## 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.v7i3.6242

## Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Classifier Dan K-Nearest Neighbor Pada Sentimen Review Aplikasi Mobile JKN
Citra Annisa * , M. Afdal, Tengku Khairil Ahsyar
Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950324617@students.uin-suska.ac.id * , 2 m.afdal@uin-suska.ac.id , 3 tengkukhairil@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950324617@students.uin-suska.ac.id
Abstrak− BPJS  Kesehatan  berdedikasi  untuk  memberikan  pelayanan  kesehatan  bagi  masyarakat  Indonesia.  Dengan tersedianya  aplikasi  Mobile  JKN  berguna  untuk  mempermudah  pelayanan  bagi  peserta  Jaminan  Kesehatan  Nasional-Kartu Indonesia Sehat (JKN-KIS). Mobile JKN merupakan inovasi dalam layanan jaminan kesehatan pemerintah secara elektronik, sehingga mempermudah masyarakat untuk mengakses layanan dan informasi secara cepat dalam genggaman tangan. Dengan adanya inovasi tersebut, banyak mengalir pro dan kontra dari masyarakat, berbagai komentar muncul di kolom review Play Store, analisis sentimen dapat digunakan untuk  menilai dan mengevaluasi aplikasi.  Oleh karena itu sentimen tersebut dapat dianalisis  menjadi  suatu  informasi  yang  dapat  dijadikan  bahan  evaluasi  dan  pertimbangan  pihak  BPJS  Kesehaatn  terhadap Mobile JKN. Penelitian ini bertujuan untuk melihat hasil perbandingan akurasi antara algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  pada  sentimen  review  aplikasi  Mobile  JKN  pada  Play  Store.  Penelitian  ini  menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) dan K-Nearest Neighbor (KNN) dengan teknik scrapping data dalam mengumpulkan data  Play  Store  selama  satu  tahun  terakhir  yaitu  2.847  data  dan  terbagi  menjadi  3  kelas  yaitu  positif,  netral  dan  negatif. Pembagian data dengan menggunakan 10 K-Fold Cross Validation sehingga didapatkan perbandingan tingkat akurasi Naïve Bayes Classifier (NBC) 61,15% sedangkan tingkat akurasi dan K-Nearest Neighbor (KNN) 87,59%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; K-Nearest Neighbor; Mobile JKN; Naïve Bayes Classifier; Review
Abstract− BPJS  Health  must  provide  health  services  for  the  people  of  Indonesia.  With  the  availability  of  the  Mobile  JKN application, it is useful to facilitate services for participants of the National Health Insurance-Indonesian Health Card (JKN- KIS). Mobile JKN is an innovation in electronic government health insurance services, making it easier for the public to access services  and  information  quickly  in  the  palm  of  their  hand.  With  this  innovation,  many  pros  and  cons  flowed  from  the community, various comments appeared in the Play Store review column, sentiment analysis could be used to assess and rate applications.  Therefore,  these  sentiments  can  be  analyzed  into  information  that  can  be  used  as  material  for  evaluation  and consideration by BPJS Kesehatan regarding Mobile JKN. This study aims to look at the results of the accuracy comparison between the Naïve Bayes Classifier (NBC) and K-Nearest Neighbor (KNN) algorithms on the sentiment review of the Mobile JKN application on the Play Store. This study used the Naïve Bayes Classifier (NBC) and K-Nearest Neighbor (KNN) methods with data scrapping techniques to collect Play Store data for the past year, namely 2,847 data and divided into 3 classes, namely positive, neutral and negative. Distribution of data using 10 K-Fold Cross Validation so that a comparison of the accuracy level of the Naïve Bayes Classifier (NBC) is 61.15%, while the accuracy level of K-Nearest Neighbor (KNN) is 87.59%.
Keywords : K-Nearest Neighbor; Mobile JKN; Naïve Bayes Classifier; Review; Sentiment Analysis

## 1. PENDAHULUAN
BPJS Kesehatan berdedikasi untuk memberikan pelayanan kesehatan bagi masyarakat Indonesia. Dengan tersedianya aplikasi  Mobile  JKN  berguna  untuk  mempermudah  pelayanan bagi peserta  Jaminan  Kesehatan  Nasional-Kartu Indonesia  Sehat  (JKN-KIS)  [1].  Mobile  JKN  merupakan  inovasi  dalam  layanan  jaminan  kesehatan  pemerintah secara elektronik, sehingga mempermudah masyarakat untuk mengakses layanan dan informasi secara cepat dalam genggaman tangan [2]. Pada aplikasi Mobile JKN memberikan kemudahan bagi pengguna dalam membayar iuran, mengubah  data  kepesertaan,  mengetahui  data  peserta  keluarga,  memiliki  kartu  digital,  pemindahan  Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama (FKTP) dan sebagainya [3].
Mobile  JKN  dapat  diunduh  melalui  Play  Store.  Pada  Play  Store  pengguna  dapat  memberikan  review kalimat  penilaian  terhadap  hasil  karya  seseorang  melalui  fitur  rating  dan  ulasan.  Namun pada  saat  ini  terdapat beberapa permasalahan yang dihadapi pengguna dalam menggunakan Mobile JKN yaitu aplikasi tersebut kerap sekali mengalami erorr saat digunakan, aplikasi tidak dapat digunakan jika tidak di update, aplikasi tersebut sering sekali meminta untuk update versi terbaru bahkan setelah di update pengguna tidak dapat login [4]. Dengan adanya inovasi tersebut, banyak mengalir  pro dan  kontra dari  masyarakat, berbagai komentar muncul di kolom review Play Store, analisis sentimen dapat digunakan untuk menilai dan mengevaluasi aplikasi.
Dalam  bidang  ilmu  komputer,  analisis  sentimen  dari  opini  publik  yang  dituangkan  dalam  bentuk  teks diklasifikasikan dalam bidang penelitian text mining dengan sub-penelitian opinion mining [5].  Analisis sentimen atau opinion mining merupakan suatu aktivitas mengekstraksi dan menganalisis opini, sentimen, sikap, tanggapan atau  persepsi  orang  terhadap  objek  seperti  event,  topik,  produk  serta  layanan  [6].  Analisis  sentimen  akan menghasilkan sentimen positif, netral dan negatif dari masyarakat yang dapat menjadi bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Analisis sentimen bertujuan sebagai evaluasi dari inovasi yang dikeluarkan oleh pihak BPJS  Kesehatan  bagi  masyarakat,  sehingga  BPJS  Kesehatan  dapat  memperbaiki  kekurangan  yang  ada  pada aplikasi tersebut.
Penelitian sebelumnya tentang analisis sentimen pernah dilakukan terhadap aplikasi FLIP. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna pada Play Store. Hasil

## 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.v7i3.6242
Submitted: 02/06/2023 ; Accepted: 13/06/2023 ; Published: 23/07/2023
penelitian menunjukkan tingkat akurasi sebesar 76,68% [7]. Penelitian tentang analisis sentimen aplikasi Peduli Lindungi  pada  tahun  2022.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  data  yang  diambil melalui Play Store. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat akurasi sebesar 85% [8]. Penelitian analisis sentimen twitter terhadap isu penundaan pemilu menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier, hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi 98% [9].
Penelitian  selanjutnya  yaitu  analisis  sentimen  pada  agen  perjalanan  online.  Penelitian  ini  menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor untuk menganalisis komentar 3 funpage Facebook agen perjalanan online. Didapatkan hasil bahwa tingkat akurasi algortima K-Nearest Neighbor yang sedikit lebih tinggi dibandingan  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier.  Selain  itu  penggunaan  huruf  kecil  tanpa  tanda  baca memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  untuk  kedua  algoritma  [10].  Penelitian  tentang  penerapan  text  mining  pada aplikasi  Tokopedia  dilakukan  pada  tahun  2022.  Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor,  pengambilan  ulasan  melalui  Google  Play  Store.  Hasil  dari  penelitian  ini  didapatkan  nilai  akurasi tertinggi yaitu pada parameter K=25 di split 10 dengan tingkat akurasi 71,39% [11].
Pada penelitian analisis sentimen ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) dan K-Nearest Neighbor  (KNN)  untuk  mengetahui  komentar  pengguna  atau  masyarakat  dalam  menggunakan  Mobile  JKN. Algoritma  NBC  merupakan  sekumpulan  algoritma  supervised  learning  berdasarkan  Teorema  Bayes  [12]. Klasifikasi  NBC  memiliki  keuntungan  besar  dalam hal  efisiensi  komputasi,  karena  memiliki  perhitungan  yang lebih sedikit dibandingkan dengan pemodelan dan algoritma klasifikasi prediksi lainnya, terutama untuk kumpulan data  besar  [13].  NBC  mengansumsikan  bahwa  setiap  variabel  input  independen,  asumsi  ini  sangat  kuat  dan memungkinkan pendekatan yang sangat sederhana sehingga sering menghasilkan model yang sangat akurat dan stabil dengan ukuran sampel yang kecil [14]. Bahkan dalam skenario yang kompleks, NBC dianggap kuat [15]. Pengklasifikasian  dari  NBC  memiliki  keuntungan  yaitu  hanya  membutuhkan  sedikit  data  pelatihan  untuk memperkirakan rata-rata dan varian variabel yang diperlukan untuk klasifikasi [16].  Algortima KNN merupakan metode  klasifikasi  objek  baru  berdasarkan  data  pelatihan  yang  paling  dekat  dengan  objek  tersebut,  keakuratan algortima KNN dipengaruhi secara signifikan oleh ada tidaknya fitur yang tidak relevan atau jika bobot objek tidak setara  dengan  kepentingan  klasifikasi  [17].  Algoritma  KNN  sangat  sederhana  dan  menentukannya  berdasarkan jarak terpendek dari query instance ke pola pelatihan [11]. Menurut Pristiyanti R.I (2011) Metode KNN memiliki proses klasifikasi yang cukup sederhana dan dalam pengimplementasikannya sangat mudah, proses adaptasi dan klasifikasi KNN menghasilkan evaluasi yang tinggi [18].
Penelitian ini bertujuan mendapatkan sentimen terkait review masyarakat terhadap aplikasi Mobile JKN yang dapat dijadikan bahan evaluasi dan pertimbangan pemerintah terhadap Mobile JKN, serta mendapatkan hasil perbandingan algoritma NBC dan KNN dengan data yang didapatkan melalui scrapping data Play Store selama satu tahun terakhir.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun  tahapan  penelitian  terdiri  atas  6  tahapan  yang  diawali  dengan  pengumpulan  data,  pre-processing  data, pelabelan, TF-IDF, klasifikasi NBC dan KKN serta visualisasi data. Berikut adalah tahapan dalam penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Data yang diambil pada penelitian ini merupakan data review Play Store pada aplikasi Mobile JKN dengan teknik scrapping  dengan  bahasa  pemrogramman  pyhton.  Jumlah  data  yang  digunakan  berjumlah  2.847  data  dalam rentang waktu Maret 2022 hingga Maret 2023.

## 2.3 Pre-Processing Data
Text  pre-processing  adalah  proses  pemilihan  informasi  yang  akan  diproses  pada  setiap  dokumen,  tahap  pre- processing bertujuan untuk penghapusan data yang diperlukan untuk memasukkan metode NBC dan KNN kata- kata  yang  tidak  perlu  agar mendapatkan  hasil  perhitungan yang  terbaik  [19].  Pada  penelitian  ini  menggunakan beberapa tahapan yaitu:
Mulai Pengumpulan Data
Klasifikasi NBC dan KNN Visualisasi Data Selesai TF-IDF Pre-processing Data
Pelabelan

## 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.v7i3.6242
1. Cleanning Pada  tahap  cleanning,  data  review  Mobile  JKN  yang  sudah  diambil  selanjutnya  dilakukan  penghapusan karakter selain huruf seperti menghapus hashtag (#), link dan tanda baca ((/),(;),(:),(“). Selalin itu pada tahap cleanning juga dilakukan penyamaan huruf, pada data review Mobile JKN terdapat huruf kapital dan huruf kecil sehingga data review diubah menjadi huruf kecil semua.
2. Tokenizing
Pada tahap tokenizing, data review Mobile JKN yang sudah di cleanning selanjutnya dilakukan pemisahan kata dari kalimat menjadi kata per kata.
3. Remove Stopword
Pada  tahap  remove  stopword  data  review  Mobile  JKN  dilakukan  pengmbilan  kata  yang  penting  dari  hasil tokenizing serta penghilangan kata umum dan tidak memiliki makna seperti kata hubung.
4. Stemming
Pada tahap stemming, kata diekstrak kedalam bentuk kata dasar atau penghapusan imbuhan kata. Selain itu dilakukan pengelompokan untuk kata-kata dengan makna dasar yang sama namun memiliki bentuk berbeda.

## 2.4 Pelabelan
Data review terhadap aplikasi Mobile JKN merupakan data yang tidak berlabel atau unsupervised data. Sehingga diperlukan pelabelan untuk menentukan label pada review Mobile JKN. Proses pelabelan dilakukan setelah data melewati  tahap  pre-processing.  Pada  penelitian  ini  pelabelan  dilakukan  secara  manual  oleh  tiga  orang  pakar. Berdasarkan hasil pelabelan data review pada kelas positif yaitu 884 review, pada kelas netral yaitu 95 review dan pada kelas negatif yaitu 1.868 review.

## 2.5 TF-IDF
Term  Frequency  dan  Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF)  merupakan  bobot  suatu  kata  yang  dipandang sebanding  dengan  jumlah  kemunculan  kata  tersebut  dalam  suatu  dokumen  disebut  Term  Frekuensi  (TF). Document  Frequency  (DF)  diturunkan  dari  TF.  DF  memberikan  bobot  untuk  mengukur  level  arti  kata  dalam dokumen [20]. Setelah data review Mobile JKN melalui tahap pre-processing dan pelabelan maka data tersebut dilakukan  pembobotan.  Data  review  Mobile  JKN  yang  sudah  dilakukan  pembobotan  selanjutnya  akan diklasifikasikan menggunakan algoritma NBC dan KNN.

## 2.6 Naïve Bayes Classifier (NBC)
Algoritma  NBC  merupakan  metode  klasifikasi  sederhana  berdasarkan  pada  penerapan  teorema  bayes  dengan asumsi  independensi  [17].  Algoritma  NBC  bekerja  dengan  mengklasifikasikan  kelas  berdasarkan  probabilitas sederhana, dan menganggap bahwa semua atribut dari data yang diberikan saling terpisah [21]. Berikut persamaan NBC:
𝑃(𝐶|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐶 )𝑃(𝐶) 𝑃(𝑋) (1)

## 2.7 K-Nearest Neighbor (KNN)
KNN merupakan salah satu metode yang digunakan dalam klasifikasi objek dalam memperhitungkan training set yang paling dekat dengan objek tertentu.
Langkah-Langkah KNN 1. Tentukan parameter k atau jumlah tetangga
2. Hitung jarak objek dari data latih kemudian urutkan dengan urutan menaik (nilai tertinggi ke terendah)
3. Klasisikasi  tetangga  terdekat  berdasarkan  nilai  k  dan  menggunakan  kategori  tetangga  terdekat  untuk mendapatkan prediksi kelas [22]. Berikut persamaan KNN:
𝑑(𝑥 𝑖 . 𝑥 𝑗 ) =   √∑ ((𝑎 𝑟 (𝑥 𝑖 ) −   𝑎 𝑟 (𝑥 𝑗 )) 2 𝑛 𝑟=1 (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan data
Data yang diambil pada penelitian ini yaitu data review pada Play Store dengan teknik scrapping dengan bahasa pemrogramman  pyhton.  Jumlah  data  yang  digunakan  berjumlah  2.847  data  dalam  rentang  waktu  Maret  2022 hingga Maret 2023.

## 3.2 Data Awal
Data yang diambil pada penelitian ini yaitu data review pada Play Store dengan jumlah 2.847 data dari Maret 2022 hingga Maret 2023. Berikut adalah data awal yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 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.v7i3.6242
Tabel 1. Data Awal
No Komentar 1 Untuk daftar bpjs kesehatan secara online tidak bisa masih ada bug tolong diperbaiki
2 Aplikasi mudah dimengerti & mudah digunakan.
...
...
2846  Daftar aplikasinya susah banget, 5 jam gagal terus capek aku
2847 Pindah faskes,saya klik satu keluarga pindah,malah saya sendiri yang pindah,mana nunggu 3 bulan mau rubah data lagi,.1 keluarga pindah puskesmas butuh waktu 9 bulan.,parah.

## 3.3 Pre-Processing Data
Pre-processing data merupakan langkah untuk menyiapkan data awal sebelum masuk kedalam proses berikutnya sehingga dapat digunakan dalam proses analisis.

## 3.3.1 Cleanning
Pada tahap cleanning melakukan penghapusan karakter selain huruf seperti menghapus hashtag (#), link dan tanda baca ((/),(;),(:),(“). Hasil cleanning dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Cleanning No Cleanning
1 untuk daftar bpjs kesehatan secara online tidak bisa masih ada bug tolong diperbaiki
2 aplikasi mudah dimengerti   mudah digunakan
… …
2846  daftar aplikasinya susah banget    jam gagal terus capek aku
2847 pindah faskes saya klik satu keluarga pindah malah saya sendiri yang pindah mana nunggu   bulan mau rubah data lagi    keluarga pindah puskesmas butuh waktu   bulan parah

## 3.3.2 Tokenizing
Pada tahap tokenizing, dilakukan pemisahan kata dari kalimat menjadi kata per kata. Hasil dari tokenizing dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Tokenizing No Tokenizing 1 ['untuk',  'daftar',  'bpjs',  'kesehatan',  'secara',  'online',  'tidak',  'bisa',  'masih',  'ada',  'bug',  'tolong', 'diperbaiki']
2 ['aplikasi', 'mudah', 'dimengerti', 'mudah', 'digunakan']
… … 2846  ['daftar', 'aplikasinya', 'susah', 'banget', 'jam', 'gagal', 'terus', 'capek', 'aku'] 2847 ['pindah',  'faskes',  'saya',  'klik',  'satu',  'keluarga',  'pindah',  'malah',  'saya',  'sendiri',  'yang',  'pindah',
'mana', 'nunggu', 'bulan', 'mau', 'rubah', 'data', 'lagi', 'keluarga', 'pindah', 'puskesmas', 'butuh', 'waktu', 'bulan', 'parah']

## 3.3.3 Remove Stopword
Pada tahap ini melakukan pengmbilan kata yang penting dari hasil tokenizing serta penghilangan kata umum dan tidak memiliki makna seperti kata hubung. Berikut hasil dari remove stopword pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Remove Stopword
No Remove Stopword 1 ['daftar', 'bpjs', 'kesehatan', 'online', 'bug', 'tolong', 'diperbaiki'] 2 ['aplikasi', 'mudah', 'dimengerti', 'mudah']
… … 2846  ['daftar', 'aplikasinya', 'susah', 'banget', 'jam', 'gagal', 'capek'] 2847 ['pindah',  'faskes',  'klik',  'keluarga',  'pindah',  'pindah',  'nunggu',  'rubah',  'data',  'keluarga',  'pindah',
'puskesmas', 'butuh', 'parah']

## 3.3.4 Stemming
Pada  tahap  stemming,  kata  di  ekstrak  kedalam  bentuk  kata  dasar  atau  penghapusan  imbuhan  kata.  Selain  itu dilakukan  pengelompokan  untuk  kata-kata  dengan  makna  dasar  yang  sama  namun  memiliki  bentuk  berbeda. Berikut hasil dari stemming pada Tabel 5.

## 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.v7i3.6242
Tabel 5. Hasil Stemming
No Stemming 1 ['daftar', 'bpjs', 'sehat', 'online', 'bug', 'tolong', 'baik']
2 ['aplikasi', 'mudah', 'erti', 'mudah']
… … 2846  ['daftar', 'aplikasi', 'susah', 'banget', 'jam', 'gagal', 'capek']
2847 ['pindah',  'faskes',  'klik',  'keluarga',  'pindah',  'pindah',  'nunggu',  'rubah',  'data',  'keluarga',  'pindah',
'puskesmas', 'butuh', 'parah']

## 3.4 Pelabelan
Pada tahap pelabelan dilakukan oleh tiga orang pakar. Hasil pelabelan dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel Pelabelan No Komentar Sentimen 1 untuk daftar bpjs kesehatan secara online tidak bisa masih ada bug tolong diperbaiki Negatif 2 aplikasi mudah dimengerti mudah digunakan Positif ... … … 2846  daftar aplikasinya susah banget   jam gagal terus capek aku Negatif 2847 pindah faskes saya klik satu keluarga pindah malah saya sendiri yang pindah mana nunggu bulan mau rubah data lagi    keluarga pindah puskesmas butuh waktu   bulan parah Negatif
Dari hasil pelabelan data review pada kelas positif yaitu 884 review, pada kelas netral yaitu 95 review dan pada kelas negatif yaitu 1.868 review. Jumlah data review yang sudah diberi label dapat dilhat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Hasil Pelabelan
Berdasarkan Gambar 2. nilai presentase review positif sebesar 31% masyarakat berpendapat bahwa dengan adanya Mobile JKN membantu dalam proses pelayanan melalui genggaman tangan dan mudah untuk dimengerti. Pada  nilai  presentase  review  netral  sebesar  3%  masyarakat  cenderung  mengajukan  berbagai  pertanyaan  terkait Mobile JKN. Pada nilai presentase review negatif sebesar 66% masyarakat banyak meberikan keluhan sulit saat daftar  atau  login,  masih  terdapat  erorr  atau  bug,  kode  OTP  yang  tidak  masuk  pada  peserta  walaupun  sudah memiliki pulsa dan keluhan update secara terus-menerus namun tidak bisa login kembali.

## 3.5 TF-IDF
Tahapan pembobotan dilakukan dengan pemberian bobot disetiap kata dengan menggunakan Term Frequency dan Inverse Document Frequency (TF-IDF). Hasil proses TF-IDF dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 7. Hasil TF-IDF

## 3.6 Klasifikasi NBC
Pada penelitian ini dengan pengujian 10 K-Fold Cross Validation pada NBC menggunakan 2.847 data set dari Play Store, pembagian data dibagi menjadi data training dan data testing. Hasil klasifikasi NBC menggunakan 10 K-Fold Cross Validation yaitu akurasi 61,15%.
Positif 31% Netral 3% Negatif 66%
Positif Netral Negatif No aplikasi bug butuh capek daftar erti jam langsung 1 0 0.533441 0 0 0.2186 0 0 0 2 0.245744 0 0 0 0 0.725088 0 0 … … … … … … … … … 2846 0.181253 0 0 0.615856 0 0 0.39054 0 2847 0 0 0.199017 0 0 0 0 0

## 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.v7i3.6242

## 3.7 Klasifikasi KNN
Pada penelitian ini dengan pengujian 10 K-Fold Cross Validation pada KNN menggunakan 2.847 data set dari Play Store, penelitian ini menggunakan lima parameter k yaitu k = 1, k = 3, k = 5, k = 7 dan k = 9. Berikut hasil klasifikasi KNN menggunakan 10 K-Fold Cross Validation pada Gambar 3.

## Gambar 3. Tingkat Akurasi KNN
Maka tingkat akurasi tertinggi terdapat pada parameter ke k = 7 dengan tingkat akurasi 87,59%. Sedangkan tingkat akurasi terendah terletak pada parameter k = 1 dengan tingkat akurasi 75,59%.

## 3.8 Perbandingan Algoritma NBC dan KNN
Pembagian data dengan menggunakan 10 K-Fold Cross Validation untuk mendapatkan hasil perbandingan antara NBC dan KNN terhadap review aplikasi Mobile JKN. Nilai akurasi merupakan nilai rasio data review benar dari data  kelas  positif,  netral  dan negatif  yang  sebenarnya.  Nilai  Recall  merupakan  nilai  rasio  seberapa berhasilnya informasi secara benar pada data kelas positf, netral dan negatif. Nilai Precision merupakan nilai ketelitian dan tepatnya sistem dalam menampilkan data kelas positif, netral dan negatif. Sedangkan F1 Score merupakan rata- rata  dari  Recall  dan  Precision.  Tingkat  akurasi  NBC  61,15%,  Recall  43,54%,  Precision  46,27%  dan  F1  Score 42,74%  sedangkan  tingkat  Akurasi  KNN  87,59%,  Recall  59,37%,  Precision  56,93%  dan  F1  Score  58,06%. Sehingga dapat dilihat bahwa tingkat akurasi agoritma KNN kebih baik dibandingan dengan NBC. KNN dengan akurasi 87,59% dibandingkan akurasi NBC yaitu 61,15%. Perbandingan akurasi dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Perbandingan Algoritma NBC dan KNN
Pada  Gambar.4  dapat  dilihat  bahwa  performa  algoritma  KNN  lebih  baik  dibandingkan  NBC.  Sehingga algortima KNN akurat dalam melakukan klasifikasi review aplikasi Mobile JKN dibandingkan dengan algoritma NBC. Oleh karena itu pihak BPJS Kesehatan perlu untuk meningkatkan kualitas dan layanan aplikasi Mobile JKN, pihak BPJS Kesehstan harus memaksimalkan fitur-fitur pada aplikasi Mobile JKN dan perlu adanya sosialisasi dalam  penggunaan  aplikasi  Mobile  JKN  agar  mempermudah  masyarakat  dalam  menggunakan  aplikasi  Mobile JKN.

## 3.9 Visualisasi Kata
Tujuan peneliti menggunakan visualisasi agar lebih mudah melihat metode visual yang digunakan. Berikut adalah visualisasi kata menggunakan google collab dengan library wordcloud.

## 3.9.1 Visualisasi Kata Positif
Pada Gambar 5 terdapat 3 kata yang memiliki frekuensi tertinggi dalam data review Mobile JKN dan memiliki sentimen positif yaitu “aplikasi”, “mudah”, dan “bantu”.
79,59% 86,42% 87,07% 87,59% 87,42% 75,00% 80,00% 85,00% 90,00% k=1 k=3 k=5 k=7 k=9 Tingkat Akurasi KNN NBC
KNN Akurasi 61,15% 87,59% Recall 43,54% 59,37% Precision 46,27% 56,93% F1 Score 42,74% 58,06% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% Perbandingan Algoritma NBC dan K NN Akurasi
Recall Precision F1 Score

## 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.v7i3.6242
Gambar 5. Visualisasi Kata Positif

## 3.9.2 Visualisasi Kata Netral
Kemudian pada Gambar 6 terdapat 3 kata yang memiliki frekuensi tertinggi dalam data review Mobile JKN dan memiliki sentimen netral yaitu “aplikasi”, “daftar”, “bayar”.

## Gambar 6. Visualisasi Kata Netral

## 3.9.3 Visualisasi Kata Negatif
Pada Gambar 7 terdapat 3 kata yang memiliki frekuensi tertinggi dalam data review Mobile JKN dan memiliki sentimen negatif yaitu“aplikasi”, “daftar” dan “susah”.
Gambar 7 . Visualisasi Kata Negatif

## 4 KESIMPULAN
Mobile  JKN  merupakan  inovasi  dalam  layanan  jaminan  kesehatan  pemerintah  secara  elektronik,  sehingga mempermudah masyarakat untuk mengakses layanan dan informasi secara cepat dalam genggaman tangan. Pada penelitian ini menggunaan bahasa pemrogramman pyhton pada data review Play Store dengan jumlah data 2.847 data, terkait review atau komentar masyarakat dalam penggunaan aplikasi Mobile JKN, penelitian ini terdiri atas 3 kelas yaitu positif, netral dan negatif. Didapatkan polaritas data review pada kelas positif yaitu 884 review, pada kelas netral yaitu 95 review dan pada kelas negatif yaitu 1.868 review Pembagian data dengan menggunakan 10 K-Fold Cross Validation mendapatkan hasil perbandingan antara NBC dan KNN terhadap review aplikasi Mobile JKN dimana tingkat Akurasi NBC 61,15%, Recall 43,54%, Precision 46,27% dan F1 Score 42,74% sedangkan tingkat Akurasi KNN 87,59%, Recall 59,37%, Precision 56,93% dan F1 Score 58,06%. Sehingga dapat dilihat bahwa  tingkat  akurasi  agoritma  KNN  kebih  baik  dibandingan  dengan  NBC.  KNN  dengan  akurasi  87,59% dibandingkan  akurasi  NBC  yaitu  61,15%.  Oleh  karena  itu  pihak  BPJS  Kesehatan  perlu  untuk  meningkatkan kualitas dan layanan aplikasi Mobile JKN, pihak BPJS Kesehatan harus memaksimalkan fitur-fitur pada aplikasi Mobile JKN dan perlu adanya sosialisasi dalam penggunaan aplikasi Mobile JKN agar mempermudah masyarakat dalam menggunakan aplikasi Mobile JKN. Didapatkan juga 3 kata yang memiliki frekuensi tertinggi dalam data review Mobile JKN dan memiliki sentimen positif yaitu “aplikasi”, “mudah”, dan “bantu”, terdapat 3 kata yang memiliki  frekuensi  tertinggi  dalam  data  review  Mobile  JKN  dan  memiliki  sentimen  netral  yaitu  “aplikasi”, “daftar”,  “bayar”,  serta  terdapat  3  kata  yang memiliki  frekuensi  tertinggi  dalam  data  review  Mobile  JKN  dan memiliki sentimen negatif yaitu“aplikasi”, “daftar” dan “susah”.

## REFERENCES
[1] R. A. Prasetiyo and Safuan, “Efektivitas Penggunaan Aplikasi Mobile JKN Dalam Mengurangi Antrian,” Syntax Lit. J. Ilm. Indones., vol. 7, no. 2, pp. 972–978, 2022.
[2] A. Wulanadary, S. Sudarman, and I. Ikhsan, “Inovasi Bpjs Kesehatan Dalam Pemberian Layanan Kepada Masyarakat :

## 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.v7i3.6242
Submitted: 02/06/2023 ; Accepted: 13/06/2023 ; Published: 23/07/2023
Aplikasi Mobile Jkn,” J. Public Policy, vol. 5, no. 2, pp. 98–107, 2019, doi: 10.35308/jpp.v5i2.1119.
[3] R. Rinjani and N. Sari, “Analisis Penerapan Aplikasi Mobile Jkn Terhadap Peserta Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Kesehatan  Cabang  Subulussalam,”  PUBLIKA    J.  Ilmu  Adm.  Publik,  vol.  8,  no.  2,  pp.  209–223,  2022,  doi: 10.25299/jiap.2022.vol8(2).10491.
[4] M.  Mukhlis,  “Analisis  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Mobile  JKN  pada  BPJS  Kesehatan  Cabang  Pekanbaru Menggunakan Model EUCS,” 2021.
[5] A.  Affandy  and  O.  Nandiyati,  “Sentiment  Analysis  Berbasis  Algoritma  Naïve  Bayes  Classsifier  untuk  Identifikasi Persepsi  Masyarakat  Terhadap  Produk  /  Layanan  Perusahaan,”  JOINS  (Journal  Inf.  Syst., vol. 5, no.  1,  pp. 126–135, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i1.3608.
[6] M.  Z.  Anbari  and  B.  Sugiantoro,  “Studi  Komparasi  Metode  Analisis  Sentimen  Naïve  Bayes  ,  SVM  ,  dan  Logistic Regression Pada Piala Dunia 2022,” vol. 7, no. 2, pp. 688–695, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5383.
[7] S. Rahayu, Y. MZ, J. E. Bororing, and R. Hadiyat, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Aplikasi Teknologi Finansial FLIP,” Edumatic J. Pendidik. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 98– 106, 2022, doi: 10.29408/edumatic.v6i1.5433.
[8] I. Saputra, T. Djatna, R. R. A. Siregar, D. A. Kristiyanti, H. R. Yani, and A. A. Riyadi, “Text Mining of PeduliLindungi Application Reviews on Google Play Store,” Fakt. Exacta, vol. 15, no. 2, pp. 101–108, 2022.
[9] A. Perdana, A. Hermawan, and D. Avianto, “Analisis Sentimen Terhadap Isu Penundaan Pemilu di Twitter Menggunakan Naive  Bayes  Clasifier,”  J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer),  vol.  11,  no.  2,  pp.  195–200,  2022,  doi: 10.32736/sisfokom.v11i2.1412.
[10]  E. W. Sholeha, S. Yunita, R. Hammad, V. C. Hardita, and K. Kaharuddin, “Analisis Sentimen Pada Agen Perjalanan Online Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 3, no. 4, pp. 203–208, 2022, doi: 10.35746/jtim.v3i4.178.
[11]  M. Afdal and L. Rahma Elita, “Penerapan Text Mining Pada Aplikasi Tokopedia Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 8, no. 1, pp. 78–87, 2022.
[12]  K. Moolthaisong and W. Songpan, “Emotion Analysis and Classification of Movie Reviews Using Data Mining,” 2020, pp. 89–92.
[13]  A. R. Isnain, J. Supriyanto, and M. P. Kharisma, “Implementation of K-Nearest Neighbor (K-NN) Algorithm For Public Sentiment Analysis of Online Learning,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst., vol. 15, no. 2, pp. 121–130, 2021, doi: 10.22146/ijccs.65176.
[14]  I.  M.  K.  Karo,  M.  F.  M.  Fudzee,  S.  Kasim,  and  A.  A.  Ramli,  “Karonese  Sentiment  Analysis:  A  New  Dataset  and Preliminary Result,” Int. J. Informatics Vis., vol. 6, no. 2–2, pp. 523–530, 2022, doi: 10.30630/joiv.6.2-2.1119.
[15]  A. Rahmadeyan and Mustakim, “Seleksi Fitur pada Supervised Learning: Klasifikasi Prestasi Belajar Mahasiswa Saat dan  Pasca  Pandemi  COVID-19,”  J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  9,  no.  1,  pp.  21–32,  2023,  doi: https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v9i1.2023.21-32.
[16]  B. Noori, “Classification of Customer Reviews Using Machine Learning Algorithms,” Appl. Artif. Intell., vol. 35, no. 8, pp. 567–588, 2021, doi: 10.1080/08839514.2021.1922843.
[17]  F.  Firmansyah  et  al.,  “Comparing  Sentiment  Analysis  of  Indonesian  Presidential  Election  2019  with  Support  Vector Machine and K-Nearest Neighbor Algorithm,” in 6th International Conference on Computing, Engineering, and Design, (ICCED 2020), 2020, pp. 5–10, doi: 10.1109/ICCED51276.2020.9415767.
[18]  R.  S.  Amardita,  A.  Adiwijaya,  and  M.  D.  Purbolaksono,  “Analisis  Sentimen  terhadap  Ulasan  Paris  Van  Java  Resort Lifestyle Place di Kota Bandung Menggunakan Algoritma KNN,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 1, p. 62, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3793.
[19]  A.  Erfina  and  M.  F.  Al-shufi,  “Analisis  Sentimen  Aplikasi  Jasa  Kurir  Di  Play  Store  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes,” J. Sist. Inf. dan Inform., vol. 5, no. 2, pp. 103–110, 2022, doi: 10.47080/simika.v5i2.1789.
[20]  R. Gunawan, R. Septiadi, F. Apri Wenando, H. Mukhtar, and Syahril, “K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Menganalisis Sentimen terhadap Kebijakan Merdeka Belajar Kampus Merdeka pada Komentar Twitter,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 152–158, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i2.3841.
[21]  O. Somantri and D. Dairoh, “Analisis Sentimen Penilaian Tempat Tujuan Wisata Kota Tegal Berbasis Text Mining,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 191–196, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i2.32661.
[22]  I. Irawaty, R. Andreswari, and D. Pramesti, “Vectorizer Comparison for Sentiment Analysis on Social Media Youtube: A Case Study,” in 2020 3rd International Conference on Computer and Informatics Engineering, (IC2IE 2020), 2020, pp. 69–74, doi: 10.1109/IC2IE50715.2020.9274650.