## PENGARUH PEMBOBOTAN EMOJI TERHADAP EVALUASI ALGORITME NAÏVE BAYES PADA KOMENTAR PELECEHAN SEKSUAL
Ismi Damayanti, Tesa Nur Padilah, Ultach Enri Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia
1910631170088@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Sebuah  akun  dengan  usename  @kuydotid  mengunggah  video  tentang  berita  kasus  pelecehan  seksual Universitas Gunadarma. Dengan  munculnya banyak komentar dari pengguna Tiktok tentang kejadian tersebut, maka  pendapat-pendapat  tersebut  perlu  dianalisis  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  yang  terkandung  di dalamnya.  Penelitian  ini  menambahkan  pembobotan  opini  non-tekstual  berupa  emoji  untuk  menguji  pengaruh terhadap  hasil  akurasi.  Penambahan  pembobotan  emoji  ini  dilakukan  guna  menghindari  makna  ambigu  pada sebuah komentar.Untuk penelitian ini, objek yang akan diteliti adalah komentar pengguna dari sosial media Tiktok pada unggahan @kuydotid tentang kasus pelecehan seksual di Universitas Gunadarma. Data tersebut berisi teks dan  emoji  (non-tekstual)  untuk  dianalisis  sentimen.  Pada  penelitian  ini,  metodologi  yang  digunakan  adalah Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)Pada  penelitian  ini  evaluasi  data  mining  menggunakan confussion matrix yang  menghasilkan  nilai accuracy,  precision dan recall .  Penggunaan  pembobotan  emoji  telah  terbukti memiliki pengaruh positif terhadap pengklasifikasian dan akurasi sistem. Hal ini dapat dilihat dari peningkatan nilai evaluasi.
Kata kunci: Klasifikasi, Pelecehan Seksual, Pembobotan Emoji

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  telah  terjadi  begitu cepat dan memberikan banyak manfaat, salah satunya adalah  informasi  lebih  mudah  dan  cepat.  Sebanding dengan  perkembangan  yang  cepat  dalam  teknologi, masyarakat dalam  lingkungan  sosial telah  menguasai ilmu  dan  teknologi  penggunaan  internet,  khususnya media sosial [1].
catatan  laporan  survei Reuters  Institute  Digital News Report (2022)  menemukan data sebanyak 16% dari  responden  di  Indonesia  mengandalkan  Tiktok sebagai  sumber  informasi.  Menurut  laporan We  Are Social dan Hootsuite pada bulan Januari 2023, Tiktok telah mencapai jumlah pengguna sebesar 1,05 miliar di seluruh  dunia.  Pada  bulan  Januari,  Tiktok  berada  di peringkat  keenam  sebagai  aplikasi  media  sosial dengan  jumlah pengguna terbanyak di  seluruh dunia. Jumlah  pengguna  Tiktok  secara  global  meningkat sebesar 18,8% dibandingkan dengan tahun sebelumnya.
Tiktok  merupakan  salah  satu  aplikasi  berita berbasis  android  yang  menjadi  tempat  banyak  orang mencari  dan  menyebarkan  berita  terbaru.  Terdapat banyak  pilihan  berita  yang  dapat  diakses  dengan mudah,  mulai  dari  berita  di  Indonesia  hingga  berita mancanegara.  Salah  satu  topik  berita  yang  sedang menarik perhatian publik saat ini adalah tentang kasus pelecehan seksual, termasuk kasus pelecehan seksual di  commuter  line  stasiun  Sudimara  dan  kekerasan seksual  yang  diterima  13  santriwati  di  Bandung. Sebagaimana  dijelaskan  kekerasan  seksual  diartikan sebagai  setiap  perilaku  yang  tertuju  pada  seksualitas atau  organ  seksual  seseorang  tanpa  persetujuan mereka,  dengan  unsur  paksaan  atau  ancaman,
termasuk  pelecehan  seksual  dan  perdagangan perempuan untuk tujuan seksual [2].
Hasil  survei International  NGO  Forum  on Indonesian  Development (2021)  menemukan  bahwa 71,8  persen  masyarakat  Indonesia  pernah  mengalami kekerasan seksual baik terhadap diri sendiri, keluarga maupun  orang  lain  yang  mereka  kenal.  Dari  jumlah tersebut, 65,1% dari mereka yang disurvei menyatakan pernah  mengalami  pelecehan  seksual,  ini  merupakan jenis  tertinggi  yang  sering  kita  kenali.  Upaya  untuk memerangi  pelecehan  seksual  masih  terus  diusung oleh  masyarakat  hingga  saat  ini.  Data  yang  tersedia menunjukkan bahwa terdapat 338.496 kasus kekerasan seksual yang tercatat [3].
Universitas  menduduki  urutan  paling  tinggi dalam  kasus  pelecehan  seksual  diantara  jenjang pendidikan  lain.  Laporan  oleh  Komisi  Nasional  Anti Kekerasan Terhadap Perempuan menunjukkan bahwa universitas  adalah  lembaga  yang  paling  banyak menerima  pengaduan  kekerasan  seksual.  Terhitung sampai 2022 terdapat 173 kasus pelecehan seksual di ranah  publik  yang  berasal  dari  jenjang  pendidikan  di universitas [3].
Pada  akhir  bulan  Desember  2022,  terjadi  kasus pelecehan  seksual  terhadap  salah  satu  mahasiswa  di Universitas Gunadarma Depok yang ramai dibahas di Tiktok.  Sebuah  akun  dengan  usename  @kuydotid mengunggah  video  tentang  berita  kasus  pelecehan seksual  Universitas  Gunadarma.  Dengan  munculnya banyak  komentar  dari  pengguna  Tiktok  tentang kejadian  tersebut,  maka  pendapat-pendapat  tersebut perlu  dianalisis  untuk  mengklasifikasikan  sentimen yang terkandung di dalamnya. Untuk mengelompokkan  unggahan  dari  pengguna  ke  dalam
kelas positif dan negatif secara otomatis, metode yang digunakan disebut analisis sentimen.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka  pada penelitian  ini  akan  dilakukan  penerapan  metode klasifikasi Naive Bayes untuk menentukan klasifikasi sentimen  positif  dan  negatif  pada  unggahan  Tiktok tentang pelecehan seksual. Untuk menghindari makna ambigu  pada  komentar  atau  ketidak  sesuaian  antara komentar dan emoji, maka penelitian ini memerlukan penambahan  pembobotan  opini  non-tekstual  berupa emoji untuk menguji pengaruh terhadap hasil evaluasi

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Tiktok
Tiktok adalah sebuah aplikasi yang menawarkan efek  khusus  yang  unik  dan  menarik,  memungkinkan pengguna dengan mudah membuat video pendek yang menarik  dan  dapat  menarik  perhatian  banyak  orang yang  melihatnya.  Video  pendek  yang  dibuat  dapat dibagikan  kepada  teman-teman  di  media  sosial  dan pengguna Tiktok lainnya [1].

## 2.2. Pelecehan Seksual
Pelecehan seksual adalah suatu bentuk kekerasan yang  dilakukan  dengan  cara  menggunakan  kekuatan fisik,  kekuasaan,  atau  ancaman  terhadap  orang  lain dengan  tujuan  untuk  memuaskan  hasrat  seksual seseorang [2].

## 2.3. Data Mining
Data mining adalah proses mengidentifikasi pola dari  data  yang  besar  menggunakan  teknik-teknik pembelajaran  mesin  dan  analisis  statistic  [4].  Tujuan dari data  mining adalah untuk menemukan  informasi yang berguna dari data yang besar, dengan cara yang efisien  dan  otomatis .  Data  mining digunakan  untuk mengekstrak  fitur-fitur  yang  penting  dari  sebuah dataset menggunakan metode seleksi fitur [5].
2.4. Text Mining
Text mining adalah suatu proses yang digunakan untuk  mengekstrak  informasi  dari  teks  yang  besar menggunakan  teknik-teknik text  mining . Text  mining sering  digunakan  untuk  mengekstrak  informasi struktural  maupun  tidak  struktural  dari  teks,  seperti entitas nama, hubungan antar entitas, atau tema  yang terkandung dalam teks tersebut [6].

## 2.5. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah proses untuk mengekstrak informasi  mengenai perasaan atau opini yang terkandung dalam suatu teks. Analisis sentimen sering  digunakan  untuk  mengukur  reaksi  atau tanggapan  terhadap  produk,  layanan,  atau  peristiwa yang terdapat dalam teks [7].
2.6. Phyton Python adalah sebuah bahasa pemrograman yang dikembangkan  oleh  Guido  van  Rossum  dan  dikenal sebagai bahasa pemrograman skrip dan pemrograman
web yang populer. Python adalah bahasa pemrograman  interpretatif  yang  serbaguna  dengan filosofi desain yang berfokus pada tingkat keterbacaan kode. Python dianggap  sebagai  bahasa  yang menggabungkan kemampuan dan fungsionalitas yang kuat  dengan  sintaksis  kode  yang  sangat  jelas.  Selain itu, Python dilengkapi  dengan  pustaka  standar  yang luas dan komprehensif [8].
2.7. Naïve Bayes Classifier
Naive  Bayes adalah  sebuah  metode  klasifikasi yang  berdasarkan  teori  probabilitas  dan  statistik. Metode  ini  mengasumsikan  bahwa  setiap  fitur  yang ada dalam data besifat independen [9].

## 2.8. Pembobotan Emoji
Emoji adalah  simbol  grafis  unicode  yang digunakan  untuk  mengekspresikan  sentimen  tertentu dalam  dokumen.  Oleh  karena  itu,  pembobotan emoji sangat  penting  untuk  menentukan  sentimen  positif atau negatif secara jelas. Pembobotan emoji dilakukan bersamaan  dengan  pengklasifikasian  tekstual.  Data teks  pertama-tama  diidentifikasi  untuk  mengetahui apakah  mengandung emoji atau  tidak  berdasarkan kamus emoji yang  disimpan  dalam  database. Kemudian,  semua emoji yang  terkandung  dalam sentimen dijumlahkan untuk memberikan bobot  pada emoji yang bersangkutan, baik positif maupun negatif [10].
2.9. Knowledge Discovery in Databases
Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) adalah proses pengenalan pola dari data yang besar dan kompleks dengan tujuan untuk menemukan informasi berharga  yang  dapat  digunakan  untuk  memecahkan masalah [11].

## 2.10. Transformation TF-IDF
Transformasi  TF-IDF  ( Term  Frequency-Inverse Document Frequency ) adalah metode yang digunakan dalam pemrosesan teks untuk memberikan bobot pada kata-kata  dalam  dokumen  berdasarkan  frekuensi kemunculannya dalam dokumen tersebut dan seluruh korpus  teks  yang  ada  [12].  Pada  tahap  transformasi TF-IDF, data teks dibagi menjadi dua bagian: training data  dan  testing  data.  Selanjutnya,  dilakukan perhitungan bobot kata dengan menggunakan metode TF-IDF pada data training.

## 2.11. Confusion Matrix
Confusion matrix dijelaskan sebagai sebuah tabel yang  digunakan  untuk  menggambarkan  performa suatu  model  klasifikasi  [13]. Confusion  matrix dapat digunakan untuk menghitung beberapa metrik evaluasi model  klasifikasi,  yaitu accuracy,  precision ,  dan recall. Accuracy adalah sebuah metrik evaluasi model klasifikasi yang menggambarkan seberapa baik model tersebut  dapat  memprediksi  kelas  dari  suatu  data. Precision menggambarkan seberapa baik model dapat memprediksi kelas positif. Sedangkan recall
menggambarkan seberapa baik model dapat mengidentifikasi semua kelas positif yang sebenarnya ada).

## 2.12. Penggabungan Pembobotan
Keputusan  akhir  klasifikasi  untuk  menentukan sentimen dalam analisis sentimen yang menggabungkan  pembobotan  tekstual  dan  non- tekstual diperoleh dari penggabungan kedua pembobotan tersebut [14].

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  merupakan  cara  untuk mengetahui langkah-langkah yang akan diambil untuk menghasilkan  informasi  yang  sesuai  dengan  tujuan penelitian.  Pada  penelitian  ini,  metodologi  yang digunakan  adalah Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).

## Gambar 1. Rancangan Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap data  selection dimulai  dengan mengumpulkan informasi berupa komentar pengguna pada unggahan @kuydotid menggunakan alat Instant Data Scrapper . Pengambilan data diambil secara satu kali  pada  rentang  waktu  komentar  13  Desember-20 Desember  2022.  Data  yang  berhasil  dikumpulkan sebanyak 383 komentar . Setelah melakukan pengumpulan  data  dari  komentar  pada  unggahan @kuydotid,  terdeteksi  beberapa  kesalahan  penulisan bahasa yang tidak sesuai dengan standar dalam Kamus Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI).  Untuk  perbaikan kesalahan ejaan tersebut, divalidasi oleh seorang  ahli tata  bahasa  yang  merupakan  lulusan  sarjana Pendidikan Bahasa Sastra Indonesia.
Dalam  upaya  membantu  proses  klasifikasi, diperlukan  adanya  label  atau  kategori  yang  dapat membantu  algoritme  mengenali  kelas-kelas  tertentu. Namun,  karena  dataset  yang  digunakan  masih  dalam bentuk  mentah  dan  tidak  memiliki  label,  maka dilakukan  pelabelan  secara  manual  pada  setiap komentar pada dataset. Pada tahap ini, seorang ahli tata bahasa  yang  merupakan  lulusan  sarjana  Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia melakukan validasi label
pada  setiap  dataset  yang  telah  melalui  tahapan sebelumnya.
Tabel 1. Ringkasan validasi label sentimen Sebelum Validasi Ahli Sesudah Validasi Ahli Komentar Sentimen Komentar Sentimen Waduh kan viral NEGATIF Waduh kan viral POSITIF Depok lagi NEGATIF Depok lagi NETRAL Kasian anjir, mana baru banget ulangan tengah semester. malah di seret ke pohon
NEGATIF
Kasian anjir, mana baru banget ulangan tengah semester. malah di seret ke pohon
POSITIF
Dari  total  383  data  yang  ditemukan  dan  telah dilakukan  validasi  oleh  ahli,  terdapat  105  ulasan dengan  label  positif,  220  ulasan  dengan  label  netral dan 58 ulasan dengan label negatif. Dari 383 komentar terdapat 46 komentar yang mengandung emoji. Label pada komentar tersebut terdiri dari 18 komentar positif 20 komentar netral dan 8 komentar negatif.
Selanjutnya, pada seleksi data non-tekstual, dari 383  komentar  Tiktok  pada  akun  @kuydotid  terdapat 46  komentar  yang  menggunakan  emoji.  Pada  dataset tersebut  dilakukan  penghapusan  berupa  komentar tekstual  dan  hanya  menggunakan  komentar  non- tekstual  saja  berupa  emoji.  Dari  total  46  data  yang ditemukan, terdapat  30 ulasan dengan  label positif, 6 ulasan dengan label netral dan 10 ulasan dengan label negatif.
Setelah data selection , tahapan selanjutnya yaitu preprocessing. Pada  tahapan  pertama preprocessing yaitu cleaning dan casefolding dilakukan penghapusan beberapa  karakter  dan  konversi  semua  kata  menjadi huruf  kecil.  Langkah  selanjutnya  adalah  tokenisasi. Pada tahap ini, kata-kata akan dipisahkan satu per satu. Lalu  pada  tahap stopword  removal dilakukan penghapusan  kata-kata  umum  yang  tidak  memiliki arti.  Setelah  itu  data  akan  melewati  tahap  stemming dengan mengembalikkan kata-kata ke bentuk dasarnya dengan  menghilangkan  imbuhan.  Sedangkan  pada preprocessing  non-tekstual emoji  diartikan  ke  dalam string dengan validasi ahli.
Tahap  selanjutnya  yaitu  transformasi.  Pada transformasi  tekstual  dilakukan  pembagian  data menjadi  training  data  dan  testing  data  dan  metode pembobotan  yang  digunakan  yaitu  TF-IDF  (Term Frequency-Inverse  Document  Frequency).  Setelah data  berubah  menjadi  bentuk  yang  dipahami algoritme,  dilakukan  split  data  dengan  rasio pembagian  data  sebesar  80:20  dan  70:30.  Sedangkan pada transformasi data non-tekstual emoji yang sudah divalidasi menjadi bentruk string dilakukan pembobotan.
Pada  tahapan  data  mining  dilakukan  klasifikasi sentimen terhadap komentar pada ungguhan @kuydotid di Tiktok tentang kasus pelecehan seksual universitas menggunakan algoritme Naïve Bayes.
Gambar 2. Hasil data mining tekstual 80:20
Hasil data mining tersebut merupakan 20% data dari 46 komentar dengan rasio perbandingan split data 80:20.  Data  testing  tersebut  menghasilkan  sentimen positif sebanyak 3 komentar dengan presentase 37,5%, sentimen  netral  sebanyak  3  komentar  dengan presentase sebesar 37,5% dan ulasan sentimen negatif sebanyak 2 komentar dengan presentase sebesar 25%.
Gambar 3. Hasil data mining tekstual 70:30
Data testing pada rasio split data 70:30 tersebut menghasilkan  sentimen  positif  sebanyak  2  komentar dengan presentase 16,67%, sentimen  netral sebanyak 7  komentar  dengan  presentase  sebesar  58,33%  dan ulasan sentimen negatif sebanyak 3 komentar dengan presentase  sebesar  25%.  Kemudian,  pada  data  non- tekstual juga dilakukan split data 80:20 dan 70:30.
Gambar 4. Hasil data mining non-tekstual 70:30
Hasil tersebut diperoleh melalui 20% data testing dari  46  komentar  yaitu  sebanyak  10  komentar.  Data mining  menghasilkan  komentar  sentimen  positif sebesar  80%  atau  sebanyak  8  komentar,  sentimen netral sebesar 10% sebanyak 1 komentar dan komentar sentimen  negatif  sebesar  10%  atau  setara  dengan  1 komentar.
Gambar 5. Hasil data mining non-tekstual 70:30
Data testing pada rasio split data 70:30 tersebut menghasilkan  sentimen  positif  sebanyak  2  komentar dengan presentase 14,29%, sentimen  netral sebanyak 1  komentar  dengan  presentase  sebesar  7,14%  dan ulasan sentimen negatif sebanyak 3 komentar dengan presentase sebesar 78,57%.
Pada  tahapan  terakhir  yaitu  evaluasi  terdapat  3 proses  pada  tahap  ini,  yaitu  evaluasi  untuk  sentimen tekstual,  non-tekstual  dan  penggabungan  evaluasi. Tahap  evaluasi  adalah  tahap  dimana  performa implementasi  algoritme Naïve  Bayes  Classifier dievaluasi menggunakan confusion matrix . Hasil dari perbandingan  rasio  split  data  pada  penelitian  ini menunjukan bahwa 80:20 menghasilkan nilai evaluasi yang lebih tinggi daripada rasio 70:30.
Gambar 6.  Hasil evaluasi tekstual 80:20
Gambar 7.  Hasil evaluasi tekstual 70:30
Hasil  evaluasi  komentar  berupa emoji dengan menggunakan confusion  matrix dan  menghasilkan kesimpulan bahwa Hasil dari perbandingan rasio split data  pada  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  70:30 menghasilkan nili evaluasi yang lebih tinggi daripada rasio 80:20.
Gambar 8. Hasil evaluasi non-tekstual 80:20
Gambar 9.  Hasil evaluasi non-tekstual 70:30
Langkah
selanjutnya
yaitu
dilakukan penggabungan  evaluasi  untuk  mengetahui  apakah emoji  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  hasil evaluasi sistem secara keseluruhan. Dengan melakukan  pengujian  ini,  diharapkan  juga  dapat ditemukan  komposisi  konstanta  perbandingan  nilai pembobotan teks dan non-teks yang optimal.
Tabel 2. Pengujian pengaruh pembobotan emoji
Konstanta Accuracy Precision Recall Α Β 1 0 50% 35,56% 44,44% 0.9 0.1 54,29% 38,21% 46,66% 0.8 0.2 58,57% 41,07% 48,89% 0.7 0.3 62,86% 43,92% 51,11% 0.6 0.4 67,14% 46,77% 53,33% 0.5 0.5 71,43% 49,63% 55,56% 0.4 0.6 75,72% 52,48% 57,78% 0.3 0.7 80% 55,33% 60% 0.2 0.8 84,29% 58,18% 62,22% 0.1 0.9 88,57% 61,04% 64,45% 0 1 92,86% 63,89% 66.67%
Berikut  adalah  hasil  pengujian  akurasi  sistem dengan  menggunakan  pembobotan  tekstual  saja, pembobotan  non-tekstual  saja,  dan  penggabungan pembobotan tekstual dan non-tekstual.

## Tabel 3. Penggabungan Evaluasi Pengaruh
Pembobotan Emoji Evaluasi Tekstual (α) Non- Tekstual (β) Penggabungan (Konstanta α = 0,9 dan β = 0,1) Accuracy 50% 92,86% 71,43% Precision 35,36% 63,89% 49,63% Recall 44,44% 66,67% 55,56%
Pada  kondisi  pengujian  dengan  menggunakan pembobotan tekstual saja, hasil akurasi yang diperoleh adalah sebesar 50%. Setelah melakukan penggabungan  pembobotan  emoji  hasil  akurasi meningkat menjadi 71,43%.
Hal  yang  sama  terjadi  pada  hasil  evaluasi  lain seperti nilai precision dan recall . Pada nilai precision tekstual  senilai  35,36%  terjadi  kenaikan  menjadi 49,63% setelah dilakukan penggabugngan pembobotan emoji. Begitupun nilai recall , untuk nilai tekstual  sebesar  44,44%  dan  terjadi  lonjakan  pada penggabungan nilai recall sebesar 55,56%. Penggunaan  pembobotan emoji telah  terbukti memiliki pengaruh positif terhadap pengklasifikasian dan akurasi sistem.
Pada  gambar  10  menunjukan  grafik  yang meningkat.  Dengan  demikian,  dapat  dikatakan bahwa pembobotan non-tekstual memiliki pengaruh signifikan terhadap hasil klasifikasi sentimen.
Gambar 10. Pengujian pengaruh pembobotan emoji

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  diperoleh kesimpulan bahwa klasifikasi sentimen pada komentar Tiktok  di  akun  @kuydotid  tentang  kasus  pelecehan seksual dengan 383 komentar tekstual,  menghasilkan 105 komentar positif dengan presentase 27,42%, 220 komentar  netral  dengan  presentase  57,44%  dan  58 komentar  negatif  dengan  presentase  15,14%.  Pada penelitian  ini  juga  terdapat  hasil  klasifikasi  sentimen komentar  non-tekstual  dengan  jumlah dataset sebanyak 46 komentar, terdiri dari 30 komentar non- tekstual positif dengan presentase 65,22%, 6 sentimen netral  senilai  dengan  13,04%  dan  10  komentar  non- tekstual negatif dengan presentase 21,74%.  Performa algoritme Naïve Bayes Classifier dengan penambahan pembobotan emoji memberikan pengaruh baik terbukti dengan kenaikan persentasi nilai accuracy, precision, dan recall, adapun  saran  untuk  penngembangan penelitian  yaitu  diharapkan  menggunakan dataset yang  memiliki  banyak  sentimen  non-tekstual  ( emoji ) supaya  tidak  terjadi  penurunan  data  signifikan  dari data awal pada saat proses crawling dan mengeksplorasi  rasio split dan  metode  evaluasi  yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Aprilian,  D.,  Elita,  Y.,  &  Afriyati,  V.  (2019). Hubungan  antara  Pengunaan  Aplikasi  Tiktok dengan  Perilaku  Narsisme  pada  Siswa  Sekolah Menengah  Pertama.  Consilia  Jurnal  Ilmiah  BK, 2(3).
[2] World Health Organization , 2022.
https://www.who.int/news-room.  (accessed  Feb. 23, 2022).
[3]  UNICEF, “Every child is protected from violence and  exploitation,” Glob.  Annu.  Results  Rep. 2021 , pp. 1–137, 2021.
[4]  Devita, R. N., Herwanto, H. W., & Wibawa, A. P.  (2018).  Perbandingan  kinerja  metode  naive bayes  dan  k-nearest  neighbor  untuk  klasifikasi artikel  berbahasa  indonesia.  JTIIK  (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol, 5.
[5]  Wang,  Y.,  &  Fan,  W.  (2018).  A  hybrid  feature selection method based on naive Bayes and rough set.  In  2018  International  Conference  on  Big Data and Smart Computing (BigComp 2018), pp. 462-465.
[6]  Alqahtani,  S.,  &  Al-Somali,  S.  (2018).  Text mining  techniques:  A  review.  In  2018
International Conference on Computing, Mathematics  and  Engineering  Technologies (iCoMET 2018), pp. 1-6.E.
[7]  Mitra, P., & Liu, H. (2019). Sentiment analysis in social  media:  A  review.  In  2019  IEEE International Conference on Big Data (Big Data 2019), pp. 3204-3213.
[8]  Nurjanah,  T.  S.,  &  Insanudin,  E.  (2016).  Hack Database  Website  Menggunakan  Python  dan Sqlmap Pada Windows.
[9]  Fikri, M. I., Sabrila, T. S., & Azhar, Y. (2020). Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Tiktok. Smatika Jurnal, 10(02), 71-76.
[10]  Chen,  D.,  &  Kao,  B.  (2019).  A  hybrid  feature selection  method  based  on  naive  Bayes  and  ant colony optimization. In 2019 IEEE International Conference  on  Systems,  Man,  and  Cybernetics (SMC 2019), pp. 577-582.
[11]  Witten,  I.,  Frank,  E.,  &  Hall,  M.  (2011).  Data mining:  Practical  machine  learning  tools  and techniques  (3rd  ed.).  San  Francisco:  Morgan Kaufmann  Publishers.  Nurjanah,  T.  S.,  & Insanudin,  E.  (2016).  Hack  Database  Website Menggunakan  Python  dan  Sqlmap  Pada Windows.
[12]  Firdaus,  A.  F.,  &  Firdaus,  W.  I.  (2021).  Text Mining Dan Pola Algoritme Dalam Penyelesaian Masalah  Informasi:(Sebuah  Ulasan).  JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer), 13(1), 66-78.
[13]  Rahman, N. A., Tan, K. L., & Lim, C. K. (2017). Predictive  analysis  and  data  mining  among  the employment  of  fresh  graduate  students  in  hei. The  2nd  International  Conference  on  Applied Science and Technology 2017 (ICAST’17), 1–7.
[14]  Thomas,  J.,  &  Cook,  D.  (2018).  Tiktok  data mining:  A handbook for journalists. New York: Routledge.