## SATIN – Sains dan Teknologi Informasi
Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Komparasi Naive Bayess dengan Support Vector Machine dalam Analisis Sentimen Aplikasi MyPertamina
Rendy Rian Chrisna Putra 1 , Eza Budi Perkasa 2 , Tri Sugihartono 3 , Ahmad Pakih Alkayess 4 , Irsad Dwi Sandro 5 , Royhan Indallah 6
1 Institut Sains dan Bisnis Atma Luhur, rendyriancp@atmaluhur.ac.id, Pangkalpinang, Indonesia
2 Institut Sains dan Bisnis Atma Luhur, ezabudiperkasa@atmaluhur.ac.id, Pangkalpinang, Indonesia
3 Institut Sains dan Bisnis Atma Luhur, trisugihartono@atmaluhur.ac.id, Pangkalpinang, Indonesia
4 Institut Sains dan Bisnis Atma Luhur, 2111500114@mahasiswa.atmaluhur.ac.id, Pangkalpinang, Indonesia 5 Institut Sains dan Bisnis Atma Luhur, 2011500135@mahasiswa.atmaluhur.ac.id, Pangkalpinang, Indonesia 6 Institut Sains dan Bisnis Atma Luhur, 2022500163@mahasiswa.atmaluhur.ac.id, Pangkalpinang, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : September 14, 2023 : Oktober 16, 2023 : Desember 4, 2023 PT Pertamina  telah  melakukan  sosialisasi  di berbagai  media terkait  pembelian  BBM  Subsidi  yakni  Pertalite  dan  Solar melalui  situs  MyPertamina.  namun,  masyarakat  Indonesia masih  memberian  respons  negatif  terhadap  kebijakan tersebut.  Masyarakat  banyak  memberikan  pendapat  mereka masing-masing  melalui  media  sosial,  khususnya pada  media sosial  Twitter.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah membandingkan  tingkat  Akurasi  klasifikasi  dari  metode Support  Vector  Machine  dengan  Naïve  Bayes  Classifier terhadap  Sentimen  Ulasan  Twitter  terkait  kebijakan penggunaan aplikasi MyPertamina yang dibagi ke dalam tiga kelas  yaitu,  Negatif,  Positif  dan  Netral.  Dataset  yang digunakan dalam  penelitian  ini  menggunakan  hasil  crawling dari ulasan Twitter. Tool yang digunakan dalam penelitian in menggunakan  Google  Colab  dengan  menggunakan  Bahasa pemrograman  Phyton.  Dataset  yang  digunakan  sebanyak 1066  data  berlabel  positif,  negatif,  dan  netral.  Dengan pembagian  data  latih  sebanyak  80%  dan  data  uji  sebanyak 20%.  Penelitian  ini  menghasilkan  bahwa  metode  klasifikasi Support Vector Machine (SVM) lebih unggul di bandingkan metode  klasifikasi  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC).  Metode SVM  menghasilkan  accuracy  sebesar  99.5%  sedangkan Metode NBC menghasilkan accuracy sebesar 97.6%.
Kata Kunci : Analisis Sentimen MyPertamina
Twitter Naïve Bayess Support Vector Machine

## Abstract
PT  Pertamina  has  conducted  outreach  in  various  media  regarding  the  purchase  of  subsidized  fuel, namely Pertalite and Solar through the MyPertamina website. However, Indonesian people still react negatively  to  this  policy.  Many  people  express  their  opinions  via  social  media,  especially  Twitter.
The purpose of this study is to compare the classification accuracy of the Support Vector Machine method  with  Naïve  Bayes  in  the  Twitter  Sentiment  Review  regarding  the  policy  of  using  the MyPertamina application which is divided into three classes, namely Negative, Positive and Neutral. The dataset used in this research uses scrapping results from Tweeter reviews. The tool used in this research uses Google Colab using the Python programming language. The dataset used is 1065 data labeled positive, negative and neutral. By dividing the training data by 80% and the test data by 20%. This  study  found  that  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  classification  method  is  superior  to  the Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  classification  method.  The  SVM  method  produces  an  accuracy  of 99.5% while the NBC method produces an accuracy of 97.6%.

## 1. Pendahuluan
PT  Pertamina  mengeluarkan  kebijakan baru  yakni  penggunaan  situs  MyPertamina dalam  melakukan  pembelian  BBM  Subsidi seperti  Pertalite  dan  Solar  (Wijaya  et  al., 2023).  Hal  ini  menimbulkan  banyak  sekali respons  dari  masyarakat.  Awal  bulan  Juli 2022,  pihak  Pertamina  sudah  melakukan sosialisasi  kepada  masyarakat  untuk  mulai melakukan pendaftaran
MyPertamina
(Maulana  et  al.,  2023).  Masyarakat  diimbau untuk mendaftarkan kendaraan yang dimilikinya.  Namun,  saat  ini  masyarakat yang  diwajibkan  untuk  mendaftarkan  nomor kendaraannya  adalah  masyarakat  yang menggunakan  atau  memiliki  kendaraan beroda empat.
Penggunaan  aplikasi  MyPertamina  saat membeli  BBM  Pertalite  dan  Solar  selain dianggap kontra  produktif  sebuah  kebijakan. Disamping  itu,  tidak  semua  masyarakat menggunakan  HP  android,  dan  masih mungkin  banyak  yang  masih  menggunakan HP jadul.
Perkembangan  media  sosial  menjadi semakin  signifikan  di  era  teknologi  pada beberapa  tahun  terakhir  (Pamungkas  & Kharisudin,  2021)  .  Jumlah pengguna  media sosial terus meningkat pesat dari hari ke hari. Setiap  pengguna  media  sosial  dapat melakukan  posting  mengenai  pandangan, pemikiran, hingga kisah kehidupan mereka di media sosial dengan sebebas-bebasnya tanpa ada batasan apa pun. Proses pembelian BBM Subsidi  menimbulkan  pro  dan  kontra  oleh masyarakat luas di Indonesia, baik mengenai
proses  pelaksanaan  hingga  ketidaksetujuan masyarakat  mengenai  proses  ini.  Melalui media sosial, banyak masyarakat mengungkapkan  pandangan  masing  masing tentang  tindakan  yang  akan  dilakukan pemerintah tersebut.
Kumpulan data yang digunakan sebagai penelitian  tentang  proses  pemberlakuan penggunaan  aplikasi  MyPertamina  untuk pembelian  BBM  bersubsidi  ini  diambil melalui  Twitter  (Indrayanto  et  al.,  2023) (Jefina  Tri  Kumalasari,  2022 ) .  Dari kumpulan data pro dan kontra tersebut dapat dilakukan analisis sentimen dengan memanfaatkan  teknologi  komputer,  yaitu pemanfaatan  proses  penggalian  data  (data mining (Fridom Mailo et al., 2019)
Analisis  sentimen  (opinion  mining)
(Yuyun  et  al.,  2021) merupakan  salah  satu cabang  ilmu  penelitian  dari  kelompok  text mining yang bertujuan agar dapat menentukan  persepsi  atau  subjektivitas publik  (khalayak)  terhadap  suatu  fenomena, kejadian, permasalahan, atau topik pembahasan  dengan  melakukan  prediksi emosi yang terkandung di dalam sebuah kata, kalimat,  atau  kumpulan  dokumen  dengan maksud  agar  dapat  memahami  sikap, pendapat,  serta  emosi  yang  diungkapkan melalui  media  sosial  (Ling  et  al.,  2014) (Indrayanto et al., 2023)
Pada  penelitian  ini  akan  berfokus  pada perbandingan dua algoritma klasifikasi, yaitu Naïve Bayes (Raharjo et al., 2022) (Mustofa Hidayat  &  Syafrullah,  2017)  dan  Support Vector  Machines(Verawati  &  Audit,  2022) (Ansori  &  Holle,  2022).  Tujuan  dari
penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui Metode Klasifikasi yang lebih Unggul dalam melakukan klasifikasi Analisis sentimen Data
Ulasan, yang dalam penelitian ini menggunakan  data  yang  diambil  dari  twitter dengan kata kunci MyPertamina.

## 2. Metode Penelitian
Adapun tahapan Penelitian dalam Penelitian ini bisa dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Adapun langkah langkah penelitian ini adalah sebagai berikut :
3.1. Crawling Data
Peneliti menggunakan metode pengumpulan data dengan melakukan Teknik crawling  data  tweet  (Sari  et  al.,  2019)  pada media  social  twitter  dengan  keyword  App MyPertamina.  Kata  kunci  yang  digunakan dalam pengumpulan dataser yaitu
MyPertamina,  Aplikasi  MyPertamina,  App MyPertamina.  Hasil  Crawling  data  pada tanggal  6  April  -20  Agustus  2023  sebanyak 1276  data  tweet,  kemudian  dilakukan oenghapusan  data  duplikat  sehingga  tersisa sebanyak 1066 data.
3.2. Pre Processing Tahap awal pengolahan data
menggunlan  preprocessing  dengan  beberapa tahapan didalamnya untuk menghasilkan data yang terbebas dari noise.
Pada  tahapan  Pre-processing,  peneliti melakukan beberapa proses yaitu Casefolding,  Tokenizing,  Filtering,  dan Stemming (Apriani et al., 2019).

## 2.2.1 CaseFolding
Pada  tahapan  casefolding  ini,  tim  peneliti melakukan  proses  pengubahan  data  tweet yang  terdapat  huruf  besar  menjadi  huruf kecil(Arum et al., 2023).
2.2.2 Tokenization
Mengumpulkan semua kata kemudian semua tanda  baca,  symbol  yang  bukan  huruf  akan dihilangkan  pada  proses  Tokenization.  Pada proses  Tokenization,  tim  peneliti  melakukan pemotongan  kata  atau  karakter  yang  sesuai dengan kebutuhan(Gunawan et al., 2018).
2.2.3 Filtering (Stopword Removing)
Pada  proses  filtering  ini,  peneliti melakukan  proses  menghilangkan  karakter, tanda baca, serta kata kata umum yang tidak memiliki arti atau informasi yang dibutuhkan (Sari et al., 2019).
2.2.4 Stemming Pada proses stemming, peneliti menghilangkan  semua  imbuhan  pada  token. Token yang memiliki imbuhan awal maupun imbuhan akhir dihilangkan sehingga menjadi kata dasar.
3.3. Labelling Data
Setelah  melakukan  pre-processing,  tim peneliti  melakukan  pelabelan  data  Positif, Negatif,  dan  Netral. Hasil  pelabelan  data menghasilkan sentimen positif sebanyak 999 data,  sentimen  negatif  sebanyak  4  data  dan sentiment netral sebanyak 62 data.
3.4. Pembobotan TF-IDF Pembobotan  TF-IDF    merupakan tahapan  tim  peneliti  memberikan  bobot  nilai pada  setiap  kata.  Dalam  melakukan pembobotan  ini  dibutuhkan  Term Frequency
(TF)  yang  meruakan  banyaknya  kata  atau term  tertentu  yang  terdapat  di  dalam dokumen,  dan  Inverse  Document  Frequency (IDF) yang merupakan frekuensi kemunculan kata  atau  term  dalam  suatu  dokumen.  Nilai IDF filihat dari teks. Jika tidak sering muncul maka nilainya akan lebih besar daripada nilai IDF yang sering muncul. Rumus TF-IDF :
Wdt = TFdt x IDFdt (1) 3.5. Splitting Data Pada  tahapan  splitting  Data,  Tim
Peneliti  membagi  Data Training sebesar 80%, dan Data Testing sebesar 20%.
3.6. Modelling Pada  Tahapan Modelling ini,  Tim peneliti  menggunakan  2  metode  klasifikasi, yaitu  Naïve  Bayess  Classifier  (NBC)  dan Support Vector Machine (SVM) kemudian 2 metode  tersebut  dibandingkan  performa akurasi dalam pengklasifikasian.
2.6.1 Naïve Bayess Classifier
Metode  klasifikasi  NBC  menggunakan  teori probabilitas bayessiang dalam mengolah data numerik  (Yusuf  ansori,  2022)..  Nilai Probabilitas  yang  digunakan  dinyatakan secara sederhana sebagai berikut.
2.6.2 Support Vector Machine
Metode  klasifikasi  SVM  merupakan metode yang sering digunakan dalam anaisis sentiment,  SVM  membuat  sebuah  garis pemisah  yang  berpersan  dalam  memisahkan kelas  dengan  label  positif  dan  kelas  dengan label negative (Yusuf ansori, 2022).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berikut  hasil  dari  proses CaseFolding dapat di lihat di Tabel I.

## Tabel I. Hasil Proses Casefolding
Sebelum Casefolding
Setelah Casefolding
Ini bgmn kok mobil bahan bakar pertalite. saya tidak bisa daftar my pertamina setiap ke SPBU malah terdeteksi bahan bakar solar ini bagaimana kejelasannya apa emang sistem pertamina buruk. Kan setiap pendaftaran mypertamina menggunakan stnk kok bisa terdeteksi solar mobil saya
ini bgmn kok mobil bahan bakar pertalite.
saya tidak bisa daftar my pertamina setiap ke spbu malah terdeteksi bahan bakar solar ini bagaimana kejelasannya apa emang sistem pertamina buruk. kan setiap pendaftaran mypertamina menggunakan stnk kok bisa terdeteksi solar mobil saya
Berikut hasil dari proses Tokenizing dapat di lihat di Tabel II.
Tabel II. Hasil Proses Tokenizing Sebelum Tokenizing Setelah Tokenizing
ini bgmn kok mobil bahan bakar pertalite.
saya tidak bisa daftar my pertamina setiap ke spbu malah terdeteksi bahan bakar solar ini bagaimana kejelasannya apa emang sistem pertamina buruk. kan setiap pendaftaran mypertamina menggunakan stnk kok bisa terdeteksi solar mobil saya ['bgmn', 'mobil', 'bahan', 'bakar', 'pertalite', 'daftar', 'my', 'pertamina', 'spbu', 'terdeteksi', 'bahan', 'bakar', 'solar', 'kejelasannya', 'emang', 'sistem', 'pertamina', 'buruk', 'pendaftaran', 'mypertamina', 'stnk', 'terdeteksi', 'solar', 'mobil']
Berikut  hasil  dari  proses  Stopword  Removal (Filtering)  dapat di lihat di Tabel III.
Tabel III. Hasil Proses Filtering
Sebelum Filtering
Setelah Filtering
ini bgmn kok mobil bahan bakar pertalite. saya tidak bisa daftar my pertamina setiap ke bgmn mobil bahan bakar pertalite daftar my pertamina spbu terdeteksi bahan bakar
spbu malah terdeteksi bahan bakar solar ini bagaimana kejelasannya apa emang sistem pertamina buruk. kan setiap pendaftaran
mypertamina menggunakan stnk kok bisa terdeteksi solar mobil saya solar kejelasannya emang sistem pertamina buruk pendaftaran
mypertamina stnk terdeteksi solar mobil
Berikut hasil dari proses Stemming dapat di lihat di Tabel IV.
Tabel IV. Hasil Proses Stemming Sebelum Stemming
Setelah Stemming
bgmn mobil bahan bakar pertalite daftar my pertamina spbu terdeteksi bahan bakar solar kejelasannya emang sistem
pertamina buruk pendaftaran mypertamina stnk terdeteksi solar mobil bgmn mobil bahan bakar pertalite daftar my pertamina spbu deteksi bahan bakar solar jelas emang
sistem pertamina buruk daftar mypertamina stnk deteksi solar mobil
Berikut  hasil  dari  proses  Pelabelan  dapat  di  lihat di Tabel V.
Tabel V. Hasil Proses Sentiment Analisis
(Labelling) txt_Stop Word txt_token s txt_steami ndo sentim ent bgmn mobil bahan bakar pertalite daftar my per... [bgmn, mobil, bahan, bakar, pertalite, daftar,... bgmn mobil bahan bakar pertalite daftar my per... Negatif kekuatan menangka n bright gas cooking competit... [kekuatan, menangka n, bright, gas, cooking, co... kuat menang bright gas cooking competitio n pil... Positif
lupa mendaftark an kendaraan mu program subsidi ... [lupa, mendaftar kan, kendaraan mu, program, sub... lupa daftar kendara program subsidi sob ikut c... Netral
Hasil pembobotan dapat di lihat di Gambar 2.
Gambar 2. Pembobotan TF-IDF
Pada  tabel  diatas  menunjukkan  bukti  proses penelitian yang sudah dilakukan oleh tim peneliti yaitu  proses  crawling  data  menggunakan  Google Collab,  dan  proses  Pre  Processing  menggunakan Google Collaboratory.
Gambar 3. Visualisasi Data WordCloud
Visualisasi WordCloud dengan sentimen Positif
Gambar 4. Visualisasi Data WordCloud dengan Sentimen Positive
ISSN: 2527-9114, DOI:  10.33372/stn.v9i2.1042
Visualisasi WordCloud ber sentimen Negatif
Gambar 5. Visualisasi Data WordCloud dengan Sentimen Negatif
Visualisasi WordCloud ber sentimen Netral
Gambar 6. Visualisasi Data WordCloud dengan
Sentimen Netral
Gambar 7. Grafik Perbandingan Data Latih dan Data Uji
Modelling mengunakan Naïve Nayess Clasifier
NAÏVE BAYESS sebesar 97.6%
MultinomialNB Accuracy: 0.9765258215962441 MultinomialNB Precision: 0.8498613037447988
MultinomialNB Recall: 0.8076219512195122
MultinomialNB f1_score: 0.8272506082725061 confusion_matrix: [[  5   3] [  2 203]]
precision    recall  f1-score   support Netral       0.71      0.62      0.67         8
Positif       0.99      0.99      0.99       205
accuracy                           0.98       213 macro avg       0.85      0.81      0.83       213 weighted avg       0.98      0.98      0.98       213

## Modelling mengunakan Naïve Nayess Clasifier
Modelling SEVM memilSVM sebesar 99.5%
Here is the classification report: precision    recall  f1-score   support
Netral       1.00      0.88      0.93         8 Positif       1.00      1.00      1.00       205
accuracy                           1.00       213 macro avg       1.00      0.94      0.97       213 weighted avg       1.00      1.00      1.00       213

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang sudah  dijelaskan  di  atas  dapat  disimpulkan bahwa  dalam  penelitian  ini  menghasilkan perbandingan  tingkat  akurasi  dari  2  metode klasifikasi  yang  digunakan  adalah  Support Vector  Machine  (SVM)  dan  Naïve  Bayess Classifier, dengan tingkat akurasi yang lebih unggul  didapatkan  oleh  metode  Support Vector Machine dengan sebesar 99.5% lebih unggul  dibandingkan  metode  Naïve  Bayess Classifier  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 97%.

## 5. Pengakuan
Terima  kasih  kepada  Kemendikbud  Ristek yang  telah  memberikan  support  dan dukungan  terhadap  pelaksanaan  Penelitian melalui  Program  Penelitian  Dosen  Pemula (PDP)  Tahun 2023.

## 6. Referensi
Febyla,  N.,  Wijayanto,  H.,  &  Aranta,  A.
(N.D.). Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Terhadap Aplikasi Mypertamina  Menggunakan  Metode Naive  Bayes  Sentiment  Analysis  Of
Twitter Social Media For Mypertamina Application Using Naive Bayes Method . Fridom  Mailo,  F.,  Lazuardi,  L.,  Manajemen
Dan  Kebijakan  Kesehatan  Fakultas Kedokteran,  D.,  Masyarakat  Dan Keperawatan Universitas Gadjah Mada,
K.,  Sistem  Informasi  Manajemen Kesehatan  Fakultas  Kedokteran,  D., Masyarakat  Dan  Keperawatan,  K.,  & Gadjah  Mada,  U.  (2019).  Analisis Sentimen  Data  Twitter  Menggunakan Metode  Text  Mining  Tentang  Masalah
Obesitas Di Indonesia. In Jurnal Sistem Informasi Kesehatan Masyarakat Journal  Of  Information  Systems  For
Public Health (Vol. 4, Issue 1).
Indrayanto,  C.  G.,  Ratnawati,  D.  E.,  & Rahayudi, B. (2023). Analisis Sentimen Data  Ulasan  Pengguna  Aplikasi Mypertamina  Di  Indonesia  Pada Google  Play  Store  Menggunakan Metode  Random  Forest (Vol.  7,  Issue
3). Http://J-Ptiik.Ub.Ac.Id
Jefina  Tri  Kumalasari.  (2022).  Analisis Sentimen  Terhadap  Program  Kampus
Merdeka  Pada  Twitter  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes,  Union  Dan Synthetic Minority Oversampling Technique  (Smote). Satin  -  Sains  Dan Teknologi Informasi , 9 (1). Https://Doi.Org/10.33372/Stn.V9i1.894
Maulana,  I.,  Apriandari,  W.,  & Pambudi, A. (2023).  Analisis  Sentimen  Berbasis Aspek  Terhadap  Ulasan  Aplikasi Mypertamina  Menggunakan  Support Vector  Machine.  In Idealis:  Indonesia
Journal  Information  System (Vol.  6, Issue 2). Http://Jom.Fti.Budiluhur.Ac.Id/Index.P hp/Idealis/Index
Pamungkas,  F.  S.,  &  Kharisudin,  I.  (2021).
Analisis Sentimen Dengan Svm . 4 , 628 – 634. Https://Journal.Unnes.Ac.Id/Sju/Index. Php/Prisma/
Surya Wijaya, D., Sanjaya, A., & Utomo, W. C.  (2023).  Prosiding  Semnas  Inotek (Seminar  Nasional  Inovasi  Teknologi)
27. In Agustus (Vol. 7). Online.
Ansori,  Y.,  &  Holle,  K.  F.  H.  (2022).
Perbandingan Metode Machine Learning  Dalam  Analisis  Sentimen Twitter. Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi
Informasi (Justin) , 10 (4), 429. Https://Doi.Org/10.26418/Justin.V10i4.
51784
Apriani, R., Gustian, D., Program, S., Sistem, I., Putra, U. N., Indonesia, S., Raya, J., Kaler,  C.,  21,  N.,  &  Sukabumi,  K. (2019).  Analisis  Sentimen  Dengan Naïve  Bayes  Terhadap  Komentar
Aplikasi
Tokopedia. In Jurnal
Rekayasa  Teknologi  Nusa  Putra (Vol. 6, Issue 1).
Arum,  D.  S.,  Butsianto,  S.,  Astuti,  R.,  & Pelita  Bangsa,  U.  (2023).  Ciptaan
Disebarluaskan  Di  Bawah  Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional. Analisis Sentimen
Masyarakat  Indonesia  Terhadap  Sea Games  2023  Di  Twitter  Dengan Metode  Naïve  Bayes  Program  Studi Teknik  Informatika  123  Fakultas Teknik  123. Journal  Of  Information System,
Applied, Management,
Accounting  And  Research , 7 (3),  728 – 738.
Https://Doi.Org/10.52362/Jisamar.V7i3 .1150
Darwis,  D.,  Siskawati,  N.,  &  Abidin,  Z. (N.D.). Penerapan  Algoritma  Naive Bayes  Untuk  Analisis  Sentimen  Review Data Twitter Bmkg Nasional . 15 (1).
Gunawan, B., Sasty, H., #2, P., Esyudha, E.,
& #3, P. (2018). Jepin (Jurnal Edukasi Dan  Penelitian  Informatika)  Sistem Analisis Sentimen Pada Ulasan Produk Menggunakan  Metode  Naive  Bayes . 4 (2), 17 – 29. Www.Femaledaily.Com Indrayanto,  C.  G.,  Ratnawati,  D.  E.,  & Rahayudi, B. (2023). Analisis Sentimen Data  Ulasan  Pengguna  Aplikasi Mypertamina  Di  Indonesia  Pada Google  Play  Store  Menggunakan Metode  Random  Forest (Vol.  7,  Issue 3). Http://J-Ptiik.Ub.Ac.Id Ling, J., Putu, I., Kencana, E. N., & Oka, T.
B. (2014). Analisis Sentimen Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier  Dengan  Seleksi  Fitur  Chi Square . 3 (3), 92 – 99.
Mustofa  Hidayat,  A.,  &  Syafrullah,  M.
(2017). Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam Analisis  Sentimen  Untuk  Klasifikasi Pada  Layanan  Internet  Pt.Xyz (Vol.  9,
Issue 2). Www.Twitter.Com Qamal,  M.,  &  Fuadi,  W.  (N.D.). Analisis Sentimen  Toko  Online  Menggunakan
Algoritma Naive Bayes Classifier .
Raharjo, R. A., Made, I., Sunarya, G., Gede,
D., & Divayana, H. (2022). Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes Classifier Dan Support Vector Machine Pada Kasus Analisis Sentimen Terhadap  Data  Vaksin  Covid-19  Di Twitter . 15 (2), 456 – 464.
Http://Journal.Stekom.Ac.Id/Index.Php/ Elkom  Page456
Sari,  R.,  Yulia  Hayuningtyas,  R.,  &  Nusa
Mandiri, S. (2019a). Penerapan
Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Analisis Sentimen  Pada  Wisata  Tmii  Berbasis Website. Ijse-Indonesian  Journal  On Software Engineering , 5 (2), 51 – 60.
Sari,  R.,  Yulia  Hayuningtyas,  R.,  &  Nusa Mandiri, S. (2019b). Penerapan
Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Analisis Sentimen  Pada  Wisata  Tmii  Berbasis Website. Ijse-Indonesian  Journal  On Software Engineering , 5 (2), 51 – 60. Verawati,  I.,  &  Audit,  B.  S.  (2022). Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier Untuk  Analisis  Sentiment  Pengguna Twitter  Terhadap  Provider  By.U. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,
6 (3), 1411. Https://Doi.Org/10.30865/Mib.V6i3.41 32
Yuyun,  Nurul  Hidayah,  &  Supriadi  Sahibu. (2021).  Algoritma  Multinomial  Naïve Bayes  Untuk  Klasifikasi  Sentimen
Pemerintah Terhadap Penanganan
Covid-19  Menggunakan  Data  Twitter. Jurnal  Resti  (Rekayasa  Sistem  Dan Teknologi  Informasi) , 5 (4),  820 – 826. Https://Doi.Org/10.29207/Resti.V5i4.3 146
Maulana,  I.,  Apriandari,  W.,  & Pambudi, A. (2023).  Analisis  Sentimen  Berbasis Aspek  Terhadap  Ulasan  Aplikasi Mypertamina  Menggunakan  Support Vector  Machine. Idealis:  Indonesia Journal  Information  System , 6 (2),  172-
181.
Simbolon, O. S., Manullang, M. E., Alvarez, S., Brutu, L. F. M., & Indra, E. (2023). Sentiment  Analysis  Of  Mypertamina Application  Using  Support  Vector
Machine And Naïve Bayes
Algorithms. Jurnal  Sistem  Informasi Dan  Ilmu  Komputer  Prima  (Jusikom Prima) , 7 (1), 177-189.
Nursalim,  A.  Analisis  Sentimen  Komentar Pada  Google  Play  Store,  Twitter  Dan
Youtube Terhadap Aplikasi
Mypertamina  Dengan  Support  Vector Machine. Jurnal  Teknik  Informatika (Jutif) .
Maulana,  R.,  Voutama,  A.,  &  Ridwan,  T.
(2023).  Analisis  Sentimen  Ulasan Aplikasi  Mypertamina  Pada  Google
Play  Store  Menggunakan  Algoritma Nbc.  Jurnal  Teknologi  Terpadu,  9(1), 42-48.
Ananto,  F.  S.,  &  Hasan,  F.  N.  (2023). Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes Terhadap  Analisis  Sentimen  Ulasan Aplikasi  Mypertamina  Pada  Google Play  Store. Jurnal  Ict:  Information Communication  &  Technology , 23 (1),
75-80.
Rd,  P.  A.  W.,  Susilawati,  I.,  &  Witanti,  A.
(2023). Analisis Sentimen Pada Komentar Aplikasi Mypertamina Dengan  Metode  Multinomial  Naive Bayes. Forai  Journal:  Informatics  And Artificial Intelligence Journal , 1 (1), 10-
19.
Nanda  Sepriadi,  N.  A.  N.  D.  A.  (2023). Analisis  Sentimen  Review  Aplikasi
Mypertamina Menggunakan Word Embedding  Fasttext  Dan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor. Analisis  Sentimen Review Aplikasi Mypertamina Menggunakan Word Embedding Fasttext  Dan  Algoritma  K-Nearest Neighbor , 15 (1), 91-109.
Nujjiya,  F.  (2023). Analisis  Sentimen  Media Sosial  Twitter  Terhadap  Aplikasi Mypertamina  Menggunakan  Metode Naive  Bayes (Doctoral  Dissertation,
Universitas Mataram).
Maulana,  I.,  Apriandari,  W.,  & Pambudi, A. (2023).  Analisis  Sentimen  Berbasis Aspek  Terhadap  Ulasan  Aplikasi Mypertamina  Menggunakan  Support Vector  Machine. Idealis:  Indonesia Journal  Information  System , 6 (2),  172- 181.
Maulana,  I.,  Apriandari,  W.,  & Pambudi, A. (2023).  Analisis  Sentimen  Berbasis Aspek  Terhadap  Ulasan  Aplikasi Mypertamina  Menggunakan  Support
Vector  Machine. Idealis:  Indonesia Journal  Information  System , 6 (2),  172- 181. Mahendra,  A.  R.  (2023). Analisis  Sentimen Review  Kepuasan  Kostumer  Terhadap
Aplikasi  Mypertamina  Menggunakan Metode  Lexicon  Based  Dan  Support Vector  Machine (Doctoral  Dissertation, Institut  Sains  &  Teknologi  Akprind Yogyakarta).
Maulana,  R.,  Voutama,  A.,  &  Ridwan,  T. (2023).  Analisis  Sentimen  Ulasan Aplikasi  Mypertamina  Pada  Google Play  Store  Menggunakan  Algoritma Nbc. Jurnal  Teknologi  Terpadu , 9 (1), 42-48.
Alam,  S.,  &  Sulistyo,  M.  I.  (2023). Analisis
Sentimen Berdasarkan Ulasan Pengguna  Aplikasi  Mypertamina  Pada Google Playstore Menggunakan Metode  Naïve  Bayes. Storage:  Jurnal Ilmiah Teknik Dan Ilmu Komputer , 2 (3), 100-108.
Rd,  P.  A.  W.,  Susilawati,  I.,  &  Witanti,  A.
(2023). Analisis Sentimen Pada Komentar Aplikasi Mypertamina
Dengan  Metode  Multinomial  Naive Bayes. Forai  Journal:  Informatics  And Artificial Intelligence Journal , 1 (1), 10-
19.
Cholil, W. W., Panjaitan, F., Ferdiansyah, F., Arista, A., Astriratma, R., & Rahayu, T. (2022,  November).  Comparison  Of
Machine Learning Methods In Sentiment  Analysis  Pedulilindungi Applications.  In 2022  International Conference On Informatics, Multimedia,  Cyber  And  Information
System (Icimcis) (Pp. 276-280). Ieee. Maulana,  I.,  Apriandari,  W.,  & Pambudi, A. (2023).  Analisis  Sentimen  Berbasis Aspek  Terhadap  Ulasan  Aplikasi Mypertamina  Menggunakan  Support Vector  Machine. Idealis:  Indonesia Journal  Information  System , 6 (2),  172-
181.
Simbolon, O. S., Manullang, M. E., Alvarez, S., Brutu, L. F. M., & Indra, E. (2023). Sentiment  Analysis  Of  Mypertamina Application  Using  Support  Vector
Machine And Naïve Bayes Algorithms. Jurnal  Sistem  Informasi
Dan  Ilmu  Komputer  Prima  (Jusikom Prima) , 7 (1), 177-189. Nujjiya,  F.  (2023). Analisis  Sentimen  Media Sosial  Twitter  Terhadap  Aplikasi Mypertamina  Menggunakan  Metode Naive  Bayes (Doctoral  Dissertation, Universitas Mataram). Mahendra,  A.  R.  (2023). Analisis  Sentimen Review  Kepuasan  Kostumer  Terhadap Aplikasi  Mypertamina  Menggunakan Metode  Lexicon  Based  Dan  Support Vector  Machine (Doctoral  Dissertation, Institut  Sains  &  Teknologi  Akprind Yogyakarta). Maulana,  R.,  Voutama,  A.,  &  Ridwan,  T. (2023).  Analisis  Sentimen  Ulasan Aplikasi  Mypertamina  Pada  Google Play  Store  Menggunakan  Algoritma Nbc. Jurnal  Teknologi  Terpadu , 9 (1),
42-48.
RD,  P.  A.  W.,  Susilawati,  I.,  &  Witanti,  A.
(2023).  Analisis  Sentimen  pada  Komentar Aplikasi  MyPertamina  dengan  Metode Multinomial  Naive  Bayes. ForAI  Journal: Informatics  and  Artificial  Intelligence Journal , 1 (1), 10-19.