## ANALISIS SENTIMEN KINERJA DEWAN PERWAKILAN RAKYAT (DPR) PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER
Dianati Duei Putri 1 , Gigih Forda Nama 2 ,  Wahyu Eko Sulistiono 3
1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Lampung; Jl. Prof. Sumantri Brojonegoro, Lampung
Received: 19 November 2021 Accepted: 14 Desember 2021 Published: 10 Januari 2022
Keywords: Sentiment Analysis, DPR, Naive Bayes Classifier
Corespondent Email: dianaputri.dp119@gmail.com
How to cite this article :
Dianati (2022). Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (Dpr) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier  . Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 10(1).
This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  analisis  sentimen  masyarakat terhadap  kinerja  Dewan  Perwakilan  Rakyat  (DPR)  yang  diungkapkan  melalui media  sosial  twitter.  Ada  beberapa  tahap  untuk  melakukan  analisis  sentimen  , yaitu pengumpulan data ( crawling ), preporcessing data yang terdiri dari proses cleaning  data,  tokenization,  stop  remova dan case  folding , splitting  data dan klasifikasi  data  menggunakan  metode Naive  Bayes  Classifier. Penelitian  ini menggunakan  sebanyak  1546  data tweet .  Hasil  dari  penelitian  ini  didapatkan bahwa  DPR  mendapatkan  95 tweet positif  dengan  polaritas  0.75  atau  75% sentimen  positif,  693 tweet netral  dengan  polaritas  0.79  atau  79%  sentimen netral  dan  758 tweet negatif  dengan  polaritas  0.82  atau  82%  sentimen  negatif dengan accuracy score 0.8 atau 80% berdasarkan data testing sebanyak 20%.
Abstract. In this study, an analysis of public sentiment will be carried out on the  performance  of  the  House  of  Representatives  (DPR)  which  is  expressed through  Twitter  social  media.  There  are  several  stages  to  carry  out  sentiment analysis,  namely  data  collection  (crawling),  data  preprocessing  consisting  of data  cleaning,  tokenization,  stop  remova  and  case  folding  processes,  data splitting and data classification using the Naive Bayes Classifier method. This research  uses  1546  tweet  data.  The  results  of  this  study  showed  that  the  DPR received  95  positive  tweets  with  a  polarity  of  0.75  or  75%  positive  sentiment, 693  neutral  tweets  with  a  polarity  of  0.79  or  79%  neutral  sentiment  and  758 negative  tweets  with  a  polarity  of  0.82  or  82%  negative  sentiment  with  an accuracy score of 0.8 or 80%. based on testing data as much as 20%.

## I. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  demokrasi,  hal  ini ditunjukkan  dengan  dilakukannya  pemilihan  umum  untuk memilih  kepala  negara,  kepala  daerah  serta  badan legislatif(DPR).  DPR  merupakan  suatu  lembaga  negara yang  bergerak  didalam  lingkup  politik  hukum,  dan
Undang-Undang  sebagai  manifestasi  dari  politik  tersebut. DPR  memiliki  kekuasaan  sebagai  pembentuk  Undang- Undang  yang  telah  diatur  dalam  Undang-Undang  Dasar Republik  Indonesia  Tahun  1945  pasal  20  ayat  1.  DPR sebagai  lembaga  yang  mewakilkan  rakyat  menyandang tanggung jawab yang harusnya dipenuhi secara demokratis dan  responsif  untuk  mengatasi  permasalahan  sosial  yang
Vol. 10 No. 1, Januari 2022   ISSN: 2303-0577
https://doi.org/10.23960/jitet.v10i1.2262
ada  pada  masyarakat  serta  tidak  memprioritaskan kepentingan  partai  politik.  Namun  pada  saat  ini  banyak lapisan masyarakat bahkan memberikan pendapat mengenai  kinerja  dari  DPR  yang  dianggap  tidak  berpihak kepada rakyat. Banyak masyarakat yang memberikan opini mereka  mengenai  kinerja  DPR  melalui  media  sosisal. Media  sosial  adalah  sebuah  layanan  yang  memfasiltasi pengguna  untuk  berkomunikasi  dengan  berbagai  topik. Media  sosial  saat  ini  yang  populer  di  masyarakat  adalah Twitter.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Twitter
Twitter  adalah  layanan  jejaring  sosial  yang  membantu penggunanya  mengirim  dan  membaca  pesan  berbasis  teks hingga  140  karakter.  Pada  awal  2013,  pengguna  twitter mengirimkan  lebih  dari  500  juta  kicauan  per  hari.  Tingginya popularitas twitter menyebabkan layanan ini telah dimanfaatkan untuk berbagai keperluan dalam berbagai aspek, misalnya  sebagai  sarana  protes,  kampanye  politik,  sarana pembelajaran  dan  sebagai  media  komunikasi  darurat[1].  API merupakan cara program komputer "berbicara" satu sama lain agar  mereka  dapat  meminta  dan  menyajikan  informasi.  Ini dilakukan  dengan  mengizinkan  aplikasi  perangkat  lunak memanggil  apa  yang  disebut  sebagai  endpoint:  alamat  yang terkait  dengan  informasi  jenis  tertentu  yang    disediakan (endpoint  umumnya  unik  seperti  nomor  telepon).  Twitter mengizinkan akses ke bagian dari layanan  melalui API untuk memungkinkan  orang-orang  membangun  perangkat  lunak yang  terintegrasi  dengan  Twitter  seperti  solusi  yang membantu  sebuah  perusahaan  menjawab  umpan  balik pelanggan  di  Twitter.  Data  Twitter  berbeda  dari  data  yang dibagi  oleh  kebanyakan  platform  sosial  lain  karena  data tersebut  mencerminkan  informasi  yang  dipilih  pengguna untuk dibagikan ke publik. Platform API twitter menyediakan akses luas ke data Twitter publik yang telah dipilih pengguna untuk dibagikan ke dunia. Twitter juga mendukung API yang memungkinkan  pengguna  mengelola  informasi  Twitter pengguna  yang  non-publik  dan  memberikan  informasi  ini  ke pengembang yang telah diizinkan pengguna untuk melakukannya [2].
2.2 Text Mining Text Mining adalah ekstraksi informasi dari data sumber yang belum  terstruktur  yang  mengacu  pada  teknik  penambangan data  untuk  menganalisis  dan  memproses  data.  Pada text
mining ,  perlu  pertama  diperlukan  pengambilan  data  kemudia data tersebut perlu di preprocessing sebelum proses klasifikasi. Proses preprocessing melalui  beberapa  tahap  yaitu case folding, tokenization, filtering, stop removal [3] .

## 2.3 Python
Python  merupakan  bahasa  pemrograman  tingkat  tinggi  yang mendukung pemrograman berorientasi objek. Python memiliki  perbedaan  dengan  bahasa  pemrograman  lain  yaitu dalam  penulisan  sintaks[4].  Dalam  bahasa  pemrograman python  terdapat  berbagai library dan framework yang digunakan untuk melakukan analisis data[5]. Dalam penelitian ini menggunakan library sebagai berikut :
1. Tweepy
Tweepy  adalah library python  yang  digunakan  untuk mengakses  API  ilik  twitter.  Tweepy  dapat  mengakses API  twitter  sehingga  dapat  mengambil  informasi  dari twitter dengan skrip python[6]. Tweepy digunakan untuk menjembatani twitter dengan python, dalam penelitian ini tweepy  digunakan  untuk  mengambil  informasi  mengenai DPR yang ada di twitter.
2. NLTK ( Natural Language Tool Kit)
Library NLTK  ini  digunakan  pada  tahapan tokenization yaitu memisahkan kalimat menjadi per kata yang didapat untuk diolah[7].
3. Sastrawi
Library Sastrawi  digunakan  dalam  tahapan stop  removal untuk  menghapus  kata-kata  yang  dianggap  tidak berhubungan.
4. Scikit-learn Scikit-lear merupakan library pada  python  yang digunakan  untuk  membangun  sebuah  program machine learning . Library ini  juga  digunakan  untuk  Algoritma Naive Bayes untuk keperluan Data Science.

## 2.4 Naive Bayes
Naive Bayes merupakan salah satu algoritma yang digunakan dalam text  mining. Algoritma naive  bayes memprediksi kejadian  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa sebelumnya sehingga dikenal dengan nama Teorema Bayes [8]
Gambar 2.1 Naive Bayes
Vol. 10 No. 1, Januari 2022   ISSN: 2303-0577
https://doi.org/10.23960/jitet.v10i1.2262
Metode  NBC  menempuh  dua  tahap  dalam  proses  klasifikasi teks,  yaitu  tahap  pelatihan  dan  tahap  klasifikasi.  Pada  tahap pelatihan dilakukan proses analisis terhadap sampel dokumen berupa  pemilihan  vocabulary,  yaitu  kata  yang  mungkin muncul  dalam  koleksi  dokumen  sampel  yang  sedapat mungkin  dapat  menjadi  representasi  dokumen.  Selanjutnya adalah  penentuan  probabilitas  prior  bagi  tiap  kategori berdasarkan  sampel  dokumen.  Pada  tahap  klasifikasi ditentukan nilai kategori dari suatu dokumen berdasarkan term yang  muncul  dalam  dokumen  yang  diklasifikasi[9].  Dalam algoritma naïve bayes classifier setiap dokumen direpresentasikan  dengan  pasangan  atribut  “x1,  x2,  x3,...xn” dimana  x1  adalah  kata  pertama,  x2  adalah  kata  kedua  dan seterusnya.  Sedangkan  V  adalah  himpunan  kategori  Tweet. Pada  saat  klasifikasi  algoritma  akan  mencari  probabilitas tertinggi dari semua kategori dokumen yang diujikan (VMAP), dimana persamaannya adalah sebagai berikut :
Untuk  P(x1,  x2,  x3,...xn)  nilainya  konstan  untuk  semua kategori  (Vj)[10].  Persamaan  diatas  dapat  disederhanakan menjadi sebagai berikut :
Keterangan :
Vj  =  Kategori  tweet  j  =1,  2,  3,...n.  Dimana  dalam  penelitian ini j1= kategori tweet sentimen negatif, j2 = kategori tweet sentimen positif, dan j3 = kategori tweet sentiment netral P(xi|Vj) = Probabilitas xi pada kategori VjP(Vj) = Probabilitas dari Vj
Untuk P(Vj) dan P(xi|Vj) dihitung pada saat pelatihan dimana persamaannya adalah sebagai berikut :
Keterangan : |docs j| = jumlah dokumen setiap kategori j |contoh| = jumlah dokumen dari semua kategori
nk = jumlah frekuensi kemunculan setiap kata n = jumlah frekuensi kemunculan kata dari setiap kategori |kosakata| = jumlah semua kata dari semua kategori
Pengujian  pada  performa  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier dilakukan  dengan  menguji  tingkat  akurasi,  presisi  dan recall.Dalam  melakukan  penghitungan  tingkat  akurasi algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  dengan  rumus  sebagai berikut:
Rumus untuk melakukan penghitungan tingkat presisi sebagai berikut:
Rumus untuk melakukan penghitungan recall sebagai berikut:
Proses  perhitungan  prioritas  bantuan  dilakukan  untuk menyamakan  data  dan  melihat  data  mana  yang  lebih  tinggi dalam  suatu dataset  sehingga dapat  ditampilkan prioritas  dari bantuan  yang  dibutuhkan.  Perhitungan  prioritas  bantuan perkategori dilakukan dengan rumus sebagai berikut:
Rumus untuk menghitung rata-rata dari dataset perkategori :
2.5 Jupyter
Perez  dan  Granger  menciptakan  aplikasi Ipython  Notebook berbasis web  browser yang  telah  digunakan  oleh  banyak bidang penelitian. Aplikasi ini kini menjadi Jupyter Notebook App ,  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  utama  yang lebih  beragam,  yaitu Julia,  Python dan  R[11]. Jupyter memiliki beberapa produk yang dapat digunakan yaitu :
1. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook yang sebelumnya dengan nama Ipython Notebook  merupakan web-based yang  digunakan  untuk membuat  dokumen  notebook  jupyter[12].  Dokumen notebook jupyter disimpan dengan format “.ipynb”.
1. Jupyter Hub
Vol. 10 No. 1, Januari 2022   ISSN: 2303-0577
Jupyter  Hub merupakan  server  yang  digunakan  untuk menjalankan jupyter notebook.
2.6 Design Science Research (DSR)
Design  Science  Research (DSR)  merupakan  suatu  metode penelitian  yang  dikembangkan  oleh  Ken  Peffers,  Tuure Tuunanen  dan  Charles  E.Gengler.  DSR  memiliki  banyak gagasan untuk melakukan penelitian dan memberikan konsep bagaimana  kita  dapat  menyimpulkan  hasil  suatu  proses penelitian yang dilakukan[13].
2.7 Sentiment Analysis Sentiment analysis merupakan suatu proses dalam data mining yang digunakan untuk mengidentifkasi dan mengekstrak suatu informasi  dari  suatu  teks  yang  bertujuan  untuk  memahami social  sentiment pada  teks  tersebut[14]. Sentiment  analysis juda digunakan untuk mendapatkan informasi mengenai sikap, pendapat  dan  emosi  yang  ada  pada  teks  informasi  tersebut. Sentiment  Analysis difokuskan  untuk  review  klasifikasi berdasarkan  polaritas[15].  Berdasarkan  klasifikasi,  analisis sentimen  dibagi  menjadi  dua  yaitu  klasifikasi  subjektivitas dan klasifikasi ke dalam positif atau negatif[16].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  yaitu  metode Design  Science  Research (DSR).  Metode  ini  memiliki  6 tahapan yaitu :
Gambar 3.1 Metode DSR
1. Identifikasi Masalah dan Motivasi
Proses  pertama  yag  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah mencari permasalahan apa yang terjadu pada dunia politik pada saat ini terutama untuk permasalahan DPR.
2. Menentukan Objek Solusi
Pada  tahapan  ini  dilakukan  dengan  analisis  opini masyarakat  yang  akan  dibutuhkan  untuk  membangun sistem. Pada twitter dilakukan crawling untuk mendapatkan  data  dan  akan  di  analisis  menggunakan algoritma naive bayes.
3. Perancangan dan Pengembangan
Gambar 3.2 Diagram Alur Sistem
4. Demonstrasi
Tahapan selanjutnya adalah demonstrasi, pada tahapan ini akan  dilakukan  pengujian  dari  sistem  yang  dibuat. Pengujian  kemampuan  sistem  ini  dilakukan  dengan tujuan  mengetahui  apakah  sistem  yang  dibuat  berjalan sesuai dengan rancangan sebelumnya.
5. Evaluasi
Tahapan  evaluasi  merupakan  tahapan  untuk  memberikan ulasan  dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada sistem.  Tahapan  evaluasi  ini  penting  untuk  mengetahui suatu  sistem analyzer  sentiment dan  algoritma naive bayes yang diimplementasikan pada program.
Vol. 10 No. 1, Januari 2022   ISSN: 2303-0577
https://doi.org/10.23960/jitet.v10i1.2262
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengembangan
Gambar 4.1 Flowchart Training dan Testing
Gambar 4.2 Flowchart Model Predict
1. Crawling
Pada  penelitian  ini  dilakukan crawling twitter  dengan query DPR  untuk  mendapatkan tweet dari  pengguna twitter. Proses crawling menggunakan library tweepy dari python serta API yang tersedia dari twitter. 2. Preprocessing data
Preprocessing  merupakan  tahapan  yang  dilakukan  untuk cleaning  data  yang  telah  di  dapatkan.  Preprocessing  data ini  menghapus  karakter  yang  sering  ada  pada  tulisan tetapi  tidak  terlalu  memiliki  makna,  selain  itu  proses  ini juga mengubah huruf menjadi huruf kecil (case folding). 3. Labeling
Proses  selanjutnya  yaitu  labeling.  Proses  ini  dilakukan untuk  memberikan  label  pada  isi  komentar  pengguna twitter  yang  kemudian  akan  disimpan  kedalam  dataset untuk  dilakukan  proses  Splitting  Data.  Terdapat  tiga pilihan  dalam  memberikan  label  ke  suatu  kalimat    yaitu Positif,  Netral  dan  Negatif,  hal  ini  dimaksudkan  agar pilihan  label  menjadi  konsisten  dan  menghindari  adanya salah input.
4.2 Demonstrasi
1. Analysis
Setelah  melakukan  splitting  data,  tahapan  selanjutnya yaitu  sentiment  analysis.Tahapan  ini  digunakan  untuk mengetahui  classification  report  dan  accuracy  score berdasarkan  data  training.  Pada  proses  ini  menggunakan algoritma naive bayes untuk membuat klasifikasi 2. Visualisasi
Setelah  melalukan  proses  Analysis  tahapan  selanjutnya yang  dilakukan  yaitu  visualisasi.  Tahapan  visualisasi  ini merupakan  tahapan  akhir  yang  digunakan  untuk menampilkan hasil kedalam grafik maupun tabel.
Gambar 4.3Visualisasi
Gambar 4.4 Tabel Visualisasi
4.3 Evaluasi Sesuai dengan hasil yang didapatkan yaitu accuracy score dari 20% dataset yang  digunakan sebagai data  testing didapatkan nilai 0,8 atau 80%, accuracy score didapat  dari
Vol. 10 No. 1, Januari 2022   ISSN: 2303-0577
https://doi.org/10.23960/jitet.v10i1.2262
membandingkan  value  dari  label  yang  terdapat  pada  dataset dengan value label yang diprediksi. Kemudian terdapatclassification  report,  pada classification  report terdapat  berbagai  macam  score  yaitu precision,  recall,  f1- score dan support score.
1. Precision Score
Nilai  rata-rata  dari  precision  score  untuk  label  positif adalah  0.75  atau  75%  hal  ini  berarti  sistem  mampu mendapatkan  prediksi  secara  akurat  sebesar  75%  dari total  prediksi  yang  dilakukan  oleh  95  data  untuk  label positif.  Nilai  rata-rata  dari  precision  score  untuk  label netral adalah 0.79 atau 79% hal ini berarti sistem mampu mendapatkan  prediksi  secara  akurat  sebesar  79%  dari total  prediksi  yang  dilakukan  oleh  693  data  untuk  label netral.  Nilai  rata-rata  dari  precision  score  untuk  label negatif  adalah  0.82  atau  82%  hal  ini  berarti  sistem mampu mendapatkan prediksi secara akurat sebesar 82% dari  total  prediksi  yang  dilakukan  oleh  758  data  untuk label negatif.
2. Recall Score
Recall  Score  adalah  tingkat  keberhasilan  sistem  dalam menemukan kembali informasi. Nilai rata-rata dari recall score  untuk  label  positif  0.29  atau  29%  hal  ini  berarti sistem  mampu  mendapatkan  prediksi  secara  akurat sebesar 29% dari total data yang diberi label positif yang terdapat pada data testing. Nilai rata-rata dari recall score untuk  label  netral  adalah  0.67  atau  67%  hal  ini  berarti sistem  mampu  mendapatkan  prediksi  secara  akurat sebesar  67%  dari  total data  yang  diberi  label  netral  yang terdapat pada data testing. Nilai rata-rata dari recall score untuk  secara  akurat  sebesar  84%  dari  total  data  yang dilabel negatif yang terdapat pada data testing.

## 3. F1-Score
F1-Score  adalah  perbandingan  antara  precision  dan  recall yang digunakan untuk menentukan akurasi data yang diuji. Nilai rata-rata dari f1-score untuk label positif adalah 0.43 atau  43%  hal  ini  menunjukan  bahwa  sistem  mampu memprediksi data secara akurat sebesar 43% dari total data yang  diberi  label  positif.  Nilai  f1-score  untuk  label  netral 0.70  atau  70%  hal  ini  berarti  sistem  mampu  memprediksi data yang diberi label netral secara akurat sebesar 70% dari total  data  yang  diberi  label.  Nilai  f1-score  untuk  label negatif  0.77  atau  77%  hal  ini  berarti  sistem  dapat memprediksi  data  yang  diberi  label  negatif  secara  akurat sebesar 77% dari total data yang diberi label negatif.
4. Model Predict
Model  predict  adalah  proses  untuk  mengklasifikasi  data yang  baru  dengan  hasil  predict  analisis  yang  telah  dibuat. Pada model predict ini melakukan beberapa tahapan yang sama  dengan  tahapan  sebelumnya  tetapi  terdapat  satu tahapan  yang  berbeda  yaitu  tahapan predict  analysis . Tahapan  ini  akan  membuat  data  baru  yang  akan  langsung mengetahui  polaritasnya  tanpa  harus  melalui  tahapn labeling .

## V. K ESIMPULAN
1. Kesimpulan
Kesimpulan  berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan sebagai berikut :
1. Berdasarkan penelitian ini sistem sentiment analyzer telah  berhasil  dibuat  untuk  mendapatkan tweet dari twitter mengenai kinerja DPR.
2. Data  hasil  analisis  berupa  jumlah  klasifikasi, accuracy score berhasil disajikan ke dalam website.
3. Berdasarkan  penelitian  menggunakan  algoritma naive  bayes didapatkan accuracy  score sebesar  0.8 atau 80% hal ini berarti sistem mampu memprediksi 80% secara akurat dari total data testing sebesar 20%.
4. Berdasarkan penelitian hasil analisis dapat digunakan untuk  memprediksi  dataset  baru  tanpa  harus dilakukan labeling terlebih dahulu.
5. Berdasarkan  hasil  analisis  sistem  mendapatkan klasifikasi tweet dari  twitter  mengenai  DPR sebanyak  95  positif,  693  netral  dan  758  negatif  dari data hasil crawling sebanyak 1546.
2. Saran
Saran  yang  diberikan  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah sebagai berikut :
1. Sistem sentiment analysis ini sebaiknya
menggunakan database agar  mampu  menyimpan data dalam jumlah besar.
2. Visualisasi  hasil  analisis  sebaiknya  menggunakan fitur  filter  pada  bagian  tabel  berdasarkan  tanggal crawling sehingga  mempermudah  untuk  melihat sentiment analysis .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. M. Pintoko and K. M. L, “Analisis Sentimen Jasa Transportasi  Online  pada  Twitter  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier,”  in e-Proceeding  of Engineering , 2018, vol. 5, no. 3, pp. 8121–8130.
[2] “Tentang  API  Twitter.”  [Online].  Available: https://help.twitter.com/id/rules-and-policies/twitter-
https://doi.org/10.23960/jitet.v10i1.2262
api. [Accessed: 24-Sep-2020].
[3] A. T. Jaka, “Preprocessing Text untuk Meminimalisir Kata yang Tidak Berarti dalam Proses Text Mining,” 2015.
[4] “index  |  TIOBE  -  The  Software  Quality  Company.” [Online]. Available: https://www.tiobe.com/tiobe- index/. [Accessed: 26-Aug-2020].
[5] M. C. Kirana, N. P. Perkasa, M. Z. Lubis, and M. Fani, “Visualisasi  Kualitas  Penyebaran  Informasi  Gempa Bumi  di  Indonesia  Menggunakan  Twitter,” J.  Appl. Informatics Comput. , vol. 3, no. 1, pp. 23–32, 2019.
[6] Marco  Bonzanini, Mastering  Social  Media  Mining with Python , vol. 53, no. 9. 2019.
[7] C.  D.  Sherrill, Python  Programming  Workshop ,  no. September. 2009.
[8] D.  Heksaputra,  Y.  Azani,  Z.  Naimah,  and  L.  Iswari, “Penentuan  Pengaruh  Iklim  Terhadap  Pertumbuhan Tanaman dengan Naïve Bayes,” in Seminar  Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi  (SNATI) ,  2013,  pp.  34– 36.
[9] I. Fahrur Rozi, A. Taufika Firdausi, and K. Islamiyah, “Analisis  Sentimen  Pada  Twitter  Mengenai  Pasca Bencana  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Dengan Fitur N-Gram,” J. Inform. Polinema , vol. 6, no. 2, pp. 33–39, 2020.
[10] Y.  Cahyono,  “Analisis  Sentiment  pada  Sosial  Media Twitter Menggunakan Naїve Bayes Classifier dengan Feature  Selection  Particle  Swarm  Optimization  dan Term Frequency,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 2, no. 1, p. 14, 2017.
[11] “Project  Jupyter  |  Home.”  [Online].  Available: https://jupyter.org/. [Accessed: 26-Aug-2020].
[12] K.  Sahoo,  A.  K.  Samal,  J.  Pramanik,  and  S.  K.  Pani, “Exploratory data analysis using python,” Int. J. Innov. Technol. Explor. Eng. , vol. 8, no. 12, pp. 4727–4735, 2019.
[13] K. Peffers,  T. Tuunanen,  M. A. Rothenberger, and S. Chatterjee,  “A  design  science  research  methodology for information systems research,” J. Manag. Inf. Syst. , vol. 24, no. 3, pp. 45–77, 2007.
[14] F.  Nurhuda,  S.  Widya  Sihwi,  and  A.  Doewes, “Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap  Calon Presiden  Indonesia  2014  berdasarkan  Opini  dari Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes
Classifier,” J. Teknol. Inf. ITSmart , vol. 2, no. 2, p. 35, 2016.
[15] E.  Martínez-Cámara,  M.  T.  Martín-Valdivia,  L.  A. Ureña-López,  and  A.  R.  Montejo-Ráez,  “Sentiment analysis  in  Twitter,” Nat.  Lang.  Eng. ,  vol.  20,  no.  1, pp. 1–28, 2014.
[16] J.  V.  Praneeth  Sai  and  B.  Balachander,  “Sentimental analysis of twitter data using tweepy and textblob,” Int. J.  Adv.  Sci.  Technol. ,  vol.  29,  no.  3,  pp.  6537–6544, 2020.