## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 78~83 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Klasifikasi Dataset Teks Pengaduan Masyarakat Terhadap Pemerintah di Sosial Media Menggunakan Logistic Regression
Mariana Purba 1a , Sri Dianing Asri 2b , Vina Ayumi 3c , Umniy Salamah 4d , Lemi Iryani 5e
1,5 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sjakhyakirti, Palembang, Indonesia
2,3 Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Jakarta, Indonesia
4 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia a mariana_purba@unisti.ac.id, b sri.dianing.asri@dosen.undira.ac.id, c vina.ayumi@dosen.undira.ac.id,
d umniy.salamah@mercubuana.ac.id, e lemiiryani@unisti.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2024-01-09 Revised, 2024-01-10 Accepted, 2024-01-31 Di era teknologi saat ini, salah satu media sosial yang banyak digunakan dalam berinteraksi dan memberikan opini, pengaduan masyarakat, serta saran adalah Twitter.  Dalam  bidang  pemerintahan,  tweet  yang  mengandung  opini  atau pengaduan masyarakat terhadap suatu layanan atau program organisasi dapat digunakan  sebagai  umpan  balik  untuk  memperbaiki  atau  meningkatkan kualitas  layanan.  Penelitian  ini  berfokus  pada  klasifikasi  tweet  untuk membedakan  tweet  yang  tergolong  pengaduan  masyarakat  atau  non- pengaduan masyarakat dengan menerapkan algoritma pemelajaran mesin yaitu logistic  regression  (LR).  Tahap  dari  penelitian  ini  antara  lain  crawling  dan labeling  dataset,  pre-processing,  pemodelan  menggunakan  classifier  logistic regression,  serta  evaluasi  kinerja  classifier.  Tahapan  dalam  penelitian  ini seperti preprocessing, klasifikasi dan evaluasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman  Python dengan  bantuan scikit-learn library.  Berdasarkan  hasil eksperimen,  model  penelitian  dengan  menggunakan  fitur  ekstraksi CountVectorizer mencapai kinerja yang lebih baik daripada TfidfVectorizer. Eksperimen  dengan  menggunakan  ekstraksi  fitur  TfidfVectorizer  mencapai akurasi  92%  (F1  score:  0.9181,  precision:  0.9191  recall:  0.9181,  kappa: 0.8363) sedangkan menggunakan akurasi CountVectorizer mencapai 94% (F1 score: 0.9355, precision: 0.9406, recall: 0.9356, kappa: 0.8715).
Kata Kunci:

## Logistic regression
Pengaduan masyarakat Sosial media
Klasifikasi

## ABSTRACT
Keywords: Logistic regression Community complaints Social Media Classification In the current technological era, one of the most widely used social media in interacting and providing opinions, complaints and suggestions is Twitter. In the field of government, tweets that contain opinions or complaints about an organization's services or programs can be used as feedback to improve service quality. This study focuses on the classification of tweets to distinguish tweets that  are  classified  as  complaints  or  non-complaints  by  applying  machine learning  algorithms,  namely  logistic  regression  (LR).  The  stages  of  this research include crawling and labeling the dataset, pre-processing, modeling using  classifier  logistic  regression,  and  evaluating  classifier  performance. Stages in this research such as preprocessing, classification and evaluation are carried out using the Python programming language with the help of the scikit- learn  library.  Based  on  experimental  results,  the  research  model  using  the feature  extraction  CountVectorizer  achieves  better  performance  than TfidfVectorizer.  Experiments  using  the  feature  extraction  TfidfVectorizer achieved  an  accuracy  of  92%  (F1  score:  0.9181,  precision:  0.9191  recall: 0.9181,  kappa:  0.8363)  while  using  CountVectorizer  accuracy  reached  94%
(F1 score: 0.9355, precision: 0.9406, recall: 0.9356, kappa: 0.8715).
This is an open access article under the CC BY-SAlicense.
Penulis Korespondensi:
Mariana Purba, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sjakhyakirti, Palembang, Indonesia Email: mariana_purba@unisti.ac.id

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 78~83 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi telah banyak mendukung dalam pengembangan media sosial dan mengubah cara komunikasi dan interaksi masyarakat [1]–[14]. Media sosial, sebagai produk dari kemajuan teknologi, telah menjadi alat yang ampuh untuk diplomasi publik, memungkinkan masyarat untuk menyampaikan ideologi atau pengaduan secara  efektif  [15]–[17].  Ini  telah  memfasilitasi  pertukaran  informasi  yang  cepat,  mendorong  dialog,  dan keterlibatan  dengan  para  pemangku  kepentingan,  yang  pada  akhirnya  meningkatkan  strategi  komunikasi lembaga  publik  [18]–[21].  Selain  itu,  media  sosial  telah  membuka  jalan  untuk  pertukaran  budaya,  berbagi pengetahuan, dan pembelajaran, memberikan kontribusi signifikan terhadap perkembangan budaya manusia [22],  [23].  Meluasnya  penggunaan  media  sosial  juga  telah  mempengaruhi  dinamika  masyarakat, memberdayakan individu untuk berpartisipasi aktif dalam berbagai gerakan dan membentuk keputusan atau kebijakan pemerintah [24]–[27].
Teknologi telah berperan dalam membentuk media sosial menjadi platform global yang memengaruhi opini  publik,  hubungan  internasional,  dan  pembangunan  masyarakat.  Salah  satu  media  sosial  yang  banyak digunakan  oleh  masyarakat  dalam  berinteraksi  dan  memberikan  opini,  pengaduan  masyarakat,  serta  saran adalah Twitter. Twitter adalah media microblogging dimana pengguna dapat menuliskan pesan singkat yang disebut dengan “tweet”  [28], [29] Dari tweet yang mengandung  opini atau  pengaduan  masyarakat  terhadap suatu layanan atau program yang dilakukan oleh suatu organisasi, dapat digunakan sebagai umpan balik bagi organisasi tersebut agar dapat melakukan respon untuk memperbaiki atau meningkatkan kualitas layanan [30].
Penelitian bertujuan untuk melakukan klasifikasi tweet secara otomatis untuk membedakan tweet yang tergolong pengaduan masyarakat atau non-pengaduan masyarakat dengan menerapkan algoritma pemelajaran mesin yaitu logistic regression (LR) sebagai algoritma klasifier. Logistic regression merupakan salah satu algoritma pemelajaran mesin untuk prediksi dimana output atau target berupa kategorikal. Seperti halnya teks klasifikasi disini yang mengklasifikasikan teks ke dalam dua kelas (1,-1) yaitu pengaduan masyarakat dan non-pengaduan masyarakat [31], [32]. Algoritma ini telah banyak digunakan dalam berbagai masalah data mining dan pembelajaran mesin dimana LR mendeskripsikan antara variabel respon dengan satu atau beberapa variabel prediktornya [31], [33], [34].
Beberapa  penelitian  telah  mengusulkan  algoritma Logistic  regression (LR)  dalam  menyelesaikan masalah-masalah spesifik.  Penelitian berbasis teks diantaranya [35], mengusulkan prediksi teks menggunakan analisis  sentiment  twitter,  penelitian  tersebut  membandingkan  algoritma  Linear  Regression,  Logistic Regression,  SVM,  dan  SOFNN.  Penelitian  [36] mengusulkan  ensamble learning  Multinomial  Naïve  Bayes, SVM, Random Forest, dan Logistic Regression untuk meningkatkan akurasi klasifikasi pada tweet sentiment analysis.
Penelitian  yang  berhubungan  dengan  klasifikasi  teks  pada  data  twitter  diantaranya  adalah  [37] mengusulkan klasifikasi karakteristik pengguna twitter berdasarkan informasi pada twitter feed mereka seperti user  behavior , network  structure dan  konten  linguistik.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  eksperimen  untuk mendeteksi  tiga  karakteristik  user  yaitu  afiliasi  politik,  etnik,  dan  keterkaitan  dan  ketertarikan  pada  bisnis. Penelitian  lain  terkait  twitter  sentiment  classification  diantaranya  [38]  mengusulkan  analisis  reputasi  brand provider  telepon  seluler  berdasarkan  sentiment  pada  twitter.  Penelitian  ini  membandingkan  tiga  algoritma klasifikasi  berbeda  yaitu  Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machine,  dan  Decision  Tree.  Penelitian  selanjutnya dilakukan  oleh  [29]  mengusulkan tax  complaint  classification pada twitter menggunakan text  mining . Penelitian ini  secara otomatis  mengklasifikasi  suatu tweet apakah mengandung  complain atau  tidak  dengan menggunakan metode klasifikasi seperti SVM, Naïve Bayes, dan Decision Tree.
Berdasarkan  latar  belakang,  penelitian  ini  mengusulkan  klasifikasi  teks  pada  domain  sosial  media dengan menggunakan algoritma logistic regression . Diharapkan penelitian ini dapat berguna untuk pemerintah dalam  menanggapi  tweet-tweet  pengaduan  masyarakat  yang  ditujukan  kepada  pemerintah  secara  cepat  dan efisien.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahap pertama dari penelitian ini dilakukan dengan cara mengumpulkan dataset dengan cara melakukan crawling data dari sosial media yang mengandung kata kunci “kelautan”, “perikanan”, “kementerian kelautan dan perikanan republik Indonesia”. Data yang digunakan pada penelitian ini baik data latih dan data uji adalah data teks pesan singkat (tweet) yang berasal dari media sosial microblogging Twitter. Data ini diperoleh dengan cara  crawling  menggunakan  Twitter  API  untuk  tweet-tweet  yang  mengandung  kata  kunci  “kelautan”, “perikanan”, “kementerian kelautan dan perikanan republik Indonesia”.
Selanjutnya dataset yang sudah dikumpulkan diberi label sesuai konteks masing-masing data teks, dan dilanjutkan dilakukan pre-processing dengan cara menghilangkan kata-kata yang tidak penting dari data teks tersebut ( stop-word removal ).  Tahap ketiga yaitu melakukan klasifikasi dengan menggunakan menggunakan classifier logistic regression . Algoritma ini merupakan pengembangan dari teknik linear regresi untuk situasi dimana  output  berupa  variable  kategorikal. Logistic  Regression telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 78~83 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
masalah data mining dan pemelajaran mesin dimana LR mendeskripsikan antara variabel respon dengan satu atau  beberapa  variabel  prediktornya. Tahap terakhir  dilakukan evaluasi  bagaimana  kinerja  classifer logistic regression dalam  melakukan  klasifikasi  data  teks  tweet  pengaduan  masyarakat  terhadap  pemerintahan. Eksperimen penelitian akan dilakukan melalui empat tahapan penelitian seperti yang terlihat pada Gambar 1 .

## Gambar 1 Metode Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  dalam  penelitian ini  seperti preprocessing,  klasifikasi  dan  evaluasi  dilakukan  menggunakan bahasa  pemrograman  Python  dengan  bantuan scikit-learn  library .  Tahap preprocessing dilakukan  dengan menghapus kata-kata stopwords dan mengekstraksi fitur menggunakan TfidfVectorizer dan CountVectorizer dengan menggunakan fungsi ekstraksi fitur yang ada di scikit-learn library . Tahap klasifikasi pada tahap ini dilakukan  dengan  menggunakan  klasifier logistic  regression yang  ada  di scikit-learn  library .  Evaluasi dilakukan  dengan  menggunakan cross  validation dimana  persentase  sampel  pelatihan  70%  dan  sampel pengujian  30%.    Dalam  penelitian  ini,  hasil  fitur  yang  diekstrak  menggunakan  TfidfVectorizer  dan CountVectorizer  pada langkah  sebelumnya  digunakan  untuk  membandingkan model  terbaik.  Hasil evaluasi kinerja  untuk  Logistic  Regression  menggunakan  ekstraksi  fitur  TfidfVectorizer  dan  CountVectorizer ditampilkan pada Tabel 1 .

## Tabel 1 Hasil Ekstraksi Fitur
Fitur Akurasi F1 score Precision Recall Kappa Tfidf 0.9181 0.9181 0.9191 0.9181 0.8363 Count 0.9356 0.9355 0.9406 0.9356 0.8715
Dari hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma logistic regression menggunakan ekstraksi fitur CountVectorizer mencapai kinerja yang lebih baik daripada ekstraksi fitur TfidfVectorizer. Sedangkan untuk nilai precision, recall, and f1-score untuk setiap kelas TfIdf Vectorizer dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2 Nilai Precision, recall, and f1-score untuk TfIdfVectorizer
class precision recall F1-score 0 0.94 0.90 0.92 1 0.90 0.94 0.92 average 0.92 0.92 0.92
Untuk nilai precision, recall, dan f1-score dari hasil ekstraksi fitur menggunakan CountVectorizer dapat dilihat pada Tabel 3 .
Tabel 3 Nilai precision, recall dan f1-score untuk fitur CountVectorizer
class precision recall F1-score 0 0.99 0.89 0.93 1 0.89 0.99 0.94 average 0.94 0.94 0.92
Untuk melihat rincian hasil perhitungan akurasi dapat dilihat menggunakan confusion matrix . Dalam penelitian  ini confusion  matrix ditampilkan  untuk  masing-masing  fitur  ekstraksi.  Untuk  confusion  matrix
Pengumpulan Data Crawling dan Labeling Dataset Pre-Processing Pemodelan menggunakan classifier Logistic Regression Evaluasi kinerja classifier

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 78~83 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
model  logistic  regression  menggunakan  TfidfVectorizer  dapat  dilihat  pada Gambar  2 sedangkan  model dengan CountVectorizer dapat dilihat pada Gambar 3 .

## Gambar 2 Confusion Matrix TfidfVectorizer
CountVectorizer  memudahkan  data  teks  pengaduan  masyarakat  untuk  digunakan  secara  langsung machine  learning  seperti  klasifikasi  teks.    Dalam  penelitian  ini  digunakan  kelas  python  dari  scikit-learn, CountVectorizer,  dapat  membantu  kita  menghitung  jumlah  kata  unik  di  sejumlah  teks  teks  pengaduan masyarakat  dengan  mudah.  CountVectorizer  adalah  kelas  dalam  scikit-learn  yang  mengubah  kumpulan dokumen teks pengaduan masyarakat menjadi matriks numerik jumlah kata atau token. Hasil dari confusion matrix untuk CountVectorizer dapat dilihat pada Gambar 3 .

## Gambar 3 Confusion Matrix CountVectorizer

## 4. KESIMPULAN
Riset  ini  bertujuan  pada  klasifikasi  teks  berupa  tweet  untuk  membedakan  tweet  yang  tergolong pengaduan  masyarakat  atau  non-pengaduan  masyarakat  dengan  menerapkan  algoritma  pemelajaran  mesin yaitu logistic regression (LR).  Pemilihan algoritma sebagai klasifier dikarenakan algoritma ini telah banyak digunakan dalam berbagai masalah data mining dan pembelajaran mesin. Tahap dari penelitian ini antara lain

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 78~83 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
crawling dan labeling dataset, pre-processing , pemodelan menggunakan classifier logistic regression , serta evaluasi  kinerja  algoritma.  Metodologi  dalam  penelitian  ini  seperti preprocessing ,  klasifikasi  dan  evaluasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan bantuan scikit-learn library. Berdasarkan hasil eksperimen., model  penelitian  dengan  menggunakan  fitur ekstraksi  CountVectorizer mencapai  kinerja  yang lebih baik daripada TfidfVectorizer. Ekstraksi fitur menggunakan TfidfVectorizer mencapai akurasi 92% (F1 score:  0.9181,  precision:  0.9191  recall:  0.9181,  kappa:  0.8363)  sedangkan  menggunakan  CountVectorizer mencapai akurasi 94% (F1 score: 0.9355, precision: 0.9406, recall: 0.9356, kappa: 0.8715).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Universitas Sjakhyakirti yang telah mendukung pelaksanaan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] A. A. Pratama, D. I. Sensuse, and H. Noprisson, “A systematic literature review of business process improvement,”  in Information  Technology  Systems  and  Innovation  (ICITSI),  2017  International Conference on , 2017, pp. 26–31.
[2] A.  Edwita,  D.  I.  Sensuse,  and  H.  Noprisson,  “Critical  success  factors  of  information  system development projects,” vol. 2017, pp. 285–290, 2017.
[3] H. D. Wijaya, W. Gunawan, R. Avrizal, and S. M. Arif, “Designing chatbot for college information management,” IJISCS (International J. Inf. Syst. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 8–13, 2020.
[4] M.  Purba,  E.  Ermatita,  A.  Abdiansah,  V.  Ayumi,  H.  Noprisson,  and  A.  Ratnasari,  “A  Systematic Literature Review of Knowledge Sharing Practices in Academic Institutions,” in 2021  International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS , 2021, pp. 337–342.
[5] M.  Purba  and  Y.  Yadi,  “Implementation  Opinion  Mining  for  Extraction  Of  Opinion  Learning  in University,” Sink. J. dan Penelit. Tek. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 694–699, 2023.
[6] M. Purba et al. , “Effect of Random Splitting and Cross Validation for Indonesian Opinion Mining using Machine Learning Approach,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, no. 9, 2022.
[7] H. Noprisson and Budiyarti, “Aplikasi Manajemen Pemeliharan Produk Perangkat Lunak,” J. Sci. Appl. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 41–45, 2018.
[8] H. Noprisson and M. Utami, “Faktor Pengaruh Purchase Intention Berdasarkan Perspektif Konsumen pada Aplikasi Mobile Online Travel Booking,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 3, no. 1, pp. 53–56, 2020.
[9] H. Noprisson and V. Ayumi, “Implementasi Algoritma Nazief-adriani Pada Fitur Tebak Kata Di Web Edukasi Bahasa Indonesia,” J. Sci. Appl. Informatics , vol. 1, no. 1, pp. 18–23, 2018.
[10] H.  Noprisson, “Model  Aktivitas  Online Learning di  Perguruan  Tinggi  pada  Masa  Pandemi  COVID- 19,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 4, no. 2, pp. 141–146, 2021.
[11] U. Salamah, V. K. Aditya, Y. Jumaryadi, V. Ayumi, and H. Noprisson, “Sistem Penjadwalan Pelayanan Perbaikan Komputer Menggunakan Algoritma Round Robin,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 122–131, 2023.
[12] B. Priambodo, N. Ani, and Y. Jumaryad, “Predict Next User Location to Improve Accuracy of Mobile Advertising,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1175, no. 1, 2019.
[13] A. Ratnasari, Y. Jumaryadi, and G. Gata, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Ginekologi Menggunakan Metode Forward Chaining,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 3, no. 5, pp. 321–327, 2023.
[14] H. D. Wijaya and W. Gunawan, “Implementation of Analytic Network Process Algorithm in E-Lowker System,” J. Syst. Eng. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 18–26, 2022.
[15] M. Utami and D. Sunardi, “Pemodelan Arsitektur Mobile Commerce Usaha Mikro Menggunakan EAP Dan Togaf ADM Framework,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 290–297, 2020.
[16] I. Nurhaida et al. , “Implementation of Deep Learning Predictor (LSTM) Algorithm for Human Mobility Prediction,” Int. J. Interact. Mob. Technol. , vol. 14, no. 18, p. 132, Nov. 2020.
[17] M. Utami and E. D. Putra, “Analisis dan Perancangan Aplikasi Pelacakan Alumni (Tracer Study) untuk Perguruan Tinggi Swasta di Indonesia,” INTECOMS J.  Inf.  Technol. Comput.  Sci. ,  vol. 5,  no.  2,  pp. 140–147, 2022.
[18] H. Noprisson and V. Ayumi, “Implementation of Random Forest for Vehicle Type Classification using Gamma Correction Algorithm,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 3, pp. 444–450, 2023.
[19] H.  Noprisson,  “Identification  of  Success  Factor  Models  for  Information  Systems  Development Projects,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 1, pp. 65–70, 2023.
[20] H. Noprisson, “Enterprise 2.0: Identifying Factors for Technology Adoption Based on Technological, Organizational, Human and Social Dimensions,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 1,

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 78~83 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
pp. 59–64, 2023.
[21] H.  Noprisson,  “Fine-Tuning  Model  Transfer  Learning  VGG16  Untuk  Klasifikasi  Citra  Penyakit Tanaman Padi,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 5, no. 3, pp. 244–249, 2022.
[22] H.  Noprisson et  al. ,  “Influencing factors  of  knowledge  sharing among  students in  Indonesia  higher educational  institutions,”  in 2016  International  Conference  on  Information  Technology  Systems  and Innovation (ICITSI) , 2016, pp. 1–6.
[23] V.  Ayumi,  H.  Noprisson,  and  N.  Ani,  “Forest  Fire  Detection  Using  Transfer  Learning  Model  with Contrast Enhancement and Data Augmentation,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. JANAPATI , vol. 13, no. 1, 2024.
[24] Y.  Lin  and  S.  Kant,  “Using  social  media  for  citizen  participation:  Contexts,  empowerment,  and inclusion,” Sustainability , vol. 13, no. 12, p. 6635, 2021.
[25] T. R. Coelho, M. Pozzebon, and M. A. Cunha, “Citizens influencing public policy‐making: Resourcing as source of relational power in e‐participation platforms,” Inf.  Syst. J. ,  vol.  32, no.  2,  pp.  344–376, 2022.
[26] H. Hong and Y. Kim, “What makes people engage in civic activism on social media?,” Online Inf. Rev. , vol. 45, no. 3, pp. 562–576, 2021.
[27] B.  Kiss,  F.  Sekulova,  K.  Hörschelmann,  C.  F.  Salk,  W.  Takahashi,  and  C.  Wamsler,  “Citizen participation in the governance of nature‐based solutions,” Environ. Policy Gov. , vol. 32, no. 3, pp. 247– 272, 2022.
[28] B. J. Jansen, M. Zhang, K. Sobel, and A. Chowdury, “Twitter Power: Tweets as Electronic Word of Mouth,” J. Am. Soc. Inf. Sci. Technol. , vol. 60, no. 11, pp. 2169–2188, 2009.
[29] P. Dellia and A. Tjahyanto, “Tax Complaints Classification on Twitter Using Text Mining,” J. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 11–15, 2017.
[30] H. Noprisson, N. Husin, M. Utami, Puji Rahayu, Y. G. Sucahyo, and D. I. Sensuse, “The Use of a Mixed Method Approach to Evaluate m-Government Implementation,” in 2016 International Conference on Information Technology Systems and Innovation (ICITSI) , 2016.
[31] W.  Cheng  and  E.  H’Ullermeier,  “Combining  instance-based  learning  and  logistic  regression  for multilabel classification,” Mach. Learn. , vol. 76, no. 2–3, pp. 11–225, 2009.
[32] R. Casanova, S. Saldana, E. Y. Chew, R. P. Danis, C. M. Greven, and W. T. Ambrosius, “Application of random forests methods to diabetic retinopathy classification analyses,” PLoS One , vol. 9, no. 6, pp. 1–8, 2014.
[33] H. Wang, R. Zhu, and P. Ma, “Optimal Subsampling for Large Sample Logistic Regression,” J. Am. Stat. Assoc. , vol. 113, no. 522, pp. 829–844, 2018.
[34] M. Kim, Y. Song, S. Wang, Y. Xia, and X. Jiang, “Secure Logistic Regression Based on Homomorphic Encryption: Design and Evaluation,” JMIR Med Inf. , vol. 6, no. 2, p. 19, 2018.
[35] A.  Kirlić,  Z.  Orhan,  A.  Hasovic,  and  M.  Kevser-Gokgol,  “Stock  Market  Prediction  Using  Twitter Sentiment Analysis,” Invent. J. Res. Technol. Eng. Manag. , vol. 2, no. 1, pp. 1–4, 2018.
[36] N.  F.  F.  DaSilva,  E.  R.  Hruschka,  and  E.  R.  H.  Jr.,  “Tweet  Sentiment  Analysis  with  Classifier Ensembles,” Decis. Support Syst. Vol. , vol. 66, no. 1, pp. 170–179, 2014.
[37] M.  Pennacchiotti  and  A.  Popescu,  “A  machine  learning  approach  to  twitter  user  classification,”  in Proceedings of the fifth international AAAI conference on weblogs and social media (ICWSM) , 2011, pp. 281–288.
[38] N. Azizah, M. Ivan, and I. Budi, “Twitter Sentiment to Analyze Net Brand Reputation of Mobile Phone Providers,” Procedia - Procedia Comput. Sci. , vol. 72, pp. 519–526, 2015.