## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KUALITAS PELAYANAN (TINJAUAN LITERATUR)

## Anandhita Khusnul Khotimah
Manajemen Teknologi Keimigrasian, Politeknik Imigrasi dhitaanan02@gmail.com

## ABSTRAK
Era  digital  membawa  perubahan  besar  dalam  berbagai  aspek  kehidupan,  termasuk  dalam  hal  penyebaran informasi  dan  pembentuk  opini  publik.  Opini  publik  menjadi  semakin  penting  karena  dapat  menciptakan sentiment yang berpengaruh terhadap pengambilan suatu tindakan dan keputusan untuk membantu menigkatkan kepuasan  pelayanan.  Hal  tersebut  dapat  diolah  dengan  melakukan  penelitian  analisis  sentiment.  Penelitian  ini dilakukan dengan menggunakan metode Systematic Literatur Review (SLR), yaitu melakukan pencarian literatur menggunakan aplikasi Pubish of Perish dengan platform Google Scholar dan menyeleksi artikel yang didapatkan berdasarkan  tahun  terbit  dan keywords .  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  yaitu  menemukan approach,  tools ,  dan platform social media yang paling banyak digunakan untuk analisis sentiment terhadap kualitas pelayanan.
Kata Kunci:  Systematic Literature Review, Analisis Sentimen, Kualitas Pelayanan

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya  zaman  berpengaruh  terhadap perkembangan dan kemajuan teknologi. Perkembangan  ini  menyesuaikan  pada  kebutuhan manusia.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  adanya  aplikasi ataupun  fitur-fitur  canggih  yang  digunakan  untuk bersosial media. Tidak hanya digunakan untuk hiburan semata, teknologi sekarang ini juga dimanfaatkan oleh manusia sebagai alat untuk berkomunikasi.
Di era digital dengan segala kemajun teknologinya  membuat  komunikasi  menjadi  lebih mudah  dan  efektif.  Terjadinya  suatu  komunikasi karena  adanya  suatu  pesan  dari  komunikator  kepada komunikan disertai umpan balik dengan tujuan untuk menyampaikan  saran  ataupun  kritik.  Hal  ini  dapat dikatakan juga sebagai opini publik.
Opini  publik  merupakan  suatu  ungkapan pendapat  dan  penilaian  seseorang  terhadap  suatu objek,  contohnya  terhadap  lembaga  pemerintahan. Agar  opini  tersebut  dapat  tersampaikan,  dibutuhkan suatu  media  sebagai  wadah  untuk  menyalurkannya. Dewasa ini banyak sekali media yang dapat digunakan untuk menyampaikan opini, antara lain social media.
Pada dasarnya,  setiap  manusia  memiliki pikiran dan  pendapat  yang  berbeda.  Namun  tak  jarang  juga beberapa orang memiliki pemikiran dan merasakan hal yang  sama,  kemudian  saling  berdiskusi  dan menghasilkan  suatu  opini  public  yang  mewakili individu yang lebih banyak.
Opini  publik  ibarat  cermin  yang  memantulkan persepsi,  tanggapan,  harapan,  dan  kekhawatiran masyarakat  terhadap  suatu  kebijakan  atau  tindakan pemerintah.  Memahami  opini  publik  bukan  sekadar pilihan, tetapi kewajiban bagi setiap institusi, terutama pemerintah, untuk tetap terhubung dengan aspirasi dan kebutuhan rakyatnya.
Opini publik merupakan hal penting dalam suatu lembaga karena mampu menciptakan atau menghasilkan suatu sentimen, dimana sentimen positif dapat  membangun  citra  yang  baik,  sedangkan
sentimen  negatif  dapat  merusak  reputasi  dan mengancam  keberlangsungan  lembaga.  Oleh  sebab itu, sentimen sebenarnya dapat menjadi bahan evaluasi untuk  membantu  suatu  lembaga  meningkatkan kualitas pelayanannya.
Melakukan  analisis  sentiment,  merupakan  salah satu  cara  untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan. Dalam konteks kualitas pelayanan, analisis sentiment dapat digunakan untuk mengukur kepuasan pelanggan terhadap  suatu  layanan,  mengidentifikasi  area  yang perlu  ditingkatkan  dalam  pelayanan,  dan  memahami persepsi pelanggan terhadap suatu organisasi.
Systematic  Literature  Review (SLR)  merupakan suatu metode yang dapat digunakan dalam melakukan analisis  sentiment.  Hal  ini  dilakukan  dengan mengumpulkan  dan  mencari  kajian  literatur  dari beberapa  platform  sesuai  dengan  kata  kunci  dan kriteria yang ditentukan berdasarkan kebutuhan.
Semakin banyak literatur yang didapatkan, maka semakin  banyak  pula  referensi  saran  yang  dapat dilakukan  dan  menjadi  bahan  evaluasi  dalam menganilisis  sentiment  terhadap  kualitas  pelayanan suatu lembaga.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Systematic Literature Review (SLR) Kajian literatur merupakan langkah pertama dan penting dalam penyusunan sebuah rencana penelitian. Kajian literatur adalah satu penelusuran dan penelitian kepustakaan  dengan  membaca  berbagai  buku,  jurnal, dan terbitan-terbitan lain yang berkaitan  dengan  topik pene-litian, untuk menghasilkan satu tulisan berkenaan dengan satu topik atau isyu tertentu.[1]
Systematic  Literature  Review merupakan  kajian ilmiah  yang  berfokus  pada  pertanyaan  spesifik  dan menggunakan  metode  ilmiah  eksplisit  yang  telah ditentukan  untuk  mengidentifikasi,  memilih,  menilai, dan merangkum temuan dari studi serupa.
Systematic  Literature  Review termasuk  studi sekunder yang bermanfaat untuk melakukan sistematis
dari  berbagai  hasil  penelitian  yang  relevan,  sehingga fakta yang disajikan menjadi lebih komprehensif dan berimbang

## 2.2. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen,  atau sentiment  analysis , adalah  proses  untuk  menganalisis  teks  digital  dan menentukan perasaan atau emosi  yang terkandung di dalamnya.  Analisis  ini  bertujuan  untuk  memahami apakah  opini  atau  pendapat  penulis  condong  ke  arah positif, negatif, atau netral.
Sentiment Analysis atau opinion mining mengacu pada bidang yang luas dari pengolahan bahasa alami, komputasi  linguistik  dan  text  mining  yang  bertujuan menganalisa  pendapat,  sentimen,  evaluasi,  sikap, penilaian dan emosi seseorang apakah pembicara atau penulis berkenaan dengan suatu topik, produk layanan, organisasi, individu, ataupun kegiatan tertentu. [2]

## 2.3. Kualitas Pelayanan
Kualitas  pelayanan  adalah  tingkat  keunggulan yang  diharapkan  dan/atau  dikonfirmasikan  oleh pelanggan  yang  diterima  dari  suatu  perusahaan. Kualitas  pelayanan  merupakan  salah  satu  faktor penting  dalam  menentukan  kepuasan  pelanggan  dan loyalitas pelanggan.
Kualitas pelayanan yaitu memberikan kesempurnaan  pelayanan  yang  dilakukan  oleh penyedia  layanan  dalam  memenuhi  kebutuhan  dan keinginan pelanggan serta ketepatan penyampaiannya untuk mengimbangi harapan pelanggan.[3]
Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kualitas pelayanan antara lain SDM (keterampilan, pengetahuan, dan sikap staf), prosedur dan sistem yang digunakan, penggunaan teknologi untuk efisiensi dan efektivitas  pelayanan,  serta  komitmen  organisasi terhadap kualitas pelayanan.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode Systematic Literature  Review (SLR)  dengan  mengumpulkan literatur  dari  penelitian  lain  untuk  menganalisis sentiment  terhadap  pelayanan.  Berdasarkan  tujuan tersebut,  peneliti  mengidentifikasi  beberapa  kriteria untuk pengklasifikasian. Kriteria tersebut antara lain:
a. Artikel  harus  merupakan  yang  telah  dikaji  serta ditulis dalam Bahasa Indonesia.
b. Artikel diterbitkan antara tahun 2020-2024.
c. Artikel  tersebut  bertujuan  untuk  menganalisis Approach, tools, dan platform social media yang digunakan.
Berikut  merupakan  diagram  alur  tahapan literature review yang dilakukan
Gambar 1. Diagram Alur Tahapan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini mengumpulkan data secara manual kemudian  membuat  formulir  data  pada  Microsoft Excel. Didapatkan 200 artikel berdasarkan kata kunci “analisis sentimen terhadap pelayanan”.
Tabel 1. Referensi Artikel
No. Judul Tahun 1 Analisis Sentimen …[4] 2023 2 Analisis Sentimen …[5] 2020 3 Analisis Sentimen …[6] 2022 4 Analisis sentimen …[7] 2023 5 Metode Naïve …[8] 2020 6 Analisis Sentimen …[9] 2022 7 Analisis Sentimen …[10] 2023 8 Sentimen Analysis …[11] 2023 9 Penggunaan Metode …[12] 2023 10 Analisis Sentimen …[13] 2022 11 Analisis Sentimen …[14] 2023 12 Analisis Sentimen …[15] 2021 13 ANALISIS SENTIMEN …[16] 2024 14 Analisis Sentimen …[17] 2023 15 Analisis Sentimen …[18] 2023 16 Analisis Sentiment …[19] 2021 17 Analisis Sentimen …[20] 2022 18 Analisis Sentimen …[21] 2022 19 Penerapan Metode …[22] 2023 20 Analisis Sentimen …[23] 2024 21 Analisis sentimen …[24] 2022 22 ANALISIS SENTIMEN …[25] 2022
Tabel  1  menunjukkan  referensi  yang  penulis gunakan  dari  rentang  tahun  2020-2024.  Dari  200 artikel yang didapatkan, 22 artikel memenuhi kriteria yang sudah ditetapkan.

## Menentukan Topik
• Memilih topik atau permasalahan apa yang akan dibahas
Menentukan Keyword
•Keyword atau kata kunci diperlukan dalam pencarian literatur agar data yang didapatkan mengerucut sesuai topik

## Mencari Artikel
• Menggunakan Platform Google Scholar pada aplikasi Publish of Perish

## Menyeleksi Artikel
• Menyeleksi sesuai dengan kriteria yang ditentukan, yaitu berbahasa Indonesia dan diterbitkan antara tahun 2020-2024

## Menyusun Laporan Penelitian
• Menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR)
Tabel 2 . Approach, Tools, dan Platform Penulis Thn Approach Tools Platform KD Indarwati 2023 Naïve Bayes Phyton Google Play M Nurmalasari, NA Temesvari, ... 2020 SentiStrength Twint Twitter IR Affandi, FN Hasan, N Pratiwi, Z Halim 2022 Naïve Bayes Phyton, Twint Twitter AS Widagdo, KN Qodri, FEN Saputro 2023 BERT Phyton, Selenium, BeautifulSoup Google Maps Review NA Lestari, TM Akhriza, E Yuniar 2020 Naïve Bayes Textblob Phyton Twitter HC Morama, DE Ratnawati, I Arwani 2022 Random Forest Classifier Webscraper.io TripAdvisor MKK Insan, U Hayati, O Nurdiawan 2023 Naïve Bayes RapidMiner Google Play FK Widyadhana, NY Setiawan, ... 2023 SVM Apify.com Twitter, Google Maps Review T Dzulkarnain, DE Ratnawati, B Rahayudi 2023 Naïve Bayes Data Scraper Chrome Google Maps Review H Sulastomo, R Ramadiansyah, K Gibran, ... 2022 SVM RapidMiner Twitter F Novianti, KRN Wardani 2023 Naïve Bayes RapidMiner Twitter NR Wardani, A Erfina 2021 Naïve Bayes RapidMiner Twitter RI Ahmad, R Ardhani, D Pratama, ... 2024 Naïve Bayes Phyton Google Play R Ramadhan 2023 K-NN Phyton Google Play H Hartatik, MEA Hibbannuari 2023 Naïve Bayes Phyton Twitter MI Ahmadi, D Gustian, F Sembiring 2021 Naïve Bayes Data Miner YouTube AA Darmawan 2022 Naïve Bayes Phyton Google Maps Review AI Tanggraeni, MNN Sitokdana 2022 Naïve Bayes Data Scraper Chrome Google Play H Andriana, SS Hilab, ... 2023 K-NN Orange Data Mining Twitter I Hasmadi, R Rudiman, ... 2024 Naïve Bayes Orange Data Mining Google Play AJ Putri, AS Syafira, ME Purbaya, ... 2022 SVM Orange Data Mining Twitter DD Putri, GF Nama… 2022 Naïve Bayes Phyton Twitter Gambar 2. Grafik Platform Sosial Media yang
Digunakan Oleh Penelitian Sebelumnya
Tabel  2  menunjukkan Approach,  Tools, dan Platform  Sosial  Media  yang  digunakan  oleh  peneliti sebelumnya  untuk  menganalisis  sentiment  terhadap pelayanan.
Hasil  platform  sosial  media  dari  Tabel  2 divisualisasikan  melalui  diagram  pada  Gambar  2. Dapat dilihat bahwa platform yang banyak digunakan adalah Twitter dengan jumlah 11.
Tabel 3. Algoritma yang Digunakan Oleh Penelitian Sebelumnya
Penulis Algoritma A B C D E F KD Indarwati  M Nurmalasari, NA Temesvari, ...  IR Affandi, FN Hasan, N Pratiwi, Z Halim  AS Widagdo, KN Qodri, FEN Saputro  NA Lestari, TM Akhriza, E Yuniar  HC Morama, DE Ratnawati, I Arwani  MKK Insan, U Hayati, O Nurdiawan  FK Widyadhana, NY Setiawan, ...  T Dzulkarnain, DE Ratnawati, B Rahayudi  H Sulastomo, R Ramadiansyah, K Gibran, ...  F Novianti, KRN Wardani  NR Wardani, A Erfina 
6 11 4 1 0 2 4 6 8 10 12
Penulis Algoritma A B C D E F RI Ahmad, R Ardhani, D Pratama, ...  R Ramadhan  H Hartatik, MEA Hibbannuari  MI Ahmadi, D Gustian, F Sembiring  AA Darmawan  AI Tanggraeni, MNN Sitokdana  H Andriana, SS Hilab, ...  I Hasmadi, R Rudiman, ...  AJ Putri, AS Syafira, ME Purbaya, ...  DD Putri, GF Nama…  Total 14 1 1 1 3 2
Keterangan  simbol  huruf  pada Tabel 3  yaitu  A: Naive Bayes Classifier , B: SentiStrength, C: BERT, D: Random Forest Classifier , E: SVM, dan F: K-NN.
Gambar 3. Alagoritma yang Banyak Digunakan
Hasil  algoritma  yang  banyak  digunakan, divisualisasikan  melalui  diagram  pada  Gambar  3. Dapat dilihat bahwa platform yang banyak digunakan adalah Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  dengan  jumlah 14.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis yang sudah dilakukan, dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  dari  rentang  tahun 2020-2024,  platform  sosial  media  Twitter  dan algoritma Naïve Bayes Classifier yang paling banyak digunakan.  Saran  untuk  penelitian  kedepannya  dapat menggunakan  lebih  dari  satu  platform  untuk pengumpulan  literatur  dan  menyeleksi  data  lebih banyak  lagi  agar  memiliki  perbandingan  yang  lebih terlihat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.-  Marzali,  “Menulis  Kajian  Literatur,” ETNOSIA    J.  Etnogr.  Indones. ,  vol.  1,  no.  2,  p. 27, 2017, doi: 10.31947/etnosia.v1i2.1613.
[2]  S.  Bhatia,  M.  Sharma,  and  K.  K.  Bhatia,
“Sentiment  Analysis  and  Mining  of  Opinions,” Stud.  Big  Data ,  vol.  30,  no. May,  pp.  503–523, 2018, doi: 10.1007/978-3-319-60435-0_20.
[3]  Riyadin, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Masyarakat Keluarga
Berencana di Kecamatan Pekalongan Kabupaten Lampung (Studi Kasus Pada Desa Pekalongan),”
J. Simplex , vol. 2, no. 1, pp. 41–50, 2019.
[4]  K. D. Indarwati and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Terhadap Kualitas Pelayanan Aplikasi Gojek  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) ,  vol.  10,  no.  1,  2023,  doi: 10.35957/jatisi.v10i1.2643.
[5]  M.  Nurmalasari,  N.  Anggita  Temesvari,  S.  Ni, and  matul Maula, “Analisis Sentimen terhadap Opini  Masyarakat  dalam  Penggunaan  Mobile- JKN  untuk  Pelayanan  BPJS  Kesehatan  Tahun 2019,” Heal. Inf. Manag. J. ISSN , vol. 8, no. 1, pp. 2655–9129, 2020.
[6]  I.  R.  Afandi,  F.  Noor  Hasan,  A.  A.  Rizki,  N. Pratiwi, and Z. Halim, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat  Terkait  Pelayanan  Jasa  Ekspedisi Anteraja  Dengan  Metode  Naive  Bayes,” J. Linguist. Komputasional , vol. 5, no. 2, pp. 63–70, 2022, [Online]. Available: https://t.co/2HAdwg1drL
[7]  Ardiansyah,  Adika Sri Widagdo, Krisna Nuresa Qodri, F. E. N. Saputro, and Nisrina Akbar Rizky P,  “Analisis  sentimen  terhadap  pelayanan Kesehatan  berdasarkan  ulasan  Google  Maps menggunakan BERT,” J. Fasilkom , vol. 13, no. 02, pp. 326–333, 2023, doi: 10.37859/jf.v13i02.5170.
[8]  N.  A.  Lestari,  M.  Akhriza,  and  E.  Yuniar, “Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Dengan Textblob  Untuk  Analisis  Sentimen  Terhadap Pelayanan  Indihome  Dan  First  Media,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. STI&K , vol. 4, no. 1,  pp.  283–288,  2020,  [Online].  Available: https://t.co/Ws2wOyU5kz
[9]  M. H. Chyntia, D. E. Ratnawati, and I. Arwani, “Analisis  Sentimen  berbasis  Aspek  terhadap Ulasan Hotel Tentrem Yogyakarta menggunakan Algoritma  Random  Forest  Classifier,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 4, pp. 1702–1708, 2022, [Online]. Available:
14 1 1 1 3 2 0 2 4 6 8 10 12 14 16
http://j-ptiik.ub.ac.id
[10]  M.  K.  Insan,  U.  Hayati,  and  O.  Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna Di,” vol. 7, no. 1, pp. 478–483, 2023.
[11]  F.  K.  Widyadhana,  N.  Y.  Setiawan,  and  ..., “Sentimen  Analysis  pada  Opini  Masyarakat terhadap  Pelayanan  Publik  Polres  Ponorogo menggunakan Metode Support Vector Machine,” …  Teknol.  Inf.  dan  … ,  vol.  7,  no.  7,  pp.  3047– 3056,  2023,  [Online].  Available:  https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/12776
[12]  T.  Dzulkarnain,  D.  E.  Ratnawati,  and  B. Rahayudi,  “Penggunaan  Metode  Naïve  Bayes Classifier  pada  Analisis  Sentimen  Penilaian Masyarakat Terhadap Pelayanan Rumah Sakit di Malang,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 10,  no.  7,  pp.  1453–1460,  2023,  doi: 10.25126/jtiik.1077979.
[13]  H. Sulastomo, K. Gibran, E. Maryansyah, and A. Tegar,  “Analisis  Sentimen  Pada  Twitter @Ovo_Id  dengan  Metode  Support  Vectore Machine  (SVM),” J.  Sains  Komput.  Inform.  (J- SAKTI , vol. 6, no. 2, pp. 1050–1056, 2022.
[14]  F.  Novianti  and  K.  R.  N.  Wardani,  “Analisis Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Data  Tweet Traveloka Selama Rapid Test Antigen Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol.  8,  no.  3,  pp.  922–933,  2023,  doi: 10.29100/jipi.v8i3.3973.
[15]  N. R. Wardani and A. Erfina, “Analisis Sentimen Masyarakat  Terhadap  Layanan  Konsultasi Dokter Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes,” SISMATIK  (Seminar  Nas.  Sist.  Inf.  dan  Manaj. Inform. Univ. Nusa Putra , pp. 11–18, 2021.
[16]  R.  Ardhani et  al. ,  “ANALISIS  SENTIMEN TERHADAP  LAYANAN  APLIKASI  GRAB INDONESIA  MENGGUNAKAN  METODE NAÏVE  BAYES,”  vol.  8,  no.  1,  pp.  303–309, 2024.
[17]   rahayu  deny  danar  dan  alvi  furwanti  Alwie,  A. B.  Prasetio,  R.  Andespa,  P.  N.  Lhokseumawe, and K. Pengantar, “Tugas Akhir Tugas Akhir,” J. Ekon. Vol. 18, Nomor 1 Maret201 , vol. 2, no. 1, pp. 41–49, 2020.
[18]  H.  Hartatik  and  M.  Enggar  Aziz  Hibbannuari, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Layanan  Provider  Indihome  Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Autom. Comput. Inf. Syst. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  19–26,  2023,  doi: 10.47134/jacis.v3i1.53.
[19]  M.  I.  Ahmadi,  D.  Gustian,  and  F.  Sembiring, “Analisis Sentiment Masyarakat terhadap Kasus Covid-19  pada  Media  Sosial  Youtube  dengan Metode Naive bayes,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, pp. 807–814, 2021.
[20]  H. Judul, A. A. Darmawan, T. Informatika, F. I. Komputer,  and  U.  L.  Kuning,  “Pekanbaru Menggunakan Metode Naïve Bayes,” 2022.
[21]  A.  I.  Tanggraeni  and  M.  N.  N.  Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google  Play  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[22]  H.  Andriana,  S.  Shofia  Hilabi,  and  A.  Hananto, “Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  pada Sentimen  Analisis  Pengguna  Twitter  terhadap KTT G20 di Indonesia,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 60–67, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5427.
[23]  I. Hasmadi, R. Rudiman, K. Huda, D. Putra, and M.  F.  Jundullah,  “Analisis  Sentimen  Terhadap Kualitas Layanan Driver Gojek Di Aplikasi Play Store Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan Aplikasi  Orange,”  vol.  2,  no.  1,  pp.  138–151, 2024, [Online].
Available:
https://doi.org/10.59841/saber.v2i1.673
[24]  A. J. Putri, A. S. Syafira, M. E. Purbaya, and D. Purnomo,  “Analisis  Sentimen  E-Commerce
Lazada pada Jejaring Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. TRINISTIK J. Tek. Ind. Bisnis Digit. dan Tek. Logistik , vol. 1, no. 1, pp. 16–21, 2022, doi: 10.20895/trinistik.v1i1.447.
[25]  D. Duei Putri, G. F. Nama, and W. E. Sulistiono, “Analisis  Sentimen  Kinerja  Dewan  Perwakilan Rakyat  (DPR)  Pada  Twitter  Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Tek.  Elektro  Terap. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  34–40, 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.