## ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI SAPAWARGA DI PLAYSTORE MENGGUNKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Faiza Tri Sanudin 1 , Bambang Irawan 2 , Agus Bahtiar 3 1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 4513 faizatrisanudin00@gmail.com

## ABSTRAK
Sapawarga  merupakan  aplikasi  yang  dirancang  untuk  memfasilitasi  partisipasi  masyarakat  dalam melaporkan permasalahan lingkungan di jawa barat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi Sapawarga yang tersedia pada platform Google Play Store . Metode penelitian diawali dengan pengumpulan data ulasan pengguna secara otomatis menggunakan web scraping. Data selanjutnya melalui tahap preprocessing text dan dibagi menjadi data latih dan data uji. Pemodelan dilakukan dengan Naive Bayes untuk memprediksi sentimen positif dan negative. Hasil penelitian menunjukkan algoritma Naive Bayes mampu mencapai performansi yang baik dengan hasil accuracy sebesar 83% , precision sebesar 86% , recall sebesar 95% dan F1-Score sebesar 90%. Sentimen positif mendominasi ulasan Sapawarga yang kebanyakan berkaitan dengan masalah  teknis.  Studi  ini  telah  berhasil  menerapkan Naive  Bayes untuk  klasifikasi  sentimen  ulasan  aplikasi sapawarga. Temuan penelitian ini berkontribusi pada pemahaman ulasan aplikasi sapawarga dan pengembangan metode analisis sentimen.
Kata kunci : Analisis Sentimen, Naive Bayes , Ulasan Pengguna, Sapawarga, Play Store .

## 1. PENDAHULUAN
Pelayanan  publik  yang  optimal  dan  berkualitas menjadi fokus penting dalam meningkatkan kesejahteraan  masyarakat  desa[1].  Aplikasi  mobile, seperti Sapawarga yang diluncurkan oleh Pemerintah Provinsi  Jawa  Barat,  memfasilitasi  partisipasi masyarakat dalam pelaporan permasalahan lingkungan  dan  menjadi  jembatan  interaksi  antara pemerintah dan warga.
Penelitian  ini  terhubung  erat  dengan  studi sebelumnya dalam analisis sentimen, seperti kontribusi  metode Naive  Bayes dalam  menganalisis ulasan  aplikasi e-government [2].  Namun,  penelitian sebelumnya  cenderung  hanya  fokus  pada  identifikasi sentimen  umum  tanpa  mengeksplorasi  aspek-aspek tertentu  dari  sentimen  tersebut.  Pada  Paper  pertama membahas  tentang  "Analisis  Sentimen  Aplikasi  E- Government  Pada  Google  Play  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes". Fokus penelitian ini adalah pada  aplikasi  Sentuh  Tanahku  yang  dikembangkan oleh pemerintah dalam bidang pertanahan. Penelitian ini  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan pembobotan  TF-IDF  untuk  menganalisis  ulasan pengguna  terhadap  aplikasi  tersebut.  Hasilnya menunjukkan respon positif pengguna dengan akurasi analisis sentimen sebesar 89%, memberikan wawasan bagi  pemerintah  dalam  meningkatkan  aplikasi  e- gov[2].  Paper  kedua  membahas  "Sentimen  Analisis Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)".  Penelitian  ini mengarah  pada  analisis  sentimen  terhadap  tweet mengenai  akun  Twitter  @Sandiuno,  seorang  calon presiden  Indonesia.  Dengan  menggunakan  algoritma Naïve Bayes Classifier, penelitian menemukan tingkat akurasi analisis sentimen sebesar 65,18%,
menunjukkan  potensi  untuk  menilai  sentimen pengguna  Twitter  terhadap  tokoh  publik[3].  Paper ketiga  mengulas  "Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi Media Sosial WhatsApp Menggunakan Metode Naïve Bayes  Classifier".  Penelitian  ini  fokus  pada  analisis sentimen ulasan terhadap aplikasi WhatsApp. Dengan menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier, penelitian menunjukkan efektivitasnya dalam menganalisis  sentimen  dengan  akurasi  sebesar  80%, memberikan  wawasan  bagi  pengembang  aplikasi untuk memahami perasaan dan harapan pengguna.[4].
Paper  terakhir  membahas  "Analisis  Sentimen Terhadap Ulasan Kepuasan Pelanggan Pada Marketplace  Tokopedia  Di  Jejaring  Sosial  Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes". Penelitian ini mengeksplorasi  analisis  sentimen  terhadap  ulasan kepuasan  pelanggan  di  marketplace  menggunakan Twitter. Dengan algoritma Naïve Bayes, penelitian ini mencapai  akurasi  analisis  sentimen  sebesar  79,02%, memberikan  insight  tentang  persepsi  konsumen terhadap  pengalaman  berbelanja  di  marketplace, bermanfaat bagi penjual untuk meningkatkan kualitas produk dan layanan mereka.[5].
Penelitian bertujuan untuk menganalisis sentimen  ulasan  aplikasi  Sapawarga  menggunakan metode Naive Bayes . Data ulasan aplikasi dari Google Play Store akan menjadi fokus analisis dengan metode eksperimen kuantitatif. Metode ini akan membersihkan  data  ulasan  untuk  mengevaluasi pendapat pengguna terhadap aplikasi secara spesifik.
Jika penelitian ini berhasil, implikasi pentingnya akan  terlihat.  Diharapkan  kontribusi  penelitian  ini tidak  hanya  dalam  pemahaman  analisis  sentimen ulasan  aplikasi  Sapawarga,  tetapi  juga  dalam memperbaiki  kualitas  aplikasi  tersebut.  Informasi
yang  diperoleh  dapat  membantu  meningkatkan responsivitas terhadap laporan, meningkatkan kebutuhan  fitur  pengguna,  dan  pada  akhirnya, memperkuat partisipasi masyarakat dalam melaporkan masalah lingkungan.
Diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan manfaat  signifikan  dalam  bidang  analisis  sentimen ulasan  aplikasi  Sapawarga  dan  memiliki  dampak praktis  bagi  masyarakat  dan  pemerintah  dalam meningkatkan kualitas pelayanan publik yang terpadu dan responsif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah teknik untuk mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan  sentimen dari teks, seperti opini, penilaian, dan emosi. Analisis sentimen  dapat  digunakan  untuk  berbagai  tujuan, seperti  untuk  memahami  pendapat  publik  tentang suatu  produk  atau  layanan,  untuk  mendeteksi cyberbullying, atau untuk memantau sentimen sosial.

## 2.2. Ulasan Aplikasi
Ulasan  aplikasi  adalah  teks  yang  ditulis  oleh pengguna  aplikasi  untuk  memberikan  informasi  dan pendapat  tentang  aplikasi  tersebut.  Ulasan  aplikasi dapat memberikan informasi tentang fitur, fungsi, dan pengalaman  pengguna  dengan  aplikasi.  Ulasan aplikasi  juga  dapat  digunakan  untuk  membantu pengguna dalam membuat keputusan pembelian.

## 2.3. Aplikasi Sapawarga
Aplikasi Sapawarga besutan Pemerintah Provinsi Jawa Barat bertujuan menjembatani warganya dengan pembangunan.  Tersedia  dalam  bahasa  Indonesia  dan Sunda,  aplikasi  ini  menawarkan  serangkaian  fitur. Untuk warga, Sapawarga menyuguhkan akses mudah ke  informasi  dan  layanan  pemerintah,  seperti pembayaran  PKB  (Sambara)  dan  pencarian  kerja  (Si Juara).  Di  sisi  lain,  pemerintah  memanfaatkannya untuk berkomunikasi langsung dengan warga melalui fitur  pemberitahuan  dan  diskusi.  Sapawarga  juga mendorong kolaborasi antarwarga lewat fitur komunitas, di mana mereka bisa berbagi aspirasi dan berkontribusi aktif dalam pembangunan. Dengan lebih dari  10  juta  pengguna,  Sapawarga  patut  dianalisis ulasannya  untuk  terus  disempurnakan.  Pengguna umumnya  puas  dengan  fitur  dan  kemudahan pemakaian, namun aspek seperti kinerja dan dukungan teknis  masih  bisa  ditingkatkan.  Melalui  analisis  dan perbaikan berkelanjutan, Sapawarga berpotensi semakin  optimal  dalam  mewujudkan  partisipasi  aktif warga Jawa Barat dalam pembangunan daerah.

## 2.4. Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naive Bayes adalah metode klasifikasi probabilistik  yang  berakar  pada  teorema  Bayes.
Berdasarkan  asumsi  "naif"  atau  sederhana  yang menganggap  bahwa  setiap  fitur  dalam  data  adalah independen  secara  bersyarat  terhadap  kelasnya, algoritma  ini  mampu  menghitung  probabilitas  kelas yang paling mungkin untuk suatu data baru. Landasan teori  Naive  Bayes  meliputi  konsep  probabilitas, teorema  Bayes,  dan  asumsi  independensi  fitur  yang mendasari  formulasi  perhitungan  probabilitas  dalam klasifikasi.

## 2.5. Literature Review
Pada paper “Sentimen analisis Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (NBC)”  membahas  tentang  analisis  sentimen  ulasan pengguna  aplikasi  Amazon  Shopping  menggunakan algoritma  Naive  Bayes.  Penelitian  ini  menunjukkan efektivitas  metode  Naive  Bayes  dalam  menganalisis sentimen, dengan akurasi mencapai 82,15%, dan hasil Multinomial NB terbaik mencapai 86,74%[6]
Paper  “Analisis  Sentimen  Berdasarkan  Ulasan Pengguna  Aplikasi  Mypertamina  Pada  Google  Play store Menggunakan Metode Naïve Bayes” membahas tentang  analisis  sentimen  ulasan  pengguna  aplikasi MyPertamina  pada  Google  PlayStore.  Penelitian menemukan  bahwa  mayoritas  ulasan  tergolong negatif,  dengan  akurasi  analisis  sentimen  mencapai 91%,  memberi  pemahaman  lebih  dalam  terkait persepsi pengguna terhadap aplikasi[7].
Paper  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna Aplikasi  Zoom  Cloud  Meetings  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine” membahas tentang analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi  Zoom  Cloud  Meetings  menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Hasil menunjukkan bahwa SVM lebih efektif, dengan akurasi analisis sentimen mencapai 81,22%, melebihi akurasi Naive Bayes sebesar 74,37%.[8].
Paper  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna Aplikasi  Flip  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes yang Dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization”  membahas  tentang  analisis  sentimen ulasan pengguna aplikasi Flip menggunakan algoritma Naïve Bayes yang dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization  (PSO).  Hasilnya  menunjukkan  bahwa Naive Bayes yang dioptimasi dengan PSO meningkatkan  akurasi  analisis  sentimen  menjadi 88,24%,  lebih  tinggi  dari  Naive  Bayes  biasa  yang memiliki akurasi 82,00%[9].
Paper  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Wisatawan terhadap  Destinasi  Wisata  Halal  di  Lombok” membahas tentang analisis sentimen ulasan wisatawan terhadap destinasi wisata halal di Lombok. Penelitian menunjukkan sentimen positif dari wisatawan dengan akurasi analisis sentimen sebesar 74,75%, memberikan  pemahaman  tentang  persepsi  mereka terhadap destinasi tersebut[10].

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Tahapan metode penelitian
Pada  Gambar  menampilkan  beberapa  tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini.
Dalam  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan terbagi ke dalam beberapa tahapan.
a. Data Selection
Mengambil  ulasan  aplikasi  dari  Google  Play Store menggunakan  teknik  scraping  data  dari library google-play-scraper
b. Preprocessing Melakukan  serangkaian  operasi  pra-pemrosesan pada kolom 'content' dalam DataFrame , seperti pembersihan  teks,  transformasi  teks,  dan penghapusan stop words.
c. Transformation Pembobotan  frekuensi kemunculan  kata dengan metode  TF-IDF.  Selanjutnya, membagi dataset menjadi data training dan data testing.
d. Data Mining
Menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk memodelkan  probabilitas  sentimen  berdasarkan kata-kata dalam data training
e. Evaluasi model
Mengukur  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score dari  model  yang  telah  dilatih  dengan  mencari nilai confusion matrix.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Collection
Gambar 2. Proses pengambilan data
Gambar 2 menampilkan data hasil scraping dari google  play  store dengan  menggunakan google colaboratory, dari gambar diatas kita bias mengetahui bahwa jumlah data yang di dapat adalah 2417 data.
4.2. Preprocessing a. Cleaning data
Pada  tahap  ini  data  dibersihkan  dari  karakter- karakter yang tidak penting, seperti: url, hashtag (#), mention, dan semua karakter selain huruf dan spasi.
Gambar 3. data setelah proses cleaning
Gambar 3 menampilkan proses untuk menghapus selain huruf dan spasi, dari gambar diatas, tanda baca dan emoticon sudah dibersihkan.
b. Case folding Proses case  folding penting  dalam  pemrosesan teks karena membuat analisis teks menjadi lebih konsisten,  memastikan  bahwa  kata-kata  yang sama  dengan  huruf  kapital  atau  huruf  kecil dipandang  sebagai  kata  yang  sama,  sehingga meningkatkan  akurasi  analisis  teks,  berikut gambar teks setelah dilakukan case folding:
Gambar 4. data setelah proses case folding
c. Tokenizing
Tokenizing  dilakukan  untuk  memecah  teks menjadi  bagian-bagian  yang  lebih  kecil,
misalnya, kata-kata dalam kalimat. Ini merupakan  langkah  penting  dalam  pemrosesan teks  karena  membantu  dalam  analisis  dan pengolahan teks.
Gambar 5. data setelah tokenizing
d. Stop Word Stop  word adalah  kata  kata  umum  yang  sering muncul  dan  tidak  memiliki  kontribusi  yang signifikan  terhadap  makna  konstekstual,  maka dari itu pada langkah ini stop word di hapus untuk mengurangi noise , mengurangi dimensi data dan meningkatkan kualitas analisis.
Gambar 6. data setelah stop word
e. Stemming
Stemming digunakan  untuk  menghilangkan imbuhan  atau  akhiran  kata  sehingga  hanya menyisakan kata dasar atau bentuk dasarnya. Ini membantu  dalam  mengatasi  variasi  kata  yang sama akar katanya namun memiliki bentuk yang berbeda,  yang  pada  akhirnya  dapat  membantu dalam analisis teks.
f. Labeling Tahap labeling adalah proses memberi klasifikasi atau  tag  pada  data  teks  berdasarkan  sentimen yang terkandung di dalamnya. Tujuannya adalah untuk  mengkategorikan  teks  atau  dokumen  ke dalam  kategori  sentimen  positif  dan  negatif. Pelabelan ini dilakukan secara manual, sentimen yang positif dilabeli dengan score 1 dan sentimen negatif dilabeli dengan score 0.
4.3. Transformation
a. TF-IDF metode  yang  digunakan dalam  pemrosesan  teks dan  pengelompokan  dokumen  yang  mengukur seberapa  penting  suatu  kata  dalam  sebuah dokumen  terhadap  kumpulan  dokumen  yang lebih besar.

## b. Spliting Data
Pada proses splitting data, peneliti menggunakan metode Train-Test Split . Metode ini Memisahkan dataset  menjadi  dua  bagian,  satu  bagian  untuk melatih model (data latih) dan satu bagian untuk menguji kinerja model (data uji).

## 4.4. Data Mining
Pada  proses  data  mining  ini,  dilakukan  analisis menggunakan algoritma naïve bayes  Label Sentiment di buat menjadi dua ukuran, yaitu positif dan negative, pelabelan  ini  dilakukan  secara  manual  dengan membandingkan  terhadap  rating.  pelabelan  manual dilakukan untuk menjaga keakuratan. Karena banyak data  dengan  rating  tinggi,  tetapi  memiliki  sentiment yang  negative.  Berikut  ini  gambar  yang  menunjukan perbandingan sentiment positif dan negative.
Gambar 7.  perbandingan sentiment positive dan negative

## 4.5. Evaluasi
Evaluasi  terhadap  model  dilakukan  dengan menggunakan confusion  matrix, ini  dilakukan  untuk
melihat  sejauh  mana  keakuratan  model  yang  dibuat serta mengetahui dimana kekurangan model tersebut.
Gambar 8. confusion matrix
Adapun  persamaan  untuk  menghitung accuracy, precision , dan recall adalah sebagai berikut:
Accuracy
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (1) Precision TP TP+FP (2) Recall
𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
F1-Score =2 x 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑋 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+ 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
Dalam  penelitian  ini,  evaluasi  model  menjadi aspek  penting  untuk  memahami  sejauh  mana  model dapat mengklasifikasikan ulasan dengan tepat. Peneliti membagi data dengan metode metode Train-Test Split, dimana  metode  ini  Memisahkan  dataset  menjadi  dua bagian,  satu  bagian  untuk  melatih  model  (data  latih) dan  satu  bagian  untuk  menguji  kinerja  model  (data uji),  dengan  rasio  80:20.  Pada  pembagian  data  ini jumlah data latih harus lebih banyak daripada data uji. Data  yang  sudah  di split ,  kemudian  di  aplikasikan menggunakan algoritma naïve bayes untuk dilakukan pelatihan pada data latih dan di ujikan pada data uji.
Tolok  ukur  yang  digunakan  untuk  mengukur performansi  adalah accuracy,  precision ,  dan recall . Untuk  menghitung  berdasarkan  tolok  ukur  tersebut dibutuhkan metode confusion matrix yang terdiri dari True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN).
Berdasarkan  gambar  4.13  yang  terdapat  pada  hasil pada confusion  matrix model  rasio  80:20, True Positives (TP), yaitu prediksi yang benar dengan nilai positif berjumlah 335 data, True Negative (TN) yaitu prediksi  yang  benar  dengan  nilai  negative  berjumlah 27  data, False  Positif (FP)  yaitu  prediksi  yang  salah dengan  nilai  yang  positif  berjumlah  55  data, False Negative (FN), yaitu  prediksi yang  salah dengan nilai negative berjumlah 17 data.
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 =
335+27 335+55+27+17 = 362 434 x 100% = 83% (1)
Precision = TP TP+FP = 335 335+55 = 335 390 x 100% = 86 % (2)
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 335 335+17 = 335 352 x 100% = 95% (3)
F1-Score =2 x 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑋 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+ 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 86 𝑋 95 86+ 95 = 8170 181 = 90%
(4)
Dari  hasil  evaluasi,  model  berhasil  mencapai akurasi  sebesar  83%,  yang  mencerminkan  tingkat keseluruhan  kebenaran  dalam  pengklasifikasian seluruh  ulasan.  Presisi,  yang  mengukur  ketepatan prediksi  ulasan  positif  oleh  model,  tercatat  sebesar 86%. Angka ini menunjukkan bahwa dari ulasan yang diprediksi positif oleh model, sekitar 86% di antaranya benar-benar positif. Selain itu, recall pada kelas positif sebesar 95% menunjukkan kemampuan model dalam mengidentifikasi  ulasan  yang  sebenarnya  positif  dari keseluruhan ulasan yang memang positif. Pencapaian F1-score yang  mencapai  90%  menjadi  indikator keseimbangan antara presisi dan recall . Nilai F1-score yang  tinggi  menandakan  performa  yang  baik  dalam mengklasifikasikan ulasan secara menyeluruh. . Dari sini, kita bisa memahami di mana model berhasil dan di mana terdapat kekurangan dalam pengklasifikasian  ulasan.  Evaluasi  ini  memberikan pandangan  menyeluruh  tentang  kemampuan  model dalam  menganalisis  sentimen  ulasan  pada  aplikasi Sapawarga, memberikan wawasan yang penting untuk meningkatkan  kualitas  analisis  dan  kebermanfaatan aplikasi tersebut. Penelitian  tentang analisis sentimen ulasan  aplikasi  Sapawarga  dengan  akurasi  sebesar 83% memiliki keterkaitan yang kuat dengan penelitian sebelumnya dalam hal domain yang sama. Temuan ini secara  positif  mendukung  hasil  sebelumnya  yang menggambarkan efektivitas model dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan. Temuan ini juga memberikan  sumbangan  baru  dengan  wawasan tambahan  yang  dapat  menjadi  landasan  penting  bagi pengembangan lebih lanjut terutama dalam meningkatkan  model  atau  pemahaman  terhadap perubahan  sentimen  pengguna  terhadap  aplikasi Sapawarga. Dengan demikian, penelitian ini memperkaya  pemahaman  tentang  analisis  sentimen aplikasi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  ditemukan  bahwa mayoritas  ulasan  terhadap  aplikasi  Sapawarga cenderung  positif.  Dari  2417  sampel  ulasan  yang dianalisis,  sebanyak  1774  di  antaranya  menunjukkan sentimen  positif.  Ulasan  positif  ini  menggambarkan kepuasan pengguna terhadap kemudahan penggunaan aplikasi, responsivitas layanan pelanggan, dan manfaat yang diperoleh dari interaksi dengan aplikasi tersebut. Tingginya  jumlah  ulasan  positif  menandakan  adopsi yang  baik  terhadap  platform  Sapawarga  oleh pengguna. Dalam evaluasi model, dilakukan pemisahan  data  menjadi bagian  pelatihan  (data  latih) dan  bagian  pengujian  (data  uji)  dengan  rasio    80:20. Penggunaan algoritma Naïve Bayes untuk melatih dan menguji  data  memberikan  hasil  yang  baik.  Model berhasil  mencapai  akurasi  sekitar  83%,  dengan precision  sebesar  86%, recall sebesar  95%,  dan F1- score sebesar  90%.  Hasil  evaluasi  ini  menunjukkan kemampuan  model  dalam  mengklasifikasikan  ulasan
dengan tepat, terutama dalam mengidentifikasi ulasan positif. Confusion  matrix membantu  memberikan wawasan detail terkait kinerja model, menunjukkan di mana model berhasil dan di mana terdapat kekurangan dalam  mengklasifikasikan  ulasan.  Evaluasi  ini memberikan  pandangan  yang  mendalam  tentang kemampuan  model  dalam  menganalisis  sentimen ulasan,  memberikan  dasar  untuk  meningkatkan kualitas analisis dan pemanfaatan aplikasi Sapawarga. Dengan  demikian,  dari  hasil  penelitian  ini,  dapat disimpulkan  bahwa  aplikasi  Sapawarga  mendapat respon  positif  dari  pengguna  dan  model  yang digunakan  cukup  baik  dalam  menganalisis  sentimen ulasan.  Hal  ini  memberikan  arahan  penting  untuk perbaikan dan pengembangan aplikasi guna meningkatkan  kepuasan  pengguna  dan  efektivitas analisis sentimen lebih lanjut.
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutntya sebagai  berikut:    Memperluas  dataset  dengan  lebih banyak  ulasan  dari  beragam  periode  waktu  untuk mendapatkan  representasi  yang  lebih  luas.  Hal  ini dapat memberikan pemahaman yang lebih komprehensif terhadap dinamika sentimen pengguna. Melakukan perbandingan performa algoritma klasifikasi lainnya selain Naïve Bayes seperti Support Vector Machines (SVM), Decision Trees , atau Neural Networks untuk  melihat  apakah  ada  algoritma  yang lebih unggul dalam menganalisis sentimen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  Sopian  Handayani  and  D.  Mulyono, “Pengembangan  Aplikasi  Sapa  Warga  Dalam Meningkatkan  Efektivitas  Pelayanan  Publik Kepada  Masyarakat,” Comm-Edu  (Community Educ. Journal) , vol. 6, no. 2, pp. 257–265, 2023.
[2]  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.
[3]  M.  I.  Syafii,  “Sentimen  analisis  Pada  Media Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive Bayes Classifier (NBC),” J. Teknol. Pint. , vol. 3, no.  2,  pp.  1–17,  2022,  [Online].  Available: http://teknologipintar.org/index.php/teknologipi ntar/article/view/207%0Ahttp://teknologipintar.
org/index.php/teknologipintar/article/download/ 207/197
[4]  N. R. Siahaan, R. Y. Tiffany, S. R. E. Sinaga, and ...,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Media Sosial  Whatsapp  Menggunakan  Metode  Naive Bayes Classifier,” J. Ilm. … , no. 02, pp. 343–354, 2023, [Online]. Available:
https://ejournal.pppmitpa.or.id/index.php/betrik/ article/view/104%0Ahttps://ejournal.pppmitpa.o r.id/index.php/betrik/article/download/104/76
[5]  M.  Abi  Nurhakim,  Y.  Widiastiwi,  and  N. Chamidah, “Analisis Sentimen Terhadap Ulasan
Kepuasan Pelanggan Pada Marketplace Tokopedia Di Jejaring Sosial Twitter
Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” Pros. Semin.  Nas.  Mhs.  Bid.  Ilmu  Komput.  dan  Apl. , vol. 3, no. 1, pp. 264–278, 2022.
[6]  Ernianti Hasibuan and Elmo Allistair Heriyanto, “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi Amazon  Shopping  Di  Google  Play  Store Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier,” J.  Tek. dan  Sci. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  13–24,  2022,  doi: 10.56127/jts.v1i3.434.
[7]  Gilbert,  Syariful  Alam,  and  M.  Imam  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, doi: 10.55123/storage.v2i3.2333.
[8]  N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah, W. Gata, and S. Samudi, “Analisis Sentimen Zoom Cloud Meetings  di  Play  Store  Menggunakan  Naïve Bayes  dan  Support  Vector  Machine,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 2, p. 293, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18186.
[9]  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.
[10]  Irvandi,  B.  Irawan,  and  O.  Nurdiawan,  “Naive Bayes Dan Wordcloud Untuk Analisis Sentimen Wisata  Halal  Pulau  Lombok,” INFOTECH  J. , vol.  9,  no.  1,  pp.  236–242,  2023,  doi: 10.31949/infotech.v9i1.5322.