks yang melibatkan konversi semua karakter huruf menjadi huruf kecil (lowercase) atau huruf besar (uppercase) agar memudahkan pada proses pengklasifikasiannya. Proses case folding  sering  kali  dilakukan  sebagai  bagian  dari  pembersihan  dan  normalisasi  teks  dalam  preprocessing  data, terutama dalam aplikasi seperti pemrosesan teks alami (Natural Language Processing/NLP) atau analisis teks. Ini membantu  mengurangi  variasi  dalam  kata-kata  yang  memiliki  variasi  dalam  penulisan  huruf  besar  dan  kecil, sehingga memudahkan pencocokan dan pembandingan teks. Pada proses ini karakter (A-Z) yang terdapat di dalam data diubah menjadi karakter (a-z) [17]. Hasil proses Case Folding dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Proses Case Folding No Username Ulasan Rating 1 Yudi Dalas aplikasinya  simpel  dan  mudah  digunakan  tapi  riwayat  transaksi  slip  bukti pembayaran selalu telat update 4 2 MN Humam tolong aplikasinya di perbaiki saat saya mau membuka brimo apalagi pas buru pasti koneksi internet jelek padahal jaringannya bagus phnya saudara dan teman bisa dibuka tetapi punya saya tidak bisa dibuka 3 3 Restu Dwi Maryuana kalo menurutku aplikasinya bagus user friendly dan alhamdulillah masih lancar buat  transaksi  hanya  saja  yg  sangat  disayangkan  adanya  potongan  biaya  sms diluar biaya admatmrekening dan bisa dibilang itu kelemahan di brimo mohon maaf nih sebelumnya bukan mau bandingin sama aplikasi perbankan yg lain cm memang di bank lain yg saya gunakan tidak ada tuh biaya sms jd cm ada biaya admatmrekening aja tiap bulannya anyway thankyou buat developer 3 199 Gotem Rindu apung sudah  terdaftar  juga  sudah  verifikasi  dan  berhasil  tapi  kenapa  setelah  saya keluarkan terus mau masuk kok gak bisa nama sama paswort sudah benar tetep gak bisa heran aq 1
Penjelasan mengenai tabel 4 hasil proses Case Holding yaitu, merupakan tabel hasil pengolahan teks yang mengubah semua karakter huruf besar menjadi huruf kecil yanng bertujuan untuk memudahkan proses klasifikasi pada data.

## 3.2.2 Stopword Removal
Proses  Stopword  Removal  adalah  proses  dalam  pemrosesan  teks  yang  melibatkan  penghapusan  kata-kata  yang umum dan tidak memiliki makna yang signifikan dalam analisis teks. Kata-kata semacam itu disebut stopwords. Tujuan utama dari stopword removal adalah untuk membersihkan teks dari kata-kata yang sering muncul namun tidak memberikan kontribusi banyak terhadap pemahaman atau analisis teks yang sedang dilakukan [18]. Hasil proses Stopword Removal dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Proses Stopword Removal
No Username Ulasan Rating 1 Yudi Dalas [‘aplikasinya’,  ‘simpel’,  ‘mudah’,  ‘riwayat’,  ‘transaksi’,  ‘slip’,  ‘bukti’, ‘pembayaran’, ‘telat’, ‘update’] 4

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7381
No Username Ulasan Rating 2 MN Humam [‘tolong’,  ‘aplikasinya’,  ‘perbaiki’,  ‘membuka’,  ‘brimo’,  ‘pas’,  ‘buru’, ‘koneksi’,  ‘internet’,  ‘jelek’,  ‘jaringannya’,  ‘bagus’,  ‘phnya’,  ‘saudara’, ‘teman’, ‘dibuka’, ‘dibuka’] 3 3 Restu Dwi Maryuana [‘kalo’, ‘menurutku’, ‘aplikasinya’, ‘bagus’, ‘user’, ‘friendly’, ‘alhamdulillah’, ‘lancar’,  ‘transaksi’,  ‘yg’,  ‘disayangkan’,  ‘potongan’,  ‘biaya’,  ‘sms’,  ‘diluar’, ‘biaya’, ‘admatmrekening’, ‘dibilang’, ‘kelemahan’, ‘brimo’, ‘mohon’, ‘maaf’’, ‘nih’,  ‘bandingin’,  ‘aplikasi’,  ‘perbankan’,  ‘yg’,  ‘cm’,  ‘bank’,  ‘yg’,  ‘tuh’, ‘biaya’,  ‘sms’,  ‘jd’,  ‘cm’,  ‘biaya’,  ‘admatmrekening’,  ‘aja’,  ‘bulannya’, ‘anyway’, ‘thankyou’, ‘developer’] 3 199 Gotem Rindu apung [‘terdaftar’,  ‘verifikasi’,  ‘berhasil’,  ‘keluarkan’,  ‘masuk’,  ‘gak’,  ‘gabisa’, ‘nama’, ‘paswort’, ‘tetep’, ‘gak’, ‘heran’, ‘aq’] 1
Penjelasan  mengenai  tabel  5  hasil  proses  Stopword  Removal  yaitu,  merupakan  tabel  hasil  proses penghapusan kata-kata yang tidak penting dan mengumpukan kata-kata yang penting. Tujuan utama dari Stopword Removal adalah untuk membersihkan teks dari kata-kata yang sering muncul namun tidak memberikan kontribusi banyak terhadap pemahaman atau analisis teks yang sedang dilakukan.

## 3.2.3 Tokenizing
Tokenizing adalah proses dalam pemrosesan teks yang melibatkan pemisahan teks menjadi unit-unit yang lebih kecil yang disebut token. Token bisa berupa kata, frasa, kalimat, atau bagian lain dari teks yang memiliki makna atau signifikansi dalam konteks tertentu. Dengan melakukan tokenizing kata, teks dipecah menjadi unit-unit yang lebih  kecil  (kata-kata)  yang  dapat  digunakan  untuk  analisis  lebih  lanjut,  seperti  klasifikasi  teks  atau pengelompokan  kata-kata  .  Tujuan  tokenizing  adalah  untuk  mempersiapkan  teks  agar  dapat  diolah  lebih  lanjut dengan lebih efisien dan akurat [19]. Hasil proses tokenizing dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Proses Tokenizing No Username Ulasan Rating 1 Yudi Dalas [‘aplikasinya’,  ‘simpel’,  ‘mudah’,  ‘riwayat’,  ‘transaksi’,  ‘slip’,  ‘bukti’, ‘pembayaran’, ‘telat’, ‘update’] 4 2 MN Humam [‘tolong’,  ‘aplikasinya’,  ‘perbaiki’,  ‘membuka’,  ‘brimo’,  ‘pas’,  ‘buru’, ‘koneksi’,  ‘internet’,  ‘jelek’,  ‘jaringannya’,  ‘bagus’,  ‘phnya’,  ‘saudara’, ‘teman’, ‘dibuka’, ‘dibuka’] 3 3 Restu Dwi Maryuana [‘kalo’, ‘menurutku’, ‘aplikasinya’, ‘bagus’, ‘user’, ‘friendly’, ‘alhamdulillah’,
‘lancar’,  ‘transaksi’,  ‘yg’,  ‘disayangkan’,  ‘potongan’,  ‘biaya’,  ‘sms’,  ‘diluar’,
‘biaya’, ‘admatmrekening’, ‘dibilang’, ‘kelemahan’, ‘brimo’, ‘mohon’, ‘maaf’’, ‘nih’,  ‘bandingin’,  ‘aplikasi’,  ‘perbankan’,  ‘yg’,  ‘cm’,  ‘bank’,  ‘yg’,  ‘tuh’, ‘biaya’,  ‘sms’,  ‘jd’,  ‘cm’,  ‘biaya’,  ‘admatmrekening’,  ‘aja’,  ‘bulannya’, ‘anyway’, ‘thankyou’, ‘developer’] 3 199 Gotem Rindu apung [‘terdaftar’,  ‘verifikasi’,  ‘berhasil’,  ‘keluarkan’,  ‘masuk’,  ‘gak’,  ‘gabisa’, ‘nama’, ‘paswort’, ‘tetep’, ‘gak’, ‘heran’, ‘aq’] 1
Penjelasan mengenai tabel 6 hasil proses Tokenizing yaitu, merupakan tabel hasil proses untuk memisahkan teks dan memilih teks menjadi kata-kata. Contoh token bisa berupa kata, frasa, kalimat, atau bagian lain dari teks yang memiliki makna atau signifikansi dalam konteks tertentu.

## 3.2.4 Stemming
Stemming  adalah  proses  dalam  pemrosesan  teks  yang  melibatkan  menghapus  awalan  atau  akhiran  kata  untuk menghasilkan bentuk dasar atau kata dasar dari sebuah kata. Tujuan utamanya adalah untuk mengurangi variasi morfologis kata-kata dalam teks sehingga kata-kata yang memiliki akar yang sama dapat dianggap sama, meskipun mereka mungkin memiliki variasi dalam penulisan. Stemming berguna dalam beberapa aplikasi pemrosesan teks, seperti  klasifikasi  teks,  pencocokan  string,  dan  pengindeksan  teks.  Dengan  mengurangi  variasi  kata-kata, stemming membantu meningkatkan konsistensi dan akurasi analisis teks [20]. Hasil proses Stemming dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Proses Stemming No Username Ulasan Rating 1 Yudi Dalas aplikasi simpel mudah riwayat transaksi slip bukti bayar telat update. 4 2 MN Humam tolong aplikasi baik buka brimo pas buru  koneksi  internet jelek jaring bagus phnya saudara teman buka buka 3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7381
No Username Ulasan Rating 3 Restu Dwi Maryuana kalo turut aplikasi bagus user friendly alhamdulillah lancar transaksi yg sayang potong biaya sms luar biaya admatmrekening bilang lemah brimo mohon maaf nih  bandingin  aplikasi  perban  yg  cm  bank  yg  tuh  biaya  sms  jd  cm  biaya admatmrekening aja bulan anyway thankyou developer 3 ... ... 199 Gotem Rindu apung daftar verifikasi hasil keluar masuk gak nama paswort tetep gak heran aq 1
Penjelasan  mengenai  tabel  7  hasil  proses  Stemming  yaitu,  merupakan  tabel  hasil  pemrosesan  teks  yang digunakan  untuk  memperkecil  jumlah  indeks  yang  berbeda  dari  suatu  data    menjadi  bentuk  kata  dasar  atau memulihkan kata ke bentuk dasar yaitu dengan menghapus imbuhan.

## 3.4 Splitting Data
Splitting data adalah proses membagi dataset menjadi dua atau lebih subset yang berbeda. Tujuan utama splitting adalah untuk menggunakan satu subset untuk melatih model (training set) dan subset lainnya untuk menguji kinerja model (test set). Pemisahan data ini penting karna dapat menghinari overfitting, di mana model secara berlebihan menyesuaikan diri dengan data latih tetapi tidak dapat menggeneralisasi pola ke data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Dengan menggunakan subset yang terpisah untuk pengujian, kita dapat memvalidasi kinerja model secara objektif dan memastikan bahwa model dapat diterapkan secara efektif pada data baru. Dalam penelitian ini proses splitting data digunakan untuk memecah dataset yang didapat menjadi 20% dari keseluruhan data [21].

## 3.5 Algoritma Naive Bayes
Pada penelitian ini untuk mendapatkan hasil klasifikasi data sentimen pada Google Play Store, dilakukan proses dengan  menggunakan  Algoritma Naive Bayes.  Algoritma  Naive Bayes adalah  metode klasifikasi statistik  yang berdasarkan  teorema  Bayes  dengan  asumsi  bahwa  semua  fitur  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  adalah independen satu sama lain. Dalam klasifikasi, algoritma Naive Bayes menggunakan probabilitas dan statistik untuk memprediksi kategori atau kelas dari sebuah sampel berdasarkan fitur-fiturnya [22]. Hasil penerapan yang didapat menggunakan Algoritma Naive Bayes pada dataset ini yang memiliki jumllah 199 data menunjukkan hasil akurasi sebesar  65%,  hasil  presisi  67%,  hasil  recall  92%  dan  hasil  f1_score  77%.  Hasil  ini  menunjukkan  cara  model mengklasifikasikan data secara keseluruhan, akurasi digunakan untuk mengukur seberapa sering model melakukan prediksi, presisi digunakan untuk mengukur seberapa banyak dari prediksi positif yang sebenarnya positif, recall digunakan untuk  mengukur seberapa banyak adri kelas  yang sebenarnya positif dan telah diidentifikasi dengan benar  oleh  model,  f1-score  adalah  rata-rata  harmonik  dari  presisi  dan  recall,  yang  memberikan  keseimbangan antara presisi dan recall.

## 3.6 Pembahasan
Berdasarkan  hasil  yang  didapat  menggunakan  Klasifikasi  Algoritma  Naive  Bayes  dapat  diketahui  bahwa penerapan  untuk  melakukan  pengujian  data  ulasan  pengguna  Aplikasi  BRImo  BRI  pada  Google  Play  Store memiliki  tingkat  akurasi  yang  kurang  baik.  Dengan  menggunakan  proses  bar  plot  dan  dijalankan  pada  Google Colaboratory  untuk  proses  perhitungan  hasil  nilai  sentimen  Positif,  Negatif  dan  Netral.  Proses  analisis  ini menggunakan data yang didapat dari ulasan pengguna pada Google Play Store, dengan menggunakan  Crawling Data yaitu tahapan yang dilakukan dengan menggunakan kode Scrapping Data Google Play, yang dimana proses pengumpulan  data  dilakukan  menggunakan  program  Python  Google  Colaboratory  untuk  memastikan  data terkumpul  secara  Real  Time.  Proses  perhitungan  data  dilakukan  hanya  dengan  menghitung  20%  dari  data keseluruhan menggunakan splitting data. Hasil pengujian data menggunakan Klasifikasi Algoritma Naive Bayes dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil analisis Algoritma Naive Bayes Prediction Class Accuracy 65% Precision Recall F1-score Support Positif 60% 38% 46% 8 Negatif 68% 92% 78% 25 Netral 60% 30% 18% 7
Penjelasan mengenai tabel 8 hasil analisis algortima Naive Bayes yaitu,  merupakan tabel hasil akhir dari klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dengan  menhitung  20%  dari  keseluruhan  data..  Pada  tabel tersebut  terdapat  Prediction  Class  dengan  sentimen  data  Positif,  Negatif  dan  Netral.  Sentimen  Positif  memiliki Precision sebesar 60 %, dengan Recall 38%, dan F1-score 46% dari rata-rata 8 ulasan. Sentimen Negatif memiliki precision sebesar 68%, dengan Recall 92%, dan F1-score 78% dari rata-rata 25 ulasan. Sedangkan sentimen Netral memiliki Precision sebesar 60%, dengan Recall 30%, dan F1-score 18% dari rata-rata 7 ulasan. Hasil Accuracy yang didapat dari keseluruhan data tabel yaitu sebesar 65%.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7381

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dalam pengujian data diatas, pengujian dilakukan menggunakan Klasifikasi Algoritma Naive Bayes  dapat  disimpulkan  bahwa  data  yang  digunakan  sebanyak  199  data  yang  akan  di  proses  melalui  tahapan Labelling, Preprocessing, Splitting data dan perhitungan analasis Klasifikasi Algoritma Naive Bayes. Klasifikasi Algoritma Naive Bayes terbukti merupakan pilihan yang tepat untuk meaukan analisis data yang telah diperoleh penulis.  Dalam  penelitian  ini  ada  beberapa  langkah  yang  harus  dilakukan  untuk  menganalisis  data  mulai  dari Crawling,  Labelling,  Preprocessing,  Splitting  data  atau  Pembagian  data  Test  dan  data  Train.  Terakhir  dalam penerapan Algoritma Naive Bayes telah didapatkan hasil analisis data untuk kategori Positif, Negatif dan Netral diperoleh  data  Positif  sebanyak  47,  data  Negatif  sebanyak  125,  dan  data  Netral  sebanyak  27.  Pada  percobaan analisis nilai akurasi Naive bayes sebesar 65%, nilai presisi 67%, nilai recall 92% dan f1_score 77%. Dari hasil penelitian ini yaitu analisis sentimen ulasan pengguna Aplikasi BRImo BRI menggunakan Klasifikasi Algoritma Naive Bayes memberikan hasil sentimen yang kurang baik dari pengguna. Sehingga, hasil analisis sentimen dapat menjadi tumpuan dasar bagi penyedia layanan untuk memahami persepsi dan kebutuhan pengguna dalam aplikasi BRImo  BRI,  sehingga  dapat  memberi  aplikasi  yang  lebih  baik  dan  memuaskan  bagi  pengguna.  Dengan pemahaman mengenai ulasan pengguna terhadap Aplikasi BRImo BRI dan konsekuensinya, kesimpulan tersebut dapat  menjadi  landasan  untuk  menyampaikan  informasi  terkait  perumusan  kebijakan,  komunikasi  dan  strategi yang lebih efektif untuk masa yang akan datang.

## REFERENCES
[1] M. K. Insan, U. Hayati, and O. Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna Di,” vol. 7, no. 1, pp. 478–483, 2023.
[2] F. A. Larasati, D. E. Ratnawati, and B. T. Hanggara, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Dana dengan Metode Random Forest,” … Teknol. Inf. dan …, vol. 6, no. 9, pp. 4305–4313, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[3] S.  M.  Kom,  “Sentimen  Pengguna  Aplikasi  BRImo:  Kinerja  Algoritma  Support  Vector  Machine,  Naive  Bayes,  dan Adaboost,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf., vol. 9, no. 2, pp. 195–204, 2023, doi: 10.33372/stn.v9i2.1057.
[4] S. A. R. Rizaldi, S. Alam, and I. Kurniawan, “Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi JMO (Jamsostek Mobile) Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naive Bayes,” STORAGE J. Ilm. Tek. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 3, pp. 109–117, 2023, doi: 10.55123/storage.v2i3.2334.
[5] M. N. Muttaqin and I. Kharisudin, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Gojek Menggunakan Metode Support Vector Machine  dan  K  Nearest  Neighbor,”  UNNES  J.  Math.,  vol.  10,  no.  2,  pp.  22–27,  2021,  [Online].  Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm
[6] T.  Tinaliah  and  T.  Elizabeth,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  PrimaKu  Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine,”  JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi),  vol.  9,  no.  4,  pp.  3436–3442,  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i4.3586.
[7] A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes,”  JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi),  vol.  9,  no.  2,  pp.  785–795,  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[8] O. Irnawati and K. Solecha, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Flip Menggunakan Naïve Bayes dengan Seleksi Fitur PSO,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS, vol. 4, no. 02, pp. 189–199, 2022, doi: 10.46772/intech.v4i02.868.
[9] S.  A.  Aaputra,  Didi  Rosiyadi,  Windu  Gata,  and  Syepry  Maulana Husain,  “Sentiment  Analysis  Analysis  of  E-Wallet Sentiments  on  Google  Play  Using  the  Naive  Bayes  Algorithm  Based  on  Particle  Swarm  Optimization,”  J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 3, no. 3, pp. 377–382, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1118.
[10]  G. Darmawan, S. Alam, and M. I. Sulistyo, “Analisis Sentimen Berdasarkan Ulasan Pengguna  Aplikasi Mypertamina Pada Google Playstore Menggunakan Metode Naïve Bayes,” STORAGE – J. Ilm. Tek. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 3, pp. 100–108, 2023.
[11]  A. Nuraini, A. Faqih, G. Dwilestari, N. Dienwati Nuris, and R. Narasati, “Analisis Sentimen Terhadap Review Aplikasi Brimo Di Google Play Store Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 6, pp. 3661–3666, 2024, doi: 10.36040/jati.v7i6.8228.
[12]  N. Fibriyanti Arminda, N. Sulistiyowati, and T. Nur Padilah, “Implementasi Algoritma Multinomial Naive Bayes Pada Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Pengguna Aplikasi Brimo,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 3, pp. 1817– 1822, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i3.7012.
[13]  R.  Apriani  and  D.  Gustian,  “Analisis  Sentimen  Dengan  Naïve  Bayes  Terhadap  Komentar  Aplikasi  Tokopedia,”  J. Rekayasa Teknol. Nusa Putra, vol. 6, no. 1, pp. 54–62, 2019, doi: 10.52005/rekayasa.v6i1.86.
[14]  M. Irfan, D. Widiyanto, and J. Jayanta, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Samsat Mobile Jawa Barat (Sambara) Menggunakan algoritma Naive bayes Classifier dengan seleksi fitur Chi Square,” … Mhs. Bid. Ilmu …, pp. 337–346, 2022,
[Online]. Available: https://conference.upnvj.ac.id/index.php/senamika/article/view/2179%0Ahttps://conference.upnvj.ac.id/index.php/sena mika/article/download/2179/1748
[15]  R.  M.  Turjaman  and  I.  Budi,  “Analisis  Sentimen  Berbasis  Aspek  Marketing  Mix  Terhadap  Ulasan  Aplikasi  Dompet Digital  (Studi  Kasus:  Aplikasi  Linkaja  Pada  Twitter),”  J.  Darma  Agung,  vol.  30,  no.  2,  p.  266,  2022,  doi: 10.46930/ojsuda.v30i2.1672.
[16]  A.  D.  Adhi  Putra,  “Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  pengguna  Aplikasi  Bibit  Dan  Bareksa  dengan  Algoritma  KNN,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 8, no. 2, pp. 636–646, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[17]  R.  Wahyudi  and  G.  Kusumawardana,  “Analisis  Sentimen  pada  Aplikasi  Grab  di  Google  Play  Store  Menggunakan Support Vector Machine,” J. Inform., vol. 8, no. 2, pp. 200–207, 2021, doi: 10.31294/ji.v8i2.9681.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7381
[18]  T. A. Sari, E. Sinduningrum, and F. Noor Hasan, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Pada Aplikasi Fore Coffee Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Media Online), vol. 3, no. 6, pp. 773– 779, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.884.
[19]  Y. Asri, W. N. Suliyanti, D. Kuswardani, and M. Fajri, “Pelabelan Otomatis Lexicon Vader dan Klasifikasi Naive Bayes dalam  menganalisis  sentimen  data  ulasan  PLN  Mobile,”  Petir,  vol.  15,  no.  2,  pp.  264–275,  2022,  doi: 10.33322/petir.v15i2.1733.
[20]  M.  Diki  Hendriyanto,  A.  A.  Ridha,  and  U.  Enri,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Mola  Pada  Google  Play  Store Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  Sentiment  Analysis  of  Mola  Application  Reviews  on  Google Play Store Using Support Vector Machine Algorithm,” J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 1–7, 2022.
[21]  A. Nurian, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Google Play Menggunakan Naïve Bayes,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 11, no. 3s1, pp. 829–835, 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i3s1.3348.
[22]  A.  Puji  Astuti,  S.  Alam,  and  I.  Jaelani,  “Komparasi  Algoritma  Support  Vector  Machine  dengan  Naive  Bayes  Untuk Analisis  Sentimen  Pada  Aplikasi  BRImo,”  J.  Bangkit  Indones.,  vol.  11,  no.  2,  pp.  1–6,  2022,  doi: 10.52771/bangkitindonesia.v11i2.196.