## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PRODUK MAKANAN DAN MINUMAN DI TOKOPEDIA
Hajaroh, Tati Suprapti, Riri Narasati Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 hajaroh15@gmail.com

## ABSTRAK
Analisis sentimen adalah proses evaluasi dan pemahaman terhadap pendapat, perasaan, atau sentiment yang terkandung dalam teks, ulasan, atau komunikasi yang diungkapkan oleh individu   atau kelompok. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Naive Bayes dalam analisis sentimen terhadap ulasan produk makanan dan minuman  di  platform  e-commerce  Tokopedia.  Melalui  metode Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD), langkah pertama penelitian adalah memahami dan memproses data yang diperoleh dari sumber data terbuka yaitu Kaggle Data ulasan pelanggan dikumpulkan dan dieksplorasi untuk memahami distribusi sentimen serta dilakukan preprocessing data  untuk  mempersiapkan  dataset  pelatihan.  Algoritma Naive  Bayes diterapkan  untuk mengklasifikasikan  ulasan  produk  ke  dalam  tiga  kategori  sentimen:  positif,  negatif,  dan  netral.  Hasil  evaluasi kinerja model menunjukkan tingkat Accuracy sebesar 75.90%. Sementara itu, Presisi sebesar 66.45% dan recal l sebesar  97.42%  turut  menjadi  sorotan  penting.  Penelitian  ini  memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam terkait distribusi sentimen dalam ulasan makanan dan minuman di Tokopedia, menunjukkan mayoritas sentimen yang  positif.  Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa  algoritma Naive  Bayes dapat  menjadi  instrumen  efektif  untuk menganalisis sentimen produk di platform e-commerce, memberikan landasan bagi pengembangan strategi bisnis yang lebih cermat dan responsif terhadap preferensi pelanggan .
Kata Kunci: Analisis Sentimen, KDD, Naive Bayes, Tokopedia, Ulasan produk

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  di  bidang  Informatika telah mengubah secara signifikan cara kita berinteraksi dengan dunia sekitar. Inovasi teknologi informasi telah mendominasi  berbagai  aspek  kehidupan,  mengubah cara  kita  bekerja,  berbelanja,  berkomunikasi,  dan bahkan memberikan umpan balik. Terlebih lagi, di era digita l  ini,  e-commerce  atau  perdagangan  elektronik telah  menjadi  salah  satu  pilar  utama  dalam  ekonomi global. Platform-platform e-commerce seperti Tokopedia  telah  memberikan  pelanggan  akses  tak terbatas  ke  berbagai  produk,  termasuk  makanan  dan minuman, dengan ulasan pelanggan menjadi salah satu sumber informasi utama dalam pengambilan keputusan.  Oleh  karena  itu,  analisis  sentimen  ulasan produk  makanan  dan  minuman  di  Tokopedia  dengan menggunakan algoritma Naive Bayes menjadi semakin relevan  dalam  konteks  ini.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  memahami  bagaimana  algoritma  ini  dapat diterapkan dalam menginterpretasikan ulasan pelanggan  dan  memberikan  wawasan  yang  berharga dalam  meningkatkan  kualitas  layanan  dan  produk  di platform e-commerce.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah menerapkan  algoritma Naive  Bayes untuk  analisis sentimen  ulasan  produk  makanan  dan  minuman  di Tokopedia. Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk  mengembangkan  pemahaman  yang  lebih mendalam tentang bagaimana teknik analisis sentimen dapat diterapkan dalam konteks e-commerce khususnya  untuk  produk  makanan  dan  minuman. Dengan  memahami  sentimen  pelanggan  terhadap produk  tersebut,  penelitian  ini  berkontribusi  pada
upaya meningkatkan kualitas layanan dan produk yang ditawarkan oleh penjual di platform e-commerce, serta memberikan panduan yang berharga dalam pengambilan  keputusan  bisnis.  Selain  itu,  penelitian ini  juga  memberikan  wawasan  tentang  penggunaan algoritma Naive  Bayes dalam  analisis  sentimen  yang dapat  bermanfaat  secara  praktis  untuk  penjual  dan produsen di industri e-commerce. Hasil penelitian ini diharapkan  dapat  membantu  dalam  meningkatkan kepuasan pelanggan, memahami preferensi pelanggan, serta  mengidentifikasi  area  perbaikan  dalam  produk dan  layanan.  Dengan  demikian,  penelitian  ini memberikan  kontribusi  pada  bidang  Informatika dengan  menggabungkan  analisis  sentimen  dan  e- commerce  untuk  hasil  yang bermanfaat  secara  bisnis dan praktis.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Analisis Sentimen
Dalam  subjek  text  mining,  analisis  sentimen mengkaji  pandangan,  perasaan,  penilaian  sikap,  dan emosi masyarakat terhadap berbagai entitas, termasuk orang,  organisasi,  barang,  jasa,  isu,  peristiwa,  tema, dan karakteristiknya. Teknik memahami, mengekstraksi,  dan  memproses  data  teks  secara mekanis untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung  dalam  kalimat  opini  dikenal  sebagai analisis  sentimen,  atau  penambangan  opini.  Analisis sentimen berupaya memastikan kecenderungan individu  terhadap  sudut  pandang  atau  opini  tertentu. Analisis  sentimen  adalah  gabungan  dari  pemrosesan bahasa alami dan penambangan teks.[1]

## 2.2. Algoritma Naive Bayes
Teknik  klasifikasi  yang  disebut  Naive  Bayes didasarkan  pada  teorema  Bayes.  Alasan  mengapa pendekatan  kategorisasi  ini  disebut  teorema  Bayes adalah  karena  pendekatan  ini  menggunakan  metode statistik  dan  probabilitas  yang  dikemukakan  oleh ilmuwan  Inggris Thomas  Bayes .  Secara  khusus, pendekatan  ini  memprediksi  peluang  masa  depan dengan  memanfaatkan  data  historis.  Ciri  utama pengklasifikasi Bayesian yang naif adalah asumsinya yang  ekstrem  (naif)  mengenai  independensi  setiap kondisi dan peristiwa.[2]
Model Naive Bayes:
1. Model  Gaussian  Naive  Bayes  yang  dapat mengasumsikan  distribusi  nilai  yang  kontinu dengan nilai numerik untuk setiap fitur (distribusi Gaussian)  merupakan  jenis  model  Naive  Bayes yang pertama.
2. Multinomial  Naive  Bayes:  Model  yang  sering digunakan  untuk  klasifikasi  dokumen  atau pemrosesan  bahasa  alami  (NLP),  menentukan frekuensi  kemunculan  istilah  dalam  suatu dokumen (term frekuensi).
3. Model Bernoulli Naïve Bayes, yang
menggunakan  prediktor  variabel  boolean  untuk mengkategorikan data sebagai Ya atau Tidak. Secara  umum  rumus  teorema  Bayes  adalah sebagai berikut:
𝑃 ( 𝐴 | 𝐵 ) = 𝑃 ( 𝐵 | 𝐴 ) 𝑃 ( 𝐴 ) 𝑃 ( 𝐵 ) (1) Detail: 𝑃 ( 𝐴 | 𝐵 )  :  kemungkinan  terjadinya  A  jika  ada  bukti terjadinya B (kemungkinan lebih tinggi) 𝑃 ( 𝐵 | 𝐴 )  :  Peluang  terjadinya  B  berdasarkan  bukti terjadinya A
c(x) : Peluang Terjadinya A

## 2.3. Multinominal Naive Bayes
Dalam  pemrosesan  bahasa  alami  (NLP), algoritma  multinomial  naïve  Bayes  adalah  teknik pembelajaran  probabilistik  berdasarkan  teorema Bayes. Dasar dari teknik ini adalah frekuensi kata, atau frekuensi  kemunculan  sebuah  kata  dalam  sebuah dokumen.  Model  ini  memberikan  penjelasan  untuk dua fakta: apakah sebuah kata muncul dalam dokumen dan seberapa sering kata tersebut muncul.[3]
Proses  dimulai  dengan memasukkan data latih yang  digunakan  untuk  pembelajaran  kemudian dilakukan  perhitungan  peluang  kemunculan  suatu kelas pada data latih yang dilakukan menggunakan:
P(c) = Nc Ndoc
Keterangan:
C : Kategori atau kelas
Doc  : Dokumen 𝑁𝑐 : Banyaknya kategori c pada dokumen latih 𝑁 𝑑𝑜𝑐 :  Banyaknya  keseluruhan  dokumen  latih yang digunakan
Perhitungan    selanjutnya    dari    probabilitas bahwa  kata  i  termasuk  dalam  kategori  atau  kelas tertentu  dapat dilakukan dengan menggunakan:
P(wi, c) = count(wi, c) + 1 Σwcount(w, c) + |V|
Keterangan: 𝑤𝑖 :  Kata  ke-idalam  seluruh  dokumen  yang berkategorikan c 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 ( 𝑤𝑖 , 𝑐 ) : Jumlah kata tertentu yang muncul dalam suatu kategori atau kelas 𝛴𝑤𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 ( 𝑤 , 𝑐 ) :Jumlah seluruh kata pada kelas | 𝑉 |  :  merupakan  jumlah  seluruh  kata  unik  pada kelas

## 2.4. Representasi Teks
Proses  menerjemahkan  teks  ke  dalam  format yang  dapat  dipahami  oleh  komputer  atau  algoritma pembelajaran mesin dikenal sebagai representasi teks. Agar komputer dapat menafsirkan, mengevaluasi, dan membuat  prediksi  berdasarkan  teks,  data  teks  harus diubah menjadi representasi numerik, seperti vektor.

## 2.5. Ulasan Produk di Tokopedia
Tokopedia  adalah  platform  e-commerce  yang menyediakan berbagai produk, termasuk makanan dan minuman.  Ulasan  produk  di  Tokopedia  mencakup umpan  balik  dari  pelanggan  terkait  pengalaman mereka dengan produk tertentu.

## 2.6. Evaluasi Model
Evaluasi  model  melibatkan  penggunaan  metrik seperti  akurasi,  presisi,  dan  recall.  Metrik  ini membantu mengukur sejauh mana model Naive Bayes dapat memprediksi sentimen dengan akurat berdasarkan ulasan pelanggan.
a. Accuracy Ketepatan  kategorisasi  model  ditunjukkan  oleh keakuratannya. Didefinisikan sebagai tingkat kesesuaian  antara  hasil  yang  diharapkan  dan  hasil aktual  untuk  menilai  keakuratan  persiapan  data pengujian atau kinerja model.[4]
Accuracy = ∑ni= T𝖯i $ TNi T𝖯i $ TNi $ F𝖯i $ FNi n × 100% (1) Keterangan: Tpi =  True  Positive  (jumlah  data  positif  yang terklasifikasi benar oleh sistem untuk kelas ke-i) Tni =  True  Negative  (jumlah  data  negatif  yang terklasifikasi  benar  oleh  sistem  untuk  kelas ke-i) Fni =  False  Negative  (jumlah  data  negatif terklasifikasi  salah  oleh  sistem  untuk  kelas ke-i)
Fpi =  False  Positive  (  jumlah  data  positif terklasifikasi  benar  oleh  sistem  untuk  kelas ke-i) i = jumlah kelas
b. Precision
Precision  mengacu  pada  kualitas  hasil  yang diharapkan  model  dan  keakuratan  data,  atau kecepatan  sistem  memberikan  hasil  sebagai respons terhadap  permintaan  informasi  dari  pengguna. Rumus perhitungan precision:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛= ∑n i)∗ TPi ∑i)∗ (FPi′TPi) × 100%                   (2)
c. Recall Recall,  yang  dapat  juga  dicirikan  sebagai pengukuran  kuantitas  dokumen  teks  penting, menjelaskan  pencapaian  model  dalam  inovasi informasi. Rumus perhitungan recall:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = n∑ n i)∗ TPi ∑i)∗ (TPi′FNi) × 100%                             (3)

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian untuk analisis sentimen ulasan produk  makanan  dan  minuman  dengan  algoritma Naive  Bayes  melibatkan  serangkaian  langkah  yang sistematis  untuk  mengumpulkan  data,  memproses data, melatih model, dan mengevaluasi hasil.
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Tahapan Metode Penelitian:
1. Masalah yaitu menentukan permasalahan penelitian
2. Pengumpulan Data yaitu Pada tahap ini, peneliti akan mengidentifikasi sumber data ulasan produk makanan dan minuman, seperti situs web ulasan produk atau platform e-commerce yang relevan. Kemudian,  peneliti  akan  mengunduh  atau mengumpulkan data ulasan, termasuk teks ulasan dan label sentimen yang sesuai.
3. Pemrosesan  Data  Langkah  ini  melibatkan pembersihan data untuk menghilangkan karakteristik  yang  tidak  relevan,  seperti  tanda baca,  karakter  khusus,  dan  kata-kata  yang  tidak diperlukan.  Peneliti  juga  akan  melakukan normalisasi teks, seperti konversi ke huruf kecil, penghilangan spasi ekstra, dan penghapusan stop words.  Selain  itu,  peneliti  akan  membagi  data menjadi  dua  set,  yaitu  data  pelatihan  dan  data pengujian.
4. Representasi  Teks  yaitu  Pada  tahap  ini, peneliti akan  menerapkan  metode  representasi  teks, seperti  Bag-of-Words  (BoW)  atau  Term
Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF- IDF),  untuk  mengubah  teks  ulasan  menjadi vektor fitur. Ini akan menghasilkan matriks fitur yang  akan  digunakan  sebagai  masukan  untuk model Naive Bayes.
5. Pelatihan Model
6. Evaluasi Model yaitu Peneliti akan mengevaluasi model  yang  telah  dilatih  menggunakan  data pengujian untuk mengukur kinerja model dalam mengklasifikasikan  sentimen.  Ini  termasuk menghitung  metrik  evaluasi  seperti  akurasi, presisi, recall.
7. Analisis  Hasil  yaitu  Peneliti  akan  menganalisis hasil  untuk  memahami  pandangan  konsumen terhadap produk makanan dan minuman. Peneliti akan  mencari  pola,  tren,  atau  temuan  penting dalam  data  ulasan  yang  bisa  menjadi  wawasan berharga.
8. Pelaporan  Hasil  yaitu  Pada  tahap  ini,  peneliti akan menulis laporan penelitian yang mencakup deskripsi metode, hasil analisis, dan interpretasi temuan. Peneliti juga akan menyajikan visualisasi data, grafik, atau tabel yang relevan.
9. Kesimpulan  dan  Saran  yaitu  Peneliti  akan membuat kesimpulan berdasarkan hasil
penelitian dan memberikan saran untuk penelitian lanjutan atau penggunaan hasil analisis sentimen dalam konteks tertentu.

## 3.1. Sumber Data
Portal  open  source  Kaggle,  yang  menawarkan beragam  kumpulan  data,  menjadi  sumber  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Dataset  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  mencakup  ulasan kondisi bersih yang diposting pengguna dengan label sentimen  barang  makanan  dan  minuman  di  situs  e- commerce  Tokopedia.  Informasi  ini  terdiri  dari serangkaian  ulasan  yang  menunjukkan  bagaimana perasaan  pelanggan  terhadap  makanan  dan  minuman yang  mereka  beli.  Dengan  penggunaan  dataset  ini, metode  Naive  Bayes  dapat  digunakan  dalam  analisis sentimen untuk menganalisis sentimen konsumen dan menawarkan  informasi  mendalam  mengenai  produk makanan  dan  minuman  yang  tersedia  di  platform Tokopedia.

## 3.2. Teknik Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  dalam penelitian. Hal ini menggunakan pendekatan Knowledge  Discovery  In  Database  (KDD),  yang memiliki  banyak  langkah  yang Data  Selection ,  Data Preprocessing ,  Data Transformation , datamining , hingga evaluation .[5]
Penjelasan  mendalam  mengenai  fase-fase  tersebut disajikan di bawah ini:

## 3.2.1. Data Selection
Pemilihan  atribut dan  pengumpulan  data  akan ditempatkan pada langkah KDD ini. Data ulasan pada halaman  ini  disampaikan  oleh  pengguna  aplikasi
Tokopedia.  Kumpulan  data  ini  diperoleh  dari  data sumber terbuka Kaggle. Kumpulan datanya berupa file CSV dengan keseluruhan 4.060 baris data, dua kolom atribut,  dan  satu  label  sentimen  yang  menampilkan hasil ulasan positif, negatif, dan netral.

## 3.2.2. Preprocessing
Tahap  pembersihan  dan  penyempurnaan  data dikenal  sebagai  preprocessing.  Sebagian  besar  data yang  dikumpulkan  tidak  terstruktur  dan  memiliki jumlah  karakter  yang  besar.  Preprocessing  dilakukan untuk menghilangkan noise.[6] preprocessing membantu  mempersiapkan  data  sehingga  algoritma naïve bayes dapat bekerja lebih baik dan menghasilkan hasil  yang  lebih  akurat.Tahap  ini  memainkan  peran penting dalam menyederhanakan data serta meminimalkan  efek  negatif  dari  kecacatan  atau ketidakseimbangan yang mungkin ada dalam dataset.

## 3.2.3. Tokenize
Tokenize adalah  prosedur  yang  melibatkan pembagian string karakter menurut karakter spasi. Ini mungkin  juga  melibatkan  penghapusan  karakter tertentu, seperti tanda baca.[7]

## 3.2.4. Tranformation
Tranformation data  menggunakan  operator nominal to  teks merupakan  contoh  bagaimana  data ditransformasikan  pada  tahap  transformasi  sehingga dapat diproses pada tahap data mining.

## 3.2.5. Data Mining
Data  mining  menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  data berdasarkan  probabilitas  terjadinya  suatu  kejadian, sehingga  penggunaan  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk identifikasi pola sentimen dari ulasan tersebut.

## 3.2.6. Evaluation
Evaluasi  membantu  mengukur  kinerja  dari model  atau  hasil  yang  dihasilkan  dari  proses  data mining. dalam hal ini evaluasi membantu memvalidasi keandalan  dan  keakuratan  dari  informasi  atau  pola yang ditemukan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data
Tahap  pengumpulan  data  ini  dilakukan  dengan mendownload  data  dari  situs  resmi  Kaggle  dengan keyword  Ulasan  Makanan  dan  Minuman  di Tokopedia.Data  yang  berisi  ulasan  makanan  dan minuman  di  aplikasi  Tokopedia  berisi  4.061  data dengan  bantuan  bahasa  program  pyhton  di  google colab. Terdapat tiga atribut yaitu Review, Rating, dan Sentiment. Berikut adalah dataset hasil mendownload dari kaggle.

## Gambar 2. Data

## 4.2. Selection
Set Role sangat berguna dalam analisis sentimen untuk menetapkan peran dari setiap fitur atau variabel dalam  dataset,  memungkinkan  identifikasi  variabel yang  menjadi  faktor  penting  dalam  memahami  dan memprediksi  sentimen  dari  teks  atau  data  yang dianalisis
Gambar 3. Set Role
Parameter  pada  operator  Set  Role  dapat  dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 4. Parameter set role

## 4.3. Process Document From Data
Proses  dokument  from  data  merupakan  tahapan penting  dalam  manajemen  data  yang  melibatkan pengumpulan,  pengorganisasian,  dan  dokumentasi informasi terkait dengan data yang dikumpulkan atau digunakan dalam suatu proyek atau analisis. Proses ini dirancang  untuk  memberikan  pemahaman  yang  jelas dan komprehensif tentang asal, struktur, dan sifat data kepada pengguna atau pemroses data lainnya. Process Document  From  data  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini:
Gambar 5. Process Document From Data
Tahap  Process  Document  From  Data  ini dilakukan  dengan  langkah  awal  seperti  Tokenize, Transfor Transform cases, Stopword, dan filter Tokens . dapat  dilihat  hasil  dari  process  document  from  data pada gambar dibawah ini:
Gambar 6. Hasil Process Document Data

## 4.4. SMOTE upsampling
SMOTE ( Synthetic
Minority Over-sampling
Technique ) adalah teknik untuk menangani ketidakseimbangan  kelas  dalam  dataset  dengan membuat  sampel  sintetis  dari  kelas  minoritas.  Ini digunakan dalam tugas klasifikasi untuk meningkatkan  kinerja  model  pada  kelas  yang kurang mewakili. Operator SMOTE dapat dilihat pada gambar dibawah ini:

## Gambar 7. SMOTE Upsampling

## 4.5. Transformation
Tahap transformasi adalah tahap yang mengubah data menjadi format yang dapat diolah oleh tahap data mining yaitu tahap  yang mengubah data menjadi teks nominal  dan  nominal  menjadi  teks.berikut  operator Nominal  to  Text  yang  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini:

## Gambar 8. Nominal to Text

## 4.6. Data mining
Dalam  data  mining,  data  digabungkan  atau diubah ke dalam format yang dapat diproses[8]. Pada tahap ini dilakukan model menggunakan naive bayes yang  mana  terdapat  beberapa  operator  diantaranya Read CSV yang berfungsi menampung data train lalu dihubungkan  dengan  Set  Role  yang  mana  untuk mengubah  target  role  nya  menjadi  label  kemudian dihubungkan  denggan  Nominal  to  Text  untuk mengubah  mominal  ke  text  lalu  ke  proses  document from data yang didalamnya terdapat sub proses sperti Tokenize,  Transform  cases,  Stopword,  dan  filter Tokens.  Kemudian  SMOTE  upsampling  untuk menyeimbangkan  data  kemudian  cross  validation untuk menguji model naive bayes.
Gambar 9. Proses model Naïve Bayes

## 4.7. Evaluation
Tahap  evaluasi  adalah  salah  satu  tahap  penting dalam proses penelitian, pengembangan, atau analisis di  berbagai  bidang,  termasuk  ilmu  pengetahuan, teknologi, bisnis,  dan  pendidikan.  Evaluasi bertujuan untuk menilai atau mengukur efektivitas, kinerja, atau kualitas  suatu  program,  produk,  atau  proses berdasarkan pada kriteria tertentu. Tahap ini dilakukan untuk  menghitung  evaluasi  dari  model  naive  bayes dengan cross  validation yang  dihubungkan  dengan apply model dan perfomance untuk dihitung terhadap hasil dari naive bayes.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  model.  bahwa  hasil klasfikasi terhadap model naive bayes didapatkan hasil acuracy  sebesar  75.90%,  Presisi  66,45%,  dan  Recall 97,42%. bisa dilihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 11. Hasil Evaluasi
4.8. Implementasi Model Naive Bayes
Implementasi model Naive Bayes adalah proses menerapkan  model  yang  telah  dilatih  menggunakan algoritma  Naive  Bayes  pada  data  baru  untuk melakukan  prediksi  atau  klasifikasi.  Model Naive Bayes adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang digunakan dalam pembelajaran mesin untuk memprediksi probabilitas kelas atau label berdasarkan fitur-fitur yang ada dalam data.
Hasil implementasi dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 12. Hasil implementasi Data Baru
4.9. Penerapan Algoritma Naive Bayes Algoritma Naive  Bayes terbukti  menjadi instrumen  yang  efektif  dalam  menganalisis  sentimen ulasan  produk  makanan  dan  minuman  di  platform Tokopedia.  Proses  dimulai  dengan  pra-pemrosesan data  yang  melibatkan  pengumpulan  data  dari  ulasan, diikuti  dengan  langkah-langkah  seperti  tokenisasi, transform case , penghapusan stopwords , dan filterisasi token. Data yang sudah siap kemudian dibagi menjadi data  pelatihan  dan  pengujian.  Model Naive  Bayes dilatih menggunakan data pelatihan dengan menghitung  probabilitas  munculnya  kata-kata  dalam kategori sentimen (positif, negatif, netral) berdasarkan data  tersebut.  Setelahnya,  data  pengujian  digunakan untuk menguji kinerja model dengan mengklasifikasikan ulasan ke dalam kategori sentimen yang diperkirakan. Algoritma Naive Bayes memberikan  hasil  evaluasi  dengan  tingkat  akurasi sebesar  75,90%,  presisi  sekitar  66,45%,  dan  recall mencapai 97,42%. Evaluasi ini memberikan
pemahaman  tentang  distribusi  sentimen  pada  ulasan, yang  mayoritasnya  adalah  sentimen  positif.  Hasil  ini memberikan  wawasan  berharga  bagi  pemilik  bisnis atau  pemasar  dalam  mengambil  langkah-langkah selanjutnya untuk meningkatkan produk atau layanan, memperbaiki  area  dengan  sentimen  negatif,  dan mempertahankan aspek yang mendapat respons positif dari  pelanggan.  Dengan  demikian,  algoritma Naive Bayes dapat  digunakan  secara  efektif  untuk menganalisis  sentimen  ulasan  produk  makanan  dan minuman  di  Tokopedia  dan  memberikan  dasar  yang kokoh untuk pengembangan strategi bisnis yang lebih baik.
4.10. Hasil Evaluasi kinerja model Naive Bayes Hasil evaluasi kinerja model Naive Bayes adalah langkah  penting  dalam  memahami  seberapa  baik model dapat mengklasifikasikan sentimen dari ulasan yang ada. Evaluasi ini memberikan wawasan tentang seberapa efektif model dalam melakukan tugasnya dan seberapa dapat diandalkannya untuk digunakan dalam mengklasifikasikan data baru. Berikut adalah beberapa poin  penting  dalam  membahas  hasil  evaluasi  kinerja model Naive Bayes :
4.10.1. Akurasi ( Accuracy ) Akurasi  model Naive  Bayes sebesar  75.90% menunjukkan bahwa dari total prediksi yang dilakukan oleh  model,  sekitar  75.90%  di  antaranya  adalah prediksi yang benar. Meskipun akurasi ini memberikan  gambaran  keseluruhan  performa,  tidak selalu  mencerminkan  kualitas  sebenarnya  dari  model jika  data  memiliki  ketidakseimbangan  kelas  yang signifikan.
4.10.2. Presisi ( Precision )
Presisi  mengukur  seberapa  banyak  prediksi positif yang benar dibandingkan dengan total prediksi positif  yang  dilakukan  oleh  model.  Dengan  presisi sebesar  66.45%,  dari  semua  prediksi  yang  dianggap positif oleh model, sekitar 66.45% di antaranya adalah prediksi yang benar. Presisi yang rendah menunjukkan kemungkinan terjadinya kesalahan dalam memprediksi ulasan positif dan negatif.
4.10.3. Recall (Sensitivitas) Recall mengukur seberapa banyak kelas positif yang  sebenarnya  diidentifikasi  dengan  benar  oleh model. Recall model  Naive  Bayes  sebesar  97.42% menunjukkan  bahwa  model  dapat  mengidentifikasi sekitar  97.42%  dari  keseluruhan  ulasan  yang seharusnya diklasifikasikan sebagai positif. Meskipun recall  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  model  jarang melewatkan  ulasan  yang  seharusnya  diklasifikasikan sebagai positif, namun presisi yang rendah bisa berarti adanya banyak ulasan yang sebenarnya negatif tetapi diprediksi sebagai positif.
4.11. Evaluasi Keseluruhan
Model Naive  Bayes menunjukkan  kemampuan yang  relatif  baik  dalam  mengidentifikasi  sentimen positif  dari  ulasan,  ditunjukkan  dengan  recall  yang tinggi. Meskipun recall tinggi memberikan keyakinan bahwa  model  jarang  melewatkan  ulasan  positif  yang seharusnya, presisi yang rendah menunjukkan adanya kesalahan  dalam  memprediksi  ulasan  sebagai  positif yang  sebenarnya  negatif.  Akurasi  yang  cukup  baik memberikan  indikasi  umum  bahwa  model  memiliki kemampuan  untuk  melakukan  klasifikasi  dengan benar.
Menurut    [9]  dalam  penelitiannya  menyatakan Klasifikasi ini menghasilkan nilai akurasi Naive Bayes sebesar 75%, presisi sebesar 73%, recall sebesar 75%, dan  nilai  skor  f1  sebesar  74%.Hasil  data  tweet  yang digunakan  pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa algoritma Naive Bayes mempunyai nilai akurasi yang cukup  baik.  Menurut  [10]  dalam  penelitiannya mendapatkan  hasil  yaitu  nilai  akurasi  dengan Algoritma Naive  Bayes dihasilkan  sebesar  75%,  ini menunjukkan  keakuratan  metode Naive  Bayes dalam memprediksi hasil klasifikasi dalam kategori baik.
4.12. Hasil Implementasikan model Naive Bayes Dalam konteks RapidMiner, penggunaan operator Apply Model untuk menerapkan model Naive Bayes pada  data  baru  biasanya  dilakukan  setelah model  tersebut  telah  dilatih  (dibuat).  Dengan  model yang  sudah  siap,  operator Apply  Model digunakan untuk membuat prediksi atau mengklasifikasikan data baru berdasarkan informasi yang diperoleh dari model tersebut.  Langkah-langkah  untuk  menerapkan  model Naive  Bayes  pada  data  baru  menggunakan  operator Apply Model di RapidMiner memerlukan serangkaian langkah yang terstruktur. Pertama, dilakukan pelatihan model Naive Bayes dengan menggunakan data latihan yang ada. Proses ini melibatkan penggunaan operator seperti  " Naive  Bayes "  atau  serangkaian  operator lainnya untuk mengolah data dan melatih model sesuai dengan informasi yang tersedia. Selanjutnya, data baru yang  akan  diprediksi  atau  diklasifikasikan  harus diproses  agar  formatnya  sesuai  dengan  yang digunakan  saat  melatih  model.  Setelah  model Naive Bayes dilatih, langkah berikutnya adalah menerapkan operator Apply  Model .  Dalam  tahap  ini,  model  yang telah  dilatih  akan  digunakan  pada  data  baru  untuk membuat  prediksi  atau  mengklasifikasikan  data tersebut.  Setelah  operator Apply  Model dijalankan, hasilnya akan berupa prediksi atau klasifikasi dari data baru  berdasarkan  model  Naive  Bayes  yang  telah diterapkan.
Table 1 Data Baru Text Rating category Barang sesuai pesanan dan cepat sampai 5 pertukangan
Table 2 Implementasi Data Baru Rati ng Predict ion (Sentim ent) Convide nce (Positive) Convid ence (Negatif) Convid ence (netral) Text 5 Positive 0.454 0.454 0.092 Barang sesuai pesana n cepat
Hasil  implementasi  data  baru  dengan  prediksi sentimen,  ditemukan  bahwa  prediksi  sentimennya adalah  positif  dengan  tingkat  keyakinan  yang  cukup tinggi.  Prediksi  positif  memiliki  nilai  kepercayaan (confidence)  sebesar  0.454,  menunjukkan  bahwa model  cenderung  yakin  dengan  prediksi  positifnya. Sementara  itu, hasil implementasi juga menunjukkan adanya  sejumlah  prediksi  sentimen  negatif  dengan tingkat  kepercayaan  yang  juga  signifikan,  meskipun lebih  rendah  dibandingkan  dengan  prediksi  positif. Prediksi negatif ini memiliki nilai kepercayaan sebesar 0. 454.Selain itu, terdapat sejumlah kecil prediksi yang diklasifikasikan  sebagai  netral  dengan  tingkat kepercayaan  sebesar  0.092.  Meskipun  demikian, jumlah  prediksi  netral  ini  terlihat  lebih  rendah dibandingkan  dengan  prediksi  positif  dan  negatif. Secara keseluruhan, implementasi data baru menghasilkan prediksi sentimen yang didominasi oleh sentimen  positif  dengan  tingkat  kepercayaan  yang relatif tinggi, disusul dengan adanya beberapa prediksi sentimen  negatif  dan  hanya  sedikit  prediksi  netral. Hasil implementasi menggunakan apply model ini bisa diterapkan  untuk  analisis  sentimen  pada  data  ulasan baru dengan model yang sudah dibuat.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  Hasil  dan  pembahasan  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: Algoritma Naive Bayes memberikan  hasil  evaluasi  dengan  tingkat akurasi  sebesar  75,90%,  presisi  sekitar  66,45%,  dan recall  mencapai  97,42%.  Evaluasi  ini  memberikan pemahaman  tentang  distribusi  sentimen  pada  ulasan, yang  mayoritasnya  adalah  sentimen  positif.  Hasil  ini memberikan  wawasan  berharga  bagi  pemilik  bisnis atau  pemasar  dalam  mengambil  langkah-langkah selanjutnya untuk meningkatkan produk atau layanan, memperbaiki  area  dengan  sentimen  negatif,  dan mempertahankan aspek yang mendapat respons positif dari  pelanggan.  Dengan  demikian,  algoritma Naive Bayes dapat  digunakan  secara  efektif  untuk menganalisis  sentimen  ulasan  produk  makanan  dan minuman  di  Tokopedia  dan  memberikan  dasar  yang kokoh untuk pengembangan strategi bisnis yang lebih baik.  Evaluasi  Kinerja  Model Naive  Bayes dengan Hasil  evaluasi  model Naive  Bayes menunjukkan akurasi  sebesar  75,90%,  presisi  sebesar  66,45%,  dan recall sebesar 97,42%. Meskipun akurasi yang relatif baik,  presisi  yang  sedikit  lebih  rendah  menunjukkan potensi untuk meningkatkan kemampuan model dalam mengklasifikasikan  ulasan  dengan  lebih  tepat, terutama dalam mengidentifikasi sentimen negatif dan
netral. Hasil implementasi  data baru dengan  Prediksi positif  memiliki  nilai  kepercayaan  (confidence) sebesar  0.454,  Prediksi  negatif  ini  memiliki  nilai kepercayaan  sebesar  0.454.  Selain  itu,  terdapat sejumlah kecil prediksi yang diklasifikasikan sebagai netral  dengan  tingkat  kepercayaan  sebesar  0.092. Secara keseluruhan, implementasi data baru menghasilkan prediksi sentimen yang didominasi oleh sentimen  positif  dengan  tingkat  kepercayaan  yang relatif tinggi, disusul dengan adanya beberapa prediksi sentimen  negatif  dan  hanya  sedikit  prediksi  netral. Hasil implementasi menggunakan apply model ini bisa diterapkan  untuk  analisis  sentimen  pada  data  ulasan baru dengan model yang sudah dibuat.
Berdasarkan hasil penelitian ada beberapa saran yang diberikan untuk penelitian selanjutnya diantarannya  sebagai  berikut:  Penelitian  ini  bisa mebahas lebih mendalam dengan melibatkan sentimen netral yang ada dalam ulasan pengguna. Sehingga bisa memberi  kita  pandangan  lebih  komplit  tentang bagaimana  pengguna  menanggapi  produk  makanan dan  minuman  di  Tokopedia.  Pada  penelitian berikutnya  dapat  menggunakan  algoritma  yang berbeda  untuk  dapat  memberikan  hasil  perbandingan serta model dan mendapatkan hasil yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  L.  Atimi  and  E.  E.  Pratama,  “Implementasi
Model  Klasifikasi  Sentimen  Pada  Review Produk Lazada Indonesia,” J. Sains dan Inform. , vol.  8,  no.  1,  pp.  88–96,  2022,  doi: 10.34128/jsi.v8i1.419.
[2]  A.  F.  Watratan,  A.  P.  Puspita,  and  D.  Moeis, “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid,” Jural Ris. Rumpun Ilmu Tek. , vol. 1, no. 1, pp. 38–46, 2022, doi: 10.55606/jurritek.v1i1.127.
[3]  H.  Yuyun,  S.  Nurul,  and  Supriadi,  “Algoritma Multinomial  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi Sentimen  Pemerintah  Terhadap  Penanganan Covid-19 Menggunakan Data Twitter,” J. RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,
no. 4, pp. 820–826,
2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3146.
[4]  V. Fitriyana, L. Hakim, D. C. R. Novitasari, and A.  H.  Asyhar,  “Analisis  Sentimen  Ulasan Aplikasi  Jamsostek  Mobile  Menggunakan Metode  Support  Vector  Machine,” J.  Buana Inform. ,  vol.  14,  no.  01,  pp.  40–49,  2023,  doi: 10.24002/jbi.v14i01.6909.
[5]  K.  Akmal,  A.  Faqih,  and  F.  Dikananda, “Perbandingan  Metode  Algoritma  Naïve  Bayes Dan  K-Nearest  Neighbors  Untuk  Klasifikasi Penyakit  Stroke,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  470–477,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6367.
[6]  M.  K.  Insan,  U.  Hayati,  and  O.  Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna  Di  Google  Play  Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  478–483,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6373.
[7]  I.  R.  Padiku,  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes Classifier  (Nbc)  Untuk  Klasifikasi  Kondisi Internal Program Studi,” J.  Tek. ,  vol.  19,  no.  1, pp. 65–74, 2021, doi: 10.37031/jt.v19i1.118.
[8]  I.  W.  Saputro  and  B.  W.  Sari,  “Uji  Performa Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  Prediksi  Masa Studi Mahasiswa,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 6, no. 1, p. 1, 2020, doi:
10.24076/citec.2019v6i1.178.
[9]  I.  S.  Thalib,  S.  K.  Gusti,  F.  Yanto,  and  M. Affandes,  “Klasifikasi  Sentimen  Tragedi Kanjuruhan Pada Twitter Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes,” J.  Sist.  Komput.  dan Inform. ,  vol.  4,  no.  3,  p.  467,  2023,  doi: 10.30865/json.v4i3.5852.
[10]  S.  A.  Harahap,  R.  Aprilia,  and  R.  S.  Lubis, “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Dalam Klasifikasi  Kabupaten/Kota  Di  Sumatera  Utara Berdasarkan  Produktivitas  Pangan  Padi,” J. Lebesgue  J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat. , vol.  4,  no.  1,  pp.  79–90,  2023,  doi: 10.46306/lb.v4i1.202.