Analisis Sentimen dengan Metode Naïve Bayes , SMOTE dan Adaboost pada Twitter Bank BTN
Kurnia 1* , Indah Purnamasari 2 , Dedi Dwi Saputra 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 10 July 2022 Received in revised form 2 December 2022 Accepted 16 February 2023 Available online April 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i2.707
Keywords: Sentiment Analysis; Naïve Bayes ; SMOTE ; Adaboost ; Bank BTN.
Kata Kunci: Analisa Sentimen; Naïve Bayes ; SMOTE ; Adaboost ; Bank BTN.

## a b s t r a c t
Social media has become a means of sharing information with each other, from being a means  of  promotion  to  being  used  to  spread  opinions.  Because  of  the  ease  of technology,  anyone  can  access  social  media  and  comment  on  issues  that  are  being discussed.  Branding  image  is  also  an  important  thing,  because  people  can  interact directly through social media, be it support or criticism. So this study was conducted to analyze the sentiment on twitter towards Bank BTN as a bank that has long focused on housing  loans.  To  analyze  the  sentiment,  an  experiment  was  carried  out  by  a combination of SMOTE, Naïve Bayes and Adaboost algorithms. Before calculating the algorithm,  stemming  and  stopwords  are  carried  out  so  that  the  data  used  does  not contain noise. The results showed that the combination of SMOTE, Naïve Bayes, and Adaboost showed the best modeling results with an accuracy of 87.05%, precision of 90.63%, recall of 83.00%, and AUC of 0.909.

## a b s t r a k
Media sosial menjadi sarana untuk saling berbagi informasi, dari sebagai sarana promosi hingga digunakan untuk menyebarkan opini. Karena kemudahan teknologi, dimanapun orang  dapat  mengakses  media  sosial  dan  mengomentari  isu  yang  sedang  ramai dibicarakan. Branding image juga  menjadi suatu hal yang penting, karena masyarakat dapat berinteraksi langsung lewat media sosial baik itu dukungan atau kritikan. Sehingga penelitian ini dilakukan untuk menganalisa sentiment yang ada pada media sosial twitter terhadap  Bank  BTN  sebagai  Bank  yang  sudah  lama  berfokus  dalam  bidang  Kredit Pemilikan  Rumah.  Untuk  menganalisa  sentimen  tersebut  dilakukan  percobaan kombinasi  algoritma  SMOTE,  Naïve  Bayes  dan  Adaboost.  Sebelum  dilakukan perhitungan  algoritma,  dilakukan  tahapan  stemming  dan  stopwords  agar  data  yang digunakan  tidak  mengandung  noise.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  kombinasi SMOTE, Naïve Bayes, dan Adaboost menunjukan hasil pemodelan yang paling baik dengan akurasi sebesar 87.05%, presisi sebesar 90.63%, recall sebesar 83.00%, dan AUC sebesar 0.909.
*Author. Email: 11211155@nusamandiri.ac.id 1* , indah.ihi@nusamandiri.ac.id 2 , dedi.eis@nusamandiri.ac.id 3 . © E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Media  sosial  menjadi  sarana  untuk  saling  berbagi informasi  bahkan  dapat  digunakan  untuk  sarana promosi, baik untuk perusahaan atau produk tertentu menurut  Kotler  dan  Keller  dalam  Augustinah  [1]. Bahkan dalam hal pariwisata, hingga politik. Karena media sosial juga bisa digunakan untuk menyebarkan opini-opini baik itu negatif ataupun positif. Adanya gadget,  yang  membuat  setiap  orang  dapat menggunakan  media  sosial  dimanapun  selama terdapat akses internet [2]. Karena hal tersebut, maka setiap  orang  atau  entitas  perusahaan  berusaha membangun  media  sosial  sebagai  jembatan komunikasi. Sehingga menjadi penting untuk sebuah perusahaan untuk membangun suatu image branding yang baik di masyarakat sehingga mendapat umpan balik yang positif.
Diantara media sosial populer saat ini salah satunya adalah Twitter , dimana saat ini di Indonesia digunakan sebanyak  58,3  %  pengguna  media  sosial  dengan jumlah pengguna sebesar 18,45 Juta orang [3]. Para pengguna  tersebut  menggunakan Twitter sebagai tempat untuk mengunggah atau menyampaikan opini pribadinya  ataupun  mengomentari  suatu  isu  yang timbul  dengan  adanya  fitur Trending  Topics untuk mengetahui isu yang paling banyak diperbincangkan. Bagi  entitas brand atau  perusahaan, twitter juga digunakan  sebagai  wadah  untuk  dapat  berinteraksi secara  langsung  dengan  pengguna  nya  dengan komentar atau respon yang beragam. Bahkan karena twitter  itu  sangat  terbuka,  tidak  jarang  pula  banyak yang  menyampaikan  pertanyaan  atau  keluhannya secara langsung lewat akun-akun media sosial brand atau  perusahaan  ini.  Untuk  itu  peneliti  bermaksud untuk  melakukan  penelitian  terhadap  respon masyarakat  yang  ada  pada  media  sosial  dan menganalisa  sentimen  yang  ada  sehingga  dapat menjadi  suatu  bentuk  klasifikasi  yang  dapat diterapkan.
Penelitian  ini  menggunakan  data  dari Twitter Bank BTN  dengan  metode Crawling data  menggunakan Rapidminer .  Bank  BTN  dijadikan  objek  penelitian karena sejarah panjangnya dan fokus bisnis Bank ini yaitu pada produk Kredit Pemilikan Rumah dan telah melayani masyarakat selama 72 tahun. Tentunya hal ini  menimbulkan  sentiment  di  masyarakat  atas pelayanan  Bank  BTN  selama  ini.  Berdasarkan  latar
belakang tersebut, maka dilakukan penelitian ini untuk melihat  sentiment  yang  ada  kepada  Bank  BTN  dari masyarakat  dan  dilakukan  analisa  sentimen  dengan klasifikasi Positive dan Negative .
Penelitian ini dilakukan menggunakan algoritma Naïve Bayes , SMOTE dan Adaboost untuk melihat kombinasi algoritma  mana  yang  paling  baik  dalam  melakukan klasifikasi analisa sentimen. Beberapa penelitian yang peneliti  jadikan  sebagai  referensi  diantaranya  yang dilakukan oleh Eka Rini Yulia dkk , bahwa algoritma Naïve  Bayes merupakan  metode  yang  cukup  tepat untuk mengklasifikasi teks review pada playstore (Yulia &  Solecha,  2021).  Pranckevicius dkk ,  menggunakan algoritma Naïve  Bayes,  Random  Forest,  Decision  Tree, Support  Vector  Machine ,  dan Logistics  Regression hasil eksperimen yang dilakukan Naïve Bayes mendapatkan akurasi  1-2%  lebih  besar  dibanding  algoritma  yang lain  [4].  Kemudian  yang  dilakukan  Dedi  D.  Saputra dkk ,  bahwa SMOTE dapat  melakukan  optimasi terhadap algoritma Naïve Bayes sehingga mendapatkan akurasi 86.33% dibandingkan sebelumnya yang hanya sebesar  78.88%,  hal  ini  karena SMOTE mampu menangani permasalahan ketidakseimbangan data [5]. Serta penelitian yang dilakukan oleh Latief dkk (2021) mendapatkan  bahwa  algoritma Adaboost dapat memberikan  prediksi  permasalahan churn yang  lebih akurat  dibandingkan  algortima XGBoost dan random forest [6].  Penelitian  yang  dilakukan  Agus  Byna dkk (2020),  juga  membuktikan  bahwa  terdapat peningkatan nilai akurasi algortima Naïve Bayes setelah dilakukan  optimasi  dengan  algoritma Adaboost [7]. Saifurrahman dkk juga melakukan penelitian dengan menganalisa  sentimen  dari  aplikasi  duolingo  dengan metode Naïve Bayes dan SMOTE , terjadi peningkatan yang  signifikan  atas  penggunaan SMOTE dalam penelitian, dampak kenaikan akurasi sebesar 14.81% [8].
Sentimen  analisis  yang  sering  juga  dikenal Opinion Mining adalah suatu metode pendekatan analisis dalam hal  mempelajari  dan  menganalisis  tentang  emosi, sikap,  pandangan,  dan  pendapat  seseorang  dari sebuah  teks.  Pemikiran  dasar  dari  analisis  ini  adalah dengan  mendeteksi  polaritas  suatu  teks  dan melakukan klasifikasi. Polaritas ini dapat dikategorikan sebagai “ Positif ”, “ Negatif ”, atau “ Netral ” [9][10][11]. Salah satu kunci hal ini adalah text mining atau Natural  Languange  Processing (NLP),  seperti  yang diketahui  hal  ini  berkaitan  dengan  bagaimana
mengekstrak data atau makna dari sebuah teks [12]. Tujuan text mining adalah mencari informasi baru dari sebuah  teks  atau  kalimat  dan  dalam  melakukan  ini diperlukan Analisa yang saling terhubung [13].
Naïve Bayes Classifier adalah model sederhana dalam klasifikasi  teks.  Ini  adalah  model  sederhana  dari Bayesian  network  yang  memiliki  keunggulan diantaranya cepat, sederhanda serta akurasi yang baik [14]. Naïve Bayes memiliki ciri prediksi atau perkiraan yang kuat terhadap setiap kejadian atau kondisi [13]. SMOTE bertugas  melakukan  upsampling  atas imbalanced  data  yang  timbul  dalam dataset .  Sejak diciptakan pada tahun 2002, SMOTE telah terbukti berhasil diaplikasikan dengan beberapa domain yang berbeda. SMOTE juga telah menginspirasi beberapa pendekatan untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas [15]. Adaboost atau Adaptive Boosting salah satu boosting algoritma yang populer, langkah utamanya adalah membuat weak learners yang tidak  memiliki  korelasi  dan  menggabungkan prediksinya [6]. Adaboost tidak memberikan hasil yang maksimal secara individual, tetapi memberikan hasil yang  maksimal  secara  bersama-sama.  Penelitian  ini menggunakan 2 aplikasi utama, yaitu rapidminer dan Gataframework . Gataframework adalah aplikasi web yang menyediakan  layanan  dalam  hal text  processing yang dapat  membantu  dalam  proses stemming atau normalisasi kata dalam Bahasa Indonesia. Beberapa fitur  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah annotation  removal,  transformation  URL,  tokenize regular  expression,  stemming  Indonesian,  dan Indonesian stop word removal [5][16].

## 2. Metode Penelitian
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan  atas  tahapan  penelitian  yang  dilakukan diantaranta terdiri sebagai berikut:

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  metode Crawling data dari twitter dengan menggunakan tools yang ada pada aplikasi RapidMiner. Untuk mengakses data twitter, sebelumnya harus dilakukan koneksi ke API  Twitter  dengan  cara  login  menggunakan  akun Twitter  yang  dimiliki.  Tools  yang  digunakan  pada RapidMiner. Tools yang digunakan dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 2. Crawling Twitter Tools Rapidminer Preprocessing Tahap 1 (Gataframework) Fitur  yang  digunakan  pada  aplikasi Gataframework dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 3. Fitur Gataframework
Penjelasan atas fitur yang digunakan adalah sebagai berikut:
a. Annotation Removal Tahapan ini menghilangkan anotasi yang ada dalam dataset .
b. Transformation: Remove URL
Setelah anotasi dihilangkan, selanjutnya dilakukan penghapusan  terhadap  link  atau  URL  yang  ada pada dataset .
c. Tokenize Regular Expression (Regexp) Proses  ini  dilakukan  untuk  menghilangkan  tanda baca atau simbol atau karakter khusus lain
d. Indonesian Stemming
Proses stemming adalah mengubah kata yang ada pada dataset yang memiliki imbuhan, menjadi kata dasar berdasarkan bahasa Indonesia menggunakan database  kata  dasar  yang  ada  pada  aplikasi Gataframework.
e. Indonesian Stop Word Removal
Proses  ini  dilakukan  untuk  menghilangkan  kata- kata  yang  tidak  relevan  untuk  digunakan  untuk penilaian  sentimen  seperti  kata  untuk,  dengan, lalu,  karena  kata-kata  ini  tidak  memiliki  makna apabila  berdiri  sendiri.  Kata  tersebut  perlu  kata lain  sehingga  memiliki  makna.  Kamus  data  kata stop word menggunakan basis data yang ada pada aplikasi Gataframework .

## Preprocessing Tahap 2 (Rapidminer)
Pemodelan  preprocessing  tahap  2  pada  aplikasi Rapidminer dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Pemodelan Preprocessing tahap 2 ( Rapidminer )
Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  pada  aplikasi Rapidminer dalam melakukan preprocessing tahap 2 ini diantaranya,
a. Transform Case
Operator  ini  digunakan  untuk  merubah  semua karakter  atau  huruf  dalam dataset menjadi  sama (misal: menjadi huruf besar semua atau huruf kecil semua).
b. Tokenization
Operator  ini  digunakan  untuk  memecah  satu rangkaian  teks  kalimat  menjadi  bentuk  per  kata. Istilah atas kata yang sudah dipecah biasa disebut token.
c. Filter Token (By Length)
Operator  ini  digunakan  untuk  melakukan  filter kata  yang  ada  sesuai  parameter  yang  akan  kita tentukan.  Pada  penelitian  ini  parameter  yang digunakan  adalah  kata  yang  terdiri  minimal  3 karakter dan maksimal 25 karakter.
d. Stemming .
Stemming ini digunakan untuk lebih melengkapi hasil  stemming  yang  sudah  dilakukan  pada Gataframework . e. Stopwords Operator  ini  digunakan  untuk  menghilangkan kata yang tidak diperlukan atau tidak memiliki arti yang  tidak  mempengaruhi  hasil  penelitian.  Ini
digunakan untuk mengurangi waktu proses dalam Cross Validation sehingga menjadi lebih efektif.
Pengujian  dengan  Algoritma  Naive  Bayes,  SMOTE  dan Adaboost
Tahap  ini  dilakukan  pengujian  kombinasi  algoritma yang  dapat  menghasilkan  kualifikasi  terbaik  yang dapat  digunakan.  Ujicoba  kombinasi  algortima digunakan  untuk  mendapatkan  data  kualifikasi  yang dapat digunakan dalam proses analisa sentimen.

## Evaluation
Pada tahap ini performa kombinasi algoritma diukur berdasarkan  sistem.  Hasil  evaluasi  ini  akan ditampilkan dalam bentuk confussion matrix yang terdiri dari accuracy,  precission, dan recall serta  kualitas  hasil modelling dapat dilihat lewat AUC .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  penelitian  berdasarkan  metode  peneltian  yang telah  dijelaskan  sebelumnya  diantaranya  adalah sebagai berikut:
Gambar 5. Proses dalam rapidminer Pengumpulan Data Tweet yang dikumpulkan adalah tweet yang ada pada akun twitter @bankbtn. Populasi dalam penelitian ini adalah  seluruh  komentar/ tweet yang  ada  pada  akun @bankbtn,  dan  sampel  yang  digunakan  adalah sebanyak 500 data tweet yang diambil dalam rentang waktu  Desember  2021 – Maret  2022.  Selanjutnya tweet tersebut dilakukan pelabelan dengan sentiment
“ Positive ” dan “ Negative ”. Hasil crawling dan pelabelan dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 6. Dataset hasil Crawling dan Labelling
Preprocessing Tahap 1 (Gataframework)
a. Annotation Removal
Tabel 1. Hasil Annotation Removal Text @Anotation Removal "Solusi yg dtawarkn ini bgmn kita mensinergikan tanah yg disediakan o/ @KAI121,Perumnas yg mbangun dbntu oleh BUMN Karya,@bankbtn yg mberikn financing dbntu o/ Jasa Keuangan,@pln_123& @TelkomIndonesia bsinergi mberikn solusi yg tbaik, - @erickthohir- #Eri "solusi  yg  dtawarkn ini bgmn kita mensinergikan  tanah yg  disediakan  o/  yg mbangun  dbntu  oleh bumn karya, yg mberikn financing dbntu o/ jasa keuangan, bsinergi mberikn  solusi  yg tbaik, - #eri
b. Transformation: Remove URL
Tabel 2. Hasil Transformation: Remove URL @Anotation Removal
Transformation: Remove URL "solusi yg dtawarkn ini bgmn kita mensinergikan  tanah yg  disediakan  o/  yg mbangun  dbntu  oleh bumn karya, yg mberikn financing dbntu o/ jasa keuangan, bsinergi mberikn  solusi  yg tbaik, - #eri "solusi yg dtawarkn ini bgmn kita mensinergikan  tanah yg  disediakan  o/  yg mbangun  dbntu  oleh bumn karya, yg mberikn financing dbntu o/ jasa keuangan, bsinergi mberikn  solusi  yg tbaik, - #eri
c. Tokenize Regular Expression (Regexp) Tabel 3. Hasil Regexp Transformation: Remove URL Regexp "solusi yg dtawarkn ini bgmn kita mensinergikan  tanah yg  disediakan  o/  yg mbangun  dbntu  oleh bumn karya, yg mberikn financing dbntu o/ jasa keuangan, bsinergi mberikn  solusi  yg tbaik, - #eri solusi  yg  dtawarkn  ini bgmn kita mensinergikan  tanah yg  disediakan  o  yg mbangun  dbntu  oleh bumn karya yg mberikn financing dbntu o jasa keuangan bsinergi mberikn solusi yg tbaik eri d. Indonesian Stemming
Tabel 4. Hasil Indonesian Stemming Regexp Indonesian Stemming solusi yg dtawarkn i ni bgmn kita mensinergikan  tanah yg  disediakan  o  yg mbangun  dbntu  oleh bumn karya yg mberikn financing dbntu o jasa keuangan bsinergi mberikn solusi yg tbaik eri solusi  yg  dtawarkn  ini bgmn  kita  sinergi tanah  yg  sedia  o  yg mbangun  dbntu  oleh bumn karya yg mberikn financing dbntu  o  jasa  uang bsinergi mberikn solusi yg tbaik eri

## e. Indonesian Stop Word Removal
Tabel 5. Hasil Indonesian Stop Word Removal Indonesian Stemming  Indonesian Stop word removal solusi  yg  dtawarkn  ini bgmn  kita  sinergi tanah  yg  sedia  o  yg mbangun  dbntu  oleh bumn karya yg mberikn financing dbntu  o  jasa  uang bsinergi mberikn solusi yg tbaik eri solusi  dtawarkn  bgmn sinergi  tanah  sedia mbangun dbntu bumn karya
mberikn financing  dbntu  jasa uang bsinergi mberikn solusi tbaik eri
No Text Status
1 "Solusi yg dtawarkn ini bgmn kita mensinergikan tanah yg disediakan o/ @KAI121,Perumnas yg mbangun dbntu oleh BUMN Karya,@bankbtn yg mberikn financing dbntu o/ Jasa
Keuangan,@pln_123& @TelkomIndonesia bsinergi mberikn solusi yg tbaik, -@erickthohir- #Eri
positive
3 @agnesriani @bankbtn_syariah @bankbtn Hai Sahabat BTN Syariah @agnesriani mengenai hal tersebut kami sarankan untuk kakak dalam melakukan pengkinian data silahkan dilakukan di Kantor
Cabang BTN Syariah terdekat dengan membawa Buku Tabungan, Kartu ATM, dan KTP yang masih berlaku. Tks^Sasa positive
4 @AngkuKayo Ngadi2 emang @bankbtn ini. Lintah darat banget
negative
5 @aninditop12 @bankbtn Siap kak positive
Preprocessing Tahap 2 (Rapidminer) a. Transform Case
Tabel 6. Hasil Transform Case Indonesian Stop Word Removal Transform Case solusi dtawarkn bgmn sinergi  tanah  sedia mbangun dbntu bumn karya mberikn financing  dbntu  jasa uang bsinergi mberikn solusi tbaik eri solusi dtawarkn bgmn sinergi  tanah  sedia mbangun dbntu bumn karya mberikn financing  dbntu  jasa uang bsinergi mberikn solusi tbaik eri b. Tokenize Tabel 7. Hasil Tokenize Transform Case Tokenize solusi  dtawarkn  bgmn sinergi  tanah  sedia mbangun dbntu bumn karya mberikn financing  dbntu  jasa uang bsinergi mberikn solusi tbaik eri solusi dtawarkn bgmn sinergi tanah sedia mbangun dbntu bumn karya mberikn financing dbntu jasa uang bsinergi mberikn solusi tbaik eri c. Filter Tokens (by Length) Tabel 8. Hasil Filter Tokens (By Length) Tokenize Filter Token (by Length) solusi dtawarkn bgmn sinergi tanah sedia mbangun dbntu bumn karya solusi dtawarkn bgmn sinergi tanah sedia mbangun dbntu bumn karya mberikn financing dbntu jasa uang bsinergi mberikn solusi tbaik eri mberikn financing dbntu jasa uang bsinergi mberikn solusi tbaik eri
d. Stemming Tabel 9. Hasil Stemming tambahan Filter Token (by Length) Stemming solusi dtawarkn bgmn sinergi tanah sedia mbangun dbntu bumn karya mberikn financing dbntu jasa uang bsinergi mberikn solusi tbaik eri solusi tawar bagaimana sinergi tanah sedia bangun bantu bumn karya beri financing bantu jasa uang bersinergi beri solusi terbaik eri
e. Stopwords Tabel 10. Hasil Stopwords tambahan Stemming Stopwords solusi dtawarkn bgmn sinergi tanah sedia mbangun dbntu bumn karya mberikn financing solusi tawar bagaimana sinergi tanah sedia bangun bantu bumn karya beri financing
dbntu jasa uang bsinergi mberikn solusi tbaik eri bantu jasa uang bersinergi beri solusi terbaik eri
Penggunaan SMOTE Penggunaan SMOTE dapat  menangani dataset yang statusnya  imbalance  sehingga  dapat  memberikan hasil  klasifikasi  yang  lebih  baik.  Perbedaan dataset sebelum  dan  setelah  diberikan  operator SMOTE adalah sebagai berikut:
Gambar 7. Dataset sebelum penggunaan SMOTE
Gambar 8. Dataset setelah penggunaan SMOTE

## Evaluation
Setelah  dilakukan  tahapan  sebelumnya,  selanjutnya dilakukan  perhitungan  hasil  kualifikasi  dan percobaan kombinasi algoritma untuk mendapatkan hasil kualifikasi yang paling baik. Hasil evaluation dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 11. Hasil Confussion Matrix Algoritma T P F P F N T N Adboost + Naïve Bayes 10 7 54  57 282
Naïve Bayes 11 1 70  53 266 SMOTE + Naïve Bayes 31 1 70  25 266 SMOTE + Adboost + Naïve Bayes 30 6 57  30 279 Tabel 12. Hasil Evaluasi Algoritma Accu racy Precis ion Rec all A U C
Adboost + Naïve Bayes 77.80 % 83.27 % 83.9 1% 0.7 59 Naïve Bayes 75.40 % 83.49 % 79.1 4% 0.6 14 SMOTE + Naïve Bayes 85.87 % 91.66 % 79.1 4% 0.8 63 SMOTE + Adboost + Naïve Bayes 87.05 % 90.63 % 83.0 0% 0.9 09

## 4. Kesimpulan dan Saran
Kondisi  imbalance dataset cukup  berpengaruh  pada hasil  kualifikasi  algoritma,  terbukti  apabila  tanpa ditambahkan operator SMOTE , hasil kualifikasi yang didapat  masih  dibawah  78%  akurasinya.  Hasil penelitian  juga  membuktikan  operator SMOTE memang efektif untuk mengatasi kondisi ini, terbukti dengan  kenaikan accuracy menjadi  sebesar  85.87%. Hasil  penelitian  juga  didapat,  kombinasi  algoritma SMOTE , Naïve  Bayes dan Adaboost terbukti memberikan  hasil  kualifikasi  terbaik,  dengan akurasi sebesar  87.05%,  precission  90.63%,  recall  83.00% serta  AUC  0.909.  Hasil  ini  sudah  cukup  apabila diterapkan  menjadi  sebuah  mesin  klasifikasi.    Saran dalam  penelitian  lanjutan  adalah  memperbanyak jumlah dataset yang  ada  dan  melakukan  pengujian terhadap  algoritma  yang  telah  diuji  untuk  melihat kehandalan  kombinasi  algoritma  ini  serta  dilakukan penerapan menjadi sebuah mesin klasifikasi.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Augustinah, F. & W., 2019. Pemanfaatan Media Sosial Sebagai Sarana Promosi Makanan Ringan Kripiki  Singkong  Di  Kabupaten  Sampang. Jurnal Dialektika, 4(2), pp. 1-20.
Kurnia, Indah Purnamasari, Dedi Dwi Saputra / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (2) 2023, 235-242
[2] Marpaung,  J.,  2018.  Pengaruh  Penggunaan Gadget Dalam Kehidupan. Jurnal KOPASTA, 5(2), pp. 55-64.
[3] Kemp, S., 2022. Digital 2022: Indonesia. [Online] Available at: https://datareportal.com/reports/digital-
2022-indonesia [Accessed 08 April 2022].
[4] Pranckevicius, T. & Marcinkevicius, V., 2017. Comparison of Naïve Bayes, Random Forest, Decision Tree, Support Vector Machines, and Logistic  Regression  Classifiers  for  Text Reviews  Classification. Baltic  J.  Modern
Computing, 5(2), pp. 221-232.
[5] Saputra,  D.  D.  et  al.,  2019.  Optimization Sentiments  of  Analysis  from  Tweets  in myXLCare using Naive Bayes Algorithm and Synthetic  Minority  Oversampling  Technique Method. Journal  Of  Physics:  Conference  Series, Volume 1471, pp. 1-7.
[6] Latief,  I.  M.,  Subekti,  A.  &  Gata,  W.,  2021. PREDIKSI  TINGKAT  PELANGGAN CHURN PADA PERUSAHAAN TELEKOMUNIKASI DENGAN ALGOITMA ADABOOST. Jurnal Informatika,
21(1), pp. 34-43.
[7] Byna, A. & Basit, M., 2020. Penerapan Metode Adaboost  Untuk  Mengoptimasi  Prediksi Penyakit  Stroke  Dengan  Algoritma  Naïve Bayes. Jurnal  SISFOKOM  (Sistem  Informasi  dan Komputer), 09(03), pp. 407-411.
[8] Chohan, S., Nugroho, A., Bayu Aji, A. M. & Gata,  W.,  2020.  Analisis  Sentimen  Aplikasi Duolingo Menggunakan Metode Naïve Bayes dan  Synthetic  Minority  Over  Sampling Technique. Paradigma – Jurnal  Informatika  dan Komputer, 22(2), pp. 139-144.
[9] Wongkar,  M.  &  Angdresey,  A.,  2019. Sentiment  Analysis  Using  Naive  Bayes Algorithm  Of  The  Data  Crawler  :  Twitter. 2019 Fourth International Conference on Informatics and Computing (ICIC), pp. 1-5.
[10] Kanimozhi, P. & Elavarasi, D., 2018. A Survey on  Sentiment  Analysis  using  Twitter  Dataset. International  Journal  of  Engineering  Research  & Technology (IJERT), 6(14), pp. 1-3.
[11] Alsaeedi, A. & Khan, M. Z., 2019. A Study on Sentiment  Analysis  Techniques  of  Twitter Data. (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 10(2), pp. 1-2.
[12] Swamynathan,  M.,  2017. Mastering  Machine Learning  with  Python  in  Six  Steps. New  York: Apress Media, LLC.
[13] Ramadhani, S.H. and Wahyudin, M.I., 2022. Analisis Sentimen Terhadap Vaksinasi Astra Zeneca pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan K-NN. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , 6 (4), pp.526- 534.
[14] Indrayuni,  E.,  2019.  Klasifikasi  Text  Mining Review Produk Kosmetik Untuk Teks Bahasa Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes. JURNAL KHATULISTIWA INFORMATIKA, VII(1), pp. 29-36.
[15] Fernandez, A., Garcia, S., Herrera, F. & Chawla, N.  V.,  2018.  SMOTE  for  Learning  from Imbalanced  Data:  Progress  and  Challenges, Marking  the  15-year  Anniversary. Journal  of Artificial  Intelligence  Research, Issue  61,  pp.  863- 905.
[16] Yulia, E. R. & Solecha, K., 2021. Implementasi Particel  Swarm  Optimization  (PSO)  pada Analysis  Sentiment  Review  Aplikasi  Trafi menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  (NB). Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, 7(1), pp. 25- 29.