Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1215-1224

## Analisis Sentimen Pendapat Netizen Indonesia Terhadap Pengungsi Rohingya Pada Aplikasi X Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Putri Lestari 1 , Faldy Irwiensyah 2 1,2 Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka. Jakarta, Indonesia E-mail: 1 putrilztr@gmail.com, 2 faldy@uhamka.ac.id

## Abstract
Rohingya  ethnic  group  is  one  of  the  victims  of  genocide  atrocities  committed  by Myanmar  as  a  result  of  past  grudges.  Because  of  this,  several  ethnic  groups  chose  to leave  Myanmar  and  decided  to  flee  to  other  countries,  including  Indonesia,  as  a  result, this issue continued to rise on social media. This research was conducted with the aim of analyzing public opinion sentiment regarding the inclusion of the Rohingya ethnic group on  social  media  X  using  the  Naive  Bayes  method.  The  data  carried  out  using  the  Web Scrapping method was 1124 with a time span of May 2023 to January 2024 and the data was continued with the preprocessing stage and removing duplications in the data which made the data change to 701. After going through these stages it can be implemented into Naive Bayes. The results of implementing Naive Bayes in this research about the opinions of  Indonesian  netizens  regarding  Rohingya  refugees  in  the  X  application  obtained  an accuracy value of 98.57%, precision 100%, and recall 97.35%.
Keywords: Rohingya refugees, Indonesian, naïve bayes

## Abstract
Etnis rohingya merupakan salah satu korban kekejaman genosida yang dilakukan oleh Myanmar akibat dari dendam masa lalu. Karena hal tersebut beberapa dari etnis memilih untuk pergi dari Myanmar dan memutuskan untuk mengungsi ke negara lain termasuk ke Indonesia,  akibatnya isu ini  terus  menerus  naik  disosial  media.  Penelitian ini  dilakukan dengan tujuan menganalisis sentimen pendapat masyarakat tentang masuknya para etnis Rohingya  pada  sosial  media  X  menggunakan  metode  naive  bayes.  Data  yang  dilakukan dengan  metode  Web  Scrapping  sebanyak  1124  dengan  rentang  waktu  bulan  mei  2023 sampai  dengan  januri  2024  dan  data  dilanjutkan  dengan  tahap  preprocessing  serta penghilangan duplikasi pada data yang membuat data berubah jumlahnya menjadi 701. Setelah  melalui  tahapan  tersebut  maka  dapat  diimplementasikan  ke  dalam  naive  bayes. Hasil dari pengimplementasian naive bayes pada penelitian ini tentang pendapat netizen Indonesia  terhadap  pengungsi  Rohingya  pada  aplikasi  X  mendapatkan  nilai  akurasi 98.57%, precision 100%, dan recall 97.35%.
Kata Kunci: Pengungsi Rohingya, Indonesia, naïve bayes

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  dan  media  sosial  masa  kini  terus  memainkan  peran  penting sebagai  ruang  publik  dalam  kehidupan  kontemporer,  memahami  bagaimana  masyarakat umum  menghadapi,  merefleksikan,  dan  membicarakan  isu-isu  global  tertentu  di  dunia online menjadi sangat penting dalam penelitian mengenai isu-isu kemanusiaan global [1]. Di  Indonesia  pengguna  aplikasi  X  terbilang  cukup  banyak,  aplikasi  ini  menampilkan berbagai  macam  isu  hangat  yang  sedang  menjadi  buah  bibir  netizen  Indonesia  tak terkecuali  masuknya  para  etnis  Rohingya  ke  Indonesia  [2].  Etnis  Rohingya  ialah penduduk  yang  bertempat  tinggal  disalah  satu  provinsi  di  Myanmar.  Masyarakat Rohingya  tidak  memilliki  kewarganegaraan  yang  tepat,  para  aparat  pemerintahan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1215-1224
Myanmar  menganggap  bahwa  Masyarakat  Rohingya  yakni  imigran  illegal  yang  asalnya dari Bangladesh [3].
Etnis  Rohingya  yakni  salah  satu  korban  kekejaman  genosida  yang  dilakukan  oleh Myanmar,  karena  seringnya  etnis  Rohingya  mendapatkan  perlakuan  yang  sangat  tidak manusiawi dari Myanmar [4] banyak dari mereka memilih untuk mengungsi ke beberapa negara di ASEAN salah satunya Indonesia. Indonesia yang merupakan negara kepulauan sering  kali  menjadi  tempat  transit  kapal-kapal  dari  berbagai  negara  termasuk  kapal  para Etnis Rohingya, peningkatan masuknya kapal para pengungsi akan menimbulkan masalah keamanan  serta  ketahanan  negara  [5].  Berbagai  sentiment  yang  diketikan  netizen Indonesia tentang isu ini mulai naik dari sentiment positif hingga sentiment negative [6] isu  tersebut  mendatangkan  permasalahan  bagi  kelompok  masyarakat  ada  kelompok masyarakat  yang  bersimpatik  serta  bersedia  mengulurkan  tangan  untuk  membantu  ada pula kelompok masyrakat yang menolak keras kehadiran Etnis ini.
Penelitian  ini  memanfaatkan  pendapat  netizen  Indonesia  ada  aplikasi  X  untuk mengetahui  data  sentiment  positif  dan  negative  dalam  memberikan  pendapat  serta informasi  tentang  para  pengungsi  Rohingya  guna  mengetahui  gambaran  sentiment  yang diberikan  netizen  Indonesia  [7].  Dalam  analisis  sentimen  ini  peneliti  menggunakan algoritma Naïve  Bayes guna  mengambil  Keputusan  dan  probabilitas  dari  data  set  yang berhasil  dikumpulkan  [8]  algoritma Naïve  Bayes merupakan  algoritma  yang  metode kasifikasinya berasa dari teorema bayes untuk mengambil Keputusan. Dalam Naïve Bayes menggunakan prospek dan data daam mengkategorikan suatu data yang tidak mempunyai ciri sama dengan kelas lain [9].
Sejumlah penelitian terdepan yang memiiki kertekaitan sama pada penelitian ini yang diteliti  oleh  Muhammad  Raihan  Fais  Sya‟bani  dengan  menggunakan  algoritma Naïve Bayes .  Didalam  penelitian  ini  menggunakan  data  sebanyak  533  data  cuitan  twitter,  dari pemakaian algoritma Naïve Bayes memperoleh hasil nilai akurasi 73,68%. [10] penelitian lainnya  yang  diteliti  oleh  Muhammad  Iqbal  dengan  topik  penelitian  Penggunaan  Galon bebas BPA yang mendapatkan data sebanyak 1200 data dengan keakurasian 84,55% [11]. Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sri  Lestari  tentang  vaksin Sinovac dengan data  berbahasa  Inggris  dengan  sentimen  positif  86%  dan  sentimen  negative  14%  [12]. Perlu  diperhatikan  meskipun  penelitian-penelitian  ini  menunjukkan  efektivitas  analisis sentimen  untuk  tujuan  tertentu  dalam  berbagai  konteks,  dan  penelitian  ini  yang  secara khusus berfokus pada sentimen netizen Indonesia terhadap etnis Rohingya.
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  menganalisis  sentimen user internet  Indonesia kepada  pengungsi  Rohingya  menggunakan  algoritma Naïve Bayes dan  hasil  dari penelitian ini akan membagikan pengenalan yang berharga mengenai sentimen pengguna aplikasi  X  Indonesia  terhadap  pengungsi  Rohingya  yang  dapat  menjadi  landasan  bagi terciptanya  strategi  efektif  yang  dapat  membantu  mengatasi  permasalahan  pengungsi Kajian  ini  akan  menambah  pengetahuan  yang  sudah  ada  dengan  memberikan  wawasan penting  mengenai  sentimen  pengguna  internet  Indonesia  terhadap  pengungsi.  Hasil penelitian  ini  juga  akan  menjadi  penting  untuk  membentuk  cara-cara  efektif  dalam menangani permasalahan yang dihadapi para pengungsi tersebut dan untuk meningkatkan kesejahteraan  mereka.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  menerapkan  algoritma  Naive Bayes pada data media sosial yang dihasilkan Aplikasi X, yang awalnya bertujuan untuk mengetahui sikap pengguna internet Indonesia terhadap pengungsi Rohingya.

## 2. Metodologi Penelitian
Peneliti  ketika  melakukan  penelitian  memakai  data  yang  didapatkan  serta memanfaatkan Google Collab sebagai tools untuk pengumpulan data dari social media X dan memanfaatkan algoritma Naive Bayes yang berguna sebagai mengklasifikasikan nilai sentimen  dengan  menggunakan RapidMiner sebagai tools agar  mendapatkan  nilai sentimen yang akurat. Gambar 1 merupakan alur dari penelitian ini, secara berikut:
Gambar 1. Alur penelitian

## 2.1.  Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  tahapan  awal  ketika  memulai  penelitian  dengan mengumpulkan  data  secara  maksimal  dan  otomatis  guna  mengurangi  kesalahan  [13]. Dengan  menggunakan Google  Collab untuk  melakukan  pengumpulan  data  pada  social media  X,  selanjutnya Google  Collab akan  mencari  data  sesuai  dengan keywords yang sudah  ditentukan.  Kata  kunci  yang  dipakai  peneliti  pada  penelitian  ini  “Pengungsi Rohingya”.

## 2.2. Preprocessing Data
Preprocessing data  dijalankan  guna  mentransformasi  data  yang  sebelumnya  tidak tersusun  menjadi  data  yang  tersusun.  Prepocessing  data  terdiri  dari cleansing,  tekonize, transform  case,  filter  stopword, dan filter  tokens [14].  Berikut  merupakan  uraian  dari tahapan-tahapan preprocessing:
a. Cleansing merupakan  tahapan  dari  pembersihan  data  symbol,  emoji, duplikasi data, dan Alamat URL yang diperoleh dari pengumpulan data.
b. Tekonize merupakan tahapan pemisahan sebuah kalimat menjadi per kata guna menghasilkan nilai pada setiap kata
c. Transform  case merupakan  tahapan  merubah  kata  yang  memiliki  huruf kapital menjadi huruf kecil. Proses ini dilakukan guna menjaga stabilitas data yang terdapat pada data set [15].
d. Filter  stopword merupakan  tahapan  penghilangan  kata  yang  tidak memiliki nilai seperti “dan”, “di”, “tetapi”, “atau”
e. Filter  tokens merupakan  tahapan  penghilangan  kata  sesuai  panjang karakter  yang  sudah  ditentukan,  pada  penelitian  ini  untuk  menyesuaikan panjang karakter peneliti memanfaatkan batas minimum berada diangka 4 serta batas maksimum berada diangka 25.

## 2.3.  Pelabelan Data
Pelabelan  data  merupakan  tahapan  data  memberikan  sentiment  dari  data  yang  sudah dikumpulkan  sebelumnya  menjadi  tiga  sentimen,  yaitu  positif,  netral,  dan  negatif  sesuai dengan  nilai  sentimen.  Pada  tahapan  ini  data  ulas  akan  diberi  nilai  sentimen  secara manual dengan memanfaatkan Microsoft Excel.

## 2.4.  Algoritma Naïve Bayes
Tahapan selanjutnya setelah melakukan pelabelan pada data yaitu mengimplementasikan  algoritma naïve  bayes guna  mengetahui  perhitungan  probabilitas sederhana dengan aturan bayes [16] naïve bayes sendiri memiliki konsep dasar teori bayes yang  memiliki  peluang  bersyarat  [17].  peneliti  memillih  algoritma Naïve  Bayes karena algoritma ini mempunyai kestabilan yang tinggi untuk melakukan klasifikasi pada dataset.

## 2.5.  Evaluasi
Tahap  terakhir  dalam  penelitian  ini  memakai  metode Confusion  matrix . Confusion Matrix yakni  tahapan  selanjutnya  dari  hasil  penerapan  algortima naïve  bayes untuk

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1215-1224
mendapatkan  keakurasian  nilai  dan  mengevaluasi  data  [18].  Untuk  rumus  menghitung akurasi  nilai  yang  meliputi  akurasi,  presisi,  dan  recall.  Di  bawah  ini  merupakan  uraian rumus untuk mengetahui akurasi sebuah nilai:
Akurasi = (TP+TN) (TP+TN+FP+FN) (1) Presisi = TP (TP+FP) (2) Recall = TP (TP+FN) (3)
Terdapat  empat  elemen  utama  pada confusion  matrix ,  yaitu True  Positif (TP), True  Negative (TN), False  Positif (FP),  serta  yang  terakhir False  Negative (FN) [19].  Keempat  elemen  tersebut  digunakan  menghitung  nilai  pada confusion  matrix untuk mengetahui performa model ketika dilakukan klasifikasi data  [20].

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1.  Pengumpulan Data
Penelitian  saat  ini  memanfaatkan Google  Collab sebagai tools untuk mengumpulkan data dengan memanfaatkan auth token pada sosial media X, dan data yang  dihasilkan  berbentuk  csv  yang  kemudian  dikonversikan  menjadi  xlsx.  Data yang  diambil  pada  penelitian  ini  berupa  pendapat  publik  orang  Indonesia  tentang kedatangan  etnis  Rohingya  untuk  mengungsi  dengan  menggunakan  kata  kunci “pengungsi rohingya” dan memperoleh data sebanyak 1124 data.
Gambar 2. Hasil Pengumpulan Data

## 3.2. Preprocessing
Data  yang  berhasil  dikumpulkan  dari Web  Scrapping menggunakan Google Collab sebanyak 1124 data dari aplikasi X. Selanjutnya data yang dikumpukan akan melalui  tahap  preprocessing  melalui Rapidminer sebagai tools yang  digunakan untuk  melakukan  tahap  ini.  Dengan  memasukkan  beberapa  operator,  yaitu cleansing,  tokenize,  transform  case,  stopword,  filter  tokens yang  direpresentasikan pada gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Tahap Preprocessing RapidMiner

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
3.2.1. Cleansing
Tahapan  awal  setelah  melakukan  pengumpulan  data  ketika  memasuki  tahapan preprocessing  yakni Cleansing pada  tahap  ini  data  akan  dibersihkan  dari  nilai-nilai yang tidak diperlukan.
Tabel 1. Hasil Cleansing data Sebelum Sesudah Harusnya kau tamping itu pengungsi Rohingya dirumahmu. Kan seiman? Harusnya kau tampung itu pengungsi Rohingya dirumahmu Kan seiman Mengingatkanku pada Quorawan Indo yang nyuruh pengungsi Rohingya untuk Move on setelah diusir dan di genosida oleh Tatmadaw. Benar-benar cara yang menarik untuk menciptakan impunitas Mengingatkanku pada Quorawan Indo yang nyuruh pengungsi Rohingya untuk Move on setelah diusir dan di genosida oleh Tatmadaw Benarbenar cara yang menarik untuk menciptakan impunitas

## 3.2.2. Transform Case
Data  yang  telah  selesai  melewati  tahap Cleansing selanjutnya  akan  melewati tahap transform  case untuk  mengubah  huruf  kapital  pada  setiap  kata  menjadi  huruf kecil agar data yang akan dianalisis stabil.
Tabel 2. Hasil transform case Sebelum Sesudah Kalo GAK ada yang mau pengungsi rohingya siap nempatin kalo gak ada yang mau pengungsi rohingya siap nempatin Kita juga melihat contoh seperti pengungsi Rohingya dikatakan sbg beban perampok mengganggu stabilitas negara dll kita juga melihat contoh seperti pengungsi rohingya dikatakan sbg beban perampok mengganggu stabilitas negara dll

## 3.2.3. Tokenize
Tahapan ketiga pada preprocessing yakni, tokenize data yang sudah selesai dibersihkan akan  diproses  dan  dipecah  menjadi  bagian  kecil  agar  dapat  memaksimalkan  proses analisis.
Tabel 3. Hasil tokenize Sebelum Sesudah Teriak anti asingnya untuk pengungsi Rohingya bukan asing aseng yg nyata kuasai aset negara „teriak‟, „anti‟, „asingnya‟, „untuk‟, „pengungsi‟, „rohingya‟, „bukan‟, „asing‟, „aseng‟, „yg‟, „nyata‟, „kuasai‟, „aset‟, „negara‟ seharusnya kita juga bisa bersimpati untuk para pengungsi rohingya „seharusnya‟, „kita‟, „juga‟, „bisa‟, „bersimpati‟, „untuk‟, „para‟, „pengungsi‟, „rohingya‟

## 3.2.4. Filter Stopword
Tahapan  keempat  setelah  selesai  melakukan tokenize yaitu  dengan  melakukan stopword  data  yang  berfungsi  untuk  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak  menyimpan nillai dengan memanfaatkan kamus stopword berbahasa Indonesia.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Tabel 4. Hasil filter stopword Sebelum Sesudah „seharusnya‟, „kita‟, „juga‟, „bisa‟, „bersimpati‟, „untuk‟, „para‟, „pengungsi‟, „rohingya‟ „bersimpati‟, „pengungsi‟, „rohingya‟ „perkara‟, „pengungsi‟, „rohingya‟, „ini‟ „memang‟, „dilematis‟ „perkara‟, „pengungsi‟, „rohingya‟, „memang‟, „dilematis‟
3.2.5. Filter Tokens
Tahapan  kelima  setelah  melalui  tahap stopword yakni  memasuki  tahap filter  tokens . Tahap  ini  berfungsi  sebagai  menghilangkan  karakter  sesuai  dengan  panjang  yang  telah ditentukan, penelitian ini menggunakan batas minimum 4 dan batas maksimum sebanyak 25.
Tabel 5. Hasil filter tokens Sebelum Sesudah „emosi‟, „liat‟, „komen‟, „ig‟, „soal‟, „pengungsi‟, „rohingya‟, „yg‟, „meninggal‟, „di‟, „laut‟, „aceh‟ „emosi‟, „liat‟, „komen‟, „soal‟,
„pengungsi‟, „rohingya‟,
„meninggal‟, „laut‟, „aceh‟ „gila‟, „ya‟, „seberat‟, „apa‟, „dosa‟,
„orang‟, „yg‟, „mulai‟, „framing‟, „jelek‟
„ttg‟, „pengungsi‟, „rohingya‟, „ini‟ „gila‟, „seberat‟, „dosa‟, „orang‟, „mulai‟, „framing‟, „jelek‟, „pengungsi‟, „rohingya‟

## 3.3.  Pelabelan Data
Selesai melewati tahap preprocessing selanjutnya data akan memasuki tahap labelling atau pemberian label pada data. Label yang ditandai pada data terpisah menjadi dua kelas yaitu  positif  dan  negatif.  Data  bersih  dari  tahap  preprocessing  berjumlah  701  data  dari 1124 data.
Tabel 6. Hasil labelling data Text Sentimen „mending‟, „tembak‟, „pengungsi‟ „rohingya‟ Negative „aku‟, „magang‟, „sebulan‟, „nder‟, „kemaren‟, „di‟, „rudenim‟, „kerjanya‟, „ngurusin‟, „pengungsi‟, „dari‟, „rohingya‟, „seru‟, „bgttt‟
Positif
Gambar di bawah ini merupakan visualisasi berupa diagram dari hasil labelling yang dilakukan sebelumnya. Visualisasi ini menunjukkaan lebih banyak sentimen positif yang diberikan dibandingkan dengan sentimen negatif.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 4. Diagram sentimen positif & negatif

## 3.4.  TF-IDF
Setelah  berhasil  dan  selesai  melalui  tahap preprocessing selanjutnya  data  memasuki tahap  TF-IDF.  Tahap  ini  dibuat  guna  membantu  pemberian  bobot  pada  data  set  dengan menggunakan operator yang ada pada tahap Preprocessing sebelumnya yaitu, cleansing, tokenize,  transform  case,  stopword,  filter  tokens .  Hasil  dari  pembobotan  TF-IDF  dapat diamati pada gambar di bawah ini.
Gambar 5. Pembobotan TF-IDF

## 3.5.  Implementasi Naïve Bayes
Pembobotan  TF-IDF  telah  dilakukan  maka  selanjutnya  data  akan  melalui tahapan implementasi algoritma naïve bayes . Data yang selesai diberi label selaras dengan  sentimen  positif  dan  negatif,  maka  hasil  yang  didapatkan  berupa probabilitas  dari  mengimplementasikan naïve  bayes yaitu  akurasi, recall, precision
Gambar 6. Implementasi Naïve Bayes
Data set akan melewati tahapan pengimplementasian naïve bayes menggunakan operator naïve bayes , lalu data akan melewati tahapan klasifikasi dengan operator split  data guna  memecah  data  membentuk  dua  bagian  yakni,  data training dan data testing yang  mempunyai  rasio  70:30  data training mengarahkan  model  lalu

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
data testing menguji  model.  Selanjutnya  memasuki  operator apply  model guna menghasilkan  data  yang  terprediksi  dari  data  klasifikasi.  Selanjutnya  data  yang terprediksi akan melewati tahap pengujian kinerja dari implementasi naïve bayes dengan menggunakan operator performance.
Tabel 7. Sentiment data Data Positif Negatif Data Training & testing 264 227

## 3.6.  Evaluasi
Hasil  dari  data  yang  telah  diimplementasikan  ke  dalam  algoritma naïve  bayes dan sudah  terprediksi  tahap  selanjutnya  melakukan  evaluasi  dengan  menggunakan confusion matrix pada tools RapidMiner. Hasil yang didapatkan dari evaluasi data naïve bayes yakni 98.58% seperti yang terlihat seperti gambar di bawah ini.
Gambar 7. Hasil evaluasi naive bayes
Perhitungan dari evaluasi data di atas dapat dilihat sebagai berikut:
Akurasi = (257+227) = 0.9857 = 98.57% (257+277+0+7) Presisi =         257 = 1 = 100% (257+0)
Recall =          257
= 0.9735 = 97.35% (257+7)
Uraian  dari  perhitungan  di  atas  yakni  TP  ( true  positive )  257,  TN  ( ture  negative ) 227, FP ( false positive ) 0, FN ( false negative ) 7 dari hasil perhitungan mendapatkan hasil akurasi 98.57%, presisi 100%, serta recall 97.35%.

## 3.7.  WordCloud
Wordcloud digunakan untuk merepentasikan kata yang sering muncul pada data kata yang  berukuran  besar  merupakan  kata  yang  sering  muncul  pada  data  namun  jika  kata berukuran kecil maka kata tersebut kata yang jarang muncul pada data.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 4.  Kesimpulan
Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  serta  kesimpulan  dari  analisis  sentimen dengan  menerapkan  algoritma Naive  Bayes pada  penelitian  ini  memperlihatkan  tingkat akurasi  nilai  pendapat  netizen  Indonesia  terhadap  pengungsi  Rohingya  memiliki  nilai akurasi yang cukup baik. Penelitian tentang analisis sentimen pendapat netizen indonesia terhadap  pengungsi  rohingya  dengan  menggunakan  algoritma naive  bayes dapat mengklasifikasikan  pendapat  netizen  Indonesia  pada  aplikasi  X  dari  data  1124  yang didapatkan  dalam  rentang  waktu  bulan  Mei  2023  sampai  bulan  Januari  2024  setelahnya melalui  tahap preprocessing dan  penghilangan  data  yang  duplikat  menjadi  701  data, setelah itu data dipecah menjadi rasio 70:30 yaitu 264 data bernilai positif dan 227 data yang bernilai negatif. Hasil dari pemecahan data didapatkan nilai akurasi 98.57%

## Daftar Pustaka
[1] A. Putri And A. Muzakir, “How To Cite: Analisis Sentimen Cyberbullying Kpop Di  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,”  Vol.  7,  No.  9,
2022.
[2] S.  Fendyputra  Pratama,  R.  Andrean,  And  A.  Nugroho,  “Analisis  Sentimen Twitter  Debat  Calon  Presiden  Indonesia  Menggunakan  Metode  Fined-Grained Sentiment  Analysis,” Jointecs  (Journal  Of  Information  Technology  And Computer Science) , Vol. 4, No. 2, Pp. 2541–3619, 2019, Doi: 10.31328/Jo.
[3] “1467-Article Text-6704-1-10-20231209”.
[4] T.  Listiarani,  “Analisis  Kebijakan  Luar  Negeri  Indonesia  Dalam  Menerima Pengungsi Rohingya Di Indonesia.”
[5] A.  Sugeng  Cahyono  And  R.  Pahrijal,  “Analisis  Kebijakan  Negara  Indonesia Dalam  Penyelesaian  Kasus  Pengungsi  Rohingya  Dari  Perspektif  Masyarakat Article Info Abstrak,” 2023.
[6] S.  Fransiska,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Untuk  Review  Film  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier (Nbc) Pada Sentimen R Programming,” Jurnal Siliwangi , Vol. 5, No. 2, 2019.
[7] D.  Darwis,  N.  Siskawati,  And  Z.  Abidin,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes Untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional,” Vol. 15, No. 1.
[8] A.  Bijaksana,  P.  Negara,  H.  Muhardi,  And  I.  M.  Putri,  “Analisis  Sentimen Maskapai  Penerbangan  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Dan  Seleksi  Fitur Information  Gain  Sentiment  Analysis  On  Airlines  Using  Naïve  Bayes  Method And Feature Selection Information Gain,” Vol. 7, No. 3, Pp. 599–606, 2020, Doi: 10.25126/Jtiik.202071947.
[9] A.  Sentimen Et  Al. ,  “Analisis  Sentimen  Objek  Wisata  Bali  Di  Google  Maps Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” 2022.
[10] M. R. Fais Sya‟ Bani, U. Enri, And T. N. Padilah, “Analisis Sentimen Terhadap Bakal  Calon  Presiden  2024  Dengan  Algoritme  Naïve  Bayes,” Jurikom  (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9, No. 2, P. 265, Apr. 2022, Doi: 10.30865/Jurikom.V9i2.3989.
[11] M.  Iqbal,  T.  Atmojo,  And  E.  Sinduningrum,  “Analisis  Sentimen  Tentang Penggunaan  Galon  Bebas  Bpa  Di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Support Vector  Machine,” Jurnal  Sistem  Komputer  Dan  Informatika  (Json)  Hal:  394− ,
Vol. 403, No. 2, 2023, Doi: 10.30865/Json.V5i2.7101.
[12] S.  Lestari  And  S.  Saepudin,  “Analisis  Sentimen  Vaksin  Sinovac  Pada  Twitter Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,”  2021.  [Online].  Available: Https://Vaksin.Kemkes.Go.Id/
[13] E.  Hossain,  O.  Sharif,  And  M.  M.  Hoque,  “Sentiment  Polarity  Detection  On Bengali Book Reviews Using Multinomial Naïve Bayes.”
[14] R.  A.  Saputra,  D.  P.  Ray,  And  F.  Irwiensyah,  “Klik:  Kajian  Ilmiah  Informatika Dan Komputer Analisis Sentimen Aplikasi Tokocrypto Berdasarkan Ulasan Pada

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Google  Play  Store  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” Media  Online ,  Vol.  4, No. 4, 2024, Doi: 10.30865/Klik.V4i4.1707.
[15] L. Siliayani, I. Agis Junizar, U. Nuraeni, E. Tohidi, And I. Ali, “Kopertip: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika Dan Komputer Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk  Mengetahui  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Layanan  Administrasi Keuangan”, [Online]. Available: Http://Jurnal.Kopertipindonesia.Or.Id/72
[16] L. M. Sinaga, Sawaluddin, And S. Suwilo, “Analysis Of Classification And Naïve Bayes Algorithm K-Nearest Neighbor In Data Mining,” In Iop Conference Series: Materials  Science  And  Engineering ,  Institute  Of  Physics  Publishing,  Jan.  2020.
Doi: 10.1088/1757-899x/725/1/012106.
[17] F.  V.  Sari  And  A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Berbasis  Konversi  Ikon  Emosi,” Jurnal Simetris , Vol. 10, No. 2, 2019.
[18] S.  Wulandari  And  F.  N.  Hasan,  “Jurnal  Media  Informatika  Budidarma  Analisis Sentimen  Masyarakat  Indonesia  Terhadap  Pengalaman  Belanja  Thrifting  Pada Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,”  2024,  Doi: 10.30865/Mib.V8i2.7520.
[19] D.  Ananda  And  R.  R.  Suryono,  “Jurnal  Media  Informatika  Budidarma  Analisis
Sentimen  Publik  Terhadap  Pengungsi  Rohingya  Di  Indonesia  Dengan  Metode Support Vector Machine Dan Naïve Bayes,” 2024, Doi: 10.30865/Mib.V8i2.7517. [20] D.  Transiska,  D.  Febriawan,  And  F.  N.  Hasan,  “Jurnal  Media  Informatika Budidarma Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Chatgpt Berdasarka Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Vol. 8, No. 2, Pp. 1077–1086, 2024, Doi:
10.30865/Mib.V8i2.7540.