## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP MARKETPLACE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES (STUDI KASUS: LAZADA INDONESIA)
Fatihanursari Dikananda, Arif Rinaldi Dikananda, Saeful Anwar Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Kota Cirebon fatiha.dikananda@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini menganalisis sentimen terhadap marketplace Lazada Indonesia menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan teknik upsampling SMOTE. Marketplace menjadi platform penting dalam era digital, namun sering kali  ulasan  pengguna  memiliki  ketidakseimbangan  dalam  jumlah  sentimen  positif  dan  negatif,  yang  dapat mempengaruhi akurasi analisis. Data diambil dari Twitter API yang berisi 1.517 review. Algoritma Naïve Bayes diterapkan  untuk  analisis  sentimen,  dan  teknik  SMOTE  digunakan  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  data. Hasil menunjukkan bahwa penerapan teknik SMOTE pada algoritma Naïve Bayes menghasilkan tingkat akurasi sebesar  81,89%,  dibandingkan  dengan  65,53%  tanpa  SMOTE.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  teknik SMOTE efektif dalam meningkatkan akurasi analisis sentimen, dan Lazada mendapatkan tanggapan positif dari penggunanya, meskipun ada beberapa kesalahan klasifikasi yang perlu diperbaiki. Hasil ini menunjukkan bahwa masyarakat  memiliki  respon  yang  sangat  baik  terhadap  Lazada.  Meskipun  demikian,  masih  terdapat  prediksi klasifikasi yang melenceng dari kenyataan.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Lazada , Naïve Bayes, Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE)

## 1. PENDAHULUAN
Covid-19 muncul pertama kali di Wuhan, China pada  permulaan  tahun  2020.  Kehadiran  pandemi tersebut  mempengaruhi  berbagai  aspek  kehidupan masyarakat  secara  langsung  termasuk  di  Indonesia. Untuk  mengurangi  penyebaran  virus,  pemerintah membuat  beberapa  kebijakan,  seperti  menerapkan social distancing dan physical distancing . Pelaksanaan  kebijakan  tersebut  berdampak  pada segala  aktivitas  masyarakat,  termasuk  dalam  bidang bisnis.  Konsep  bisnis  di  Indonesia  mengalami perubahan yang sangat signifikan, dari transaksi jual- beli  konvensional (offline) menjadi  melalui  berbagai metode  transaksi  secara online .  Hal  tersebut mempengaruhi  perilaku  konsumen  dalam  membeli produk,  di  mana  salah  satunya  adalah  dengan menggunakan transaksi online [1] Marketplace merupakan  sebuah  elemen  dari e- commerce yang memiliki perbedaan tertentu. Marketplace  berfungsi  sebagai  sebuah platform pemasaran produk secara online yang mempertemukan  banyak  penjual  dan  pembeli  untuk melakukan  transaksi.  Dengan  adanya marketplace , para  penjual  tidak  perlu  repot  mencari  tempat berjualan online karena platform tersebut menyediakan  layanan  tersebut  secara  gratis.  Hal  ini memberikan  peluang  bagi  pelaku  usaha  kecil  untuk turut  serta  dalam e-commerce yang  semakin berkembang. Marketplace juga menawarkan berbagai strategi  pemasaran  pada  toko online yang  dapat menjadi  pertimbangan  bagi  konsumen  dan  calon konsumen  untuk  melakukan  transaksi  secara online . Dengan  begitu,  diharapkan  konsumen  menjadi  lebih
mudah  dalam  bertransaksi  melalui  marketplace dibantu dengan adanya review dari para konsumen [2] Salah  satu Marketplace yang  berkembang  di Indonesia  adalah  Lazada.  Pelayanan  yang  tidak memadai dari pihak  marketplace dapat menyebabkan ketidakpuasan  pelanggan  dan  berpotensi  membuat pelanggan  memberikan  sentimen  negatif  terhadap Lazada.  Lazada  perlu  membedakan  masalah  yang muncul  dari  survei  yang  diberikan  oleh  klien. Meskipun  demikian,  membaca  dengan  teliti  dan mengelompokkan  setiap  survei  yang  diberikan  oleh klien  akan  menghabiskan  banyak  waktu,  dan dipandang  tidak  efektif.  Untuk  mengatasi  masalah tersebut,  diperlukan  kerangka  kerja  yang  dapat mengelompokkan sentimen ke dalam kelompok opini yang positif, negatif, dan netral yang biasanya disebut dengan  analisis  sentimen.  Dengan  menggunakan analisis  sentimen  ini  dapat  menghasilkan  wawasan mengenai  masalah-masalah  yang  dihadapi  oleh  para pelanggan,  dan  informasi  ini  dapat  diberikan  sebagai rekomendasi kepada Lazada untuk dijadikan saran dan pedoman  dalam  pengembangan  produk,  pelayanan, dan  citra  merek.  Algoritma Naïve Bayes mampu melakukan  klasifikasi  secara  efektif  dan  efisien. Bahkan  ketika  digunakan  untuk  menganalisis  data dalam  jumlah  besar.  Kata  yang  mewakili  komentar berdasarkan  kelas  positif  atau  negatif  akan  dihitung oleh Naïve Bayes sehingga pengujian dilakukan untuk menentukan  nilai  akurasi  hasil  prediksi  analisis sentimen berdasarkan hasil klasifikasi [3][4].
Masalah  lain  yang  mungkin  terjadi  dalam melakukan sentimen analisis adalah ketidakseimbangan  jumlah  data  antara  sentimen positif dan negatif. Jika jumlah data positif jauh lebih
banyak  daripada  jumlah  data  negatif,  maka  hasil analisis  dapat  mengalami  bias.  Oleh  karena  itu, diperlukan teknik tambahan untuk mengatasi ketidakseimbangan  data  tersebut,  seperti  melakukan resampling  pada  data  menggunakan  teknik Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE).
Berdasarkan  dari  latar  belakang  masalah  yang telah  diuraikan  dan  pentingnya  dilakukan  penelitian lanjut  yang  berhubungan  dengan  analisis  sentimen, maka  peneliti  mengajukan  judul  Analisis  Sentimen Terhadap Marketplace Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes dengan studi kasus Lazada Indonesia dan dengan  menerapkan  Teknik Synthetic  Minority Oversampling Technique (SMOTE).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian tentang analisis sentimen sebelumnya sudah pernah dilakukan, di antara penelitian-penelitian tersebut adalah:
Berdasarkan penelitian yang berjudul “Sentimen Analisis Customer  Review Produk Shopee Indonesia Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes  Classifier ” yang  terbit  pada  tahun  2021,  jurnal  tersebut menggunakan  data  sebanyak  3006 review salah  satu produk smartphone dengan merek Xiaomi Redmi Note 9 .  Hasil  klasifikasi  menggunakan  algoritma Naïve Bayes mendapati nilai akurasi sebesar 85% [3]. Berdasarkan  penelitian  yang  berjudul  “Analisis Sentimen  Twitter  Menggunakan Ensemble  Feature dan Metode Extreme Learning Machine (ELM) (Studi Kasus:  Samsung  Indonesia)”  yang  terbit  pada  tahun 2018,  jurnal  tersebut  menggunakan  data  twitter sebanyak 72 tweet dengan hasil klasifikasi menggunakan  Metode Extreme  Learning  Machine (ELM) mendapatkan  hasil  tingkat  akurasi  hanya sebesar 42,857% [5].
Berdasarkan  penelitian  yang  berjudul  “Analisis Sentimen Review Produk Skincare Dengan Naïve Bayes
Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization  (PSO) ”  yang  terbit  pada  tahun  2022, jurnal tersebut menggunakan data sebanyak 800 data review dengan hasil klasifikasi menggunakan Metode Naïve  Bayes  Classifier dengan  fitur Particle  Swarm Optimization . Hasil penelitian menunjukkan peningkatan akurasi dari 77.96% menjadi 79.85% [5].
Berdasarkan  penelitian  yang  berjudul  “Analisis Sentimen  Pada  Ulasan  Pembelian  Produk  di Marketplace Shopee Menggunakan Pendekatan Natural  Language  Processing ”  yang  dilakukan  pada tahun  2020,  jurnal  tersebut  menggunakan  250  ulasan produk  dengan  menggunakan  algoritma  KNN.  Hasil analisis  pengujian  menunjukkan  tingkat  akurasi 76,92%, presisi 80,00% dan recall 74,07%, sedangkan tanpa  NLP  hanya  mendapat  akurasi  sebesar  69,23%, presisi 80,00% dan recall 64,52% [6].
Berdasarkan penelitian yang berjudul “ Sentiment Analysis  of  Twitter  Data  During  Critical  Events Through  Bayesian  Networks  Classifiers ”  yang  terbit pada  tahun  2020,  jurnal  tersebut  menggunakan  data twitter  sebanyak  10222  opini  masyarakat.  Hasil
penelitian  tersebut  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar  78,1%  dengan  metode  algoritma naïve  bayes [7].
Kelima penelitian tersebut  yang telah dilakukan oleh  peneliti  yang  berbeda-beda  membahas  tentang analisis  sentimen  menggunakan  algoritma Naïve Bayes , akan tetapi terdapat perbedaan dari sisi dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  tersebut,  serta terdapat  perbedaan  juga  dari  sisi  hasil  akurasi  yang diperoleh dari masing-masing penelitian tersebut. Sedangkan  perbedaan  dari  penelitian-penelitian tersebut  di  atas  dengan  penelitian  ini  adalah  dari  sisi dataset  yang  digunakan,  yaitu  dalam  penelitian  ini menggunakan  dataset  tentang  data review terhadap marketplace Lazada Indonesia https://www.lazada.co.id/  melalui twitter API .  Juga berbeda  dalam  hal  penggunaan  algoritma  yang diterapkan  yaitu  algoritma naïve bayes dengan menerapkan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi data imbalanced agar akurasi dari klasifikasi menjadi lebih meningkat. Ini disebabkan pada klasifikasi data imbalanced yang menghasilkan ketepatan akurasi yang tidak maksimal dan  cenderung  memprediksi  ke  kelas  mayoritas, sehingga  diperlukan  upaya  untuk  menyeimbangkan proporsi  kelas  tersebut  dengan  cara  melakukan resampling  data  minoritas  dengan  pendekatan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE).

## 3. METODE PENELITIAN
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  terstruktur  atau  data  teks.  Data terstruktur  adalah  data  kuantitatif  yang  teratur, umumnya  data  numerik  atau  berbasis  teks.  Sumber data merupakan data transaksional yang tercatat secara harian. Sumber data yang digunakan untuk penelitian ini adalah data analisis sentimen terhadap marketplace Lazada  dengan  metode scraping melalui Twitter Application  Program  Interface  (API) sejumlah  1.517 dataset.
Penelitian ini didesain dengan melakukan adopsi terhadap tahapan dalam penelitian dengan menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in Database (KDD) yang merupakan tahapan proses dari sebuah  kegiatan  data  mining  [8].  Proses  itu  memuat beberapa iterasi terurut sebagai berikut:
1. Data  Selection :  Memilih  kumpulan  data  target, menetapkan  kumpulan  data,  atau  memperhatikan pada  subset  variabel  atau  sampel  data,  di  mana penemuan (discovery) akan dilakukan.
2. Data  Preprocessing/Cleansing :  Tahapan ini bermakna  untuk  menghilangkan  noise  dan  data yang tidak konsisten.
3. Data  Integration :  Tapahan  ini  bermakna  guna mengkombinasikan beberapa data.
4. Data Transformation : Tahapan ini bermakna guna mentransformasikan dan mengkonsolidasikan dataset  menjadi  sesuai  dengan  keperluan  data mining.
5. Data  Mining :  Tahapan  ini  bermakna  guna melakukan  proses  intelijen  untuk  mengekstrak pola data.
6. Pattern  Evaluation :  Tahapan  ini  berguna  dalam mengidentifikasi  pola  yang  merepresentasikan basis pengetahuan yang diperoleh.
7. Knowledge  Presentation :  Tahapan  ini  bermakna guna  melakukan  visualisasi  dan  representasi pengetahuan guna mendapatkan pengetahuan yang diperlukan pengguna.
Metode  penelitian  yang  diperlihatkan  dalam Gambar 1 terdiri dari beberapa langkah. Pertama-tama, data  dikumpulkan  melalui  teknik  scraping,  yaitu teknik  untuk  mengambil  data  dari twitter API . Selanjutnya,  data  yang  telah  dikumpulkan  akan diproses  melalui tahap pre-processing ,  yaitu tahap di mana  data  diolah  untuk  memastikan  data  tersebut dapat  dimasukkan  ke  dalam  model  algoritma text mining dengan  baik. Setelah  itu, data dimasukkan ke dalam  model  algoritma text  mining untuk  diproses lebih  lanjut.  Setelah  data  telah  diproses,  hasil  yang diperoleh akan dievaluasi untuk menghasilkan laporan hasil pengujian.
Pengumpulan data Data Review Scraping data File Excel Data Preprocessing Casefolding Stopword URL Hapus angka Punctuation Stemming Tokenisasi Data Clean Proses sentimen Data Sentimen Analisa sentimen Model sentimen Naïve Bayes SMOTE Klasifikasi sentimen Hasil akurasi analisis sentimen Model sentimen Menampilkan hasil akurasi Data Selection Mulai Selesai OUTPUT PROSES INPUT

## Gambar 1. Metode Penelitian menggunakan Knowledge Discovery

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  analisis  sentimen marketplace Lazada diproses  dengan  cara  menggunakan  metode lexicon menggunakan kamus bahasa Indonesia yang tersimpan dalam file  excel untuk  dilakukan  klasifikasi. Selanjutnya  setiap  data  teks  pada  analisis  sentimen marketplace Lazada  tersebut  dihitung  jumlah  kata- kata  yang  termasuk  kata  positif  dan  dihitung  jumlah kata-kata yang termasuk kata negatif berdasarkan yang termuat  dalam  kamus lexicon bahasa  Indonesia  yang sudah disimpan dalam file excel . Jumlah total kata-kata positif  dibagi  dengan  seluruh  kata  dalam  teks review
dikalikan  100%  dinyatakan  sebagai  total  positif. Jumlah  kata-kata  negatif  dibagi  dengan  seluruh  kata dalam  teks review dikalikan  100%  sebagai  total negatif.  Selanjutnya  jika  total  positif  dikurangi  total negatif  hasilnya  lebih  dari  nol  maka  teks review diklasifikasikan  sebagai  klasifikasi  sentimen  positif. Hasil  dari  proses  klasifikasi  sentimen  dengan menggunakan metode lexicon kamus Bahasa Indonesia  terhadap  dataset review analisis  sentimen terhadap marketplace Lazada.  Berikut  perhitungan presentase klasifikasi sentimen marketplace Lazada:
Tabel 1. Perhitungan Presentase Klasifikasi Sentimen
Marketplace Lazada Netral Positif Negatif (Jumlah review netral/ jumlah dataset) * 100% = (229/1.517) * 100% = 15,096% (Jumlah review positif/ jumlah dataset) * 100% = (1.219/1.517) * 100% = 80,356% (Jumlah review negatif/ jumlah dataset) * 100% = (69/1.517)
* 100%
= 4,548%
Gambar 2. Grafik Nilai Klasifikasi Sentimen Lazada
Berdasarkan  temuan  data  penelitian  tersebut dapat disampaikan bahwa opini/ review yang disampaikan  terkait  analisis  sentimen marketplace Lazada  mendapatkan  klasifikasi  sentimen  positif sebesar 80,356% yang berarti respon yang sangat baik dari  masyarakat.  Sentimen  positif  tersebut  sangat dipengaruhi  oleh  13  kata  yaitu  kata  “banget”, “belanja”,  “bonus”,  “dadakan”,  “gratis”,  “habis”, “habisan”,  “hemat”,  “kejar”,  “lazada”,  “ongkir”, “promo”,  “ voucher ”  yang  frekuensi  kemunculannya dalam setiap review yang disampaikan oleh masyarkat sehingga  memiliki  kontribusi  yang  sangat  besar terhadap  sentimen  positif  dengan  total  jumlah sebanyak  9.945  kata.  Kata-kata  yang  sering  muncul dalam  penelitian,  hasil  klasifikasi  sentimen  positif terhadap marketplace Lazada  divisualisasikan  dalam bentuk wordcloud sesuai dengan gambar 3.
Gambar 3. Wordcloud Kata-kata yang sering muncul
Pada gambar wordcloud tersebut besar kecilnya kata-kata tersebut menunjukkan frekuensi kemunculan kata  tersebut.  Semakin  besar  dan  tebal  kata-kata tersebut  mengartikan  bahwa  kata  tersebut  memiliki frekuensi kemunculan kata yang tinggi. Semakin kecil frekuensi  kemunculan  kata  tersebut  ditunjukkan dengan  kata-kata  yang  semakin  kecil  dan  tipis. Temuan penelitian dari kata-kata yang sering muncul pada  klasifikasi  sentimen  positif  dalam marketplace Lazada tersebut termuat dalam tabel 2.
Tabel 2. Kata-kata Yang Sering Muncul dalam sentimen positif
Berdasarkan  tabel  tersebut  ditemukan  bahwa kata-kata  yang  sering  muncul  dalam  klasifikasi sentimen positif yang disampaikan pada penelitian ini terkait  analisis  sentimen  tentang marketplace Lazada posisi  pertama  adalah  kata  “lazada”  sebanyak  1.804, posisi  kedua  kata  “bonus”  sebanyak  1.510,  posisi ketiga kata “habis” sebanyak 923, posisi keempat kata “habisan” sebanyak 894, posisi kelima kata “promo” sebanyak 762, posisi keenam kata “dadakan” sebanyak 620, posisi ketujuh kata “ongkir” sebanyak 609, posisi kedelapan  kata  “gratis”  sebanyak  597,  posisi kesembilan  kata  “hemat”  sebanyak  514,  posisi kesepuluh kata “kejar” sebanyak 344, posisi kesebelas kata  “belanja”  sebanyak  321,  posisi  keduabelas  kata “banget”  sebanyak  298,  posisi  ketigabelas  kata “ voucher ”  sebanyak  249.  Berdasarkan  data  statistik dari ke-13 kata-kata yang sering muncul tersebut, kata
yang memiliki frekuensi tertinggi adalah kata “lazada” sebanyak 1.804. Sedangkan kata  yang sering  muncul dengan  frekuensi  kemunculan  terendah  adalah  kata “ voucher ”  sebanyak  249.    Sedangkan  klasifikasi sentimen  negatif  sebesar  4,548%  yang  berarti  respon masyarakat  yang  negatif  terhadap marketplace Lazada. Sentimen negatif tersebut sangat dipengaruhi oleh 11 kata yaitu kata “banget”, “belanja”, “bonus”, “barang”,  “habis”,  “habisan”,  “hemat”,  “kejar”, “lazada”,  “ongkir”,  “promo”,  “ voucher ”  seperti  pada tabel 4.2 yang frekuensi kemunculannya dalam setiap review  yang  disampaikan  oleh  masyarakat  sehingga memiliki  kontribusi  yang  sangat  besar  terhadap sentimen  negatif  dengan  total  jumlah  sebanyak  336 kata.
Berdasarkan  pengujian  penerapan  algoritma Naïve  Bayes dan  algoritma Naïve  Bayes dengan Teknik SMOTE ,  menggunakan Cross  Validation dengan nFold sebesar 10 serta dengan teknik stratified sampling ,  yaitu  sampling  bertingkat  membangun himpunan  bagian  acak.  Ini  memastikan  bahwa distribusi  kelas  (didefinisikan  oleh  atribut  label  atau target)  di  subset  dataset  sama  dengan  di  seluruh dataset.  Misalnya  dalam  kasus  klasifikasi  binomial, stratified sampling  membangun subset acak sehingga setiap subset berisi kira-kira proporsi  yang sama dari dua nilai label tersebut. Berdasarkan eksperimen yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  diperoleh confusion matrix untuk penerapan algoritma Naïve Bayes dengan Teknik SMOTE seperti terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Presentase Klasifikasi Sentimen Marketplace Lazada
Accuracy : 81,89% true Netral true Positif true Negative Class Precision Prediksi Netral 82 202 0 28,87% Prediksi positif 97 883 0 90,10% Prediksi Negatif 50 134 1219 86,89% Class Recall 35,81 % 72,44 % 100%
Berdasarkan confusion  matrix tersebut  dapat dijelaskan bahwa jumlah prediksi sentimen netral dan sentimen  itu  benar  netral  adalah  berjumlah  82, sedangkan  prediksi  sentimen  netral  dan  sentimen  itu ternyata bukan netral akan tetapi sentimen itu ternyata positif  berjumlah  202.  Jumlah  prediksi  sentimen positif dan sentimen itu benar positif adalah berjumlah 883, sedangkan prediksi sentimen positif dan sentimen itu  ternyata  bukan  positif  akan  tetapi  sentimen  itu ternyata netral berjumlah 97. Jumlah prediksi sentimen negatif  dan  sentimen  itu  benar  negatif  adalah berjumlah 1.219, sedangkan prediksi sentimen negatif dan  sentimen  itu  ternyata  bukan  negatif  akan  tetapi sentimen itu ternyata netral berjumlah 50 dan sentimen positif berjumlah 134. Sehingga total jumlah prediksi sentimen  netral,  positif,  negatif  dan  sentimen  netral,
No Kata Frekuensi (Positif) 1 banget 298 2 belanja 32 3 bonus 1510 4 dadakan 620 5 gratis 597 6 habis 923 7 habisan 894 8 hemat 514 9 kejar 344 10 lazada 1804 11 ongkir 609 12 promo 762 13 voucher 249
positif, negatif itu benar berjumlah 2.184 (82+883+1.219), sedangkan jumlah prediksi sentimen netral,  positif,  negatif  akan  tetapi  sentimen  tersebut bukan  netral,  positif  dan  negatif  berjumlah  483 (202+97+50+134).  Sedangkan  eksperimen  yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan algoritma Naïve  Bayes tanpa  menggunakan SMOTE diperoleh confusion matrix seperti terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Confusion Matrix dari Algoritma Naïve
Bayes Accuracy : 65,53% true Netral true Positif true Negative Class Precision Prediksi Netral 79 197 18 26,87% Prediksi positif 100 890 26 87,60% Prediksi Negatif 50 132 25 12,08% Class Recall 34,50 % 73,01 % 36,23%
Berdasarkan confusion  matrix tersebut  dapat dijelaskan bahwa jumlah prediksi sentimen netral dan sentimen  itu  benar  netral  adalah  berjumlah  79, sedangkan  prediksi  sentimen  netral  dan  sentimen  itu ternyata  positif  berjumlah  197  dan  sentimen  negatif berjumlah  18.  Jumlah  prediksi  sentimen  positif  dan sentimen  itu  benar  positif  adalah  berjumlah  890, sedangkan prediksi sentimen positif dan sentimen itu ternyata bukan positif akan tetapi sentimen itu ternyata netral  berjumlah  100  dan  sentiment  negative berjumlah  26.  Jumlah  prediksi  sentimen  negatif  dan sentimen  itu  benar  negatif  adalah  berjumlah  25, sedangkan prediksi sentimen negatif dan sentimen itu ternyata  bukan  negatif  akan  tetapi  sentimen  itu ternyata  netral  berjumlah  50  dan  sentimen  positif berjumlah  132.  Sehingga  total  jumlah  prediksi sentiment  netral,  positif,  negatif  dan  sentimen  netral, positif, negatif itu benar berjumlah 994 (79+890+25), sedangkan  jumlah  prediksi  sentimen  netral,  positif, negatif  akan  tetapi  sentimen  tersebut  bukan  netral, positif dan negatif berjumlah 523 (197+18+26+100+50+132).
Gambar 4. Grafik Perbandingan Hasil Akurasi
Temuan hasil eksperimen dari hasil penelitian ini berdasarkan perbandingan nilai akurasi yang diperoleh melalui perhitungan confusion matrix tersebut di atas selanjutnya dapat divisualisasikan dalam bentuk tabel perbandingan  akurasi  seperti  pada  tabel  5  dan divisualisasikan  dalam  bentuk  grafik  seperti  pada gambar 4.
Tabel 5. Tabel Perbandingan Akurasi No Model Performance Accuracy 1 Naïve Bayes 65,53% 2 Naïve Bayes+SMOTE 81,89%
Dalam penelitian ini juga dilakukan perhitungan nilai AUC berdasarkan confusion  matrix yang diperoleh  dari  penerapan  algoritma Naïve  Bayes dan perhitungan  nilai AUC berdasarkan confusion  matrix yang diperoleh dari penerapan algoritma Naïve Bayes dengan  Teknik SMOTE .  Temuan  hasil  penelitian seperti  ditunjukkan  pada  tabel  6  dan  gambar  5 menunjukkan  bahwa  nilai AUC dari  penerapan algoritma Naïve  Bayes dengan  Teknik SMOTE (79,96%) hasilnya lebih baik dari pada nilai AUC dari penerapan  algoritma Naïve  Bayes saja.  Temuan  ini menunjukkan bahwa penerapan Teknik SMOTE dalam model  tersebut  menghasilkan  klasifikasi  analisis sentimen sebagai Fair Classification .
Tabel 6. Tabel Perbandingan Akurasi + AUC No Model Performance Accuracy AUC 1 Naïve Bayes+SMOTE 81,89% 79,96% 2 Naïve Bayes 65,53% 57,54%
Gambar 5. Grafik Perbandingan Hasil Akurasi dan

## AUC
Penelitian  yang  dilakukan  ini  dibandingkan dengan penelitian terkait merupakan penelitian tentang analisis  sentimen  menggunakan  algoritma Naïve Bayes ,  namun  penelitian  ini  memiliki  perbedaan dengan  penelitian  tersebut  dalam  hal  dataset  yang dipergunakan  yaitu dataset analisis sentiment tentang marketplace Lazada  yang  diperoleh  dengan  Teknik scraping menggunakan API , metode yang dipergunakan adalah KDD .
Hasil penelitian dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes ini menunjukan bahwa informasi tentang
analisis  sentimen  dilakukan  sebanyak  1.517  dataset diperoleh  hasil review prediksi  sentimen  netral  dan sentimen itu benar netral adalah berjumlah 79, prediksi sentimen  netral  dan  sentimen  itu  ternyata  positif berjumlah  197  dan  sentimen  negatif  berjumlah  18, prediksi sentimen positif dan sentimen itu benar positif adalah  berjumlah 890, prediksi sentimen positif  akan tetapi sentimen  itu ternyata netral berjumlah  100 dan sentimen  negatif  berjumlah  26,  prediksi  sentimen negatif  dan  sentimen  itu  benar  negatif  adalah berjumlah 25, prediksi sentimen negatif dan sentimen itu  ternyata  bukan  negatif  akan  tetapi  sentimen tersebut  ternyata  netral  berjumlah  50  dan  sentimen positif  berjumlah  132.  Berdasarkan  hasil  tersebut, terjadi over  fitting atau  ketigakseimbangan  hasil pengujian  analisis  sentimen  terhadap marketplace Lazada,  di  mana  setimen  positif  berjumlah  1.219, sedangkan  sentimen  negatif  berjumlah  69,  dan sentimen  netral  berjumlah  229.  Rekomendasi  yang dapat  diberikan  untuk  mengatasi  permasalahan terserbut  adalah dengan  menerapkan teknik Synthetic Minority  Over  Sampling  (SMOTE) untuk  digunakan sebagai  metode  yang  efektif  dalam  mengatasi over fitting . Grafik Sentimen tanpa  menggunakan SMOTE dapat dilihat pada gambar 6 berikut:
Gambar 6. Grafik Sentimen Tanpa SMOTE
Setelah  menerapkan  teknik SMOTE ,  hasil penelitian  dengan  menggunakan  algoritma Naïve Bayes dengan SMOTE ini  menunjukkan  bahwa informasi  tentang  analisis  sentimen  dilakukan sebanyak 1.517 dataset diperoleh hasil review prediksi sentimen  netral  dan  sentimen  itu  benar  netral  adalah berjumlah  82,  prediksi  sentimen  netral  dan  sentimen itu  ternyata  bukan  netral  akan  tetapi  sentimen  itu ternyata  positif  berjumlah  202,  prediksi  sentimen positif dan sentimen itu benar positif adalah berjumlah 883,  prediksi  sentimen  positif  dan  sentimen  itu ternyata bukan positif akan tetapi sentimen itu ternyata netral  berjumlah  97,  prediksi  sentimen  negatif  dan sentimen  itu  benar  negatif  adalah  berjumlah  1.219, sedangkan prediksi sentimen negatif dan sentimen itu ternyata  bukan  negatif  akan  tetapi  sentimen  itu ternyata  netral  berjumlah  50  dan  sentimen  positif berjumlah 134. Grafik Sentimen dengan menggunakan SMOTE dapat dilihat pada gambar 7 berikut:
Gambar 7. Grafik Sentimen Menggunakan SMOTE

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  menunjukkan  bahwa  model  analisis sentimen  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes dengan SMOTE memiliki akurasi 81,89%, lebih tinggi dibandingkan  tanpa  SMOTE  yang  hanya  65,53%. Penggunaan SMOTE menghasilkan dataset seimbang dengan 1.219 review positif, 1.219 review negatif, dan 229  review  netral.  Hasil  analisis  memperlihatkan 80,356% review bersentimen positif terhadap Lazada, yang  dipengaruhi  oleh  kata-kata  tertentu  seperti "banget",  "belanja",  dan  "promo".  Namun,  masih terdapat  prediksi  yang  melenceng,  dengan  beberapa sentimen  positif  dan  negatif  yang  sebenarnya  netral. Nilai  AUC  juga  lebih  tinggi  pada  model  dengan SMOTE  (79,96%)  dibandingkan  tanpa  SMOTE (57,54%), menunjukkan model dengan SMOTE lebih baik.  Rekomendasi  untuk  Lazada  adalah  untuk  terus memperhatikan sentimen pelanggan untuk meningkatkan  layanan  dan  reputasi,  serta  melakukan evaluasi  berkelanjutan  pada  model  klasifikasi  dan mempertimbangkan  pendekatan  deep  learning  untuk dataset yang lebih besar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   dan  N.  A.  Arhadian  Roliansyah,  Amelia  Putri Utami,  Asnaini,  “Analisis  Transaksi  Jual  Beli Online di Marketplace Shopee Menurut  Konsep Bisnis  Islam  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19,” Jurnal Riset Ekonomi, vol. 1, no. 5, pp. 443–456,
2022, [Online]. Available: https://www.bajangjournal.com/index.php/Jure mi/article/view/1675/1173
[2]  F.  Alvi  Herzegovino  Sianipar  and  E.  Dra  Hj Yoestini,
“ANALISIS PENGARUH CUSTOMER  REVIEW  DAN  CUSTOMER RATING TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN PRODUK DI ONLINE MARKETPLACE  (Studi  Pada  Mahasiswa Pengguna  Tokopedia  di  Kota  Semarang),” Diponegoro Journal of Management, vol. 10, no. 4, p. 1, 2021, [Online]. Available: http://ejournal- s1.undip.ac.id/index.php/dbr
[3]  L.  O.  Sihombing,  H.  Hannie,  and  B.  A. Dermawan,  “Sentimen  Analisis  Customer Review Produk Shopee Indonesia Menggunakan
Algortima  Naïve  Bayes  Classifier,”  Edumatic:
Jurnal Pendidikan Informatika, vol. 5, no. 2, pp. 233–242, 2021,
doi:
10.29408/edumatic.v5i2.4089.
[4]  A. Rausanfita, P. P. Adikara, and S. Adinugroho, “Analisis  Sentimen  Twitter  Menggunakan Ensemble Feature dan Metode Extreme Learning Machine  (ELM)  (Studi  Kasus:  Samsung Indonesia),”  Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 12, pp.
6409–6417,  2018,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[5]  T.  Astuti  and  Y.  Astuti,  “Analisis  Sentimen Review  Produk  Skincare  Dengan  Naïve  Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization (  PSO  ),”  vol.  6,  pp.  1806–1815,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i4.4119.
[6]  E.  H.  Muktafin,  K.  Kusrini,  and  E.  T.  Luthfi, “Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  Pembelian
Produk  di  Marketplace  Shopee  Menggunakan Pendekatan  Natural  Language  Processing,” Jurnal  Eksplora  Informatika,  vol.  10,  no.  1,  pp. 32–42, 2020, doi: 10.30864/eksplora.v10i1.390.
[7]  G. A. Ruz, P. A. Henríquez, and A. Mascareño, “Sentiment  analysis  of  Twitter  data  during critical  events  through  Bayesian  networks classifiers,”  Future  Generation  Computer Systems,  vol.  106,  pp.  92–104,  2020,  doi: 10.1016/j.future.2020.01.005.
[8]  Alfiqra  and  F.  Y.  Alfizi,  “PENERAPAN
MARKET BASKET ANALYSIS MENGGUNAKAN PROSES KDD (KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASE) SEBAGAI STRATEGI PENJUALAN PRODUK SWALAYAN (STUDI KASUS :  SWALAYAN  X)  Alfiqra,”  pp.  509–
516, 2018.