## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.6, No.2, Desember 2022, pp. 129~135 e-ISSN: 2548-6861

## Analisis Sentimen Twitter Terhadap Opini Publik Atas Isu Pencalonan Puan Maharani dalam PILPRES 2024
Defangga Aby Vonega 1* , Aminudin Fadila 2* , Dwi Ely Kurniawan 3** * Teknik Informatika, Institut Teknologi Sumatera ** Teknik Informatika, Politeknik Negeri Batam defangga.118140015@student.itera.ac.id 1 , aminudin.118140028@student.itera.ac.id 2 , dwialikhs@polibatam.ac.id 3
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2022-07-22 Revised 2022-09-06 Accepted 2022-10-11 Twitter can be seen as a platform for candidates and users to gain substantial reach to show their views on who the president will be elected to in 2024. The aim of this study  is  to  explore  contrasting  information  over  time  regarding  whether  Puan Maharani can be one of the candidates. The best according to the Indonesian people. In this study, sentiment analysis was carried out using the text mining method and several libraries such as TextBlob, VaderSentiment, and SentiWordNet to retrieve and classify the polarity of opinions from data that had been crawled. In the dataset generated  with  the  keyword  “Puan  Maharani”  The  average  negative  sentiment  is only 0.1%,  neutral  sentiment  is 97.25, and positive  sentiment is 2.55%.  It can  be concluded that Twitter users tend to be neither aggressive nor defensive in discussing issues leading to the candidacy of Puan Maharani in the upcoming 2024 Indonesian presidential election.
Keyword: Political,
Sentiment Analysist, SentiWordNet, TextBlob, VaderSentiment
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Pada tahun 2024 yang akan datang merupakan tahun dalam pesta  demokrasi  terbesar  bagi  seluruh  warga  negara Indonesia,  dikarenakan  pada  tahun  2024  mendatang  masa jabatan dari Presiden serta Wakil Presiden Negara Indonesia dalam  periode  2019-2024  akan  berakhir  [1].  Banyak  sekali autisiasme masyarakat Indonesia terkait pasangan yang baik di  calonkan  maupun  mencalonkan  diri  tidak  hanya  dalam dunia  nyata,  tetapi  dalam  dunia  maya  melalui  sosial  media seperti Twitter [2]. Twitter dapat dilihat sebagai platform bagi kandidat  dan  pengguna  untuk  mendapatkan  jangkauan substansial  dalam  menunjukkan  pandangan  mereka  kepada dunia.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  menganalisis  dan memahami  peran  yang  dapat  dimainkan  Twitter  dalam mengukur sentimen seputar isu-isu penting  yang digunakan pemilih dalam memutuskan kandidat mana yang cocok untuk memimpin Indonesia selama lima tahun ke depan [3].
Masifnya  perkembangan  sosial  media  saat  ini  sering dijadikan  juga  sebagai  dasar  salah  satu  sarana  kampanye dalam  melakukan  kegiatan  politisasi  diantaranya  adalah Twitter,  serta  keberadaan  sosial  media  satu  ini  telah digunakan  secara  luas  oleh  berbagai  golongan  masyarakat Indonesia dalam beberapa tahun terakhir [4].
Pada  penelitian  ini  analisis  sentimen  yang  dilakukan dengan  melihat  dan  memperolehan  informasi  terkait  opini serta  pandangan  masyarakat  Indonesia  dalam  berbahasa indonesia  dengan  menggunakan  sosial  media  Twitter  yang dimaksudkan  kepada  Puan  Maharani  untuk  dinilai  menjadi salah  satu  kandidat  dalam  pemilihan  presiden  untuk  tahun 2024, apakah opini yang beredar didalam Twitter tergolong kategori opini positif, netral atau bahkan negative. Kontribusi yang dilakukan oleh peneliti adalah menyimpulkan mayoritas masyarakat Nepal dalam memberikan sudut pandang mereka tentang  wabah  virus  corona  dengan  menggunakan  analisis sentiment melalui metode data minning [5] dan TextBlob [6] [7].
Pada  penelitian  ini  analisis  sentimen  dilakukan  dengan menggunakan  metode text  mining dan  beberapa library seperti TextBlob , VaderSentiment ,  serta SentiWordNet [8] untuk  mengambil  dan  melakukan  klasifikasi  polaritas  opini dari data yang sudah di crawling, kontribusi yang dihasilkan dari  penelitian  ini  adalah  bagaimana  cara  mengklasifikasi kicauan tweet terhadap feedback yang diberikan untuk produk indihome .
Dalam  melakukan  pemrosesan  bahasa  alami  analisis berbasis  sentimen  atau  opini  harus  melibatkan  teknik  inti yang  seperti  dimaksudkan  di  kalimat  atas.  Dan  juga  dalam
130
implementasinya  pemrosesan  bahasa  alami  ini  tidak bergantung  kepada  jumlah  kata  tetapi  melakukan  analisis leksikal untuk mengekstraksi tampilan yang terpolarisasi [9].
Oleh  karena  itu,  hasil  yang  diperoleh  dari  model pembelajaran mesin ini memiliki kemungkinan berbeda untuk disalahartikan  karena  label  yang  dihasilkan  tidak  dapat dianggap sebagai “kebenaran dasar”. Label dalam konteks ini bahkan akan gagal memenuhi asumsi ini karena ada tingkat subjektivitas yang masuk ke dalam interpretasi sentimen yang ada dalam sosial media Twitter [10].
Kata-kata  penting  yang  dihasilkan  oleh  model pembelajaran  mesin  tidak  dapat  menggambarkan  gambaran objektif  sentimen  seputar  pemilihan  ini.  Oleh  karena  itu, dalam penelitan selanjutnya mungkin akan memperhitungkan bigram  dan  trigram  serta  teknik  vektorisasi  yang  berbeda untuk  menghindari  hilangnya  informasi  kontekstual  seputar Twitter, yang memungkinkan inferensi model lebih baik [8].
Proyek  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  sentimen pada tweet tentang pemilihan Presiden Indonesia pada tahun 2024 mendatang untuk kandidat yang saat ini menjabat juga sebagai  politisi  dari  salah  satu  partai  terbesar  di  Indonesia yakni  Puan  Maharani.  Tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah untuk  menggali  informasi  yang  kontras  dalam  beberapa waktu tertentu terkait apakah Puan Maharani dapat  menjadi salah satu calon presiden yang terbaik menurut kicauan tweet masyarakat Indonesia. Manfaat dari dilakukan penelitian ini adalah supaya masyarakat Indonesia dapat cepat memahami konteks  yang  batasannya  terbilang  luas  seperti  apa  dan bagaimana  polaritas  opini  publik  terkait  Puan  Maharani dalam  pesta  demokrasi  yang  akan  di  selenggarakan  pada tahun 2024 kedepan.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Langkah-langkah  dalam  penelitian  yang  dilakukan  dapat digambarkan seperti gambar 1.
Gambar 1. Langkah Penelitian

## A. Crawling
Dalam  proses  ini  sumber  data  yang  diambil  merupakan data tweet yang  diambil  secara  langsung  dari  sosial  media Twitter. Proses crawling ini dilakukan dengan mengembangkan sebuah program sederhana berbasis python dengan memanfaatkan library Twint [11].
Dikarenakan terdapat kendala dalam melakukan crawling data secara spesifik, dimana diharuskan mendapatkan 400 – 1000 data, dan keyword yang dimasukan seperti “Puan Calon Presiden”,  “Puan  Presiden  2024”,  “PDIP  Memilih  Puan” tidak  mencapai  minimal  data  yang  ditentukan,  maka digunakan  sebuah  kata  kunci  yang  lebih  luas  jangkauannya seperti “Puan Maharani”, dan data yang berhasil di crawling sebanyak  681  data  yang dituliskan dalam Bahasa  Indonesia Mulai tanggal 24 – 26 Maret 2022. Data diambil secara acak baik  yang  berasal  dari  pengguna  pribadi  Twitter  maupun media online yang menyuarakan dan memberitakan opininya di Twitter [12].

## B. Prepocessing Data
Prepocessing data dilakukan dalam empat tahap, termasuk pemilihan opini Pada database Twitter. Hal ini dilakukan agar kalimat  opini  yang  diolah  nantinya  hanya  opini  terkait pencalonan puan maharani dalam 2024 saja.
Selanjutnya proses cleaning dilakukan untuk mengurangi noise  dari  data  yang  diterima.  Lalu  ditutup  dengan  tahapan normalisasi kalimat tertentu yang tidak sesuai dengan ejaan standar yang berlaku [13].
T ABLE 1
A TURAN N ORMALISASI K ATA [13]
Tidak Normal Normal Akhiran -ny Akhiran –nya Akhiran –nk Akhiran –ng Akhiran –x Akhiran –nya Akhiran –z Akhiran –s Akhiran –dh Akhiran –t Kata berulang: jalan2 Kata berulang: baik-baik Ejaan: oe Huruf: u Ejaan: dj Huruf: j

## C. Tokenisasi
Setelah  proses  normalisasi  selesai  berdasarkan  data  yang telah  dikumpulkan,  langkah  yang  akan  diimplementasikan berikutnya adalah dengan melakukan tokenizing atau sering juga disebut dengan parsing. Dalam tahap ini hal yang utama dilakukan  adalah  melakukan  pemotongan  terhadap  setiap string  masukan  dengan  berlandaskan  terhadap  kata penyusunnya [14].

## D. Load Dictionary
Setelah  memproses  tokenisasi  terhadap  data,  langkah selanjutnya adalah mengelompokkan kata-kata sesuai dengan arti aslinya kata yang dimaksud tersebut. Pada dasarnya ada beberapa kamus yang bisa digunakan diantaranya yang terdiri dari  beberapa  sentimen  positif  (yang  berisi  sesuatu  yang
positif), negatif  negasi  (yang berisi pernyataan tunggal atau majemuk), dan sebagainya [15].

## E. Visualisasi
Setelah  keempat  tahapan  diatas  berhasil  dilakukan,  pada tahap terakhir ini adalah melakukan visualisasi data terhadap labeling sentimen yang di tuliskan oleh akun pribadi maupun media  sosial  yang  menuliskan  tentang  elektabilitas  Puan Maharani.  Visualisasi  data    [16]  yang  digunakan  berbentuk piechart, barchart, serta wordcloud . Analisis sentimen visual dilakukan  untuk  mengenali  hasil  dari  opini  publik  terhadap polaritas  yang  ditimbulkan  dalam  hal  positif,  netral  atau negatif,  dan  data  tekstual  biasanya  berisikan  subjektivitas yang  mengarahkan  kedalam  sebuah  kesimpulan  dari  hasil yang didapatkan [17].

## III. P EMBAHASAN DAN H ASIL
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berbentuk format  .csv  yang  didapatkan  dari database Twitter  dengan metode Crawling .  Data  yang  didapatkan  merupakan  opini yang dituliskan dalam bahasa Indonesia, yaitu tweet dengan kata  kunci  “Puan  Maharani”.  Data  yang  dihasilkan merupakan data acak tanpa  memperhitungkan pemilik akun baik  secara  asli,  maupun  milik  media  serta  akun  yang terindikasi palsu.

## Konfigurasi
# Configure c = twint.Config() c.Search  =  "Puan  Maharani"  #keyword  yang dicari c.Limit = 1000 #limit data yang dicari
#Configure Library c.Hide_output = True c.Debug = True c.Pandas = True
#fungsi pencarian twint.run.Search(c)

## Start Crawling
try: print("Start Crawl") #convert output to dataframe format def twint_to_dataframe(columns):
return
twint.output.panda.Tweets_df[columns]
#start crawl twint.run.Search(c) #save data spesifikasi data =
twint_to_dataframe(['date', 'username', 'tweet'])
except Exception as e: print (e)
print ("finish") print (".........")

## Normalisasi
def cleansing(tweet): #Replace RT tag t1 = re.sub ('RT\s', '', tweet) #Replace @username t2 = re.sub ('\B@\w+', '', t1) #Replace emoji with text t3 = emoji.demojize(t2) #Replace URL t4 = re.sub('(http|https):\/\/\S+', '', t3) #Replace R#_something_ t5 = re.sub('#+', '', t4) #Lower case each letter t6 = t5.lower() #Replace  word  repetition  with  a  single occurance
t7 = re.sub (r'(.)\1+', r'\1\1', t6) #Replace punctuation repetition t8  =  re.sub  (r'[\?\.\!]+(?=[\?.\!])',  '', t7) #Alphabets only #Replace contraction t9 = re.sub(r'[^a-zA-Z]', ' ', t8) t10 = contractions.fix(t9) return t10
Pada  proses  normalisasi  diatas,  diperlukan  untuk mengganti atau menghilangkan kata atau simbol yang tidak diperlukan,  dalam  proses  tersebut  dibutuhkan  beberapa library seperti emoji, contractions, serta regex.
Fungsi  untuk  menampilkan  data  setelah  proses normalisasi #create function after normalization for i, r in df.iterrows(): y = cleansing(r['tweet']) df.loc[i, 'tweet'] = y df.head()
T ABLE 2 C ONTOH H ASIL D ATA C LEANSING
Username Tweet SammiSoh referensi saja buat puan maharani yg ngebet mau sanding ke anies ini prestasi anies dan belanjanya
dwihamin seusai  pembukaan  sidang  inter  parliamentary union  ipu  ke  puan  maharani  bersama  presiden joko  widodo  bertemu  park  byeong  seug  ketua majelis  nasional  republik  korea  selatan  puan adalah harapan
bayuwinta seperti  pesan  ibu  mega  memelihara  lingkungan sama  saja  dengan  menjaga  bumi  dan  menanam satu  pohon  sama  artinya  dengan  melestarikan kehidupan untuk tanah air tercinta puan maharani puan adalah harapan
Tokenizing #fungsi tokenizing def token_stop_pos(text): tags = pos_tag(word_tokenize(text)) newlist = [] for word, tag in tags: if word.lower() not in set(stopwords.words('english')): newlist.append(tuple([word, pos_dict.get(tag[0])])) return newlist
Pada tahapan ini dilakukan kategorisasi kata menjadi token pemisah. Jika bagian kata hanya terdapat satu karakter yang bukan alfabet serta angka, maka akan dibuang.
Gambar 2. Contoh Data Tokenizing

## Lematisasi
def lemmatize(pos_data): lemma_r = " " for word, pos in pos_data: if not pos: lemma = word lemma_r = lemma_r + " " + lemma else:
lemma = wordnet_lemmatizer.lemmatize(word, pos=pos)
lemma_r = lemma_r + " " + lemma return lemma_r
df['Lemma'] =
df['POS tagged'].apply(lemmatize) df.head()
Pada  proses  lematisasi  atau  teknik  yang  ada  pada pemrosesan  bahasa  alami,  proses  ini  digunakan  untuk mengembalikan  kata  dasar  yang  disesuaikan  dengan  kamus bahasa  Indonesia  [18].  Pada  penelitian  ini, library yang digunakan dalam proses lematisasi adalah nltk atau Natural Language Toolkit . Fungsi yang dituliskan pada kode program diatas menjelaskan bahwa dalam melakukan proses lematisasi Pos Tagged yang sudah dibuat dalam proses normalisasi, di inisialisasikan  kembali  kedalam  fungsi  lematisasi  supaya dapat  mengembalikan  kata  dasar  yang  disesuaikan  dengan Kamus Bahasa Indonesia.

## Gambar 3. Data yang sudah di lematisasi

## TextBlob
def getSubjectivity(review): return TextBlob(review).sentiment.subjectivity def getPolarity(review): return TextBlob(review).sentiment.polarity
def analyze(score): if score < 0: return 'Negative'
elif score == 0 : return 'Neutral' else: return 'Positive'
Setelah  melakukan  proses  lematisasi,  langkah  berikutnya yang dilakukan adalah melakukan pemrosesan data tekstual dengan  menggunakan library TextBlob .  Dalam  membuat fungsi  untuk  melakukan  pemrosesan  data,  terdapat  kondisi jika  hasil  <  0  maka  didapatkan  bahwa  tweet  tersebut mengandung nilai negatif, jika  sama  dengan 0  maka  netral, dan  jika  tidak  mengandung  dua  kondisi  diatas  maka  dapat dikatakan tweet tersebut bernilai positif.

## Gambar 4. Pemrosesan data tekstual dengan TextBlob

## vaderSentiment
def vaderSentimentAnalysis(review): vs = analyzer.polarity_scores(review) return vs ['compound']
if compound >= 0.5: return 'Positive' elif compound <= -0.5: return 'Negative' else: return 'Neutral'
Setelah pemrosesan data  tekstual  dengan TextBlob sudah menghasilkan  klasifikasi  dengan  3  label,  selanjutnya  dalam penelitian  ini  menggunakan  alat  analisis  sentimen  berbasis aturan yang secara khusus disesuaikan dengan sentimen yang diungkapkan  di  dalam  sosail  media,  dan  berfungsi  kepada
JAIC
133
teks,  dengan  menuliskan  fungsi  perhitungan  polaritas  serta compound dengan  melakukan  proses  kondisi  seperti  pada TextBlob .

## SentiWordNet
def sentiwordnetAnalysis(pos_data): sentiment = 0 tokens_count = 0 for word, pos in pos_data: if not pos: continue lemma = wordnet_lemmatizer.lemmatize(word, pos=pos) if not lemma: continue synsets = wordnet.synsets(lemma, pos=pos)
if not synsets: continue
synset = synsets[0] swn_synset
= swn.senti_synset(synset.name()) sentiment += swn_synset.pos_score() - swn_synset.neg_score() tokens_count += 1
if not tokens_count: return 0
if sentiment > 0: return 'Positive' if sentiment == 0: return 'Neutral' else: return 'Negative'
Sentiwordnet  adalah database leksika  yang  dirancang untuk  melakukan  kategori sentiment serta  proses  dalam pemilihan minning [19].
Gambar 5. Perbandingan Antara TextBlob, Vader, serta SWN sentiment
Visualisasi data TextBlob import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
plt.figure(figsize=(10,7)) plt.pie (tb_counts.values, labels=tb_counts.index, explode=(0,0,0.25), autopct='%1.1f%%', shadow=False)

## Gambar 6. Visualisasi Data TextBlob

## Visualisasi data VaderSentiment
plt.figure(figsize=(10,7)) plt.pie(vader_counts.values, labels=vader_counts.index, explode=(0,0,0.25), autopct='%1.1f%%', shadow=False)
Dari  681  data  twitter  yang  diolah,  hasil  dari library TextBlob bahwa opini tentang Puan Maharani menunjukkan angka 96.3% sikap netral, 3.5% sikap positif, dan 0.1% sikap negatif.
Gambar 7. Visualisasi Data VaderSentiment
Dari 681 data twitter yang diolah, hasil dari Vader Sentiment bahwa  opini  tentang  Puan  Maharani  menunjukkan  angka 98.2%  sikap  netral,  1.6%  sikap  positif,  dan  0.1%  sikap negatif.

## Visualisasi data dalam bentuk bar
SWN_count  = hasil['SWN'].value_counts()
x = np.arange(3)
134
y1
= [tb_counts['Positive'],
vader_counts['Positive'], SWN_count['Positive']] y2
= [tb_counts['Negative'],
vader_counts['Negative'], SWN_count['Negative']] y3
= [tb_counts['Neutral'], vader_counts['Neutral'], SWN_count['Neutral']] width = 0.3
#  netral plt.bar(x-0.3, y1, width, color='cyan') plt.bar(x, y2, width, color='orange') plt.bar(x+0.3, y3, width, color='green') plt.xticks(x, ['TextBlob','vaderSentiment','SWN']) plt.xlabel("kind") plt.ylabel("kumlah") plt.legend(["Positive",
"Negative",
"Netral"])
plt.show() #not netral x = np.arange(3) y1
= [tb_counts['Positive'], vader_counts['Positive'],
SWN_count['Positive']] y2
= [tb_counts['Negative'], vader_counts['Negative'], SWN_count['Negative']] width = 0.3 plt.bar(x, y1, width, color='cyan') plt.bar(x+0.3, y2, width, color='orange') plt.xticks(x, ['TextBlob','vaderSentiment','SWN']) plt.xlabel("kind") plt.ylabel("kumlah") plt.legend(["Positive", "Negative"]) plt.show()

## Gambar 8.Visualisasi Perbandingan TextBlob, Vader, SWN sentiment
Dari  ketiga  perbandingan  data  tersebut  didominasi  oleh sikap netral yang dihasilkan oleh data yang sudah di crawling , tetapi ada perbedaan yang signifikan dari SentimentWordNet dengan menunjukan lebih banyak nilai positif dibandingkan dengan kedua library sebelumnya.
Gambar 9. Visualisasi data dalam keadaan tanpa data netral
Visualisasi data dalam bentuk wordcloud cloud = WordCloud(stopwords=STOPWORDS, background_color='white', width=1200, height=1000).generate(' '.join(list(tweet))) plt.imshow(cloud) plt.axis('off') plt.show()

## Gambar 10. Visualisasi data dalam bentuk wordcloud
Hasil  yang  ditunjukkan  dalam  visualisasi  diatas  dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  kata  dominan  yang  sering dituliskan  oleh  pengguna  sosial  media  twitter  tentang  Puan Maharani yaitu “Harapan”, “Union”, “Parliamentary”, hingga “Ketua DPR”.
JAIC
135

## V. K ESIMPULAN
Dalam  dataset  yang  dihasilkan  dengan keyword “Puan Maharani”  didapatkan  rata-rata  sentimen  negatifnya  hanya sebesar  0.1%,  sentimen  netral  dengan  nilai  97.25,  serta sentimen positif 2.55%. Dengan demikian dapat disimpulkan, pengguna  twiter  cenderung  tidak agresif maupun defensif dalam membicarakan isu yang mengarah dengan pencalonan Puan  Maharani  dalam  pemilihan  presiden  pada  tahun  2024 yang akan datang.
D AFTAR P USTAKA
[1] Q. D. Latansa, K. B. M. J. Presiden, and W. P. di Indonesia, ‘Jurist- Diction: Vol. 2 No. 2’. Maret, 2019.
[2] R.  Ardiansyah,  ‘Analisis  sentimen  calon  presiden  dan  wakil presiden periode  2019-2024 pasca debat pilpres  di  Twitter’, Sci. Comput. Sci. Informatics J. , vol. 2, no. 1, pp. 21–28, 2019.
[3] G.  Aletti,  I.  Crimaldi,  and  F.  Saracco,  ‘A  model  for  the  Twitter sentiment curve’, PLoS One , vol. 16, no. 4, pp. 1–28, 2021.
[4] Nurfaizah,  I.  D.  Prawitasari,  and  Fathuzaen,  ‘Analisis  Sentimen Twitter  Terhadap  Opini  Publik  Pemilihan  Kepala  Daerah’,  in CITISEE , 2018, pp. 299–303.
[5] B.  P.  Pokharel,  ‘Twitter  sentiment  analysis  during  covid-19 outbreak in nepal’, Available SSRN 3624719 , 2020.
[6] S. S. Singh, B. Dwarakanath, S. Santhoshini, and J. Mary, ‘Twitter sentimental analysis’, J. Adv. Res. Dyn. Control Syst. , vol. 12, no. 5 Special Issue, pp. 868–873, 2020.
[7] I. G. S. Mas Diyasa, N. M. I. Marini Mandenni, M. I. Fachrurrozi, S.  I.  Pradika,  K.  R.  Nur  Manab,  and  N.  R.  Sasmita,  ‘Twitter Sentiment Analysis as an Evaluation and Service Base On Python Textblob’, IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  1125,  no.  1,  p. 012034, 2021.
[8] K. M. Azharul Hasan, S. Das Shovon, N. H. Joy, and M. S. Islam, ‘Automatic Labeling of Twitter Data for Developing COVID-19 Sentiment  Dataset’,  in 2021  5th  International  Conference  on Electrical  Information  and  Communication  Technology,  EICT 2021 , 2021, no. February.
[9] S. Ramesh, ‘Sentimental Analysis for Political Polarization Using VADER Sentiment Lexicon’, J. Xidian Univ. , vol. 15, no. 5, 2021.
[10] E.  Y.  Hidayat,  R.  W.  Hardiansyah,  and  A.  Affandy,  ‘Analisis Sentimen  Twitter  untuk  Menilai  Opini  Terhadap  Perusahaan Publik  Menggunakan  Algoritma  Deep  Neural  Network’, J.  Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 2, pp. 108–118, 2021.
[11] T. A. M. Putri, U. Enri, and B. N. Sari, ‘Analisis Algoritma Naive Bayes  Classifier  untuk  Klasifikasi  Tweet  Pelecehan  Seksual
dengan\# MeToo’, IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 5, no. 2, 2020.
[12] M.  I.  Khatami  and  others,  ‘Eksistensi  “Baliho  2024”  dalam Pertarungan  Elektabilitas:  Analisis  Pencitraan  Tokoh  Politik’, J. Ilmu Sos. dan  Ilmu Polit.  Univ. Jambi ,  vol.  5, no. 2,  pp.  14–24, 2021.
[13] G.  A.  Buntoro,  ‘Analisis  Sentimen  Calon  Gubernur  Jawa  Timur 2018 di Twitter’, Sci.  Comput. Sci. Informatics J. , vol. 1, no. 2, pp. 37–45, 2018.
[14] E.  De  Haan  and  E.  Menichelli,  ‘The  incremental  value  of unstructured data in predicting customer churn’, MSI Work. Pap. Ser. , vol. 20, no. 105, pp. 1–49, 2020.
[15] X.  Zhang,  J.  L.  Ram\’\irez-Mendiola,  M.  Li,  and  L.  Guo, ‘Electricity  consumption  pattern  analysis  beyond  traditional clustering  methods:  A  novel  self-adapting  semi-supervised clustering method and application case study’, Appl. Energy , vol. 308, p. 118335, 2022.
[16] D. E. Kurniawan, and A. Fatulloh, ‘Clustering of Social Conditions in  Batam,  Indonesia  Using  K-Means  Algorithm  and  Geographic Information System’, Int. J. Earth Sci. Eng. , vol. 10, no. 05, pp. 1076–1080, 2017.
[17] H. Bhoir and K. Jayamalini, ‘Implementation of Visual Sentiment Analysis on Flickr Images’, 2021.
[18] D.  Suhartono,  D.  Christiandy,  and  R.  Rolando,  ‘Lemmatization Technique in Bahasa: Indonesian Language’, J. Softw. , vol. 9, no. 5, 2014.
[19] S.  Christina  and  D.  Ronaldo,  ‘A  Survey  Of  Sentiment  Analysis Using  Sentiwordnet  On  Bahasa  Indonesia’, J.  Teknol.  Inf.  J. Keilmuan  dan  Apl.  Bid.  Tek.  Inform. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  69–73, 2018.