ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KUALITAS PELAYANAN APLIKASI GO-JEK MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER
Khofifah Diah Indarwati* 1 , Herny Februariyanti 2
Universitas Stikubank; Jl.Trilomba Juang No.1, Semarang, Telp/Fax : (024) 8443240 Program Studi Sistem Informasi, FTII Universitas Stikubank, Semarang e-mail: * 1 khofifahdiah2@gmail.com , 2 hernyfeb@edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Analisis sentimen adalah suatu hal yang berkaitan dengan text mining terutama ketika melakukan analisis  sentimen  pada  media  online.  Semakin  pesatnya  teknologi  saat  ini  sangat  berpengaruh  dengan dengan  kesadaran pelanggan aplikasi  gojek  pada nilai  peforma dan  kualitas  pelayanan  yang  diberikan oleh pengemudi. Dalam kepuasan pengguna aplikasi gojek dapat dipengaruhi oleh kinerja atau peforma dari  pelayanan  yang  diberikan  kepada  pengguna.  Maka  dari  itu  peneliti  melakukan  text  mining  untuk menyelesaikan masalah dengan analisis sentimen opini masyarakat terhadap layanan mengenai tinjauan kepuasaan pelanggan. Pada penelitian ini akan meggunakan proses pembobotan kata untuk menentukan sentimennya  yang  dibagi  menjadi  sentiment  positif  dan  sentiment  negatif.  Hasil  akurasi  yang diperoleh terhadap  800  data  ulasan  aplikasi  gojek  yang  terbagi  dari  640  data  latih  dan  160  data  uji  memakai algoritma naive  bayes  tergolong  cukup  tinggi  dengan nilai  akurasi  68%,  sehingga  membuktikan  bahwa algoritma naive bayes dapat menjadi salah satu pilihan dalam pengklasifikasian data ulasan publik.
Kata kunci — Analisis Sentimen, Naive Bayes Classifier (NBC), TF-IDF

## Abstract
Sentiment analysis is something related to text mining, especially when doing sentiment analysis on online media. The rapid development of technology is currently very influential with the awareness of Gojek application customers on the value of performance and quality of service provided by the driver. In the gojek application user satisfaction can be influenced by the performance or performance of the services provided  to users.  Therefore,  researchers  do  text  mining  to  solve  problems  by analyzing public  opinion sentiment on services regarding customer satisfaction. In this study, we will use a word weighting process to determine the sentiment which is divided into positive sentiment and negative sentiment. The accuracy results obtained from 800 reviews of Gojek application data which are divided into 640 training data and 160 test data using the Naive Bayes algorithm are quite high with an accuracy value of 68%, proving that the Naive Bayes algorithm can be an option in classifying public review data.
Keywords — Sentiment analysis , Naive Bayes Classifier (NBC), TF-IDF

## 1. PENDAHULUAN
P erkembangan dibidang teknologi dan informasi pada zaman saat ini sangat berpengaruh besar didalam kehidupan sehari-hari. Sistem berbasis online menjadikan segala kegiatan masyarakat menjadi lebih mudah seperti halnya pada transportasi maupun pembelian makanan minuman. Masyarakat saat ini memanfaatkan teknologi  untuk  membantu  aktivitas  yang  mereka  butuhkan,  misalnya  melakukan  pemesanan  melalui aplikasi online untuk membeli makanan dan memesan transportasi online. Salah satu transportasi online
yang  menjadi  andalan  masyarakat  di  Indonesia  adalah  aplikasi  Go-jek.  pada  masa  ini  Go-jek  adalah tranportasi umum dan semakin popular dikalangan pengguna transportasi umum karena lebih mudah dan praktis. Semakin meningkatnya pengguna aplikasi gojek dalam menilai kualitas driver ketika melayani para pelanggan.  Kualitas  layanan  yang  ada  dari  perusahaan  akan  mempengaruhi  tingkat  kepuasaan pelanggan.[1]
Melalui halaman komentar di sosial media perusahaan Go-jek dapat mengetahui tingkat kepuasaan pelanggannya.  Sehingga  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  peneliti  menggunakan  teknik  mining  dalam menganalisa review kepuasan pelanggan melalui analisis sentimen opini masyarakat terhadap layanan yang dapat  membantu  perusahaan  Go-jek.  Situs  penyedia  ulasan  secara  daring  saat  ini  semakin  berkembang pesat,  penelitian  dalam  bidang  analisis  sentimenpun  sudah  banyak  dilakukan.  Hal  yang  tidak  dapat dipisahkan  pada  analisis  sentimen  dan  text  mining  yaitu  ketika  melakukan  analisis  sentimen  pada  suatu aplikasi. Analisis sentimen dilakukan untuk mengukur opini masyarakat pada suatu data teks menggunakan pembobotan pada suatu kalimat, kata, atau pasangan kata yang ada untuk menentukan kelas yang terdiri dari sentimen positif dan sentimen negatif).
Ketika  melakukan  suatu  analisis  pada  media  sosial  secara  manual  diperlukan  waktu  yang  tidak sedikit sehingga diperlukannya penerapan text mining dalam menganalisa opini dari para pengguna aplikasi gojek mengenai kinerja layanan transportasi online. Data yang diambil adalah ulasan pada aplikasi gojek melalui play store.
Metode paling sederhana dari pengklasifikasian probabilitas adalah metode naïve bayes. Algoritma Naïve Bayes Classifier memiliki dua tahapan yaitu tahap latih dan tahap uji dalam memprediksi perhitungan probabilitas dari hasil yang telah ada sebelumnya. [2]
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan opini masyarakat pada pelayanan driver Go-jek yang diberikan kepada pengguna layanan aplikasi gojek dengan memakai metode Naïve Bayes Classifier, untuk  mengetahui  kepuasaan  pelanggan  dalam  menggunakan  jasa  Go-jek  menghasilkan  seberapa  besar tingkat akurasi dalam membuat klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa aplikasi gojek dalam meningkatkan  kualitas  pelayanan  gojek  serta  mengetahui  apakah  gojek  dapat  menjadi  jasa  transportasi online terpercaya.
Terdapat beberapa penelitian terdahulu terdahulu terkait dengan penelitian yang dilakukan seperti halnya  penelitian  mengenai  analisis  sentimen  tentang  pendapat  vaksinasi  COVID-19  di  Indonesia menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier.  Analisis  dilakukan  pada 3780  data  tweet  menghasilkan tweet positif sebesar 60,3%, tweet netral sebesar 34,4%, dan tweet negatif sebesar 5,4% dengan nilai akurasi yang didapat adalah 93%. Penelitian ini memanfaatkan data ulasan dari pengguna aplikasi twitter dengan menggunakan  algoritma  naïve  bayes  untuk  mengetahui  penilaian  dari  masyarakat  Indonesia  terkait kebijakan vaksinasi covid-19. [3]
Penelitian menggunakan Metode SVM dan NBC mengenai kualitas pelayanan pada aplikasi Go- jek untuk mengklasifikasikan ulasan ke dalam sentimen positif dan negatif. Penelitian ini membandingkan metode Support Vector Machine (SVM) dengan Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk menghasilkan score accuracy, recall, dan precission. score tertinggi adalah 0,897 dari 2000 data dengan perbandingan 50% data testing dan 50% data training. Score terendah adalah 0,486 dengan perbandingan data 40% dan 60%. Dari penelitian tersebut disimpulkan bahwa banyaknya data testing dan data training mempengaruhi hasil yang didapat  namun  perolehan  kata  terbanyak  masih  belum  diketahui  dengan  jelas.  Sehingga  dengan  adanya analisis sentimen yang peneliti lakukan dapat memperjelas dari hasil penelitian sebelumnya. [4]
Penelitian  mengenai  analisis  sentimen  dari  ulasan  mengenai  objek  wisata  TMII    menggunakan metode Naïve Bayes dan PSO untuk mengidentifikasi suatu opini bagi pengunjung yang akan bepergian ketempat wisata yang dituju. Analisis yang dilakukan menggunakan metode naive bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 70% dan 94,02% untuk metode naive bayes dan PSO dengan menggunakan 100 data ulasan. Data yang dikumpulkan tidak secara langsung didapat langsung dari para pengunjung taman mini Indonesia secara luas menjadikan kurangnya data ulasan yang digunakan dalam penelitian. [5]
Penelitian mengenai analisis sentimen sistem untuk melakukan proses analisis otomatis pada ulasan produk online menggunakan metode Naive Bayes. Hasil yang didapat dalam pengujian 3 kelas yaitu positif,
negatif, dan netral menggunakan 90% data latih dan 10% data uji menghasilkan nilai akurasi 77.78%, recall 93.33%,  dan  precision  77.78%  sedangan  pengujian  menggunakan  5  kelas  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar 59.33%, recall 58.33% dan precision sebesar 59.33%. Namun penelitian tersebut tidak menjelaskan mengenai  sentimen  pengguna  terhadap  topik  yang  tertera  dan  hanya  berfokus  pada  penjelasan  dalam pengklasifikasian komentar juga hasil akurasi yang didapat. [6]

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk melakukan penelitian ini, dibutuhkan bagaimana prosedur pengumpulan data serta  tahap- tahap pengolahan data yang dilakukan dalam preprocessing data, dan pemodelan klasifikasi menggunakan algoritma naive bayes classifier. Tahapan untuk metode penelitian dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini :

## Gambar 1. Flowchart Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang dilakukan yaitu teknik scraping dalam mengumpulkan data dalam jumlah yang  banyak.  Data  yang  diambil  menggunakan website Appfollow.io  dan  data  yang  terkumpul  akan disimpan kedalam bentuk excel . Data yang dikumpulkan berupa teks yang diambil sebanyak 800 data pada tanggal 1 sampai 25 September 2021 dan terbagi menjadi 2 data yaitu d ata latih sebanyak 640 dan data uji sebanyak 160 data. [7]

## 2.2 Preprocessing Data
Preprocessing data merupakan teknik tahapan merubah data yang tidak sesuai menjadi terstruktur. [8] Beberapa langkah preprocessing data dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini :
Gambar 2. Flowchart Tahapan Preprocessing

## 2.3 Pembobotan Kata
Setelah data melalui tahap preprocessing , selanjutnya akan dibuat model agar data yang mentah atau masih berupa kata-kata dapat diubah dan dihitung. Setelah diubah data akan menjadi vector kemudian diolah menggunakan algoritma naive bayes agar dapat diberi nilai dan pembobotan untuk setiap kata.

## 2.4 Implementasi Algoritma Naïve Bayes
Data training yang  telah  melalui  tahap preprocessing dan  pembobotan  kata  akan  menjadi input pada proses training dalam menerapkan algoritma naive bayes . Setelah melalui tahap perhitungan frekuensi pada tiap-tiap dokumen, maka dilakukan tahap pengklasifikasian menggunakan algoritma naive bayes .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini mengklasifikasikan mengenai data ulasan pengguna aplikasi gojek pada play store .  Tahapan  untuk  mengelompokkan  data  ulasan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python yang bertujuan  untuk  menganalisa  sentimen  masyarakat  terhadap  aplikasi  gojek.  Data  yang digunakan  adalah data  komentar  ulasan  aplikasi  Gojek  pada play  store yang  didapat  dari  website Appfollow .  Data  ulasan aplikasi gojek pada website Appfollow dapat dilihat pada gambar 3 berikut ini :
Gambar 3. Data Ulasan Aplikasi Gojek pada Website Appfollow
Data yang tersimpan akan bertipe excel (.xlsx) dan di labelling untuk menentukan sentimen dari pengguna aplikasi Gojek. Proses labelling akan dibedakan menjadi 2 yaitu sentimen positif dan sentimen negatif. Data yang dikumpulkan berupa teks yang diambil sebanyak 800 data dibagi menjadi 2 data yaitu data latih sebanyak 640 yang terdiri dari 432 data ulasan positif dan 208 ulasan negatif. Data uji sebanyak 160 data yang sudah diketahui kelas sentimennya yaitu 108 sentimen positif dan 52 sentimen negatif. [9]
Gambar 4. Hasil Scraping Data

## 3.1 Membaca Data
Tools yang digunakan untuk membaca data ulasan menggunakan fungsi pd.read_excel() , karena format  data  yang  digunakan  berupa file .xlsx  yang  berisi  kumpulan  data  ulasan  yang  telah  diberi  kelas sentimen untuk digunakan pada proses pelatihan dan pengujian. Data ulasan yang terkumpul pada aplikasi gojek  yang  dilakukan  pada  bulan  september.  Untuk  menetapkan  tempat  penyimpanan  pada  data menggunakan fungsi df_data().
Membaca data dengan data ulasan sebanyak 800 entri dan memiliki 4 variabel diantaranya : no , rating , review , dan sentimen. Variabel rating berupa penilaian pengguna pada aplikasi gojek dengan nilai 1  sampai  5  dan  dikelompokkan  menjadi  kelas  1  sampai  adalah  sentimen  negatif  dan  semtimen  positif dengan nilai 4 dan 5. Sedangkan variabel review berisi kumpulan komentar pengguna.

## 3.2 Text Preprocessing
Data ulasan yang terkumpul merupakan data teks dengan format .xlsx dan data masih bersifat tidak terstruktur. Data yang tidak terstruktur dapat menghambat jalan nya proses sehingga harus dilakukan tahap text  preprocessing dengan  tujuan  memperbaiki  data  menjadi  terstruktur.  Pada text  preprocessing ada  4 tahapan meliputi case folding , tokenizing , filtering , dan stemming . [3]
• Case  folding yaitu  untuk  menyamaratakan  pnggunaan  huruf  kapital  agar  menjadi  huruf  kecil ( lowercase ). Serta menghapus karakter selain huruf dan dianggap dilimiter. Contoh case folding yaitu input “maaf tapi aku harus jujur, makin berantakan” output menjadi “maaf tapi aku harus jujur makin berantakan”.
Gambar 5. Hasil Case Folding
• Tokenizing adalah suatu proses analisis data untuk memecah kalimat-kalimat tersebut menjadi kata yang disebut dengan token. Menggunakan tokenizing dapat membedakan antara pemisah kata atau maupun  bukan.  Contoh  tokenizing  yaitu  input  “sangat  memudahkan”  outpu  menjadi  “sangat”, “memudahkan”.
Gambar 6. Hasil Tokenizing
• Filtering adalah  suatu  tahapan  untuk  mengambil  kumpulan  kata  yang  tidak  digunakan  dari  hasil token. Kata  umum  yang biasa  muncul  dan  tidak  memiliki  makna disebut  dengan stopword .  Misal penggunaan kata penghubung seperti dan, yang, serta, setelah, dan lainnya.
Gambar 7. Hasil Filtering
• Stemming adalah lanjutan proses dari hasil filtering . Dalam tahapan ini diperlukan berbagai proses pengambilan  pada  sebuah  bentuk  kata  kedalam  bentuk  yang  sama.  Proses  ini  dilakukan  untuk penggunaan kata berbahasa inggris dan kurang tepat dilakukan pada kata berhabasa indonesia.

## Gambar 8. Hasil Stemming

## 3.3 TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
TF-IDF yaitu pembobotan kata atau pemberian bobot suatu kata kedalam dokumen yang ada. TF ( Term  Frequency )  adalah  frekuensi  kemunculan  dari term yang  ada  pada  dokumen,  dan  IDF  ( Inverse Document Frequency ) yaitu sebuah perhitungan dari term untuk secara luas didistribusikan pada dokumen yang ada. TF ( Term Frequency ) akan terlebih dahulu dilakukan dalam menghitung proses pembobotan kata.
Gambar 9. Program Term Frequency
Menggunakan fungsi Pandas series row dan membuat review_list untuk menyimpan list dari data opini. melakukan .apply() pada fungsi .calc_TF() yang ada ke fungsi Pandas Series ‘Review_list’ dan hasil akan tersimpan  pada Series ‘TF_dict’, selanjutnya membuat dictionary DF, dimana key adalah sebuah term dan value adalah total dokumen (DF_dict) yang terikat term tersebut.

## Gambar 10. Program Term Frequency-Inverse Document Frequency
Dilakukan perhitungan pembobotan TF-IDF. Untuk menghasilkan result menjadi suatu nilai TF- IDF  digunakan  menggunakan  fungsi  TF[key]  *  IDF[key].  Hasil  TF-IDF  dapat  dilihat  pada  gambar  11 dibawah ini :

## Gambar 11. Hasil TF-IDF
Pada gambar 11 menunjukkan hasil perhitungan setiap kata pada satu kalimat dari data opini yang digunakan. Dalam data tersebut memiliki 8 suku kata menghasilkan TF dan TF-IDF yang berbeda seperti halnya kata “spl” mendapat nilai TF sebesar 0.125 dan nilai TF-IDF sebesar 0.748.
Gambar 12. Program Kata Teratas
Dalam  menganalisis  data  sentimen  diperlukan  jumlah  keseluruhan  kata  yang  nantinya  dapat menjadi penilaian dalam mengimplementasikan algoritma naive bayes . Hasil perhitungan kata teratas dari term  pada  800  data  opini.  Dapat  dilihat  bahwa  perolehan  kata  terbanyak  yaitu  kata  “mantap”  dengan memperoleh  nilai  131.085  dan  disusul  dengan  kata  “bantu”  dengan  perolehan  nilai  106.727.  Dapat dipastikan bahwa pengguna aplikasi gojek merasa puasa dan terbantu dengan adanya aplikasi tersebut.

## Gambar 13. Hasil Kata Teratas

## 3.4 Implementasi Naive Bayes Classifier
Tahap ini merupakan langkah utama dalam pengklasifikasian data opini menggunakan algoritma naive  bayes. Dalam  proses  membuat learning menggunakan  800  data  yang  dibagi  menjadi  2  data  yaitu menggunakan data training untuk membuat model learning dan data testing yang nantinya akan digunakan untuk menguji model yang telah dibentuk, peneliti akan menggunakan rasio 8:2 yang artinya 80% (640 data training) dan 20% (160 data testing) menghasilkan 1396 atribut atau kata.
Proses  pengklasifikasian  data  dilakukan  menggunakan  perhitungan  probabilitas  pada kalimat  disetiap  kelas  untuk  dapat  menghasilkan  prediksi  dan  akurasi  data  yang  dimasukkan.  Agar mengetahui performa dari algoritma naive bayes , dilakukannya pengujian pada data latih sebesar 160 data. Hasil klasifikasi akan di visualisasikan dalam bentuk confusion matrix . Berikut adalah hasil dari pengujian klasifikasi memakai algoritma naive bayes.

## Gambar 14. Hasil Confusion Matrix Naive Bayes
Hasil  dari  klasifikasi  160  data  latih  menggunakan  algoritma naive  bayes dengan  108  sentimen positif  dan  52  sentimen  negatif  menghasilkan  nilai  akurasi  diperoleh  sebesar  68%  yang  terbilang  cukup tinggi. Definisi angka 1 ada nilai positif dan angka 0 ada nilai negatif, dengan tabel confusion matrix juga dapat digunakan untuk melihat hasil nilai ukuran evaluasi model yang lainnya seperti precision yaitu ukuran
untuk  sistem  dalam  mencari  ketepatan  antar  informasi  menghasilkan  nilai  negatif  sebesar  0.00 dan nilai positif  sebesar  0.68,  recall  yaitu  ukuran  untuk  suatu  sistem  dalam  menemukan  kembali  informasi menghasilkan nilai negatif sebesar 0.00 dan nilai positif sebesar 1.00, f1-score yaitu perbandingan dari rata- rata precision dan recall menghasilkan nilai negatif sebesar 0.00 dan nilai positif sebesar 0.81.

## 3.5 Visualisasi Data
Pada tahap ini akan menampilkan banyak nya kata atau komentar yang sering diperbincangkan oleh para  pengguna  aplikasi  gojek  hingga  dihasilkan  suatu  visualisasi  data  dalam  bentuk wordcloud .  Besar kecilnya ukuran kata dalam wordcloud berpengaruh dalam opini publik. [10]

## Gambar 15. Visualisasi Data Positif
Berdasarkan hasil visualisasi data diatas dapat dilihat bahwa kata yang sering ditulis oleh pengguna di Play Store pada aplikasi Gojek dengan sentimen positif adalah kata gojek. adapun kata ini, di, saya, dan, membantu, dsb juga menjadi sorotan pengguna aplikasi Gojek.

## Gambar 16. Visualisasi Data Negatif
Berdasarkan hasil visualisasi data diatas dapat dilihat bahwa kata yang sering ditulis oleh pengguna di Play Store pada aplikasi Gojek dengan sentimen negatif adalah kata saya. adapun kata di, dan, gojek, nya, dsb juga menjadi sorotan pengguna aplikasi Gojek.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil penelitian yang telah dilakukan mengenai analisis sentimen data ulasan pada pengguna  aplikasi  gojek  memiliki  dampak  yang  cukup  besar  dalam  mencari  transportasi  umum.  Dapat dilihat dalam tahap pembobotan kata yang dilakukan menggunakan wordcloud menamplkan perolehan kata teratas  yaitu  kata  “mantap”  dengan  perolehan  nilai  131.085  dan  disusul  dengan  kata  “bantu”  dengan perolehan  nilai  106.727.  Para  pengguna  transportasi  umum  lebih  memilih  untuk  menggunakan  aplikasi secara online karena dapat digunakan secara praktis dan terpercaya,penumpang dapat mengetahui data diri
driver serta dapat mengetahui ruta perjalanan yang dituju. Adapun pengguna yang lebih memilih mencari transportasi secara umum, terutama karena belum terbiasa untuk menggunakan aplikasi tersebut atau akses jaringan yang bermasalah sehingga pengguna sulit untuk memesan secara online.

## 5. SARAN
Terdapat  beberapa  kekurangan  dalam  penelitian  yang  telat  dilakukan,  sehingga  penelitian  yang lebih  lanjut  masih  sangat  dibutuhkan  dalam  perbaikan  serta  pengembangan  sistem  untuk  dapat  menjadi lebih baik lagi dalam segi data maupun dalam segi fungsional. Agar sistem dapat berfungsi dengan lebih baik  kedepannya untuk  menggunakan  algoritma  selain Naive  Bayes  Classifier seperti  algoritma Support Vector Machine (SVM), K-means , dsb. Agar mendapatkan tingkat akurasi hasil yang lebih tepat dan hasil terbaik dalam pengklasifikasikan suatu data ulasan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  banyak  terima  kasih  untuk  orang  tua  saya  yang  telah  memberi  dukungan financial pada penelitian ini, juga rekan-rekan Fakultas Teknologi Informasi dan Industri yang memberikan semangat serta motivasi dalam menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Oktarini, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Dan Harga Terhadap Kepuasan Pelanggan Pengguna Jasa Aplikasi Gojek Di Kota Tangerang,” J.  Sekr.  Univ.  Pamulang ,  vol.  6,  no.  2,  hal.  248,  2020, doi: 10.32493/skr.v6i2.5541.
[2] S. Afrizal, H. N. Irmanda, N. Falih, dan I. N. Isnainiyah, “Implementasi Metode Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen Warga Jakarta Terhadap,” Inform.  J. Ilmu Komput. , vol. 15, no. 3, hal. 157, 2020, doi: 10.52958/iftk.v15i3.1454.
[3] W.  Y.-J.  D.  M.  dan  S.  Informasi  dan    undefined  2021,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Opini Masyarakat  Tentang  Vaksin  Covid-19  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,” Ejurnal.Teknokrat.Ac.Id ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  1–9,  2021,  [Daring].  Tersedia  pada: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/JDMSI/article/view/1344 .
[4] M.  Tri  Anjasmoros  dan    dan  Fitri  Marisa,  “Analisis  Sentimen  Aplikasi  Go-Jek  Menggunakan Metode Svm Dan Nbc (Studi Kasus: Komentar Pada Play Store),” Conf. Innov. Appl. Sci. Technol. (CIASTECH 2020) , no. Ciastech, hal. 489–498, 2020.
[5] R.  Y.  Hayuningtyas  dan  R.  Sari,  “Analisis  Sentimen  Opini  Publik  Bahasa  Indonesia  Terhadap Wisata Tmii Menggunakan Naïve Bayes Dan Pso,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. 16, no. 1, hal. 37– 42, 2019, doi: 10.33480/techno.v16i1.115.
[6] B.  Gunawan,  H.  S.  Pratiwi,  dan  E.  E.  Pratama,  “Sistem  Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  Produk Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 4, no. 2, hal. 113, 2018, doi: 10.26418/jp.v4i2.27526.
[7] H.  Tuhuteru  dan  A.  Iriani,  “Analisis  Sentimen  Perusahaan  Listrik  Negara  Cabang  Ambon Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Naive Bayes Classifier,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 3, no. 3, hal. 394–401, 2018, doi: 10.30591/jpit.v3i3.977.
[8] F. S. Jumeilah, “Penerapan Support Vector Machine (SVM) untuk Pengkategorian Penelitian,” J. RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  1,  no.  1,  hal.  19–25,  2017,  doi: 10.29207/resti.v1i1.11.
[9] F. Afshoh, “Analisa Sentimen Menggunakan Naïve Bayes,” Inform. Progr. Stud. Komunikasi, Fak. Inform. D A N Surakarta, Univ. Muhammadiyah , vol. 12, hal. 17, 2017.
[10] Andreyestha,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Fenomena  Teroris  Melalui  Twitter  Di Indonesia,” J. Kaji. Ilm. , vol. 19, no. 3, hal. 239–247, 2016.