## 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.v7i4.6750

## Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Aplikasi Astro Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Stevan Amadeo Prasetyo * , Wahyu Tisno Atmojo
Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Pradita, Tangerang, Indonesia Email: 1,* stevan.amadeo@student.pradita.ac.id, 2 wahyu.tisno@pradita.ac.id Email Penulis Korespondensi: stevan.amadeo@student.pradita.ac.id
Abstrak− Astro merupakan aplikasi quick commerce yang berfokus dalam menyediakan jasa layanan antar bahan baku dalam waktu  kurang  dari  satu  jam  yang  dibangun  pada  tahun  2021  di  bawah  PT  Astro  Technologies  Indonesia.  Aplikasi  quick commerce masih tergolong baru di Indonesia sehingga sentimen dari pelanggan memiliki peran penting dalam menentukan apakah  kategori  ini dapat diterima  oleh  masyarakat. Melalui ulasan  yang ada pada Google Play Store  dapat dilihat apakah mayoritas masyarakat memiliki sentimen yang positif atau negatif. Aplikasi Astro sudah diunduh lebih dari satu juta pengguna dengan rating 4,6 dan lebih dari 11,2 ribu ulasan pada Google Play Store. Data yang berhasil diperoleh sebanyak 1,820 ulasan dan menjadi 1,646 ulasan setelah dilakukan preprocessing dan pembersihan data. Setelah itu data diberikan label menggunakan algoritma Naïve Bayes yang dibagi menjadi sentimen positif dan negatif. Hasil yang didapat sebanyak 1,213 ulasan atau 74% berupa sentimen positif, dan 433 ulasan atau 26% berupa sentimen negatif. Dengan confusion matrix performa dari klasifikasi memperoleh nilai akurasi sebesar 63% dengan nilai class recall True Positive (TP) 61,58% dan True Negative (TN) 69,97%, serta  nilai  class  precision  True  Positive  (TP)  83,93%  dan  True  Negative  (TN)  38,36%.  Melalui  hasil  analisis,  maka  dapat disimpulkan mayoritas pengguna aplikasi Astro memiliki sentimen yang positif, namun tidak sedikit yang memiliki sentimen negatif. Sehingga  dapat dijadikan bahan pertimbangan  untuk  menjawab  masalah  yang  di alami pengguna  dengan sentimen negatif.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Confusion Matrix; Google Play Store; Naïve Bayes; Quick Commerce
Abstract− Astro is a quick commerce application that focuses on providing fast groceries delivery services within less than an hour. It was established in 2021 under PT Astro Technologies Indonesia. Quick commerce applications are relatively new in Indonesia,  and  customer  sentiments  play  a  crucial  role  in  determining  the  acceptance  of  this  category  within  the  society. Through  reviews  available  on  Google  Play  Store,  we  can  gauge  whether  the  majority  of  the  populace  holds  a  positive  or negative sentiment towards it. The Astro app has been downloaded by over one million users, with a rating of 4.6 and more than 11.2 thousand reviews on Google Play Store. A total of 1,820 reviews were successfully obtained, and after preprocessing and data cleaning, 1,646 reviews remained. Subsequently, the data was labeled using the Naïve Bayes algorithm, categorizing sentiments into positive and negative. The results showed 1,213 reviews, or 74%, expressed a positive sentiment, while 433 reviews,  or  26%,  conveyed  a  negative  sentiment.  Using  the  confusion  matrix,  the  classification  performance  achieved  an accuracy of 63%, with a class recall of 61.58% for True Positive (TP) and 69.97% for True Negative (TN). The class precision for True Positive (TP) was 83.93%, and for True Negative (TN) was 38.36%. Based on the analysis, it can be concluded that the majority of Astro app users have a positive sentiment. However, a notable portion holds a negative sentiment, providing valuable insights to address concerns raised by users with negative sentiments.
Keywords : Sentiment Analysis; Confusion Matrix; Google Play Store; Naïve Bayes; Quick Commerce

## 1. PENDAHULUAN
Dengan adanya kemajuan teknologi yang berkembang dengan pesat, membuat adanya pergeseran paradigma dan kebiasaan  manusia  menjadi  hal  yang  tak  dapat  dihindarkan  [1].  Salah  satu  perbedaan  kebiasaan  manusia  yang signifikan berubah adalah cara berbelanja.  Dengan adanya e-commerce memampukan pengguna untuk berbelanja dari rumah dan barang akan dikirim langsung ke rumah pengguna [2]. Menurut emarkerter.com, penjualan pada e-commerce di seluruh dunia menyentuh 4.9 triliun US dolar pada tahun 2021 [3]. Pertumbuhan ini mengalami peningkatan sebanyak 351% dari tahun 2017 kepada 2021. Salah satu pertumbuhan e-commerce terbesar ada di Indonesia bila dibandingkan dengan Malaysia, Filipina, Thailand, dan Vietnam yang tertera pada gambar1.
Gambar 1. 10 Negara dengan Persentase Pengguna E-Commerce Tertinggi di Dunia (April 2021)
Pada  gambar  1,  menurut  Databoks  melalui  website  mengatakan  pada  April  2021  sebanyak  88,1% masyarakat di Indonesia menggunakan layanan e-commerce untuk berbelanja dalam beberapa bulan terakhir. Pada tahun 2023, Indonesia menempati peringkat ke 7 di seluruh dunia dalam penggunaan  e-commerce untuk belanja dalam satu minggu [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.v7i4.6750
Seiring dengan berkembangnya kebutuhan dan kebiasaan konsumen dengan adanya teknologi  informasi menciptakan ide model bisnis baru yang mengembangkan fitur kecepatan dalam pengiriman barang yang  dibeli konsumen. Sebelumnya, konsumen perlu menunggu paling cepat satu hari setelah pembelian, sekarang konsumen hanya perlu menunggu kurang dari beberapa jam [5]. Layanan ini disebut dengan Quick Commerce dengan fokus utamanya  adalah  bahan-bahan  yang  dibutuhkan  sehari-hari.  Q-commerce  bertumbuh  secara  signifikan  sama seperti  e-commerce.  Menurut  data  dari  statista.com  pada  tahun  2022  pendapatan  q-commerce  di  seluruh  dunia diperkirakan mencapai 98 miliar US dolar atau setara dengan Rp1,492 triliun dan terus meningkat sampai kepada 123  miliar US  dolar  di tahun 2023  [6]. Dari penghasilan tersebut Cina, Amerika Serikat, Jepan, Korea Selatan menduduki peringkat 1 sampai 4 sedangkan Indonesia menduduki peringkat ke lima [7] seperti yang tertera pada gambar 2.
Gambar 2. Persentase Brand Shares Aplikasi Q-Commerce di Indonesia
Pada gambar di 2 menyatakan bahwa di Indonesia terdapat beberapa aplikasi seperti Astro, Gojek, Grab Superapp, Segari, dan sebagainya. Berdasarkan pendapatan, Astro memiliki persentase 39% dengan Gojek 26%, Grab  sebesar  21%  dan  14%  merupakan  brand  lainnya  yang  bergerak  dalam  kategori  q-commerce. Astro  fokus dalam memberikan layanan 15 menit pesan-antar produk groceries, fresh product, kesehatan dan lainnya sebagai keunggulannya.  Saat  ini  Astro  sedang  mengembangkan  Astro  Kitchen  yang  menjual  produk-produk  fresh  dari merek Astro sendiri. Saat ini aplikasi Astro memiliki lebih dari 1 juta hasil unduhan di Google Play Store dengan rata-rata rating 4,6 dan memiliki 11,2 ribu lebih ulasan dari pengguna aplikasi Astro.
Tidak  mudah  bagi  aplikasi  Astro  diterima  oleh  masyarakat  karena  Astro  merupakan  aplikasi  yang  baru didirikan  dengan  kategori  yang  baru  juga  di  Indonesia.  Penting  bagi  Astro  untuk  mengetahui  tanggapan  atau sentimen  dari  masyarakat  Indonesia  dengan  tujuan  untuk  Astro  dapat  diterima  dan  digunakan  oleh  masyarakat secara  rutin.  Analisis  sentimen  dapat  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  sentimen  atau  emosi  yang  terkandung dalam  teks,  seperti  ulasan  pengguna  di  Google  Play  Store  sehingga  dapat  memberikan  informasi  mengenai sentimen masyarakat positif ataupun negatif dalam menggunakan aplikasi tersebut.
Penelitian  ini  akan  fokus  pada  analisis  sentimen  terhadap  penggunaan  Aplikasi  Astro  menggunakan algoritma Naïve Bayes. Algoritma Naïve Bayes adalah salah satu metode klasifikasi yang umum digunakan dalam analisis sentimen. Metode ini didasarkan pada teorema Bayes yang mengasumsikan atribut melalui ciri-ciri dan kelas lainnya dalam membentuk statistik dan probabilistik yang sederhana [8].
Terkait  dengan  analisis  sentimen  terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  seperti  yang  dilakukan  oleh Setiawan dkk menggunakan metode Naïve Bayes sebagai metode penelitian analisis sentimen pada komentar di aplikasi  Twitter  mengenai  pembatalan  Indonesia  sebagai  tuan  rumah  piala  dunia  Fifa  U-20  mendapatkan  hasil akurasi sebesar 84% dari total 946 data [9]. Penggunaan metode yang sama dilakukan oleh Fransiska dkk terhadap aplikasi JD.id pada media sosial, hasil yang didapat adalah nilai akurasi sebesar 96,44% [1].
Penelitian  berikutnya  dilakukan  oleh  Idris  dkk  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine  (SVM) sebagai metode untuk memperoleh sentimen melalui ulasan aplikasi Shopee dengan akurasi sebesar 98% [10].Hal yang sama ditemukan oleh Lestari dkk menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) untuk menganalisis aplikasi saham melalui ulasan dengan akurasi di atas 50% untuk masing-masing aplikasi [11]. Penggunaan metode lainnya  seperti  Random  Forest  juga  dilakukan  oleh  Fitrir  dkk  melalui  penelitian  terhadap  sentimen  aplikasi Ruangguru,  dan  memperoleh  akurasi  sebesar  97,16%.  Adapun  analisis  yang  dilakukan  terhadap  ulasan  objek wisata di Dunia Fantasi menggunakan metode K-Nearest (K-NN) memperoleh akurasi 77,01% [12].
Penelitian ini akan berupaya untuk memberikan analisis mengenai sentimen pengguna aplikasi Astro untuk membantu  memberikan  informasi  apakah  Astro  mendapat  citra  yang  baik  dimata  masyarakat  Indonesia  di

## 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.v7i4.6750
umurnya  yang  masih  tergolong  muda  untuk  sebuah  perusahaan  ditambah  dengan  kategori  yang  dipilih  masih tergolong baru di kalangan masyarakat Indonesia. Hasil dari penelitian diharapkan dapat memberikan wawasan untuk pengembangan aplikasi Astro.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  tahapan  penelitian  ini  menjelaskan  mengenai  tahapan  analisis  yang  dilakukan  penulis  terhadap  ulasan aplikasi Astro pada Google Play Store. Penelitian dimulai dari mengumpulkan data ulasan yang berbentuk teks pada  Google  Play  Store  dan  melakukan  preprocessing  sehingga  data  dapat  dilakukan  pembobotan  untuk menentukan positif atau negatif sebuah ulasan, kemudian dilanjutkan dengan klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes. Berikut merupakan ilustrasi tahapan penelitian pada gambar 3:
Gambar 3. Tahapan Analisis Sentimen
Pada gambar 3 berikut merupakan penjelasan lebih rinci mengenai setiap tahapan penelitian:
a. Pengumpulan Data
Pada tahap pertama, pengumpulan data dilakukan menggunakan metode scraper dengan bahasa pemrograman Python. Sumber data yang akan dikumpulkan diambil dari ulasan pada platform Google Play Store. Tipe data yang  berhasil  terkumpul  berbentuk  teks  yang  kemudian  ditampung  dalam  format  csv  untuk  dilakukan pengolahan lebih lanjut.
b. Pre-Processing
Tahap pre-processing merupakan tahap untuk membersihkan data ulasan berbentuk teks sehingga data yang sudah  terkumpul  dapat dilakukan diolah dan dilakukan analisis  lebih  lanjut  menggunakan algoritma Naïve Bayes melalui perangkat lunak Rapidminer. Pada proses ini menggunakan operator tokenize, transform cases, filter stopwords, dan filter tokens yang telah tersedia pada Rapidminer.
c. Pembobotan
Tahap  pembobotan  merupakan  tahapan  dimana  data  ulasan  akan  diberikan  label  untuk  mengelompokan masing-masing atribut dan pengelompokan akan dibagi menjadi sentimen positif dan negatif. Proses ini akan dilakukan secara manual sebagai data latih yang dapat membantu algoritma pada perangkat lunak mempelajari pola pada data tersebut.
d. Klasifikasi Naïve Bayes
Klasifikasi dilakukan secara otomatis menggunakan algoritma Naïve Bayes. Algoritma ini akan menggunakan sampel data yang sudah diberikan label positif dan negatif sebagai acuan dalam menentukan sentimen ulasan untuk data berikutnya.
e. Cross Validation
Tahap  cross  validation  memberikan  estimasi  mengenai  akurasi  performa  sebuah  model  melalui  data  yang sudah diberikan sentimen positif ataupun negatif. Pada tahap ini akan  menghitung performa dari klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes menggunakan confusion matrix.
f. Menarik Kesimpulan
Menarik  kesimpulan  dapat  dilakukan  apabila  tahap  pengujian  data  sudah  selesai  dilakukan  dalam  guna memaparkan informasi yang sudah tersaji melalui data-data yang ada.

## 2.2 Text Mining
Text Mining atau Penambangan Teks adalah sebuah proses untuk mengumpulkan kumpulan data dengan volume yang  besar  atau  biasa  disebut  big  data  dalam  bentuk  teks  untuk  diolah  dan  dianalisis  sehingga  dapat  menjadi

## 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.v7i4.6750
informasi  yang  berguna  untuk  memenuhi  suatu  tujuan  tertentu  [9].  Penambangan  teks  ini  merupakan  bagian disiplin ilmu pada machine learning, statistic, linguistic computation, dan information retrieval [13]. Dalam hal ini akan dilakukan text mining terhadap ulasan yang tercantum pada platform Google Play Store.

## 2.3 Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  bidang  ilmu  yang  dapat  mengetahui  arti  dari  sebuah  opini  dalam  bentuk teks  dengan menciptakan  sebuah  sistem  menggunakan  Natural  Language  Processing  (NLP)  [10].  Bidang  ilmu  analisis sentimen digunakan dalam tujuan untuk memberikan kategori untuk data opini ke dalam klasifikasi positif ataupun negatif  [12]. Maka dari uraian  yang ada dapat ditarik kesimpulan  bahwa analisis sentimen adalah  metode yang digunakan  untuk  mencari  tahu  informasi  mengenai  pemikiran  manusia  mengenai  suatu  kejadian  yang  dapat digunakan untuk isu, ulasan pada sebuah aplikasi, harga saham, opini pada  media sosial, dan sebagainya untuk ditentukan sentimennya [14].

## 2.4 Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes adalah algoritma yang digunakan untuk menambang data dengan waktu dan proses yang singkat [13]. Algoritma  ini  ditemukan  oleh  Thomas  Bayes  untuk  melakukan  klasifikasi  data.  Algoritma  Naïve  Bayes  akan melakukan asumsi independen terhadap suatu kelas untuk dapat memprediksi probabilitas.

## 2.5 E-grocery
E-grocery  adalah  model  bisnis  yang  berfokus  dalam  menyediakan  layanan  dan  sistem  distribusi  bahan  baku menggunakan penerapan teknologi informasi yang dapat diakses melalui media  online  seperti website, aplikasi, dan sebagainya [15].

## 2.6 Quick Commerce
Quick Commerce atau Fast Commerce adalah sebuah model bisnis dengan bentuk pengiriman cepat yang  di dasari oleh permintaan pelanggan untuk dapat mengantarkan barang  langsung ke pelanggan dalam waktu kurang dari satu  jam  [16]  Quick  Commerce  yang  merupakan  pengembangan  dari  e-commerce  tercipta  karena  adanya kebutuhan yang mendesak mengenai pengiriman instan di masyarakat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  atau  data  gathering  menggunakan  cara  web  scraping  atau  crawling  ulasan  pengguna  pada aplikasi  Astro  di  platform  Google  Play  Store.  Metode  web  scraping  atau  crawling  adalah  adalah  proses  untuk mengambil dokumen semi-terstruktuer yang ada pada internet, lalu data yang berhasil diambil akan disimpan pada sebuah database[17]. Melalui penelitian ini, penulis akan melakukan analisis sentimen terhadap pengguna aplikasi Astro pada Google Play Store dengan melakukan pengumpulan data ulasan-ulasan yang sudah dilakukan proses pengumpulan data. Proses yang dilakukan oleh peneliti untuk mengumpulkan data ulasan pengguna aplikasi Astro adalah dengan menggunakan metode web scraping atau dengan memanggil google play scraper pada perpustakaan yang  disediakan  oleh  bahasa  pemrograman  Python.  Google  Play  Scraper  merupakan  perpustakaan  dari  bahasa pemrograman Python untuk melakukan ekstraksi data pada platform Google Play Store tanpa terbatasi oleh izin resmi  dari  penyedia  platform[9].  Data  yang  berhasil  dikumpulkan  akan  disimpan  dalam  format  csv  untuk dilakukan pengolahan selanjutnya menggunakan aplikasi Rapidminer. Total data yang terkumpul melalui metode web scraping 1820 data mengenai ulasan aplikasi Astro pada Google Play Store yang dilakukan pada tanggal 10 Agustus 2023. Berikut merupakan hasil data melalui pengumpulan data menggunakan web scraping pada tabel 1:
Tabel 1. Hasil Crawling Data pada Google Play Store No. Source Nama Pengguna Ulasan 1 Google Play Dwi Gita Beli  apa  apa  gaperlu  panas  panas  an  lagi,  cepet  juga sampenya,  terus  seger  seger  lagi  sayurnya.  Makasih banget udah membantu insan mager kek aku ini 2 Google Play Azimah Qonita Bermanfaat  bgt  aplikasi  nya,  karena  pilihan  produk banyak dan lengkap bgt baik itu barang atau makanan, jadi kalau butuh apa-apa bisa cari disini nih 🙌 3 Google Play Rama Ramadan Bagus  aplikasinya,  memudahkan  untuk  belanja  online, banyak promo dan diskon menarikk ✨ 4 Google Play Rob Gama Belanja  pakai  Astro  punya  pilihan  produk  banyak  dan lengkap banget. 5 Google Play Bougenvile Mantap  banget  deh,  pembayaran  mudah,  proses pengirimannya juga cepat banget. Sat set sat set

## 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.v7i4.6750
No. Source Nama Pengguna Ulasan 6 Google Play Anika Sena Membantu  banget  kalo  urgent  mau  belanja  keperluan. Pengiriman  cepat  15  menit  doang.  Bener  bener  andalan pokoknya 7 Google Play Devi Aulia Proses  pengiriman  cepat  banget,  cuma  dalam  hitungan menit  barang  sudah  sampai.  Sudah  gitu  kondisi  barang baik  dan  segar  semua  lagi.  Keren  deh  pokoknya ðŸ‘ � ðŸ � »ðŸ‘ � ðŸ � » 8 Google Play Kie Aplikasi  ini  bener  bener  ngebantu  aku  banget  sebagai anak  kosan  yang  kadang  males  belanja  bahan  makanan buat masak. Yang paling aku suka dari app ini sih karena pilihan produk banyak dan lengkap banget sama kondisi barang  selalu  baik  dan  segar  semua.  Apalagi  ditambah banyak  promo,  gratis  ongkir,  dan  buka  24  jam  jadi  mau belanja kapan aja dan dimana aja bisa banget ðŸ’— 9 Google Play Tri Endrautami Pengiriman belanjaan hanya dalam hitungan menit sudah ready di rumah. recommended!!! 10 Google Play Karina Citra Anggun Permata Aplikasi  ini sangat  membantu dan  mempermudah sekali untuk  berbelanja  apalagi  kategori  kebutuhan  belanjanya sangat  banyak,  harga  pun  lumayan  kompetitif  dan  tidak terlalu mahal. Untuk proses pembayaran pun mudah. Lalu produk yang dikirimkan cepat dan masih baik juga segar. Pengiriman pun tidak lelet dan sangat cepat. Cocok untuk saya  yang  emang  membutuhkan  suatu  barang  dengan cepat. Sangat membantu sekali!!

## 3.2 Pembobotan
Pembobotan merupakan metode yang dilakukan dalam penelitian ini dengan tujuan untuk memberikan label pada data ulasan yang terkumpul. Sebanyak 100 data ulasan awal dari pengguna aplikasi Astro di Google Play Store telah dikumpulkan dan akan digunakan dalam penelitian  ini. Setiap ulasan perlu dianalisis secara manual guna menentukan  sentimen  yang  terkandung,  apakah  bersifat  positif  atau  negatif  [14].  Langkah  ini  dilakukan  untuk memberikan  kerangka  acuan  bagi  perangkat  lunak  RapidMiner  dalam  memahami  dan  memproses  data  ulasan dengan  lebih  baik.  Hasil  dari  pembobotan  ini  akan  menjadi  landasan  penting  dalam  pengembangan  perangkat lunak RapidMiner. Data ulasan yang telah diberi label sentimen akan menjadi input utama dalam proses pelatihan model sentimen. Berikut merupakan hasil dari pembobotan data yang tertera pada tabel 2:
Tabel 2. Hasil Pembobotan Data Secara Manual No. Sentimen Ulasan 1 positif Beli apa apa gaperlu panas panas an lagi, cepet juga sampenya, terus seger seger lagi sayurnya. Makasih banget udah membantu insan mager kek aku ini 2 positif Bermanfaat bgt aplikasi nya, karena pilihan produk banyak dan lengkap bgt baik itu barang atau makanan, jadi kalau butuh apa-apa bisa cari disini nihðŸ™Œ 3 positif Bagus aplikasinya, memudahkan untuk belanja online, banyak promo dan diskon menarikkâœ¨ 4 positif Belanja pakai Astro punya pilihan produk banyak dan lengkap banget. 5 positif Mantap banget deh, pembayaran mudah, proses pengirimannya juga cepat banget. Sat set sat set 96 positif salah satu aplikasi yg ngebantu bangett buat belanja, pengiriman cuman 15 menitt dan pilihan produk banyak ðŸ¥°ðŸ¥°ðŸ¥° 97 positif Aplikasi yang bagus banget mulai dari pengiriman belanjaan hanya 15 menit super cepat, pilihan produk banyak dan lengkap banget. Dan sebenarnya harga produknya kompetitif  dan  jadi  mempermudah  pembelanjaan  kebutuhan  makanan  dan minuman  dan  kategori  nya  juga  banyak  dan  lengkap  banget  sih.  Tapi  hal  yang paling kusuka adalah pelayanan nya yang cepat, proses pembayaran gampang dan kalau barang sudah datang kondisi nya baik semua.
98 negatif Niat  hati  ingin  mencoba  apps  ini.  Tapi  apa  daya,  buat  masuk  aja  OTPnya  ga diterima-terima sampai akhirnya menyerah. 99 positif Sukaa banget sama astro, tiap beli sayur selalu kesini karena fresh, pilihan daging dan  buah  juga  lengkap.  Pengiriman  cepet,  15  menit  aja  langsung  sampe.  Cocok banget buat yang dadakan butuh grocery shopping tapi mager keluar rumah.

## 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.v7i4.6750
No. Sentimen Ulasan 100 positif Pengiriman cepat 15 menit, pilihan produk juga banyak dan harga produk lumayan kompetitif, rekomendasi banget deh.
Pada tabel 2 diharapkan dapat memberikan data latih menggunakan teknik pembelajaran mesin, untuk perangkat lunak dapat mengenali konteks sentimen terhadap data ulasan selanjutnya.

## 3.3 Klasifikasi Sentimen
Dalam  analisis  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dengan  pendekatan  statistik  dalam pemodelan  probabilitas  dan  klasifikasi  sederhana.  Metode  ini  didasarkan  pada  Teorema  Bayes  dan  digunakan untuk  mengklasifikasikan  sentimen  dari  data  ulasan  [18].  Dalam  penerapannya,  setiap  atribut  dalam  dataset dianggap saling  independen  yang sebenarnrya  menggunakan  asumsi  bebas atau  independence assumption  [19]. Konsep utama di  balik Naïve Bayes adalah bahwa setiap atribut tidak  memiliki korelasi dengan atribut lainnya dalam  hal  memprediksi  kelas  tertentu.  Proses  klasifikasi  sentimen  dalam  aplikasi  RapidMiner  menggunakan metode Naïve Bayes melibatkan beberapa tahapan. Pertama, data ulasan yang telah terkumpul dari aplikasi Astro di Google Play Store dilakukan pelabelan oleh perangkat lunak berdasarkan nilai bobot confidence. Label sentimen yang digunakan adalah "positif" atau "negatif". Proses ini bertujuan untuk memberikan label pada data agar dapat digunakan  sebagai  dasar  pembelajaran  oleh  algoritma  Naïve  Bayes  [8].  Selanjutnya,  aplikasi  RapidMiner menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk  melakukan  analisis  klasifikasi  sentimen.  Algoritma  Naïve  Bayes menggunakan perhitungan probabilitas untuk mengidentifikasi kelas sentimen yang paling mungkin berdasarkan atribut-atribut yang ada dalam data ulasan. Gambar 4 dalam penelitian ini adalah representasi visual dari proses pelabelan klasifikasi data menggunakan metode Naïve Bayes dalam aplikasi RapidMiner.

## Gambar 4. Proses Operator Pelabelan Data pada Rapidminer
Pada  gambar  4  tersebut  memvisualisasikan  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  proses  ini,  dari pelabelan  sentimen  pada  data  ulasan  hingga  penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mengklasifikasikan sentimen tersebut. Dalam keseluruhan, penggunaan metode Naïve Bayes dalam aplikasi RapidMiner memberikan pendekatan yang efektif dalam mengklasifikasikan sentimen dari data ulasan. Meskipun asumsi independensi yang mendasarinya  sederhana,  metode  ini  tetap  dapat  memberikan  wawasan  berharga  dalam  analisis  sentimen  data ulasan pada aplikasi Astro di Google Play Store.
Hasil dari proses klasifikasi menggunakan Naïve Bayes akan disimpan sebagai data training atau data latih. Data latih berisi data ulasan yang sudah diberikan prediksi label sentimen positif atau negatif. Klasifikasi dilakukan dengan menentukan confidence dari sebuah ulasan. Apabila nilai confidence positif tidak 0 maka ulasan tersebut dinilai  memiliki  sentimen  positif,  sebaliknya  jika  nilai  confidence  negatif  tidak  0  maka  ulasan  tersebut  dinilai memiliki sentimen negatif.  Melalui proses pengujian sentimen terhadap ulasan aplikasi Astro di Google Play Store dari total 1,646 ulasan, sebanyak 1,213 ulasan atau 74% dari total ulasan berupa sentimen positif, dan 433 ulasan atau 26% dari total ulasan berupa sentimen negatif.
Tabel 3. Hasil Klasifikasi Data Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
No. Prediction (sentimen) Confidence (positif) Confidence (negatif) Ulasan 1 positif 1 0 beli gaperlu panas panas cepet sampenya terus seger seger  sayurnya  makasih  banget  udah  membantu insan mager 2 positif 1 0 bermanfaat  aplikasi  pilihan  produk  lengkap  baik barang makanan jadi butuh cari nihðÿ 3 positif 1 0 bagus aplikasinya memudahkan untuk belanja online promo diskon menarikkâœ 4 positif 1 0 belanja  pakai  astro  punya  pilihan  produk  lengkap banget

## 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.v7i4.6750
No. Prediction (sentimen) Confidence (positif) Confidence (negatif) Ulasan 5 positif 1 0 mantap banget pembayaran mudah proses pengirimannya cepat banget 6 positif 1 0 membantu  banget  kalo  urgent  belanja  keperluan pengiriman  cepat  menit  doang  bener  bener  andalan pokoknya 7 positif 1 0 proses  pengiriman  cepat  banget  hitungan  menit barang  gitu  kondisi  barang  baik  segar  keren pokoknya 8 positif 1 0 aplikasi  bener  bener  ngebantu  banget  anak  kosan kadang  males  belanja  bahan  makanan  masak  suka pilihan  produk  lengkap  banget  kondisi  barang  baik segar ditambah promo gratis ongkir buka jadi belanja dimana banget 9 negatif 0 1 perbaiki  aplikasi  belanja  bayar  stuck  redirecting kasih solusi 10 negatif 0 1 baru  download  dibuka  aplikasinya  kosong  barang terpampang membaca review ternyata menggambarkan  kualitas  aplikasinya  baik  langsung hapus aplikasinya
Pada tabel 3 tertera data hasil proses klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes yang  menentukan sebuah ulasan memiliki sentimen positif ataupun negatif menggunakan data sampel yang dijadikan data latih algoritma Naïve Bayes.
Gambar 5. Grafik jumlah Sentimen dengan Label Positif dan Negatif
Pada gambar 5 terlihat bahwa  melalui  hasil klasifikasi  yang telah dilakukan  menggunakan Naïve Bayes dengan jumlah data sebanyak 1,820 ulasan, sebanyak 1,213 ulasan positif dan 433 ulasan negatif.

## 3.4 Preprocessing Data
Pada tahap ini, dilakukan proses preprocessing yang menjadi langkah krusial sebelum data dapat masuk ke dalam tahap klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes. Fokus utama dari preprocessing adalah mengolah data teks mentah menjadi bentuk yang lebih terstruktur untuk analisis  lebih lanjut [20]. Langkah-langkah dalam preprocessing mencakup pembersihan data dari karakter khusus, tanda baca, serta simbol yang tidak diperlukan, sehingga data dapat lebih terfokus pada inti informasi [9].
1213 433 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Jumlah Sentimen Positif Negatif

## 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.v7i4.6750
Representasi  visual  dalam  gambar  6  menggambarkan  secara  jelas  bagaimana  proses  preprocessing  ini berlangsung, memberikan gambaran mengenai transformasi data dari bentuk awal menjadi format yang siap untuk diolah oleh metode Naïve Bayes.

## 3.5 Performance
Tahap ini menggunakan operator pada perangkat lunak Rapidminer yaitu Cross Validation (CV). Cross Validation (CV) adalah suatu  metode evaluasi  yang penting  dalam proses klasifikasi untuk mengukur akurasi  model  [21]. Tujuan utama dari Cross Validation adalah untuk mengatasi masalah kelebihan penyesuaian model terhadap data latih tertentu [22]. Dengan melibatkan semua data dalam pengujian, Cross Validation memberikan gambaran yang lebih akurat tentang kinerja model pada berbagai situasi data yang mungkin dihadapi. Pada tabel 3 berisi hasil data yang akan melalui proses evaluasi melalui operator Cross Validation.

## Gambar 7. Tahapan Operator Cross Validation pada Rapidminer
Pada gambar 7 merupakan tahapan  operator Cross Validation pada Rapidminer. Setiap  baris data dalam tabel akan dibagi dan diuji menggunakan metode Cross Validation. Hasil akhir dari proses ini adalah perhitungan statistik  dalam  bentuk  confusion  matrix  yang  mencerminkan  akurasi  model  klasifikasi  mengguna  kan  metode Naïve Bayes.

## 3.6 Evaluasi
Melalui  klasifikasi  yang  telah  dilakukan,  hasil  pengujian  tertera  dalam  bentuk  confusion  matrix  dengan  nilai akurasi  sebesar  63%  +/-  3.34%  (micro  average:  63.00%).  Hasil  akurasi  cukup  tergolong  rendah  diakibatkan kurangnya data sampel untuk melatih algoritma Naïve Bayes dan fitur data seperti rating pada Google Play Store. Pada  confusion  matrix  terdapat  nilai  True  Positive  (TP)  dan  True  Negative  (TN).  Untuk  True  Positive  (TP) merupakan kelas positif yang benar sedangkan True Positive (TP) merupakan nilai kelas yang salah. Dari hasil pengujian  confusion  matrix  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  nilai  dari  class  recall  positif  mendapatkan persentase  61,58%  sedangkan  class  recall  negative  mendapatkan  66,97%.  Untuk  class  precision  positif mendapatkan  persentase  83,93%  dan  class  precision  negatif  mendapatkan  persentase  38,36%.  Hasil  confusion matrix tersebut tercantum pada gambar 8 berikut:

## Gambar 8. Hasil Perhitungan Confusion Matrix
Pada gambar 8 tertera hasil perhitungan confusion matrix. Berikut merupakan perhitungan secara manual dari confusion matrix untuk memperoleh persentase nilai accuracy, precision, recall dan f-measure: a. Perhitungan Akurasi :
Accuracy = (747 + 290) (747 + 143 + 466 + 290) × 100% = 890 1646 = 63%
b. Perhitungan Akurasi :
Precision Predicted Positif = 747 (747 + 143 ) × 100% = 747 890 = 83,93%
Precision Predicted Negatif = 290
(466 + 290 ) × 100% = 290 756 = 38,36%
c. Perhitungan Recall :
Recall True Positive = 747 (747 + 466 ) × 100% = 747 1213 = 61,58%
Recall True Negative = 143 (143 + 290 ) × 100% = 290 433 = 66,97%
Melalui  hasil  perhitungan  confusion  matrix  persentase  akurasi  tergolong  rendah.  Hal  ini  dapat  menjadi pertimbangan  untuk  menggabungkan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  lainnya.  Dengan  menambahkan  fitur  data untuk  dijadikan  data  latih  yang  dapat  membantu  algoritma  Naïve  Bayes  dalam  menentukan  sentimen  positif ataupun negatif sehingga dapat meningkatkan akurasi pada hasil confusion matrix.

## 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.v7i4.6750

## 4. KESIMPULAN
Melalui  hasil  penelitian  analisis  sentimen  terhadap  ulasan  pengguna  aplikasi  quick  commerce  yaitu  Astro  di platform  Google  Play  Store  dengan  menggunakan  data  hasil  crawling  menggunakan  metode  scraper  dapat memperoleh 1,820 ulasan yang kemudian dilakukan tahap preprocessing untuk membersihkan data menggunakan operator tokenize, transform cases, stopword dan length filter menjadi 1,646 ulasan serta melakukan pembobotan secara  manual  terhadap  100  sampel  guna  untuk  memberikan  data  latih  untuk  algoritma  Naïve  Bayes  dapat mengklasifikasi  data  menjadi  sentimen  positif  dan  negatif.  Hasil  dari  klasifikasi  memperoleh  1,213  atau  74% ulasan  dengan  sentimen  positif  dan  433  atau  26%  ulasan  dengan  sentimen  negatif.  Pada  ulasan  aplikasi  Astro, sentimen positif memiliki jumlah yang lebih banyak daripada sentimen negatif hal ini dapat menunjukkan bahwa aplikasi Astro menjawab kebutuhan di masyarakat serta diterima baik oleh masyarakat. Melalui hasil  confusion matrix persentase akurasi yang di dapat sebesar 63% yang tergolong rendah. Hal ini disebabkan karena kurangnya data latih dan fitur seperti penggunaan rating. Nilai class recall 61,58% dan nilai class precision 83,93%. Untuk penelitian berikutnya diharapkan dapat menggunakan metode atau algoritma yang berbeda, sebagai contoh SVM atau K-means selain itu dapat menambahkan data sampel ataupun fitur seperti rating pada platform Google Play Store.

## REFERENCES
[1]  F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “ANALISIS  SENTIMEN  PELANGGAN  TOKO  ONLINE  JD.ID  MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER BERBASIS KONVERSI IKON EMOSI,” Jurnal SIMETRIS, vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019.
[2]  I. S. K. Idris, Y. A. Mustofa, and I. A. Salihi, “Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Aplikasi Shopee Mengunakan Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM),”  J  Inf  Sci,  vol.  5,  no.  1,  pp.  32–35,  Jan.  2023,  doi: 10.1177/0165551510388123.
[3]  eMarketer  Editors,  “Worldwide  ecommerce  will  approach  $5  trillion  this  year,”  eMarketer.  Accessed:  Nov.  02,  2023. [Online].  Available:  https://www.insiderintelligence.com/content/worldwide-ecommerce-will-approach-5-trillion-this- year
[4]  GWI,  “Weekly  Online  Purchase  January  2023,”  We  Are  Social.  Accessed:  Nov.  02,  2023.  [Online].  Available: https://wearesocial.com/id/blog/2023/01/digital-2023/
[5]  M. Schorung, “Quick commerce - will the disruption of the food retail,” France, 2022.
[6]  Statista  Market  Insights,  “Quick  Commerce  -  Worldwide,”  Statista.  Accessed:  Nov.  02,  2023.  [Online].  Available: https://www.statista.com/outlook/dmo/online-food-delivery/grocery-delivery/quick-commerce/worldwide#revenue
[7]  Hanadian  Nurhayati-Wolff,  “Quick  Commerce  -  Indonesia,”  Statista.  Accessed:  Nov.  02,  2023.  [Online].  Available: https://www.statista.com/outlook/dmo/online-food-delivery/grocery-delivery/quick-commerce/indonesia
[8]  Y. Sitoto, T. Allo, V. Sofica, N. Hasan, and M. Septiani, “Bianglala Informatika Penggunaan Metode Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasi Pengangguran Pada Desa Bojong Kulur,” Bianglala Informatika, vol. 10, no. 1, p. 2022, 2022.
[9]  H.  Setiawan  and  I.  Zufria,  “Analisis  Sentimen  Pembatalan  Indonesia  Sebagai  Tuan  Rumah  Piala  Dunia  FIFA  U-20 Menggunakan Naïve Bayes,” vol. 7, no. 3, pp. 1003–1012, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6144.
[10] A. Gormantara, “Analisis Sentimen Terhadap New Normal Era di Indonesia pada Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine,” in Konferensi Nasional Ilmu Komputer (KONIK) , 2020, pp. 1–5.
[11] S. Lestari, S. Saepudin, P. Studi, S. Informasi, F. Sains, and D. Teknologi, “Support Vector Machine: Analisis Sentimen Aplikasi Saham di Google Play Store,” Jusifo, vol. 7, no. 2, pp. 81–90, 2021.
[12] R. Sari, “Analisis Sentimen Pada Review Objek Wisata Dunia Fantasi menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K- NN),” Jurnal Sains dan Manajemen, vol. 8, no. 1, pp. 10–17, 2020
[13] E. Fitri, Y. Yuliani, S. Rosyida, and W. Gata, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Support Vector Machine,” TRANSFORMTIKA, vol. 18, no. 1, pp. 71–80, 2020
[14] A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government Pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022.
[15] I.  Farhani,  D.  Suhartanto,  and  T.  Suhaeni,  “Prosiding  The  13th  Industrial  Research  Workshop  and  National  Seminar Bandung,” in Prediksi Penerimaan Layanan E-Grocery Bahan Makanan Lokal di Indonesia, 2022, pp. 13–14.
[16] A.  E.  Setiyono,  C.  Chandrawatisma,  R.  Helga,  S.  Fanandi,  and  P.  Heriyati,  “ANTECEDENTS  OF  E-LOYALTY  AS RESEARCH FOR THE QUICK COMMERCE INDUSTRY,” Interdisciplinary Social Studies, vol. 2, no. 12, pp. 2287– 2299, 2023.
[17] R. Wahyudi et al., “Analisis Sentimen pada review Aplikasi Grab di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine,” JURNAL INFORMATIKA, vol. 8, no. 2, pp. 200–207, 2021
[18] M. Muslimin and V. Lusiana, “Analisis Sentimen Terhadap Kenaikan Harga Bahan Pokok Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1200–1209, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6418.
[19] R.  Apriani  et  al.,  “ANALISIS  SENTIMEN  DENGAN  NAÏVE  BAYES  TERHADAP  KOMENTAR  APLIKASI TOKOPEDIA,” Jurnal Rekayasa Teknologi Nusa Putra, vol. 6, no. 1, pp. 54–62, 2019.
[20] D. Diandra  Audiansyah,  D. Eka Ratnawati, and B. Trias Hanggara, “Analisis Sentimen  Aplikasi MyXL  menggunakan Metode  Support  Vector  Machine  berdasarkan  Ulasan  Pengguna  di  Google  Play  Store,”  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 6, no. 8, pp. 3987–3994, 2022
[21] P.  G.  Aryanti  and  I.  Santoso,  “ANALISIS  SENTIMEN  PADA  TWITTER  TERHADAP  MOBIL  LISTRIK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES,” IKRAITH-INFORMATIKA, vol. 7, no. 2, pp. 133–137, 2023

## 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.v7i4.6750
[22] A. Mustopa, S. Khotimatul Wildah, G. Wijaya, W. Gata, S. Agustiani, and S. Nusa Mandiri, “Pengaruh Media Terhadap Pengambilan  Keputusan  Dalam  Menjalankan  Program  Keluarga  Berencana  Dengan  Algoritma  Decision  Tree,” Paradigma, vol. 22, no. 2, pp. 145–152, 2020, doi: 10.31294/p.v21i2.