## ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI LITA DI PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Tia Septiani Gumilar 1 , Rini Astuti 2 , Yudhistira Arie Wijaya 3
1 Teknik Informatika, Stmik Ikmi Cirebon
2 Sistem Infrmasi, Stmik Likmi Bandung
3 Sistem Informasi, Stimik Ikmi Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Tlp. 0231) 490480 - 490481 tiagumilar292@gmail.com

## ABSTRAK
Aplikasi media sosial yang memberikan Jasa Teman Mabar yang dapat menemani bermain beragam jenis game online, seperti Mobile Legends , PUBG Mobile, Free Fire , dan lainnya. Lita merupakan platform dengan konsep baru dalam dunia game. Kamu dapat bertemu dengan Pro Player ataupun gamer perempuan yang cantik. Ulasan  pengguna  pada  aplikasi  mobile  merupakan  sumber  data  penting  bagi  pengembang  aplikasi  untuk mengetahui respon dari pengguna dan meningkatkan kualitas aplikasi. Ulasan pengguna biasanya mengandung ungkapan subjektif  yang mencerminkan sentimen positif atau negatif.  Klasifikasi sentimen pada ulasan  mobile diperlukan  untuk  secara  otomatis  menganalisis  sentimen  positif  dan  negatif  dari  sejumlah  besar  data  ulasan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan aplikasi Lita di Play Store ke dalam dua kelas yaitu  positif  dan  negatif,  dengan  menggunakan  metode  algoritma  Naive  Bayes.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah 1000 ulasan aplikasi Lita di Play Store dalam bahasa Indonesia, diambil secara acak. Data ulasan  mengandung  kata  tidak  penting  yang  dihapus  melalui  text  preprocessing.  Kemudian,  pembobotan dilakukan dengan metode TF-IDF untuk mengetahui pentingnya sebuah istilah untuk suatu dokumen. Hasil dari penelitian ini mengenai Klasifikasi Data Sentimen Ulasan Pengguna Lita Google Play Store berjumlah 1000 data, dapat disimpulkan bahwa ulasan pengguna Lita tergolong positif dengan hasil presentase 95% nilai accuracy, 95% nilai precision, dan 95% nilai recall nya.
Kata kunci : Analisis sentimen, Ulasan Pengguna, Aplikasi Lita, Algoritma Naive Bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  cepat  dibidang  informatika  telah mengubah  cara  kita  berinteraksi  dengan  teknologi khususnya  melalui  aplikasi  mobile  Lita.  Perubahan paradigma ini mencerminkan ketergantungan masyarakat  pada  aplikasi  perangkat  lunak  untuk memenuhi  berbagai  kebutuhan.  Aplikasi  Lita  yang diunduh  dan  diulas  melalui  platform  Play  Store menjadi trend yang tidak dapat dihindari. Penelitian ini bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  dari  ulasan pengguna terhadap aplikasi Lita, dengan menggunakan  metode  algoritma  Naive  Bayes. Analisis ini dapat memberikan pemahaman mendalam mengenai sentimen positif, negatif, atau netral dalam ulasan  sehingga  dapat  mengidentifikasi  aspek-aspek yang mendukung atau mengecewakan pengguna.
Dalam  era  modern  yang  dikuasai  oleh  aplikasi mobile, pengguna aplikasi mobile seperti aplikasi Lita telah  mencapai tingkat popularitas  yang signifikan di Play  Store.  Meskipun  aplikasi  ini  mendapat  respons positif dari sejumlah pengguna, tantangan utama yang muncul  adalah  kompleksitas  analisis  sentimen  pada ulasan yang diberikan oleh para pengguna. Tantangan ini menjadi semakin kritis seiring dengan pertumbuhan jumlah pengguna yang terus meningkat. Relevansi permasalahan  ini terletak pada dampaknya terhadap  pengembangan  dan  peningkatan  kualitas aplikasi. Terdapat kesenjangan dalam  literatur terkait dengan analisis sentimen spesifik pada ulasan aplikasi mobile,  khususnya  dengan  penggunaan  metode
algoritma Naive Bayes. Kesenjangan ini menghambat pemahaman mendalam terkait kepuasan pengguna dan aspek-aspek  yang  perlu  ditingkatkan  pada  aplikasi. Isu-isu  aktual  seperti  ketidakpastian  pasar  dan persaingan yang semakin ketat dalam industri aplikasi mobile menambah urgensi untuk mengatasi permasalahan  analisis  sentimen  ini.  Oleh  karena  itu, penelitian ini memiliki nilai signifikan dalam mengisi kesenjangan  pengetahuan,  merespons  tren  terbaru dalam  analisis  sentimen  aplikasi  dan  memberikan kontribusi  pada  pemahaman  praktis  yang  mendalam dalam  konteks  pengembangan  aplikasi  mobile  yang kompetitif.  Analisis  sentimen  yang  akurat  dapat memberikan wawasan mendalam mengenai kepuasan pengguna, memungkinkan pengembang untuk mengambil  langkah-langkah  yang  sesuai  untuk meningkatkan  kualitas  dan  daya  saing  aplikasi,  serta menanggapi  kebutuhan  pasar  yang  dinamis.  Dengan demikian, penelitian ini memiliki relevansi yang tinggi dalam  mengatasi  tantangan  praktis  yang  dihadapi dalam pengembangan aplikasi di era digital saat ini.
Menurut penelitian sebelumnya analisis sentimen dapat  diklasifikasikan  dengan  baik  menggunakan salah  satu  metode  algoritma  naive  bayes.  Menurut penelitian Penggunaan Algoritma Naive Bayes dalam Menganalisis  Sentimen  terhadap  Aplikasi  Jobstreet bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  pengguna terhadap  aplikasi  Jobstreet  menggunakan  metode Naive  Bayes.  Dalam  konteks  ini,  algoritma  Naive Bayes  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  sentimen
pengguna menjadi kategori positif, negatif, atau netral berdasarkan  ulasan  dan  feedback  yang  diberikan terkait  pengalaman  mereka  menggunakan  aplikasi Jobstreet[1].  Menurut  penelitian  Analisis  Sentimen Terhadap  Pengguna  Qris  (Quick  Respond  Code Indonesian  Standart)  Pada  Twitter  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  bertujuan  untuk  menganalisis sentimen  pengguna  terhadap  teknologi  QRIS  (Quick Response  Code  Indonesian  Standard)  menggunakan metode  Naive  Bayes  pada  platform  Twitter.  Dalam konteks ini, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan  sentimen pengguna  (baik  itu  positif,  negatif,  atau  netral) terhadap  QRIS  berdasarkan  data  dan  konten  yang diunggah  oleh  pengguna  Twitter[2].  Menurut penelitian Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi Transportasi Online Menggunakan Multinomial Naive Bayes  dan  Query  Expansion  Ranking  memahami bagaimana  pengguna  merasakan  dan  merespons aplikasi  transportasi  online,  serta  mengelompokkan ulasan-ulasan  tersebut  berdasarkan  sentimennya. Dengan menggunakan metode bertujuan Multinomial Naive  Bayes,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasikan sentimen-sentimen tersebut dengan  akurasi  tinggi,  memungkinkan  penyedia layanan  untuk  mendapatkan  wawasan  tentang kekuatan dan kelemahan aplikasi mereka berdasarkan umpan balik pengguna[3].
Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis sentimen pada ulasan aplikasi Lita di  Play  Store  menggunakan  metode  algoritma  Naive Bayes. Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki dan memahami  sentimen  pengguna  terkait  aplikasi  Lita baik positif, negatif, atau netral. Selain itu, penelitian ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor yang  mendukung  atau  mengecewakan  pengguna dalam penggunaan aplikasi ini. Hasil analisis sentimen yang diperoleh dapat menjadi panduan berharga  bagi pengembang  aplikasi  Lita  untuk  meningkatkan kualitas  layanan  mereka,  merespons  umpan  balik pengguna, dan mengoptimalkan fitur-fitur yang paling dihargai oleh pengguna. Dengan demikian, penelitian ini  tidak  hanya  bersifat  akademis  tetapi  juga memberikan  dampak  nyata  dalam  pengembangan aplikasi  mobile  yang  memenuhi  kebutuhan  dan ekspektasi pengguna secara lebih efektif.
Dalam  menghadapi  kompleksitas  analisis sentimen  pada  ulasan  aplikasi  Lita  di  Play  Store, penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  algoritma Naive Bayes. Metode ini dipilih karena kemampuannya  yang  terbukti  dalam  klasifikasi sentimen  dalam  teks,  khususnya  pada  ulasan pengguna.  Proses  analisis  sentimen  akan  melibatkan langkah-langkah yang melibatkan pemodelan probabilistik  untuk  memprediksi  sentimen  positif, negatif,  atau  netral  pada  setiap  ulasan.  Pendekatan eksperimental  akan  melibatkan  pengumpulan  dataset ulasan  pengguna  Lita  dari  Play  Store,  yang  akan digunakan  sebagai  bahan  penelitian.  Teknik  analisis data  yang  terintegrasi  dengan  metode  ini  akan
memungkinkan  identifikasi  pola-pola  sentimen  yang signifikan dalam ulasan-ulasan tersebut.
Hasil  penelitian  ini  memiliki  potensi implikasi  yang  signifikan  dalam  meningkatkan pemahaman kita tentang sentimen pengguna terhadap aplikasi  mobile,  khususnya  dalam  konteks  aplikasi Lita  di  Play  Store.  Dengan  menerapkan  metode algoritma Naive Bayes pada analisis sentimen, temuan penelitian  ini  memiliki  potensi  untuk  memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang kecenderungan dan kepuasan pengguna terhadap fitur- fitur dan kinerja aplikasi tersebut. Implikasi positif dari penelitian ini adalah bahwa temuan analisis sentimen dapat menjadi panduan bagi pengembang aplikasi Lita untuk memperbaiki aspek-aspek yang mendukung dan mengatasi masalah-masalah yang menciptakan sentimen negatif. Selain itu, temuan dari penelitian ini memiliki  potensi  untuk  meningkatkan  pemahaman terhadap  kecenderungan  dan  preferensi  pengguna dalam memanfaatkan aplikasi mobile, sehingga dapat menjadi dasar untuk pengembangan aplikasi selanjutnya.  Para  praktisi  di  industri  teknologi  dapat memanfaatkan temuan penelitian ini untuk meningkatkan  pengalaman  pengguna  pada  aplikasi mobile  secara  umum.  Analisis  sentimen  yang  lebih akurat  dan  terperinci  dapat  membantu  praktisi  dalam mengoptimalkan  strategi  pengembangan,  memahami kebutuhan  pasar,  dan  merespons  perubahan  dinamis dalam  persepsi  pengguna  terhadap  aplikasi.  Bagi peneliti  di  bidang  Informatika,  penelitian  ini memberikan sumbangan berharga pada literatur terkait analisis  sentimen  pada  ulasan  aplikasi  mobile.  Hasil penelitian  dapat  menjadi  sumber  referensi  yang penting untuk penelitian-penelitian selanjutnya terkait metode  analisis  sentimen  dalam  konteks  aplikasi mobile.

## 2. LITERATURE REVIEW
Hasil literature review yang telah dilakukan pada jurnal-jurnal penelitian terkait topik Analisis Sentimen dapat dijabarkan sebagai berikut :
Analisis  Sentimen  Aplikasi  Pedulilindungi Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (NBC) dan  Support  Vector  Machine  (SVM).  Hasil  evaluasi terhadap aplikasi PeduliLindungi menunjukkan bahwa pembaruan yang dilakukan dengan memproses ulasan pengguna di Google Play Store menggunakan analisis sentimen memberikan hasil yang positif. Dua metode yang  digunakan,  Naive  Bayes  Classifier  (NBC)  dan Support Vector Machine (SVM), menunjukkan kinerja yang baik. Algoritma NBC  mencapai akurasi sebesar 76%,  presisi  76%,  recall  82%,  dan  skor  f1  79%. Sementara  itu,  algoritma  SVM  mencapai  tingkat akurasi sebesar 80%, presisi 83%, recall 80%, dan skor f1 81%[4].
Analisis  Sentimen  Berbasis  Aspek  Ulasan Pelanggan  Restoran  Menggunakan  LSTM  Dengan Adam  Optimizer.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  analisis  sentimen  berbasis  aspek  memiliki akurasi  sebesar  78.7%,  sementara  kategori  aspek
memiliki akurasi sebesar 78%. Kedua aspek ini saling berhubungan  dan  membantu  memahami  opini pelanggan restoran pada platform TripAdvisor[5].
Analisis Sentimen Calon Presiden 2024 Menggunakan  Algoritma  SVM  Pada  Media  Sosisal Twiter.  Hasil  penelitian  ini  menyoroti  pentingnya analisis  sentimen  dalam  mengevaluasi  opini  publik terhadap  tokoh  politik  calon  presiden  2024  yang sedang  ramai  dibahas  di  media  sosial,  khususnya  di Twitter. Fokus penelitian adalah meningkatkan kinerja algoritma  klasifikasi  sentimen  dengan  menggantikan algoritma Naïve Bayes yang memiliki tingkat akurasi rendah dengan algoritma SVM. Melalui pengambilan data Twitter terkait calon presiden tertentu, penelitian berhasil  mencapai  tingkat  akurasi  yang  mencolok. Algoritma SVM menunjukkan peningkatan signifikan dengan  nilai  akurasi  rata-rata  mencapai  98,61%, sedangkan pada penelitian sebelumnya dengan Naïve Bayes  hanya  mencapai  73,86%.  Selain  itu,  evaluasi sentimen  menunjukkan  bahwa  Ganjar  Pranowo mendapat  proporsi  sentimen  positif  tertinggi,  yaitu 55%,  sementara  sentimen  negatif  tertinggi  adalah milik Anies dengan 89%[6].
Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Aplikasi Whatsapp  Menggunakan  Algoritma  NaÃ¯  ve  Bayes Dan  Support  Vector  Machine.  Hasil  pengujian  pada 1500  komentar  pengguna  di  Google  Play  Store menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  dari  algoritma Support  Vector  Machine  lebih  tinggi,  mencapai 77,00%,  sementara  Naïve  Bayes  mencapai  70,40%. Selain  itu,  nilai  AUC  (Area  Under  the  Curve)  yang tinggi,  khususnya  pada  Support  Vector  Machine dengan nilai 0,876, menunjukkan bahwa algoritma ini efektif  dalam  mengkategorikan  komentar  sebagai positif  atau  negatif  terkait  kepuasan  pengguna WhatsApp[7].
Analisis  Sentimen  Pada  Situs  Google  Review dengan  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine. Penelitian ini menggunakan studi kasus Summarecon Mal  Bekasi  yang  menghasilkan  volume  besar komentar, mencapai 60.000 ulasan. Untuk mengidentifikasi  sentimen  dari  komentar-komentar ini, diterapkan alat bantu komputasi berupa sentiment analysis  dengan  metode  Naïve  Bayes  dan  Support Vector Machine. Pengambilan data dilakukan melalui teknik  web  scraping,  diikuti  dengan  proses  pre- processing  dan  pelabelan  menggunakan  kamus Lexicon. Analisis sentimen dilakukan untuk mengkategorikan  komentar  sebagai  positif  atau negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine  memiliki akurasi  yang  cukup  tinggi  dalam  melakukan  analisis sentimen  terhadap  2.143  komentar  Summarecon  Mal Bekasi, dengan tingkat akurasi berturut-turut 80,95% dan 100%[8].
Analisis  Sentimen  Pengguna  Aplikasi  Bank Syariah  Indonesia  Dengan  Menggunakan  Algoritma Support Vector Machine (Svm). Dalam penelitian ini, 5  ahli  bahasa  memberikan  label  manual  pada  55.416 ulasan dan peringkat pengguna. Setelah
menghilangkan  data  duplikat,  13.568  data  digunakan dalam penelitian. Analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan  metode  Support  Vector  Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan presisi dan daya ingat  sekitar  87,309%,  dengan  akurasi  pelatihan sebesar 85,87%. Proyeksi analisis sentimen menunjukkan  tingkat  akurasi  85,87%,  sementara presisi pelatihan dan pengujian adalah 86,958%[9].
Analisis  Sentimen  Pengguna  Media  Sosial Terhadap Aplikasi M-Health Peduli Lindungi Dengan Metode  Lexicon  Based  Dan  Naïve  Bayes.  Analisis sentimen dilakukan terhadap aplikasi Peduli Lindungi pada  media  sosial  YouTube,  TikTok,  dan  Twitter menggunakan  kombinasi  Lexicon  Based  dan  Naive Bayes.  Hasil  analisis  menunjukkan  akurasi  total sebesar 91%, presisi 94%, recall 82%, dan  f1_scores 86%.  Namun,  ketika  hasil  dianalisis  berdasarkan platform  media  sosial,  ditemukan  perbedaan.  Pada YouTube,  akurasi  sebesar  90%,  presisi  93%,  recall 81%, dan f1_scores 84%. Di sisi  lain, untuk Twitter, model  tidak  memberikan  hasil  yang  baik  dengan akurasi  70%,  presisi  23%,  recall  33%,  dan  f1-scores 28%.  Ini  menunjukkan  bahwa  gabungan  algoritma Lexicon Based dan Naive Bayes kurang efektif dalam mengklasifikasikan  data  dari  Twitter  yang  diambil menggunakan tweet-harvest. Hasil klasifikasi sentimen  menunjukkan  bahwa  TikTok  dan  YouTube cenderung  memiliki  opini  netral  dari  masyarakat, sementara Twitter didominasi oleh opini positif[10].
Sentimen  Analisis  Aplikasi  Belajar  Online Menggunakan  Klasifikasi  SVM.  Data  diperoleh melalui  teknik  scraping  data  dengan  bantuan  library google-play-scraper, mengumpulkan 30.000 data yang dibagi  menjadi  10.000  data  untuk  masing-masing Ruang  Guru,  Zenius,  dan  Quipper.  Proses  web scraping  terdiri  dari  tahap  Fetching,  Extraction,  dan Transformation.  Setelah  itu,  data  mengalami  tahap preprocessing,  termasuk  normalisasi,  case  folding, cleaning,  tokenizing,  dan  stopword.  Data  dibagi menjadi  90%  data  latih  dan  10%  data  uji,  dengan memberikan  label  nilai  1  (positif),  0  (netral),  dan  -1 (negatif).  Hasil  klasifikasi  sentimen  menggunakan SVM menunjukkan bahwa Ruang Guru memiliki nilai positif tertinggi, meskipun respon pengguna memberikan  nilai  positif  untuk  semua  aplikasi. Akurasi klasifikasi sentimen dengan SVM adalah 99% untuk Ruang Guru, 96% untuk Zenius, dan 82% untuk Quipper[11].
Analisis  Sentimen  Terhadap  Pengguna  Gojek Menggunakan  Metode  K-Nearset  Neighbors.  Dalam penelitian ini muncul masalah dalam mengklasifikasikan respon pengguna Twitter ke dalam kategori  positif,  negatif,  dan  netral,  yang  jika dilakukan secara manual akan memakan waktu lama. Oleh  karena  itu,  diperlukan  sistem  klasifikasi menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  untuk memudahkan  pengklasifikasian  respon  pengguna Gojek  di  Twitter.  Hasil  klasifikasi  menggunakan metode  K-Nearest  Neighbor  menunjukkan  tingkat akurasi sebesar 79,43%, dengan nilai k=15, dan dapat
digunakan  oleh  perusahaan  Gojek  sebagai  bahan evaluasi dan penilaian terhadap layanannya[12].
Perbandingan Metode KNN, Decision Tree, dan Naïve  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Pengguna Layanan  BPJS.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa analisis  sentimen  terhadap  layanan  BPJS  di  Twitter menggunakan metode KNN mencapai tingkat akurasi 95.58%, dengan class precision untuk prediksi negatif sebesar  45.00%,  prediksi  positif  0.00%,  dan  prediksi netral  96.83%.  Pada  metode  Decision  Tree,  tingkat akurasi  mencapai  96.13%,  dengan  class  precision untuk prediksi negatif sebesar 55.00%, prediksi positif 0.00%, dan prediksi  netral 97.28%. Terakhir, metode Naïve Bayes  mencapai akurasi 89.14%, dengan class precision  untuk  prediksi  negatif  sebesar  16.67%, prediksi positif 1.64%, dan prediksi netral 98.40%[13].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan  metode klasifikasi  dengan  alur  dibawah  ini.  Penggunaan Knowledge  Discovery  on  Database  (KDD)  dianggap sebagai metode yang sesuai dalam konteks penelitian ini.  KDD  merupakan  suatu  proses  pengeksplorasian data  untuk  meraih  informasi  baru  dari  database  yang besar. Proses ini terdiri dari empat tahap utama, yakni Pengumpulan Data, Pra-pemrosesan Data, Pengeksplorasian Data, dan evaluasi[14]. Alur Proses KDD Modelling dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini :
Gambar 1 Proses Metode KDD
Berdasarkan  gambar  1  diatas,  tahapan  metode Knowledge  Discovery  on  Database  (KDD)  dapat dijelaskan :

## 3.1. Scraping Data
Teknik pengumpulan data menggunakan Scraping Data dengan cara  mengambil ulasan/review
aplikasi  lita  melalui  Google  Play  Store,  mengambil 1000  ulasan  dari  aplikasi  lita  secara  acak.  Informasi review  Google  Play  Store  di  scraping  menggunakan program Python dan hasilnya disimpan dalam format .csv. Untuk mengkategorikan data termasuk ke dalam klasifikasi  positif  dan  negatif  data  yang  diperoleh dilabeli perkata dengan manual.

## 3.2. Cleaning
Data cleaning untuk menghapus karakter khusus, tanda  baca,  dan  simbol  yang  tidak  diperlukan. Konversi teks menjadi huruf kecil (lowercasing) untuk konsistensi. Hapus kata-kata penghubung (stop words) yang umumnya tidak memberikan informasi signifikan.

## 3.3. Tokenizing
Tokenisasi/tokenazing  adalah  langkah  untuk menetapkan  batas  kata  pada  suatu  kalimat  dengan menggunakan  tanda  baca  koma  (,).  Langkah  ini dilakukan  setelah  proses  case  folding  untuk menghilangkan tanda baca yang tidak diperlukan.

## 3.4. Stemming
Proses  stemming  ini  memanfaatkan  basis  data kata  dari  Sastrawi  untuk  mengubah  setiap  kata  ke bentuk  dasarnya  dengan  maksud  mengelompokkan kata-kata yang memiliki makna serupa.

## 3.5. Tf-Idf
Proses  pengklasifikasian  suatu  baris  data  dalam proses evaluasi ada 4 kemungkinan yang akan terjadi True positive (TP), False Negative (FN), False positive (FP) dan True negative (TN)[15].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Scraping data
Tahapan  dimulai  dengan  proses  pengumpulan data.  Proses  pengumpulan  data  yang  diperoleh  dari hasil scraping sebanyak 1000 data, terdiri dari 1 atribut yaitu content seperti pada gambar 2 dibawah.
Gambar 2 Read Excel.
Berdasarkan pelabelan dalam penelitian  ini data yang  sudah  terkumpul  diberikan  label  secara  manual dengan  menambahkan  kolom  label  di  sisi  kanan content.    Pelabelan  data  dilakukan  mengacu  kepada kamus berkonotasi negatif dan positif menjadi 2 kelas sentimen  yang  akan  digunakan,  yaitu  positif  dan negatif. Kamus dapat dilihat pada link https://github.com/SadamMahendra/ID-NegPos [16].
Scraping data Cleaning Stemming Tokenazing TF-IDF
Berikut  merupakan  contoh  hasil  dari  pelabelan yang telah dilakukan :
Tabel 1 pelabelan Content Label Aplikasi yang bagus dan
keren , bisa mabar bersama
orang2 yang kita inginkan sehingga bisa membuat mabar kita lebih menyenangkan Positif Harga order per game terlalu mahal Negatif Aplikasi sangat membantu bermain game sambil cari cuan mantap Positif Apk nya sering error padahal jaringan hp saya bagus Negatif

## 4.2. Cleaning
Pada  gambar  3  merupakan  hasil  dari  text cleaning.  Data  cleaning  untuk  menghapus  karakter khusus, tanda baca, dan simbol yang tidak diperlukan. Konversi teks menjadi huruf kecil (lowercasing) untuk konsistensi. Hapus kata-kata penghubung (stop words) yang umumnya tidak memberikan informasi signifikan.

## Gambar 3 Cleaning

## 4.3. Tokenezing
Pada gambar 4 merupakan hasil dari text tokens. Tokenisasi/tokenazing adalah langkah untuk menetapkan  batas  kata  pada  suatu  kalimat  dengan menggunakan  tanda  baca  koma  (,).  Langkah  ini dilakukan  setelah  proses  case  folding  untuk menghilangkan tanda baca yang tidak diperlukan.

## Gambar 4 Tokenezing

## 4.4. Stemming
Pada  gambar  5  merupakan  hasil  dari  text stemming.  Proses  stemming  ini  memanfaatkan  basis data kata dari Sastrawi untuk mengubah setiap kata ke bentuk  dasarnya  dengan  maksud  mengelompokkan kata-kata yang memiliki makna serupa.

## Gambar 5 Stemming

## 4.5. TF-IDF
Fitting  data  teks  pada  ColumnVectorize  untuk tokenisasi dan membuat kamus kata, lalu menampilkan  kamus  kata  unik  (vocabulary)  yang terbentuk  dari  kolom  'content'  setelah  proses  fitting terdapat pada gambar 6 dibawah.
Gambar 6 Proses dan Hasil Fitting
Proses  mentransformasikan  representasi  bag-of- words  menjadi  bentuk  pembobotan  tfidf,  kemudian mencetak model beserta matriks tf-idf yang terbentuk, serta shape-nya. Berguna sebagai pembuatan fitur tfidf dari data teks untuk proses selanjutnya terdapat  pada gambar 6 dibawah.
Gambar 7 Tf-idf Transformer

## 4.6. Evaluation
Berdasarkan  nilai  akurasi,  digunakan  sebagai indikator untuk mengukur sejauh mana data sentimen berhasil  diklasifikasikan  dengan  benar.  Evaluasi merupakan salah satu tahap krusial dalam pengembangan  program;  melalui  tahap  evaluasi, pengguna dapat menilai setiap aspek akurasi, presisi, dan  recall  dari  program  yang  mereka  bangun.  Salah satu  cara  untuk  mengevaluasi  hasil  analisis  sentimen adalah  dengan  menggunakan  Confusion  Matrix. Confusion  Matrix  adalah  suatu  metode  yang memudahkan program untuk menentukan nilai penting dalam mengevaluasi akurasi, presisi, dan recall[11].

## Gambar 8  Split data
Pada  gambar  8  diatas  merupakan  splitting  data yaitu  proses membagi dataset menjadi dua atau lebih subset  yang  berbeda  untuk  tujuan  tertentu.  Proses splitting  data  yang  dilakukan  adalah  data  training  80 data testing 20.

## Gambar 9  Script Hasil
Pada  gambar  9  diatas  merupakan  script  untuk hasil  proses  evaluasi  dan  pada  tabel  2  merupakan uraian script untuk memperoleh hasil dari processing lita.
Tabel 2  Uraian Script Script Uraian import pandas as pd Mengimpor Library Pandas from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer Membuat Vektorisasi Teks Dengan TF-IDF from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB Mengimpor Model Naive Bayes Multinomial Dari Sklearn from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, Membagi Dataset Menjadi Data Latih Dan Data Uji from sklearn.model_selection import train_test_split Membuat Laporan Klasifikasi Yang Berisi Beberapa Metrik from sklearn.metrics import classification_report Membuat Confusion Matrix from sklearn.metrics import confusion_matrix Membuat Instance Model Multinomialnb clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) Melatih Model Dengan Data Latih predicted = clf.predict(X_test) Membuat Prediksi Pada Data Uji print("MultinomialNB Accuracy:", accuracy_score(y_test,predicted)) Mencetak Nilai Akurasi print("MultinomialNB Precision:", precision_score(y_test,predicted, average="micro", pos_label="Negatif")) Mencetak Nilai Precision print("MultinomialNB Recall:", recall_score(y_test,predicted, average="micro", pos_label="Negatif")) Mencetak Nilai Recall print("MultinomialNB f1_score:", f1_score(y_test,predicted, average="micro", pos_label="Negatif")) Mencetak Nilai F1-Score print(f'confusion_matrix:\n {confusion_matrix(y_test, predicted)}') Mencetak Confusion Matrix print(classification_report(y_test, predicted, zero_division=0)) Mencetak Classification Report data_clean = pd.read_csv('hasil_TextPreProcessing_lita.csv') Menyimpan Dataset Csv
Dari hasil training 80 dan testing 20 pada gambar 8 hasil dari nilai akurasi, precision, recall dan f1_score spliting data training 80 data testing 20 menghasilkan Akurasi 95%, Precision 95%, Recall 95%.

## Tabel 3 Hasil Evaluasi
Training Testing Akurasi 80 20 95% 70 30 96% 60 40 96% 50 50 95% 90 10 95%
Pada tabel 3 merupakan hasil akurasi dari spliting data 70 dan 20 terdapat hasil 96%, 60 40 terdapat hasil 96%, 50 50 terdapat hasil 95% dan 90 10 terdapat hasil 95%.  Pada  gambar  10  dan  11  terdapat  hasil  dari visualisasi sentimen positif dan negatif.
Gambar 10 Hasil sentimen positif

## Gambar 10 Hasil sentimen negatif

## 5. KESIMPULAN & SARAN
Tingkat  akurasi  yang  didapatkan  adalah  95% yang artinya aplikasi  lita  menunjukan tingkat akurasi yang sangat tinggi, sebagian besar pengguna aplikasi Lita  adalah  positif.  Hanya  sedikit  data  negatif  yang terdeteksi  model.  Penelitian  ini  menghasilkan  nilai precision  95%  dan  recall  95%  dengan  rasio  data training 80% dan data testing 20%.
Karena aplikasi Lita tergolong tanggapan positif dari penggunanya, disarankan untuk terus mempertahankan  dan  meningkatkan  kualitas  serta manfaat  aplikasi  ini.  Pastikan  untuk  senantiasa memantau  dan  menampung  umpan  balik  pengguna sehingga  aplikasi  tetap  relevan  dan  berguna  bagi mereka.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  K.  Widodo, PENERAPAN  ALGORITMA NAÏVE  BAYES  UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN PENGGUNAAN  APLIKASI  JOBSTREET  DI GOOGLE PLAY STORE . repository.upnvj.ac.id, 2022. [Online]. Available: https://repository.upnvj.ac.id/19665/
[2]  P.  Paramita  and  A.  Ibrahim,  “ANALISIS SENTIMEN  TERHADAP  PENGGUNA  QRIS (QUICK  RESPOND  CODE  INDONESIAN STANDART) PADA
TWITTER MENGGUNAKAN  METODE  NAÏVE  …,”
JOISIE  (Journal  … ,  2023,  [Online].  Available: https://ejournal.pelitaindonesia.ac.id/ojs32/index .php/JOISIE/article/view/2963
[3]  Y.  A.  V  Gunawana,  N.  A.  S.  ERa,  I.  B.  M. Mahendraa,  and  ...,  “Analisis  Sentimen  Ulasan Aplikasi  Transportasi  Online  Menggunakan Multinomial Naïve Bayes dan Query Expansion Ranking,” Jurnal Elektronik Ilmu … . ojs.unud.ac.id. [Online]. Available:
https://ojs.unud.ac.id/index.php/JLK/article/dow
nload/88930/47224
[4]  J.  Elektronika  and  D.  Komputer,  “Analisa
Sentimen  Aplikasi  Pedulilindungi  Dengan Metode Nbc Dan Svm,” vol. 16, no. 1, pp. 100– 108, 2023, [Online]. Available: https://journal.stekom.ac.id/index.php/elkom■pa ge100
[5]  W.  Wardianto,  F.  Farikhin,  and  D.  M.  Kusumo Nugraheni,  “Analisis  Sentimen  Berbasis  Aspek Ulasan  Pelanggan  Restoran  Menggunakan LSTM  Dengan  Adam  Optimizer,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 8, no. 2, p. 67, 2023, doi: 10.31328/jointecs.v8i2.4737.
[6]  A.  P.  Nardilasari,  A.  L.  Hananto,  and  ..., “Analisis  Sentimen  Calon  Presiden  2024 Menggunakan  Algoritma  SVM  Pada  Media Sosial  Twitter,” JOINTECS  … .  ojs.publishing- widyagama.ac.id,  2023.  [Online].  Available: https://ojs.publishing- widyagama.ac.id/index.php/jointecs/article/dow
nload/4265/2464
[7]  A. Saepulrohman, S. Saepudin, and ..., “Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Aplikasi
Whatsapp  Menggunakan  Algoritma  NaÃ¯  ve
Bayes Dan Support Vector Machine,” @ is Best Account.  … , 2021, [Online]. Available: http://ojs.unikom.ac.id/index.php/aisthebest/arti cle/view/4919
[8]  M. I. Putri and I. Kharisudin, “Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Marketplace Tokopedia Pada Situs  Google  Play  Menggunakan  Metode Support  Vector  Machine  (SVM),  Naïve  Bayes, dan  …,” Prism.  Pros.  Semin.  Nas.  … ,  2022, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/ article/view/54577
[9]  R.  O.  Mardiyanto,  K.  Kusrini,  and  ..., “ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA
APLIKASI  BANK  SYARIAH  INDONESIA DENGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA SUPPORT  VECTOR  MACHINE  (SVM),” … Teknol.  Inf.  dan  … ,  2023,  [Online].  Available: https://www.jurnal.stmiksznw.ac.id/index.php/te knimedia/article/view/85
[10]  R.  I.  Syah,  H.  Hoiriyah,  and  M.  Walid, “ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA MEDIA SOSIAL TERHADAP APLIKASI M-HEALTH PEDULI  LINDUNGI  DENGAN  METODE LEXICON  BASED  DAN  NAÏVE  BAYES,” Indones.  J.  … ,  2023,  [Online].  Available: https://ejournal.almaata.ac.id/index.php/IJUBI/a rticle/view/3275
[11]  A. A. Munandar, F. Farikhin, and C. E. Widodo, “Sentimen  Analisis  Aplikasi  Belajar  Online Menggunakan  Klasifikasi  SVM,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 8, no. 2, p. 77, 2023, doi: 10.31328/jointecs.v8i2.4747.
[12]  F.  R.  Irawan,  A.  Jazuli,  and  T.  Khotimah, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Pengguna  Gojek Menggunakan  Metode  K-Nearset  Neighbors,”
JIKO  (Jurnal  Inform.  … ,  2022,  [Online]. Available: http://ejournal.unkhair.ac.id/index.php/jiko/artic le/view/4267
[13]  R.  Puspita  and  A.  Widodo,  “Perbandingan Metode  KNN,  Decision  Tree,  dan  Naïve  Bayes Terhadap Analisis Sentimen Pengguna Layanan BPJS,” J.  Inform.  Univ.  Pamulang ,  2021, [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/467 010-none-7d5afb74.pd
[14]  F. N. Majid,  “ANALISA  SENTIMEN APLIKASI PEDULILINDUNGI DENGAN METODE NBC DAN SVM,” Elkom J. Elektron. dan  Komput. ,  2023,  [Online].  Available: https://journal.stekom.ac.id/index.php/elkom/art
icle/view/1000
[15]  R. T. Handayanto, H. Herlawati, P. D. Atika, and ...,  “Analisis  Sentimen  Pada  Situs  Google Review dengan Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” J.  Komtika  … ,  2021,  [Online]. Available: https://journal.unimma.ac.id/index.php/komtika/ article/view/6280
[16]  R.  Slamet,  W.  Gata,  A.  Novtariany,  and  ..., “Analisis sentimen Twitter terhadap penggunaan artis  Korea  Selatan  sebagai  brand  ambassador produk  kecantikan  lokal,” INTECOMS  J.  … , 2022, [Online].
Available: https://journal.ipm2kpe.or.id/index.php/INTEC OM/article/view/3933