Copyright © The Author(s) This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Analisis  Sentimen  Masyarakat  Indonesia  Terhadap  Aplikasi Threads di Twitter Menggunakan Naïve Baiyes
Fredrick Lim*, Afifah Trista Ayunda Fredrick.lim@student.pradita.ac.id * *Penulis korespondensi

## Universitas Pradita - Indonesia
Diterima: 02 Nov 2023 | Direvisi: 22 Nov – 06 Des 2023 Disetujui: 26 Des 2023 | Dipublikasi: 30 Des 2023 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang, Indonesia

## ABSTRACT
Threads, a new application released by Meta in mid-2023, has sparked discussions across various social media platforms. This application has been widely compared to Twitter. This research aims to  analyze  the  sentiment  of  Indonesian  society  regarding  the  emergence  of  Threads  on  social media. Various opinions were collected from Twitter posts and analyzed using the Naïve Bayes algorithm  in  RapidMiner  to  classify  each  public  response.  The  results  show  that  28.8%  of respondents view the introduction of Threads positively, while 71.2% express negative sentiment. Therefore, Threads should improve its application by adding additional features to gain broader acceptance  among  users.  Although  this  research  has  not  validated  using  other  algorithms,  it provides a general overview of the public's response to the newly emerging Threads application. Keywords: Sentiment Analysis, Naïve Bayes, Threads, Twitter

## ABSTRAK
Threads, sebuah aplikasi baru yang dirilis oleh Meta pada pertengahan tahun 2023, telah memicu diskusi di berbagai platform media sosial. Aplikasi ini telah  dibandingkan secara luas dengan Twitter.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  masyarakat  Indonesia mengenai munculnya Threads di media sosial. Dilakukan pengumpulan beragam pendapat dari postingan Twitter dan melakukan analisis menggunakan algoritma Naïve Bayes di RapidMiner untuk  mengklasifikasikan  setiap  tanggapan  publik.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  28,8% responden melihat pengenalan Threads secara positif, sementara 71,2% menyatakan sentimen negatif. Oleh karena itu, Threads harus meningkatkan aplikasinya dengan menambahkan fitur tambahan  untuk  mendapatkan  penerimaan  yang  lebih  luas  di  kalangan  pengguna.  Meskipun penelitian ini belum melakukan validasi menggunakan algoritma lainnya, namun dari penelitian ini dapat memberikan gambaran umum tentang respons masyarakat terhadap aplikasi Threads yang baru muncul.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Naïve Bayes, Threads, Twitter
p-ISSN: 2460-092X, e-ISSN: 2623-1662 Vol. 9, No. 2, Desember 2023 Hal. 55 - 64

## PENDAHULUAN
Threads , sebuah aplikasi media sosial yang diluncurkan oleh meta platforms pada 5  Juli  2023,  telah  menimbulkan  perdebatan  yang  luas,  baik  secara  nasional  maupun internasional ( Kelly, 2023 ), karena banyak yang melihat kemiripannya dengan Twitter yang sudah ada sebelumnya. Kontroversi ini semakin memanas karena adanya dugaan Threads meniru Twitter ( Tim  Kompasiana,  2023 ).  Seperti  halnya Twitter , Threads memungkinkan  pengguna  untuk  berpartisipasi  secara  aktif  dalam  media  daring, memberikan konten seperti blog, jejaring sosial, forum, dan dunia virtual. Penggunaan media  sosial  pada  umumnya  memiliki  potensi,  baik  sebagai  platform  positif  maupun negatif,  yang  dapat  mempengaruhi  banyak  aspek  dalam  masyarakat  ( Dewa  &  Safitri, 2021 ; Nurussofiah et al., 2022 ).
Penelitian-penelitian  terkait  dengan  pendapat  pengguna  terhadap  suatu permasalahan  merujuk  pada  sentimen  positif  maupun  negatif.  Analisis  sentimen merupakan  topik  menarik  dalam  penelitian,  yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan kalimat-kalimat menjadi sentimen positif atau negatif. Penelitian ini menggunakan Naïve Bayes  Classifier .  Darwis  telah  menjelaskan  bahwa naïve  bayes merupakan  pilihan algoritma  yang  efektif  dalam  analisis  sentimen,  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi ( Darwis  et  al.,  2021 ).  Selain  itu, Dwiki  et  al.  (2021) juga  menunjukkan  bahwa penggunaan metode naïve bayes dapat memberikan hasil dengan tingkat akurasi di atas 85%  pada  dua  aplikasi  yang  berbeda.  Tujuan  dari  analisis  sentimen  adalah  untuk mengolah  kumpulan  teks  dengan  cara  mengklasifikasikannya.  Kemudian,  melalui analisis sentimen, dapat diidentifikasi pendapat, emosi, dan evaluasi yang terkandung dalam sebuah teks mengenai suatu topik menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami ( Idris et al., 2023 ; Thet et al., 2010 ). Naïve bayes menjadi salah satu algoritma utama dalam  melakukan  klasifikasi  data,  yang  didasarkan  pada  probabilitas  dan  statistika. Algoritma  ini  mampu  melakukan  analisis  probabilitas  masa  depan  berdasarkan  data masa lalu ( Wijaya & Anam, 2023 ).
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  relevan  dengan  analisis  sentimen mencakup penggunaan algoritma naïve bayes untuk mengevaluasi tanggapan masyarakat terhadap program kampus merdeka di Twitter . Studi tersebut mencatat bahwa penerapan naïve bayes menghasilkan akurasi sebesar 60%, dengan 272 respons positif dan 229 respons negatif  ( Febriyani  &  Februariyanti,  2023 ).  Kemudian,  penelitian  lain  menggunakan algoritma naïve bayes untuk menganalisis sentimen terhadap kinerja Dewan Perwakilan Rakyat  (DPR),  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  80%  ( Putri  et  al.,  2022 ).  Selain  itu, terdapat  penelitian  juga  yang  dilakukan  untuk  menilai  respons  masyarakat  terhadap vaksinasi  COVID-19  dengan  menggunakan naïve  bayes ,  yang  menghasilkan  tingkat akurasi  sebesar  73,6%,  dengan  43%  sentimen  positif,  16,4%  sentimen  negatif,  dan 40,6% netral ( Herwinsyah & Witanti, 2022 ).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  analisis  sentimen  masyarakat Indonesia  terkait  kemunculan  aplikasi Threads yang  dianggap  mirip  dengan Twitter , melalui  platform  media  sosial Twitter .  Munculnya Threads sebagai  media  sosial, mengundang  perbincangan  karena  dianggap  sangat  identik  dengan Twitter .  Threads sebagai  inovasi  digital  baru  memunculkan  respons  pro  dan  kontra,  sehingga permasalahan ini menarik untuk dikaji lebih mendalam. Metode yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  algoritma naïve  bayes .  Analisis  dilakukan  dengan  menggunakan naïve bayes untuk menentukan apakah  sentimen yang muncul cenderung positif atau negatif dari data yang terkumpul. Dalam pelaksanaan analisis ini, RapidMiner digunakan sebagai  alat  pendukung  untuk  membantu  dalam  berbagai  tahapan,  mulai  dari preprocessing hingga  klasifikasi  data. RapidMiner memiliki  kemampuan  untuk mendukung pengambilan keputusan dengan menggunakan berbagai algoritma sehingga dapat menghasilkan keputusan yang optimal dalam penelitian ini ( Ruan et al., 2020 ).
Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Aplikasi Threads di Twitter …

## METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  langkah  awal  melibatkan  pengumpulan  data  tweet  yang berhubungan dengan aplikasi Threads yang mengandung aspek positif maupun negatif. Langkah  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  komprehensif  tentang respons masyarakat terhadap aplikasi tersebut. Secara bertahap langkah-langkah yang dilakukan merujuk pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Tahap Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan adalah web crawling yang mengambil informasi  dari  platform  media  sosial Twitter . Web  crawling merupakan  proses penjelajahan situs dengan tujuan memperoleh informasi dari situs yang menjadi target ( Hanifah & Nurhasanah, 2018 ; Komara & Hadiapurwa, 2023 ; Nuraini et al., 2022 ). Teknik crawling ini  memperoleh  data  dari  halaman-halaman  dengan  menggunakan Uniform Resource  Locator  (URL) dan  memanfaatkan Application  Programming  Interface  (API) untuk  mengambil  data  dari  dataset  yang  besar. Twitter menyediakan API untuk pengguna agar dapat mengakses data yang ada di platform tersebut. Secara umum, data yang diambil meliputi tweets yang ada di Twitter .

## Tahap Data Preprocessing
Preprocessing merupakan  salah  satu  tahapan  penting  dalam text  mining yang bertujuan untuk memastikan bahwa data dapat digunakan dengan kualitas tinggi dan mampu merepresentasikan informasi yang ada. Text mining sendiri merupakan proses ekstraksi informasi dari teks yang bersifat tidak terstruktur ( Ajijah et al., 2023 ). Kualitas data  yang  digunakan  dalam  proses  ini  sangat  penting  karena  dapat  berpengaruh signifikan  terhadap  hasil  akhir  analisis.  Oleh  karena  itu,  tahapan preprocessing harus dilakukan dengan cermat untuk memastikan validitas dan akurasi data yang digunakan. Beberapa langkah yang dilakukan, antara lain:

## 1. Data Cleaning
Bertujuan untuk menghilangkan entri-entri yang tidak relevan atau tidak bermakna dari  dataset  ( Asro’i  &  Februariyanti,  2022 ).  Proses  ini  melibatkan  penghapusan tanda baca, simbol, angka, dan URL dari teks. Selain itu, setiap kata dalam kalimat tweet akan dihilangkan jika mengandung karakter yang termasuk dalam kategori tanda baca, simbol, angka, atau URL . Langkah ini penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis text mining bersih dan relevan.
Implementasi Algoritma Perancangan Klasifikasi Preprocessing Pengumpulan Data
2. Tokenize
Pada  langkah  ini,  tujuannya  adalah  untuk  memangkas  kata-kata  dalam  teks  dan mengonversi semuanya menjadi huruf kecil. Proses ini hanya akan berlaku untuk huruf-huruf yang terdapat dalam kata-kata yang telah dipisahkan oleh tanda baca ( Trianto et al., 2023 ). Langkah ini penting untuk menghasilkan konsistensi dalam analisis teks dan memudahkan dalam pemrosesan lanjutan.
3. Stemming dan Lemmatization
Pada tahapan ini, setiap kata akan diubah menjadi bentuk dasarnya, yang dikenal sebagai kata dasar. Proses stemming akan menghapus akhiran dari kata yang sedang diproses,  sedangkan lemmatization akan  melakukan  penyederhanaan  kata berdasarkan aturan dalam kamus ( Albab et al., 2023 ). Langkah ini membantu dalam memperjelas makna kata-kata dalam teks dan memfasilitasi analisis lebih lanjut.

## 4. N ormalization
Pada langkah ini, setiap huruf akan diubah menjadi huruf kecil untuk memastikan konsistensi dan kemudahan dalam proses selanjutnya ( Wahyudi & Sukmono, 2023 ). Langkah  ini  membantu  dalam  menghindari  kebingungan  atau  kesalahan  yang mungkin terjadi akibat perbedaan besar-kecil huruf dalam analisis teks.

## Analisis Data
Selanjutnya  dilakukan  analisis  data  dan  ditemukan  beberapa  duplikat  di  dalam dataset. Selain itu, dilakukan juga pembersihan data untuk menghapus entri yang tidak sesuai  sehingga  diperoleh  dataset  menjadi  lebih  baik.  Tahap  analisis  data  kemudian dilanjutkan dengan proses pelabelan manual untuk memastikan akurasi label yang lebih tinggi ( Kurniawan et al., 2023 ). Langkah ini penting untuk mempersiapkan dataset yang siap digunakan dalam proses analisis text mining dengan baik.

## Pelabelan Data
Pelabelan  data  bertujuan  untuk  memberikan  identitas  pada  data  untuk meningkatkan  kualitas  hasil  klasifikasi  ( Aritonang  et  al.,  2023 ).  Proses  pelabelan dilakukan  secara  manual,  dimana  opini  atau  pendapat  mereka  digunakan  sebagai panduan untuk menentukan apakah  sebuah tweet mengandung sentimen positif atau negatif. Tweet s yang dianggap memiliki kalimat yang baik dan membangun akan diberi label sentimen positif, sementara tweets yang dinilai memiliki kalimat yang buruk dan tidak  membangun  akan  diberi  label  sentimen  negatif.  Langkah  ini  membantu  dalam mempersiapkan  data  yang  dapat  digunakan  untuk  analisis  sentimen  dengan  lebih akurat.

## Pelatihan Data
Pelatihan data merupakan tahap penting dalam pemrosesan data, dimana algoritma digunakan  untuk  memproses  data  dan  membuat  model  yang  dapat  mengidentifikasi sentimen  dari  setiap  kalimat  ( Chrisdiyanti,  2023 ).  Data  mentah  akan  diperlakukan dengan menggunakan algoritma naïve bayes , yang dilatih dengan data yang sudah diberi label,  sehingga  dapat  menghasilkan  hasil  akhir  dari  penelitian  yang  akurat.  Proses pelatihan  data  ini  dilakukan  dengan  bantuan  platform RapidMiner ,  yang  berfungsi sebagai alat bantu dalam menerapkan algoritma pada data yang akan dilatih.
Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Aplikasi Threads di Twitter …

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Implementasi Pengumpulan Data
Google  Colab digunakan  sebagai  platform  untuk  melakukan  proses  pengambilan data  dari  media  sosial Twitter ,  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python. Keywords yang  relevan  untuk  pencarian  disertakan,  serta  rentang  tanggal tweets ditentukan agar mendapatkan hasil pencarian yang lebih spesifik dan relevan dengan tujuan  penelitian.  Langkah-langkah  ini  membantu  dalam  mengumpulkan  data  yang sesuai dengan kebutuhan analisis. Secara singkat dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Potongan Script Pengumpulan Data
Data  opini yang dikumpulkan dari Twitter melalui API pada tanggal  13 Juli 2023 dengan menggunakan kata kunci “ Threads ” . Dalam tahap pengumpulan data,  berhasil ditemukan 513 tweets , kemudian diambil 469 tweets setelah proses cleaning . Metode yang digunakan dalam pengumpulan tweet menghasilkan 12 atribut data, yaitu:
1. created_at
2. id_str
3. full_text
4. quote_count
5. reply_count
6. retweet_count
7. favorite_count
8. lang
9. user_id_str
10. conversation_id_str
11. username
12. tweet_url

## Implementasi Data Preprocessing
Data yang telah diperoleh melalui proses crawling otomatis akan disimpan dalam format CSV .  Pada  Tabel  1  merupakan  contoh  data tweets yang  diperoleh  dari  proses crawling di Twitter menggunakan bahasa pemrograman Python.
Tabel 1. Data Hasil Crawling UserId Tanggapan Masyarakat SinarOnline Kenapa pakar teknologi maklumat atau kejuruteraan software di Malaysia tidak mampu menghasilkan atau mencipta aplikasi sehebat Threads atau Twitter.  https://t.co/Bp0sBzMnFg raudysbndi_ pake threads gak yaa? males bgt sih jujur siniiinnnn segini doang nih threads? Ciloklucuu Threads ini ibarat jeje slebew, hype-nya bentar abis itu tenggelam gabeshosta payouts yg twitter kasih ke creator kupikir memang strateginya ngelawan 'threads' dan mempertahankan creators

## Implementasi Pelabelan Data
Setelah proses pembersihan data, data akan diberi label sentimen secara manual sebagai  data  latih. Tweets akan  diberi  label  secara  manual  sebagai  data  latih  untuk analisis  yang  akan  dilakukan.  Pelabelan  data  dilakukan  secara  subjektif  karena dilakukan manual, sehingga bisa memengaruhi kualitas data latih yang telah dilabeli.
Tabel 2. Pemberian Label Data Tanggapan Masyarakat Sentimen apakah  aku  harus  download  threads  untuk  melihat  ketikan  ganteng bujang ini Positif Threads ini ibarat jeje slebew Negatif payouts  yg  twitter  kasih  ke  creator  kupikir  memang  strateginya ngelawan 'threads' dan mempertahankan creators Negatif Kenapa  pakar  teknologi  maklumat  atau  kejuruteraan  software  di Malaysia  tidak  mampu  menghasilkan  atau  mencipta  aplikasi  sehebat Threads atau Twitter. Positif pake threads gak yaa? males bgt sih jujur Negatif

## Implementasi Pelatihan Data
Penerapan analisis sentimen menggunakan algoritma naïve bayes pada RapidMiner bertujuan  untuk  menilai  sentimen  yang  terdapat  dalam  setiap tweets .  Langkah  ini memungkinkan identifikasi apakah sentimen dalam setiap tweet cenderung positif atau negatif (Gambar 3).
Gambar 3. Tahap Pengujian Data Menggunakan Naïve Baiyes
Bagian “Process  Document  from  Data” melibatkan  serangkaian  proses  tambahan, termasuk  tokenisasi  yang  memperinci  kata-kata,  transformasi  kasus  yang  mengubah
Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Aplikasi Threads di Twitter … huruf  besar  menjadi  huruf  kecil,  penyaringan stopwords untuk  menghapus  kata-kata yang  umumnya  tidak  memberikan  informasi  penting,  dan  penyaringan  token  untuk menghilangkan kata-kata dengan panjang tertentu (Gambar 4).
Gambar 4. Tahapan Pada Process Documents From Data
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, data yang diperoleh dari proses crawling di Twitter telah  melalui  tahap  pembersihan  pada preprocessing untuk  memastikan  data mentah  siap  untuk  dilakukan  analisis  lebih  lanjut.  Beberapa  data  telah  diberi  label sebagai  data  latih  untuk  pengujian  pada  data  yang  belum  dilabeli.  Pengujian  data dilakukan dengan menggunakan algoritma naïve bayes , dimana setiap data diberi label 'positif'  atau  'negatif'.  Hasil  dari  proses  ini  menghasilkan  temuan  dapat  dilihat  pada Gambar  5.  Dalam  penelitian  ini,  hanya  sentimen  positif  dan  negatif  yang  digunakan sebagai  kriteria  untuk  membuat  kesimpulan,  karena  kedua  sentimen  tersebut merupakan penentu utama dari pandangan masyarakat.

## Gambar 5. Grafik Hasil Analisis
Setelah tahap preprocessing data, dilakukan visualisasi data dengan menggunakan wordcloud untuk mencerminkan keseluruhan data. Kata “ Twitter ” sering muncul dalam berbagai  pendapat  masyarakat  mengenai  aplikasi Threads ,  dan  hal  ini  dapat  menjadi indikator sentimen apakah positif atau negatif, dapat dilihat pada Gambar 6.

## KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  analisis  sentimen  dilakukan  pada  bulan  Juli  2023  dengan menggunakan data dari Twitter , dengan kata kunci “ Threads ” . Selama penelitian, dapat diketahui  bahwa  28,8%  dari tweet menyatakan  sentimen  positif,  sementara  71,2% menyatakan sentimen negatif. Hasil positif menunjukkan bahwa pengguna menikmati menggunakan aplikasi Threads sebagai platform media sosial, sementara hasil negatif menunjukkan ketidaksetujuan terhadap rilis aplikasi Threads karena dianggap meniru aplikasi serupa yang sudah ada, yaitu Twitter . Analisis menyimpulkan bahwa Threads masih  harus  mengembangkan  aplikasinya  dengan  lebih  baik  untuk  mendapatkan tanggapan  yang  lebih  positif  dari  pengguna.  Diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat memberikan wawasan bagi pengembang Threads untuk meningkatkan kualitas dan fitur aplikasi agar lebih diterima oleh masyarakat.
Meskipun penelitian ini belum melakukan validasi menggunakan algoritma lainnya, namun  dari  penelitian  ini  dapat  memberikan  gambaran  umum  tentang  respons masyarakat Indonesia terhadap aplikasi Threads yang baru muncul.

## DAFTAR RUJUKAN
Ajijah, N., Kurniawan, A., & Susilawati, S. (2023). Klasifikasi teks mining terhadap analisa isu kegiatan tenaga lapangan menggunakan algoritmaa k-nearest neighbor (knn). J- SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika) , 7 (1), 254 – 262.
https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti/article/view/589
Albab, M. U., P., Y. K., & Fawaiq, M. N. (2023). Optimization of the stemming technique on text  preprocessing  president  3  periods  topic. Jurnal  Transformatika , 20 (2),  1 – 12.
https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/article/view/5374
Aritonang, R. M., Florestiyanto, M. Y., & Yuwono, B. (2023). Human skin disease detection using  convolutional  neural  network  method  with  hyperparameter  tuning  to determine  the  best  parameter  combination.
Telematika :  Jurnal  Informatika  Dan Teknologi Informasi , 20 (2), 215 – 225. http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/telematika/article/view/9161
Asro’i,  A.,  &  Februariyanti,  H.  (2022).  Analisis  sentimen  pengguna  twitter  terhadap perpanjangan ppkm menggunakan metode k-nearest neighbor. Jurnal Khatulistiwa Informatika , 10 (1), 17 – 24. https://doi.org/10.31294/JKI.V10I1.12624 Chrisdiyanti,  I.  N.  (2023). Klasifikasi  review  customer  di  e-commerce  bukalapak menggunakan metode support vector machine (svm) [Universitas Telkom, S1 Sistem Informasi].
https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/home/catalog/id/186364/slug/klasifi kasi-review-customer-di-e-commerce-bukalapak-menggunakan-metode-support- vector-machine-svm-.html
Darwis, D., Siskawati, N., & Abidin, Z. (2021). Penerapan algoritma naive bayes untuk analisis sentimen review data twitter bmkg nasional. Jurnal Tekno Kompak , 15 (1),
131 – 145. https://doi.org/10.33365/JTK.V15I1.744
Dewa,  C.  B.,  &  Safitri,  L.  A.  (2021).  Pemanfaatan  media  sosial  tiktok  sebagai  media promosi industri kuliner di yogyakarta pada masa pandemi covid-19 (studi kasus akun tiktok javafoodie). Khasanah Ilmu - Jurnal Pariwisata Dan Budaya , 12 (1), 65 – 71. https://doi.org/10.31294/KHI.V12I1.10132
Dwiki, A., Putra, A., & Juanita, S. (2021). Analisis sentimen pada ulasan pengguna aplikasi bibit  dan  bareksa  dengan  algoritma  knn. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  Dan Sistem Informasi) , 8 (2), 636 – 646. https://doi.org/10.35957/JATISI.V8I2.962
Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Aplikasi Threads di Twitter …
Febriyani, E., & Februariyanti, H. (2023). Analisis sentimen terhadap program kampus merdeka  menggunakan  algoritma  naive  bayes  classifier  di  twitter. Jurnal  Tekno Kompak , 17 (1), 25 – 38. https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/article/view/2061 Hanifah,  R.,  &  Nurhasanah,  I.  S.  (2018).  Implementasi  web  crawling  untuk mengumpulkan  informasi  wisata  kuliner  di  bandar  lampung. Jurnal  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 5 (5), 531 – 536. https://doi.org/10.25126/JTIIK.201855842
Herwinsyah, H., & Witanti, A. (2022). Analisis sentimen masyarakat terhadap vaksinasi covid-19 pada media sosial twitter menggunakan algoritma support vector machine (svm). Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Informatika  (Simika) , 5 (1),  59 – 67. https://doi.org/10.47080/SIMIKA.V5I1.1411
Idris, I. S. K., Mustofa, Y. A., & Salihi, I. A. (2023). Analisis sentimen terhadap penggunaan aplikasi  shopee  mengunakan  algoritma  support  vector  machine  (svm). Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering , 5 (1), 32 – 35. https://doi.org/10.37905/JJEEE.V5I1.16830
Kelly,  S.  (2023). Meta  officially  launches  twitter  rival  threads.  30  million  have  joined already .  CNN. https://edition.cnn.com/2023/07/05/tech/meta-twitter-threads- app-instagram/index.html
Komara,  D.  A.,  &  Hadiapurwa,  A.  (2023).  Data  crawling  using  rapidminer  on  twitter.
Publication Library and Information Science , 6 (2), 48 – 60. https://doi.org/10.24269/PLS.V6I2.6326
Kurniawan, J., Hartoto, H., Fahmi, A. Z., Ahyani, H., Hikmah, H., Ridwan, M., Amane, A. P. O., Afnarius, S., Priyanda, R., Arnita, A., Yudawisastra, H. G., Rosmawati, A., & Hozairi, H.  (2023). Analisis  dan  visualisasi  data .  CV  Widina  Media  Utama. https://repository.penerbitwidina.com/id/publications/560454/
Nuraini, A. F., Pertiwi, R. D., Subarkah, M. Z., & Ferawati, K. (2022). Analisis sentimen pelaksanaan vaksinasi covid-19 secara massal pada media sosial twitter. Seminar Nasional Official Statistics , 2022 (1), 1385 – 1394.
https://doi.org/10.34123/SEMNASOFFSTAT.V2022I1.1564
Nurussofiah, F. F., Karimah, U., Khodijah, S., & Hidayah, U. (2022). Penerapan media sosial sebagai  media  pemasaran  online  di  era  globalisasi. DEVELOPMENT:  Journal  of Community Engagement , 1 (2), 92 – 108. https://doi.org/10.46773/DJCE.V1I2.329 Putri,  D.  D.,  Nama,  G.  F.,  &  Sulistiono,  W.  E.  (2022).  Analisis  sentimen  kinerja  dewan perwakilan rakyat (dpr) pada twitter menggunakan metode naive bayes classifier. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan , 10 (1), 10. https://doi.org/10.23960/JITET.V10I1.2262
Ruan, F., Hou, L., Zhang, T., & Li, H. (2020). A modified backward elimination approach for  the  rapid  classification  of  Chinese  ceramics  using  laser-induced  breakdown spectroscopy and chemometrics. Journal of Analytical Atomic Spectrometry , 35 (3),
518 – 525. https://doi.org/10.1039/C9JA00371A
Thet, T. T., Na, J. C., & Khoo, C. S. G. (2010). Aspect-based sentiment analysis of movie reviews  on  discussion  boards. Journal  of  Information  Science , 36 (6),  823 – 848. https://doi.org/10.1177/0165551510388123 Tim  Kompasiana.  (2023). Threads  yang  diduga  lakukan  peniruan  terhadap  twitter . Kompasiana.Com.
https://www.kompasiana.com/sofia37872/64d37146633ebc0e65488ae2/pelang garan-etika-bisnis-threads-diduga-lakukan-peniruan-terhadap-twitter
Trianto, G. A., Marzuki, M. F., Sihotang, T. Y., & Irsyad, H. (2023). Klasifikasi opini terhadap resesi  indonesia  2023  pada  twitter  menggunakan  algoritma  decesion  tree. MDP Student Conference , 2 (1), 1 – 9. https://doi.org/10.35957/MDP-SC.V2I1.3997
Wahyudi, H. W., & Sukmono, R. A. (2023). Analyzing content promotion strategies on a marketplace: a social network study. Academia Open , 8 (1). https://doi.org/10.21070/ACOPEN.8.2023.4021 Wijaya, G., & Anam, K. (2023). Klasifikasi umkm menggunakan algoritma naive bayes berdasarkan sudah pernah mempunyai atau mengurus sertifikat halal. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi , 4 (1), 36 – 45. https://doi.org/10.33365/JDMSI.V4I1.2634