e-ISSN 2620-4770

## KLASIFIKASI KARAKTER BERDASARKAN PENILAIAN SIKAP SOSIAL TEMAN SEJAWAT PADA KURIKULUM 2013 MEMANFAATKAN NAIVE BAYES
Imron Rosadi 1
1 Guru Teknnologi Informasi dan Komunikasi, SMA Negeri 1 Ngimbang Jl Raya Kec. Ngimbang Kab.Lamongan
Telepon. 081331338346 E-mail : imronrsd80@gmail.com

## ABSTRACT
This  aim  of  this  researh  is  to  classify  an  assessment  sentence  from  students,  then  classified  to  produce  an information. Classification is used to determine the character of each student so that teachers have no difficulty in  assessing  the  social  character  of  the  student, based  on  asesment  orientation  On  Kurikulum  2013.  This research is empasize to processing opinion for the students to evaluate their friend in SMA Negeri 1 Ngimbang Lamongan,  and  the  opinion  to  evaluate  each  student  will  classified  into  6  social  attitudes  that  is  Honest, Discipline,  Responsibility,  Pay  Attention  (mutual  cooperation,  tolerance),  well  manered  and  selsf  confidence, this  research  is  divide  into  2  phase    that  is  the  process  to  produce  training  data  (dataset)  and  the  process  to classify opinion (test data). Both off the process are to at extracting the attributes and object components which commented in every document and to decide  the classification social attitudes classfication for each student.On the system for this character clasification produce accuracy with the sucess rate from the result of  the testing clasficataion use Algoritman Naive Bayes success rate of 72%, this approach paper I use of 80%, the succes rate of 72% because the use of the sentence for rating colleague had the rate of variants are quite low that affect the process off making the data that will be used to the system off the clasificaton of characterer.
Keywords : Social attitudes, Classification, Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Kurikulum 2013 terdapat penilaian sikap sosial untuk  mengetahui  karakter  masing-masing  siswa, penilaian  sikap  sosial  teman  sejawat  ini  dalam bentuk  kalimat  yang  tidak  beraturan  dan  guru  akan melakukan  klasifikasi  untuk  menentukan  karakter masing-masing peserta didik.
Text  mining adalah  proses  ekstraksi  pola berupa  informasi  dan  pengetahuan  yang  berguna dari data yang berjumlah besar bersumber dari   data teks, seperti dokumen  Word, PDF, kutipan teks dan lain-lain.  Jenis  masukan  untuk text  mining ini disebut data tak terstruktur dan merupakan pembeda utama  dengan  data  mining  yang  menggunakan  data terstruktur  atau  basis  data  sebagai  masukan. text mining dapat  dianggap  sebagai  proses  dua  tahap yang  diawali  dengan  penerapan  struktur  terhadap sumber  data  teks  dan  dilanjutkan  dengan  ekstraksi informasi  dan  pengetahuan  yang  relevan  dari  data teks terstruktur ini dengan  menggunakan teknik dan alat  yang  sama  dengan  data  mining.  Proses  yang umum  dilakukan  oleh text  mining di  antaranya adalah perangkuman otomatis, kategorisasi dokumen,  penggugusan  teks  dll.  (Turban,  et.al., 2011)
Klasifikasi  teks  adalah  proses  pengelompokan dokumen  kedalam  kelas berbeda, dalam tahapannya tiap  dokumen  menunjuk  pada  satu  kelas  tertentu maka  dibutuhkan  proses  untuk  menggali  informasi dari  dokumen  tersebut.  Sehingga  penelitian  ini dilakukan  untuk  dapat  mengklasifikasikan  kalimat
penilaian  dari    teman  sejawat  menggunakan algoritma  naive bayes.
Tugas    klasifikasi    dokumen    dapat    dibagi menjadi    dua    macam    yaitu    klasifikasi    dokumen terawasi    di    mana    beberapa  mekanisme  eksternal (seperti  feedback  manusia)  memberikan  informasi mengenai  klasifikasi    yang    tepat    untuk    dokumen, dan    klasifikasi    dokumen    tak    terawasi,  dimana klasifikasi    harus    dilakukan    sepenuhnya    tanpa merujuk  ke  informasi eksternal
Berdasarkan latar belakang  masalah tersebut, maka tujuan penelitian ini adalah untuk menguji dan menerapkan klasifikasi karakter berdasarkan penilaian  teman  sejawat  menggunakan  algoritma Naive  bayes baik  output  satu  kelas  maupun  multi kelas. Manfaat penelitian ini adalah mengembangkan    software    yang    mampu mengklasifikasikan  penilaian teman sejawat,  maka proses    klasifikasi    karakter  berdasarkan  penilaian sikap  sosial  teman  sejawat  dapat    dilakukan    secara terkomputerisasi    sebagai    ganti    dari    proses klasifikasi  manual .

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian. Tahap-tahap  metodologis  yang  diusulkan  mulai bagaimana data yang berupa text disiapkan, apa saja tools  pendukungnya,  baik  berupa  perangkat  keras maupun  perangkat  lunak  dan  yang  paling  utama adalah  disini  akan  dibahas  mengenai  blok  sistem yang  hendak  dibangun,  informasi  yang  disajikan
meliputi gambaran kebutuhan sistem, studi literatur, dataset, gambaran arsitektur sistem.

## Gambar 1. Diagram Blok
Penjelasan  Diagram  Alur  Sistem  untuk  proses klasifikasi :
1. Data  Penilaian  diinputkan  melalui  sistem  oleh teman  sejawat.  Pada  proses  ini,  data  di  inputkan dari  website  oleh  siswa  untuk  menilai  temannya sendiri  dalam  1  kelas,  data  dientrikan  dengan memilih terlebih dahulu nama siswa yang dipilih untuk  kemudian  diberikan  penilaian  berupa kalimat penilaian
2. Tahap Preprocessing Data Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses-proses  untuk mempersiapkan  data.Sepertiyang  telah  dibahas diawal,  bahwa  data  penilaian  teman  sejawat  ini berupa  data  teks  yang  tergolong  jenis  data  tidak terstruktur  sehingga  perlu  dilakukan  langkah- langkah  untuk  mempersiapkan  data  tersebut sehingga siap digunakan untuk proses selanjutnya.
3. Tahap Case Folding tahap ini merupakan tahapan yang  mengubah  semua  huruf  dalam  dokumen menjadi  huruf  kecil.  Hanya  huruf  ‘a’  sampai dengan ‘z’ yang diterima.
4. Tahap Tokenisasi dalam tahap  ini   secara  garis besar  dilakukan    dengan  memecah    kalimat menjadi    token    (kata)    dengan    mengabaikan karakter  non alphabet.
5. Tahap Stopword Removal Tahap ini digunakan  untuk  menemukan  kembali  Informasi
( Information  Retrieva l)  biasanya  memerlukan kamus  kata  dasar  ( root  words )  dan stopword  list (atau stop list ).
6. Tahap  Stemming  tahap  ini  merupakan  suatu proses yang menstransformasikan kata kata yang terdapat  dalam  suatu  dokumen  kata  dasar  ( root word ) dengan menggunakan aturan-aturan tertentu.  Berdasarkan  pada  asumsi  bahwa term- term yang  memiliki  bentuk  dasar  ( stem )  yang sama  pada  umumnya  memiliki  makna  yang mirip,  proses stemming digunakan  secara  luas dalam Information  Retrieval sebagai  salah  satu cara untuk meningkatkan performansi retrieval.
7. Pembentukan  daftar  kosakata  dataset  tahap  ini setelah  dilakukan  proses  stemming  maka  akan dibentuk tabel dataset
8. Pembentukan  data  probabilitas  pada  tahap  ini setelah  dilakukan  proses  pembentukan  daftar kosakata    maka  akan  dibentuk  tabel  data  nilai probabilitas.
9. Tahap  Klasifikasi  Pada  tahap  ini  setelah dilakukan  proses  pembentukan  tabel  data  nilai probabilitas maka  akan dilakukan  proses klasifikasi  yang  digunakan  sebagai  dasar  adalah daftar  nilai  probalitas  dan  nilai  tresshold  untuk proses klasifikasi Kurikulum  merupakan  salah  satu  unsur  yang memberikan  kontribusi  untuk  mewujudkan  proses berkembangnya  kualitas  potensi  peserta  didik tersebut.  Kurikulum  2013  dikembangkan  berbasis pada kompetensi sangat diperlukan sebagai instrumen untuk mengarahkan peserta didik menjadi:  (1)  manusia  berkualitas  yang  mampu  dan proaktif  menjawab  tantangan  zaman  yang  selalu berubah;  (2)  manusia  terdidik  yang  beriman  dan bertakwa  kepada  Tuhan  Yang  Maha  Esa,  berakhlak mulia,  sehat,  berilmu,  cakap,  kreatif,  mandiri;  dan (3)  warga  negara  yang  demokratis,  bertanggung jawab.
Kurikulum  2013  membagi  kompetensi  sikap menjadi  dua,  yaitu sikap  spiritual dan sikap  sosial Pada  jenjang  SMA/MA,  kompetensi  sikap  spiritual mengacu  pada  KI-1:  Menghargai  dan  menghayati ajaran agama yang dianutnya, sedangkan kompetensi  sikap  sosial  mengacu  pada  KI-2: Menghargai dan menghayati perilaku jujur, disiplin, tanggung  jawab,  peduli  (toleransi,  gotong  royong), santun,  percaya  diri.  Penilaian  antar  peserta  didik merupakan  teknik  penilaian  dengan  cara  meminta peserta  didik  untuk  saling  menilai  pencapaian kompetensi.  Aspek  kompetensi  yang  dinilai  adalah kompetensi  kompetensi  inti  sosial  yaitu  perilaku jujur,  disiplin,  tanggung  jawab,  peduli  (toleransi, gotong royong), santun, dan percaya diri.
Proses klasifikasi  karakter berdasarkan penilaian teman  sejawat  terdapat  beberapa  proses  untuk melakukan  klasifikasi,  Penilaian  dan  data  training selanjutnya akan di preprocessing untuk menghilangkan  noise  pada  dokumen,  metode Preprocessing yang umum digunakan juga
Proses Klasifikasi Hitung Tresshold input Data kata dasar Start Klasifikasi Tokenisasi Proses stemming Daftar Kosakata Perhitungan Probabilitas Data nilai probabilitas Tresshold
Klasifikasi Single / multi Output Klasifikasi End Stopword/ Common word Data kata baku Preprocessing
digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu case  folding, tokenize, stopword dan stemming.
Tokenisasi  adalah  pemotongan  kata  dalam  tiap kalimat.  Hal  ini  dilakukan  agar  tiap  kata  dapat diketahui frekwensi kemunculan pada suatu  kalimat atau dokumen. Sedangkan stopword removal adalah penghapusan  stopword  untuk  membersihkan  hasil tokenisasi dari stopword.
Stemming adalah salah satu cara yang digunakan untuk meningkatkan performa Information Retrieval (IR)  dengan  cara  mentransformasi  kata-kata  dalam sebuah dokumen teks ke bentuk kata dasarnya.
Algoritma  stemming  untuk  bahasa  yang  satu berbeda  dengan  algoritma  stemming  untuk  bahasa lainnya.
Tahapan  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan pembagian  dataset  untuk  menjadi  data  training  dan data  testing.  Total  dataset  yang  digunakan  dalam penelitian ini sekitar 3824 record yang terbagi dalam 6  kelas.  Output  klasfikasi  bisa  satu  kelas  dan  multi kelas karakter. Kemudian akan disimpan dalam tabel dataset master data.

## Tabel  1. Data training dan testing
No Kelas Total data Data training Data testing 1 Disiplin 851 681 170 2 Jujur 435 350 85 3 Peduli 551 441 110 4 Percaya Diri 653 523 130 5 Santun 587 472 115 6 Tanggung Jawab 443 353 90 7 Multi kelas 304 244 60 TOTAL 3824 3064 760

## 2.1 PREPROCESSING
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  mengenai langkah-langkah  mempersiapkan  data  yang  disebut preprocessing . Preprocessing penting  dilakukan mengingat dokumen teks merupakan jenis data yang tidak  terstruktur  sehingga  akan  sulit  untuk mendapatkan  informasi  yang  berkualitas  tanpa menghilangkan  noise  pada  dokumen  teks  tersebut. Proses  yang  dibahas  meliputi case  folding, tokenisasi,  stopword  removal  (filtering), dan stemming
Pada  tahap  ini  dokumen  teks  yang  masuk  akan dirubah  ke  bentuk  huruf  kecil  semua,  selain  itu hanya  huruf    ‘a’  sampai  ‘z’  saja  yang  akan digunakan.  Sehingga  karakter  yang  lain  akan dihilangkan  karena  dianggap  sebagai  delimeter seperti  angka  dan  tanda  baca . Proses  selanjutnya adalah  tokenisasi,  proses  ini  digunakan  untuk memecah sebuah teks menjadi sekumpulan kata-kata tanpa  memperhatikan  keterkaitan  antar  kata,  peran dan kedudukannya dalam kalimat. Pada data kalimat Penilaian    “Dia  anak  yang  polos,  kalau  berbicara tidak  suka  berbohong  dan  jujur  kepada  Teman
maupun  Guru ” .  dilakukan  proses  tokenisasi, Tahapan  berikutnya  dalam preprocessing adalah stemming yaitu  menentukan  kembali  kata-kata  pada bentuk  dasarnya.  Seperti  yang  telah  diuraikan  di pembahasan sebelumnya

## Tabel 2. Hasil proses stemming
Kata Jumlah Anak 1 sopan 1 Guru 1 Enak 1 bicara 1 senyum 1

## 2.1 KLASIFIKASI KARAKATER DENGAN NAIVE BAYES CLASIFICATION

## Gambar 2. Diagram Klasifikasi
Ada  beberapa  tahapan  yang  harus  dilalui  untuk menghasilkan  data  yang  digunakan  sebagai  dataset atau  data  training.  Berikut  ini  adalah  langkah- langkah  untuk  menghasilkan  data  set.  Proses memasukkan  kalimat-kalimat  penilaian  yang  tadi disimulasikan  menjadi  nilai  probabilitas  untuk  data set dibawah ini.

## Tabel 3. Contoh  nilai probabilitas
No Kata Jujur Disiplin Tjawab 1 Tanding 0.0018 0.0018 0.0020 2 Guru 6.0018 7.0018 12.002 3 Murah 0.0018 0.0018 0.0020 4 Pakai 0.0018 7.0018 0.0020 5 Anggota 0.0018 0.0018 0.0020 6 Bimbing 0.0018 0.0018 0.0020
7 Pria 0.0018 0.0018 0.0020 8 Lewat 0.0018 0.0018 0.0020
a. Contoh  kalimat  penilaian  yang  akan    digunakan menjadi  data  training  sampel  testing,  “dia  anak yang  sopan  kepada  guru,  enak  diajak  bicara  dan suka senyum“
b. Langkah selanjutnya dilakukan tokenisasi menghasilkan data seperti tabel dibawah ini
Tabel 4. Hasil Proses Tokenisasi No Kata 1 dia 2 anak 3 yang 4 sopan 5 kepada 6 guru 7 enak 8 diajak 9 bicara 10 dan ` 11 suka 12 senyum
c. Tahapan preprocessing berikutnya  adalah text transformation yang  dilakukan  dengan  cara menghapus  kata-kata  yang  dianggap  tidak penting  atau  disebut stopword  removal sehingga kata-kata  diatas  berkurang  untuk  lebih  jelasnya bisa dilihat pada tabel dibawah ini
Tabel 5. Hasil proses stopword Kata Jumlah anak 1 sopan 1 guru 1 enak 1 diajak 1 bicara 1 Senyum 1 d. Tahapan  berikutnya  dalam preprocessing adalah stemming dengan  menggunakan  Algoritma Nazief dan Andrian’s yaitu menentukan kembali kata-kata  pada  bentuk  dasarnya.  Seperti  yang telah diuraikan di pembahasan sebelumnya.

## Tabel 6. Hasil proses stemming
Kata Jumlah anak 1 sopan 1 guru 1 enak 1 Ajak 1 bicara 1 senyum 1
e. Proses perhitungan Naive Bayes untuk klasifikasi
f. Dilakukan  perbandingan  satu  demi  satu  untuk masing-masing  kategori  untuk  kategori  yang menghasilkan  nilai  terbesar  maka  dia  masuk dikelas tersebut
Pada  model  klasifikasi  dengan  menggunakan metode Naive Bayes ini  data trainingnya satu kelas, sedangkan  data  testingya  memungkinkan  multi kategori  atau  multi  kelas(namun  tidak  bisa dipaksakan  terjadi).  Hal  ini  mungkin  terjadi  dengan pemahaman,  bahwa  telah  diberikan  batasan  nilai tertentu  pada  selisih  treshold  nilai  probabilitas kandidat  kelas  tertinggi  dengan  probabilitas  kelas dibawahnya.
Penggunakan  pengukuran P thres digunakan  untuk menunjukan  rata-rata  dari  posterior  probability  dari document d j dalam setiap kelas
Ketika ≥ dimana d j mempunyai    label l i .  Dalam  strategi  ini  documen d dan mempunyai label dengan rumus P ( l|d ) ≥ Pthres . The Eq.(1) di gambarkan menjadi
Sedikitnya  jumlah  label  dokumen  adalah  "1" ketika  probabilitas  dokumen  milik  kelas  jelas  lebih tinggi  dari  dokumen  milik  untuk  kelas-kelas  lain. Jumlah maksimum label dokumen adalah "n" ketika probabilitas  dokumen  milik  masing-masing  kelas adalah  sama  atau  diatas  rata-rata  dari  keseluruhan kelas hasil perhitungan Naive Bayes
Berikut uji coba untuk klasifikas multi label atau atau  multi  kelas  “ dia  anaknya  suka  menolong  ,asik diajak  berteman  dan  tidak  suka  aneh-aneh  dan  dia selalu  bersikap  jujur  dalam  hal  mengerjakan apapun ” Kemudian  dilakukan  preprocessing  seperti diatas  dan  hitung  nilai  menggunakan  naive  bayes dan didapatkah hasil seperti tabel dibawah ini

## Tabel 7. Hasil bayes
Melihat  data  tabel  diatas  dapat  di  simpulkan bahwa kelas pertama dari klasifikasi kalimat tersebut masuk  di  kelas  Peduli  karena  memiliki  nilai  paling tinggi  dan  kelas  kedua  masuk  dikategori  jujur dengan nilai diatas rata-rata dari keseluruhan kelas.

## 3. PEMBAHASAN
Pengujian  Sistem  dengan  K  Fold  Form  ini merupakan  proses  untuk  mendapatkan k-Optimal
No Kelas Perhitungan Bayes 1 Jujur 5.34E-08 2 Disiplin 1.12E-11 3 TJawab 5.81E-11 4 Peduli 1.10E-07 5 Santun 8.04E-11 6 PercayaDiri 9.39E-10 Rata-rata 2.73E-08
menggunakan  metode k-Fold  Cross  Validation dengan  pengulangan  sebanyak  5  kali  percobaan. Langkah metode k-Fold Cross Validation ini adalah dengan membagi data training yang berjumlah 2500 menjadi 5 bagian yang sama yaitu 500 buah data tiap bagian  data testing .  Data training ini  sebelumnya telah  dilakukan  pengacakan  data,  berikut  ini  hasil ujinya:

## Tabel 8.  Akurasi K fold
Selanjutnya
dilakukan perhitungan Precision,  Recall  dan  F1-Score  untuk  output  multi kelas dan satu kelas dengan perbandingan 70% data latih  dan  30%  data  uji,  setelah  dilakukan  uji  coba sebanyak  8  kali  dengan  memberikan  nilai  treshold yang  berbeda  dan  didapatkan  hasil  akurasi  dan  F-1 Score  sebagai  berikut,  untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada tabel dibawah ini

## Tabel 9. Uji coba tresshold multi kelas
No Tress Hold Dibatasi 2 kelas Tanpa batas Akurasi F 1 Score Akurasi F 1 Score 1 +20 93,68% 80,09% 93,92 86,40 2 +10 93,68% 84,96% 98,01 86,56 3 +5 94,48% 80,18% 94,88 86,67 4 0 94,56% 79,73% 95,2 86,66 5 -5 94,96% 79,85% 95,6 86,82 6 -10 95,2% 79,11% 95,6 86,78 7 -20 94,96% 78,50% 95,6 86,58 8 -30 95,52% 78,48% 96,9 86,47
Uji  Coba  Penilaian  teman  sejawat  yang oleh  peserta  didik  SMA  Negeri  1  Ngimbang, kemudian diklasifikasi oleh sistem. Kemudian dicek secara  manual,  kemudian  dicocokkan  kesusuaian klasifikasi  hasil  sistem  dengan  klasifikasi  manual, untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada table dibawah ini
Tabel 10. Akurasi
No Uji Kfold Akurasi F1 Score 1 K Fold 1 91, % 90,99
Uji Coba penilaian teman sejawat untuk multi kelas sebanyak 50 kalimat dan terdapat 100 karakter kemudian diklasifikasi oleh sistem. Kemudian dicek secara  manual,  kemudian  dicocokkan  kesesuaian klasifikasi hasil sistem dengan klasifikasi manual
Tabel 11. Precision recall dan F1 score

## 4. PENUTUP
Berdasarkan  uji  coba  terhadap  sistem  pada penelitian  ini  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan antara lain :
a. Metode Naive  Bayes  Clasisifier menggunakan data  inputan  yang  berupa  kalimat  penilaian sejawat yang sudah diklasifikasi oleh ahli dapat digunakan  untuk  model  Pembelajaran  yang efektif  pada  klasifikasi  kalimat  penilaian dengan akurasi tertinggi bisa mencapai 78%.
b. Tidak semua data training mampu memberikan tingkat klasifikasi yang baik pada uji coba, hal ini  terjadi  pada  kelas  percaya  diri,  dengan akurasi  hanya  mencapai  69%,  dikarenakan penggunaan  kata-kata  untuk  dataset  sangat mirip dengan kelas lainnya.
c. Klasifikasi  Multi  kelas  dari  paper  belum  bisa diterapkan  sepenuhnya  pada  penelitian  ini dikarenakan  perbedaan  nilai  probabilitas  rata- rata  sangat  rendah  sehingga  perlu  dilakukan perubahan  nilai  treshold  untuk  mendapatkan akurasi yang baik.
d. Penulisan kalimat penilaian harus sesuai kaidah Bahasa Indonesia yang baik untuk mendaptkan akurasi klasifikasi yang baik.
Dari  pembahasan  pada  bab-bab  sebelumnya pada penelitian ini dapat diberikan saran yang dapat digunakan untuk perbaikan sistem dimasa yang akan datang ada beberapa hal yang perlu diperbaiki antara lain :
a. Sistem  klasifikasi  karakter  ini  menggunakan metode  klasifikasi  dengan  Algoritma  Naive Bayes  menggunakan  teks  bahasa  Indonesia diharapkan  pada  penelitian  berikutnya  bisa menggunakan  bahasa  lain  misal  Bahasa  Jawa atau  Bahasa Inggris
b. Output  pada  klasifikasi  karakter  ini  hanya dibatasi  6  kelas  diharapkan  pada  penelitian berikutnya bisa lebih dari 6 kelas.
c. Pada  klasfikasi  karakter  ini  hanya  dibatasi  2 kelas  diharapkan  pada  penelitian  berikutnya bisa lebih dari 2 kelas.
d. Diharapkan  pada  penelitian  berikutnya  bisa dilengkapi dengan penggunaan kalimat
penilaian  bernilai  positif  atau  negatif  untuk masing-masing karakter
N o Uji Kfold Stopword Fadil Z Tala Stopword dan Common word Akurasi F1 Score Akurasi F1 Score 1 Ke 1 67,2 68,6 71,4 70,82 2 Ke 2 69,6 67.43 70,45 68,87 3 Ke 3 62,8 61,72 72,65 72,51 4 Ke 4 73 72,77 78,08 77,95 5 Ke 5 64,6 63,68 69,26 68,93 Rata-rata 67,4 66,84 72,37 71,82
Sub kelas Precision Recall F1 Score Jujur 0.81 0.55 0.65 Disiplin 1 0.52 0.68 TJ 0.67 0.75 0.71 Peduli 0.79 0.85 0.81 Santun 0.67 1 0.8 PD 0.75 0.46 0.57 Rata2 0.78 0.68 0.70
e. Pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat memperbaiki kesalahan penulisan kata penilaian kata dari siswa.

## PUSTAKA
Bambang Kurniawan, Syahril Effendi, Opim Salim
Sitompul,  “ Klasifikasi  konten  berita    dengan text  mining ,  Jurnal  DuniaTeknologi  Informasi Vol. 1, No. 1, (2012) 14-19,2012 Destuardi,  Surya  Sempono,  “ Klasifikasi  Emosi Untuk  Teks  Bahasa  Indonesia  Menggunakan Menggunakan  Metode  Naive  Bayes ,  Seminar Nasional  Pasca  Sarjana  Institut    Teknologi Sepuluh Nopember ,13 Agustus 2009 Destuardi,  Suryo  Sumpeno “Klasifikasi  Emosi Untuk  Teks  Bahasa  Indonesia  menggunakan metode  Naive  Bayes ”  Seminar Nasional  Pasca Sarjana ITS  Nopember,  2016 Gilles  Brassard,  Paul  Bratley,”  Algorithmics Theory dan Practice”, Prentice Hall,1998 Junjie  Lin  dan  Wenji  Mao, Personality  Based Public    Sentiment  Clasification  In  Microblog, State  Key  Laboratory  of  Management  and Control  for  Complex  Systems  Institute  of Automation,  Chinese  Academy  of  Sciences, Beijing 100190, China, 2015 IEEE Mohmmad  Nuh,  “ Peraturan  Menteri  Pendidikan dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia ,  Jakarta,
2013” ,PP.66 tahun 2013
Ni  Made  Ari  Lestari1,  I  Ketut  Gede  Darma  Putra dan    Aa  Ketut  Agung  Cahyawan, Personality Types  Clasification  For  Indonesian  Text  In Partner Searching Website Using Naive Bayes Methods ,  Ijcsi  International  Journal  Of Computer Science Issues, Vol. 10, Issue 1, No 3, January 2013 Ni  Wayan  Sumartini  Saraswati,  “ Naïve  Bayes Classifier  Dan  Support  Vector  Machines Untuk      Sentiment  Analysis ,  Seminar  Nasional Sistem  Informasi  Indonesia    ,2-14  Desember 2015 Pengawas  Dinas  Pendidikan  SMA,  ” Modul  IHT Pelatihan  Kurikulum  2013 ”  Dinas  Pendidikan Kabupaten Lamongan”, Juli 2013 R.H Sianipar, “ Membangun Web dengan PHP dan MySql”
Penerbit Informatika Bandung, Februari 2015 Rizal Setya Perdana,Supraptro, Rekyan regasari,” Pengkategorian Pesan
Singkat Berbahasa  Indonesia  Pada  Jejaring  sosial Twitter  dengan  Metode  Klasifikasi  Naive Bayes, Universitas Brawijaya Malang, 2012 Shweta  Joshi  dan  Bhawna  Nigam, Categorizing The Document Using Multi Class Clasification In  Data  Minning ,  International  Conference  on
Computational
Intelligence
and Communication Systems, 2011
W.J.S.  Poerwadarminta,  “ Kamus  Umum  Bahasa
Indonesia ”, Pusat Bahasa Departemen Pendidikan Nasional, Oktober 2003
Zhihua  Wei,  Hongyun  Zhang,  Zhifei  Zhang,  Wen Li  dan    Duoqian  Miao  A Naive  Bayesian
Multi-Label  Clasification  Algorithm  With Aplication  To Visualize Text Search Resultsm , International Journal of Advanced IntelligenceVolume 3, Number 2, pp. 173-188,
July, 2011.