## 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.v8i1.7201

## Perbandingan Resident Set Size dan Virtual Memory Size Algoritma Machine Learning dalam Analisis Sentimen
Reza Ardiansyah Yudhanegara 1,* , Nisrina Aliya Hana 1 , Syahrizal Yonanda Mahfiridho 1 , Aqwam Rosadi Kardian 2
1 Jurusan Kriptografi, Rekayasa Kriptografi, Politeknik Siber dan Sandi Negara, Bogor, Indonesia
2 Sistem Informasi,  STMIK Jakarta STI&K, Jakarta Selatan, Indonesia Email: 1,* rezaardiansyahyudhanegara@gmail.com, 2 nisrinaahana@gmail.com, 3 syahrizalyonanda@gmail.com,
4 aqwam@staff.jak-stik.ac.id Email Penulis Korespondensi: rezaardiansyahyudhanegara@gmail.com
Abstrak− Dalam era transformasi digital yang pesat, di mana data teks melimpah dari berbagai sumber online seperti media sosial, forum, dan ulasan produk, analisis sentimen telah menjadi komponen kritis dalam memahami dinamika opini publik dan  perilaku  konsumen.  Analisis  sentimen  menggunakan  machine  learning,  pemrosesan  bahasa  alami,  dan  linguistik komputasional untuk memahami perasaan dan opini orang lain. Algoritma machine learning yang diteliti pada tulisan ini antara lain  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  Support  Vector  Machine  (SVM),  Naive  Bayes, Iterative  Dichotomiser  Three  (ID3),  dan C4.5. Proses analisis sentimen membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan untuk menangani kompleksitas dan skala data. Penelitian ini bertujuan menguji perbedaan penggunaan sumber daya pada algoritma-algoritma tersebut dan menentukan algoritma  manakah  yang  paling  baik  untuk  digunakan dalam  konteks  analisis  sentimen.  Metode penelitian  yang  digunakan adalah  metode  kuantitatif  dengan  fokus  pada pengumpulan dan  analisis  numerik  pada  dataset. Pengujian  dilakukan  dengan memanfaatkan Anaconda Library pada pemrograman berbahasa Python untuk mengukur penggunaan Resident Set Size (RSS), Virtual Memory Size (VMS), waktu eksekusi, serta akurasi program masing-masing algoritma. Hasil pengujian pada  10.652 data menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan tingkat akurasi sebesar 96%, serta algoritma Naive Bayes dengan tingkat akurasi sebesar 97% adalah pilihan terbaik untuk digunakan dalam konteks analisis sentimen. Sedangkan apabila  dilihat  dari  konteks  penggunaan  Resident  Set  Size  (RSS)  dan  Virtual  Memory  Size  (VMS)  dalam  1  kali  proses dijalankan, ID3 adalah algoritma dengan penggunaan sumber daya paling kecil dengan tingkat akurasi sebesar 92%. Rata-rata sumber daya yang digunakan oleh ID3 ialah sebesar 8.318.566,4 bytes  untuk Resident Set Size (RSS) dan 7.965.900,8 bytes untuk Virtual Memory Size (VMS) dengan waktu eksekusi 2,619 detik.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Machine Learning; Resident Set Size; Virtual Memory Size
Abstract− In the rapidly advancing era of digital transformation, where textual data abounds from various online sources such as  social  media,  forums,  and  product  reviews,  sentiment  analysis  has  become  a  critical  component  in  understanding public opinions  and  consumer  behavior.  Sentiment  analysis  employs  machine  learning,  natural  language  processing,  and computational linguistics to comprehend the feelings and opinions of others. The machine learning algorithms investigated in this paper include K-Nearest Neighbor (K-NN), Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, ID3, and C4.5. The sentiment analysis process requires significant computational resources to handle the complexity and scale of data. This research aims to examine the differences in resource usage among these algorithms and determine which algorithm is best suited for sentiment analysis in this context. The research methodology employed is quantitative, focusing on the collection and numerical analysis of datasets. Testing is conducted using the Anaconda Library in the Python programming language to measure the usage of Resident Set Size (RSS), Virtual Memory Size (VMS), execution time, and the accuracy of each algorithm.  The test results indicate that the Support Vector Machine (SVM) algorithm with an accuracy rate of 96% and the Naive Bayes algorithm with an accuracy rate of 97% are the  best choices for use in the context of sentiment analysis.  When considering the context of Resident Set Size (RSS) and Virtual Memory Size (VMS) usage in a single execution, ID3 is the algorithm with the smallest resource usage, with an accuracy rate of 92%. The average resources used by ID3 are 8.318.566,4 bytes for Resident Set Size (RSS) and 7.965.900,8 bytes for Virtual Memory Size (VMS) with an execution time of 2,619 seconds.
Keywords : Sentiment Analysis; Machine Learning; Resident Set Size; Virtual Memory Size

## 1. PENDAHULUAN
Analisis  sentimen  telah  mengalami  kemajuan  signifikan  dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Analisis  sentimen merupakan  sebuah  langkah  untuk  mengetahui  opini  terhadap  suatu  objek.  Hal  ini  biasa  dilakukan  pada  media sosial, seperti Twitter dan Facebook. Para peneliti telah menjelajahi berbagai dimensi analisis sentimen, termasuk klasifikasi  polaritas,  visualisasi  sentimen,  dan  konstruksi  leksikon  sentimen  khusus  domain  [1].  Tugas  analisis sentimen  telah  diterapkan  dalam  beragam  domain  seperti  media  sosial,  telemedicine,  dan  pendidikan, mencerminkan  aplikasinya  yang  luas  [2]–[4].  Tantangan  dalam  analisis  sentimen  bersifat  kompleks,  termasuk kebutuhan akan dataset berlabel besar, pengetahuan khusus domain, dan kompleksitas ekspresi sentimen dalam berbagai jenis kalimat [5]–[7].
Sudah  banyak  penelitian  yang  membahas  terkait  analisis  sentimen  ini.  Beberapa  penelitian  telah membandingkan machine learning dan teknik analisis sentimen, menunjukkan keefektifan dari skema  Ensemble Learning dan  Supervised Machine Learning [8], [9]. Seperti pada penelitian yang dilakukan oleh Nasution dan Hayaty  [10],  dilakukan  perbandingan  akurasi  dan  waktu  eksekusi  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  dan Support Vector Machine (SVM) pada analisis sentimen media sosial Twitter.

## 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.v8i1.7201
Hasil dari penelitian tersebut menunjukkan bahwa algoritma K-Nearest Neighbor memiliki kecenderungan untuk bekerja lebih baik. Penelitian lain juga dilakukan dengan membandingkan nilai akurasi antara metode Naive Bayes, K-NN, dan Decision Tree untuk melakukan penilaian analisis sentimen pada PT PAL Indonesia di sosial media  Twitter  dan  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  metode  Naive  Bayes  menjadi  yang  paling  akurat  dari  dua metode lainnya dengan tingkat akurasi tertinggi [11].
Selanjutnya  pada  pernelitian  yang  dilakukan  pada  aplikasi  Ruang  Guru  di  Twitter  menunjukkan  hasil akurasi  terbaik  didapatkan  oleh  algoritma  Support  Vector  Machine  jika  dibandingkan  dengan  algoritma  Naïve Bayes  dan  K-Nearest  Neighbour  [12].  Meskipun  demikian,  terdapat  faktor-faktor  lain  yang  sama  pentingnya dengan akurasi dan waktu eksekusi algoritma sebagai faktor pembanding dalam konteks analisis sentimen.
Analisis sentimen membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan untuk menangani kompleksitas dan  skala  data.  Sumber  daya  komputasi  yang  digunakan  untuk  tujuan  analisis  sentimen  menjadi  krusial  jika ditujukan  untuk  melihat  efisiensi  dan  kinerja  algoritma,  kecepatan  waktu  eksekusi,  dan  memfasilitasi  inferensi model dengan cepat.
Kapasitas  memori  yang  memadai  juga  menjadi  faktor  penting,  terutama  dalam  menyimpan  parameter model  dan  memproses  data  dalam  skala  besar.  Dalam  hal  penggunaan  energi,  pengoptimalan  algoritma  dapat membantu mengurangi beban daya, menciptakan analisis sentimen yang lebih efisien secara energi. Penggunaan sumber daya komputasi yang dapat didistribusikan (scalable) juga memainkan peran penting dalam meningkatkan kecepatan dan efisiensi analisis sentimen.
Pengukuran sumber daya komputasi salah satunya dapat dilakukan dengan menganalisis nilai Resident Set Size  (RSS)    dan  Virtual  Memory  Size  (VMS)    yang  digunakan  oleh  masing-masing  algoritma  saat  dijalankan. Resident Set Size (RSS) merujuk pada jumlah memori fisik yang digunakan oleh suatu proses. Hal ini mencakup kode, data, dan pustaka bersama yang berada di memori. Window size yang optimal untuk berbagai aplikasi dan proses sangat krusial untuk manajemen memori yang efisien.
Window size merujuk pada sejumlah data atau area memori yang diperhitungkan dalam pengukuran atau manajemen  memori  fisik.  Beberapa  penelitian  telah  menunjukkan  bahwa  window  size  optimal  bervariasi tergantung  pada  aplikasi  atau  beban  kerja  tertentu.  Sebagai  contoh,  dalam  konteks  prediksi  variabel  struktural hutan berbasis penginderaan jauh, window size optimal ditemukan sebesar 400 m 2 untuk beberapa variabel tertentu [13]. Christou dkk. mengeksplorasi dampak window size yang berbeda pada akurasi klasifikasi sinyal EEG, dan menemukan bahwa ukuran jendela yang besar sekitar 21 detik berdampak positif pada akurasi 4 metode klasifikasi machine learning [14].
Sehingga  saat  menggunakan  model  machine  learning  untuk  menganalisis  sentimen  dalam  data  teks sekuensial,  pemilihan  window  size  dapat  mempengaruhi  sejauh  mana  konteks  dipertimbangkan.  Selain  itu, window size  yang lebih besar atau  lebih  kecil dapat  mempengaruhi  konsumsi  memori dan  kinerja keseluruhan aplikasi, termasuk RSS.
Virtual  Memory  Size  (VMS)  digunakan  untuk  memantau  penggunaan  memori  di  sistem  komputer  dan merupakan  salah  satu  aspek  kritis  dalam  menetapkan  kinerja  sistem  yang  efisien.  Sistem  operasi  Windows mendukung memori virtual yang memungkinkannya untuk menangani lebih banyak proses daripada sistem yang hanya menggunakan RAM, sehingga lebih efisien dalam mengelola aplikasi berukuran besar [15].
Manajemen memori virtual dalam sistem machine learning sangat penting untuk mengoptimalkan alokasi sumber  daya  dan  mengatasi  masalah  terkait  memori.  Aplikasi  machine  learning  seringkali  membutuhkan manajemen memori yang efisien untuk menjamin kinerja tinggi dan keandalan. Selain itu, penyebaran framework machine  learning  yang  dirancang  untuk  unit  pemrosesan  neural  dalam  memori  (in-memory  neural  processing units), seperti yang dijelaskan oleh Jeon dkk. [16], dan optimalisasi sirkuit regresi linear dalam memori dengan array  memristor,  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Wang  dkk.  [17],  menunjukkan  peningkatan  fokus  pada pemanfaatan sumber daya memori untuk tugas-tugas machine learning.
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan algoritma machine learning terbaik berdasarkan akurasi yang dikaitkan  pada  penggunaan  sumber  daya  komputasi  dan  waktu  eksekusi  dalam  konteks  analisis  sentimen  pada sistem operasi Windows. Penelitian ini memanfaatkan bahasa pemrograman Python, yang merupakan salah satu bahasa paling populer untuk komputasi ilmiah [18], serta menggunakan pustaka Anaconda dalam pengembangan model. Algoritma machine learning yang digunakan dalam penelitian ini antara lain K-Nearest Neighbor (K-NN), Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, Iterative Dichotomiser Three (ID3), dan C4.5.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahap-tahapan  penelitian  dirancang  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Berikut  merupakan  penjelasan mengenai tahapan penelitian yang dilakukan untuk mencapai tujuan penelitian.

## 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.v8i1.7201
Gambar 1. Diagram Metode Penelitian
Secara garis besar, tahapan utama dalam metode penelitian yang dilakukan tersusun dari pengumpulan data, persiapan data (pre-processing), build model, dan model deployment. Terdapat beberapa proses yang diliputi oleh tahapan-tahapan tersebut.

## 2.2 Pengumpulan Data
Penelitian diawali dengan melakukan pengumpulan data. Sebanyak 12 dataset dipilih dari sumber-sumber internet yang  relevan.  Proses  ini  melibatkan  analisis  terperinci  terhadap  struktur  dan  variabel  dalam  setiap  dataset, memastikan kualitas data yang diunduh. Dataset yang digunakan memiliki rincian jumlah data seperti dijabarkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah Dataset Nama Dataset Jumlah Data The Haven Bali Seminyak 2402 Primera Hotel Seminyak 2073 Ramada Encore by Wyndham  Seminyak Bali 2073 Pelangi Bali Hotel 1201 Puri Saron Hotel 811 Kanishka Villas 559 Bali Rich Luxury Villa 387 Sense Sunset Seminyak 370 The Alea Hotel Seminyak 297 Bhavana Private Villas 235 Paragon Hotel Seminyak 171 Casa Dasa Boutique Hotel 73

## 2.3 Pre-Processing
Sebelum dataset diproses, langkah selanjutnya adalah melakukan pre-processing. Pada tahap ini bertujuan untuk membersihkan dataset dari  noise  yang  mengganggu agar  mudah diproses dan dianalisis.  Pada tahap ini penulis melakukan pengolahan dataset. Hal  yang dilakukan antara  lain  mengubahan semua  huruf ke dalam huruf  kecil (lowercasing),  membersihkan  karakter  selain  spasi  dan  angka,  menghapus  stopwords,  menghapus  URL,  dan menghapus emoji. Hasil dari masing-masing dataset yang telah dibersihkan dijadikan menjadi satu data set dan mendapatkan total data sejumlah 10.652 buah. Penelitian ini menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak dengan spesifikasi ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Spesifikasi Perangkat
Kategori Keterangan Prosesor Intel(R) Core(TM) i3-7020U CPU @ 2.30GHz, 2304 Mhz, 2 Core(s), 4 Logical Processor(s) RAM 8GB Hard Disk HDD 1T Sistem Operasi Microsoft Windows 10 Pro Version 10.0.19045 Build 19045

## 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.v8i1.7201
Kategori Keterangan Perangkat Lunak 1. Microsoft Excel 2016 2. Jupyter 3. Anaconda 3 4. Python Library meliputi scikit-learn, pandas, dan psutil.
5. Python Built-in Modules meliputi os dan time.

## 2.4 Build Model
Build  model  merupakan  tahapan  membuat  program  algoritma  yang  akan  diuji.  Build  model  dilakukan  dengan bahasa pemrograman Python. Modul time digunakan untuk mengukur waktu eksekusi. Pustaka psutil digunakan untuk mengukur memori Resident Set Size (RSS) dan Virtual Memory Size (VMS) yang digunakan tiap algoritma. Modul  os  digunakan  untuk  menciptakan  interaksi  antara  program  yang  dibuat  dengan  sistem  operasi  yang digunakan pada komputer. Sementara itu akurasi didapatkan dari pustaka scikit-learn yang juga memproses dataset pada masing-masing algoritma machine learning, dibantu oleh pusaka pandas. Algoritma machine learning yang akan  diuji  ialah  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  Support  Vector  Machine  (SVM),  Naive  Bayes,  ID3,  dan  C4.5. Rumus serta cara kerja masing-masing algoritma dalam konteks analisis sentimen akan dijelaskan pada subbab selanjutnya.
2.4.1 Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) adalah metode klasifikasi machine learning klasik yang digunakan untuk kategorisasi data dan analisis sentimen [19]. Algoritma K-NN bekerja dengan mengidentifikasi k titik data terdekat (tetangga)  dari  suatu  input  tertentu,  dan  kemudian  mengklasifikasikan  input  berdasarkan  kelas  mayoritas  dari tetangga terdekatnya [20].
Gambar 2. Ilustrasi K-Nearest Neighbor
Gambar 2 mengilustrasikan metode klasifikasi di mana titik biru merupakan objek yang akan diprediksi kelasnya. Pada kasus ketika nilai k sama dengan 1, objek diprediksi masuk ke dalam kelas merah. Selanjutnya, dengan nilai k sama dengan 3, objek diprediksi masuk ke dalam kelas merah karena terdapat 2 tetangga merah dan 1 tetangga hijau. Ketika  nilai k diperbesar menjadi 5, prediksi akan  mengarah  ke kelas hijau karena terdapat 3 tetangga hijau dan 2 tetangga merah [10].
Dalam  konteks  penelitian  ini,  data  teks  yang  telah  diperoleh  akan  diubah  menjadi  vektor.  Dalam menghitung jarak antar vektor, metode yang umumnya digunakan adalah  cosine similarity. Penggunaan metode ini dijelaskan sebagai cara yang efektif pada data teks yang bersifat sparse, karena memudahkan interpretasi pada data yang memiliki keberagaman kata-kata. Persamaan cosine similarity adalah:
Scosine(x, y) = xTy ‖x‖‖y‖
(1)
x dan y adalah dua vektor dalam ruang yang memiki l dimensi, sedangkan x T adalah transpos dari vektor x . Sedangkan untuk panjang dari vektor dapat ditulis sebagai berikut [21]:
‖x‖ = √∑ x i 2 l i=1 (2)
2.4.2 Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine  (SVM)  dapat  memisahkan  antara  teks  dengan  sentimen  positif  dan  negatif  dengan mencari  hyperplane  (bidang  pembatas)  terbaik  yang  memisahkan  kelas-kelas  data.  SVM  juga  dapat  mengatasi masalah klasifikasi non-linear dan kompleks dengan menggunakan fungsi kernel untuk mentransformasikan data ke  dimensi  yang  lebih  tinggi.  Dalam  sebuah  studi  lain  yang  melakukan  analisis  sentimen  di  Twitter  mengenai

## 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.v8i1.7201
penggunaan transportasi umum darat di kota-kota dengan menggunakan Support Vector Machine, hasil dari uji coba tersebut mencapai akurasi sebesar 78.12% [22].
Gambar 3. Ilustrasi Support Vector Machine
Gambar 3 memperlihatkan konsep dasar klasifikasi di mana pada diagram sebelah kiri terdapat dataset yang terbagi menjadi dua kelas, yaitu lingkaran sebagai kelas -1 dan kotak sebagai kelas +1. Beberapa hyperplane yang mungkin untuk mengklasifikasikan data juga ditampilkan dalam gambar tersebut. Pada diagram sebelah kanan, diperlihatkan  hyperplane  yang  memiliki  margin  maksimal.  Proses  perhitungan  hyperplane  ini  melibatkan pengukuran  jarak  margin  dengan  data  terdekat  dari  masing-masing  kelas.  Data  yang  berperan  sebagai  titik pendukung dalam menentukan hyperplane disebut sebagai Support Vector. Prinsip utama dari metode SVM adalah mencari hyperplane paling optimal di antara berbagai kemungkinan yang ada [10].
Persamaan hyperplane dalam SVM dijelaskan oleh persamaan linear berikut. f(x) adalah fungsi keputusan dimana jika f(x) > 0 , maka titik tersebut diklasifikasikan ke kelas positif. Sebaliknya, jika f(x) < 0 , titik tersebut diklasifikasikan ke kelas negatif. Vektor bobot (weight) w dikalikan dengan vektor fitur input x lalu ditambahkan bias b akan menghasilkan persamaan hyperplane sebagai berikut:
f(x) = w  ∙ x + b
(3)
Rumus  untuk  menghitung  margin  maksimal  antara  hyperplane  optimal  dan  hyperplane  yang  melewati support vector dapat dijabarkan sebagai berikut [10]:
Margin = 2 ‖w ⃗⃗⃗ ‖ (4)

## 2.4.3 Algoritma Naive Bayes
Naive  Bayes  adalah  algoritma  klasifikasi  yang  menghitung  probabilitas  suatu  set  fitur  tertentu  termasuk  dalam kelas tertentu. Algoritma ini didasarkan pada Teorema Bayes dan asumsi ‘naif’ tentang independensi kondisional antara  setiap  pasang  fitur  dengan  nilai  variabel  kelas  [23].  Algoritma  ini  dikenal  karena  kesederhanaan  dan efektivitasnya, terutama dalam data berdimensi tinggi, karena mengestimasi probabilitas setiap fitur untuk bersifat independen  [24].  Karena  itu  Naive  Bayes  tepat  untuk  diterapkan  pada  sentimen,  yang  merupakan  jenis  data berdimensi tinggi. Ilustrasi pengklasifikasian 3 kelompok kelas dengan algoritma Naive Bayes dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Ilustrasi Naive Bayes
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  model  Multinomial  Naive  Bayes.  Sampel  (vektor  fitur) mencerminkan frekuensi di mana peristiwa tertentu dihasilkan oleh sebuah multinomial p = ( p 1 , ..., p n ) dengan p 1 adalah  probabilitas  bahwa  peristiwa i terjadi. p(c |d ) merupakan  probabilitas  data d berada  di  kelas c . 𝑃 ( 𝑐 )

## 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.v8i1.7201
merupakan prior probability suatu data berada di kelas c . Sebuah vektor fitur x = ( x 1 , ..., x n ) merupakan sebuah histogram, dengan x i menghitung berapa kali peristiwa i diamati. p(x i |c) merupakan probabilitas bersyarat term x i berada  di  dokumen  pada  kelas c .  Ini  adalah  model  peristiwa  yang  umumnya  digunakan  untuk  klasifikasi dokumen, di mana peristiwa mewakili jumlah kemunculan kata dalam dokumen [25].
p(c |d ) ∝ p(c) ∏ p(x i |c) n i=1 (5)

## 2.4.4 Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3)
Algoritma  ID3  (Iterative  Dichotomiser  3)  yang  dikembangkan  oleh  Ross  Quinlan,  merupakan  algoritma fundamental  dalam  bidang  machine  learning  dan  konstruksi  tree  decision.  Algoritma  ini  menjadi  dasar  bagi algoritma  C4.5,  versi  yang  diperbarui  dan  dikembangkan  oleh  Quinlan  pada  tahun  1993[26].  ID3  beroperasi dengan membagi dataset secara rekursif berdasarkan atribut paling informatif di setiap simpul pohon. Pemilihan atribut  ini  dilakukan  menggunakan  pengukuran  keuntungan  informasi,  yang  bertujuan  untuk  memaksimalkan homogenitas  variabel  target  dalam  setiap  partisi  [27].  Algoritma  ID3  dikenal  karena  kemampuannya  untuk menangani atribut tidak numerik dan pencarian dari atas ke bawah dalam pembentukan pohon keputusan [28].

## Gambar 5. Ilustrasi ID3
Pseudocode dari algoritma ini sangat sederhana. Diberikan suatu set atribut tidak target (C1, C2, ..., Cn), C sebagai atribut target, dan suatu himpunan S sebagai rekaman pembelajaran. Anggaplah kita ingin menggunakan algoritma  ID3  untuk  menentukan  apakah  saatnya  untuk  bermain  bola.  Selama  dua  minggu,  data  dikumpulkan untuk membantu membangun pohon keputusan ID3. Klasifikasi dari atribut target adalah ‘haruskah kita bermain bola?’ yang dapat berupa ‘ya’ atau ‘tidak’. Atribut cuaca meliputi outlook, temperatur, kelembapan, dan kecepatan angin. Maka pohon keputusan algoritma ID3 akan terlihat seperti pada Gambar 5 [29].
Pada penelitian ini, penulis menggunakan algoritma ID3 dengan DecisionTreeClassifier dari modul pustaka pemrograman Python scikit-learn dengan kriteria entropy. Rumus matematis untuk perhitungan entropi (entropy) dalam ID3 adalah sebagai berikut:
Entropy(S) = − ∑ p i ∙ log 2 (p i ) c i=1 (6)
Di  mana S adalah  himpunan  data  dan p i adalah  proporsi  jumlah  sampel  yang  termasuk  dalam  kelas i terhadap  total  sampel,  dengan  jumlah  kelas  sebanyak c .  Entropi  adalah  ukuran  dari  ketidakmurnian  atau ketidakpastian dalam sebuah himpunan data. Dalam konteks klasifikasi data, entropi digunakan untuk mengukur seberapa tidak pastinya kelas-kelas dalam sebuah himpunan data. Semakin tinggi entropi, semakin tidak pasti atau tidak murni himpunan data tersebut. Entropi sering digunakan dalam menentukan bagaimana node bercabang di pohon keputusan [30]. Selain itu, information gain digunakan sebagai kriteria pemisah dalam ID3, yang terkait dengan konsep entropi [31].

## 2.4.5 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 adalah algoritma machine learning yang dikategorikan sebagai algoritma tree decision. Algoritma ini  banyak  digunakan  untuk  tugas  klasifikasi  dan  dikenal  karena  kemampuannya  untuk  menangani  data  yang bersifat kontinu maupun diskrit, serta nilai atribut yang hilang. Algoritma ini bekerja dengan cara membagi data secara rekursif berdasarkan atribut untuk membuat struktur pohon, di mana setiap node internal mewakili uji pada suatu atribut, setiap cabang mewakili hasil uji, dan setiap node daun mewakili label kelas [32]. Selain itu, algoritma C4.5 sering digunakan dalam metode hibrida, seperti dikombinasikan dengan optimisasi gerombol partikel untuk menghasilkan  tingkat  kesiapan  kelas  yang  tinggi  dan  akurat  bagi  mahasiswa  [33].  Sebuah  studi  terkait  analisis sentimen pandemi COVID-19 pada media sosial Twitter menunjukkan algoritma pohon keputusan seperti ID3 dan C4.5  memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  beberapa  algoritma  lainnya  [34].  Gambar  6 mengilustrasikan metode pohon keputusan algoritma C4.5 terkait pembelian stok.

## 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.v8i1.7201
Gambar 6. Ilustrasi C4.5
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  algoritma  C4.5  dengan  DecisionTreeClassifier  dari  modul pustaka pemrograman Python  scikit-learn dengan kriteria gini. Rumus matematis untuk perhitungan  gini dalam C4.5 adalah sebagai berikut:
Gini(D) = 1 − ∑ (p i ) 2 K i=1 (7)
D adalah node dalam pohon keputusan, K adalah jumlah kelas, dan p i adalah proporsi jumlah sampel yang termasuk dalam kelas i terhadap total sampel.

## 2.5 Model Deployment
Pada tahap model deployment, model setiap algoritma yang telah dibuat pada tahapan build model masing-masing dijalankan  dengan  input  sebanyak  10.652  data  yang  didapatkan  dari  tahapan  pre-processing.  Tahapan  ini  akan menghasilkan nilai Resident  Set Size, Virtual Memory  Size,  waktu eksekusi  program dan akurasi  dari  masing- masing algoritma.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  menunjukkan  hasil  dari  masing-masing  program  algoritma K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, ID3, dan C4.5.

## 3.1 Pengujian dan Perhitungan
Penulis menjalankan 5 algoritma yang sudah disebutkan sebelumnya untuk melihat berapa banyak nilai Resident Set Size dan Virtual Memory Size masing-masing algoritma. Selain itu, pengujian juga melibatkan perhitungan waktu eksekusi program dan akurasi  yang diberikan oleh algoritma. Perhitungan  Resident Set Size dan Virtual Memory Size dimulai pada saat program melakukan pemisahan  train data dan test data, menjalankan algoritma kepada train data, dan melakukan tes kepada test data serta menampilkan hasil perhitungan alokasi memori dan akurasi dari algoritma.
Hasil  dari  10  kali  pengujian  yang  dilakukan  pada  algoritma  K-NN  menunjukkan  hasil  seperti  yang ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Dapat  disimpulkan  bahwa  akurasi  yang  didapatkan  dari  algoritma  tersebut  dalam melakukan  analisis  sentimen  pada  dataset  menunjukkan  nilai  yang  tidak  tinggi,  yaitu  hanya  sebesar  88%. Sementara itu penggunaan sumber daya terbilang cukup besar karena menyentuh angka di atas 10.000.000 bytes pada  setiap  iterasi.  Namun  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  eksekusi  program  sangat  cepat  karena  hanya membutuhkan waktu sekitar 2-2,5 detik.
Tabel 3. Hasil Algoritma K-NN Percobaan Ke-  RSS (bytes)  VMS (bytes)  Waktu Eksekusi (detik)  Akurasi (%) 1 15.736.832 15.556.608
2,424 88
2 12.648.448 12.480.512 2,161 3 11.096.064 11.284.480 2,053 4 11.694.080 11.513.856 2,033 5 12.926.976 12.890.112 2,048 6 10.907.648 11.161.600 2,055 7 13.008.896 12.427.264 2,060 8 11.046.912 11.198.464 2,055 9 13.590.528 13.561.856 2,034 10 12.328.960 12.353.536 2,063
Hasil  dari  10  kali  pengujian  yang  dilakukan  pada  algoritma  SVM  menunjukkan  hasil  seperti  yang ditunjukkan  pada  Tabel  4.  Dapat  disimpulkan  bahwa  akurasi  yang  didapatkan  dari  algoritma  tersebut  dalam melakukan  analisis  sentimen  pada  dataset  menunjukkan  nilai  yang  tinggi,  yaitu  sebesar  96%.  Sementara  itu penggunaan sumber daya terbilang cukup besar karena pada iterasi pertama dan kedua berada pada angka di atas 10.000.000 bytes  baik  untuk  RSS  maupun  VMS.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  eksekusi  program  juga  sangat lambat karena membutuhkan waktu sekitar 19,6-22,7 detik.

## 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.v8i1.7201
Tabel 4. Hasil Algoritma SVM
Percobaan Ke-  RSS (bytes)  VMS (bytes)  Waktu Eksekusi (detik)  Akurasi (%) 1 12.283.904 12.427.264 19,898 96 2 12.926.976 12.828.672 19,816 3 8.527.872 8.716.288 19,920 4 9.293.824 9.650.176 20,632 5 8.491.008 9.986.048 22,668 6 9.773.056 12.337.152 19,773 7 8.761.344 10.915.840 19,673 8 8.929.280 7.925.760 19,632 9 8.630.272 9.560.064 19,746 10 8.605.696 10.727.424 19,678
Hasil dari 10 kali pengujian yang dilakukan pada algoritma Naive Bayes menunjukkan hasil seperti yang ditunjukkan  pada  Tabel  5.  Dapat  disimpulkan  bahwa  akurasi  yang  didapatkan  dari  algoritma  tersebut  dalam melakukan  analisis  sentimen  pada  dataset  menunjukkan  nilai  yang  tinggi  yaitu  sebesar  97%.  Sementara  itu penggunaan  sumber  daya  terbilang  tidak  terlalu  besar  karena  sama  sekali  tidak  menyentuh  angka  di  atas 10.000.000  bytes.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  eksekusi  program  juga  terbilang  sangat  cepat  karena  hanya membutuhkan waktu di bawah 1 detik.
Tabel 5. Hasil Algoritma Naive Bayes Percobaan Ke-  RSS (bytes)  VMS (bytes)  Waktu Eksekusi (detik)  Akurasi (%) 1 9.269.248 8.712.192
0,87 97
2 8.544.256 7.258.112 0,753 3 8.527.872 8.314.880 0,780 4 8.888.320 8.392.704 0,78 5 8.208.384 7.536.640 0,742 6 8.908.800 9.043.968 0,77 7 8.810.496 8.830.976 0,774 8 9.117.696 9.375.744 0,790 9 8.704.000 7.327.744 0,794 10 8.110.080 7.888.896 0,731
Hasil  dari  10  kali  pengujian  yang  dilakukan  pada  algoritma  ID3  menunjukkan  hasil  seperti  yang ditunjukkan  pada  Tabel  6.  Dapat  disimpulkan  bahwa  akurasi  yang  didapatkan  dari  algoritma  tersebut  dalam melakukan analisis sentimen pada dataset menunjukkan nilai yang cukup tinggi yaitu sebesar 92%. Sementara itu penggunaan  sumber  daya  terbilang  bervariasi  karena  terkadang  menunjukkan  nilai  yang  sangat  besar  dan terkadang  menunjukkan  nilai  yang  kecil.    Pada  iterasi  pertama,  performa  algoritma  menyentuh  angka  sebesar 11.112.448 bytes untuk RSS dan angka sebesar 10.641.408 untuk VMS. Namun pada iterasi ketiga dan kelima, algoritma ini menunjukkan nilai yang lebih kecil dibandingkan algoritma-algoritma sebelumnya yaitu berada di bawah 7.000.000 bytes. Waktu yang dibutuhkan untuk eksekusi program juga terbilang relatif cepat karena hanya membutuhkan waktu sekitar 2-4,1 detik.
Tabel 6. Hasil Algoritma ID3 Percobaan Ke-  RSS (bytes)  VMS (bytes)  Waktu Eksekusi (detik)  Akurasi (%) 1 11.112.448 10.641.408
2,305 92
2 9.637.888
9.203.712 2,039 3 6.586.368 6.483.968 2,040 4 8.470.528 7.249.920 2,371 5 6.721.536 6.676.480 2,170 6 8.388.608 7.909.376 2,291 7 8.056.832 7.405.568 2,683 8 7.475.200 7.622.656 3,360 9 8.441.856 8.118.272 4,024 10 8.294.400 8.347.648 2,908
Hasil  dari  10  kali  pengujian  yang  dilakukan  pada  algoritma  C4.5  menunjukkan  hasil  seperti  yang ditunjukkan  pada  Tabel  7.  Dapat  disimpulkan  bahwa  akurasi  yang  didapatkan  dari  algoritma  tersebut  dalam melakukan analisis sentimen pada dataset menunjukkan nilai yang cukup tinggi yaitu sebesar 92%. Sementara itu penggunaan  sumber  daya  terbilang  bervariasi  karena  terkadang  menunjukkan  nilai  yang  sangat  besar  dan terkadang  menunjukkan  nilai  yang  kecil.    Pada  iterasi  pertama,  performa  algoritma  menyentuh  angka  sebesar 11.018.240 bytes untuk RSS dan angka sebesar 10.567.680 untuk VMS. Namun pada iterasi ketiga, algoritma ini

## 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.v8i1.7201
menunjukkan  nilai  yang  kecil  yaitu  berada  di  bawah  7.000.000  bytes.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  eksekusi program juga terbilang relatif cepat karena hanya membutuhkan waktu sekitar 2,7-3 detik.

## Tabel 7. Hasil Algoritma C4.5
Percobaan Ke-  RSS (bytes)  VMS (bytes)  Waktu Eksekusi (detik)  Akurasi (%) 1 11.018.240 10.567.680 2,759 92 2 9.854.976 9.469.952 2,764 3 6.799.360 6.676.480 2,908 4 8.630.272 8.536.064 2,758 5 7.970.816 8.085.504 2,741 6 8.368.128 7.970.816 2,870 7 8.785.920 8.237.056 2,764 8 8.617.984 8.265.728 2,710 9 8.400.896 8.355.840 2,714 10 8.536.064 8.605.696 2,750

## 3.2 Perbandingan Penggunaan Sumber Daya
Dari  hasil  yang  telah  didapatkan  sebelumnya,  penulis  melakukan  perhitungan  serta  membandingkan  rata-rata penggunaan memori fisik (RSS), memori virtual (VMS), waktu eksekusi serta akurasi masing-masing algoritma. Tabel 8 merupakan perbandingan rata-rata empat hal tersebut pada masing-masing algoritma.
Tabel 8. Perbandingan Rata-Rata Nilai Algoritma
Algoritma Nilai Rata-Rata Akurasi (%) RSS (bytes) VMS (bytes)  Waktu Eksekusi (detik) Naïve Bayes 8.708.915,2 8.268.185,6 0,778 97 SVM 9.622.323,2 10.507.468,8 20,144 96 ID3 8.318.566,4 7.965.900,8 2,619 92 C4.5 8.698.265,6 8.477.081,6 2,774 92 K-NN 12.498.534,4 12.442.828,8 2,099 88
Identifikasi  mengenai  tingkat  efisiensi  penggunaan  sumber  daya  memori  dapat  dilakukan  dengan memperhatikan sejauh mana memori digunakan selama periode waktu tertentu. Maka dari itu, penentuan tingkat keefektifan algoritma didasarkan pada nilai  Resident Set Size per waktu eksekusi dan Virtual Memory Size per waktu eksekusi. Tabel 9 memperlihatkan urutan peringkat kelima algoritma berdasarkan pada nilai  Resident Set Size per waktu eksekusi. Dapat dilihat bahwa Naive Bayes menggunakan sumber daya komputasi RSS yang sangat besar dalam 1 detik waktu eksekusi program yaitu sebesar 11.193.978 bytes per waktu eksekusi. Sedangkan SVM hanya menggunakan sumber daya komputasi RSS sebesar 477.677 bytes untuk 1 detik waktu eksekusi program.
Tabel 9. Pengurutan Algoritma Berdasarkan RSS per Waktu Eksekusi
Urutan Algoritma RSS (bytes) per Waktu Eksekusi (detik) 1 Naïve Bayes 11.193.978 2 K-NN 5.954.529 3 ID3 3.176.238 4 C4.5 3.135.640 5 SVM 477.677
Tabel 10 memperlihatkan urutan peringkat kelima algoritma berdasarkan  nilai Virtual Memory Size per waktu eksekusi. Dapat dilihat bahwa Naive Bayes menggunakan sumber daya komputasi VMS yang sangat besar dalam 1 detik waktu eksekusi program yaitu sebesar 10.627.488 bytes per waktu eksekusi. Sedangkan SVM hanya menggunakan sumber daya komputasi VMS sebesar 521.618 bytes untuk 1 detik waktu eksekusi program.
Tabel 10. Pengurutan Algoritma Berdasarkan VMS per Waktu Eksekusi
Urutan Algoritma VMS (bytes) per Waktu Eksekusi (detik) 1 Naïve Bayes 10.627.488 2 K-NN 5.927.979 3 C4.5 3.055.905 4 ID3 3.041.581 5 SVM 521.618
Setelah  proses  pengujian  selesai  dilakukan,  dilakukan  evaluasi  dengan  mencari  hasil  klasifikasi  terbaik. Hasil klasifikasi terbaik  salah satunya  adalah dengan  melihat algoritma  yang  memiliki tingkat akurasi  tertinggi [35]. Maka  dari  itu,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  algoritma  yang  paling  baik  digunakan  untuk  melakukan

## 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.v8i1.7201
analisis sentimen ialah yang memiliki tingkat akurasi mendekati angka 100% yakni algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine.
Selain dilihat dari tingkat akurasinya, klasifikasi terbaik juga dilihat dari seberapa besar penggunaan sumber daya  selama  satu  kali  proses  dijalankan.  Jika  dilihat  dari  sudut  pandang  tersebut,  maka  algoritma  yang menggunakan memori fisik (RSS) dan memori virtual (VMS) paling besar ialah K-Nearest Neighbor, sedangkan ID3  adalah  algoritma  dengan  penggunaan  sumber  daya  paling  kecil.  Perhitungan  juga  dilakukan  dengan membandingkan  Resident  Set  Size  per  waktu  eksekusi  dan  Virtual  Memory  Size  per  waktu  eksekusi.  Dengan demikian dapat diketahui algoritma yang memiliki nilai Resident Set Size per waktu eksekusi dan Virtual Memory Size per waktu eksekusi tertinggi adalah algoritma Naive Bayes, sedangkan algoritma Support Vector Machine merupakan kebalikannya.
Algoritma  K-Nearest Neighbor memerlukan perhitungan jarak antara setiap titik data dalam ruang fitur, yang  bisa  menjadi  sangat  mahal  secara  komputasional,  terutama  dengan  jumlah  data  yang  besar.    Jika  jumlah tetangga  ( k )  besar,  perhitungan  jarak  dan  pemilihan  mayoritas  membutuhkan  sumber  daya  yang  signifikan.  K- Nearest Neighbor cenderung kurang efektif dalam dimensi tinggi karena fenomena Curse of Dimensionality. Curse of  Dimensionality  merujuk  pada  pertumbuhan  eksponensial  dalam  upaya  komputasi  yang  diperlukan  untuk memproses data seiring dengan peningkatan dimensi data [36]. Fenomena ini memiliki implikasi signifikan untuk algoritma seperti algoritma K-Nearest Neighbors, yang bergantung pada perhitungan jarak dalam ruang dimensi tinggi.  Kutukan  dimensi  dapat  menyebabkan  kompleksitas  komputasi  yang  meningkat,  kinerja  algoritma  yang menurun, dan kesulitan dalam merepresentasikan struktur data yang mendasarinya  [37]. Dalam ruang fitur yang tinggi, perbedaan antara titik-titik data bisa menjadi kurang signifikan, dan kinerjanya dapat menurun. Pada data bertekstur tinggi, seperti dataset review dengan representasi teks, K-Nearest Neighbor dapat mengalami kesulitan karena kebanyakan dimensi (kata-kata) yang tidak relevan.
Naive Bayes, khususnya Multinomial Naive Bayes, cenderung memakan waktu eksekusi yang lebih cepat karena didasarkan pada perhitungan probabilitas sederhana dan asumsi independensi fitur. Kemampuannya untuk menangani  fitur  dengan  dimensi  tinggi  dan  kemampuan  perhitungan  probabilitas  membuatnya  efisien  secara komputasional.
Algoritma  pohon  keputusan  seperti  ID3  dan  C4.5  cenderung  efisien  dan  memakan  sumber  daya  yang moderat.  Performa  dan  penggunaan  sumber  daya  tergantung  pada  kompleksitas  struktur  keputusan  dan  jumlah fitur. Hal ini dikarenakan proses pembentukan pohon berfokus pada fitur yang paling informatif. Pohon keputusan dapat menangani baik data teks dan numerik. Mereka dapat bekerja dengan baik pada kompleksitas data sentimen dengan memahami pola hubungan antara kata-kata.
Algoritma Support Vector Machine dapat memakan  waktu eksekusi yang signifikan, terutama pada data yang memiliki jumlah fitur yang besar. Pada dataset teks, representasi vektor kata-kata dapat menjadi rumit dan memakan banyak waktu eksekusi. Namun Support Vector Machine dapat mengatasi batasan linearitas dan bekerja dengan baik pada data yang kompleks, terutama dalam klasifikasi biner pada dataset teks.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan percobaan yang dilakukan pada 10.652 buah data dapat diambil kesimpulan bahwa  algoritma yang paling baik digunakan dalam konteks analisis sentimen ialah Naive Bayes dan  Support Vector Machine dengan tingkat akurasi  mendekati 100%. Algoritma Naive Bayes  menggunakan  memori fisik sebesar 11.193.978 bytes per  detik  dan  memori  virtual  sebesar  10.627.488  bytes  per  detik.  Karena  itu  kelebihan  dari  algoritma  ini  ialah waktu  eksekusi  yang  cenderung  cepat,  namun  dengan  penggunaan  sumber  daya  yang  besar  pada  setiap  waktu eksekusinya. Sementara itu algoritma Support Vector Machine menggunakan memori fisik sebesar 477.677 bytes per  detik  dan  memori  virtual  sebesar  521.618  bytes  per  detik.  Karena  itu  kelebihan  dari  algoritma  ini  ialah penggunaan  sumber  daya  yang  kecil  pada  setiap  waktu  eksekusinya,  namun  dengan  waktu  eksekusi  yang cenderung lambat. Sementara itu dari segi penggunaan sumber daya, terlihat bahwa algoritma ID3 menggunakan paling  sedikit  memori  fisik  (rata-rata  Resident  Set  Size)  dan  memori  virtual  (rata-rata  Virtual  Memory  Size) dibandingkan  algoritma  lainnya.  Namun  ia  hanya  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  92%.  Sementara  itu  dalam penelitian ini, algoritma K-Nearest Neighbor merupakan algoritma yang memakan sumber daya terbesar dengan akurasi  terburuk.  Karena  hal  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  konteks  analisis  sentimen,  algoritma  K- Nearest Neighbor muncul sebagai pilihan terburuk. Karena itu secara keseluruhan, algoritma ID3, C4.5, Support Vector  Machine  dan  Naive  Bayes  cenderung  lebih  cocok  untuk  analisis  sentimen  pada  data  teks  karena penggunaan sumber daya yang moderat dan kemampuan menangani data kategorikal. Sementara itu, algoritma K- Nearest  Neighbor  mungkin  kurang  cocok  untuk  dataset  teks  dengan  dimensi  tinggi  karena  Curse  of Dimensionality.

## REFERENCES
[1]  M.  Du,  X.  Li,  dan  L.  Luo,  “A  Training-Optimization-Based  Method  for  Constructing  Domain-Specific  Sentiment Lexicon,” Complexity, vol. 2021, hlm. 1–11, Feb 2021, doi: 10.1155/2021/6152494.

## 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.v8i1.7201
[2]  K. Afifah, I. N. Yulita, dan I. Sarathan, “Sentiment Analysis on Telemedicine App Reviews using XGBoost Classifier,” dalam 2021 International Conference on Artificial Intelligence and Big Data Analytics, IEEE, Okt 2021, hlm. 22–27. doi: 10.1109/ICAIBDA53487.2021.9689735.
[3]  A. Htait, S. Fournier, P. Bellot, L. Azzopardi, dan G. Pasi, “Using Sentiment Analysis for Pseudo-Relevance Feedback in Social Book Search,” dalam Proceedings of the 2020 ACM SIGIR on International Conference on Theory of Information Retrieval, New York, NY, USA: ACM, Sep 2020, hlm. 29–32. doi: 10.1145/3409256.3409847.
[4]  T. D. Pham dkk., “Natural language processing for analysis of student online sentiment in a postgraduate program,” Pacific Journal of Technology Enhanced Learning, vol. 2, no. 2, hlm. 15–30, Sep 2020, doi: 10.24135/pjtel.v2i2.4.
[5]  A.  Htait,  S.  Fournier,  dan  P.  Bellot,  “Sentiment  Analysis  and Sentence  Classification  in Long  Book-Search  Queries,” 2023, hlm. 248–259. doi: 10.1007/978-3-031-24340-0_19.
[6]  H. Shirai, N. Inoue, J. Suzuki, dan K. Inui, “Annotating with Pros and Cons of Technologies in Computer Science Papers,” dalam Proceedings of the Workshop on Extracting Structured Knowledge from Scientific Publications, Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics, 2019, hlm. 37–42. doi: 10.18653/v1/W19-2605.
[7]  E.  Tromp,  M.  Pechenizkiy,  dan  M.  M.  Gaber,  “Expressive  modeling  for  trusted  big  data  analytics:  techniques  and applications in sentiment analysis,” Big Data Anal, vol. 2, no. 1, hlm. 1–28, Des 2017, doi: 10.1186/s41044-016-0018-9.
[8]  K.  Machova,  M.  Mach,  dan  M.  Vasilko,  “Comparison  of  Machine  Learning  and  Sentiment  Analysis  in  Detection  of Suspicious  Online  Reviewers  on  Different  Type  of  Data,”  Sensors,  vol.  22,  no.  1,  hlm.  1–18,  Des  2021,  doi: 10.3390/s22010155.
[9]  V.  Umarani,  A.  Julian,  dan  J.  Deepa,  “Sentiment  Analysis  using  various  Machine  Learning  and  Deep  Learning Techniques,”  Journal  of  the  Nigerian  Society  of  Physical  Sciences,  hlm.  385–394,  Nov  2021,  doi: 10.46481/jnsps.2021.308.
[10] M. R. A. Nasution dan M. Hayaty, “Perbandingan Akurasi dan Waktu Proses Algoritma K-NN dan SVM dalam Analisis Sentimen Twitter,” Jurnal Informatika, vol. 6, no. 2, hlm. 212–218, 2019, doi: 10.31294/ji.v6i2.5129.
[11] F. S. Pattiiha dan H. Hendry, “Perbandingan Metode K-NN, Naïve Bayes, Decision Tree untuk Analisis Sentimen Tweet Twitter Terkait Opini Terhadap PT PAL Indonesia,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 2, hlm. 506–514, Apr 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.4016.
[12] A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, dan W. Gata, “ANALISIS SENTIMEN APLIKASI RUANG GURU DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI,” Jurnal Teknoinfo, vol. 14, no. 2, hlm. 116– 124, Jul 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[13] U.  Y.  Ozkan  dan  T.  Demirel,  “The  influence  of  window  size  on  remote  sensing-based  prediction  of  forest  structural variables,” Ecol Process, vol. 10, no. 1, hlm. 1–11, Sep 2021, doi: 10.1186/s13717-021-00330-4.
[14] V. Christou dkk., “Evaluating the Window Size’s Role in Automatic EEG Epilepsy Detection,” Sensors, vol. 22, no. 23, hlm. 1–13, Nov 2022, doi: 10.3390/s22239233.
[15] K. M. Awan, M. Waqar, M. Faseeh, F. Ullah, dan M. Q. Saleem, “Resource management and security issues in mobile phone  operating  systems:  A  comparative  analysis,”  PeerJ  Prepr,  vol.  5,  hlm.  1–18,  Okt  2017,  doi: 10.7287/peerj.preprints.3344v1.
[16] W. Jeon, J. Lee, D. Kang, H. Kal, dan W. W. Ro, “PIMCaffe: Functional Evaluation of a Machine Learning Framework for In-Memory Neural  Processing  Unit,”  IEEE  Access,  vol.  9,  hlm.  96629–96640,  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3094043.
[17] S.  Wang  dkk.,  “Optimization  Schemes  for  In-Memory  Linear  Regression  Circuit  With  Memristor  Arrays,”  IEEE Transactions  on  Circuits  and  Systems  I:  Regular  Papers,  vol.  68,  no.  12,  hlm.  4900–4909,  Des  2021,  doi: 10.1109/TCSI.2021.3122327.
[18] T.  Nguyen  dan  A.  J.  McCaskey,  “Extending  Python  for  Quantum-classical  Computing  via  Quantum  Just-in-time Compilation,” ACM Transactions on Quantum Computing, vol. 3, no. 4, hlm. 1–25, Des 2022, doi: 10.1145/3544496.
[19] W. Zhang, X. Chen, Y. Liu, dan Q. Xi, “A Distributed Storage and Computation k-Nearest Neighbor Algorithm Based Cloud-Edge  Computing  for  Cyber-Physical-Social  Systems,”  IEEE  Access,  vol.  8,  hlm.  50118–50130,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.2974764.
[20] T. D. Novianto dan I. M. S. Erawan, “Perbandingan Metode Klasifikasi pada Pengolahan Citra Mata Ikan Tuna,” Prosiding SNFA (Seminar Nasional Fisika dan Aplikasinya), vol. 5, hlm. 216–223, Des 2020, doi:
10.20961/prosidingsnfa.v5i0.46615.
[21] F.  S.  Al-Anzi  dan  D.  AbuZeina,  “Toward  an  enhanced  Arabic  text  classification  using  cosine  similarity  and  Latent Semantic Indexing,” Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, vol. 29, no. 2, hlm. 189–195, Apr 2017, doi: 10.1016/j.jksuci.2016.04.001.
[22] R. Ferdiana, F. Jatmiko, D. D. Purwanti, A. Sekar, T. Ayu, dan W. F. Dicka, “Dataset Indonesia untuk Analisis Sentimen,” JNTETI, vol. 8, no. 4, hlm. 334–339, 2019.
[23] V. H. Wong, W. L. Tan, J. L. Kor, dan X. V. Wan, “Autonomous Language Processing and Text Mining by Data Analytics for Business Solutions,” dalam Proceedings of the International Conference on Mathematical Sciences and Statistics 2022 (ICMSS 2022), Dordrecht: Atlantis Press International BV, 2023, hlm. 85–93. doi: 10.2991/978-94-6463-014-5_9.
[24] M. B. Hamzah, “Classification of Movie Review Sentiment Analysis Using Chi-Square and Multinomial Naïve Bayes with Adaptive Boosting,” Journal of Advances in Information Systems and Technology, vol. 3, no. 1, hlm. 67–74, Apr 2021, doi: 10.15294/jaist.v3i1.49098.
[25] A.  Sabrani,  I.  G.  W.  Wedashwara  W.,  dan  F.  Bimantoro,  “Multinomial  Naïve  Bayes  untuk  Klasifikasi  Artikel  Online tentang Gempa di Indonesia,” Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, dan Aplikasinya (JTIKA ), vol. 2, no. 1, hlm. 89– 100, Mar 2020, doi: 10.29303/jtika.v2i1.87.
[26] R.  Hou,  L.  Wang,  dan  Y.-J.  Wu,  “Predicting  ATP-Binding  Cassette  Transporters  Using  the  Random  Forest  Method,” Front Genet, vol. 11, hlm. 1–11, Mar 2020, doi: 10.3389/fgene.2020.00156.
[27] Q.  Gao,  “Design  and  Implementation  of  3D  Animation  Data  Processing  Development  Platform  Based  on  Artificial Intelligence,” Comput Intell Neurosci, vol. 2022, hlm. 1–7, Mei 2022, doi: 10.1155/2022/1518331.

## 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.v8i1.7201
[28] W. Han, “Quantitative Modelling of Climate Change Impact on Hydro-climatic Extremes,” Swansea University, Swansea, 2021. doi: 10.23889/SUthesis.58888.
[29] R.  H.  A  Alsagheer,  A.  F.  H  Alharan,  dan  A.  S.  A  Al-Haboobi,  “Popular  Decision  Tree  Algorithms  of  Data  Mining Techniques: A Review,” International Journal of Computer Science and Mobile Computing, vol. 6, no. 6, hlm. 133–142, 2017.
[30] E.  Erlin,  Y.  Desnelita,  N.  Nasution,  L.  Suryati,  dan  F.  Zoromi,  “Dampak  SMOTE  terhadap  Kinerja  Random  Forest Classifier  berdasarkan  Data  Tidak  seimbang,”  MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa Komputer, vol. 21, no. 3, hlm. 677–690, Jul 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1726.
[31] H. Jeiad, Z. Ameen, dan A. Mahmood, “Employee Performance Assessment Using Modified Decision Tree,” Engineering and Technology Journal, vol. 36, no. 7A, hlm. 806–811, Jul 2018, doi: 10.30684/etj.36.7A.14.
[32] R. Alshammari, “Arabic Text Categorization using Machine Learning Approaches,”  International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 9, no. 3, hlm. 227–230, 2018, doi: 10.14569/IJACSA.2018.090332.
[33] A. Suherman, D. KURNAEDI, S. Lusa, dan R. Darmawan, “Junior Class Preparedness Classification Faces A National Exam Using C.45 Algorithm with A Particle Swarm Optimization Approach,” bit-Tech, vol. 2, no. 3, hlm. 101–109, Nov 2020, doi: 10.32877/bt.v2i3.133.
[34] R. Pambudi dan F. Madani, “Analysis of public opinion sentiment against COVID-19 in Indonesia on twitter using the k- nearest neighbor algorithm and decision tree,” Journal of Soft Computing Exploration, vol. 3, no. 2, hlm. 117–122, Sep 2022, doi: 10.52465/joscex.v3i2.88.
[35] M.  F.  A.  Saputra,  T.  Widiyaningtyas,  dan  A.  P.  Wibawa,  “Illiteracy  Classification  Using  K  Means-NaÃ¯ve  Bayes Algorithm,”  JOIV :  International  Journal  on  Informatics  Visualization,  vol.  2,  no.  3,  hlm.  153–158,  Mei  2018,  doi: 10.30630/joiv.2.3.129.
[36] M. Hutzenthaler, A. Jentzen, dan von W. Wurstemberger, “Overcoming the curse of dimensionality in the approximative pricing  of  financial  derivatives  with  default  risks,”  Electron  J  Probab,  vol.  25,  no.  none,  hlm.  1–73,  Jan  2020,  doi: 10.1214/20-EJP423.
[37] S. Parhizkari, “Anomaly Detection in Intrusion Detection Systems,” 2023. doi: 10.5772/intechopen.112733.