## ANALISIS SENTIMEN KESEHATAN MENTAL MENGGUNAKAN
K-NEAREST NEIGHBORS PADA SOSIAL MEDIA TWITTER
Mahesworo Langgeng Wicaksono 1* , Rusdah 2 , Diwi Apriana 3
1 Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Informasi, Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
3 Fakultas Teknik, Ilmu Komputer, Universitas Pat Petulai, Bengkulu, Indonesia Email: 1 wicaksonomahes@gmail.com, 2 rusdah@budiluhur.ac.id, 3 dapriana102@gmail.com
(Naskah masuk: 12 Agustus 2022, diterima untuk diterbitkan: 29 Agustus 2022)

## Abstrak
Isu kesehatan mental masih menjadi satu permasalahan kesehatan yang signifikan di dunia modern. Pemahaman dan stigma yang kurang baik serta kesadaran kesehatan mental yang rendah turut andil dalam upaya penyuluhan perihal kesehatan mental. Isu tentang kesehatan mental banyak dibahas pada media sosial, salah satunya Twitter. Sehingga perlu dilakukan analisis sentimen terhadap isu kesehatan mental pada Twitter. Dataset pada penelitian ini menggunakan ulasan masyarakat pada tanggal 16 Mei 2022 dengan kata “ Mental Health" . Metode penelitian yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ada  beberapa  tahap,  seperti  melakukan  pengolahan  data  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors dengan melakukan perbandingan algoritma klasifikasi Support Vector Machine dan Decision Tree. Proses pengolahan data penelitian menggunakan tools Rapid Miner . Kesimpulan penelitian ini adalah, berdasarkan hasil eksperimen dengan dataset ulasan sentimen positif sebanyak 639 dan ulasan sentimen negatif  sebanyak 193, maka hasil pemrosesan modeling dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors didapatkan hasil  terbaik  saat  menggunakan  metode split  data 70:30  dengan  nilai  k berada  pada  angka  5,  yaitu menghasilkan precision 60.87%,  recall 44.03% dan accuracy 58.39%.
Kata kunci : analisis sentimen, text mining, k-nearest neighbors, kesehatan mental

## SENTIMENT ANALYSIS OF MENTAL HEALTH USING K-NEAREST NEIGHBORS ON SOCIAL MEDIA TWITTER

## Abstract
Mental health issues are still significant health problems in the modern world. Poor understanding, stigma, and low  mental  health  awareness  contribute  to  efforts  to  educate  people  about  mental  health.  The  issue  of  mental health is widely discussed on social media, one of which is Twitter. So it is necessary to analyze sentiment on mental health issues on Twitter. The dataset in this study uses community reviews on May 16, 2022, with the search word "Mental Health." The research method used in this study has several stages, such as processing data using the  K-Nearest  Neighbors  algorithm  by  comparing  the  Support  Vector  Machine  classification  algorithm  and Decision  Tree  Processing  research  data  using  Rapid  Miner  tools.  The  conclusion  of  this  study  is,  based  on experimental results with a dataset of 639 positive and 193 negative sentiment reviews. The results of modeling processing using the K-Nearest Neighbors algorithm obtained the best results when using the split data method 70:30 with k value at number 5, producing precision of 60.87% and recall of 44.03%, respectively, and accuracy of 58.39%.
Keywords: sentiment analysis, text mining, k-nearest neighbors, mental health

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan mental adalah sebuah kondisi di mana Anda bisa tenang, menikmati kehidupan sehari-hari, dan berterima kasih kepada orang lain. Orang dengan kesehatan  mental  dapat  memaksimalkan  potensinya untuk menghadapi tantangan hidup. Hubungan positif dengan  orang  lain  [1].  Kesehatan  mental  atau  yang sering  disebut  dengan  kesehatan  jiwa  merupakan
bagian yang tidak terpisahkan yang juga merupakan keadaan  individu  merasa  damai  dan  sehat  secara mental ,  emosional  dan  sosial  yang  mempengaruhi cara  berpikir,  perasaan,  perilaku,  pengambilan keputusan,  mengatasi  stres,  dan  interaksi  sosial dengan orang lain[2]. Berbagai upaya rehabilitasi dan diskusi  akademis  telah  dilakukan  oleh  organisasi terkait untuk mengurangi prevalensi penyakit mental Ini  tidak  berhasil  ketika  masyarakat  berkontribusi
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.19, No.2, September 2022, hlm. 98-103
pada  diskriminasi  terhadap  mereka  yang  terkena dampak,  dan  pemahaman  dan  stigma  yang  rendah tentang kesehatan mental, dan kesadaran yang rendah berkontribusi  pada  upaya  penyembuhan  kesehatan mental,  Secara  umum  stigma  penyakit  jiwa  dapat dikonseptualisasikan  sebagai  stigma  publik  dan stigma diri. [3]
Berkaitan  dengan  isu  kesehatan mental ialah banyak  dari  para  pengguna twitter yang  dikalangan generasi milenial dan Gen-Z yang tingkat kepeduliannya  mereka  menampilkan headline di banyak media sosial. Data yang didapat dari Platform Twitter pada  tahun  2021  menampilkan  bahwa  ada kenaikan  17%  tingkat  percakapan  dan  pembahasan perihal  kesehatan  mental  dalam  rentang  tahun  2018 hingga  2021, Platform Twitter juga  berkomitmen melakukan  banyak  ide  solusi  dalam  menangani perihal  isu  ini,  salah  satunya  ialah  bermitra  dengan otoritas dan organisasi non-profit kesehatan mental di Asia  Tenggara  untuk  memahami  percakapan  publik mengenai kesehatan mental, melakukan advokasi dan campaign , serta meluncurkan # ThereIsHelp layanan notifikasi  yang  menyediakan  sumber  daya  dan informasi  berharga  mengenai  kesehatan  mental  dan kita  bisa  mengakses  lebih  lanjut  perihal  kesehatan mental yang  diekspresikan  oleh  para  pengguna didalam sebuah platform twitter [4]. Pada penelitian ini akan dilakukan pengklasifikasian dari data tweet yang didapat tingkat akurasinya  dengan  menggunakan  algoritma K- Nearest  Neighbors yang  sudah  diperbandingkan dengan algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine. Algoritma K-Nearest  Neighbors adalah contoh dasar non-konstruktif, pengklasifikasi berdasarkan  representasi  deklaratif  eksplisit  dari suatu kategori, tetapi seperti pengujian, kategori yang dilampirkan  pada  dokumen  pelatihan  materi  yang bergantung  pada  label  merupakan  metode  untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan data latih yang mewakili jarak terpendek [5].
Penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  data dari  Twitter  terkait  kesehatan  mental,  sudah dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine [6] yang  didapatkan  dengan accuracy tertinggi sebesar 80.81%. Penelitian lainnya dengan  algoritma Naïve  Bayes [7]  mendapatkan akurasi naïve bayes sebesar 79%. dan penelitian [8] mendapatkan  tingkat Accuracy Naïve  Bayes sebesar 89%.
Dari  penjabaran  diatas,  peneliti  menganalisis mengenai isu kesehatan mental pada data tweet yang telah didapatkan, kemudian diolah dan diklasifikasikan dengan metode K-Nearest Neighbors .  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini mengetahui stigma  yang berkembang  dalam masyarakat  mengenai  kesehatan  mental  dari  media sosial  twitter,  dan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi yang dihasilkan dari algoritma K-Nearest Neighbors dalam  mengklasifikasikan  sentimen  yang  berisi tanggapan  masyarakat  di  media  sosial  twitter  yang
berkaitan  dengan  isu  kesehatan  mental,  serta  hasil penelitian  ini  dapat  menambah  pengetahuan  dalam menganalisis komentar pada media sosial twitter dan dapat  dijadikan  sebagai  bahan  referensi  untuk evaluasi  dan  acuan  dalam  peningkatan  kebijakan lembaga kesehatan mental.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan  yang ditampilkan pada gambar 1. Penelitian ini menerapkan  metodologi Cross-Industry  Standard Process For Data Mining (CRISP-DM) [9]
Gambar 1. Tahapan Penelitian Analisis Sentimen Kesehatan Mental Menggunakan K-Nearest Neighbors Pada Sosial Media Twitter
2.2 Tahapan CRISP-DM
a. Business Understanding
Pada tahapan ini, dilakukan pemahaman mengenai  permasalahan  yang  ingin  diangkat  yaitu analisis sentimen terhadap isu kesehatan mental pada media sosial Twitter.
b. Data Understanding
Dataset  penelitian  bersumber  dari  Twitter,  yaitu ulasan masyarakat pada tanggal 16 Mei 2022 dengan kata kunci “mental health” dan “Kesehatan Mental”. Jumlah  dataset  5.000  tweet.  Proses  pengambilan dataset  penelitian  menggunakan  software  Rapid Miner.  Kemudian  dataset  diolah  untuk  memilih atribut   yang  ingin  digunakan  pada  penelitian dengan  cara  melakukan select  attribute pada  Rapid Miner.  Tahap  berikutnya  adalah remove  duplicates menggunakan  Microsoft  Excel  untuk  menghapus data yang muncul secara berulang. Kemudian Dataset penelitian  kemudian  diberikan  kepada  pakar  bahasa bernama  Hanafi  Mazi  Syahputra  S.Pd  untuk memberikan  validasi  apakah  ulasan  pada  dataset mengandung sentimen positif atau sentimen negatif. Tabel  1  adalah  contoh  dari  hasil  pemberian  label sentimen positif dan negatif.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.19, No.2, September 2022, hlm. 98-103
Tabel 1 Contoh Labeling Sentimen Text Sentimen Tahun lalu ngobrol sm dua psikolog nemeni orang gitu trs ada obrolan kita  kalo mental  health ga  bisa  dianggap  enteng  “dipermainkan”  tapi jangan  sampai mental  health orang  lain  mempermainkan  kamu  dgn dalih kamu mau dia feel better saat kamu malah ga ngerasa its fine with urself
Buat apa gue pulang ke rumah kalau cuman buat merusak mental health gue ahahahaha
Positive Negative
c. Data Preparation
Tahapan  selanjutnya  adalah preprocessing . Proses ini meliputi beberapa tahapan, yang meliputi transform  cases,  tokenize,  filter  tokens,  filter stopwords  dan  stem .  Data  yang  telah  dikumpulkan, selanjutnya dilakukan proses preprocessing menggunakan Ms. Excel dan juga bantuan tool Rapid Miner .  Berikut  tahapan  yang  terdapat  dalam data preparation :
1. Transform  cases, proses  mengubah  semua  huruf pada data komentar menjadi huruf kecil. Setelah itu  dilakukan  kembali  proses remove  duplicate dan  menghasilkan  2.302  komentar  yang  terdiri dari 1.886 komentar positif atau sebesar 82% dan 416 komentar negatif atau sebesar 18%.
2. Tokenize ,  proses  memecah  kalimat  pada  data komentar agar sistem dapat melakukan pengecekan  satu  persatu  pada  tiap  kata  yang terdapat  dalam  kalimat.  Dalam  proses  ini digunakan  operator tokenize dengan  memilih mode  non  letters .  Hal  ini  dilakukan  agar  token yang terbentuk nantinya hanya yang mengandung huruf  saja.  Pada  proses  ini  menghasilkan sebanyak 4.841 atribut kata.
3. Filter tokens , proses untuk menyaring hasil token berdasarkan  panjang  karakter  atau  jumlah minimal  huruf  yang  terdapat  dalam  satu  kata. Pada  proses  ini  menggunakan operator  filter tokens  (by  length) dan mengubah minimal  chars menjadi 3. Dari proses ini menghasilkan sebanyak 4.678 atribut kata.
4. Stemming , proses untuk menghilangkan imbuhan yang terdapat pada sebuah kata dan merubahnya menjadi bentuk kata dasar. Selain menghilangkan imbuhan, dilakukan pula mengubah slang words menjadi kata baku dan menyamaratakan kata-kata yang  sama  dengan  penulisan  yang  bervariasi. Dalam  mengubah  token  menjadi  kata  dasar  dan mengubah  beberapa slang  words ,  peneliti membuat  kamus  secara  manual  dengan  melihat Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI)  yang diakses  secara online .  Hal  ini  dilakukan  karena Rapid Miner tidak menyediakan kamus kata dasar berbahasa Indonesia. Dalam proses ini menghasilkan sebanyak 2.971 atribut kata.
5. Filter  Stopwords, proses  untuk  mengambil  kata- kata penting dari hasil tokenizing dan membuang kata  yang  dapat  diabaikan,  atau  menghilangkan
kata yang tidak memiliki makna. Sebanyak 2.334 kata yang terfilter.
d. Modeling
Pada  tahapan  ini  peneliti  akan  melakukan pemodelan  terhadap  dataset  yang  sudah  dilakukan preprocessing . Dataset tersebut  akan  dipecah menjadi data training dan data testing , pada tahapan ini akan dipecah menjadi dua tahapan yaitu split data dan cross fold validation . Pada split data peneliti akan membagi dataset tersebut dengan perbandingan data training dan  data testing yaitu  60:40,  70:30,  dan 80:20.  Lalu  pada  tahap Cross  Validation dengan pembagian secara acak ke dalam 10 bagian ( number of  folds =10) Cross  Validation adalah  teknik  untuk mengevaluasi atau memverifikasi tingkat keakuratan Model  yang  dibuat  berdasarkan  kumpulan data tertentu.  Pemodelan  tipikal  Tujuannya  adalah  untuk memprediksi dan mengklasifikasikan data baru yang mungkin[10].  Pada  tahap  pemodelan  ini  peneliti menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors namun sebelumnya  telah  dilakukan  perbandingan  model klasifikasi dengan menggunakan algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine . e. Evaluation Pada tahapan ini peneliti akan melakukan evaluasi metode  klasifikasi  dengan  mengukur  performa menggunakan confusion  matrix terhadap  algoritma K-Nearest Neighbors . f. Deployment
Pada tahapan ini adalah memberikan kesimpulan terhadap  hasil  yang  didapat  dan  meninjau  dari  teori dengan permasalahan yang dihadapi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Data Preparation
Setelah  dilakukan  tahap  pengumpulan  data, selanjutnya  adalah  data  preparation  di  dalamnya merupakan tahap data preprocessing yang terdiri dari tahapan  yang  meliputi transform  cases,  tokenize, filter tokens, filter stopwords dan stem .(Tabel 2)

## 3.2 Modeling
Proses modeling pada penelitian ini menggunakan algoritma  klasifikasi K-Nearest  Neighbors .  Namun, penelitian  ini  juga  melakukan  perbandingan  dengan algoritma Support  Vector  Machine dan Decision Tree .  Proses modeling dilakukan  menggunakan metode  Split  Data,  dan K-Fold  Cross  Validation
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.19, No.2, September 2022, hlm. 98-103
dengan 10- fold cross validation , yaitu membagi data keseluruhan menjadi 10 bagian.
1. Modeling K-Nearest  Neighbors dengan Metode Split Data.
Berdasarkan  Tabel  3,  hasil  perbandingan  ketiga algoritma  menggunakan  metode  split  data,  dengan
perbandingan  data  testing  dan  data  validasi  sebagai berikut:  60:40,  70:30,  dan  80:20.  Hasil  eksperimen menunjukkan  bahwa  algoritma  KNN  lebih  unggul dibandingkan  kedua  algoritma  lainnya.  Kinerja algoritma  KNN  unggul    pada  pengujian  dengan perbandingan 70:30 yaitu sebesar 58.39%.
Tabel 2. Tahapan Preprocessing Preprocessing Sebelum Sesudah Transform Cases Lalu  Nyatanya  keluarga  gw  ga peduli sm mental health lalu nyatanya keluarga gw ga peduli sm mental health Tokenize lalu nyatanya keluarga gw ga peduli sm mental health “lalu” “nyata”
“keluarga” “gw” “ga” “cukup” “peduli” “sm” “mental” “ health ” Filter Tokens (by Length)
“lalu” “nyata” “keluarga” “gw” “ga” “cukup”
“peduli”
“sm” “mental”
“health”
“lalu” “nyata” “keluarga” “cukup” “peduli” “mental” “health”
Filter Stopwords (Dictionary) “lalu” “nyata” “keluarga”
“cukup”
“peduli” “mental” “health”
“nyata” “keluarga” “peduli” “mental” “health”
Stem (Dictionary) “lalu” “nyata” “keluarga” “cukup” “peduli” “mental” “health”
“lalu” “nyata” “keluarga” “cukup” “peduli” “mental” “health”
Tabel 3. Perbandingan Hasil Akurasi dengan Pemodelan Split Data
Rasio Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbors Decision Tree Support Vector Machine 60:40 55.01% 51.05% 56.41% 70:30 58.39% 49.69% 56.83% 80:20 53.27% 52.34% 57.94%
Berdasarkan  Tabel  Pengujian  pada  algoritma  K- Nearest Neighbors dilakukan sebanyak 5 kali dengan pembagian data 70:30. Pengujian dilakukan berdasarkan nilai k, yaitu k=1,k=3,k=5,k=7,k=9 pada Tabel 4 ini menggunakan angka k ganjil dikarenakan algoritma K-Nearest Neighbors bekerja dengan cara
menentukan  kelas  berdasarkan  kelompok  mayoritas hasil  dari  pemilihan  tetangga  terdekat  sebanyak  k tetangga  menjadi  penentu  kelas  dari  data  uji.  Nilai k=5  menghasilkan accuracy lebih  besar  dari  pada k=1,  k=3,  k=7  dan  k=9  dengan  tingkat  akurasi 58.39%. karena jumlah sentimen yang
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.19, No.2, September 2022, hlm. 98-103
kemunculannya  paling  banyak  pada  k=5  terdapat nilai perhitungan terbesar.
Tabel 4. Perbandingan dengan Nilai K Nilai K Akurasi 1 51.86% 3 55.90%
5 58.39%
7 56.21%
9 54.97%
2. Modeling dengan cross validation
Pada tabel 5 merupakan penjabaran perbandingan ketiga  algoritma  untuk  mengukur  akurasi  dengan menggunakan  metode Cross  Validation yang memakai  10 number  of  folds .  Hasil  akurasi menggunakan cross  validation menunjukan  bahwa K-Nearest  Neighbors lebih  unggul  dibanding
algoritma Decision  Tree dan Support  Vector Machine.
Tabel 5. Perbandingan Hasil Akurasi dengan Cross Validation Algoritma Akurasi Support Vector Machine 56.03% K-NN 57.24% Decision Tree 51.82
Tabel  6  menampilkan  hasil  proses  pengujian algoritma K-Nearest Neighbors menggunakan confusion  matrix dengan  dengan dataset yang berjumlah 529 positif dan 542 negatif. Menggunakan model split  data 70:30  ketika  nilai  k  berada  pada angka  5.  Proses  Pengujian  menggunakan  749 data training dan 332 data testing :
Tabel 6. Confussion Matrix True Positive True Negative Class Precision Pred Positive 45 70 60.87% Pred Negative 118 89 57.00% Class Recall 44.03% 72.39%
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝑇𝑁 = 45 45+89 = 60.87%
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 45 45+118 = 44.03%
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 45+89 45+89+70+118 = 58.39%
Precision sebesar  60.87%  merupakan  persentase sentimen  yang  benar  positif  dari  data  keseluruhan komentar  yang  diprediksi  positif.  Sedangkan precision sebesar 57.00% adalah persentase sentimen yang  benar  negatif  dari  keseluruhan  komentar  yang diprediksi negatif. Recall sebesar 44.03% merupakan persentase sentimen yang diprediksi positif dibandingkan  dengan  keseluruhan  komentar  yang sebenarnya  positif.  Sedangkan recall 72.39% merupakan  sentimen  yang  diprediksi  negatif dibandingkan  dengan  keseluruhan  komentar  yang sebenarnya negatif.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  penelitian  yang  didapat, maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  penelitian tentang  analisis  sentimen  publik  pada  media  sosial twitter terhadap  isu mental  health yang  mengambil data  dari  media  sosial twitter pada  tanggal  16  Mei 2022  dengan  jumlah  dataset  yang  digunakan  1071 data dengan sentimen positif 529 data dan  sentimen negatif    542  data  berdasarkan  notasi  dari  pakar, didominasi oleh sentimen negatif dan proses analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan
perbandingan terhadap metode klasifikasi K-Nearest Neighbors,  Support  Vector  Machine dan Decision Tree yang menghasilkan akurasi nilai tertinggi yaitu dengan menggunakan algoritma
K-Nearest Neighbors . Algoritma
K-Nearest Neighbors mendapatkan  akurasi  terbesar  dengan  menggunakan split  data 70:30  yang  didapat  ketika  nilai  k  berada pada  angka  5.  Menghasilkan precision sebesar 60.87% recall sebesar 44.03% dan accuracy sebesar 58.39%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Direktorat  Promosi  Kesehatan  dan  Pemberdayaan Masyarakat  Kementerian  Kesehatan  Indonesia,
“Pengertian Kesehatan Mental,” promkes.kemkes.go.id , 2018.
https://promkes.kemkes.go.id/pengertian-kesehatan- mental (accessed Sep. 08, 2022).
[2] M.  S.  Muli, Perancangan  Media  Kampanye  Sosial Mental Health Berbasis Video Motion Comic Sebagai Upaya  Menjaga  Kejiwaan  Para  Remaja  Pasca Pandemi  Covid-19 ,  No.  8.5.2017.  Universitas Dinamika, 2022.
[3] K. Aulia and L. Amelia, “Analisis Sentimen Twitter Pada  Isu  Mental  Health  Dengan  Algoritma Klasifikasi  Naive  Bayes,” Siliwangi  J.  (Seri  Sains Teknol. , vol. 6, no. 2, pp. 60–65, 2020.
[4] Annisa  Dewi  Lestari,  “Twitter:  Obrolan  soal Kesehatan Mental Naik Signifikan selama Pandemik,”
idntimes.com , 2021.
https://www.idntimes.com/news/indonesia/annisa- dewi-lestari/twitter-obrolan-soal-kesehatan-mental- naik-signifikan-selama-pandemik?page=all (accessed Oct. 08, 2022).
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.19, No.2, September 2022, hlm. 98-103
[5] A.  D.  Adhi  Putra,  “Analisis  Sentimen  pada  Ulasan pengguna  Aplikasi  Bibit  Dan  Bareksa  dengan Algoritma  KNN,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 636–646, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[6] D. A. Pangestu, “Analisis Sentimen Terhadap Opini Publik  Tentang  Kesehatan  Mental  Selama  Pandemi Covid-19  Di  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Naive  Bayes  Classifier  Dan  Support  Vector Machine,” Jur.  Stat. Fak.  Mat. Dan  Ilmu Pengetah. Alam Univ. Islam Indones. Yogyakarta , 2020.
[7] K.  Yan,  D.  Arisandi,  P.  Studi,  S.  Informasi,  and  U. Tarumanagara,  “Analisis  Sentimen  Komentar Netizen  Twitter  Terhadap  Kesehatan  Mental Masyarakat  Indonesia,” Junral  Ilmu  Komput.  dan Sist.  Inf. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  1–8,  2022,  [Online]. Available:
https://journal.untar.ac.id/index.php/jiksi/article/vie w/17865.
[8] R. A. Yunis Femilia Nugraini, Rd. Rohmat Saedudin, “Implementasi  Data  Mining  Dalam  Kasus  Mental Health  Pada  Sosial  Media  Twitter  Menggunakan Metode Naive Bayes,” vol. 8, no. 5, pp. 9260–9265, 2021.
[9] F.  Martinez-Plumed et  al. ,  “CRISP-DM  Twenty Years  Later:  From  Data  Mining  Processes  to  Data Science  Trajectories,” IEEE  Trans.  Knowl.  Data Eng. ,  vol.  33,  no.  8,  pp.  3048–3061,  2021,  doi: 10.1109/TKDE.2019.2962680.
[10]  A.  Imron,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Tempat Wisata  di  Kabupaten  Rembang  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Classifier,” Tek.  Inform. ,  pp. 10–13,
2019, [Online]. Available: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/14268.