## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6839

## Analisis Perbandingan Algoritma SVM, Naïve Bayes, dan Perceptron untuk Analisis Sentimen Ulasan Produk Tokopedia
Muhammad Aulia * , Arief Hermawan
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Informatika, Universitas Teknologi Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* muhammad.5200411482@student.uty.ac.id, 2 ariefdb@uty.ac.id Email Penulis Korespondensi: muhammad.5200411482@student.uty.ac.id
Abstrak− Pesatnya pertumbuhan pasar online di Indonesia telah mengubah lanskap bisnis. Tokopedia, salah satu platform  E- commerce  terkemuka,  melayani  jutaan  pengguna  dengan  beragam  produk.  Dalam  persaingan  E-commerce  yang  ketat, pemahaman ulasan pelanggan sangat penting. Namun, melakukan analisis ulasan secara manual merupakan tugas yang rumit dan  memakan  waktu.  Analisis sentimen diperlukan  untuk  memahami preferensi pelanggan,  meningkatkan kualitas layanan, dan  menjaga  daya  saing  Tokopedia  di  pasar  E-commerce  yang  kompetitif.  Studi  ini  melakukan  perbandingan  antara  tiga algoritma, Support Vector Machine, Perceptron, dan Multinomial Naïve Bayes untuk mengevaluasi dan menentukan algoritma yang paling efektif dan akurat dalam melakukan analisis sentimen ulasan produk di Tokopedia. Hasil penelitian menggunakan 2000  data  ulasan  produk  Tokopedia  menunjukkan  Multinomial  Naïve  Bayes  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  mencapai 84,00%  dan  presisi  96,00%.  Support  Vector  Machines  memiliki  tingkat  akurasi  80,00%  dan  nilai  presisi  sebesar  95,00%  . Sementara itu, Perceptron memberikan akurasi 81,00% dan presisi sebesar 95,00%. Evaluasi menggunakan  confusion matrix juga mengindikasikan bahwa Multinomial Naïve Bayes memberikan hasil yang lebih unggul dengan tingkat kebenaran 1011 untuk label sentimen positif dan 860 untuk label sentimen negatif. Penelitian ini memberikan wawasan yang berharga terkait analisis sentimen ulasan produk di Tokopedia, dan hasilnya dapat menjadi acuan untuk penelitian lanjutan yang mengeksplorasi metode analisis sentimen yang lebih inovatif atau penerapan teknologi untuk meningkatkan efisiensi analisis sentimen dalam konteks E-commerce.
Kata Kunci: Perceptron; Multinomial Naïve Bayes; Support Vector Machine; Tokopedia; Analisis Sentimen
Abstract− The  rapid  growth  of  the  online  market  in  Indonesia  has  changed  the  business  landscape.  Tokopedia,  one  of  the leading  E-commerce  platforms,  serves  millions  of  users  with  a  variety  of  products.  In  the  fierce  E-commerce  competition, understanding customer reviews is  very important.  However, performing review analysis  manually  is a  complex and time- consuming  task.  Sentiment  analysis  is  needed  to  understand  customer  preferences,  improve  service  quality,  and  maintain Tokopedia's  competitiveness  in  the  competitive  E-commerce  market.  This  study  carried  out  a  comparison  between  three algorithms, Support Vector Machine, Perceptron, and Multinomial Naïve Bayes to evaluate and determine the most effective and accurate algorithm in conducting sentiment analysis of product reviews on Tokopedia. The results of research using 2000 Tokopedia product review data show that Multinomial Naïve Bayes has the highest level of accuracy, reaching 84.00% and precision of 96.00%. Support Vector Machines has an accuracy rate of 80.00% and a precision value of 95.00%. Meanwhile, Perceptron  provides  81.00%  accuracy  and  95.00%  precision.  Evaluation  using  the  confusion  matrix  also  indicates  that Multinomial Naïve Bayes provides superior results with a truth level of 1011 for positive sentiment labels and 860 for negative sentiment labels. This research provides valuable insights regarding sentiment analysis of product reviews on Tokopedia, and the results can be a reference for further research exploring more innovative sentiment analysis methods or the application of technology to increase the efficiency of sentiment analysis in the context of E-commerce.
Keywords : Perceptron; Multinomial Naïve Bayes; Perceptron; Support Vector Machine; Tokopedia; Sentiment Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan pasar online di Indonesia mengalami perkembangan cepat, terlebih lagi, kini telah menjadi salah satu keberatan utama bagi klien web dan hiburan online. Berbagai jenis layanan pasar tersedia dan dapat diakses oleh sebagian besar masyarakat Indonesia. Hal ini mencerminkan pergeseran perilaku konsumen menuju penggunaan layanan belanja online sebagai pilihan utama dalam memenuhi kebutuhan dan keinginan mereka. Salah satu online shop  yang  sering  digunakan  oleh  masyarakat  Indonesia  adalah  Tokopedia.  Tokopedia  merupakan  salah  satu panggung bisnis online terkemuka di Indonesia. Sejak berdiri pada tahun 2009, tokopedia telah menjadi salah satu keputusan utama bagi pelanggan Indonesia saat berbelanja di internet [1]. Masyarakat cenderung beralih ke belanja online karena dianggap lebih nyaman dan efisien dibandingkan dengan berbelanja langsung di toko fisik. Selain itu, penawaran harga yang lebih murah melalui berbagai promo dan diskon di platform online juga menjadi daya tarik utama yang mendorong pelanggan untuk memilih berbelanja secara daring. Ini memungkinkan mereka untuk menghemat  waktu,  tenaga,  dan  uang.  Sebagai  akibatnya,  fenomena  ini  telah  mengubah  cara  kita  berbelanja, dengan lebih banyak orang beralih ke kemudahan dan kenyamanan belanja online [2].
Namun, dengan meningkatnya volume ulasan produk yang ditemukan di Tokopedia, menjadi suatu tugas yang sulit untuk mengelola volume ulasan produk dan memakan waktu untuk membaca dan menganalisis ulasan secara manual, hal ini berpotensi mengalami penurunan kualitas layanan serta ketidakmampuan untuk bersaing di pasar E-commerce yang sengit. Untuk itu, diperlukan teknik analisis sentimen. Analisis sentimen digunakan untuk memahami preferensi pelanggan, meningkatkan kualitas layanan, dan menjaga daya saing Tokopedia di pasar E- commerce  yang  kompetitif.  Analisis  sentimen  adalah  suatu  teknik  yang  secara  konsekuen  mempersepsikan, memusatkan  dan  memutar  informasi  teks  untuk  melacak  komponen-komponen  yang  dekat  dengan  artikulasi pemikiran [3]. Dalam konteks ini, algoritma Naïve Bayes [3][4], Perceptron [5], dan Support Vector Machine [6]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6839
menjadi pilihan yang populer dalam analisis sentimen berbasis teks. Naive Bayes merupakan metode statistik yang sederhana dan memberikan akurasi yang baik serta tingkat kesalahan yang minimal dalam proses klasifikasi  [7]. Perceptron adalah metode dasar dalam Jaringan Syaraf Tiruan (JST) yang memanfaatkan perhitungan persiapan untuk  melakukan  perintah  langsung  [5].  Dalam  analisis  sentimen,  Support  Vector  Machine  (SVM)  digunakan sebagai alat klasifikasi yang kuat. SVM bertujuan untuk menemukan hyperplane  optimal yang secara maksimal memisahkan kategori-kategori sentimen, dengan fokus pada peningkatan jarak antara kategori-kategori tersebut. Ini  berarti  SVM  berusaha  untuk  menemukan  pemisah  terbaik  antara  kelompok  data  positif  dan  negatif  dalam analisis sentimen, sehingga memungkinkan pengklasifikasian yang lebih akurat dan efisien berdasarkan sentimen dalam teks [8].
Hasil akhir dari pencarian beberapa sumber referensi adalah penelitian yang membahas tentang pengujian strategi  Naive  Bayes  dan  SVM  untuk  analisis  sentimen  terhadap  Spotify  [9].  Hasilnya,  teknik  Naive  Bayes menunjukkan analisis eksekusi lebih baik daripada metode SVM. Sekalipun demikian, dengan asumsi bahwa kita membandingkan strategi Naive Bayes dan teknik K-Nearest Neighbors sehubungan dengan klasifikasi isu kegiatan tenaga  kerja  [10]  Hasilnya,  kinerja  metode  K-Nearest  Neighbors  unggul  dalam  hal  ini.  Sementara  itu,  dalam sebuah penelitian terkait korelasi antara Decision Tree dan Naive Bayes untuk analisis sentimen terhadap aplikasi Digital  Teacher  Assessment  [11]  menunjukkan  bahwa  metode  Decision  Tree  mempunyai  kinerja    lebih  baik dibandingkan    Naïve  Bayes.  Selain  itu,  penelitian  lain  juga  dilakukan  yang  membahas  tentang  Perbandingan Metode  Analisis  Sentimen  Naïve  Bayes,  SVM,  dan  Logistic  Regression  Pada  Piala  Dunia  2022.  Penelitian  ini berfokus pada evaluasi sentimen terkait Piala Dunia 2022 yang diadakan di Qatar dengan memanfaatkan data dari platform Twitter pada hari pertama pelaksanaan. Berbagai isu sensitif seperti hak asasi manusia (HAM), LGBT+, dan konsumsi minuman beralkohol dianalisis secara mendalam. Dalam analisis ini, tiga metode yang digunakan adalah Bernoulli Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan Logistic Regression. Hasilnya menunjukkan bahwa SVM  menjadi  yang paling efektif dengan tingkat presisi  mencapai 94%, recall sebesar 93%, dan akurasi 92%. Penelitian ini memberikan pemahaman yang berharga mengenai persepsi masyarakat terhadap Piala Dunia 2022, yang dapat dijadikan pertimbangan bagi para pengguna [12].
Melalui serangkaian penelitian yang telah dilakukan, penelitian ini memiliki fokus yang lebih mendalam pada perbandingan tiga algoritma sentimen (Support Vector Machine, Multinomial Naïve Bayes, dan Perceptron) dalam  konteks  analisis  sentimen  terhadap  ulasan  produk  di  platform  E-commerce  Tokopedia.  Penelitian  ini dilakukan  dengan  mempertimbangkan  presisi  dan  menganalisis  confusion  matrix,  berbeda  dari  penelitian sebelumnya  yang hanya  mengidentifikasi kebutuhan perbandingan algoritma. Dengan  melakukan perbandingan antara metode analisis sentimen, diharapkan hasil penelitian dapat membantu kita mengenali algoritma yang paling cocok  dengan  mempertimbangkan  presisi  dan  mengeksplorasi  confusion  matrix,  sekaligus  meningkatkan pemahaman  mengenai  preferensi  pelanggan  terhadap  ulasan  produk  di  platform  Tokopedia,  sehingga  dapat memberikan panduan yang lebih kuat untuk pengembangan strategi pemasaran dan peningkatan kualitas layanan di platform Tokopedia. Walau demikian,  masih ada potensi  yang besar untuk mengembangkan penelitian  lebih lanjut  dengan  memberikan  fokus  pada  berbagai  aspek  yang  lebih  mendalam,  seperti  kategori  produk  tertentu, faktor-faktor sosial dan demografis dari pengguna, evaluasi terhadap aspek harga dan kualitas produk, serta ulasan khusus untuk produk fashion. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk memberikan kontribusi yang berharga dalam  pemahaman  sentimen  konsumen  terhadap  ulasan  produk  yang  ada  di  Tokopedia.  Penelitian  ini  diyakini akan memberikan wawasan yang bermanfaat bagi berbagai pemangku kepentingan, termasuk penjual, produsen, dan konsumen dalam ranah E-commerce yang semakin berkembang pesat. Sebagai akibatnya, penelitian ini dapat membantu peningkatan kualitas produk, strategi pemasaran yang lebih efektif, dan pengalaman berbelanja yang lebih memuaskan bagi pelanggan di platform Tokopedia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  tahap  eksplorasi  penelitian,  langkah  awal  melibatkan  pengumpulan  data  ulasan  produk  dari  Tokopedia melalui  scrapping  data,  dilanjutkan  dengan  proses  labeling  sentimen.  Data  kemudian  dipreprocess  untuk membersihkan teks, lalu tiga algoritma Support Vector Machine, Naïve Bayes, dan Perceptron digunakan untuk klasifikasi  sentimen.  Akhirnya,  tahap  evaluasi  dilakukan  untuk  membandingkan  kinerja  algoritma-algoritma tersebut berdasarkan akurasi, presisi, dan confusion matrix.  Gambar 1 berikut ini menggambarkan urutan langkah- langkah dari penelitian yang akan dilaksanakan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6839

## 2.2 Web Scraping
Web Scraping adalah teknik untuk mengekstrak informasi dari halaman, yang selanjutnya menjadi data yang bisa dianalisis diproses dan digunakan dengan beragam tujuan yang berbeda  [13]. Scraping data di Tokopedia dapat dilakukan  dengan  memanfaatkan  berbagai  teknologi,  contohnya,  dengan  memanfaatkan  Python  sebagai  bahasa pemrograman dan library BeautifulSoup serta Selenium [14].

## 2.3 Labeling
Setelah menyelesaikan proses pengumpulan berbagai data, kemudian, pada saat itu juga dilakukan penentuan label pada data [15]. Tahapan pelabelan data dilakukan berdasarkan rating pada suatu produk. Jika rating yang diberikan 1-3 maka label yang diberikan yaitu negatif ditandai dengan “0”, sedangkan jika rating yang diberikan 4-5 maka label yang diberikan yaitu positif ditandai dengan “1”.

## 2.4 Preprocessing Text
Untuk dapat melakukan klasifikasi, data yang berupa dokumen teks harus melalui tahap preprocessing teks terlebih dahulu agar lebih terstruktur, dengan tujuan untuk menyusun dokumen teks versi sehingga dapat meningkatkan kinerja  dokumen  teks.  model  klasifikasi  dan  mempercepat  proses  klasifikasi  [16].  Langkah-langkah  pada  pre- processing yaitu sebagai berikut :

## 2.4.1 Case Folding
Case Folding merupakan langkah mengedit tulisan pada suatu dokumen agar seragam dalam bentuk baku (dalam hal ini huruf kecil atau huruf kecil) [17]. Proses tersebut dilakukan dengan tujuan untuk meningkatkan kemudahan dan kecepatan pembacaan oleh sistem mesin pada korpus yang dimaksud [18].

## 2.4.2 Normalize
Normalisasi adalah proses pengubahan kata tidak baku pada data ulasan yang dikumpulkan berubah menjadi kata standar  yang  baku  sesuai  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI).  Tujuannya  agar  setiap  kata  yang  diolah mempunyai makna yang sesuai dengan KBBI [18].

## 2.4.3 Remove Stopwords
Stopwords merupakan proses untuk memilih kata-kata penting dalam struktur model dengan menghilangkan kata- kata yang kurang penting dengan tujuan meningkatkan ketepatan klasifikasi [19].

## 2.4.4 Tokenizing
Tokenisasi adalah langkah pemisahan teks berdasarkan panjang dari teks [4]. Tujuan dari tokenisasi adalah agar pada proses selanjutnya tidak lagi memproses berdasarkan kalimat melainkan memproses kata demi kata [18].

## 2.4.5 Stemming
Stemming adalah jenis pemrosesan awal teks yang mengembalikan kata ke bentuk dasar aslinya. Kebanyakan kata yang  berasal  dari  imbuhan  (prefix,  siffix,  or  infix)  mengandung:  makna  teks  tersebut.  Oleh  karena  itu,  untuk menjaga makna teks, proses stemming penting untuk dilakukan [20].

## 2.5 Model Algoritma Klasifikasi
a. Multinomial  Naïve  Bayes  merupakan  teknik  dalam  statistik  yang  berguna  untuk  mengukur  kemungkinan keanggotaan dalam suatu kelas [21].
P(Xi | Hj) = count(Xi,Hj)+1 (ΣxϵV count (X,Hj))+|V|
(1)
b. Perceptron  merupakan salah satu teknik Jaringan Syaraf Tiruan (JST) yang cukup sederhana, menggunakan algoritma pelatihan untuk melakukan klasifikasi dengan pendekatan linier [5].
y = w0 + ∑ x i w i n i=1 (2)
c. Support  Vector  Machine  adalah  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  diawasi  dan  dapat  digunakan  untuk klasifikasi dan regresi. Strategi ini digunakan untuk mencari hyperlane terbaik dengan cara memperbesar jarak antar layer [21].
f (Xd) = ∑ (yx T + r) p + b Nsv i=1 (3)

## 2.5 Evaluasi
Confusion Matrix merupakan sebuah teknik evaluasi yang memanfaatkan suatu tabel matriks. Dari hasil evaluasi ini, kita dapat menghitung nilai akurasi (accuracy), ketepatan (precision), dan kejelasan (recall).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6839
a. Accuracy merupakan seberapa dekatnya data yang telah diolah antara data latih dan data uji [21].
accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN (4)
b. Precision merupakan seberapa akurat data yang diminta berkaitan dengan nilai yang dihasilkan [21].
precision = TP TP+FP
(5)
c. Recall merupakan sejauh mana sistem berhasil dalam melakukan klasifikasi [21].
recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
(6)
d. F1-Score merupakan evaluasi yang menggabungkan hasil ketepatan (precision) dan kejelasan (recall) [21].
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian ini memperjelas penemuan-penemuan pemeriksaan yang telah dijelaskan. Penelitian tersebut dijabarkan sesuai dengan langkah-langkah yang diikuti dalam metode penelitian.

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada tahapan ini, data ulasan produk E-commerce Tokopedia dikumpulkan melalui teknik scrapping data. Proses pengumpulan data dilakukan dengan mengakses situs Tokopedia dan mengekstrak ulasan produk menggunakan teknik  web  scrapping.  Dengan  menggunakan  library  Python  seperti  BeautifulSoup  dan  Requests,  data  ulasan produk yang terdapat pada halaman-halaman produk Tokopedia diunduh secara otomatis. Contoh data yang telah diambil dari proses web scraping disajikan dalam Tabel 1 berikut :
Tabel 1. Sampel Data Tokopedia
Nama Produk Ulasan Rating Meja belajar tulis dan Laptop kayu minimalis - MSB11 Kaki nya kurang simetris, mkn hrs lebih teliti lagi. gan 3 Kursi lesehan lipat sofa folding busa Dakron Premium edition berkualitas Respon seller bagus, cepat tanggap..produknya juga bagus, 5 CUSTOM BANTAL / CUSTOM BUSA / CUSTOM SARUNG BANTAL ONLY Ukuran presisi, seller responsif, bikinnya cepat. 5 Bantal Tidur Katun Alami / Bantal Alas Duduk Sofa Minimalis | NP11 Baunya menyengat, dan bentuk tidak rapih 2 Kursi lesehan lipat sofa folding busa Dakron Premium edition Barangnya tipis dibagian dudukan. dan kotor saat ditrima 3

## 3.2 Data Labeling
Peneliti melakukan pelabelan untuk tiap-tiap baris data berdasarkan attribut Rating yang ada pada data. Nilai label yang diberikan yaitu 0 dan 1 yang dimana label dari 0 merupakan sentiment negatif, sedangkan label 1 merupakan sentiment positif. Labeling data hasil penelitian berdasarkan atribut Rating dapat ditemukan dalam Tabel 2 berikut :
Tabel 2. Labeling Data Ulasan Rating Label Kaki nya kurang simetris, mkn hrs lebih teliti lagi. gan 3 0 Respon seller bagus, cepat tanggap..produknya juga bagus, 5 1 Ukuran presisi, seller responsif, bikinnya cepat. 5 1 Baunya menyengat, dan bentuk tidak rapih 2 0 Barangnya tipis dibagian dudukan. dan kotor saat ditrima 3 0

## 3.3 Pre-processing Data
Case-folding adalah langkah untuk mengubah semua huruf kapital menjadi huruf kecil (lower). Langkah-langkah dalam proses case-folding dapat diidentifikasi pada Tabel 3 berikut :
Tabel 3. Proses Case-Folding Ulasan Case-folding Kaki nya kurang simetris, mkn hrs lebih teliti lagi. gan kaki nya kurang simetris, mkn hrs lebih teliti lagi. gan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6839
Ulasan Case-folding Respon seller bagus, cepat tanggap..produknya juga bagus, respon seller bagus, cepat tanggap..produknya juga bagus, Ukuran presisi, seller responsif, bikinnya cepat. ukuran presisi, seller responsif, bikinnya cepat. Baunya menyengat, dan bentuk tidak rapih baunya menyengat, dan bentuk tidak rapih Barangnya tipis dibagian dudukan. dan kotor saat ditrima barangnya tipis dibagian dudukan. dan kotor saat ditrima
Normalization  adalah  proses  merapikan  sekelompok  kata  dalam  data  dengan  mengubah  kata-kata  yang tidak  dapat  diprediksi  menjadi  kata-kata  yang  lebih  terorganisir,  memstandardisasi  bahasa  yang  tidak  formal menjadi formal, dan mengubah kata-kata yang telah disingkat menjadi lebih jelas atau lengkap. Normalisasi data hasil penelitian terhadap kata dapat ditemukan dalam Tabel 4 berikut :
Tabel 4. Proses Normalization
Case-folding Normalization kaki nya kurang simetris, mkn hrs lebih teliti lagi. gan kaki nya kurang simetris, makin harus lebih teliti lagi. kak respon seller bagus, cepat tanggap..produknya juga bagus, respon penjual bagus, cepat tanggap..produknya juga bagus, ukuran presisi, seller responsif, bikinnya cepat. ukuran presisi, penjual responsif, bikinnya cepat. baunya menyengat, dan bentuk tidak rapih baunya menyengat, dan bentuk tidak rapih barangnya tipis dibagian dudukan. dan kotor saat ditrima barangnya tipis dibagian dudukan. dan kotor saat diterima
Remove  stopwords  adalah  langkah  yang  umum  dilakukan  dalam  analisis  teks  untuk  menghilangkan menghapus  beberapa  kata  umum  dan  tidak  memiliki  kontribusi  signifikan  dalam  pemahaman  makna  teks. Stopwords adalah kata-kata umum seperti "di", "ke", "dan", yang sering muncul dalam teks namun tidak membawa informasi  penting  dalam  analisis.  Proses  penghapusan  kata-kata  umum  menggunakan  remove  stopwords  dapat ditemukan dalam Tabel 5 berikut :
Tabel 5. Proses Stopwords Normalization Remove Stopwords kaki nya kurang simetris, makin harus lebih teliti lagi. kak kaki kurang simetris, makin harus lebih teliti lagi. kak respon penjual bagus, cepat tanggap..produknya juga bagus, respon penjual bagus, cepat tanggap..produk juga bagus, ukuran presisi, penjual responsif, bikinnya cepat. ukuran presisi, penjual responsif, bikin cepat. baunya menyengat, dan bentuk tidak rapih bau menyengat, bentuk tidak rapih barangnya tipis dibagian dudukan. dan kotor saat diterima
barang tipis bagian dudukan. kotor saat diterima
Tokenizing adalah langkah penting dalam analisis teks untuk memecah teks menjadi unit-unit kecil yang disebut  "token".  Tokenisasi  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mempermudah  pemrosesan  teks,  mengidentifikasi kata-kata individu, atau menghilangkan simbol tanda baca yang terdapat pada teks seperti %, @, &, tanda titik (.), koma (,) tanda seru (!), tanda tanya (?). Proses tokenisasi kata menjadi unit-unit kecil dapat ditemukan dalam Tabel 6 berikut :
Tabel 6. Proses Tokenizing Remove Stopwords Tokenizing kaki kurang simetris, makin harus lebih teliti lagi. kak [kaki, kurang, simetris, makin, harus, lebih, teliti, lagi, kak] respon penjual bagus, cepat tanggap..produk juga bagus, [respon, penjual, bagus, cepat, tanggap, produk, juga, bagus] ukuran presisi, penjual responsif, bikin cepat.
[ukuran, presisi, penjual, responsive, bikin, cepat]
bau menyengat, bentuk tidak rapih
[bau, menyengat, bentuk, tidak, rapih]
barang tipis bagian dudukan. kotor saat diterima [barang, tipis, bagian, dudukan, kotor, saat, diterima]
Stemming  adalah  metode  untuk  menemukan  akar  kata  dari  suatu  kata.  Proses  ini  dilakukan  dengan menghapus afiks  yang  melekat pada kata tersebut.  Proses  stemming  data hasil penelitian  menjadi  bentuk dasar atau akar kata dapat ditemukan dalam Tabel 7 berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6839
Tabel 7. Proses Stemming
Tokenizing Stemming [kaki, kurang, simetris, makin, harus, lebih, teliti, lagi, kak] [kaki, kurang, simetris, makin, harus, lebih, teliti, lagi] [respon, penjual, bagus, cepat, tanggap, produk, juga, bagus] [respon, jual, bagus, cepat, tanggap, produk, juga, bagus] [ukuran, presisi, penjual, responsive, bikin, cepat] [ukuran, presisi, jual, respon, bikin, cepat] [bau, menyengat, bentuk, tidak, rapih] [bau, sengat, bentuk, tidak, rapih] [barang, tipis, bagian, dudukan, kotor, saat, diterima] [barang, tipis, bagian, duduk, kotor, saat, terima]

## 3.4 Analisis Data
Pada tahap Analisa Data, dataset  ulasan produk dibagi  menjadi dua klasifikasi,  yaitu label sentimen positif dan label  sentimen  negatif.  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,  Perceptron,  dan  Support  Vector  Machine  digunakan untuk  melatih  model  dengan  menggunakan  data  latih  yang  telah  diberi  label  sentimen  positif  dan  negatif. Kemudian, model yang dihasilkan digunakan untuk  mengantisipasi sentimen pada dataset pengujian yang tidak memiliki  label  sentimen.  Berdasarkan  hasil  visualisasi  label,  label  positif  menghasilkan  chart  yang  sedikit mendominasi  dibandingkan  dengan  label  negatif,  artinya  kemunculan  kata  yang  memiliki  label  positif  lebih banyak dibandingkan label negatif. Hasil Analisa kelas data sentimen positif dan negatif dapat dilihat pada gambar 2 berikut :

## Gambar 2. Visualisasi Bar Label Sentimen

## 3.5 Word Embeddings
Setelah  melewati  tahap  pre-processing,  langkah  selanjutnya  dilakukan  metode  TF-IDF  untuk  analisis  ulasan produk  E-commerce  Tokopedia.  TF-IDF  mengukur  tingkat  kepentingan  kata  dalam  dokumen  berdasarkan frekuensi dan keberadaannya dalam seluruh koleksi dokumen. Setelah preprocessing data, bobot TF-IDF dihitung untuk setiap kata dalam ulasan produk. Bobot ini memberikan informasi tentang kata-kata yang berpengaruh dalam sentimen. Data penelitian hasil perhitungan kata menggunakan TF-IDF tersebut dapat ditemukan dalam Tabel 8 berikut :
Tabel 8. Hasil Perhitungan Kata TF-IDF Kata Jumlah Kemunculan ‘pesan’: 1979 ‘sesuai’: 2319 ‘gambar’: 913 ‘kirim’: 1305 ‘respon’: 2158

## 3.6 Visualisasi Word Cloud
Pada  tahapan  ini  data  yang  sudah  dilakukan  pelabelan  dan  preprocessing  akan  ditampilkan  menggunakan visualisasi word cloud untuk tiap-tiap kata yang mengandung sentiment positif dan sentiment negatif. Visualisasi ini menampilkan tiap kata yang sering muncul pada teks serta visualisasi jumlah kata yang memiliki label positif dan  negatif.  Hasil  visualisasi  kata  mengggunakan  word  cloud  terhadap  dua  kelas  sentimen  positif  dan  negatif diilustrasikan pada gambar 3 dan gambar 4 berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6839
Gambar 4. Hasil Visualisasi Negatif

## 3.7 Evaluasi Algoritma Klasifikasi

## 3.7.1 Multinomial Naïve Bayes
Pada  langkah  pengklasifikasian  akan  dilakukan  pengujian  menggunakan  Multinomial  Naïve  Bayes  sebanyak  3 kali  dengan  pembagian  data  pelatihan  dan  pengujian  yang  berbeda  pada  setiap  iterasi.  Hal  ini  dilakukan  untuk mengevaluasi hasil terbaik dari serangkaian pengujian tersebut. Hasil evaluasi metode Multinomial Naïve Bayes menggunakan confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 9 berikut :
Tabel 9. Performa Klasifikasi Multinomial Naive Bayes Bobot Data Jumlah Data Confusion Matrix Skor Latih Uji Latih Uji TP TN FP FN Akurasi  Presisi  Recall F1- Score 65% 36% 1285 692 508 52 28 104 81% 95% 83% 89% 70% 30% 1383 594 447 48 18 81 83% 96% 85% 90% 80% 20% 1581 396 293 39 11 53 84% 96% 85% 90%
Nilai evaluasi untuk pembagian data pelatihan sebesar 65,00% dan data pengujian sebesar 35,00%:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 508 + 52 508 + 52 + 28 + 104 = 560 692 =  0,81 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 508 508 + 28 = 508 536 =  0,95 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 508 508 + 104 = 508 612 = 0,83 𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 0,95 𝑥 0,83 0,95 + 0,83 = 2 𝑥 0,79 1,78 =  0,89
Nilai evaluasi untuk pembagian data pelatihan sebesar 70,00% dan data pengujian sebesar 30,00%:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 447 + 48 447 + 48 + 18 + 81 = 495 594 =  0,83 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 447 447 + 18 = 447 465 =  0,96 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 447 447 + 81 = 447 528 = 0,85 𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 0,96 𝑥 0,85 0,96 + 0,85 = 2 𝑥 0,82
1,8 =  0,90
Nilai evaluasi untuk pembagian data pelatihan sebesar 80,00% dan data pengujian sebesar 20,00%:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 293 + 39
293 + 39 + 11 + 53 = 332 396 =  0,84 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 293 293 + 11 = 293 304 =  0,96
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 293
293 + 53 = 293
346 = 0,85
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 0,96 𝑥 0,85
0,96 + 0,85 = 2 𝑥 0,82
1,8 =  0,90
Dalam konteks analisis klasifikasi, penggunaan Algoritma  Multinomial Naïve Bayes telah menghasilkan tingkat akurasi yang sangat memuaskan. Dalam pengujian yang dilakukan, algoritma ini berhasil mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 84%, dengan membagi data pelatihan sebesar 80,00% dan data pengujian sebesar 20,00%, yang  tentunya  menunjukkan  kemampuan  yang  luar  biasa  dalam  mengklasifikasikan  data  dengan  presisi  yang tinggi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6839

## 3.7.2 Support Vector Machine
Pada  langkah  pengklasifikasian  dengan  menggunakan  Support  Vector  Machine,  akan  ada  3  iterasi  pengujian dengan perbedaan dalam pembagian data pelatihan dan data pengujian pada setiap iterasinya. Hal ini dilakukan untuk  mengevaluasi  hasil  terbaik  dari  serangkaian  pengujian  tersebut.  Hasil  evaluasi  metode  Support  Vector Machine menggunakan confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 10 berikut :
Tabel 10. Performa Klasifikasi Support Vector Machine Bobot Data Jumlah Data Confusion Matrix Skor Latih Uji Latih Uji TP TN FP FN Akurasi  Presisi  Recall F1- Score 65% 36% 1285 692 487 49 31 125 77% 94% 80% 86% 70% 30% 1383 594 435 42 24 93 80% 95% 82% 88% 80% 20% 1581 396 276 32 18 70 78% 94% 80% 86%
Nilai evaluasi untuk pembagian data pelatihan sebesar 65,00% dan data pengujian sebesar 35,00%:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 487 + 49 487 + 49 + 31 + 125 = 536 692 =  0,77 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 487 487 + 31 = 487 518 =  0,94 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 487 487 + 125 = 487 612 = 0,80 𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 0,94 𝑥 0,80 0,94 + 0,80 = 2 𝑥 0,75 1,74 =  0,86
Nilai evaluasi untuk pembagian data pelatihan sebesar 70,00% dan data pengujian sebesar 30,00%:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 435 + 42 435 + 42 + 24 + 93 = 477 594 =  0,80 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 435 435 + 24 = 435 459 =  0,95 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 435 435 + 93 = 435 528 = 0,82 𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 0,95 𝑥 0,82
0,95 + 0,82 = 2 𝑥 0,78 1,77 =  0,88
Nilai evaluasi untuk pembagian data pelatihan sebesar 80,00% dan data pengujian sebesar 20,00%:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 276 + 32
276 + 32 + 18 + 70 = 308 396 =  0,78 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 276 276 + 18 = 276 294 =  0,94 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 276 276 + 70 = 276 346 = 0,80 𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 0,94 𝑥 0,80
0,94 + 0,80 = 2 𝑥 0,75

## 1,74 =  0,86
Dalam  konteks  analisis  klasifikasi,  penggunaan  Algoritma  Support  Vector  Machine  telah  memberikan tingkat  akurasi  yang  bagus.  Dalam  pengujian  yang  dilakukan,  algoritma  ini  berhasil  mencapai  tingkat  akurasi tertinggi sebesar 80%, dengan membagi data pelatihan sebesar 70,00% dan data pengujian sebesar 30,00%, yang tentunya menunjukkan kemampuan yang luar biasa dalam mengklasifikasikan data dengan presisi yang tinggi.

## 3.7.3 Perceptron
Pada langkah pengklasifikasian dengan menggunakan Perceptron, akan ada 3 iterasi pengujian dengan perbedaan dalam pembagian data pelatihan dan data pengujian pada setiap iterasinya. Hal ini dilakukan untuk mengevaluasi hasil  terbaik  dari  serangkaian  pengujian  tersebut.  Hasil  evaluasi  metode  Perceptron  menggunakan  confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 11 berikut :
Tabel 11. Performa Klasifikasi Perceptron Bobot Data Jumlah Data Confusion Matrix Score Latih Uji Latih Uji TP TN FP FN Akurasi  Presisi  Recall F1- Score 65% 36% 1285 692 472 51 29 140 76% 94% 77% 85% 70% 30% 1383 594 434 45 21 94 81% 95% 82% 88% 80% 20% 1581 396 295 25 25 51 81% 92% 85% 89%
Nilai evaluasi untuk pembagian data pelatihan sebesar 65,00% dan data pengujian sebesar 35,00%:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6839
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 472 + 51 472 + 51 + 29 + 140 = 523 693 =  0,76 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 472 472 + 29 = 472 501 =  0,94 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 472 472 + 140 = 472 612 = 0,77
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 0,94 𝑥 0,77 0,94 + 0,77 = 2 𝑥 0,72 1,71 =  0,85
Nilai evaluasi untuk pembagian data pelatihan sebesar 70,00% dan data pengujian sebesar 30,00%:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 434 + 45 434 + 45 + 21 + 94 = 479 594 =  0,81 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 434 434 + 21 = 434 455 =  0,95 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 434 434 + 94 = 434 528 = 0,82 𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 0,95 𝑥 0,82 0,95 + 0,82 = 2 𝑥 0,78 1,77 =  0,88
Nilai evaluasi untuk pembagian data pelatihan sebesar 80,00% dan data pengujian sebesar 20,00%:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 295 + 25 295 + 25 + 25 + 51 = 320 396 =  0,81 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 295 295 + 25 = 295 320 =  0,92 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 295 295 + 51 = 295 346 = 0,85 𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 0,92 𝑥 0,85
0,92 + 0,85 = 2 𝑥 0,78 1,77 =  0,89
Dalam konteks analisis klasifikasi, penggunaan Algoritma Perceptron telah menghasilkan tingkat akurasi yang baik. Dalam pengujian yang dilakukan, algoritma ini berhasil mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 81%, dengan membagi data pelatihan sebesar 70,00% dan data pengujian sebesar 30,00%, yang tentunya menunjukkan kemampuan yang luar biasa dalam mengklasifikasikan data dengan nilai presisi yang baik. Dari beberapa evaluasi perbandingan algoritma, Multinominal Naive Bayes merupakan hasil Confusion Matrix dengan proporsi prediksi benar  tertinggi.  Ini  menandakan  bahwa  model  yang  diajukan  adalah  model  dengan  performa  yang  bagus. Kemudian analis menganalisis eksekusi model dengan melihat Disarray Framework sehingga setiap model dapat melihat Accuracy, Precision, Recall, dan f1-Score. Perbandingan komparasi terhadap beberapa metode klasifikasi menggunakan confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 12 berikut :
Tabel 12. Perbandingan Performa Model Performa Model Akurasi Presisi Recall F1-Score Multinomial Naïve Bayes 84% 96% 85% 90% Support Vector Machine 80% 95% 82% 88% Perceptron 81% 95% 82% 88%

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, dilakukan analisis sentimen terhadap ulasan produk e-commerce dengan dataset yang berisi 2000  baris  data  yang  dikumpulkan  dari  aplikasi  Tokopedia  menggunakan  metode  Multinomial  Naïve  Bayes, Support  Vector  Machine,  dan  Perceptron.  Sistem  berhasil  mendeteksi  sentimen  positif  dan  negatif  pada Multinomial Naïve Bayes dengan tingkat akurasi sebesar 84%, Support Vector Machine mencapai akurasi sebesar 80%,  sementara  Perceptron  mencapai  akurasi  sebesar  81%. Presisi  terbaik  ditemukan  pada  Multinomial  Naïve Bayes dengan nilai 96%, Support Vector Machines memiliki presisi sebesar 95%. Sedangkan Perceptron memiliki presisi  sebesar  95%.  Recall  tertinggi  adalah  85%  untuk  Multinomial  Naïve  Bayes,  82%  untuk  Support  Vector Machine,  dan  82,00%  untuk  Perceptron.  Selain  itu,  f1-score terbaik  ditemukan  pada  Multinomial  Naïve  Bayes dengan nilai 90%, Support Vector Machines mencapai f1-score sebesar 88%, sementara Perceptron mencapai f1- score sebesar 88%. Algoritma Multinomial Naïve Bayes terbukti efektif dalam mengklasifikasikan ulasan produk, dengan  tingkat  keakuratan  yang  tinggi.  Sistem  memiliki  kelebihan  dalam  akurasi,  presisi,  dan  recall  yang memadai,  namun  terdapat  kekurangan  terkait  dengan  temuan  informasi  kata-kata  pada  kelas  sentimen.  Secara keseluruhan, sistem analisis sentimen produk E-commerce menggunakan teknik Multinomial Naïve Bayes telah memberikan  hasil  yang  memuaskan  dalam  mendeteksi  sentimen  ulasan.  Dengan  kelebihan  dalam  akurasi  dan konsistensi, sistem ini dapat menjadi alat yang efektif dalam memahami persepsi dan pendapat konsumen terhadap produk  E-commerce  dan  mendukung  pengambilan  keputusan  bisnis  yang  lebih  baik.  Dengan  kelebihan  dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6839
akurasi  dan  konsistensi,  sistem  ini  dapat  menjadi  alat  yang  efektif  dalam  memahami  persepsi  dan  pendapat konsumen  terhadap  produk  Tokopedia  serta  mendukung  pengambilan  keputusan  bisnis  yang  lebih  baik. diharapkan bahwa studi ini dapat menjadi referensi yang berharga bagi penelitian-penelitian mendatang.

## REFERENCES
[1]  R. Maulana et al., “KOMPARASI ALGORITMA NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ULASAN PENGGUNA APLIKASI TOKOPEDIA,” Jurnal Teknologi Informasi, vol. 17, no. 2, pp. 177–189, 2023, doi: 10.47111/JTI.
[2]  A. Tazidan OctaN  et al., “ALGORITMA DECISION  TREE UNTUK  ANALISIS SENTIMEN PUBLIC TERHADAP MARKETPLACE DI INDONESIA,” Jurnal Ilmiah Nasional Riset Aplikasi dan Teknik Informatika (NARATIF), vol. 05, 2023.
[3]  A. Safira, A. S. Masyarakat…  , and F. N. Hasan, “ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PAYLATER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER,” Jurnal Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, 2023.
[4]  Irvandi,  B.  Irawan,  and  O.  Nurdiawan,  “NAIVE  BAYES  DAN  WORDCLOUD  UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN WISATA  HALAL  PULAU  LOMBOK,”  INFOTECH  journal,  vol.  9,  no.  1,  pp.  236–242,  May  2023,  doi: 10.31949/infotech.v9i1.5322.
[5]  N.  Kahar  and  W.  Aritonang,  “IMPLEMENTASI  JARINGAN  SYARAF  TIRUAN  DENGAN  ALGORITMA PERCEPTRON  DALAM PENENTUAN PROGRAM  STUDI MAHASISWA BARU,”  JURNAL  AKADEMIKA, pp. 74–80, 2022.
[6]  E. Suryati, A. Ari Aldino, N. Penulis Korespondensi, and E. Suryati Submitted, “Analisis Sentimen Transportasi Online Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Model  Word2vec  Text  Embedding  Dan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM),” JURNAL TEKNOLOGI DAN SISTEM INFORMASI, vol. 4, no. 1, pp. 96–106, 2023, doi: 10.33365/jtsi.v4i1.2445.
[7]  A.  Wibisono  Informatika,  “FILTERING  SPAM  EMAIL  MENGGUNAKAN  METODE  NAIVE  BAYES,” Teknologipintar.org, vol. 3, no. 4, pp. 1–22, 2023.
[8]  G. Ditami, E. Ripanti, and H. Sujaini, “Implementasi Support Vector Machineuntuk Analisis Sentimen Terhadap Pengaruh Program Promosi EventBelanja pada Marketplace,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), vol. 8, no. 3, pp. 508–516, 2022.
[9]  A. Fauzi and Ginabila, “Analisis Sentimen Terhadap Pemutar Musik Online Spotify Dengan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine,” Jurnal Ilmiah ILKOMINFO - Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, pp. 2621–4962, 2023.
[10] N. Ajijah and A. Kurniawan, “Klasifikasi Teks Mining Terhadap Analisa Isu Kegiatan Tenaga Lapangan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN),” , vol. 7, no. 1, 2023.
[11] F.  Kristanto, W. W. Winarno, and  A.  Nasiri, “Perbandingan  Algoritme Naïve Bayes dan  Decision Tree Pada  Analisis Sentimen Data Komentar Siswa Pada Aplikasi Digital Teacher Assessment,” Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informais, pp. 538–548, 2023.
[12] M.  Zaki  Anbari,  M.  Zaki  Anbari,  and  B.  Sugiantoro,  “JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA  Studi Komparasi Metode Analisis Sentimen Naïve Bayes, SVM, dan Logistic Regression Pada Piala Dunia 2022,”  JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 7, no. 2, pp. 688–695, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5383.
[13] A.  U.  Nabiylah  Ramadhanty  and  I.  Najiyah,  “IMPLEMENTASI  WEB  SCRAPING  PADA  SITUS  JURNAL  SINTA MENGGUNAKAN FRAMEWORKSELENIUM WEBDRIVER PYTHON,” JIKA (Jurnal Informatika), vol. 7, no. 1, pp. 29–36, 2023.
[14] T.  Maulana  Fahrudin,  P.  Aji  Riyantoko,  K.  Maulida  Hindrayani,  S.  Data,  F.  Ilmu  Komputer,  and  U.  Pembangunan Nasional  Veteran  Jawa  Timur,  “Implementation  of  Web  Scraping  on  Google  Search  Engine  for  Text  Collection  Into Structured  2D  List,”  Jurnal  Informatika  dan  Teknologi  Informasi,  vol.  20,  no.  2,  pp.  139–152,  2023,  doi: 10.31515/telematika.v20i2.9575.
[15] M. L.  Nugraha and  E. B. Setiawan, “JURNAL MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA Bank Central  Asia (BBCA) Stock Price Sentiment Analysis On Twitter Data Using Neural Convolutional Network (CNN) And Bidirectional Long Short-Term  Memory  (BI-LSTM),”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,  vol.  7,  no.  3,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i3.6120.
[16] B. Bramantyo, M. Pajar, K. Putra, and N. Hendrastuty, “Implementasi Recurrent Neural Network Pada Multiclass Text Classification Judul Berita,” JURNAL MEDIA BORNEO, vol. 1, no. 1, 2023, doi: 10.58602/mediaborneo.v1i1.6.
[17] N.  Petty  Wahyuningtyas,  D.  Eka  Ratnawati,  and  N.  Yudi  Setiawan,  “Root  Cause  Analysis  (RCA)  berbasis  Sentimen menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  (Studi  Kasus:  Pengunjung  Kolam  Renang  Brawijaya),”  Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 7, no. 5, pp. 2515–2520, 2023, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id
[18] S. Saepudin, S. Widiastuti, and C. Irawan, “Sentiment Analysis of Social Media Platform Reviews Using the Naïve Bayes Classifier Algorithm,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), vol. 12, no. 2, pp. 236–243, Jul. 2023, doi: 10.32736/sisfokom.v12i2.1650.
[19] R.  Nurlaely,  D.  Sartika  Simatupang,  and  I.  Lucia  Kharisma,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Cyberbullying Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM),”  Jurnal  Computer  Science  and  Information Technology(CoSciTech), vol. 4, no. 2, pp. 376–384, 2023, doi: 10.37859/coscitech.v4i2.5161.
[20] A. Sinaga and S. P. Nainggolan, “Analisis Perbandingan Akurasi dan Waktu Proses Algoritma Stemming Arifin-Setiono dan  Nazief-Adriani  pada  Dokumen  Teks  Bahasa  Indonesia,”  Jurnal  SEBATIK,  vol.  27,  no.  1,  p.  27,  2023,  doi: 10.46984/sebatik.v27i1.2072.
[21] R. B. Dahlian and  D. Sitanggang, “Sentiment Analysis of Digital Television Migration on Twitter Using Naïve Bayes Multinomial  Comparison,  Support  Vector  Machines,  and  Logistic  Regression  Algorithms,”  Jurnal  Sisfokom  (Sistem Informasi dan Komputer), vol. 12, no. 2, pp. 280–288, Jul. 2023, doi: 10.32736/sisfokom.v12i2.1668 .