[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1] [ Januari 2022]

## KOMPARASI ALGORITMA DATA MINING UNTUK ANALISIS SENTIMEN APLIKASI PEDULILINDUNGI
Hiras Parasian Doloksaribu a,1,* , Yusran Timur Samuel b,2 a Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Advent Indonesia, Kab. Bandung Barat
b Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Advent Indonesia, Kab. Bandung Barat
1 1881011@unai.edu*; 2 y.tarihoran@unai.edu * corresponding author

## 1. Pendahuluan
Pandemi Covid-19 menyebabkan banyak hal berubah di Indonesia saat ini, demikian pula aplikasi perangkat  lunak  dan  komputer  yang  makin  berkembang  pesat  di  era  pandemi  ini  menyebabkan Pemerintah membuat suatu aplikasi bernama PeduliLindungi dimana aplikasi tersebut berguna untuk mengetahui  penyebaran  virus  Covid-19,  lokasi  vaksinasi,  zona  dari  suatu  daerah  hingga  para masyarakat saling berbagi data lokasi untuk bepergian agar riwayat kontak terhadap pasien Covid-19 dapat diketahui. Dengan adanya aplikasi ini, pengguna akan mendapatkan pemberitahuan jika sedang berada di zona merah Covid-19 pada suatu tempat yang telah terdaftar pasien pasien positif Covid-19 atau pasien yang masih dalam pengawasan [2].
Dalam  penelitian  ini  analisis  sentimen  digunakan  untuk  menganalisis  pendapat  atau  opini  dari pengguna aplikasi PeduliLindungi berdasarkan ulasan ( review ) pengguna yang diambil dari Play Store. Analisis  sentimen  bisa  dibilang  sebagai  penambangan  opini  dan  dalam  penelitian  ini  berpusat  pada opini positif dan opini negative [3]. Analisis sentimen menggunakan algoritma Data Mining dalam hal analisa, proses, dan mengubah data berupa teks pada suatu objek atau entitas, misalnya pelayanan, suatu barang, tokoh publik, suatu kejadian, atau suatu subjek terpilih [3] dan dalam hal ini peneliti memilih aplikasi PeduliLindungi sebagai objek penelitian.
Mardiana,  2019    dalam  penelitiannya  menguji  lima  algoritma  Data  Mining  yaitu; Naive  Bayes, Neural  Network,  Decision  Tree,  Support  Vector  Machine dan k-Nearest  Neighbor dengan  hasil algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine menjadi algoritma dengan performa terbaik dalam mengolah  data  berupa  teks  [4].  Maka  dari  itu  penelitian  ini  menggunakan  kedua  algoritma  tersebut untuk melakukan komparasi dengan tambahan komparasi untuk pembobotan data menggunakan Term Frequency–Inverse Document Frequency Vectorizer dan Count Vectorizer di dalam kedua algoritma tersebut.

## A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T

## Keywords
PeduliLindungi Analisis Sentimen Komparasi
Naive Bayes, Support Vector Machine TF IDF Vectorizer Count Vectorizer The  COVID-19  pandemic  has  caused  many  changes  to  occur  in Indonesia.  In  the  PeduliLindungi  application  to  the  community,  the government  makes  the  application  to  the  community  in  the  hope  of being  able  to  provide  a  warning  if  it  enters  the  covid-19  zone  and various other information from covid-19 [1]. The main purpose of this study  is  to  analyze  the  sentiments  of  PeduliLindungi  users  who  are currently used during the Covid-19 pandemic,  where this application has begun to be used to travel anywhere and anytime to find out whether the  user  has  vaccinated  or  not  and  various  other  things.  such  as  the spread of the virus and the location of vaccination. The dataset for this study  was  taken  from  the  Play  Store.  The  algorithm  used  is  Support Vector  Machine  and  Naive  Bayes  to  classify  the  data  set.  The  data collection technique is Text Mining and compares the results of the two specified  algorithms.  The  results  of  this  research  are  Support  Vector Machine  with  TF  IDF  Vectorizer  with  89.05%  accuracy  followed  by Support Vector Machine with Count Vectorizer, Naive Bayes with TF IDF Vectorizer and Naive Bayes with Count Vectorizer .
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1] [ Januari 2022]
Ni  Putu,  2019  dalam  penelitiannya  menganalisis  sentimen  Facebook  menggunakan Naive  Bayes melakukan pengujian akurasi sebanyak tujuh kali pengujian dengan jumlah sampel yang berbeda guna mengetahui data terbaik dalam menganalisis sentiment untuk dataset tersebut [5]. Fitriyani, 2021 dalam penelitiannya  menganalisis  sentiment  aplikasi  Sambara  menggunakan Support  Vector  Machine juga menggunakan jumlah sampel yang berbeda sebanyak lima jumlah sampel berbeda [6]. Pada penelitian ini peneliti melakukan hal yang sama untuk mengetahui sampel terbaik dalam menganalisis sentiment dengan dataset yang berasal dari ulasan ( review ) pengguna PeduliLindungi di PlayStore. Dalam penelitian ini untuk melakukan komparasi, digunakannya algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine sebagai algoritma yang bisa membantu pengimplementasian guna mendapatkan hasil terbaik  dari  komparasi  kedua  algoritma  tersebut.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Text  Mining sebagai metode untuk mengumpulkan data dimana data yang diambil adalah data tulisan berupa opini publik yang akan diolah. Sumber data untuk penelitian ini adalah mengumpulkan data dari Play Store berupa  ulasan  ( review )  atau  tinjauan  dari  para  pengguna  aplikasi  PeduliLindungi  tersebut.  Dengan adanya penelitian ini diharapkan bisa mengetahui sentimen terhadap pengguna aplikasi PeduliLindungi dan  mengetahui  algoritma  dan  pembobotan  kata  terbaik  dalam  menganalisis  sentimen  pengguna aplikasi PeduliLindungi.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode penelitian merupakan acuan, rencana dan langkah-langkah dalam pelaksanaan penelitian ini guna mencapai tujuan penelitian. Metode penelitian memiliki langkah-langkah rencana yang teratur sehingga hasil yang diperoleh sesuai dengan yang diharapkan. Oleh karena itu, diperlukan langkah yang terstruktur [8]. Gambar 1  berikut ini menerangkan langkah-langkah yang dilakukan dalam penyusunan Penelitian ini:
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1] [ Januari 2022]
2.1 Text Mining Text mining merupakan teknik mengolah data yang berbentuk teks, biasanya mengekstraksi sumber data dari dokumen dengan tujuan mendeteksi kata-kata yang bisa memperantarai isi artikel atau teks untuk melakukan analisis hubungan antar dokumen. Oleh karena itu, basis untuk bahan yang dipakai dalam Text  Mining adalah  berupa  kelompok  dokumen  dengan  format  yang  tidak  teratur  dengan mengidentifikasi dan mencari pola yang menarik. Text Mining dimanfaatkan untuk mengolah dokumen yang  bermanfaat  dari  berbagai  data  yang  sumber  datanya  adalah  teks,  yang  memiliki  format  tidak terstruktur. Proses pengambilan informasi dalam teks mining dapat menghasilkan analisis emosional yang mengidentifikasi pernyataan secara emosional, baik positif maupun negatif [7].

## 2.2 Naive Bayes
Pengklasifikasi Naive  Bayes adalah  pengklasifikasi  probabilitas  sederhana  yang  menerapkan Teorema  Bayesian  dengan  asumsi  nilai  Entitas  independensi  tinggi  dimana  label  kelas  diambil  dari beberapa himpunan berhingga [8] [9]. Metode Naive Bayes merupakan metode yang memiliki beberapa keunggulan, seperti kesederhanaan dalam perhitungan, presisi tinggi dan kecepatan dalam memproses database besar [10].
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)  𝑃(𝐻)

## 𝑃(𝑋) (1)
Dimana X merupakan Data pada label yang belum diketahui, H adalah dugaan dari data X yang merupakan suatu label yang lebih khas, P (H|X) merupakan peluang dugaan H beralaskan keadaan X ( posteriori probability ), P (H) merupakan peluang dugaan H ( prior probability ), P (X|H) merupakan Peluang dari X beralaskan keadaan pada dugaan H, P (X) merupakan Peluang dari X [11].
2.3 Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma klasifikasi memproses data dengan menemukan hyperplanes , dengan tepi terbesar dari hyperplanes menjadi pembagi data antar kelas. Margin adalah jarak  antara hyperplanes dengan  data  terdekat  di  setiap  layer  [12].  Data  yang  paling  dekat  dengan hyperplanes untuk  masing-masing  layer  disebut support  vector .  Tujuan Support  Vector  Machine adalah  untuk  menguraikan  data  Tergantung  pada  margin hyperplane maksimum.  Oleh  karena  itu, Support Vector Machine memastikan untuk memaksimalkan jarak antara data yang paling dekat dengan hyperplane [13].
𝑦(𝑥)   =  𝑤𝑇𝜑(𝑥)   +  𝑏 (2)
Dimana x merupakan vektor input, w merupakan parameter bobot, φ(x) merupakan fungsi basis, dan b adalah suatu bias.

## 2.4 Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah langkah awal yang penting dalam metodologi penelitian. Dimana di tahap ini data dikumpulkan untuk keperluan penelitian. Data yang digunakan untuk penelitian harus benar- benar akurat dan jelas sumbernya. Metode pengambilan data dalam penelitian ini menggunakan metode scrapping yang dipergunakan untuk memetik data komentar, ulasan dari sebuah halaman website atau aplikasi Android dari Play Store kemudian mengolah data tersebut kedalam suatu format yang dapat disimpan [14] menggunakan python dengan link tujuan aplikasi PeduliLindungi dalam Play Store yaitu “com.telkom.tracencare”  menggunakan  library pandas dan numpy pada  ulasan  ( review )  aplikasi PeduliLindungi pada versi 4.0.2 dengan code sebagai berikut:
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1] [ Januari 2022]
from google_play_scraper import Sort, reviews_all result = reviews_all( 'com.telkom.tracencare', sleep_milliseconds=0,
lang='id', country='id', sort=Sort.MOST_RELEVANT,
)
df = pd.DataFrame(np.array(result),columns=['review'])
df.to_csv("pedulilindungiscrap.csv", index=False)

## 2.6 Filtering
Filtering data digunakan untuk menghilangkan atau menghapus data duplikat dan memilih attribute apa saja yang akan digunakan seperti username beserta data ulasan ( review ) lalu disimpan dalam format excel atau csv.

## 2.7 Labeling
Proses  pelabelan  data  diperlukan  untuk  menentukan  kelas  daripada  suatu  ulasan  ( review )  dalam dokumen  apakah  ulasan  tersebut  termasuk  kedalam  kelas  berlabel  positif  atau  negatif  dimana  kelas positif  berisi  sanjungan,  usulan,  dan  perasaan  positif  seperti  kepuasan  dari  pengguna  aplikasi, kesenangan  dan  kebahagiaan  dari  para  pengguna  aplikasi  tersebut.  Sedangkan  dalam  kelas  berlabel negatif  berisi  keluh  kesah,  keberatan,  protes,  kecaman,  dan  perasaan  negatif  seperti  kemarahan, kemurkaan dan kekecewaan [15]. Penelitian ini menggunakan pelabelan secara crowdsourcing dengan menggunakan  beberapa  orang  pelabel  guna  memaksimalkan  hasil  pelabelan  [16]  sesuai  dengan sentimen dari ulasan (review) aplikasi PeduliLindungi tersebut dengan contoh hasil pada Tabel 1.
Tabel 1 . Labeling Sentiment Content 1 Negative Gimana ini aplikasi kok ga bisa digunakan 2 Negative Setelah di update versi terbaru kok gabisa dibuka 3 Positive Sangat Membantu 4 Negative Sekarang Update Terbaru malah ga bisa masuk

## 2.8 Case Folding
Case  folding adalah  proses  penyatuan alfabet  dengan mengubah semua  huruf  menjadi lowercase [17]  dan  menghapus  pungtuasi  dan  nominal  (dalam  hal  ini  hanya  karakter  dari  a  hingga  z)  guna merapihkan data dengan contoh hasil seperti pada Tabel 2.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1] [ Januari 2022]
Tabel 2 . Case Folding I text_real setelah_caseFolding 1 Gimana ini aplikasi kok ga bisa digunakan gimana ini aplikasi kok ga bisa digunakan
2 Setelah di update versi terbaru kok gabisa dibuka setelah di update versi terbaru kok gabisa dibuka 3 Sangat Membantu sangat membantu
4 Sekarang Update Terbaru malah ga bisa masuk sekarang update terbaru malah ga bisa masuk

## 2.9 Tokenisasi
Tokenisasi adalah teknik pemecahan beralaskan kata-kata yang membentuk string input, yang bisa diartikan  sebagai  teknik  pemecahan  kalimat  menjadi  kata-kata  melalui  cara  membelah  kata-kata tersebut untuk mengurai dan menentukan sekumpulan kata struktur sintaks pada setiap kata [17] dengan contoh hasil pada Tabel 3.
Tabel 3 . Tokenisasi
setelah_caseFolding setelah_Tokenisasi
1 gimana ini aplikasi kok ga bisa digunakan [ gimana, ini, aplikasi, kok, ga, bisa, digunakan ] 2 setelah di update versi terbaru kok gabisa dibuka [ setelah, di, update, versi, terbaru, kok, gabisa, dibuka ] 3 sangat membantu [ sangat, membantu ] 4 sekarang update terbaru malah ga bisa masuk [ sekarang, update, terbaru, malah, ga, bisa, masuk ]

## 2.10 Stopword Removal and Stemming
Stopword removal adalah teknik untuk menghapus konjungsi atau kata berimbuhan seperti ‘dan’, ‘yang’,  atau  ‘ke’  hingga  hanya  menempatkan  kata-kata  bermakna  yang  memiliki  arti  penting  [18]. Selanjutnya  mengoreksi  kata-kata  yang memiliki  kesalahan  dalam eja  dan  kata-kata  pendek tertentu dalam format template data yang sudah ada dengan contoh hasil seperti pada Tabel 4.
Tabel 4 . Stopword Removal and Stemming
setelah_Tokenisasi Stopword & Stemming 1 [ gimana, ini, aplikasi, kok, ga, bisa, digunakan ] [ aplikasi, ga, bisa, guna ]
2 [ setelah, di, update, versi, terbaru, kok, ga, bisa,
dibuka ] [ update, versi, baru, ga, bisa, buka ]
3 [ sangat, membantu ] [ bantu ]
4 [ sekarang, update, terbaru, malah, ga, bisa, masuk ]
[ update, baru, ga, bisa, masuk ]

## 2.11 N-Gram
Setelah  penghapusan stopword dan  proses stemming proses  selanjutnya  adalah  membuat n- gram dimana setiap kata yang ada digabungkan secara berurutan sesuai dengan n yang ditentukan [6]. pada penelitian ini n yang ditentukan adalah (1,2) dimana minimal 1 dan maksimal 2. Dengan Proses n-gram ini dicontohkan pada Tabel 5.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1] [ Januari 2022]
Tabel 5 . N-Gram

## 2.12 Pengujian
Pada tahap  ini  dilakukannya  penerapan  algoritma  Data  Mining  untuk  mengolah data berupa teks opini  publik  terhadap  aplikasi  PeduliLindungi  yang  sudah  didapatkan.  Pada  tahap  ini  dilakukannya klasifikasi terhadap data ulasan ( review ) terhadap aplikasi PeduliLindungi di Play Store menggunakan algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes dibantu dengan pembobotan TF-IDF Vectorizer atau Count  Vectorizer dengan  jumlah  data  set  1948  ulasan  ( review )  aplikasi  PeduliLindungi dengan data training lima kali pengujian sebanyak 200 data, 400 data, 600 data, 800 data 1948 data dengan data testing memiliki jumlah yang sama dengan data testing untuk masing masing pengujian.

## 2.13 Penarikan Kesimpulan
Kesimpulan adalah suatu langkah untuk menentukan hasil dari pengujian yang telah dilakukan. Hal ini bertujuan untuk memahami dan memberikan informasi tentang algoritma Data Mining mana yang lebih baik untuk mengolah data teks yang ada [3]. Ini juga menganalisis hasil dari algoritma terbaik yang juga dikombinasikan dengan Count vectorizer atau TF IDF vectorizer .

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Pengujian Menggunakan Naive Bayes dan Support Vector Machine
Pengujian  dilakukan  menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dengan  jupyter  notebook menggunakan X Cross Validation dengan algoritma Naive bayes dan Support vector machine dengan rumus dan hasil sebagai berikut ini:
Gambar 2 . Naive Bayes dengan Count Vectorizer
Stopword & Stemming setelah_N-Gram (1,2) 1 [ aplikasi, ga, bisa, guna ] [ aplikasi, aplikasi ga, ga, ga bisa, bisa, bisa guna, guna ] 2 [ update, versi, baru, ga, bisa, buka ]
[ update, update versi, versi, versi baru, baru, baru ga, ga, ga bisa, bisa, bisa buka, buka ] 3 [ bantu ] [ bantu ]
4 [ update, baru, ga, bisa, masuk ] [ update, update baru, baru, baru ga, ga, ga bisa, bisa, bisa masuk, masuk ]
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1]
[ Januari 2022]
Pada  Gambar  4  hasil  pengujian  Algoritma Naive Bayes dengan Count Vectorizer menghasilkan nilai  akurasi  82,57%.  Nilai Class Precision Negatif 88,68% , Class Precision Positif 64,27% , Class Recall Negatif 88,14% dan Class Recall Positif 65,48%.
Gambar 3 . Naive Bayes dengan TF-IDF Vectorizer
Pada  Gambar  5  hasil  pengujian  Algoritma Naive Bayes dengan TF IDF Vectorizer menghasilkan nilai  akurasi  82,57%.  Nilai Class Precision Negatif 88,63% , Class Precision Positif 64,33% , Class Recall Negatif 88,21% dan Class Recall Positif 65,27%.
Gambar 4 . Support Vector Machine dengan Count Vectorizer
Pada  Gambar  6  hasil  pengujian  Algoritma Support Vector Machine dengan Count Vectorizer menghasilkan  nilai  akurasi  86,99%.  Nilai Class Precision Negatif 88,56% , Class Precision Positif 80,32% , Class Recall Negatif 95,02% dan Class Recall Positif 62,34%.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1] [ Januari 2022]
Pada  Gambar  7  hasil  pengujian  Algoritma Support Vector Machine dengan TF IDF Vectorizer menghasilkan  nilai  akurasi  89,05%.  Nilai Class Precision Negatif 88,37% , Class Precision Positif 92,60% , Class Recall Negatif 98,43% dan Class Recall Positif 60,25%.
Gambar 6 . Hasil Uji Naive Bayes Keseluruhan
Gambar 7 . Hasil Uji SVM Keseluruhan
Gambar 8 . Grafik Akurasi Keseluruhan
Pada Gambar 6, Gambar 7 dan Gambar 8 dengan jumlah sampel data 1:1 antara positif dan negatif dari 100  : 100  hingga 400 : 400 data mengalami peningkatan akurasi di masing masing algoritma. Namun disaat data tidak lagi 1:1 pada pengujian kelima yaitu dengan 481 data positif dan 1467 data negatif hanya Algoritma Support Vector Machine dengan TF IDF Vectorizer yang mengalami kenaikan Akurasi hingga 89,05% sedangkan pengujian lain mengalami penurunan akurasi bila dibandingkan saat pengujian 400:400 data yaitu Support Vector Machine dengan Count Vectorizer dari 88,25% turun ke 86,99% diikuti Naive Bayes dengan TF IDF Vectorizer dari 83,25% turun ke 82,57% dan Naive Bayes dengan Count Vectorizer dari 84,13% turun ke 82,57%.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1] [ Januari 2022]

## 3.2 Word cloud
Berikut ini adalah kata kata yang sering muncul di masing masing label positif dan negatif yang sudah dibentuk ke dalam word cloud guna memperlihatkan ke dalam bentuk visual.
Gambar 8 . Word Cloud Positif Gambar 9 . Word Cloud Negatif

## 4. Kesimpulan
Pada penelitian ini peneliti menggunakan dua algoritma data mining yaitu Naive Bayes dan Support Vector  Machine dalam  melakukan  klasifikasi  sentimen  dan  mengkomparasikan  kedua  algoritma tersebut  guna  melihat  algoritma  mana  yang  lebih  baik  dalam  hal  kasus  tersebut  dengan  komentar pengguna aplikasi PeduliLindungi sebagai data penelitian dengan lima kali pengujian dengan jumlah sampel  yang  berbeda.  Dalam  hasil  dan  pembahasan  pengujian  bisa  disimpulkan  bahwa  Algoritma Support  Vector  Machine yang  dibantu  TF  IDF Vectorizer dalam  kasus  ini  menjadi  algoritma  yang terbaik dalam tingkat akurasi dan perbandingan data yang bukan 1:1 pada masing masing label tidak menjadi halangan bagi algoritma ini untuk meningkatkan performanya dengan data yang lebih banyak. Dimana hal ini berarti untuk kasus ini algoritma Support Vector Machine dengan TF IDF Vectorizer memiliki  juga  tingkat  ketelitian  yang  tinggi  dibandingkan  menggunakan Count  Vectorizer ataupun dengan Algoritma Naive Bayes .
Pada hasil word cloud positif di Gambar 8 dan word cloud negatif di Gambar 9 bisa dilihat perspektif positif dan perspektif negatif dari para pengguna aplikasi PeduliLindungi. Dimana dalam word cloud negatif bisa dilihat bahwa para pengguna memiliki beberapa ketidakpuasan dan kekecewaan terhadap aplikasi  tersebut  dimana  kata-kata  yang  sering  muncul  dalam  word  cloud  negatif  adalah  ‘Login’, ‘Aplikasi’, ‘Muncul’, ‘Sertifikat’, ‘Vaksin’, ‘Tolong’, ‘Susah’ dengan frekuensi yang tinggi dimana para  pengguna  memiliki  permasalahan  login  dalam  aplikasi  dan  kesulitan  dalam  penggunaan  juga banyak  dari  para  pengguna  yang  mengeluh  tentang  sertifikat  vaksin  yang  tidak  kunjung  muncul. Berdasarkan  hasil  ini  aplikasi  PeduliLindungi  masih  memiliki  beberapa  kekurangan  terlihat  dari banyaknya pengguna aplikasi tersebut yang merasa kecewa pada Oktober - November 2021. Dalam penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan algoritma lain dengan tambahan Word 2 Vectorizer , BERT atau Bag of Words dalam pengimplementasian analisis opini publik.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1] [ Januari 2022]

## Daftar Pustaka
[1]  KEMENTERIAN  KOMUNIKASI  DAN  INFORMATIKA,  “PeduliLindungi,” Apa  itu PeduliLindungi .  https://www.pedulilindungi.id/ (diakses Nov 07, 2021).
[2]  I. W. Sudiarsa dan I. G. B. Wiraditya, “Analisis Usability Pada Aplikasi Peduli Lindungi Sebagai Aplikasi Informasi Dan Tracking Covid-19 Dengan Heuristic Evaluation,” INTECOMS , vol. 3, no. 2, hlm. 354–364, Desember 2020, doi: 10.31539/intecoms.v3i2.1901.
[3]  P.  Herino,  “Klasifikasi  Sentimen  Layanan  Ojek  Online  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” Skripsi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Riau, 2018. Diakses: Nov 08, 2021. [Daring]. Tersedia pada: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/15975
[4]  T.  Mardiana,  H.  Syahreva,  dan  T.  Tuslaela,  “Komparasi  Metode  Klasifikasi  Pada  Analisis Sentimen Usaha Waralaba Berdasarkan Data Twitter,” J. PILAR Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, hlm. 267–274, Sep 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.752https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.752.
[5]  P. S. M. Suryani, L. Linawati, dan K. O. Saputra, “Penggunaan Metode Naïve Bayes Classifier pada Analisis Sentimen Facebook Berbahasa Indonesia,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 18, no. 1, hlm. 145–148, Apr 2019, doi: 10.24843/MITE.2019.v18i01.P22.
[6]  F.  Fitriyani  dan  T.  Arifin,  “Penerapan  Word  N-Gram  Untuk  Sentiment  Analysis  Review Menggunakan Metode Support Vector Machine (Studi Kasus: Aplikasi Sambara),” SISTEMASI , vol. 9, no. 3, hlm. 610, Sep 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i3.954.
[7]  E. K. Putri dan T. Setiadi, “Penerapan Text Mining Pada Sistem Klasifikasi,” JSTIF , vol. 2, no. 3, hlm. 73–83, Oktober 2014, doi: 10.12928/jstie.v2i3.2877.
[8]  N. R. Ain, “Text Mining Dengan Metode Naive Bayes Classifier Untuk Mengklasifikasikan Berita Berdasarkan Konten,” Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya, 2018. Diakses: Nov 07, 2021. [Daring]. Tersedia pada: https://repository.its.ac.id/51007/1/1213100009-
Undergraduate_Theses.pdf
[9]  A. Hermanto, “Implementasi Text Mining Menggunakan Naive Bayes Untuk Penentuan Kategori Tugas Akhir Mahasiswa Berdasarkan Abstraksinya,” KONVERGENSI , vol. 12, no. 2, hlm. 1–10, Jul 2016, doi: 10.30996/konv.v12i2.1310.g1107.
[10] I. Ernawati, “Naive Bayes Clasifier Dan Support Vector Machine Sebagai Alternatif Solusi Untuk Text  Mining,” J.  Teknol.  Inf.  Dan  Pendidik. ,  vol.  12,  no.  2,  hlm.  33–39,  Desember  2019,  doi: 10.24036/tip.v12i2.219.
[11] F. Ratnawati, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter,” INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  hlm.  50–59,  Jun  2018,  doi: 10.35314/isi.v3i1.335.
[12] O.  Somantri,  S.  Wiyono,  dan  D.  Dairoh,  “Optimalisasi  Support  Vector Machine  (SVM)  Untuk Klasifikasi Tema Tugas Akhir Berbasis K-Means,” TELEMATIKA , vol. 13, no. 2, hlm. 59–68, Jul 2016, doi: 10.31315/telematika.v13i2.1722.
[13] D. Gunawan, D. Riana, D. Ardiansyah, F. Akbar, dan S. Alfarizi, “Komparasi Algoritma Support Vector  Machine  Dan  Naïve  Bayes  Dengan  Algoritma  Genetika  Pada  Analisis  Sentimen  Calon Gubernur Jabar 2018-2023,” J. PILAR Nusa Mandiri , vol. 6, no. 1, hlm. 121–129, Jan 2020.
[14] A. Priyanto dan M. R. Ma’arif, “Implementasi Web Scraping dan Text Mining untuk Akuisisi dan Kategorisasi Informasi Laman Web Tentang Hidroponik,” IJIS , vol. 1, no. 1, hlm. 25–33, Agustus 2018.
[15] S.  Samsir,  A.  Ambiyar,  U.  Verawardina,  F.  Edi,  dan  R.  Watrianthos,  “Analisis  Sentimen Pembelajaran  Daring  Pada  Twitter  di  Masa  Pandemi  COVID-19  Menggunakan  Metode  Naïve
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 1] [ Januari 2022]
Bayes,” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  5,  no.  1,  hlm.  157–163,  Jan  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2580.
[16] I.  Ihsan,  “Sentiment  Analysis  RKUHP  Pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine,” E-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 2, hlm. 3521–3536, Apr 2021.
[17] N. Haqqizar dan T. N. Larasyanti, “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Provider Telekomunikasi Telkomsel Di Twitter Dengan Metode Naïve Bayes,” TAU SNAR-TEK , vol. 1, no. 1, hlm. 30–33, Nov 2019.
[18] S. Khairunnisa, A. Adiwijaya, dan S. A. Faraby, “Pengaruh Text Preprocessing terhadap Analisis Sentimen Komentar Masyarakat pada Media Sosial Twitter (Studi Kasus Pandemi COVID-19),” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  5,  no.  2,  hlm.  406–414,  Apr  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.