## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA DOMPET DIGITAL MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTIVARIATE BERNOULLI (STUDI KASUS: OVO DAN GOPAY)
Nurmida Nainggolan 1) , Benedictus Sarumaha 2) , Jon Rico Lumbanbatu 3) , Siti Aisyah 4*) 1,2,3,4 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia nurmidanainggolan062@gmail.com, benekdictusarumaha@gmail.com , jonricolumbanbatu12345@gmail.com, siti_aisyah@unprimdn.ac.id*

## Abstract
This study aims to analyze user sentiment towards two leading digital wallets in Indonesia, OVO and GoPay, using the Multivariatee Bernoulli algorithm, a member of the Naive Bayes family effective in text classification. Data was collected from 1,070 user reviews through questionnaires distributed on social media and discussion forums, resulting in 915 sentiment data points after data cleaning. The preprocessing  process  included  cleansing,  case  folding,  tokenizing,  normalization,  filtering,  and stemming to prepare the data for sentiment analysis. The study employed the K-Fold Cross Validation technique  with  5  folds  to  test  the  model  and  obtain  average  accuracy,  precision,  and  recall.  The results showed that the Multivariatee Bernoulli model performed well with an average accuracy of 86.20% for OVO and 83.15% for GoPay, with very high recall values indicating the model's ability to detect positive sentiment. The confusion matrix from each fold demonstrated consistent ability to identify  positive  cases.  This  study's  findings  are  expected  to  provide  recommendations  for  the development of OVO and GoPay digital wallet services based on user sentiment analysis.
Keywords: Digital Wallets, Sentiment Analysis, Multivariatee Bernoulli, Naive Bayes, User Reviews

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan digitalisasi saat ini berkembang dengan sangat pesat [1]–[7]. Salah satu bentuk perkembangan teknologi  tersebut  adalah  dengan  adanya transaksi  pembayaran online di  lingkungan masyarakat,  yang  dimana  memungkinkan pengguna menggunakan  perangkat untuk melakukan  transaksi  melalui  internet  [8]. Dalam  beberapa  tahun  terakhir  dompet  digital menjadi  tren  di  lingkungan  masyarakat khususnya kaum milenial. Dengan keberadaan dompet  digital  atau  yang  sering  disebut  uang tunai  virtual  mempermudah  proses  transaksi pembayaran, sehingga tidak perlu lagi menggunakan  uang  tunai  [9].  Namun  seiring dengan  peningkatan  pengguna dompet  digital, berbagai  sentimen  muncul  dari  pengguna mengenai  layanan  yang  ditawarkan  oleh dompet digital.
Salah satu aplikasi dompet digital yang sangat  populer  di  indonesia  adalah  OVO  dan GoPay, kedua dompet digital ini terkemuka di
Indonesia  yang  memungkinkan  pengguna melakukan transaksi keuangan secara elektronik  melalui  aplikasi  mereka.  GoPay dikembangkan oleh Gojek dan mudah digunakan untuk pembayaran untuk transportasi, makanan, dan belanja online, serta terintegrasi  dengan  berbagai  layanan  dalam ekosistem Gojek [10], [11]. Sementara itu, OVO, yang  dikelola  oleh  PT  Visionet  Internasional, menawarkan platform untuk  berbagai  jenis transaksi seperangkat perangkat. Kedua dompet digital  ini  menawarkan  fitur top-  up melalui berbagai metode, seperti kartu debit dan mobile banking. Untuk  menarik  pengguna,  mereka juga  menawarkan  promosi  dan cashback. Meskipun keduanya melakukan hal yang sama, GoPay lebih terintegrasi dengan layanan Gojek, sedangkan  OVO  bekerja  sama  dengan  banyak toko dan platform lain, seperti  Grab[12],  [13].
OVO dan Gopay memiliki berbagai fungsi dan kelebihan  yang  membuat  mereka  sangat digemari  oleh  masyarakat  Indonesia.  OVO dapat digunakan  sebagai  media  transaksi  di berbagai merchant mitra OVO, serta membuka
kesempatan  untuk  mengumpulkan  poin  yang dapat  ditukarkan dan  keuntungannya  melalui aplikasi tersebut [14].
Dalam  analisis  sentimen,  algoritma Naive Bayes adalah  pendekatan  yang  paling umum  digunakan.  Algoritma  ini  memiliki banyak varian, termasuk multivariate bernoulli. Algoritma Naive  Bayes didasarkan  pada teorema Bayes, yang menghitung kemungkinan suatu  kejadian  terjadi  berdasarkan  informasi sebelumnya.  Pada  algoritma  ini,  asumsi independensi  kondisional  digunakan  untuk mengatakan  bahwa  setiap  fitur  dari kumpulan data  bersifat  independen  atau  tidak bergantung satu  sama  lain  [15].  Dalam  penelitian  ini, algoritma Multivariatee  Bernoulli digunakan sebagai metode utama dalam analisis sentimen. Algoritma ini merupakan bagian dari keluarga Naive Bayes, yang efektif dalam klasifikasi teks berdasarkan
probabilitas
kondisional.
Algoritma Multivariatee Bernoulli cocok untuk data  biner  dan mengasumsikan  bahwa  semua fitur  (katakata)  dalam  dokumen  adalah independen satu sama lain, yang memudahkan perhitungan  dan  implementasi  [16],  [17]. Metode ini telah terbukti efektif dalam berbagai studi  klasifikasi  teks,  termasuk  analisis sentimen pada berita olahraga, di mana metode ini  mencapai  akurasi,  presisi,  dan recall yang tinggi  [18].  Dalam  konteks  penelitian ini,  data yang  digunakan  berasal  dari  ulasan  pengguna yang dikumpulkan melalui kuesioner yang telah disebar  di  berbagai  media  sosial  dan  forum diskusi, yang kemudian diolah untuk menentukan  sentimen  positif  atau  negatif terhadap  OVO  dan  GoPay.  Proses  ini melibatkan  pengumpulan  data,  pembersihan data,  dan  pemilihan  fitur  sebelum  akhirnya diterapkan dalam model klasifikasi
Multivariatee  Bernoulli untuk  mendapatkan wawasan  yang  lebih  mendalam  tentang sentimen pengguna [12], [13].
Penelitian ini berbeda dengan penelitian sebelumnya  yang  telah  dilakukan terkait  analisis sentimen  dompet  digital  di Indonesia.  Penelitian  sebelumnya  berfokus pada  perbandingan  penggunaan  OVO  dan GoPay, serta menggunakan metode klasifikasi yang berbeda, yaitu Naive Bayes dan Support
Vector Machine [20].
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis sentimen  pengguna  terhadap  OVO  dan  GoPay menggunakan algoritma Multivariatee Bernoulli.  Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk mengevaluasi  efektivitas  algoritma  Bernoulli dalam  klasifikasi  sentimen  pengguna  dompet digital. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk memberikan  rekomendasi  berdasarkan  hasil analisis  sentimen  yang  dapat  membantu pengembangan  layanan  dompet  digital  OVO dan GoPay.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan yang dilaksanakan untuk menyelesaikan penelitian ini disajikan pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  tahap  awal  ini,  penulis  memulai dengan  pengumpulan  data  melalui  kuesioner yang  disebarkan  di platform media  sosial. Kuesioner  ini dirancang  untuk  mengumpulkan pendapat  dan  pengalaman  pengguna  terkait dengan  penggunaan  dompet  digital  OVO  dan
GoPay.  Kuesioner  tersebut  berisi  pertanyaan- pertanyaan  yang  dirancang  untuk  menilai berbagai  aspek  layanan  yang  disediakan  oleh OVO  dan  GoPay,  seperti  kepuasan  pengguna terhadap keamanan transaksi, kemudahan penggunaan,  dan  ketersediaan  layanan.  Setelah data  terkumpul,  penulis  mengolah  jawaban  dari kuesioner  untuk  dijadikan  dataset  yang  akan digunakan dalam analisis sentimen.
Tahap  selanjutnya  adalah  preprocessing data, yang dilakukan untuk mengubah data yang baru  diperoleh  dari  tahap  pengumpulan  data sebelumnya  menjadi  format  yang  lebih  efektif untuk analisis sentimen. Tahapan ini meliputi: 1) Cleansing: membersihkan data dari elemen yang tidak diperlukan atau tanda baca yang berlebihan seperti  HTML  tags,  spesial  karakter,  dan  noise lainnya,  2)  Case  Folding:  mengubah  semua  teks menjadi huruf kecil untuk menghindari duplikasi kata  yang  hanya  berbeda  dalam  kapitalisasi,  3) Tokenizing: memecah teks menjadi kata-kata atau frasa  yang  lebih  kecil  yang  memungkinkan analisis  lebih  lanjut  tentang  elemen-elemen individual  dalam  teks,  4)  Normalization: mengganti  kata-kata  tidak  baku  menjadi  baku, yang krusial dalam bahasa Indonesia, 5) Filtering: menghilangkan  stop-words  (kata-kata  umum yang tidak memiliki makna penting dalam analisis seperti  “dan”,  “di”,  “yang”),  6)  Stemming: mengurangi  kata  ke  bentuk  dasar,  memudahkan pengelompokan  kata-kata  yang  memiliki  akar kata yang sama.
Tahap  IDF  menunjukkan  seberapa penting  atau  umum  sebuah  kata  diseluruh kumpulan  dokumen.  Kata-kata  yang  jarang muncul  dibanyak  dokumen  dianggap  lebih penting  sehingga  memiliki  nilai  IDF  yang  lebih tinggi.  IDF  dihitung  sebagai  logaritma  dari perbandingan  jumlah  dokumen  total  dengan jumlah dokumen yang yang setidaknya mengandung kata tersebut:

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melakukan  pengumpulan data,  peneliti  melakukan  perhitungan  dari sentimen yang sudah dikumpulkan melalui kuesioner. Data yang terkumpul terdiri dari 535  data  sentimen  OVO  dan  535  data sentimen  GoPay,  sehingga  total  sentimen
yang  terkumpul  adalah  1.070  sentimen. Peneliti kemudian melakukan cleaning data secara  manual  untuk  menghilangkan sentimen  pengguna  dompet  digital  yang hanya mengisi titik “.”, emoticon , dan lain- lain.  Setelah  melakukan cleaning secara manual, hasil yang didapat berjumlah 457 data  OVO  dan  458  data  GoPay, sehingga total yang diolah adalah 915 data sentimen.
Selanjutnya  peneliti  melakukan text  preprocessing data  yang  berguna untuk memproses data yang telah disiapkan sebelumnya supaya  menjadi  lebih  efektif untuk  analisis sentimen,  pada  tahapan  ini akan  melalui  beberapa  proses  yaitu cleansing, case folding, tokenizing, normalization, filtering, dan stemming.

## Gambar 2. Tampilan data yang sudah melewati tahap Preprocessing
Selanjutnya adalah proses TF-IDF yaitu melakukan  pembobotan  kata  guna  untuk menghitung  bobot  pada  setiap  kata  dalam teks. Dengan TF-IDF ini dapat membantu meningkatkan hasil pencarian, mengurangi noise, meningkatkan
representasi dokumen, meningkatkan pengambilan informasi,  dan klasifikasi teks yang lebih baik.
3.1. Pembagian Data
Untuk pembagian data, peneliti menggunakan  metode K-Fold  Cross  Validation dengan 5 fold yang berisikan akurasi, presisi, dan recall. Teknik ini dilakukan supaya mengurangi kemungkinan  terjadinya overfitting, karena model kurang terbiasa dengan data pelatihan dan lebih  mampu  generalisasi  pada  data  baru.
Pembagian  model  dengan  5 fold tersebut memungkinkan  pengujian  model  pada  lima subset yang berbeda sehingga dapat meningkatkan  akurasi  kinerja  karena  hasil evaluasi dari setiap fold diambil rata- rata. Hal ini menghasilkan  evaluasi  yang  lebih  stabil  dan mengurangi kemungkinan bias terjadi jika hanya menggunakan satu set data uji.
Berikut hasil dari K-Fold Cross Validation dari OVO dan GoPay yang dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2:
Tabel 1. Hasil akurasi, presisi dan recall OVO K-fold Akurasi Presisi Recall 1-fold 89.13% 87.93% 94.44% 2-fold 90.22% 90.74% 92.45% 3-fold 86.81% 86.89% 92.98% 4-fold 83.52% 84.75% 89.29% 5-fold 81.32% 75.00% 95.74% Rata-rata 86.20% 85.06% 92.98%
Berdasarkan  Tabel  1  di  atas,  dapat dilihat bahwa  rata-rata  performa  model  secara umum memiliki  akurasi  dan  presisi  yang  baik dengan recall yang  sangat  tinggi.  Dari  hasil yang  diperoleh,  dapat  disimpulkan  bahwa model  memiliki  performa  yang  cukup  baik dengan  nilai  rata-rata  akurasi  sebesar  86.20%, presisi  85.06%, dan recall 92.98%. Nilai recall yang  sangat  tinggi menunjukkan  bahwa  model sangat  baik  dalam mendeteksi  kelas  positif. Nilai hasil akurasi, presisi, dan recall tertinggi terdapat  pada fold ke2 dengan  memperoleh akurasi  sebesar  90.22%,  presisi  90.74%,  dan recall 92.45%.
Tabel 2. Hasil akurasi, presisi dan recall GoPay K-fold Akurasi Presisi Recall 1-fold 83.70% 79.71% 98.21% 2-fold 83.70% 82.86% 95.08% 3-fold 79.12% 81.08% 92.31% 4-fold 87.91% 85.71% 98.36% 5-fold 81.32% 79.41% 94.74% Rata-rata 83.15% 81.75% 95.74%
: Nilai akurasi, presisi dan recall tertinggi
Berdasarkan Tabel 2 di atas, dapat dilihat
bahwa performa model sudah sangat baik dengan nilai  rata-rata  akurasi  sebesar  83.15%,  diikuti dengan  nilai  presisi  sebesar  81.75%,  dan  yang tertinggi nilai recall sebesar 95.74%. Nilai recall yang  sangat  tinggi  ini  memperlihatkan  bahwa model  sangat  baik  dalam  mengidentifikasi sentimen  positif  dengan  benar,  meskipun  nilai presisi  yang  sedikit  lebih  rendah  menunjukkan bahwa ada beberapa false positive dalam kasus di mana  model  memprediksi  sentimen  negatif meskipun sebenarnya positif.

## 3.2 Confusion Matrix
Confusion  Matrix adalah  teknik  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model untuk klasifikasi. Metode ini akan menampilkan baris  data  uji  yang  diprediksi  benar  atau  tidak benar  oleh  model  klasifikasi.  Tabel confusion matrix akan  menampilkan  jumlah  hasil  prediksi yang  benar  dan  salah  yang  dibuat  oleh  model, dibandingkan dengan hasil aktual.
Tabel 3. Confusion Matrix GoPay Fold True Positives (TP) True Negatives (TN) False Positives (FP) False Negatives (FN) 1-fold 55 22 14 1 2-fold 58 19 12 3 3-fold 60 12 14 5 4-fold 60 20 10 1 5-fold 54 20 14 3
Tabel di atas merupakan tabel confusion matrix untuk  data  GoPay  yang  telah  dievaluasi menggunakan 5-fold  cross  validation. Pada 1fold, model ini mengidentifikasi 55 kasus positif (TP) dan 22 kasus negatif (TN), sementara salah mengklasifikasikan  14  kasus  negatif  sebagai positif (FP) dan melewatkan 1 kasus positif (FN). Pada 2-fold, TP meningkat menjadi 58, dengan 19 TN, 12 FP, dan 3 FN, hal ini menunjukkan bahwa meskipun  model  ini  mengidentifikasi  lebih banyak  kasus  positif.  Pada 3-fold, model mempertahankan TP tertinggi pada 60, tetapi TN turun  menjadi  12,  dan  FP  serta  FN  meningkat menjadi  14  dan  5.  Pada 4-fold, model mempertahankan  TP  tertinggi  pada  60  dan meningkatkan  TN  menjadi  20,  tetapi  FP  turun menjadi 10 dan FN turun menjadi 1. Dan terakhir
pada 5-fold, model  menemukan  54  TP,  20  TN, serta 14 FP dan 3 FN, ini menunjukkan kinerja yang agak buruk dalam menemukan kasus positif dibandingkan  dengan fold lainnya.  Secara keseluruhan, confusion  matrix pada  setiap fold memiliki  kemampuan  yang  konsisten  dalam menemukan  kasus  positif  dengan  variasi  dalam tingkat klasifikasi yang salah.
Tabel 4. Confusion Matrix OVO Fold True Positives (TP) True Negatives (TN) False Positives (FP) False Negatives (FN) 1-fold 51 31 7 3 2-fold 49 34 5 4 3-fold 53 26 8 4 4-fold 50 26 9 6 5-fold 45 29 15 2
Tabel  di  atas  merupakan confusion matrix dari  data  OVO  yang  telah  dievaluasi menggunakan K- Fold  cross  validation.  Pada 1fold, model  ini  menemukan  51  kasus true positive (TP),  31  kasus true  negative (TN), sementara  salah  dalam  mengklasifikasikan  7 kasus  negatif  sebagai  positif  (FP)  serta melewatkan  3  kasus false  positive (FP),  hal  ini menunjukkan  kinerja  yang  relatif  seimbang dengan  kurang  kesalahan  klasifikasi.  Sementara pada fold ke-2, TP menurun sedikit menjadi 49, TN  meningkat  menjadi  34,  dan  FN  4.  Ini menunjukkan  bahwa  model  ini  benar-benar menunjukkan lebih sedikit kasus positif daripada kasus  negatif.  Lalu  pada fold ke-3,  model mencatat TP tertinggi dengan hasil 53 tetapi TN menurun  menjadi  26,  dengan  FN  dan  FP meningkat menjadi 8 dan 4. Pada fold ke-4, model mempertahankan  TP  sebanyak  50  dan  TN sebanyak  26,  tetapi  FP  meningkat  9  dan  FN meningkat menjadi 6. Dan yang terakhir, pada 5- fold, model  menemukan  45  TP,  29  TN,  15  FP, dan 2 FN. Secara keseluruhan, confusion matrix menunjukkan kemampuan yang cukup konsisten untuk menemukan kasus positif pada setiap fold.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  analisis sentimen  menggunakan  algoritma  Multivariatee Bernoulli pada ulasan pengguna terhadap dompet
digital OVO dan GoPay menunjukkan hasil yang signifikan  dalam  mengidentifikasi  sentimen positif  dan  negatif.  Rata-rata  akurasi  model mencapai 86.20% untuk OVO dan 83.15% untuk GoPay, dengan nilai recall yang tinggi, masing- masing  sebesar  92.98%  dan  95.74%.  Hal  ini menunjukkan bahwa model sangat efektif dalam mendeteksi sentimen positif. Evaluasi dengan K- Fold  Cross  Validation  juga  menunjukkan stabilitas  performa  model,  mengurangi  risiko overfitting, dan memberikan evaluasi yang lebih umum. Hasil penelitian ini memberikan wawasan berharga  untuk  pengembangan  layanan  dompet digital, dengan rekomendasi yang dapat meningkatkan  kualitas  layanan  berdasarkan analisis sentimen pengguna.

## 5. REFERENSI
[1] E. Damanik and I. M. Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEB
PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA JAKARTA,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[2] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,” AIP  Conf.  Proc. , vol. 2453, no. July, 2022, doi: 10.1063/5.0094385.
[3] V.  M.  M.  Siregar  and  M.  A.  Hanafiah,
“Perancangan Aplikasi Augmented
Reality Untuk Edukasi Penerapan Konsep Green  Economy  Dalam  Pengembangan Desa Wisata Sebagai Upaya Mewujudkan Pembangunan Berwawasan Lingkungan,” J. TEKINKOM , vol. 6, no. 2, pp. 339–348,
2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i2.950.
[4] V. M. M. Siregar and E. D. Siringo-Ringo, “Decision  Support  System  to  Determine Scholarship  Recipients  using  Analytical Hierarchy  Process  Method,” COSTA  J. (Computer  Sci.  Technol.  Appl.  Journal) , vol.  1,  no.  1,  pp.  39–49,  2023,  doi: 10.35335/idss.v4i2.67.
[5] V. M. M. Siregar and E. D. Siringo-Ringo,
“Decision  Support  System  to  Determine Scholarship Recipients Using the Electre Method,” COSTA  J.  (Computer  Sci. Technol. Appl. Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 39–49, 2023.
[6] V. M. M. Siregar, K. Sinaga, E. Sirait, A.
S. Manalu, and M. Yunus, “Classification of Customer Satisfaction Through
Machine  Learning :  An  Artificial  Neural
Network Approach,” IOTA , vol. 3, no. 3, pp. 273–282, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i3.643.
[7] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of the best teachers,” AIP Conf. Proc. , vol.
2453, no. July, 2022, doi:
10.1063/5.0094437.
[8] N. R. Shantika, A. L. Ardiatama, Oktania Purwaningrum,  Y.  Y.  Putra,  and  A.  O.
Syafira,  “Analisis  Adopsi  Inovasi Teknologi  Informasi  Dompet  Digital DANA Menggunakan Innovation- Diffusion  Theory  (IDT),” J.  Inf.  Syst.
Artif. Intell. , vol. 2, no. 2, pp. 1–8, 2022.
[9] D.  Henriawan,  D.  Puspasari,  and  U.  S. April,  “Pengaruh  Dompet  Digital  dan Variasi  Produk  Terhadap  Keputusan Pembelian di Shopee,” Koaliansi    Coop.
J. , vol. 3, no. 1, pp. 71–86, 2023.
[10] M.  Raffi,  A.  Suharso,  and  I.  Maulana, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Binar
Pada  Google  Play  Store  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Sentiment Analysis of Binar Application Reviews on
Google  Play  Store  Using  Naïve  Bayes Algorithm,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 6, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[11] J.  Fadhilah,  C.  A.  A.  Layyinna,  R.
Khatami,  and  F.  Fitroh,  “Pemanfaatan Teknologi  Digital  Wallet  Sebagai  Solusi Alternatif Pembayaran Modern: Literature Review,” J. Comput. Sci. Eng. , vol.  2,  no.  2,  pp.  89–97,  2021,  doi:
10.36596/jcse.v2i2.219.
[12] Salsabila  Putri  Ramadhanti,  Agung Dharmawan  Buchdadi,  and  Muhammad Fawaiq,  “Determinan  Adopsi  Dompet
Digital: Perceived Ease Of Use, Trust, dan Perceived Usefulness,” J. Bisnis, Manajemen,  dan  Keuang. ,  vol.  4,  no.  1, pp. 75–85, 2023, doi: 10.21009/jbmk.0401.06.
[13] A.  Prakosa  and  A.  Sumantika,  “Analisis TAM  Pada  Pengguna  Dompet  Digital  di Daerah Istimewa Yogyakarta,” J. Manaj. , vol. 10, no. 2, pp. 137–146, 2015.
[14] C. Inaya, R. J. Ismiarti, and F. A. Nofirda, “Analisis  Dampak  Penggunaan  Dompet Digital  pada  Generasi  Milenial:  Studi Komparasi  Gopay  dan  Ovo/Dana,” J. Pendidik.  Tambusai ,  vol.  7,  no.  3,  pp. 3159–3164, 2024.
[15] M.  Ridwan,  “Analisis  Model  Bisnis Layanan  Uang  Elektronik  Gopay  Dalam Ekosistem  Gojek  Dan  Sebagai  Layanan Keuangan  Di  Indonesia,” J.  Ilm.  Mhs. FEB , 2021.
[16] A.  McCallum  and  K.  Nigam,  “A Comparison  of  Event  Models  for  Naive Bayes Text Classification,” AAAI/ICML- 98  Work.  Learn.  Text  Categ. ,  pp.  41–48, 1998, doi: 10.1.1.46.1529.
[17] G.  Singh,  B.  Kumar,  L.  Gaur,  and  A. Tyagi, “Comparison between
Multinomial  and  Bernoulli  Naïve  Bayes for  Text  Classification,” 2019  Int.  Conf.
Autom. Comput. Technol. Manag. ICACTM  2019 ,  no.  April,  pp.  593–596, 2019, doi:
10.1109/ICACTM.2019.8776800.
[18] M.  N.  Humam,  “Perbandingan  Kinerja CNN  dan  Naïve  Bayes  pada  Analisis Sentimen Performa Manchester United di Twitter,” J. Inf. Eng. Educ. Technol. , vol.
7,  no.  2,  pp.  83–91,  2023,  doi: 10.26740/jieet.v7n2.p83-91.
[19] L. J. Ningri, M. Hamidi, and F. Adrianto,
“Sentiment  Analysis  Against  Digital
Payment ‘GoPay’, ‘OVO’, ‘DANA’, and ‘ShopeePay’ Using Naïve Bayes
Classifier  Algorithm,” Indones.  J.  Econ.
Manag. , vol. 3, no. 2, pp. 322–336, 2023, doi: 10.35313/ijem.v3i2.4765.
[20] M.  W.  A.  Putra,  Susanti,  Erlin,  and Herwin,  “Analisis  Sentimen  Dompet Elektronik  Pada  Twitter  Menggunakan
Metode  Naïve  Bayes  Classifier,” IT  J.
Res. Dev. , vol. 5, no. 1, pp. 72–86, 2020, doi: 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).5159.