## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Analisis Sentimen Wacana Penerapan Jalan Berbayar di Jakarta Menggunakan Algoritma SVM
Ahmad Fauzi * , Eko Harli, Tria Hadi Kusmanto
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI, Jakarta, Indonesia Email: 1 ahmadfauzi.udzi@gmail.com, 2 eko.harli@gmail.com, 3 triahadi226@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ahmadfauzi.udzi@gmail.com
Abstrak− Kemacetan lalu lintas merupakan salah satu masalah serius yang dihadapi oleh kota-kota besar di seluruh dunia, termasuk Jakarta. Salah satu upaya dalam menangani kemacetan di Jakarta adalah dengan menerapkan Jalan Berbayar (ERP) pada sejumlah ruas jalan.  Usulan  penerapan  jalan  berbayar  merupakan  kebijakan  yang  kontroversial  di  Jakarta,  dan  pemahaman  sentimen  masyarakat terkait kebijakan ini memiliki nilai penting dalam pengambilan keputusan. Twitter sebagai sebagai media sosial terbesar menjadi wadah aspirasi masyarakat dalam menyuarakan pendapat mengenai kebijakan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk  menganalisis sentimen wacana  terkait  penerapan  jalan  berbayar  di  Jakarta  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM).  Data  sentimen  yang digunakan terdiri dari sentimen positif dan sentiment negatif. Hasil penelitian menunjukan bahwa algoritma SVM dengan nilai akurasi sebesar 81%, presisi sebesar 83%, dan recall sebesar 85%.
Kata Kunci: Sentimen; Twitter; ERP; Jakarta; SVM; Jalan Berbayar
Abstract− Traffic  congestion  is  a  serious  problem  faced  by  major  cities  worldwide,  including  Jakarta.  One  effort  to  address  traffic congestion in Jakarta is by implementing Electronic Road Pricing (ERP) on certain road sections. The proposal for implementing ERP is a controversial policy in Jakarta, and understanding the sentiment of the community regarding this policy is crucial for decision- making. Twitter, as the largest social media platform, serves as a platform for the public to voice their opinions regarding this policy. This research aims to analyze the discourse sentiment related to the implementation of ERP in Jakarta using the Support Vector Machine (SVM)  algorithm.  The  sentiment  data  used  consists  of  positive  and  negative  sentiments.  The  research  results  show  that  the  SVM algorithm achieved an accuracy rate of 81%, precision of 83%, and recall of 85%.
Keywords : Sentiment; Twitter; ERP; Jakarta; SVM; Road Pricing

## 1. PENDAHULUAN
Kemacetan lalu lintas merupakan salah satu masalah serius yang dihadapi oleh kota-kota besar di seluruh dunia, termasuk Jakarta.  Tingginya  volume  kendaraan,  pertumbuhan  populasi,  dan  infrastruktur  yang  terbatas  telah  menyebabkan kemacetan yang parah di ibu kota Indonesia. Pada tahun 2017 kemacetan menyebabkan peningkatan waktu tempuh secara rata-rata adalah 72 menit bagi para pekerja untuk berangkat ke kantor. Hal ini juga turut menimbulkan kerugian dari sisi ekonomi Jakarta hampir 65 Triliun di tahun 2023.
Untuk mengatasi masalah ini, pemerintah Jakarta telah menerapkan berbagai kebijakan, dimulai dari mengganti kebijakan three in one, menjadi sistem ganjil genap. Hingga adanya usulan penerapan sistem jalan berbayar (Electronic Road Pricing – ERP). Usulan jalan berbayar ini terus timbul-tenggelam 5 tahun belakangan ini, banyaknya faktor-faktor pendukungyang harus dipersiapkan oleh pemerintah DKI Jakarta menjadi salah satu penyebab belum dapat diterapkannya usulan tersebut.
Sistem ganjil genap melibatkan pembatasan kendaraan berdasarkan nomor plat, di mana kendaraan dengan nomor plat  ganjil  dan  genap  diperbolehkan  untuk  beroperasi  pada  hari-hari  tertentu.  Kebijakan  ganjil  genap  sendiri  sudah berjalan dengan baik [1]. Dimana 2017 indeks kemacetan 61% dan pada tahun 2020 turun menjadi 36%, namun ditahun 2023 ini indeks kemacetan kembali meningkat seiiring dengan sudah diberlakukannya kembali kehidupan normal setelah pandemi Covid-19. Ini dapat terlihat dimana kota Jakarta dari peringkat ke-46 menjadi posisi ke-29 kota termacet di dunia (TomTom Traffic Index).
Sementara  itu  usulan  kebijakan  jalan  berbayar  adalah  konsep  di  mana  pengguna  jalan  harus  membayar  tarif tertentu untuk  mengakses dan menggunakan jalan tersebut. Tujuan utama dari kebijakan ini adalah untuk  mengurangi volume kendaraan pribadi, merangsang penggunaan transportasi publik, dan meningkatkan efisiensi lalu lintas. Dari hal tersebut maka perlu adanya peningkatan transportasi public yang nyaman, aman dan mudah dijangkau oleh masyarakat Jakarta.
Dalam  konteks  ini,  analisis  sentimen  wacana  kebijakan  jalan  berbayar  menjadi  penting  untuk  memahami  dan mengevaluasi efektivitas kebijakan ini dalam mengatasi masalah kemacetan di Jakarta. Analisis sentimen adalah proses untuk memahami dan mengelompokan suatu kata yang dibagi menjadi beberapa kelas. Analisis sentimen juga disebut opinion  mining  yang dapat diartikan  menggali opini dan emosi dari data uji. Tujuan dari analisis  sentimen itu  sendiri adalah untuk mengekstrak atribut dan komponen dari beberapa komentar yang ada di media sosial dan sehingga dapat menentukan beberapa kelas positif, negatif dan netral [2][3].
Media sosial berperan sangat penting terhadap analisis sentimen publik sekarang ini, dengan banyaknya informasi yang  didapat,  akan  lebih  memudahkan  dan  bermanfaat  untuk  melakukan  analisis  sentimen  terutama  mengenai  opini publik. Media sosial ialah salah satu sumber yang sangat umum digunakan untuk berkomunikasi, berbagi dokumen serta data  dengan  jumlah  komunitas  yang  besar.  Beragam  opini  diberikan  masyarakat  melalui  media  sosial  dan  yang disampaikan cenderung terpolarisasi menjadi sentimen yang mendukung dan menolak, salah satu media sosial tersebut

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
adalah Twiter  [4]. Twitter  merupakan  salah satu platform  yang banyak digunakan di hampir seluruh  negara di Dunia, termasuk Indonesia. Berdasarkan laporan Wearesocial Hootsuite pengguna media sosial Twitter di Indonesia diawal tahun 2023 mencapai hingga 24 juta pengguna [5]
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisis  wacana  adalah  algoritma  Support  Vector Machine (SVM) [6]. SVM adalah metode pembelajaran mesin yang efektif untuk klasifikasi dan analisis sentimen dalam teks.  SVM  juga  sangat  cocok  untuk  mengatasi  masalah  dalam  dunia  nyata  yang  bersifat  linear  separable  [7].  Akurasi SVM sebesar 82% lebih baik dari Algoritma Naïve Bayes yang hanya sebesar angka 76,56% ditunjukan pada penelitian dalam mengulas review analisis [8]. Hasil yang sama juga ditunjukan pada penelitian sentimen analisis dari data twitter terkait  gempa  yang  terjadi  di  negara  Chile,  penelitian  tersebut  menunjukan  nilai  akurasi  SVM  sebesar  81,2% dibandingkan dengan Naïve Bayes (74,2%) dan Random Forest (72,5%) [9]. Penelitian lainnya SVM menunjukan nilai akurasi  sebesar  91%  berbanding  Clustering  I-means  dengan  nilai  akurasi  82%,  terhadap  data  sentimen  analisis  pada pelaksanaan PILKADA serentak dengan sumber data berasal dari Twitter [10].
Dalam  konteks  analisis  wacana,  SVM  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  teks  menjadi  kategori  yang berbeda, seperti pendukung kebijakan jalan berbayar, penentang kebijakan, atau netral. Dengan memanfaatkan SVM, kita dapat mengidentifikasi dan menganalisis sentimen yang terkandung dalam teks terkait dengan kebijakan jalan berbayar, baik  itu  dalam  bentuk  ulasan  masyarakat,  artikel  berita,  atau  twit  media  sosial.    Penelitian  terkait  analisis  sentimen terhadap  bidang  transportasi  sebelumnya  sudah  dilakukan  pada  penelitian  Analisa  sentimen  pengguna  transportasi transjakarta  menggunakan  metode  Naives  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  [11].  Penelitian  lain  juga  mengangkat  ERP dalam pengendalian mobil pribadi di salah satu jalan protokol di Jakarta, namun penelitian tersebut menggunakan model analisis sensitifitas hubungan utilitas antara ERP dan variable lain [12]. Dari penelitian sebelumnya dapat dilihat belum adanya penelitian yang berfokus pada Analisa sentimen terhadap wacana kebijakan ERP di Jakarta menggunakan metode SVM.  Melalui  pendekatan  ini,  kami  bertujuan  untuk  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  efektivitas kebijakan  jalan  berbayar  dalam  mengatasi  masalah  kemacetan  di  Jakarta.  Dengan  demikian,  hasil  analisis  sentimen wacana ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berharga bagi para pengambil keputusan dan pemerintah daerah dalam perencanaan, pengembangan, dan evaluasi kebijakan transportasi di Jakarta

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tahapan  yang  tersaji  pada  gambar  1,  terdapat  4  proses  tahapan  secara  umum  dalam penelitian ini yaitu; Pengumpulan Data, Preprocessing Data, Implementasi Algoritma dan Evaluasi.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Tahapan ini merupakan tahapan awal untuk pengolahan data, data yang digunakan adalah data yang berasal dari twitter dengan proses crawling. Crawling adalah proses  menjelajahi  web dan   mengunduh halaman  websecara otomatisuntuk mengumpulkan   informasi.   Program  yang  khusus  bertugas   melakukan crawling disebut Crawler  [13]. Data yang diolah sebanyak 300 tweet hasil dari crawling pada twitter dengan rentang waktu 1 tahun terakhir.

## 2.2 Preprocessing Data
Preprocessing data merupakan tahapan awal sebelum data diolah, tujuan dari tahapan ini adalah untuk memastikan data yang digunakan bersih. Ada beberapa tahapan preprocessing yang dilakukan pada penelitian ini:
a. Cleansing Data
Cleansing data membuang kata-kata yang tidak ada maknanya seperti URL, hastag, mention dan karakter yang tidak diperlukan.
b. Labeling Data
Pelabelan data pada penelitian ini dilakukan untuk memberikan nilai sentiment positif ataupun negatif pada sebuah tweet.
c. Case-folding
Case-folding mengubah semua karakter menjadi sama, misalnya kata-kata diubah dari huruf besar ke huruf kecil [14]
2.3 Implementasi Algoritma
2.3.1 Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) adalah sistem pembelajaran yang pengklasifikasiannya menggunakan ruang hipotesis berupa  fungsi-fungsi  linear  dalam  sebuah  ruang  fitur  (feature  space)  berdimensi  tinggi,  dilatih  dengan  algoritma

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
pembelajaran  yang didasarkan pada teori  optimasi dengan  mengimplementasikan  learning bias  yang berasal dari teori pembelajaran statistik [15].
Dalam  teknik  ini,  SVM  berusaha  untuk  menemukan  fungsi  pemisah  (klasifier)  yang  optimal  yang  bisa memisahkan  dua  kelas  yang  berbeda.  Teknik  ini  berusaha  menemukan  fungsi  pemisah  (hyperplane)  terbaik  diantara fungsi  yang  tidak  terbatas  jumlahnya  untuk  memisahkan  dua  macam  obyek.  SVM  berusaha  menemukan  hyperplane dengan  memaksimalkan  jarak  antar  kelas  [16],    hyperplane  terbaik  adalah  hyperplane  yang  terletak  di  tengah-tengah antara  dua  set  obyek  dari  dua  kelas.  Seperti  diilustrasikan  pada  Gambar  1(a).    Dengan    cara    ini,    SVM  menjamin kemampuan generalisasi yang tinggi untuk data-data yang akan datang, seperti diilustrasikan pada Gambar 1(b).

## Gambar 2. Hyperline Terbaik dengan Margin Maksimum
Dalam  SVM,  objek-objek  data  terluar  yang  paling  dekat  dengan  hyperplane  ini  disebut  support  vector.  Hanya support vector inilah yang diperhitungkan oleh SVM untuk menemukan hyperplane paling optimal sedangkan  objek- objek  data yang lain tidak diperhitungkan sama sekali, dengan cara ini SVM dapat bekerja secara lebih efisien [7].

## 2.3.2 Metode Kernel SVM
Pada dasarnya, kasus-kasus di dunia nyata adalah kasus yang tidak linier. Untuk mengatasi sifat tidak linier adalah dengan memakai metode kernel. Metode kernel pada umumya terdapat 4 jenis fungsi kernel yang dapat diterapkan pada algoritma SVM, yaitu:
a. Kernel Linear
b. Kernel Polynomial
c. Kernel Gaussian
d. Kernal Sigmoid
2.4 Evaluasi
Evaluasi dibutuhkan untuk melihat sejauh mana model yang dibangun terhadap sebuah algoritma bisa diterima atau perlu peningkatan  lainnya.  Evaluasi    pada    penelitian    ini    menggunakan  perhitungan  Accuracy:  ukuran      berapa      banyak prediksi  yang  benar  dari  model  yang  telah  dibuat untuk    menguji    dataset, Precision: Mengukur seberapa banyak kasus yang diprediksi dengan benar sebenarnya ternyata positif, dan Recall: mengukur kasus nilai  actual  positif  yang dapat    diprediksi    dengan  benar  menggunakan  model  yang  telah  dibuat.  Ketiga  perhitungan  tersebut  merupakan perhitungan  berdasarkan  total  prediksi  ulasan  yang  benar  berdasarkan  model  yang  telah  dibuat.  Penelitian  ini menggunakan Confusion Matrix untuk menghitung ketiga nilai tersebut [17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Crawling Data
Terdapat 304 hasil crawling data yang berasalkan dari twitter, jumlah data yang terbatas ini tidak lepas dari kebijakan twitter  yang baru dimana  perusahaan tersebut  membatasi jumlah  tweet  yang dapat dilihat seseorang. Kata  kunci  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  “jalan  berbayar  erp  Jakarta”.  Tabel  1  menunjukan  beberapa  hasil  tweet  yang didapat.
Tabel 1. Contoh Tweet Hasil Crawling Data No Tweet
1 Mobil listrik di jakarta sejatinya buat ngehindarin ganjil-genap. trus ada wacana jalan berbayar ERP si mobil listrik  pun  kena  bayar  juga  kalo  mau  lewat.  lalu  temenku  yang  kemaren  beli  lonik5  misuh-misuh  rak  jelas 😆😆😆
2 Semoga dicabut Aturan Jalan berbayar/ ERP Di Dki jakarta
3 Makin hari jalanan jakarta makin macet, dan solusinya konon jalan-jalan berbayar (ERP) 🚗 🛻 🚚🚌 solusi gak sih? #seriusnanya https://t.co/iPlZmet2e2

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 6, Juli 2023 Hal 297−302 https://djournals.com/resolusi
No Tweet
4 Sejumlah warga yang tinggal di Ibu Kota mengaku keberatan dengan rencana Pemerintah menerapkan sistem jalan  berbayar  elektronik  di  sejumlah  ruas  jalan  Ibu  Kota.    Transportasi  umum  di  DKI  Jakarta  dinilai  masih belum memadai secara waktu. &lt  #Megapolitan #ERP https://t.co/Y7kKbdQDNc
5 Pemberlakuan  jalan  berbayar  atau  Electronic  Road  Pricing  (ERP)  di  wilayah  Jakarta,  masih  dalam  tahap perencanaan.    #DishubDKI  #ERP  #jalanberbayar  #pemprovdki    Simak  selengkapnya  klik  disini ⬇️ https://t.co/KYweEWKE0L https://t.co/7KOi5hOstV

## 3.2 Cleansing Data
Proses ini merupakan proses pembersihan dokumen dari kata- kata yang tidak dibutuhkan dan tweet-tweet yang terlihat duplikat untuk mengurangi noise [16]. Kata yang dihilangkan merupakan suatu karakter HTML, kata kunci, emoticon, hastag (#), mention username (@username), angka dan url [18]. Hasil dari cleansing data terdapat reduksi data dari 304 total tweet menjadi 259. Tabel 2 menunjukan hasil dari cleansing data.
Tabel 2. Hasil Cleansing Data No Tweet
1 Mobil listrik di jakarta sejatinya buat ngehindarin ganjil-genap. trus ada wacana jalan berbayar ERP si mobil listrik pun kena bayar juga kalo mau lewat lalu temenku yang kemaren beli lonik5 misuh-misuh rak jelas
2 Semoga dicabut Aturan Jalan berbayar ERP Di Dki jakarta
3 Makin hari jalanan jakarta makin macet dan solusinya konon jalan-jalan berbayar ERP solusi gak sih
4 Sejumlah warga yang tinggal di Ibu Kota mengaku keberatan dengan rencana Pemerintah menerapkan sistem jalan berbayar elektronik di sejumlah ruas jalan Ibu Kota  Transportasi umum di DKI Jakarta dinilai masih belum memadai secara waktu.
5 Pemberlakuan  jalan  berbayar  atau  Electronic  Road  Pricing  ERP  di  wilayah  Jakarta  masih  dalam  tahap perencanaan

## 3.3 Labeling Data
Data hasil cleansing selanjutnya masuk kedalam tahap pelabelan data, proses pelabelan dilakukan secara manual dengan menentukan tweet tersebut masuk kedalam kelompok sentiment positif atau negatif. Metode pelabelan manual ini sangat cocok untuk menilai opini publik seperti dilakukan penelitian sebelumnya [7][19]. Label negatif diberikan terhadap tweet yang berisi penolakan dan kekecewaan terhadap adanya usulan wacana penerapan jalan berbayar di Jakarta. Sedangkan label positif diberikan terhadap tweet yang menunjukan antusiasme dan optimistis bahwa dengan adanya penerapan jalan berbayar di Jakarta akan mengurangi kemacetan dan memudahkan semua pihak. Tabel 3 Menunjukan jumlah sentimen negatif dan postifif hasil proses pelabelan data
Tabel 3. Jumlah Pelabelan Data Label Jumlah Positif 114 Negatif 145

## 3.4 Case Folding
Proses  ini  digunakan  untuk  menyamakan  seluruh  karakter  yang  ada  menjadi  huruf  kecil  seluruhnya  [20].  Tabel  4 menunjukan hasil dari proses case folding
Tabel 4. Hasil Case Folding No Sebelum Case Folding Setelah Case Folding 1 Semoga  dicabut  Aturan  Jalan  berbayar  ERP  Di Dki jakarta semoga dicabut aturan jalan berbayar erp di dki jakarta
2 Makin  hari  jalanan  jakarta  makin  macet  dan solusinya  konon  jalan-jalan  berbayar  ERP  solusi gak sih makin  hari  jalanan  jakarta  makin  macet  dan  solusinya konon jalan-jalan berbayar erp solusi gak sih

## 3.5 Implementasi Algoritma

## 3.5.1 Data Latih dan Data Uji
Hasil preprocessing data selanjutnya dilakukan data splitting (pembagian data) antara data latih (data train) dengan data uji (data test). Data latih digunakan oleh SVM untuk membentuk model classifier, model yang terbentuk akan digunakan sebagai prediksi kelas data baru yang belum pernah ada sebelumnya. Data latih dan data uji yang digunakan adalah data yang telah memiliki label kelas, dengan perbandingan data latih dan data uji adalah 90% : 10% [7]. Setelah dilakukan data splitting diperoleh 233 data latih dan 26 data uji. Proses ini menggunakan bantuan library Scikit-learn [21]

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 6, Juli 2023 Hal 297−302 https://djournals.com/resolusi

## 3.5.2 Klasifikasi Support Vector Machine
Tahapan terakhir pada penelitian adalah menerapkan metode SVM terhadap data yang telah dilatih sebelumnya. Secara umum SVM memiliki 4 fungsi kernel dalam mengelompokkan data. Yiatu:. Penelitian ini menggunakan fungsi kernel linear. Selanjutnya dilakukan pengujian terhadap nilai-nilai parameter SVM yang optimal untuk proses analisis sentimen. Pada algoritma SVM dengan menggunakan kernel linier, terdapat satu parameter yang dapat diuji yaitu nilai Cost (C), dengan nilai parameter C pada penelitian ini adalah: [0,01; 0,05; 0,25; 0,5; 0,75; 1]. Tabel 5 menunjukan hasil accuracy score untuk setiap nilai C. Dari tabel terlihat bahwa nilai C terbaik dimulai dari nilai 0.25 dengan akurasi yang didapat adalah 85%
Tabel 5. Hasil pengujian nilai C Nilai Cost 0,01 0,05 0,25 0,5 0,75 1 Accuracy Score 0.7307 0.7692 0.8461 0.8076 0.8076 0.8076
Pengujian ini menghasilkan akurasi, recall, percision serta F1- Score/F-Measure seperti yang terlihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Akurasi Precision Recall F1-score Support Negative 0,90 0,92 0,86 13 Positive 0,81 0,77 0,83 13 Accuracy 0,85 26 Macro avg 0,85 0,85 0,85 26 Weighted avg 0,85 0,85 0,85 26
Tabel  6.  menunjukan  bahwa  hasil  pengujian  untuk  metode  klasifikasi  Support  Vector  Machine  mendapatkkan akurasi sebesar 85%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari penelitian yang sudan dilakukan, dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan Algoritma SVM dan kernel fungsi linear, menunjukan akurasi sebesar 85% untuk analisis sentimen terhadap wacana penerapan jalan berbayar di Ibukota Jakarta. Pengembangan yang dapat dilakukan pada penelitian ini antara lain dengan menambah jumlah data yang  diolah,  menggunakan  fungsi  kernel  yang  lain  seperti  gaussion  kernel  pada  algoritma  SVM  selain  itu  juga  dapat dengan  mengubah  metode  pemilihan  data  training.  Selanjutnya  dapat  pula  dengan  melanjutkan  untuk mengimplementasikan kedalam sebuah aplikasi untuk mengklasifikasikan opini negative dan positif.

## REFERENCES
[1] A.  H.  Rahadian,  M.  Saputra,  and  D.  Ramadhanty,  “Analisis  Implementasi  Kebijakan  Sistem  Ganjil  Genap  Dalam  Mengatasi Kemacetan  Di  Provinsi  DKI  Jakarta,”  J.  Ilm.  untuk  Mewujudkan  Masy.  Madani,  vol.  50,  no.  1, pp. 50–52,  2022, [Online]. Available: http://ojs.stiami.ac.id.
[2] K.  A.  B.  Permana,  M.  Sudarma,  and  W.  G.  Ariastina,  “Analisis  Rating  Sentimen  pada  Video  di  Media  Sosial  Youtube Menggunakan STRUCT-SVM,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro, vol. 18, no. 1, p. 113, 2019, doi: 10.24843/mite.2019.v18i01.p17.
[3] K. Setiawan, B. Rahmatullah, Burhanuddin, A. B. Paryanti, and F. Fauzi, “Komparasi Metode Naive Bayes Dan Support Vector Machine Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk Analisis Sentimen Mobil Esemka,” JISAMAR (Journal Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res., vol. 4, no. 3, pp. 102–111, 2020, [Online]. Available: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamarTelp.+62-21-3905050.
[4] A. Harun and D. Putri Ananda, “Analisa Sentimen Opini Publik Tentang Vaksinasi Covid-19 di Indonesia Menggunakan Naïve bayes  dan  Decission  Tree,”  MALCOM  Indones.  J.  Mach.  Learn.  Comput.  Sci.,  vol.  1,  no.  1,  pp.  58–64,  May  2021,  doi: 10.57152/malcom.v1i1.63.
[5] S.  Kemp,  “DIGITAL  2023:  INDONESIA,”  2023.  https://datareportal.com/reports/digital-2023-indonesia  (accessed  Jul.  01, 2023).
[6] P. A. Permatasari, L. Linawati, and L. Jasa, “Survei Tentang Analisis Sentimen Pada Media Sosial,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro, vol. 20, no. 2, p. 177, 2021, doi: 10.24843/mite.2021.v20i02.p01.
[7] N.  Fitriyah,  B.  Warsito,  and  D.  A.  I.  Maruddani,  “ANALISIS  SENTIMEN  GOJEK  PADA  MEDIA  SOSIAL  TWITTER DENGAN KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM,” J. Gaussian, vol. 9, no. 3, pp. 376–390, Aug. 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.28932.
[8] A. M. Rahat, A. Kahir, and A. K. M. Masum, “Comparison of Naive Bayes and SVM Algorithm based on Sentiment Analysis Using Review Dataset,” in 2019 8th International Conference System Modeling and Advancement in Research Trends (SMART), Nov. 2019, pp. 266–270, doi: 10.1109/SMART46866.2019.9117512.
[9] G. A. Ruz, P. A. Henríquez, and A. Mascareño, “Sentiment analysis of Twitter data during critical events through Bayesian networks classifiers,” Futur. Gener. Comput. Syst., vol. 106, pp. 92–104, May 2020, doi: 10.1016/j.future.2020.01.005.
[10]  A.  Rahmawati,  A.  Marjuni,  and  J.  Zeniarja,  “ANALISIS  SENTIMEN  PUBLIK  PADA  MEDIA  SOSIAL  TWITTER TERHADAP  PELAKSANAAN  PILKADA  SERENTAK  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SUPPORT  VECTOR MACHINE,” CCIT J., vol. 10, no. 2, pp. 197–206, Aug. 2017, doi: 10.33050/ccit.v10i2.539.
[11]  I.  Iwandini,  A.  Triayudi,  and  G.  Soepriyono,  “Analisa  Sentimen  Pengguna  Transportasi  Jakarta  Terhadap  Transjakarta

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Menggunakan  Metode  Naives  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor,”  J.  Inf.  Syst.  Res.,  vol.  4, no.  2, pp.  543–550,  Jan.  2023,  doi: 10.47065/josh.v4i2.2937.
[12]  D.  Putera  and  Najid,  “PENGENDALIAN  PENGGUNAAN  MOBIL  PRIBADI  DENGAN  STRATEGI  PARKIR  Tujuan Penelitian Manfaat / Sasaran Bagi Pengemudi Apabila Diterapkan ERP,” vol. 1, no. 2, pp. 81–89, 2018.
[13]  B. Liu, Web Data Mining. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011.
[14]  I. S. K. Idris and Y. A. Mustofa, “Typo Checking Menggunakan Algoritma Rabin-Karp,” Jambura J. Electr. Electron. Eng., vol. 4, no. 1, pp. 87–91, Jan. 2022, doi: 10.37905/jjeee.v4i1.12150.
[15]  M. P. Dwi Cahyo, Widodo, and B. Prasetya Adhi, “Kinerja Algoritma Support Vector Machine dalam MenentukanKebenaran Informasi  Banjir  di  Twitter,”  PINTER    J.  Pendidik.  Tek.  Inform.  dan  Komput.,  vol.  3, no.  2,  pp.  116–121,  Dec.  2019, doi: 10.21009/pinter.3.2.5.
[16]  H. Müller and J.-C. Freytag, “Problems, methods, and challenges in comprehensive data cleansing,” Jan. 2003.
[17]  M. I. Mazdadi, R. Ramadhani, T. H. Saragih, and M. Haekal, “KLASIFIKASI TANAMAN JARAK PAGAR MENGGUNAKAN ALGORITME DEEP LEARNING H2O,” J. Komputasi, vol. 9, no. 1, Apr. 2021, doi: 10.23960/komputasi.v9i1.2774.
[18]  D. Darwis, E. S. Pratiwi, and A. F. O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma Svm Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan  Korupsi  Republik  Indonesia,”  Edutic  -  Sci.  J.  Informatics  Educ.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–11,  2020,  doi: 10.21107/edutic.v7i1.8779.
[19]  Merinda Lestandy, Abdurrahim Abdurrahim, and Lailis Syafa’ah, “Analisis Sentimen Tweet Vaksin COVID-19 Menggunakan Recurrent Neural Network dan Naïve Bayes,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 4, pp. 802–808, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3308.
[20]  M. Syarifuddinn, “ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK MENGENAI COVID-19 PADA  TWITTER MENGGUNAKAN METODE  NAÏVE  BAYES  DAN  KNN,”  INTI  Nusa  Mandiri,  vol.  15,  no.  1,  pp.  23–28,  Aug.  2020,  doi: 10.33480/inti.v15i1.1347.
[21]  A. Asro’i and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Perpanjangan Ppkm Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor,” J. Khatulistiwa Inform., vol. 10, no. 1, pp. 17–24, 2022, doi: 10.31294/jki.v10i1.12624.