## ANALISIS SENTIMEN PADA APLIKASI KFCKU Di GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES
Sisnawati 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil M Basysyar 3
1,2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON
3 Program Studi Sistem Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa barat 45131 sisnawati779@gmail.com

## ABSTRAK
KFC  merupakan  restoran  dengan  sistem  unit  terbesar  di  Indonesia.KFC  memiliki  aplikasi  yang  bernama KFCku aplikasi ini berfungsi  untuk  memesan  makanan  secara online atau bisa disebut dengan aplikasi Online Food  Delivery  system (OFDS)  aplikasi  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  konsumen  dalam  memesan  makanan melalui  aplikasi  dan  dapat  menjangkau  konsumen  lebih  luas,  aplikasi  KFCku  ini  di  distribusikan  pada  google playstore  sehingga  banyak  menghasilkan  ulasan  dari  pengguna.Hasil  dari  ulasan  tersebut  memiliki  pengaruh bagi penggunaan dan pengembangan pada aplikasi tersebut, namun dengan banyaknya data dan ulasan yang ada sehingga  data  tersebut  tidak  bisa  di  lakukan  secara  manual.  Maka  dari  itu  di  perlukan  metode  untuk  melihat kecenderungan  pengguna  pada  aplikasi  secara  otomatis  apakah  positif  atau  negative  Pada  penelitian  ini bertujuan untuk analisis pengguna pada aplikasi KFCku pada Google Playstore, tahapan yang di lakukan dalam penelitian ini adalah menggumpulakan data dari ulasan yang ada di apliksi KFCku sebanyak 500 data baik itu ulasan positif atau negatif. Penelitian ini menggunakan metode text mining yang terdiri dari tahapan, scraping data,    labelling,  cleaning,  preprocessing  (transformation,  tokenization,filtering) Algoritma  yang  di  gunakan dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  naïve  bayes,  setelah  melakukan  proses  semuanya      hasil  dari penelitian analisis sentiment pada aplikasi KFCKU mendapatkan akurasi 83%,  untuk ulasan positive, precision mencapai  98%,  dan  untuk  recall  83%.  Dari  hasil  pemprosesan  dengan  cara  klasifikasi  dengan  menggunakan algoritma naïve bayes bagus dan berjalan dengan baik.

## Kata kunci :KFCku, analisis sentimen, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Aplikasi  KFCku  merupakan  sebuah  aplikasi yang  disediakan  oleh  PT.  Fash  Food    Indonesia  Tbk untuk  layanan  restoran  cepat  saji  mereka  yaitu  KFC. Aplikasi  ini  berfungsi  untuk  memesan  makanan secara  online,  atau  yang  biasa  di  sebut  dengan aplikasi  Online  Food  Delivery  system  (OFDS), aplikasi KFCku ini mulai beroprasi  sejak tahun 2017. Aplikasi  ini bertujuan  untuk  memudahkan  konsumen dalam  memesan  makanan  melalui  aplikasi  dan  dapat menjangkau  konsumen  lebih  luas.  Aplikasi  KFCku sudah  mencapai  1.000.000  kali  di  download  dan sudah  terinstall  lebih  dari  70.000  perangkat  dengan ranting  4,2  dan  jutaan  ulasan  pengguna  aplikasi KFCku.
Berdasarkan  ulasan  yang  ada  pada  aplikasi KFCku peneliti menemukan ulasan yang tidak sesuai dengan  ranting  maka  dari  itu  peneliti  memutuskan untuk melakukan analisis sentiment, analisis sentiment merupakan proses memahami, mengekstrak,    dan    juga    mengolah  suatu  data informasi  teks  secara  otomatis  untuk  mendapatkan informasi    sentimen    yang    terdapat  pada  suatu kalimat  [1]  (Aaputra  et  al.,  2019).  Dalam  aplikasi KFCku  peneliti  menemukan  banyak  ulasan  baik ulasan  positif  atau  negative  sehingga  sangat berpengaruh  dalam  pengembangan  kinerja  pada aplikasi, ulasan atau komentar yang ada pada aplikasi KFCku  ini  jumlah  dari    ulasan  yang  sangat  banyak dan  tidak  terstruktur  sehingga  ulasan  tersebut  sulit
untuk  di  olah  dengan  cara  manual.  menjadi  singkat selain itu algoritma Naïve Bayes ini memiliki akurasi yang  cenderung  tinggi  walupun  data  yang  di  pakai sedikit, dan melakukan klasifikasi secara otomatis[2](Artanti Inez Tanggraeni, 2022)
Dari pembahasan di atas peneliti menyimpulkan bahwa,  hasil    dari  penelitian  Analisis  Sentimen  Pada Aplikasi  KFCku  Di  Google  Playstore  Menggunakan Naïve  Bayes,  bahwa  metode  Naïve  Bayes  dapat  di gunakan  untuk  mengklasifikasikan  komentar/  ulasan yang  ada  pada  aplikasi    dengan  mengkategorikan hasil  yang  positif  atau  negaitif    dengan  harapan tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Penelitian  ini  juga memberikan  mengembangan  dan  meningkatkan kualitas  layanan  dan  mempertahankan  kepercayaan pengguna  pada  aplikasi  KFCku  ini,    manfaat  dari penelitian  ini  juga  untuk  meningkatkan  kualitas layanan  dan  mempertahankan  pengguna.  Analisis sentiment dengan menggunakan metode NaïveBayesdapatmembantudalam merinci dan Menganalisis sentimen pada aplikasi kfcku berdasarkan ulasan yang ada di google playstore  baik positif atau negatif mengambarkan dengan lebih baik pada  aplikasi  KFCku  tersebut.  dan  menggambarkan dengan lebih baik pada aplikasi KFCku tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Hasil Penelitian Terkait
Penelitian  pertama  yang  digunakan  [3]  berjudul “Analisis  sentiment    berdasarkan  ulasan  pengguna
aplikasi    mypertamina  pada  google  playstore menggunakan  metode  naïve  bayes”  membahas tentang  menganalisis  sentiment  ulasan  kepada pengguna aplikasi Mypertamina pada google playstore  menggunaknan  metode  naïve  bayes, penelitian  ini  di  lakukan  kerena  banyaknya  ulasan yang  tidak  sesuai  dengan  ranting  yang  di  berikan pada aplikasi tersebut.
Penelitian  kedua  yang  dilakukan  [4[  dengan judul  “Analisis  sentimen  aplikasi  jasa    kurir  di playstore  menggunakan  algoritma  naïve  bayes”  ini membahas tentang analisis sentiment aplikasi layanan kurir  di  playstore  menggunakan  algoritma  naïve bayes, lalu penulis dalam penelitian ini pengumpulan data dari ulasan pengguna aplikasi kurir di playstore, peneliti melakukan tahap processing data, melakukan klasifikasi  sentiment,  dan  menerapkan  algoritma naïve  bayes  untuk  menentukan  aplikasi  kurir  terbaik berdasarkan dari ulasan pengguna.
Penelitian  ketiga  yang  dilakukan  berjudul  [5] “Analisis  sentiment  aplikasi  wetv  di  goole  playstore menggunakan  algoritma  support  vector  machine” membahas tentang analisis sentiment aplikasi WeTV, yang banyak digunakan oleh masyarakat di Indonesia sebagai  media  hiburan  di  rumah,    pada  aplikasi  ini telah  menerima  banyak  ulasan  sehingga  sulit  untuk membaca  menganalisisnya dengan secara manual.
Penelitian  jurnal  keempat  dengan  [6]  judul ”Analisis  Sentimen  Data  ulasan  apliksi  ruang  guru menggunakan algoritma naïve bayes classifier dengan noemalisasi  kata  levenshtein  distance”,  terdapat membahas  tentang  analisis  sentiment  pengguna dalam  aplikasi  Ruangguru  di  Google  Play  dengan normalisasi  kata  menggunakan  metode    Levenshtein Distance,  penelitian  ini  berfokus  pada  peningkatan jumlah pembelajaran berbasis online dan penggunaan aplikasi  pembelajaran  online  selama  dalam  pendemi covid19.
Penelitian  kelima  dengan  judul  [7]  “Analisis sentiment dari aplikasi shopee indonesia menggunakan Metode Recurrent Neural Network” ini membahas  tentang  kombinasi  teknik  oversampling minoritas  sintetis  (SMOTE)  dan  metodee  tautan Tomek  untuk  menangani  data    yang  tidak  seimbang dalam  analisis  sentiment,  analisis  sentimen  review aplikasi  Shopee  menggunakan  Recurrent  Neural Network  (RNN)  dengan  kombinasi  teknik  syntetic minority oversampling (SMOTE) dan metode Tomek link untuk menangani data yang tidak seimbang.

## 2.2.  Kerangka berfikir
Kerangka berfikir ini gunanya untuk mengetahui  isi  yang  ada  pada  penelitian  ini  atau berguna  untuk  membentuk  kesimpulan  sementara dalam penelitian.
Berdasarkan  bagan    kerangka  berfikir  diatas  dapat dijelaskans sebagai berikut :
a. Pertama  peneliti  memulai  untuk  mencari  teori- teori  yang  relevan  mengenai  analisis  sentiment guna untuk memahami penelitian yang dilakukan    dan  mencari  masalah  yang  ada  pada penelitian ini
b. Menganalisis  sentiment  pada  aplikasi  KFCku berdasarkan ulasan yang ada di google playstore baik ulasan negative atau positive
c. Tahapan penelitian meliputi scraping, preprocessing,  TF  IDF,  klasifikasi  algoritma naïve bayes, dan evaluasi
d. Menganalisis sentiment terhadap aplikasi KFCKU  guna  untuk  melihat  ulasan  pengguna pada  aplikasi  tersebut  serta  mencari  nilai akurasi, recall dengan cara dilakukan menggunakan google colab
e. Setelah  dilakukannya  semua  dapat  diliat  bahwa ulasan  dari  pengguna    pada  aplikasi  tersebut cenderung kea rah negative atau positive

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelinitian  ini  menggunakan  metode deskriptif  kuantitatif dengan menggunakan algoritma naïve  bayes  dengan  proses  menggunakan  bahasa pemograman python di google colab . Metode yang di gunakan Knowledge  Discover  in  Database (KDD) salah  satu  metode  yang  yang  bisa  di  gunakan  untuk melakukan  data  mining,  tahapan  yang  ada  dalam metode tersebut meliputi Data Selection, Preprocessing,  Transformation,  Data  Mining,  dan
Mulai
Melakukan pencarian refensi teori  yang relevan mengenai analisis sentiment untuk memahami penelitian yang akan dilakukan.
Menganalisis sentiment
berdasarkan ulasan
Tahapan Scraping data, preprocessing, TF- IDF,Data mining, evaluasi
Menganalisis  hasil  penelitian  analisis  sentiment untuk memahami pandangan dan presepsi konsumen terhadap aplikasi tersebut serta mencari nilai akurasi dan recall
Negative dan  positive
Evaluation, dan  berikut  di  bawah  ini  bagan  tahapan yang ada penelitian tersebut.
Gambar 1. Metode Penelitian
Berdasarkan  gambar  diatas  menjelaskan  bahwa tahapan  penelitian  ini  dibagi  menjadi  lima  tahapan yaitu sebagai berikut:
a. Data selection Mengupulkan data yang akan di teliti sumber data yang  di  ambil  dari Google  play mengunakan bahasa pemograman pyhton dengan cara scraping data lalu  file  di  simpan  dengan  menggunakan format csv b. Preprocessing Dalam  proses  ini  dibagi  dengan  4  tahapan  yaitu sebagai berikut
 case  folding merupakan  proses  data  yang sudah  terkumpul  yang  ada  huruf  capital dirubah menjadi huruf  kecil semua
 Tokenizing merupakan tahap pemotongan teks menjadi 1 kata
 Filtering merupakan proses membersihan data atau membuang kata-kata yang tidak dibutuhkan
 Stemming merupakan  prosesmembuang  kata yang  memiliki  imbuhan  contoh  makanan menjadi makan
c. Pembobotan TF-IDF Meningkatkan  proses  akurasi  dengan  analisis menghitung  jumlah  kata  dalam  metode  TF-IDF merupakan  hasil  dari  pengabungan    dua  konsep yaitu trem  frequency (TF)  dan inverse  document frequency (IDF)
d. Data mining Untuk  menerapan data  mining  pada penelitian ini menggunakan metode algoritma naïve bayes
e. Evaluasi Tahap  evaluasi  untuk  mengetahui  hasil  dan melihat  seberapa  peforma  klasifikasi  algoritma yang di gunakan dalam penelitian ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.  Hasil scaping data Pengambilan  data  di  lakukan  dengan  cara
scraping menggunakan Google Colaboratory dengan menggunakan  bahasa  pemograman  python    untuk mendapatkan  data  usalan  pada  aplikasi  KFCku  data yang di ambil sebanyak 500 data, data yang di ambil di  mulai  dari  januari  2020  sampai  dengan  oktober
2023.  Dan  berikut  gambar  proses  mengambilan  data dapat di lihat pada gambar 2
Gambar 2.  Proses scraping data

## 4.2.  Hasil preprocessing
Setelah melakukan tahapan scraping data proses selanjutnya  yaitu  tahap  preprocessing  yaitu  di  bagi menjadi  4  tahapan  yaitu, case  folding,  tokenizing, filtering dan stemming.
a. Case Folding Proses  perubahan  pada  seluruh  huruf  capital  di rubah  menjadi  huruf  kecil  semua  contoh  karakter ‘A-Z’  setelah  proses  case  polding  menjadi  ‘a-z’. Untuk  proses  dan  hasilnnya  dapat  di  lihat  pada gambar 3 dan tabel 1
Gambar 3. Proses case folding
Tabel 1. Hasil case folding
Sebelum melakukan  case folding Sesudah case folding Diaplikasi restonya buka jam 09.00 mulainya saya melakukan pesanan, Tapi kenapa pas mau melakukan pembayaran keterangan resto tutup sampai harus nunggu 1 jam tepat dijam 10.00 baru bisa melakukan pembayaran tolonglah perbaiki lagi sistemnya Diaplikasi restonya buka jam 09.00 mulainya saya melakukan pesanan, tapi kenapa pas mau melakukan pembayaran keterangan resto tutup sampai harus nunggu 1 jam tepat dijam 10.00 baru bisa melakukan pembayaran tolonglah perbaiki lagi sistemnya Makanan cepat Saji makanan cepat saji TIDAK BISA KLAIM CRISPY BURGER VIA BARCODE YANG DI STRUK KFC PAYAH tidak bisa klaim crispy burger via barcode yang di struk belanja kfc payah
b. Tokenizing Merupakan  proses  pemotongan  teks  menjadi bagian-bagian  kecil  disebut  token  proses  ini dilakukan  setelah  tahapan  case  folding  untuk hasil dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2. Hasil tokenizing Keren akurat Aplikasi Tolong Tambahkan kfc mall ya Terimakasih the best membantu c. Filtering Setelah proses tokenizing telah dilakukan selanjutnya  yaitu  filtering  tahapan  ini  adalah tahapan memfilter atau membuang kata-kata yang tidak  digunakan  untuk  proses  dapat  dilihat  pada gambar 4
Gambar 4. Filtering
d. Stemming Stelah  tahapan  filtering  telah  dilakukan  proses selnjutnya  yaitu stemming  proses ini  merupakan proses pemetaan dan penguraian dalam suatu kata untuk  melakukan  suatu stemming proses  ini menggunakan library    Sastrawi untuk  melakukan proses  yang  di  lakukan.  Dan  untuk  melihat hasilnya dapat dilihat pada tabel 3
Tabel 3. Hasil stemming Sebelum proses stemming Sesudah proses steaming Makanan cepat saji Makan cepat saji Pesanan pakai aplikasi di banding antri crew binggung komplain Pesan pakai aplikasi banding crew binggung complain

## 4.3.  Pembobotan TF-IDF
Proses  TF-IDF  merupakan  pembobotan  kata atau  kata  yang  sering  muncul  dalam  ulasan  KFCku tersebut,  proses  ini  di  lakukan  setelah  proses sebelumnya  yaitu proses preprocessing selesai dalam proses TF-IDF memiliki beberapa tahapan yaitu term frequency (TF),  dan inverse  document  frequency (IDF) . Dibawah  ini  ada  contoh  sempel  data  negatif sebanyak 5 data dan data positif sebanyak 5 data tabel sampel  data  positif  dapat  di  lihat  pada  tabel  4  dan negative dapat dilihat pada tabel 5
Tabel 4. sampel data positive Ulasan Score Label Aplikasinya bagus sekali 5 Positiv Aplikasi yang tepat saat akan membeli produk KFC transaksi menjadi lebih mudah dan tepat 5 Positive Pesen di aplikasinya dapat promo lumayan banget 5 Positive Pesen lewat kasir agak mahalan pesen lewat aplikasi lumayan aga murahan dikit 5 Positive Membantu sekali tapi agak susah mungkin akrena promo 10.10 tapi akirnya dapat juga terimakasih kfc 5 positive
Tabel 5. Sampel data negative Ulasan Score Label Mau pesan kfc lewat aplikasi tapi gak ada pengantran ( all outlet manado) 1 negative Pesan pakai mau dine in atau take away nunggungya 30 menit tidak rekomendasi lama sekali yang pesan dikasir sudah selesai dan sudah tidak ada antrian pun pesanan tidak segera dibuatkan pesan lewat aplikasi yang sabar- sabar aja 1 negative Pesannya lama di tunggu dikarin cepat 1 Menurut brand sebelah bikin aplikasi tapi gak guna sepi promo, masa orang tau ada promo kfc malah dari food review untung ada promo khusus pengguna apk baru jadi ga rugi download 2 negative Pesan cepat dating lama padahal udah dulu mesan yang lewat kasir terus bisanya kelewat pesenanku tapi status diaplikasi selesai 1 Negativ e Setelah melakukan sampel data peneliti melakukan  proses term  frequency proses  ini penelitimenghitung  jumlah  kata  yang  sering  muncul dalam  sampel  data  yang  di  gunakan  tersebut. Dokumen  yang  ada  pada  sampel  data  berjumlah  10 dokumen  dari  sampel  data  negative  dan  positive, angka  1  merupakan  label  untuk  kata  yang  sering muncul  dan  angka  0  untuk  kata  yang  tidak muncul.hasil  dari    perhitungan  suatu  term  dapat  di lihat pada tabel 6

## Tabel 6. Hasil nilai TF
Term TF D1  D2  D3  D4  D5  D6  D7  D8  D9  D10 Apliksi 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 Cepat 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 Kasir 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 Pesan 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 Promo 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 Kfc 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0
Setelah  hasil  dari term  frequency (TF)  di dapatkan  selanjutnya  peneliti  melakukan  proses selanjutnya  yaitu  menghitung  jumlah document frequency (DF)yang  ada  pada  banyak  kata  yang sering  muncul  pada  dokumen  tersebut  lalu  total  dari semua  dokumen  di  bagi  dengan  jumlah document frequency (df),untuk  menghasilkan  jumlah  D/df. Contoh  dalam  kata  aplikasi  terdapat  ada  7  kata  yang muncul dalam setiap dokumen contoh perhitungannya  sebagai  berikut 10 7 =  1.42  log(1,42) =14612803  +  1=  1.14612.Untuk  tebel  hasil  dari peerhitungannya dapat di lihat pada tabel 7

## Tabel 7. inverse document frequency
Keterangan :
Tf :   jumlah  kemunculan  sebuah  term  pada dokumen
Df :   Document  frequency    jumlah  kata  dalam setiap dokumen
D/df   :   Jumlah  total  dokumen  di  bagi  dengan jumlah df/ jumlah kata yang muncul log D/df:   jumlah logaritma dari D/df
1+df   :   hasil  dari  jumlah  logaritma  D/df  lalu  di tambah 1
Prosen  selanjutnya term  frequency  inverse document frequency Proses ini di lakukan guna untuk mencari nilai idf dengan cara setiap jumlah kata yang sering  muncul lalu di tambah dengan 1 (idf+1), hasil dari term  frequency  inverse  document  frequency dapat di lihat pada tabel 8

## Tabel 8. Hasil TF-IDF

## 4.4.  Klasifikasi Data Mining Naïve Bayes
Setelah  semua  proses  di  lakukan  tahap selajutnya  yaitu mengklasifikasi  data mining dengan menggunakan    algoritma  naïve  bayes  untuk penggujian  model  dengan  menggunakan  bahasa pemograman  python  ,  data  di  bagi  menjadi  2  yaitu testing dan tranning setelah  data    telah  siap  pada proses  selanjutnya  untuk  di  olah  dengan  cara menggunakan  algoritma  naïve  bayes.  Dan  berikut proses penggujian dapat di lihat pada gambar 5
Gambar 5. Pengujian naïve bayes
4.5.  Evaluasi
Setelah proses klasifikasi selesai proses selanjutnya  yaitu tahap evaluasi tahap ini  merupakan tahapan terakhir dalam penelitian ini, yang di lakukan untuk  mengetahui  seberapa  baik  klasifikasi    dengan menggunakan  dalam  algoritma  naïve  bayes  dalam penelitian  ini.  Tahap  evaluasi  ini  mengunakan Confusion  Matrix lalu  data  di  bagi  menjadi  2  yaitu testing dan tranning, jumlah  data testing yang terkumpul  sebanyak  93  data,  data  tersebut  lalu diproses  menjadi confusion  matrix guna  untuk mengetahui  jumlah accuracy,  precision ,  dan recall. Hasil  danproses Confusion Matrix dapat di lihat pada tabel 9
Tabel 9. Hasil confusion matrix Prediksi positive Negative Positiv 69 1 negatif 14 9
Dalam  tabel confusion  Matrix tersebut  terdapat 93  data  testing  dengan  jumla  69  data  positive  dan  1 data  negative,    data    14  di  prediksi  dengan  positive, dan  data  9  negative  di  prediksi  dengan  tepat,  berikut di  bawah  ini  cara  perhitungan  untuk  menghasilkan suatu nilai accuracy, precision ,dan recall.
Accuracy : TP+TN TP+FP+TN+FN = 69+9 69+1+9+14 = 83%
Precision : 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 69 69+1 = 98% Recall      : 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 69 69+14 = 83%
Keterangan : True positive (TP), true negative (TN), false positive ( FP), dan false negative ( FN).
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  menyatakan bahwa    akurasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan klasifikasi  algoritma  naïve  bayes  adalah  83%  angka tersebut  cukup  tinggi,  hasil  dari precision mencapai nilai sebesar 98% angka tersebut cukup tinggi  untuk ulasan  positive,  dan  nilai  recall  sebesar  83%.  Grafik hasil dari penelitian ini dapat di lihat pada gambar 6
Gambar 6. Grafik hasil confusion matrix
Proses selanjutnya tahap menerapkan wordcloud merupakan  tahapan  untuk  menampilkan  kata  yang sering  muncul  dalam  bentuk  visual  sehingga  mudah di  pahami, wordcloud di  bawah  ini  menunjukan  hasil dari  data  ulasan  aplikasi  KFCku wordcloud tersebut di  ambil  dari  ulasan  negative  dan  positive  hasil  dari wordcloud tersebut di lihat pada gambar 7
Gambar 7. Hasil wordcloud ulasan negative dan positif
Wordcload ulasan  positive  menunjukan  kata tersebut  hampir  sering  di  gunakan  dalam  ulasan  atau komentar  aplikasi  KFCku  maka  semakin  sering  kata yang  di  gunakan  tersebut  maka  hasil  dari  tulisan wordcload semakin  besar  contohnya  pada  kata aplikasi,  di,  bisa,  ada,dan  saya  berikut  hasil wordcload  pada  ulasan  positive  dapat  di  lihat  pada gambar 8
Gambar 8. hasil wordcloud ulasan positive
Selanjutnya  hasil  visualisasi  pada  gambar  9 menunjukan  kata  ulasan  negative  yang  sering  di gunakan  pada  ulsan  aplikasi  KFCku  tersebut  adalah aplikasi,  di,  promo,  order,  nya.  Kata  semakin  sering di gunakan maka semakin besar hasil wordcloud.

## Gambar 9. hasil wordcloud ulasan negative

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  dari  kesimpulan  penelitian  ini  adalah bahwa  ulasan  yang  ada  pada  aplikasi  KFCku memiliki akurasi yang di dapatkan adalah 83% untuk ulasan  positive,  precision  mencapai  98%,  dan  untuk recall  83%.  Dari  hasil  pemprosesan  dengan  cara klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma  naïve bayes bagus dan berjalan dengan baik. Dari penelitian ini  dapat  menyimpulkan  bahwa  analisis  sentimen ulasan pengguna aplikasi KFCku cenderung positive. Adapun  saran  dari  penelitian  ini  diharapkan  untuk seluruh  pengguna  aplikasi  KFCku  lebih  bijak  lagi untuk  memberikan  ulasan  atau  komentar  dalam aplikasi tersebut, Disarankan untuk peneliti selanjutnya  mencoba  untuk  penelitian  analisis sentiment ulasan aplikasi di google play menggunakan algoritma yang lainnya, Saran
selanjutnya  ialah  diharapkan  peneliti  selanjutnya menggunakan pendekatan kualitatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rita Apriani, D. G., “Analisis Sentimen Dengan Naïve  Bayes  Terhadap  Komentar  Aplikasi Tokopedi.” 6 (1), 54 – 62, 2019.
[2] Adhitia  Erfina,  M.  F.-s,“Analisis  Sentimen Aplikasi Jasa Kurir Di Play Store Menggunakan Algoritma Naive Baye,” Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (SIMIKA), 5 (2), 2022.
[3] Artanti  Inez  Tanggraeni,  M.  N.,“Analisis Sentimen  Aplikasi  E-Government  Pada  Google play menggunakan algoritma naive bayes,” Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi , 785-795, 2022.
[4] DGilbert  Darmawan,  S.  A.,  “Analisis  Sentimen Berdasarkan Ulasan Pengguna Aplikasi Mypertamina  Pada  Google  Playstore,” Jurnal Ilmiah  Teknik  dan  Ilmu  Komputer, ,  100-108, 2023.
[5] Hindun  Habibatul  Mubaroroh,  H.  Y.,“Analisis Sentimen Data Ulasan Aplikasi Ruangguru Pada Situs  Google  Play  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes  Classifiedengan  Normalisasi  Kata Levenshtein  Distanc”, JURNAL  GAUSSIAN,  11 (2), 248 – 257.
[6] ILorenza  Julia  Ningri,  M.  H.,  “Sentiment Analysis  Against  Digital  Payment  “GoPay”, “OVO”,  “DANA”,  and  “ShopeePay”  Using Naïve Bayes,” Indonesian Journal of Economics and Managemen , 322 – 336, 2023
[7] RiUmmi  Kulsum,  M.  J.,  “Analisis  Sentimen
Aplikasi  WETV  di  Google  Play  Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine” Journal  of  Applied  Informatics  and Computing (JAIC), 6 (2), 205~212, 2022.
[8] Dyah  Fritama,  S.,  Raymond  Ramadhan,  Y.,  & Andayani Komara, M. (2023). Analisis Sentimen  Review  Produk  Acne  Spot  Treatment di  Female  Daily  Menggunakan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor. Media  Online) , 4 (1),  134– 143. https://doi.org/10.30865/klik.v4i1.1070
[9] Mubaroroh,  H.  H.,  Yasin,  H.,  &  Rusgiyono,  A. ANALISIS  SENTIMEN  DATA  ULASAN
PADA SITUS GOOGLEPLAY MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASIFIER DENGAN NORMALISASI  LEVENSHTEIN DISTANCE .. 11 (2), 248–257, 2022.https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gau ssian/
[10] An,  M.  R.  Serwin  Mudatsir,  and  S.  Melangi,
“Prediksi Jumlah Produksi Ikan Asin Menggunakan Metode Regresi Linear
Sederhana,” J.  BALOK ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  118– 124, 2022.
[11] G.  N.  Ayuni  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ,” J. Telemat. , vol. 14, no. 2,  pp.  79–86,  2019,  [Online].  Available: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/ 321