## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN ISU RESESI EKONOMI 2023 DI INDONESIA PADA PLATFORM TWITTER
Ribka Tesalonika 1) , Evangs Mailoa 2)
1. Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga
2. Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Naive Bayes; Resesi Ekonomi
Keywords: Economic Recession; Naive Bayes; Sentiment Analysis
Article history: Received 4 November 2023 Revised 18 November  2023 Accepted 2 December 2023 Available online 1 March 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i1.4288
* Corresponding author. Ribka Tesalonika E-mail address: 672019327@student.uksw.edu
Resesi ekonomi merupakan kondisi dimana suatu negara mengalami ke- merosotan aktivitas ekonomi. Isu mengenai resesi 2023 di Indonesia mu- lai hangat diperbincangkan semenjak terjadinya perang antara Rusia dan Ukraina, pandemi Covid-19 dan inflasi yang tak terkendali. Munculnya isu tersebut menimbulkan berbagai tanggapan dari masyarakat dan be- berapa diantaranya menyampaikan pendapatnya melalui media sosial sa- lah satunya Twitter. Dari permasalahan tersebut, diperlukan analisa mengenai sentimen masyarakat terhadap tweet untuk melihat respon mengenai Isu Resesi Ekonomi 2023 di Indonesia dari masyarakat yang aktif. Penelitian ini menerapkan algoritma Naive Bayes dalam melakukan pengklasifikasian data dan tahapannya dimulai dengan pengumpulan data tweet dengan teknik scraping, lalu pembersihan data, pembagian data latih dan data uji, pelabelan data, pra-pemrosesan data, klasifikasi kemudian diakhiri dengan evaluasi model menggunakan confusion ma- trix. Jumlah data yang dikumpulkan setelah melewati proses pembersihan data sebanyak 3301 tweet. Akurasi model yang diperoleh mencapai 93,46% dengan prediksi label sentimen positif 1302 tweet, sentimen negatif 1236 tweet dan sentimen netral sejumlah 764 tweet.

## ABSTRACT
Economic recession is a condition where a country experiences a decline in economic activity. The issue of the 2023 recession in Indonesia has become a hot topic of discussion since the outbreak of the war between Russia and Ukraine, the Covid-19 pandemic, and uncontrollable inflation. The emergence of this issue has generated various responses from the public, and some of them have expressed their opinions through social media, particularly Twitter. From these issues, an analysis of public sen- timent towards tweets is needed to understand the response of the active Indonesian citizens regarding the 2023 Economic Recession issue. This research applies the Naive Bayes algorithm for data classification, and the process starts with data collection through scraping techniques, fol- lowed by data cleaning, splitting the data into training and testing sets, data labeling, data pre-processing, classification process, and concludes with model evaluation using a confusion matrix. The number of data col- lected after the data cleaning process is 3301 tweets. The obtained model accuracy is 93.46%, with a prediction of 1301 tweets having a positive sentiment, 1237 tweets having a negative sentiment, and 763 tweets being labeled as neutral sentiment.

## I. P ENDAHULUAN
SU  mengenai resesi perekonomian Indonesia di tahun 2023 mendatang kini sedang menjadi perbincangan hangat di kalangan masyarakat, khususnya sejak terjadinya perang antara Rusia dan Ukraina, kebijakan pandemi di China, serta inflasi yang tak terkendali [1]. Faktor-faktor tersebut membuat kondisi perekonomian global di tahun yang akan datang menjadi masalah kepentingan umum bahkan juga menyebabkan kecemasan. Pembahasan tentang kondisi perekonomian global memunculkan kata resesi. Resesi ekonomi itu sendiri merupakan suatu kondisi ekonomi negara yang sedang melemah atau mengalami kemerosotan [2]. Banyak masyarakat yang kini menyampaikan keluh kesahnya mengenai isu resesi 2023 melalui media sosial. Salah satu media sosial yang sering digunakan untuk menyampaikan opini yaitu Twitter [3]. Opini masyarakat mengenai resesi ekonomi tentu
I
beragam, terdapat opini masyarakat yang siap dan optimis menghadapi isu resesi mendatang, namun ada sentimen masyarakat yang justru khawatir akan kondisi ekonomi kedepannya. Dengan memanfaatkan data tweet dari Twitter, penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap isu resesi ekonomi 2023 di Indonesia. Rumusan dari penelitian ini yaitu untuk mengklasifikasikan sentimen tersebut ke dalam 3 kelas yaitu positif, netral dan negatif dan hanya untuk tweet berbahasa Indonesia. Dalam menganalisis sentimen, penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dikarenakan Algoritma tersebut merupakan salah satu algoritma pengklasifikasian yang memiliki kinerja sangat baik terutama untuk klasifikasi teks [4]. Diharapkan hasil dari analisa penelitian ini dapat membantu pemerintah dan peneliti terkait dalam melihat respon mengenai Isu Resesi Ekonomi 2023 di Indonesia dari masyarakat yang aktif.
Beberapa penelitian mengenai analisis sentimen sudah dilakukan sebelumnya, di antaranya adalah penelitian yang menerapkan naive bayes dalam menganalisa sentimen dampak corona, penelitian ini melibatkan sebanyak 796 dataset dengan perbandingan 75 : 25 untuk data latih dan uji, dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 67% [5]. Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Romaito, dkk dengan membandingkan Algoritma Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machine, Hasil dari perbandingannya yaitu algoritma Naive Bayes memperoleh hasil terbaik dengan tingkat akurasi 81,7% [6]. Telah banyak penelitian yang menganalisis sentimen berbagai topik namun sejauh ini belum ada penelitian yang membahas terkait sentimen masyarakat terhadap Isu Resesi Ekonomi 2023 di Indonesia. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat digunakan untuk analisis sentimen yang memberikan tingkat akurasi yang tinggi. Seluruh studi terdahulu tersebut menjadi referensi utama untuk dilakukannya penelitian mengenai Implementasi Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Isu Resesi Ekonomi 2023 di Indonesia pada Platform Twitter .

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metodologi penelitian ini terdiri dari beberapa tahap antara lain Pengumpulan data, Pembersihan data, Pelabelan dan Pembagian Data, Pra-pemrosesan Data, Klasifikasi dan Hasil Evaluasi. Tahap penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar. 1. Tahapan Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Penelitian ini mengumpulkan data tweet dengan teknik scraping menggunakan library snscrape pada bahasa pemrograman Python. Saat melakukan scraping data, library snscrape ini tidak memerlukan API dari Twitter [7] , namun teknik ini memerlukan konfigurasi tambahan seperti search , since , dan until . Konfigurasi search digunakan untuk mengisi kata kunci dari topik tweet yang ingin dicari, since dan until digunakan untuk mengisi tanggal awal dan tanggal akhir periode tweet yang ingin dicari. Data yang diambil pada penelitian ini adalah data tweet berbahasa Indonesia. Penelitian ini memperoleh sejumlah 20.000 data tweet, dimana 10.000 tweet didapatkan dari kata kunci #Resesi2023 dan 10.000 tweet dari kata kunci Resesi Ekonomi 2023 Indonesia dalam periode waktu tweet sejak tanggal 1 Juli 2022 – 21 April 2023. Tweet diambil secara acak baik dari pengguna maupun berita online di Twitter.

## B. Pembersihan Data
Data tweet yang terkumpul masih berupa data mentah seperti tweet yang masih mengandung data duplikat,
karakter spesial, emoji, tagar, angka dan tag , Oleh karena itu, pembersihan data perlu dilakukan untuk menghilangkan beberapa masalah tersebut yang dapat menghambat proses klasifikasi teks  [8]. Penelitian ini menggunakan tools RapidMiner dalam melakukan proses analisis sentimen. Proses pembersihan data dilakukan menggunakan fitur replace pada Rapidminer.

## C. Pembagian dan Pelabelan Data
Data  yang sudah bersih kemudian dibagi menjadi data latih dan uji dengan perbandingan 70:30. Data latih digunakan untuk melatih model klasifikasi berdasarkan pola-pola yang ada, sedangkan data uji untuk menguji model klasifikasi yang telah dibuat. Proses berikutnya yaitu pemberian label untuk data latih. Contoh pemberian label dengan kategori positif, netral dan negatif pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel I.

## D. Pra-pemrosesan Data
Terdapat beberapa tahapan dalam pra-pemrosesan data yang dilakukan, antara lain:
a. Tokenisasi : Proses memecah kalimat menjadi atribut kata (token) dan dimasukkan ke dalam array .
b. Transform Cases : Mengubah isi teks menjadi lowercase (huruf kecil).
c. Stopwords Removal : Proses penghilangan beberapa kata yang tidak diperlukan atau kurang penting.
d. Filter Tokens by length : Menyaring kata berdasarkan panjang karakternya
Setiap atribut kata yang dihasilkan dari pra-pemrosesan data, berikutnya diberikan pembobotan dengan teknik TF-IDF. Teknik tersebut mengintegrasikan dua konsep perhitungan antara Term Frequency dengan Inverse Document Frequency guna membantu dalam penentuan apakah kata tersebut relevan dengan dokumen atau tidak, Kata yang paling penting adalah kata yang relevansinya paling tinggi atau skor TF-IDF nya tinggi [9].

## E. Klasifikasi dengan Naive Bayes
Pada tahap ini, dilakukan pemodelan data dengan menerapkan algoritma Naive Bayes Classifier. Metode yang digunakan pada Algoritma ini yaitu peluang dan statistik, untuk kelebihan yang dimiliki algoritma ini diantaranya yaitu bisa diterapkan pada jumlah data yang sedikit, hanya memerlukan waktu perhitungan yang singkat dan dapat digunakan untuk klasifikasi multiclass data [10]. Bentuk umum teorema Bayes ditunjukkan pada persamaan (1):
𝑃𝑃 (Y|X) = P ( X | Y ). P ( Y ) 𝑃𝑃 ( 𝑋𝑋 ) (1)
Nilai X pada persamaan (1) merupakan data yang kelas-nya belum ditentukan, sedangkan Y adalah kelas tertentu, dan untuk P (Y|X) merupakan kemungkinan hipotesis yang bergantung pada kondisi X, lalu untuk P(X|Y) adalah probabilitas sebelumnya dari suatu kelas berdasarkan kondisi hipotesis, P(Y) yaitu probabilitas dari hipotesis Y dan untuk P(X) adalah probabilitas dari X [11].

## F. Evaluasi
Implementasi model Naive Bayes menghasilkan sebuah rules yang akan digunakan sebagai dasar untuk memprediksi kategori sentimen pada data uji. Rules atau model tersebut perlu dilakukan evaluasi sehingga dapat diketahui nilai akurasi dari hasil prediksinya. Evaluasi pada tahap ini dilakukan menggunakan confusion matrix . Confusion Matrix merupakan alat bantu dalam mengevaluasi performa dari berbagai algoritma dan matrix ini
T ABEL I
C ONTOH P ELABELAN D ATA T WEET Tweet Label Yuk kita lawan resesi dengan investasi Biar optimis menuju 2023 yang terang! (jangan lupa riset-riset lagi ya bestie untuk semua investasi yang kalian pilih). Peace, Love and Gawl~ Positive Semoga dengan adanya G20, issue resesi 2023 ini gak terjadi yaa... Dengan adanya pandemi aja, aku trauma banget gaji dipotong dan sampe sekarang belum balik normal. Sedih.. Negative Iya dong. Kan sdh saya buka jalannya. Silahkan dilanjutkan. Saya butuh uangnya. 2023 resesi, saya tidak peduli. I want my money!! Hahaha etic field strength Netral
menghasilkan beberapa istilah dari kelas aktual dan kelas prediksi[12]. Terdapat sembilan istilah hasil klasifikasi yang terdapat pada confusion matrix dengan tiga kelas, istilah tersebut ditunjukkan pada Tabel II.
Berdasarkan data confusion matrix pada Tabel II, nilai akurasi, recall dan precision diperoleh dengan persamaan (1) sampai (3). Akurasi dihitung untuk mengetahui nilai tingkat keberhasilan algoritma dalam memprediksi secara benar[13], dan recall dihitung untuk mengetahui tingkat ketepatan model dalam mengukur pola positif yang diprediksi benar dari total data aktual yang positif sedangkan precision untuk mengetahui tingkat ketepatan model dalam mengukur pola positif yang diprediksi benar dari keseluruhan pola yang diprediksi positif [14]. Nilai akurasi didapat dari jumlah tweet yang berhasil diprediksi sesuai dengan kelasnya dibagi dengan total keseluruhan tweet yang diprediksi, dan untuk nilai recall didapat dari jumlah sentimen positif yang diprediksi dengan benar dibagi dengan jumlah keseluruhan sentimen yang secara aktual memang positif, sedangkan untuk nilai precision diperoleh dari hasil bagi antara jumlah sentimen positif yang diprediksi benar dengan jumlah keseluruhan sentimen yang diprediksi positif.
Akurasi = 𝑇𝑇𝑃𝑃+𝑇𝑇𝑇𝑇+𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑥𝑥 100% (1)
Recall =
𝑇𝑇𝑃𝑃 𝑇𝑇𝑃𝑃+𝐹𝐹𝑇𝑇𝑃𝑃𝑇𝑇𝐹𝐹+𝐹𝐹𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑃𝑃𝑇𝑇𝐹𝐹 𝑥𝑥 100% (2)
Precision =
𝑇𝑇𝑃𝑃 𝑇𝑇𝑃𝑃+FPNeg+𝐹𝐹𝑃𝑃𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑥𝑥 100%
(3)
Pada persamaan (1) terdapat nilai TP (True Positive) yang merupakan tweet berlabel positif dan diprediksi dengan benar, selanjutnya terdapat TN (True Negative) yaitu tweet berlabel negatif yang diprediksi dengan benar, dan TNet (True Netral) merupakan tweet berlabel netral yang diprediksi secara benar, Berikutnya pada persamaan (2) terdapat nilai FN-Pos (False Negative – Positive) yaitu tweet yang berlabel positif namun diprediksi berlabel negatif, sedangkan nilai FNet-Pos (False Netral – Positive) yaitu tweet yang berlabel positif namun diprediksi berlabel netral, Selanjutnya pada persamaan (3) terdapat nilai FP-Neg (False Positive- Negative) yaitu tweet yang secara aktual berlabel negatif namun diprediksi sebagai positif, sedangkan FP-Net (False Positive- Netral) yaitu tweet yang berlabel Netral diprediksi sebagai positif [15].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data tweet yang semula terkumpul sebanyak 20.000, sesudah melalui proses pembersihan data, tersisa sejumlah 3.301 data. Berkurangnya jumlah data disini dikarenakan terdapat proses penghapusan data duplikat, karakter spesial dan tweet yang tidak relevan. Hasil tweet yang sudah bersih dibagi menjadi 2.387 untuk data latih dan 914 untuk data uji. Pada penelitian ini, data latih diberi label secara manual dengan mengkategorikannya ke tiga kelas antara lain positif, netral dan negatif. Pada tahap pra-pemrosesan data dilakukan beberapa sub-proses yang terdiri dari tokenisasi untuk memecah kalimat tweet menjadi kata (token), transform cases untuk mengubah seluruh huruf pada tweet menjadi huruf kecil, filter stopword untuk membuang sejumlah kata yang tidak digunakan atau kurang penting, dan filter token by length untuk membuang kata yang jumlah karakternya ≤ 3 dan ≥ 25. Hasil contoh perubahan data tweet sesaat dan sebelum pra-pemrosesan ditunjukkan pada Tabel III.

## T ABEL III C ONTOH H ASIL P RA - PEMROSESAN DATA
Tahap Pra- Pemrosesan Sebelum pra-pemrosesan Setelah pra-pemrosesan Data Cleaning @ABemates @luvv_188 @CelotehAB Iya dong. Kan sdh saya buka jalannya. Silahkan dilanjutkan. Saya butuh uangnya. 2023 resesi, saya tidak peduli. I want my money!! Hahaha Iya dong Kan sdh saya buka jalannya Silahkan dilanjutkan Saya butuh uangnya resesi saya tidak peduli I want my money Hahaha T ABEL II C ONFUSION M ATRIX UNTUK TIGA KELAS True Positive True Negative True Netral Pred. Positive TP FP-Neg FP-Net Pred. Negative FN-Pos TN FN-Net Pred. Netral FNet-Pos FNet-Neg TNet
Tokenizing Iya dong Kan sdh saya buka jalannya Silahkan dilanjutkan Saya butuh uangnya resesi saya tidak peduli I want my money Hahaha “Iya” “dong” “Kan” “sdh” “saya” “buka” “jalannya” ‘Silahkan” “dilanjutkan” “Saya” “butuh” “uangnya” “resesi” “saya” “tidak” peduli I” “want” “my” “money” “Hahaha”
Transform Case Iya dong Kan sdh saya buka jalannya Silahkan dilanjutkan Saya butuh uangnya resesi saya tidak peduli I want my money Hahaha iya dong kan sdh saya buka jalannya silahkan dilanjutkan saya butuh uangnya resesi saya tidak peduli i want my money hahaha Stopword Removal iya dong kan sdh saya buka jalannya silahkan dilanjutkan saya butuh uangnya resesi saya tidak peduli i want my money hahaha iya kan sdh buka jalannya silahkan dilanjutkan butuh uangnya resesi tidak peduli i want my money Filter Token (by length) iya kan sdh buka jalannya silahkan dilanjutkan butuh uangnya resesi tidak peduli want money buka jalannya silahkan dilanjutkan butuh uangnya resesi tidak peduli want money
Pada penelitian ini, sejumlah 6.297 atribut kata dihasilkan dari tahap pra-pemrosesan data latih, dan setiap kata diberikan pembobotan menggunakan TF-IDF, tujuannya untuk membantu menentukan relevansi kata dengan dokumen. Nilai pembobotan untuk setiap kata tergantung akan seberapa sering kata tersebut muncul dalam suatu dokumen. Jika frekuensi kemunculan kata-nya tinggi maka nilai bobotnya akan semakin tinggi dan diasumsikan bahwa kata tersebut merupakan kata yang penting, begitupun sebaliknya. Contoh hasil pemberian bobot untuk atribut kata yang ada ditunjukkan pada Tabel IV.
Algoritma Naive bayes selanjutnya diterapkan ke data latih yang sudah melalui tahap pra-pemrosesan data dan pembobotan. Pada proses ini, pola-pola data yang ada akan dipelajari dan nantinya akan dihasilkan sebuah model klasifikasi atau rules dan juga data hasil pelatihan. Model dan data pelatihan ini digunakan untuk mengklasifikasikan data uji secara otomatis. Keseluruhan proses pelatihan model pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar. 2. Proses Pembuatan Model
Performa dari model klasifikasi yang sudah dibuat, perlu dievaluasi terlebih dahulu untuk mengetahui seberapa baik model dalam memprediksi kelas sentimen. Performa yang dihitung antara lain akurasi, precision dan recall dan nilai tersebut didapatkan dengan metode confusion matrix . Hasil data confusion matrix pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel V.
T ABEL IV

## C ONTOH P EMBOBOTAN KATA DENGAN TF-IDF
Teks antisipasi bikin bukti hadapin kerja nyata strategi ... bukti nyata kerja ganjar antisipasi resesi 0,419 0 0,578 0 0,291 0,390 0 bikin strategi hadapin resesi 0 0,392 0 0,745 0 0 0,540
Berdasarkan data performa model pada Tabel V, dilakukan perhitungan dan didapatkan nilai akurasi model klasifikasi sebesar 93,46%, precision 98.46% dan recall 92.74%. Tahap berikutnya yaitu proses penerapan model klasifikasi pada data uji, hal ini berguna untuk membuktikan apakah model memang akurat di kenyataannya atau tidak. Proses pengujian akan memperoleh hasil yaitu label sentimen yang diklasifikasikan secara otomatis.

## Gambar. 3. Diagram Hasil Prediksi Label Sentimen Isu Resesi 2023 Indonesia
Gambar  3  menunjukkan distribusi label untuk data tweet isu resesi ekonomi 2023 Indonesia yang telah diklasifikasikan secara otomatis. Terlihat bahwa sentimen isu resesi ekonomi di Indonesia tahun 2023 didominasi oleh sentimen positif sebanyak 1302 tweet, sedangkan untuk sentimen negatif sejumlah 1236 dan sentimen netral 763 tweet.
Penelitian ini menemukan beberapa kata yang sering muncul dalam data tweet isu resesi ekonomi di Indonesia seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4, diantaranya yaitu "ancaman", "negara", “semoga", "inflasi", "bahas", "takut", "uang", "harga", "kerja", “investasi” dan lainnya. Berdasarkan kata-kata tersebut dapat diasumsikan bahwa terdapat respon masyarakat Indonesia yang menganggap resesi ini adalah suatu ancaman bagi negara dan menjadikan ini sebagai peristiwa yang menakutkan baik dari segi kenaikan harga, kondisi keuangan, dan lainnya, Namun beberapa respon masyarakat lainnya saat diperhadapkan dengan isu resesi ekonomi di tahun 2023 masih terdapat yang optimis, memiliki harapan dan melakukan berbagai persiapan untuk bisa bertahan seperti dengan cara bekerja, berinvestasi, menabung dan lainnya. Berdasarkan hasil penelitian ini terhadap penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Romaito, dkk[6], ditemukan bahwa Algoritma Naive Bayes pada kedua penelitian tersebut menghasilkan akurasi yang tinggi dan disimpulkan bahwa Algoritma ini cukup baik dalam menganalisis sentimen, baik dengan menggunakan jumlah data latih yang kecil maupun besar.

## T ABEL V
H ASIL P ERFORMANCE M ODEL True Positive True Negative True Netral Precision Predicition Positive 958 15 0 98.46% Predicition Negative  8 885 0 Predicition Netral 67 66 388 Recall 92.74% Accuracy 93.46%

## IV. K ESIMPULAN
Pada penelitian ini, algoritma Naive Bayes berhasil mengklasifikasikan sentimen isu resesi ekonomi 2023 di Indonesia ke kelas positif, netral dan negatif. Data diperoleh dengan teknik scraping menggunakan kata kunci #Resesi 2023 dan Resesi Ekonomi 2023 Indonesia dalam periode waktu tweet sejak tanggal 1 Juli 2022 – 21 April 2023. Akurasi model klasifikasi yang dihasilkan pada penelitian ini mencapai 93,46%. Hasil analisa menunjukkan bahwa sentimen isu resesi ekonomi 2023 di Indonesia pada periode tersebut didominasi dengan tweet positif sebanyak 1.301 tweet, sedangkan sentimen negatif sebanyak 1.237 tweet dan sentimen netral sejumlah 763 tweet. Berdasarkan jumlah prediksi dan melihat wordcloud yang ada, dapat diasumsikan bahwa saat diperhadapkan dengan isu resesi 2023, lebih banyak masyarakat yang optimis, memiliki harapan dan melakukan berbagai persiapan untuk bertahan seperti dengan cara bekerja, berinvestasi, dan menabung. Diharapkan hasil dari analisa penelitian ini dapat membantu pemerintah dan peneliti terkait dalam melihat respon mengenai Isu Resesi Ekonomi 2023 di Indonesia dari masyarakat yang aktif. Saran untuk penelitian serupa kedepannnya perlu dilakukan peningkatan dalam tahap pra-pemrosesan teks, dikarenakan masih didapatkan kata yang tidak baku dan beberapa singkatan kata pada data tweet sehingga hal ini bisa menghambat jalannya proses klasifikasi sentimen.

## D AFTAR P USTAKA
[1] N. Laoli, “Ekonom Sebut Perang Rusia dan Ukraina Penyebab Pelemahan Ekonomi Global,” Oct. 04, 2022. https://nasional.kon- tan.co.id/news/ekonom-sebut-perang-rusia-dan-ukraina-penyebab-pelemahan-ekonomi-global (accessed Dec. 15, 2022).
[2] H. Alexander, “Penjelasan Sederhana soal Penyebab Resesi Ekonomi Global 2023.” https://tirto.id/penjelasan-sederhana-soal-penyebab-resesi- ekonomi-global-2023-gwZN (accessed Dec. 14, 2022).
[3] M. Zaskya, A. Boham, L. Jackelin, and H. Lotulung, “Twitter Sebagai Media Mengungkapkan Diri Pada Kalangan Milenial,” 2021. Accessed: Jun. 01, 2023. [Online]. Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/actadiurnakomunikasi/article/download/31979/30381/66820
[4] Kim, Han, Rim, and Myaeng, “Some Effective Techniques for Naive Bayes Text Classification.,” IEEE Trans Knowl Data Eng , vol. 18, no. 11, pp.
1457–1466, 2006, Accessed: Feb. 03, 2022. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/3297622_Some_Effective_Tech- niques_for_Naive_Bayes_Text_Classification
[5] N. M. A. J. Astari, D. G. H. Divayana, and G. Indrawan, “Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) , vol. 15, no. 1, pp. 27–29, Nov. 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.
[6] E. S. Romaito and dkk, “Perbandingan Algoritma SVM Dan NBC Dalam Analisa Sentimen Pilkada Pada Twitter,” CSRID Journal , vol. 13, no. 3, pp. 169–179, 2021, Accessed: Feb. 15, 2022. [Online]. Available: http://repository.sar.ac.id/id/eprint/60/.
[7] F. S. Darusman, A. A. Arifiyanti, and S. F. A. Wati, “Sentiment Analysis Pedulilindungi Tweet Using Support Vector Machine Method,” Applied Technology and Computing Science Journal , vol. 4, no. 2, pp. 113–118, May 2022, doi: 10.33086/atcsj.v4i2.2836.
[8] Suripto, Rr Nurul Rahmanita, and Ajeng Sekar Kirana, “Teknik pre-processing dan classification dalam data science.” https://mie.bi- nus.ac.id/2022/08/26/teknik-pre-processing-dan-classification-dalam-data-science/ (accessed Apr. 29, 2023).
[9] W. Scott, “TF-IDF from scratch in python on a real-world dataset,” Feb. 15, 2019. https://towardsdatascience.com/tf-idf-for-document-ranking- from-scratch-in-python-on-real-world-dataset-796d339a4089 (accessed May 30, 2023).
[10] Mochammad Haldi Widianto, “Algoritma Naive Bayes.” https://binus.ac.id/bandung/2019/12/algoritma-naive-bayes/ (accessed May 01, 2023).
[11] Y. Pratama, A. Roberto Tampubolon, L. Diantri Sianturi, R. Diana Manalu, and D. Frietz Pangaribuan, “Implementation of Sentiment Analysis on Twitter Using Naïve Bayes Algorithm to Know the People Responses to Debate of DKI Jakarta Governor Election,” in Journal of Physics: Confer- ence Series , Institute of Physics Publishing, Jun. 2019. doi: 10.1088/1742-6596/1175/1/012102.
[12] I. Markoulidakis, I. Rallis, I. Georgoulas, G. Kopsiaftis, A. Doulamis, and N. Doulamis, “Multiclass Confusion Matrix Reduction Method and Its Application on Net Promoter Score Classification Problem,” Technologies (Basel) , vol. 9, no. 4, Dec. 2021, doi: 10.3390/technologies9040081.
[13] D. A. Wulandari, R. Rohmat Saedudin, and R. Andreswari, “ANALISIS SENTIMEN MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP REAKSI MASYARAKAT PADA RUU CIPTA KERJA MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI ALGORITMA NAIVE BAYES ANALYSIS OF TWITTER SOCIAL MEDIA SENTIMENT ON THE PUBLIC’S REACTION TO THE DRAFTS OF JOB CREATION LAW USING THE CLASSIFICATION METHOD NAIVE BAYES ALGORITHM,” e-Proceeding of Engineering , vol. 8, no. 5, pp. 9007–9016, 2021.
[14] M. Hossin and M. N. Sulaiman, “A Review on Evaluation Metrics for Data Classification Evaluations,” International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process , vol. 5, no. 2, pp. 01–11, Mar. 2015, doi: 10.5121/ijdkp.2015.5201.
[15] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twit- ter,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.