Analisis Sentimen pada Komen Twitter Pawang Hujan Mandalika dengan Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes
Rahmat Satria Buana 1 , Windu Gata 2* , Alda Zevana Putri Widodo 3 , Hendra Setiawan 4 , Khairunisa Hilyati 5 1,2,3,5 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia .
4 Fakultas Sistem Informasi, STMIK Bani Saleh, Kota Bekasi, Provinsi Jawa Barat, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 6 July 2022 Received in revised form 23 November 2022 Accepted 14 February 2023 Available online April 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti
k.v7i2.705
Keywords: Sentiments; Rain Handler; SVM; Naïve Bayes; Smote.
Kata Kunci: Sentimen; Pawang Hujan;
SVM; Naïve Bayes; Smote.

## a b s t r a c t
Indonesia is a country with a majority Muslim population, but Indonesia is also rich in culture  influenced  by  previous  religions  such  as  Hinduism  and  Buddhism.  The  rain handler  by  Muslims  is  considered  shirk,  but  on  the  other  hand  also  considers  this ancestral culture that has always existed. With the advancement of human technology, it  is  easier  to  express  opinions  or  opinions  regarding  a  topic  that  is  currently  being discussed, for example, regarding the rain handler who acted at the Mandalika Circuit some time ago through social media. Twitter is one of the social media that is used as a forum to accommodate these opinions. In this study, the CRISP-DM (Cross Industry Standard  Process  for  Data  Mining)  data  mining  methodology  was  used  with  Rapid Miner Version 9.10 with the Support Vector Machine (SVM) classification method and nave Bayes with SMOTE to improve accuracy. The application of the SVM method is 97.71  %  with  AUC  0.997  Positive  Comments,  and  Using  Naïve  Bayes,  the  accuracy obtained is 93.41% accuracy with AUC 0.973 Positive Comments.

## a b s t r a k
Indonesia adalah negara yang mayoritas penduduknya muslim, namun Indonesia juga kaya akan budaya yang terpengaruh agama-agama sebelumnya seperti hindu dan budha. Pawang  hujan  oleh  umat  islam  di  anggap  kesyirikan,  namun  di  lain  pihak  juga menganggap ini budaya nenek moyang yang sejak dulu ada. Dengan semakin majunya perkembangan  tekhnologi  manusia  semakin  mudah  mengemukan  pendapat  atau opininya  terkait  suatu  topik  yang  sedang  ramai  di  bicarakan  misalnya  terkait  pawang hujan yang beraksi di Sirkuit Mandalika beberpa waktu lalu melalui media sosial. Twitter adalah Media sosial yang dijadikan salah satu media sosial sebagai tempat menyampaikan opini  tersebut.  Pada  penelitian  ini  di  gunakan  metodologi  data  mining  CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) dengan alat bantu Rapid miner Versi 9.10 dengan Metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes dengan SMOTE untuk meningkatkan akurasi. Penerapan metode SVM 97,71 % dengan AUC 0.997  Komentar  Positif,  dan  Menggunakan  Naïve  Bayes  maka  akurasi  yang  didapat akurasi 93,41 % dengan AUC 0.973 Komentar Positif.
*Corresponding author. Email: windu@nusamandiri.ac.id 2* .
© 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
Rara  Isti  Wulandari  menjadi  perbincangan  hangat dikalangan
masyarakat nasional maupun internasional lantaran aksinya sebagai pawang hujan di ajang MotoGP Manda lika 2022 [1]. Aksi tersebut menjadi perbincangan oleh warga internet (warganet) hingga  menjadi  trending  topik  di  Twitter.  Banyak yang  mulai  mempertanyakan  latar  belakang  dari perempuan yang biasa dikenal dengan sebutan mbak Rara. Hujan deras yang terus mengguyur area Sirkuit Mandalika,  membuat  kegiatan  balapan  MotoGP ditunda  sampai  hujan  mereda.  Rara,  sang  pawang hujan menggunakan piranti khusus untuk melakukan ritual menangkal hujan. Perbuatannya memindahkan hujan menuai pro dan kotra pada komen twitter.
Twitter  merupakan  salah  satu  media  sosial  yang banyak  yang  digunakan  di  Indonesia  berdsarkan survey  yang  dilakukan  oleh  Lembaga  survey Hootsuite  yang  bekerja  sama  dengan  perusahaan media We Are Social pada tahun 2019 menerbitkan angka pemakai twitter aktif di Indonesia sebesar 6,43 juta. Sebagai negara dengan pemakai twitter dengan angka tertinggi ke-10 [2]. Berdsarkan data tweet yang diambil  dari  twitter  lalu  dilakukan  data preprocessing dilanjtukan  dengan  penerapan  Smote  kemudian  di terapkan  model  klasifikasi  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dan Naïve  Bayes (NB) dengan label klasifikasi negatif dan positif. Tools yang kami  gunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  rapid miner. Tools ini  dipakai  untuk  mengambil  data  dari twitter.  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini. Opini  akan  diolah  melalui  metode-metode  yang disesuaikan dengan kaidah proses pengambilan teks atau text mining [3].
Sebagai  referensi  penelitian  penulis  mengambil penelitian  sebelumnya  tentang  sentimen  dengan algortima SVM atau naive bayes. Penelitian pertama adalah  penelitian  tentang  Analisis  Sentimen  KRI Nanggala 402 di Twitter dengan Metode Naïve Bayes Classifier  dan  mendapatkan  tingkat  akurasi  sebesar 73,00%  [4].  Penelitian  kedua , Analisis  Sentimen Terkait  Penggunaan  Vaksin  Astra  Zeneca  pada Twitter  dengan  Metode  NB  dan  K-NN  didapati metode NB mendapat akurasi yang baik yaitu 90,71% dan KNN hanya 74,78% [5]. Pada penelitian ketiga Sentimen  Analisis  Masyarakat  Indonesia  di  Twitter Terkait Metaverse dengan metode SVM,
menghasilkan tingjat akurasi 87% [6]. Keempat adalah penelitian  tentang  amalisis  sentiment  keberhasilan Indonesia pada Thomas Cup tahun 2020 dengan NB dan  Decission  Tree  [7].  Referensi  terkahir  dalam penelitian  ini  adalah  Analisis  terkait  pelayanan indihome pada twitter dengan algoritma SVM, dengan akurasi 87% [8]. Penelitian ini bertujuan untuk melihat opini masyarakat Indonesia akan keberadaan pawang hujan Mandalika dan meningkatkan akurasi penelitian sebelumnya  tentang  analisis  sentimen  dengan algortima  SVM  atau  NB  dengan  penerapan Smote upsampling .
Analisis  Sentimen  adalah  suatu  teknik  analisis  data yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  dan mengevaluasi  sentimen,  opini,  dan  emosi  yang terkandung  dalam  teks  yang  tidak  terstruktur  [3], seperti komentar di media sosial [9]. Salah satu media sosial  yang sering  digunakan  untuk  mengungkapkan pendapat  dan  sentimen  adalah  Twitter  [10].  Dalam konteks  ini,  Analisis  Sentimen  dilakukan  pada komentar  Twitter  yang  berkaitan  dengan  Pawang Hujan  Mandalika,  yaitu  seorang  pawang  hujan  yang melakukan  ritual  metafisik  untuk  membantu masyarakat  menahan  atau  memindahkan  hujan  ke tempat lain. Pawang hujan dalam melakukan ritualnya menggunakan cara metafisik, yang terkadang sulit bagi kita  untuk  mencernanya  dengan  akal  sehat. Keberadaan  ritual  pawang  hujan  ini  masih mengandung  nilai  mitologis  bahkan  bersifat  magis [11][12].  Pada  twitter  terdapat  istilah  tweet  yaitu pengguna  twitter  dapat  memberikan  kabar  terbaru, berekspresi, beraspirasi, dan beropini yang ditulis oleh pengguna twitter lainnya terutama topik atau hal yang sedang  menjadi  perbincangan  utama  [13].  Analisis sentimen  bertujuan  untuk  mengetahui  opini  publik terhadap  Pawang  Hujan  Mandalika,  apakah  positif atau  negative.  Untuk  melakukan  Analisis  Sentimen pada  Komen  Twitter  Pawang  Hujan  Mandalika, terdapat  dua  metode  yang  sering  digunakan,  yaitu Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  Naïve  Bayes. SVM  merupakan  metode  klasifikasi  yang  sangat populer  dalam  analisis  sentimen  karena  dapat mengatasi  masalah  overlap  dan  memisahkan  kelas dengan  baik  [14].  Sedangkan  Naïve  Bayes  adalah metode  klasifikasi  yang  menggunakan  teori probabilitas dan statistik untuk menentukan kelas dari data  yang  diberikan.  Sebelum  melakukan  analisis sentimen  dengan  SVM  atau  Naïve  Bayes,  terlebih dahulu  data  komentar  Twitter  perlu  dipreproses.
Nadya Octavianna Lompoliuw, Hindriyanto Dwi Purnomo / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (2) 2023, 194-200
Preprocessing yang dilakukan antara lain penghapusan tanda baca, konversi huruf kecil, penghilangan kata stopword, dan stemming [15]. Setelah itu, dilakukan tokenisasi,  yaitu  memecah  teks  menjadi  unit-unit yang  lebih  kecil.  Selanjutnya,  dilakukan  pembagian data  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Data  latih digunakan  untuk  melatih  model  SVM  atau  Naïve Bayes, sedangkan data uji digunakan untuk menguji akurasi  model.  Pada  tahap  ini,  juga  dilakukan pembuatan  model  SVM  atau  Naïve  Bayes  dengan menggunakan  library  atau  software  yang  tersedia, seperti Rapid Miner [16][17].  Setelah model dibuat, dilakukan klasifikasi pada data uji untuk menentukan sentimen  dari  setiap  komentar  Twitter.  Dalam klasifikasi SVM, setiap data pelatihan dikenal sebagai (xi, yi), di mana i = 1,2,…,N dan xi={xi1,xi2,…,xiq} T adalah atribut untuk data pelatihan I, yi {-1, +1} adalah Kelas Label. Sedangkan dalam Naïve Bayes, dilakukan perhitungan probabilitas untuk menentukan  kelas  dari  setiap  data  uji  [18].  Hasil analisis  sentimen  yang  diperoleh  dapat  digunakan untuk mengambil keputusan yang lebih baik [19][20], misalnya untuk meningkatkan layanan pawang hujan Mandalika atau untuk membuat kampanye yang lebih efektif  dalam  mempromosikan  pawang  hujan Mandalika.  Selain  itu,  hasil  analisis  sentimen  juga dapat  menjadi  dasar  untuk  melakukan  penelitian lebih lanjut tentang pengaruh media sosial terhadap opini publik.
Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis sentimen pada  Komen  Twitter  Pawang  Hujan  Mandalika dengan  menggunakan  metode  Support  Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes. Dalam penelitian ini,  terdapat  penemuan  baru  yang  menarik  bahwa SVM mampu memberikan akurasi yang lebih tinggi dalam analisis sentimen pada Komen Twitter Pawang Hujan Mandalika dibandingkan dengan Naïve Bayes. Selain  itu,  juga  ditemukan  bahwa  SVM  lebih  baik dalam  mengenali  sentimen  negatif  pada  Komen Twitter  tersebut.  Penelitian  ini  juga  memberikan kontribusi  penting  bagi  pengembangan  analisis sentimen  pada  Komen  Twitter,  terutama  dalam memahami  sentimen  pengguna  terhadap  Pawang Hujan Mandalika. Selain itu, penggunaan SVM dalam analisis sentimen juga dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan efektif. Diharapkan penemuan baru ini dapat menjadi dasar untuk pengembangan lebih lanjut  dalam  bidang  analisis  sentimen  pada  media sosial.

## 2. Metode Penelitian
Gambar 1. Model Cisp DM
Metode penlitian pada penelitian ini adalah Crisp-DM [13] seperti yang di tunjukan pada gambar 1 dimana data  akan  diproses  dengan  melakukan  beberapa tahapan seperti berikut:

## Pemahaman Bisnis (Business Understanding)
Pada tahapan ini dilakukan penentuan permasalahan yang  akan  diangkat  yaitu  analisis  sentimen  terhadap komentar  pengguna  twitter  terkait  keberadaan pawang hujan di acara Motto GP Mandalika, langkah yang  dilakukan  yaitu  mencari  data  komentar  yang terdapat pada twitter

## Pemahaman Data (Data Understanding)
Pada  tahapan  ini  peneliti  bertujuan  untuk mengumpulkan,  mengidentifikasi,  dan  memahami data  yang  dimiliki.  Data  tersebut  juga  harus  dapat diverifikasi kebenarannya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data komentar twitter mengenai pawang hujan di acara Moto GP Madalika.

## Koleksi Data (Data Collection)
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembuatan  koneksi  ke API  twitter  dengan  request  token.  Setelah  koneksi berhasil  dilakukan  pengambilan  data  komentar  yang berbahasa  teks  Indonesia  di  twitter  pada  tanggal  28 maret  sampai  04  April  2022  dengan  kata  pencarian pawang  hujan  mandalika.  Proses  pengambilan  data komentar yang dilakukan pada penelitian ini diambil dengan menggunakan aplikasi rapid miner.

## Persiapan Data (Data Preparation)
Pada  tahapan  ini  data  yang  sudah  didapatkan sebelumnya,  akan  diberikan  sentimen.  Setelah  data
yang telah didapatkan diberikan sentimen, setelah itu data  akan  masuk  tahap  data preprocessing .  Berikut adalah tahapan-tahapan yang dilakukan pada tahapan data preprocessing :
1) Replace
a) Missing  value :  untuk  menganti  nilai  yang kosong dengan suatu nilai tertentu
b) RT, tanda baca [- !"#$%&'()*+,./:;<=>?@\[\\\]_`{|}~]: c) URL
d) Hastag
2) Filter untuk membedakan komentar yang berisi text atau tidak
3) Remove duplicate : untuk menghilangkan komentar yang sama
4) Tokenizing merupakan  proses  pemecahan sekumpulan karakter dalam suatu teks kedalam satuan  kata,  pada  proses  ini  juga  dapat menghilangkan  karakter  pembatas,  menghapus angka, dan menghapus tanda baca atau karakter yang bukan merupakan huruf.
5) Stopwords merupakan proses menghilangkan kata yang  tidak  memiliki  makna  atau  tidak  penting dengan menggunakan stopword list.

## Pemodelan
Pada tahapan ini akan dilakukan pemodelan terhadap data  komentar  yang  sudah  dilakukan preprocessing . Data komentar tersebut akan dipecah menjadi data training  dan  data  testing,  pada  tahapan  ini  akan lakukan  split  data.  Pada  split  data  peneliti  akan membagi data komentar tersebut dengan perbandingan  data  training  dan  data  testing  yaitu 70:30. Kemudian pada tahap pemodelan ini peneliti menggunakan  algoritma  SVM  dan  NB  untuk mendapatkan  nilai  sentimen  positif  dan  sentimen negatif dari sebuah data komentar.

## Evaluasi
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  evaluasi  metode klasifikasi dengan mengukur performa menggunakan SMOTE terhadap algoritma SVM dan NB

## Kesimpulan Saran
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pemberian kesimpulan  yang  telah  didapat  selama  melakukan penelitian  ini  serta  memberikan  saran  untuk penelitian lanjutan yang akan dilakukan oleh peneliti lain.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Business Understanding
Pada  tahapan business  understanding ini  maka  peneliti mencoba untuk memahami objek atau masalah yang diangkat  selama  penelitian.  Masalah  yang  diangkat oleh  peneliti  adalah  seberapa  besar  akurasi  yang dihasilkan  dari  penerapan  algoritma  SVM  dan  NB dalam  mengklasifikasikan  sentimen  dari  sebuah komentar  yang  berkaitan  dengan  pawang  hujan. Penelitian  ini  akan  menggunakan  data  yang  didapat melalui twitter

## Data Understanding
Pada  tahapan  data  understanding  ini  maka  peneliti mencoba untuk memahami data yang akan digunakan. Pada tahapan ini peneliti melakukan pengambilan data komentar  pengguna  pada  tanggal  28  maret  2022 sampai 04 April 2022 terkait opini pawang hujan. Data yang diambil yaitu hanya komentar berupa text. Hasil crawling memperoleh data komentar sebanyak 4985. Dalam  memberikan  label  pada  komentar  peneliti menggunakan  pelabelan  menggunakan  extensi meaning cloud di rapid miner.

## Data Collection
Pada  tahapan data  collection ini  maka  peneliti mengumpulkan  data  yang  akan  digunakan  selama penelitian dan mempelajari apa yang dapat dilakukan dengan  data  tersebut.  Pada  tahapan  ini  peneliti membatasi  1002  komentar  dari  1631  hasil  cleansing data komentar twitter  pada 28 maret 2022 sampai 04 April 2022 dan berbahasa Indonesia
Gambar 2. Perhitungan Komentar berdasarkan label

## Data Preparation
Pada  tahapan  ini  data  yang  sudah  didapatkan sebelumnya,  akan  diberikan  sentimen.  Setelah  data yang telah didapatkan diberikan sentimen, setelah itu
137 864 0 200 400 600 800 1000 negatif positif negatif positif
Nadya Octavianna Lompoliuw, Hindriyanto Dwi Purnomo / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (2) 2023, 194-200
198 data  akan  masuk  tahap  data preprocessing .  Berikut adalah tahapan-tahapan yang dilakukan pada tahapan data preprocessing .
1) Replace
a) Missing  value :  dilakukan  pengantian  nilai kosong dengan nilai rata-rata
b) mengosongkan tanda
baca [-
!"#$%&'()*+,./:;<=>?@\[\\\]_`{|}~]:
dengan
c) mengosongkan RT
d) URL : dilakukan pengantian kata URL dari baris komentar
e) Hastag :  dilakukan  pengantian  kata Hastag dari baris komentar
2) Filter disini peneliti penyaringan baris komentar yang berisi text atau tidak.
3) Remove  duplicate :  disini  peneliti  melakukan remove  duplicare  untuk  menghilangkan komentar yang sama.
4) Tokenizing disini  peneliti  melakukan  proses tokenizing  untuk  memecah  ulasan  dari  kalimat menjadi  perkata,  menghilangkan  karakter  yang bersifat  pembatas,  dan  menghapus  angka  atau tanda baca.
5) Stopwords disini  peneliti  melakukan stopwords untuk  menghilangkan  kata  yang  tidak  penting atau  tidak  deksriptif  dengan  menggunakan stopwordlist.
Gambar 3. Prepocessing data
Gambar 4. Sub Proses dari Prepocessing data
Modeling
Setelah preprocessing maka  peneliti  mensplit  data menjadi  data  training  70  dan  testing  30  lalu  di aplikasikan  metode  smote  upsampling  untuk mengatasi  ketidak  seimbangan  data,  kemudian  di terapkan algortima SVM dan NB.
Gambar 5. Pemodelan dari data yang sudah melalui preprocessing
Evaluation Setelah di lakukan preprocessing dan penerapan metode SMOTE  pada  data  set  komentar  maka  didapati akurasi yang di dapat adalah sebagai berikut :
1) Menggunakan  SVM  maka  akurasi  yang  didapat akurasi  97,71  %  dengan  AUC  0.997  Komentar Positif
Tabel 1. Daftar hasil prediksi dengan SVM No  Uraian True negatif True positif Class precision 1  pred. negatif 123 5 96.09% 2  pred. positif 3 218 98.64% 3  class recall  97.62%  97.76%
Gambar 6. Grafik AUC Dengan SVM
2) Menggunakan Naïve  Bayes maka  akurasi  yang didapat  akurasi  93,41  %  dengan  AUC  0.973 Komentar Positif
Tabel 2. Daftar hasil prediksi dengan Naïve Bayes No  Uraian True negatif True positif Class precision 1  pred. negatif 125 23 84.56% 2  pred. positif 0 200 98.64% 3  class recall 100%  89.69%
Gambar 7. Grafik AUC Dengan Naïve Bayes.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan sebelumnya,  penelitian  ini  menyimpulkan  dua  hal penting.  Pertama,  mayoritas  masyarakat  Indonesia memberikan  komentar  positif  terhadap  keberadaan Pawang  Hujan  pada  acara  Moto  GP  Mandalika, sehingga  kehadiran  Pawang  Hujan  masih  dianggap relevan dan penting oleh masyarakat. Kedua, terbukti bahwa metode Smote Upsampling dapat meningkatkan performa akurasi dan presisi klasifikasi dalam  analisis  sentimen,  dengan  akurasi  mencapai 97,71%  pada  pemodelan  SVM  dan  93,41%  pada pemodelan Naive Bayes.
Berbagai  saran  dapat  diberikan  berdasarkan  hasil penelitian  ini.  Pertama,  peneliti  menyarankan  agar dilakukan penelitian atau pengembangan lebih lanjut menggunakan metode lainnya dan dataset yang lebih baru  dan  lebih  banyak  dari  penelitian  sebelumnya, sehingga hasilnya dapat lebih terpercaya. Kedua, hasil
analisis sentimen ini dapat menjadi pertimbangan bagi pihak  pemerintah  dalam  mengambil  kebijakan  lebih lanjut  terkait  dengan  opini  masyarakat  tentang keberadaan  Pawang  Hujan  pada  acara  Moto  GP Mandalika.

## 5. Daftar Pustaka
[1] 6  Fakta  Rara  Isti  Wulandari,  Pawang  Hujan MotoGP Dibayar Ratusan Juta (no date). Available at:
https://www.viva.co.id/sport/oneprix/14594
07-6-fakta-rara-isti-wulandari-pawang-hujan- motogp-dibayar-ratusan-juta  (Accessed:  5  July 2022).
[2] Zellatifanny,  C.M.,  2019.  Respon  Pengguna Twitter terhadap Regulasi Pengendalian Akses Ponsel  Ilegal  melalui  Validasi  IMEI  (Twitter User’s Response to Regulation of Contraband Cell  Phone  Access  Control  through  IMEI Validation). JURNAL IPTEKKOM (Jurnal Ilmu Pengetahuan & Teknologi Informasi) , 21 (2), pp.139- 154.  DOI:  10.33164/iptekkom.21.2.2019.139- 154.
[3] Putra,  A.D.A.  and  Juanita,  S.,  2021.  Analisis Sentimen pada Ulasan pengguna Aplikasi Bibit Dan Bareksa dengan Algoritma KNN. JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , 8 (2), pp.636-646. DOI: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[4] Djamaludin,  M.A.,  Triayudi,  A.  and  Mardiani, E.,  2022.  Analisis  Sentimen  Tweet  KRI Nanggala 402 di Twitter menggunakan Metode Naïve  Bayes  Classifier. Jurnal  JTIK  (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , 6 (2), pp.161- 166. DOI: 10.35870/jtik.v6i2.398.
[5] Ramadhan,  M.A.  and  Wahyudin,  M.I.,  2022. Analisis  Sentimen  Mengenai  Keberhasilan Indonesia  di  Ajang  Thomas  Cup  2020  (Studi Kasus  Media  Sosial  Twitter)  Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Decision Tree. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , 6 (4), pp.505-511. DOI: 10.35870/jtik.v6i4.560.
Nadya Octavianna Lompoliuw, Hindriyanto Dwi Purnomo / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (2) 2023, 194-200
[6] Ahmad,  A.  and  Gata,  W.,  2022.  Sentimen Analisis  Masyarakat  Indonesia  di  Twitter Terkait Metaverse dengan Algoritma Support Vector  Machine. Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi Informasi  Dan  Komunikasi) , 6 (4),  pp.548-555. DOI: 10.35870/jtik.v6i4.569.
[7] 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. DOI: 10.35870/jtik.v6i4.530.
[8] Tineges,  R.,  Triayudi,  A.  and  Sholihati,  I.D., 2020.  Analisis  Sentimen  Terhadap  Layanan Indihome  Berdasarkan  Twitter  Dengan Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine (SVM). Jurnal Media Informatika Budidarma , 4 (3), pp.650-658. DOI: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[9] Tripathi, P., Vishwakarma, S.K. and Lala, A., 2015, December. Sentiment analysis of english tweets using rapid miner. In 2015 international conference  on  computational  intelligence  and communication  networks  (CICN) (pp.  668-672). IEEE. DOI: 10.1109/CICN.2015.137.
[10] Ikoro, V., Sharmina, M., Malik, K. and Batista- Navarro,  R.,  2018,  October.  Analyzing sentiments expressed on Twitter by UK energy company consumers. In 2018 Fifth international conference on social networks analysis, management and security  (SNAMS) (pp.  95-98).  IEEE.  DOI: 10.1109/SNAMS.2018.8554619.
[11] Kurnia, S., Marnelly, T. R. and Si, M. 2017. The Role  of  Community  Toward  Rain-Moving Ritual in Tualang District Siak Regency, Widya Jl. HR. Soebrantas Km , 4(2), p. 28293.
[12] Nurfitriyanti.  2012. Kepercayaaan Masyarakat Terhadap Pawang Hujan di Desa Kedaburapat Kepulauan  Meranti  Di  tinjau  dari  Aqidah Islam, pp. 1 – 68.
[13] Azeharie,  S.,  2014.  Analisis  penggunaan Twitter sebagai media komunikasi selebritis di Jakarta. Jurnal Komunikasi , 6 (2), pp.83-98. DOI: https://doi.org/10.24912/jk.v6i2.35.
[14] Shafique,  U.  and  Qaiser,  H.,  2014.  A comparative  study  of  data  mining  process models (KDD, CRISP-DM and SEMMA). International  Journal  of  Innovation  and Scientific  Research , 12 (1),  pp.217-222.  Available at: http://www.ijisr.issr-journals.org/.
[15] Rifai, M.F., Jatnika, H. and Valentino, B., 2019. Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Sistem Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Peserta  Sertifikasi Microsoft Office Specialist (MOS)., Petir , 12(2), pp. 131 – 144. DOI: 10.33322/petir.v12i2.471.
[16] Ruhyana, N., 2019. Analisis Sentimen Terhadap Penerapan  Sistem  Plat  Nomor  Ganjil/Genap Pada Twitter Dengan Metode Klasifikasi Naive Bayes. ikraith-informatika , 3 (1), pp.94-99.
Available at: www.situs.com.
[17] Darwis, D., Pratiwi, E.S. and Pasaribu, A.F.O., 2020. Penerapan Algoritma Svm Untuk Analisis Sentimen  Pada  Data  Twitter  Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia. Jurnal  Ilmiah  Edutic:  Pendidikan  dan Informatika , 7 (1), pp.1-11. DOI:
10.21107/edutic.v7i1.8779.
[18] Algoritma Naive Bayes | BINUS UNIVERSITY BANDUNG - Kampus Teknologi Kreatif (no date). Available
at: https://binus.ac.id/bandung/2019/12/algorit ma-naive-bayes/ (Accessed: 14 June 2022).
[19] Palechor,  F.M.  and  de  la  Hoz  Manotas,  A., 2019.  Dataset  for  estimation  of  obesity  levels based on eating habits and physical condition in individuals  from  Colombia,  Peru  and Mexico. Data  in  brief , 25 ,  p.104344.  DOI: 10.1016/j.dib.2019.104344.
[20] Franseda, A., Kurniawan, W., Anggraeni, S. and Gata, W., 2020. Integrasi Metode Decision Tree dan SMOTE untuk Klasifikasi Data Kecelakaan Lalu Lintas. JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) , 8 (3), pp.282-290. DOI:
10.26418/justin.v8i3.40982.