## PENERAPAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING PADA ANALISIS SENTIMEN JUDI ONLINE DI MEDIA SOSIAL TWITTER
Okta Nur Julianti, Nana Suarna, Willy Prihartono Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B Karyamulya. Kesambi, Kota Cirebon LyAozora28@Gmail.com

## ABSTRAK
Judi  online  telah  menjadi  aktivitas  yang  populer  di  kalangan  masyarakat  terutama  dalam  era  digital  ini. Namun tidak sedikit yang mengkritik aktivitas ini karena aspek negatifnya. Permasalahan pada penelitian ini yaitu untuk mengetahui nilai akurasi, recall , serta presisi yang dihasilkan melalui algoritma naïve bayes pada sentiment judi  online  di  media  sosial twitter .  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu Natural  Language Processing melalui  KDD  ( Knowledge  Discovery  in  Database )  dan  Naïve  Bayes.  Dalam  penelitian  ini pengumpulan data dilakukan dengan teknik scraping melalui google colab. Data yang diambil merupakan data dari  twitter  menggunakan  kata  kunci  “judi  online”  dan  “dampak  judi  online”.  Data  yang  berhasil  diambil menggunakan scraping sebanyak 5.500, namun setelah dilakukan pembersihan hanya menyisakan 952 data. Data mentah  yang  sudah  siap  diolah  kemudian  dilakukan  pre-processing,  pelabelan  sentiment,  proses  TF-IDF  serta penentuan nilai akurasi, presisi, dan recall . Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi 76%, 58% nilai presisi dan 76% untuk nilai recall pada data uji sebanyak  666 dan data latih sebanyak 286.
Kata kunci :  Analisis Sentimen, Judi Online, Natural Language Processing, TF-IDF, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  yang modern ini  semakin  marak  akan penggunaan  judi  online.  Meluasnya  penggunaan  judi online bukan  hanya  terjadi  di  Indonesia  tetapi  juga terjadi  di  berbagai  negara  di  dunia.  Dalam  hal  ini, media  menjadi  sarana  penting  bagi  para  pecinta  judi online  untuk  menyampaikan  komentar  dan  pendapat tentang  pengalaman  terkait  kegiatan  tersebut. Pemasalahan  dalam  penelitian  ini  yaitu  untuk mengetahui  bagaimana  Natural  Language  Processing melalui  algoritma  Naïve  Bayes  dapat  mengetahui sentiment  positif,  negatif,  atau  netral.  Bagaimana model yang dihasilkan untuk memproses data teks dari media  sosial twitter menggunakan  TF-IDF,  serta berapa nilai akurasi recall dan presisi yang dihasilkan melalui  algoritma  naïve  bayes  pada  sentimen  judi online.
Melalui  analisis  sentimen,  tujuan  utama  adalah mengklasifikasikan teks tersebut menjadi positif, atau netral.  Untuk  memahami  respon  pengguna  terhadap pengalaman  mereka  dalam  melakukan  judi online di media  sosial  Twitter.  Perkembangan  pesat  di  bidang informatika  telah  membawa  dampak  signifikan  pada berbagai  aspek  kehidupan.  Seiring  dengan  kemajuan teknologi,  banyak  transformasi  besar  dalam  bidang komunikasi,  pendidikan,  bisnis,  kesehatan,  hiburan, dan  lainnya.  Salah  satu  dampak  penting  dari perkembangan  pesat  di  bidang  informatika  adalah kemampuan  untuk  mengumpulan  dan  menganalisis data dalam skala yang lebih besar dan lebih cepat dari pada  sebelumnya.  Dalam  konteks  analisis  sentiment pada  pengguna  judi  online,  ini  berarti  dapat mengumpulkan  dan  memproses  data  dari  ribuan pengguna media sosial Twitter secara efisien. Metode NLP  memungkinkan  untuk  menganalisis  teks  secara otomatis,  memperoleh  wawasan  yang  berharga
tentang  preferensi  dan  sikap  pengguna  terhadap  judi online.  Dengan  analisis  sentimen,  dapat  memperoleh pemahaman tentang dampak sosial dan psikologis dari judi  online,  serta  masalah  potensial  yang  mungkin akan  timbul.  Metode  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Natural  Language  Processing, yaitu teknologi yang memungkinkan komputer untuk memahami  bahasa  alami  manusia  dan  mengolah informasi yang terkandung di dalamnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Literature Review
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Putu Alvita  Wagiswari  R  D,  Indah  Susilawati,  dan  Arita Witanti  dengan  judul  “Analisis    Sentimen  pada Komentar  Aplikasi  MyPertamina  dengan  Metode Multinomial Naïve Bayes” dapat disimpulkan bahwa algoritma  naïve  bayes  berhasil  digunakan  untuk analisis  sentiment. Performa yang dihasilkan dengan data uji 30% dan data latih 70% menghasilkan akurasi sebesar  81%,  presisi  82%,  recall  79%,  dan  fl-score 80%.  Sementara  itu,  untuk  pembagian  data  uji  20% dan  data  latih  80% didapatkan  hasil  akurasi  sebesar 79%, presisi 81%, recall 78%, dan fl-score 79%.[1] Term  Frekuensi  –  Inverse  Document  Frekuensi  (TF- IDF)  adalah  metode  algoritmik  yang  memberi  bobot pada  teks.  Tf  adalah  berapa  kali  sebuah  kata  muncul dalam dokumen, sedangkan IDF adalah kebalikan dari dokumen yang memuat kata tersebut. Saat TF dan IDF dikalikan,  Anda  mendapatkan  nilai  bobot  kata tersebut[2]
Pengklasifikasi  Naïve  Bayes  adalah  metode klasifikasi probabilitas sederhana yang menggunakan teorema  Bayes  dengan  asumsi  independensi  tinggi. Penggunaan metode klasifikasi Naive Bayes didasarkan  pada  jumlah  kumpulan  data  yang
digunakan  sehingga  memerlukan  metode  yang memiliki  ciri  efisiensi  dan  akurasi  klasifikasi  yang tinggi.  Keuntungan  menggunakan  Naive  Bayes Pengklasifikasiadalah  metode  yang  menggunakan sejumlah  kecil  data  pelatihan  untuk  menentukan estimasi  parameter  yang  diperlukan  untuk  proses klasifikasi. [3]
Penelitian  terdahulu  berikutnya  yaitu  “Analisis Sentimmen  Hate  Speech  pada  Pengguna  Layanan Twitter  dengan  Metode  Naïve  Bayer  Classifier (NBC)”  yang  dilakukan  oleh  Murni,  Imam  Riadi, Abdul  Fadlil  berkesimpulan  bahwa  penelitian dilakukan  pada  data  twitter  dengan  membagi  data penelitian  menjadi  tiga  kelompok  data  training  dan testing. Yaitu data training 70% dan testing 30%, data training 30% dan testing 70%, serta training 50% dan testing 50%. Ditemukan hasil akurasi tertinggi sebesar 81%, recall 100%, dan F1-score 90% pada pembagian data  training  70%  dan  testing  30%  dengan menggunakan  model  Confusion  Matrix.  Berdasarkan hasil  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  pembagian data  optimal  utnuk  metode  Naïve  Bayes  Classifier adalah  data  training  70%,  dan  testing  30%  dengan akurasi  81%  dan  F1-score  90%,  diikuti  oleh  data training 50% dan testing 50% dengan akurasi 81% dan F1-score  89%  dan  data  traing  30%  dan  data  testing 70% dengan akurasi 80% dan F1-score 89%.[4]

## 2.2. Twitter
Twitter  merupakan  layanan  mikroblog  yang menjadi salah satu platform media sosial yang paling banyak  digunakan  karena  aksesibilitasnya  yang mudah.  Berbeda  dengan  media  sosial  lain  seperti MySpace atau Facebook yang penggunanya tidak bisa saling  membalas.  Berbeda  dengan  Twitter  yang penggunanya  bisa  diikuti  ( followed )  atau  diikuti (followed).  Jadi  ketika  seorang  pengguna  mengikuti pengguna  lain,  mereka  dapat  menerima  semua  pesan atau  postingan  dari  pengguna  yang  mereka  ikuti (diikuti).  Di  Twitter,  hal  pertama  yang  sering dilakukan  pengguna  adalah  “Tweet”,  sebuah  pesan singkat yang diposting di Twitter. Pesan tertulis hanya memiliki  140  karakter  di  setiap  tweet.  Yang  kedua adalah  “RT”  atau  Retweet,  yaitu  memposting  ulang tweet  pengguna  lain.  Tiga  karakter  “@”  digunakan untuk menyebut pengguna lain. Yang keempat adalah “D”  atau  direct  message,  dimana  pengguna mengirimkan pesan langsung ke pengguna lain dengan tetap  menjaga  privasi.  Lima  “#”  atau  hashtag digunakan untuk membuat topik utama, sehingga lebih mudah ditemukan.[5]

## 2.3. Judi Online
Judi  online  ( cyber  gambling )  adalah  salah  satu bentuk  perjudian  yang  dimainkan  secara  online melalui  komputer  atau smartphone yang  diakses melalui internet. Permainan judi online ini merupakan permainan  yang  dapat  dimainkan  oleh  siapa  saja. Pemain yang pertama kali mneginstal dan mengkonfigurasi meja atau taruhan mereka kemudian
masuk  ke  meja  taruhan  dan  memilih  salah  satu  dari banyak pilihan lainnya dan harus memilihnya dengan benar. Jadi pemain mana pun yang mendapatkan poin dengan benar menjadi juara atau pemenang, dan bagi pemain  yang  tidak  menang,  taruhannya  akan diselesaikan  sesuai  dengan  jumlah  yang  disepakati. Contoh  perjudian  online  antara  lain  poker,  domino, capsa, casino, sepak bola, dan lain-lain.[6]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Natural Language Processing
Penelitian  ini  menggunakan  metode Natural Lnaguage  Processing.  Natural  Language  Processing (NLP) adalah bidang ilmu komputer yang mempelajari bagaimana  mesin  memahami  dan  memproses  bahasa manusia.  Tujuan  utama  NLP  adalah  memungkinkan komputer  berinteraksi  dengan  manusia  dalam  bahasa alami dan memproses, menganalisis, dan menghasilkan teks atau ucapan bahasa manusia.[7].

## 3.2. Naïve Bayes
Naive Bayes adalah algoritma probabilistik yang umumnya  digunakan  untuk  masalah  klasifikasi. Pengklasifikasi Naive Bayes bukanlah suatu algoritma tunggal, namun sekumpulan algoritma klasifikasi yang semuanya  mengikuti  prinsip  yang  sama  berdasarkan teorema  Bayes,  yang  menggambarkan  probabilitas suatu peristiwa berdasarkan pengetahuan sebelumnya atau  probabilitas  lain  yang  diketahui  dari  peristiwa tersebut.[8]. Klasifikasi dari naïve bayes yaitu metode probabilitas dan statistik, dengan rumus :

## 𝑃(𝑂|𝑁) = 𝑃(𝑁|𝑂). 𝑃(𝑂)
𝑃(𝑁)
Dimana ; P(O|N)   =  Probabilitas  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis. O =   Hipotesis  bahwa  N  adalah  data  class (label).
N =   Sampel  data  yang  memiliki  class  (label) yang tidak diketahui.
P(O) =   Probabilitas hipotesis O
P (N)   =   Peluang  dari    data  sampel  yang  diamati (Probabilitas O).
Terdapat  Beberapa  tahapan  penelitian  pada klasifikasi  naïve  bayes,  yaitu  Data  Crawling merupakan  tahap  pengumpulan  dan  pelabelan  data. Lalu preprocessing yaitu tahap pembersihan, penghapusan  kata  yang  tidak  penting  (stopwords), tokenisasi,  serta  stemming  data.  Selanjutnya  ekstrasi fitur  merupakan tahap perhitungan  kata, vector, serta TF-IDF.  Dan  yang  terakhir  adalah  Naïve  Bayes Classifier, yaitu tahap pengujian serta evaluasi model. Model  tweet  di-crawling  dari  X  (Twitter)  lalu disimpan  dalam  bentuk  CSV  file.  Pelabelan  akan digunakan  untuk  membedakan  tweet  positif  dan negatif.  Metode  naïve  bayes  digunakan  pada  tahap klasifikasi  sentiment  dan  interpretasi  hasil  analisis sentiment.  Metode  penelitian  dapat  dilihat  pada gambar 1 dibawah ini

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.3. Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian in adalah  data  sekunder.  Di  mana  data  sekunder merupakan  data  yang  tidak  didapat  secara  langsung melainkan  diperoleh  dari  sumber  lain  seperti  karya ilmiah, situs web, buku, data historis, dan sebagainya. sumber data dalam penelitian ini yaitu mengambil data dari  media  sosial  twitter  kemudian  diperoleh menggunakan python.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  yaitu didapat dari postingan serta komentar dari tweet yang diperoleh  dari  media  sosial  Twitter.  Kemudian  data tersebut  diolah  menggunakan  google  colab  dengan Bahasa  pemrograman  python. Sebelum  mengunggah dataset ke google colab, langkah pertama yaitu harus mencari  dataset  terlebih  dahulu  dengan  menemukan artikel  yang  cocok  untuk  penelitian.  Lalu  setelah artiket  didapat,  kemudian  Alamat  unggahan  tersbut disalin dan diunggah ke google colab.

## 3.5. Teknik Analisis Data
Pada  penelitian  analisis  sentiment  pada  judi online di platform media sosial X yang menggunakan
metode Natural Langauge Processing (NLP) menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  alur penelitian Knowledge Discovery in Database (KDD). KDD  merupakan  metode  dalam  data  mining  utnuk memperoleh  data  dari  database  yang  terdapat  tabel- tabel yang saling berelasi. Analisis data menggunakan KDD dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini :
Gambar 2. Tahapan KDD

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian pada Pembahasan ini yaitu akan menguraikan bagaimana proses menganalisis sentiment  negatif,  positif,  maupun  netral  dari  judi online  di  media  soial  twitter  dengan  menggunakan Natural Language Processing dengan algoritma Naïve Bayes.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  proses menggunakan Bahasa pemrograman python.

## 4.1. Data
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah postingan serta komentar yang bersumber dari media sosial twitter. Pengambilan data pada penelitian ini  dilakukan  dengan scraping menggunakan tools google  colab. Lalu  dari  hasil scraping tersebut didapatkan  5.500 record dan  file  disimpan  dalam bentuk  CSV.  Kemudian  karena  banyak  data  ganda maka  dilakukan  filtering  hingga    menyisakan  data sebanyak  956 record.

## 4.2. Preprocessing
Preprocessing  sering  kali  digunakan  untuk membersihkan, mengatur, dan menyiapkan data untuk memenuhi  kebutuhan  analisis  atau  pemodelan. Prosedur ini diperlukan unutk memperbaiki kesalahan pada data mentah, yang sering kali tidak lengkap dan perdormanya  buruk.[9]  tahapan  preprocessing  terdiri dari :

## 4.2.1. Lowercasefolding Dan Cleaning
Pada tahap lowercasefolding dan cleaning, data akan diubah menjadi huruf kecil supaya teridentifikasi sebagai kata yang sama. Proses ini juga menghilangkan  angka  serta  tanda  baca  seperti  koma, titik, atau lainnya yang terdapat dalam kalimat.  Hasil penerapan. Hasil penerapan pada proses lowercasefolding  dan  cleaning  tertera  pada  tabel  1 dibawah ini :
Tabel 1. Hasil dari Proses Cleaning dan Lowercase Folding Sebelum Sesudah @hariankompas Perlu diulas dampak thd masyarakat yg masuk judi online jadi terikat pinjol dan
KTA, @ojkindonesia harus tertibkan regulasi program KTA yg marak ini termasuk dari bank bumn BBRI BMRI @erickthohir
@KemenBUMN @bank_indonesia @ KontanNews @Bisniscom
@tribunsumsel @detikcom
perlu diulas dampak thd masyarakat yg masuk judi online jadi terikat pinjol dan kta harus tertibkan regulasi program kta yg marak ini termasuk dari bank bumn bbri bmri

## 4.2.2. Tokenizing
Tokenizing  merupakan  proses  pemecahan kalimat  menjadi  kata-kata  dengan  tanda  koma  (,) sebagai  pemisahnya.  Tokenizing  dapat  dilihat  pada table 2 berikut :
Tabel 2 Hasil Tokenizing Sebelum Sesudah kisah tragis ini menggambarkan dampak serius dari kecanduan judi online kita perlu terus mendorong kesadaran akan risiko dan konsekuensi perjudian
kisah, tragis, ini, menggambarkan, dampak, serius, dari, kecanduan,
judi, online, kita, perlu, terus, mendorong, kesadaran, akan, risiko, dan, konsekuensi, perjudian

## 4.2.3. Filtering
Filtering  merupakan  tahap  untuk  mengambil kata-kata krusial dari hasil token dengan menggunakan algoritma stoplist yang berfungsi untuk menghilangkan  kata-kata  yang  kurang  relevan  atau wordlist  yang  bertujuan  menyimpan  kata-kata  yang signifikan.  Stopword  merujuk  pada  kata-kata  umum yang sering muncul dalam jumlah besar dan dianggap tidak memiliki makna. Contoh stopword yaitu “yang”, “dan”,  “dari”,  “di”,  dan  sebagainya.  Penerapan stopwords  bertujuan  untuk  menghapus  kata-kata dengan  informasi  yang  rendah  dari  sebuah  teks, sehingga focus dapat ditempatkan pada kata-kata yang lebih penting. Pada tabel 3 berikut ini merupakan hasil dari filtering :

## Tabel 3 Hasil Filtering
Sebelum Sesudah perlu dikhawatirkan maraknya judi online mengakibatkan dampak sosial yang cukup besar dikalangan masyarakat 'dikhawatirkan', 'maraknya', 'judi', 'online', 'mengakibatkan', 'dampak', 'sosial', 'dikalangan',
'masyarakat'

## 4.2.4. Stemming
Stemming  adalah  suatu  proses  yang  bertujuan untuk  menghapus  infleksi  kata  sehingga  kata-kata tersebut  dapat  disederhanakan  ke  bentuk  dasarnya, sederhananya  stemming  yaitu  penghapusan  kata imbuhan  sehingga  menyisakan  kata  dasarnya  saja. Contoh  dari  stemming  adalah  kata  “diulas”  menjadi
“ulas”. Tabel 4 dibawah ini merupakan contoh kalimat dari stemming :
Tabel 4 hasil Stemming Sebelum Sesudah akibat judi online otaknya kena akibat judi online otak kena 4.3. Pelabelan Data Setelah melewati proses sraping dan preprocessing,  data  kemudian  akan  diberi  pelabelan. Pelabelan  pada  analisis  sentiment  merupakan  proses memberikan label pada teks berdasarkan perasaan atau sentiment  yang  terkandung  di  dalamnya.  Analisis sentiment  bertujuan  untuk  menentukan  apakah  suatu teks  atau  dokumen  menyatakan  sentiment  positif, negatif, atau netral terhadap subjek atau topik tertentu. Pelabelan  data  dilakukan  dengan  menggunakan Metode lexicon.
Metode lexicon pada analisis sentiment menggunakan kamus kata-kata yang telah diberi nilai sentiment  positif,  negatif,  atau  netral.  Setiap  kata dalam teks akan diberi skor sentiment, dan nilai-nilai ini  kemudian  akan  dijumlahkan  untuk  menghasilkan nilai  sentiment  keseluruhan  dari  teks  tersebut.  Pada penelitian ini, teks dapat dikategorikan positif apabila skor yang didapat > 0. Apabila teks mendapat skor < 0 maka  teks  tersebut  dikategorikan  sebagai  sentiment negatif, dan apabila mendapatkan skor dengan nilau = 0  maka  teks  dikategorikan  sebagai  netral.  Pelabelan dapat dilihat pada tabel 5 dibawah ini :

## Tabel 5. Pelabelan Data
Komentar Label Label Score merasa miris sendiri bicara di media sosial soal bahaya dan dampak buruk judi online sementara buka story whatsapp isinya jackpot slot sama kalah parlay Negatif -22 semoga pernyataan ini bisa menginspirasi bahwa orang dampak negatif judol mari sama sama berantas judi online Positif 3 hatihati ngerinya dampak judi online slot menggiurkan tapi menjebak Netral 0
Pada  gambar  3  menjunjukkan  hasil  pelabelan dari  952  ulasan  yang  menjunjukkan  bahwa  hasil negatif  lebih  banyak  yaitu  berjumlah  75.8%,  disusul hasil  netral  sebanyak  16.5%,  dan  hasil  positif  yang sedikit yaitu 7.7%.

## Gambar 3. Hasil Pelabelan

## 4.4. Pembobotan dengan TF-IDF
Pembobotan  dalam  penelitian  ini  menggunakan term frequency-inverse document frequency (TF-IDF). TF-IDF merupakan Metode algoritma untuk pembobotan  dalam  teks.  TF  merupakan  pembobotan berapa kali kata tersebut muncul, dan IDF adalah nilai kebalikan  dari  dokumen  yang  menyimpan  kata tersebut.[] pada gambar 4 dibawah ini merupakan hasil dari TF-IDF :
Gambar 4 . Hasil TF-IDF
4.5. Analisis dan Hasil
Hasil uji evaluasi pada penelitian ini menggunakan  library  sklearn  menggunakan  proses confusion matrix yaitu sklearn.metrics yang bertujuan untuk  menggetahui  Tingkat  akurasi  pada  proses klasifikasi  yang  diperoleh  oleh  sistem.  Penelitian  ini mengimplementasikan nilai akurasi, presisi dan recall yang  menggunakan  kode  program.  Pada  gambar  5 dibawah  ini  merupakan  hasil  dari  penentuan  akurasi. Presisi, serta recall :
Gambar 5. Hasil akurasi, presisi, recall
Pada  gambar  di  atas  ditunjukkan  bahwa  nilai akurasi,  presisi  serta  recall  didapatkan,  yaitu  nilai akurasi  sebesar    76%,  nilai  presisi  58%  serta    76% untuk  nilai  recall  dengan  data  uji  sebanyak  666  dan data latih sebanyak 286.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  Preprocessing  data dilakukan untuk meningkatkan kualitas data, menghilangkan noise, dan membuat data lebih sesuai untuk pemrosesan lebih lanjut. Setelah dilakukan pre- processing,  kemudian  dilakukan  pelabelan  dengan menggunakan  kamus  lexicon.  Pelabelan  dilakukan guna menentukan sentiment positif, negatif, dan netral. Hasilnya  didapatkan  bahwa  sentiment  negatif  lebih banyak  yaitu  sebanyak  75.8%  dengan  jumlah  data sebanyak  722.  Sedangkan  pada  sentiment  positif sebanyak  7.7%  dengan  data  sebanyak  73  dan sentiment  netral  sebanyak  16.5%  dengan  data  157. Pembobotan dilakukan dengan menggunakan TF-IDF dengan 70% data training, dan 30% data testing yang menghasilkan nilai akurasi sebesar  76%, nilai presisi 58% serta  76% untuk nilai recall.
Penelitian  ini  masih  jauh  dari  kata  sempurna, sehingga  ada  beberapa  saran  yang  dapat  diberikan untuk peneliti selanjutnya; Pada penelitian selanjutnya, diharpkan ketika pengumpulan data agar lebih  terstruktur  supaya  tidak  terjadi  banyak  dupikat data  seperti  yang  didapat  pada  penelitian  ini. Diharapkan  data  yang  digunakan  pada  penelitian selanjutnya  lebih  banyak  agar  memudahkan  saat mencari  nilai  akurasi,  presisi,  serta  recall.  Pada penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  media sosial lain seperti facebook ataupun instagram.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  A.  W.  RD,  I.  Susilawati,  and  A.  Witanti, “Analisis  Sentimen  pada  Komentar  Aplikasi MyPertamina dengan Metode Multinomial Naive Bayes,” Informatics and Artificial … , vol. 1, no.
1,
2023, [Online]. Available: https://jurnal.forai.or.id/index.php/forai/article/v iew/4%0Ahttps://jurnal.forai.or.id/index.php/for ai/article/download/4/2
[2]  D.  R.  Sari,  M.  Fikry,  F.  Yanto,  and  F.  Insani, “Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  di  Twitter Terhadap  Ancaman  Resesi  Ekonomi  2023 dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” vol. 4,
pp. 577–585, 2023, doi: 10.30865/json.v4i4.6276.
[3]  A.  Mukti,  A.  D.  Hadiyanti,  A.  Nurlaela,  and  J. Panjaitan,  “Sistem  Analisa  Sentiment  Bakal Calon Presiden 2024 Menggunakan Metode NLP Berbasis Web,” Soscied , vol. 6, no. 1, p. p-ISSN, 2023.
[4]  M.  Murni,  I.  Riadi,  and  A.  Fadlil,  “Analisis Sentimen  HateSpeech  pada  Pengguna  Layanan Twitter  dengan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier (NBC),” JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) ,
vol. 10, no. 2, p. 566, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.5984.
[5]  A.  Hijratul  Rakhmah  and  T.  Allita  Putri, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PASANGAN CALON PRESIDEN 2019 PADA MEDIA  SOSIAL  TWITTER,” Jakarta  Gedung Sentra Kramat Jl. Kramat Raya .
[6]  D.  Sahputra,  A.  Afifa,  A.  M.  Salwa,  N. Yudhistira,  and  L.  A.  Lingga,  “Dampak  Judi Online Terhadap Kalangan Remaja (Studi Kasus Tebing  Tinggi),” Islamic  Counseling :  Jurnal Bimbingan Konseling Islam , vol. 6, no. 2, p. 139, 2022, doi: 10.29240/jbk.v6i2.3866.
[7]  Ernianti Hasibuan and Elmo Allistair Heriyanto, “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi Amazon  Shopping  Di  Google  Play  Store Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier,” Jurnal Teknik  dan  Science ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  13–24, 2022, doi: 10.56127/jts.v1i3.434.
[8]  P.  B.  Sihotang,  F.  D.  B.  Sitanggang,  N. Azriansyah,  and  E.  Indra,  “Penerapan  Natural Language  Processing  Untuk  Analisis  Sentimen Terhadap  Aplikasi  Streaming,” Jurnal  Ilmiah Betrik , vol. 14, no. 02, pp. 273–282, 2023.
[9]  S.  Puad  and  A.  Susilo  Yuda  Irawan,  “Analisis Sentimen  Masyarakat  Pada  Twitter  Terhadap Pemilihan Umum 2024 Menggunakan Algoritma Naïve  Bayes,” Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika , vol. 7, no. 3, 2023.
[10]  A. H. Rakhmah, T. A. Putri, and L. B. Masalah, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Pasangan  Calon Presiden  2019  Pada  Media  Sosial  Twitter,” Jurnal Lentera Ict , no. ISSN 2338-3143, pp. 1– 11, 2019.
[11]  D.  P.  Donny,  “Analisis  Sentimen  Opini  Publik Terhadap  Chatgpt  di  Twitter  Menggunakan Metode  Naive  Bayes,” Jurnal  Nasional  Ilmu Komputer ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  35–44,  2023,  doi: 10.47747/jurnalnik.v4i4.1417.