## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3383

## Analisis Sentimen Pembelajaran Campuran Pada Twitter Data Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Ronal Watrianthos 1 , Muhammad Giatman 2 , Wakhinuddin Simatupang 2 , Rahmi Syafriyeti 3 , Nelly Khairani Daulay 4
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Al Washliyah, Rantauprapat, Indonesia
2 Program Studi Pendidikan Teknologi dan Kejuruan, Universitas Negeri Padang, Padang, Indonesia
3 Program Studi Pendidikan Biologi, Universitas Al Washliyah, Rantauprapat, Indonesia
4 Program Studi Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Bina Insan, Lubuk Linggau, Indonesia Email: 1* mail.to.ronal@gmail.com@gmail.com, 2 giatman@ft.unp.ac.id, 2 wakhinuddins@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mail.to.ronal@gmail.com
Abstrak− Ketika berbicara tentang belajar mandiri, pendekatan pembelajaran campuran telah diperdebatkan dalam hal kualitas pendidikan.  Pendidik  memiliki  beberapa  kendala  dalam  membuat  pembelajaran  campuran  bekerja  karena  mereka  harus menyesuaikan  diri dengan  mengajar sambil  juga  meningkatkan  kemampuan  teknis  mereka.  Model  pembelajaran  campuran yang banyak digunakan di berbagai institusi Pendidikan berpotensi menyebabkan banyak masalah bagi peserta didik. Tujuan artikel  ini  adalah  untuk  menemukan  pendapat  pembelajaran  jarak  jauh  berdasarkan  komentar  media  sosial.  Penelitian  ini membuat model klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes pada data twit dari Twitter dengan mengevaluasi persepsi dan  penerimaan  publik  terhadap  model  pembelajaran  campuran.  Dalam  menggali  pendapat  tentang  model  ini,  hasilnya klasifikasi  twit  apakah  positif  atau  negatif  menggunakan  metode  Twitter  sentimen  analisis.  Hasil  penelitian  menunjukkan polarisasi sikap positif dan negatif hampir seimbang dengan 44,51 persen positif dan 45,80 persen negatif. Studi lebih lanjut dapat  dilakukan  untuk  menyelidiki  sentimen  tidak  hanya  di  Twitter  tetapi  juga  di  platform  media  sosial  lainnya  untuk meningkatkan akurasi opini publik mengenai pembelajaran campuran dalam situasi pandemi
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Pembelajaran Campuran, Blended Learning, Twitter, Analisis Opini
Abstract− Mixed  learning  methodologies  have  been  disputed  in  terms  of  educational  quality  when  it  comes  to  self-study. Educators  face  specific  challenges  when  making  hybrid  learning  work  since  they  must  adjust  to  teaching  while  also strengthening their technological abilities. The blended learning paradigm, which is commonly adopted in many educational institutions, can produce a slew of issues for students. The goal of this essay is to gather thoughts about distance learning based on social media comments. This study creates a classification model using Twitter tweet data by assessing public perceptions and acceptance of the mixed learning model. The findings of examining thoughts regarding this model include categorizing tweets  as  favorable  or  unfavorable  using  the  Twitter  sentiment  analysis  approach.  The  results  revealed  an  almost  equal polarization of positive and negative sentiments, with 44.51 percent positive and 45.80 percent negative. More research can be done to analyze attitudes not just on Twitter but also on other social media platforms to improve public opinion accuracy about mixed learning in a pandemic crisis.
Keywords : Sentiment Analysis; Mixed Learning; Blended Learning; Twitter; Opinion Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Pembelajaran Campuran merupakan paradigma pembelajaran yang memadukan pendidikan online dengan metode kelas berbasis tradisional (tatap muka). Walaupun siswa masih mendatangi sekolah secara fisik bersama pengajar, kelas tatap muka ini dikombinasikan dengan konten serta penyampaian yang dimediasi oleh perangkat elektronik untuk meningkatkan pengalaman belajar mengajar[1]. Model ini mengombinasikan pembelajaran tatap muka pada lokasi fisik yang sama dengan pembelajaran online dan memerlukan keseimbangan yang tepat[2].
Sejak  terjadinya  pandemi  COVID-19,  memaksa  proses  Pendidikan  menerapkan  hal-hal  baru  dalam pembelajaran campuran seperti siswa belajar dari rumah. Perhatian kemudian dialihkan kepada Pendidikan online serta digital di masa krisis pandemi[3][4]. Berbagai penemuan dari bermacam riset tentang pendidikan kooperatif serta  transformatif,  metode  belajar  baru,  serta  visualisasi  dengan  mempraktikkan  teknologi  yang  bisa  diakses, fleksibel,  serta  terjangkau  dalam  pembelajaran  dan  mengintegrasikan  kegiatan  offline  serta  online  menjadi prioritas utama dalam pembelajaran campuran[5].
Pembelajaran  campuran  sendiri  dianggap  sebagai  solusi  yang  paling  ideal  pada  saat  pandemi  sebagai pengganti  desain  pembelajaran.  Hal  ini  didukung  dengan  pendidikan  berbasis  praktik  yang  substansial  adalah desain  instruksional  yang  sukses.  Pembelajaran  campuran  juga  sejalan  dengan  kecenderungan  alami  manusia untuk  belajar dari berbagai sumber  walaupun  tingkat  kebaruannya terlalu bervariasi  serta  infrastrukturnya  yang berkembang  teramat  pesat[6]. Namun pembelajaran campuran dalam pendidikan berkembang pesat  saat  terjadi pandemi. Transisi ini menjadi pekerjaan yang menantang, terutama di masyarakat yang kurang mampu di mana sumber dayanya sedikit dan lembaganya tidak dilengkapi dengan baik untuk melakukan perubahan[7][8].
Menurut penelitian di India, teknologi berbasis teknologi informasi dan komunikasi (TIK) telah mengubah seluruh  metodologi  pengajaran  menjadi  pedagogi  yang  berpusat  pada  peserta  didik,  di  mana  keterampilan teknologi harus menjadi kualifikasi penting bagi guru/pendidik dan peserta didik. Pembelajaran campuran dapat menjadi  pilihan  yang  layak  untuk  memberikan  pendidikan  dalam  konteks  India  abad  ke-21.  Selama  pandemi,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3383
Submitted: 01/11/2021 ; Accepted: 27/11/2021 ; Published: 25/01/2022
meluasnya  penggunaan  materi  pendidikan,  pembelajaran  online  terbuka,  media  sosial,  dan  aplikasi  pertemuan telah membuka pikiran orang terhadap informasi pembelajaran campuran[5].
Menurut penelitian lain, pembelajaran online harus dikemas dengan cara yang sama seperti pembelajaran di kelas tradisional, alternatifnya beralih ke pembelajaran campuran dengan beberapa modifikasi seperti pertemuan tatap muka melalui konferensi  video. Membangun saluran komunikasi  yang aktif dan menarik  akan membantu proses pengajaran. Proses dan evaluasi diri keduanya dipertimbangkan saat mengevaluasi pembelajaran. Ketika dilakukan di perangkat seluler atau smartphone yang terhubung ke internet, proses pembelajaran ini harus seefektif mungkin[9].  Pendekatan  pembelajaran  campuran  telah  diperdebatkan  dalam  hal  kualitas  pendidikan.  Pengajar memiliki beberapa masalah dalam pembelajaran campuran karena harus menyesuaikan diri dengan mengajar dan mengembangkan  kemampuan  teknis,  mengubah  tanggung  jawab  pedagogis,  atau  menangani  peluang  yang berhubungan dengan pembelajaran campuran[10][11].
Penelitian ini bertujuan mengetahui pendapat pengguna Twitter tentang pembelajaran campuran. Hal  ini dimaksudkan  agar  temuan  pada  penelitian  ini  menjadi  penting  untuk  mendapatkan  opini  publik  terhadap pembelajaran campuran melalui evaluasi pengguna Twitter. Beberapa studi tentang penggalian opini pada Twitter telah  pernah  dilakukan[12][13][14][15][16]  sehingga  didapatkan  sentimen  berdasarkan  kata  kunci  di  Twitter. Istilah 'pembelajaran campuran’ atau ‘blended learning’ yang digunakan dalam penelitian ini menjadi kata kunci. Pengumpulan  data  menggunakan  Twitter  streaming  Drone  Emprit  Academic[17]  pada  September  2021  untuk mendapatkan  data  yang  diperlukan.  Data  Twitter  dianalisis  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  untuk mengetahui  persepsi  publik  di  Twitter  selama  periode  tersebut.  Temuan  penelitian  ini  dimaksudkan  untuk menghasilkan  model  kategorisasi  yang  tepat,  memungkinkan  model  pembelajaran  campuran  dievaluasi  untuk digunakan secara berkelanjutan sebagai model pengajaran di masa depan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pembelajaran Campuran
Pembelajaran campuran adalah kombinasi dari mode instruksional, desain instruksional, dan media  pengajaran. Ini menggabungkan elemen konvensional dan modern, menghasilkan pengalaman belajar yang sinergis. Selama beberapa  dekade,  gagasan  tersebut  telah  ada  dengan  banyak  klasifikasi,  mengacu  pada  lingkungan  pendidikan yang sebanding  tetapi  sedikit perbedaan semantik. Ungkapan "pembelajaran campuran" adalah klasifikasi  yang relatif baru namun keragaman nama dan varian terkadang menjadi penyebab kesalahpahaman bahkan kesalahan informasi[6]. Model pembelajaran campuran erat kaitannya dengan Pendidikan 4.0 karena kegiatan pembelajaran secara fisik dan virtual terhubung dengan teknologi siber[18].
Pembelajaran campuran dianggap cara terbaik untuk menggabungkan keuntungan dari sistem pembelajaran online dan tatap muka sambil  juga mengatasi  kelemahan dari  kedua sistem tersebut. Menggunakan multimedia pada  komputer,  ponsel,  dan  perangkat  elektronik  lainnya,  siswa  dapat  belajar  baik  tatap  muka  maupun  online dengan cara yang seimbang. Pengajar dan siswa dapat berkomunikasi meskipun ada jarak di antara mereka. Hal ini memungkinkan siswa untuk bertemu secara langsung, mengevaluasi kekurangan materi pembelajaran online, dan mengatasi berbagai hambatan penyerapan siswa yang mungkin timbul selama proses pembelajaran[19].

## 2.2 Twitter Sentiment Analysis
Pesan teks pendek yang dikenal sebagai twit adalah metode komunikasi utama di platform media sosial Twitter. Platform Twitter yang dipenuhi komentar dapat mempengaruhi kemampuan pembentukan opini. Pada twit bisa dilakukan analisis sentimen dengan mengidentifikasi dan mengategorikan polaritas sebuah teks untuk menentukan apakah  dokumen  tertentu  memiliki  nilai  positif  atau  negatif  sesuai  dengan  kategorisasi  yang  ditentukan[20]. Mayoritas pengguna Twitter bebas mengekspresikan pandangan mereka tentang banyak hal.
Studi ini menggali komentar dari media sosial Twitter untuk membuat model pengklasifikasi pengalaman pembelajaran  campuran  menggunakan  teknik  penambangan  teks  untuk  mendapatkan  pandangan  asli  tentang pengalaman dan kepuasan pembelajaran campuran. Gambar 1 menunjukkan banyak proses yang terlibat  dalam pengumpulan  dokumen,  partisi  data  menjadi  pelatihan  dan  pengujian,  pra-pemrosesan  data  dalam  bentuk bag words ,  penilaian  sentimen,  klasifikasi  data,  evaluasi  model  pengklasifikasi,  dan  pemilihan  sentimen  terbaik. Semua proses dilakukan dengan bantuan software Rapid Miner menggunakan set data Drone Emprit Academic (DEA)[21]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3383
Submitted: 01/11/2021 ; Accepted: 27/11/2021 ; Published: 25/01/2022
Data  twit  pembelajaran  campuran  dikumpulkan  dari  Twitter  menggunakan  Antarmuka  Pemrograman Aplikasi (API) streaming DEA. Pencarian dilakukan dengan menggunakan kata kunci ‘pembelajaran campuran’ dan  ‘blended  learning’.  Kata  kunci  pembelajaran  campuran  menghasilkan  sekitar  4200  twit.  Semua  penilaian disaring  untuk  kesalahan  ejaan  dan  emoticon  yang  dapat  mengubah  hasil  sebelum  digunakan.  Pembersihan kalimat  dilakukan  untuk  menghilangkan  informasi  yang  tidak  relevan  atau  ambigu  yang  dapat  mempengaruhi analisis sentimen. Contohnya dalam hal ini seperti retweet , emoticon, dan hyperlink dalam teks ulasan, tagar, skrip, dan iklan[23].

## 2.3 Algoritma Naïve Bayes
Algoritma  Naïve  Bayes  merupakan  metode  dalam  melakukan  klasifikasi  teks  dan  penambangan  data  dalam analisis  sentimen.  Fitur  utamanya  adalah  menghasilkan  hipotesis  yang  kuat  pada  setiap  kondisi  atau  peristiwa. Pendekatan algoritma Bayes menggunakan persamaan[23][24][25]:
𝑃(𝑌|𝑋) = 𝑃( 𝑥
| 𝑦 )𝑃(𝑌) 𝑃(𝑋) (1)
Dalam persamaan (1) Y merupakan kelas spesifik, X merupakan data pada kelas yang belum diketahui, P(Y|X) merupakan probabilitas hipotesis berdasarkan kondisi, sedangkan P(Y) dan P(X|Y) merupakan probabilitas sebelumnya. Dalam klasifikasi Naïve Bayes, persamaan 1 kemudian dikembangkan lagi menjadi persamaan (2) berikut:
𝑃(𝑌|𝑋1, 𝑋2, … 𝑋𝑛) = 𝑃( 𝑋1, 𝑋2, … 𝑋𝑛 | 𝑌 )𝑃(𝑌)
𝑃(𝑋1,𝑋2,…𝑋𝑛) = 𝑃( 𝑋1 | 𝑌 )𝑃( 𝑋2 | 𝑌 )…𝑃( 𝑋𝑛 | 𝑌 )𝑃(𝑌) 𝑃(𝑋1,𝑋2…𝑋𝑛) (2)
Dimana P(Y│X1,X2,…Xn) adalah hasil hitung dari semua probabilitas posterior pada nilai X untuk semua nilai di Y. Naïve Bayes membuat prediksi berdasarkan probabilitas maksimum yang ditunjukkan pada persamaan (3).
𝑃(𝑋𝑖|𝑌) = 𝑁𝑖𝑐+1 𝑁𝑐+𝑐 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
API Streaming publik DEA digunakan untuk melakukan pencarian menggunakan istilah "pembelajaran campuran" dan  ‘blended  learning’.  Pada  September  2021,  prosedur  tersebut  menghasilkan  4.200  twit.  Tabel  1 menggambarkan beberapa twit yang dikumpulkan dalam Bahasa Inggris yang kemudian diterjemahkan ke Bahasa.
Tabel. 1 Pengambilan Data Menggunakan Kata Kunci ‘Pembelajaran Campuran’
Setelah pra-pemrosesan dataset , didapatkan 44,51 persen adalah sentimen yang positif, sedangkan 45,80 persen  adalah  sentimen  negatif.  Sentimen  ini  terlihat  imbang  dari  sisi  ulasan  pada  masing-masing  sentimen. Sebagian  besar  umpan  balik  positif  berasal  dari  siswa  yang  menyukai  pembelajaran  campuran  karena memungkinkan mereka untuk mengontrol jadwal mereka, meningkatkan kenyamanan pelatihan, dan menghemat uang.  Selain  itu,  sebagian  besar  evaluasi  percaya  bahwa  pembelajaran  campuran  lebih  bermanfaat  bagi  siswa. Sementara sebagian besar umpan balik negatif lebih mengarah kepada pendidik. Metode pembelajaran campuran yang berbeda dengan metode pengajaran tatap muka konvensional mungkin sulit bagi pendidik tertentu. Tidak ada yang tahu seberapa efektif siswa menggunakan waktu yang disisihkan ketika pembelajaran online.
Nama Pengguna Twit @VSG_Beacon @theedijester @liz_beth24 @Sio_and_Tell Saya  suka  bagaimana  UNIS  mencoba  menggambarkan  'pembelajaran campuran'  sebagai  sesuatu  yang  sebenarnya  diinginkan  siswa  daripada pembelajaran langsung Pembelajaran  campuran  adalah  kode  untuk  pembelajaran  digital  yang  tidak berfungsi Bagi  saya,  pembelajaran  campuran  terlihat  seperti  siswa  diberi  banyak kesempatan  dan  platform  untuk  menunjukkan  penguasaan  di  suatu  bidang #NCRethinkEd #EdNC #NCCAT
Pembelajaran campuran tidak boleh diabaikan. Ini bukan pilihan yang mudah atau 'ringan' bagi siapa pun, tetapi ini membuka pintu untuk pendidikan  masa depan bagi banyak orang dan itu harus dilihat sebagai hal yang berharga.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3383
Submitted: 01/11/2021 ; Accepted: 27/11/2021 ; Published: 25/01/2022
Gambar 3  merupakan proses crawling  menggunakan Rapid  Miner. Beberapa operator digunakan seperti search Twitter agar terhubung ke Twitter dengan memasukkan kode akses yang disediakan dari Twitter API. Hasil pengambilan data menggunakan Rapidminer ditunjukkan pada tabel 1 dimana memiliki atribut username dan teks.
Table 1. Sentimen Tes Data Analisis Sentiment Confident (Positive) Confident (Neutral) Confident (Negative) Text
Positive Negative Negative
Positive
0.9326 0.0093 0.0081
0.0093
0.0060
0.0030
0.0052
0.0069
0.0043
0.8544 0.9387 0.9533 Saya  suka  bagaimana  UNIS  mencoba menggambarkan 'pembelajaran campuran' sebagai sesuatu yang sebenarnya diinginkan  siswa  daripada  pembelajaran langsung Pembelajaran  campuran  adalah  kode untuk  pembelajaran  digital  yang  tidak berfungsi Bagi saya, pembelajaran campuran terlihat  seperti  siswa  diberi  banyak kesempatan dan platform untuk menunjukkan penguasaan di suatu bidang Pembelajaran  campuran  tidak  boleh diabaikan.  Ini  bukan  pilihan  yang  mudah atau  'ringan'  bagi  siapa  pun,  tetapi  ini membuka  pintu  untuk  pendidikan  masa depan  bagi  banyak  orang  dan  itu  harus dilihat sebagai hal yang berharga
Seperti yang terlihat  pada Tabel  2 di  atas terlihat sentimen negatif dan positif tidak berbeda terlalu jauh pada  periode  September  2021  terkait  pembahasan  pembelajaran  campuran  di  Twitter.  Model  analisis  sentimen dibangun  berdasarkan  data training yang  disiapkan  dan  pengujian  data  untuk  menentukan  sentimen  terhadap pembelajaran  campuran.  Menurut  penelitian  di  bulan  September  tahun  2021,  sebesar  45,80  persen  pengguna memiliki  pendapat  yang  tidak  mendukung  terhadap  pembelajaran  campuran,  sementara  44,51  persen  memiliki pendapat yang positif seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3 di bawah.
Gambar 3. Tren Sentimen dan Hasil Sentimen Pada September 2021

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, analisis sentimen dilakukan pada bulan September 2021 dengan memanfaatkan data Twitter dan 'pembelajaran campuran' atau ‘blended learning’ sebagai kata kunci. Selama periode tersebut, 44,51 persen pengguna  menyatakan  positif,  45,80  persen  negatif,  dan  9,69  persen  netral.  Hasil  positif  menunjukkan  siswa, pendidik, dan institusi penyelenggara lebih baik untuk menerapkan metode pembelajaran campuran di masa depan. Hasil juga menunjukkan bahwa pembelajaran campuran tetap menjadi bagian penting dari proses pendidikan di masa  pandemi.  Ke  depan,  analisis  sentimen  terkait  pembelajaran  campuran  dapat  ditingkatkan  dengan meningkatkan  kuantitas  dan  keragaman  sumber  data  yang  digunakan,  seperti  Facebook,  forum,  dan  blog. Selanjutnya,  persepsi  pembelajaran  campuran  dapat  diperluas  dengan  memasukkan  komponen  atau  kualitas tambahan,  seperti  jenis  kelamin,  usia,  dan  area,  untuk  mempelajari  lebih  dalam  faktor-faktor  penting  yang memengaruhi pengalaman dan kepuasan pembelajaran campuran.

## REFERENCES
[1] R. Saboowala and P. Manghirmalani Mishra, “Readiness of In-service Teachers Toward a Blended Learning Approach

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3383
as a Learning Pedagogy in the Post-COVID-19 Era,” J. Educ. Technol. Syst. , vol. 50, no. 1, pp. 9–23, Sep. 2021, doi: 10.1177/00472395211015232.
[2] S. Lane, J. G. Hoang, J. P. Leighton, and A. Rissanen, “Engagement and Satisfaction: Mixed-Method Analysis of Blended Learning  in  the  Sciences,” Can.  J.  Sci.  Math.  Technol.  Educ. ,  vol.  21,  no.  1,  pp.  100–122,  Mar.  2021,  doi: 10.1007/s42330-021-00139-5.
[3] I. G. M. Karma, I. K. Darma, and I. M. A. Santiana, “Blended Learning is an Educational Innovation and Solution During the COVID-19 Pandemic,” 2021, doi: 10.2139/ssrn.3774907.
[4] M. Giatman, S. Haq, and Y. F. Pratama, “Effectivity of Online Learning Teaching Materials Model on Innovation Course of Vocational and Technology Education,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1387, no. 1, p. 12131, 2019.
[5] R. Bordoloi, P. Das, and K. Das, “Perception towards online/blended learning at the time of Covid-19 pandemic: an academic  analytics  in  the  Indian  context,” Asian  Assoc.  Open  Univ.  J. ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  41–60,  May  2021,  doi: 10.1108/AAOUJ-09-2020-0079.
[6] K. A. Jones and R. S. Sharma, Higher Education 4.0 . Singapore: Springer Singapore, 2021.
[7] C. Bosch, “A Blended Learning Toolbox for Educators,” in Advances in Educational Technologies and Instructional Design (AETID) Book Series , IGI Global, 2021, pp. 1–23.
[8] R. H. Sakti, S. Sukardi, M. Giatman, E. Nazar, W. Wakhinuddin, and W. Waskito, “Flipped Classroom-Computer Based Instruction untuk  Pembelajaran  Pada  Revolusi  Industri  4.0:  Rancang  Bangun dan Analisis  Kebutuhan,” Edumatic  J. Pendidik. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 63–72, 2020.
[9] Ambiyar, R. Efendi, Waskito, I. Rojiyyah, and R. A. Wulandari, “Need Analysis for Development of Web-Based Flipped Classroom Learning Models in Vocational Education,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1764, no. 1, p. 012103, Feb. 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1764/1/012103.
[10]  Ganefri, A. Yulastri, Ambiyar, Jeprimansyah, and Suryadimal, “Need analysis development of learning model based on production in  multimedia  materials  in  higher  education,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1481,  p.  012114,  Mar.  2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1481/1/012114.
[11]  E.  P.  Sari,  S.  Sukardi,  E.  Tasrif,  and  A.  Ambiyar,  “Optimalisasi  Penggunaan  E-learning  dengan  Model  Delone  dan McClean,” J. Educ. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 141–149, 2020.
[12]  Samsir, Ambiyar, U. Verawardina, F. Edi, and R. Watrianthos, “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter di Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, pp. 157– 163, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[13]  S. H. Sahir, R. S. Ayu Ramadhana, M. F. Romadhon Marpaung, S. R. Munthe, and R. Watrianthos, “Online learning sentiment analysis during the covid-19 Indonesia pandemic using twitter data,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1156, no. 1, p. 012011, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1156/1/012011.
[14]  R. Watrianthos, S. Suryadi, D. Irmayani, M. Nasution, and E. F. S. Simanjorang, “Sentiment analysis of traveloka app using  naïve  bayes  classifier  method,” Int.  J.  Sci.  Technol.  Res. ,  vol.  8,  no.  7,  pp.  786–788,  2019,  doi: 10.31227/osf.io/2dbe4.
[15]  D. Irmayani, F. Edi, J. M. Harahap, and ..., “Naives Bayes Algorithm for Twitter Sentiment Analysis,” J. Phys. … , 2021, [Online]. Available: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1933/1/012019/meta.
[16]  Mesran et al. , Merdeka Kreatif di Era Pandemi Covid-19 Suatu Pengantar . Medan: Green Press, 2020.
[17]  I. Fahmi, “Drone Emprit Academic: Software for social media monitoring and analytics,” Drone Emprit Academic , 2018. https://academic.droneemprit.id/ (accessed Sep. 26, 2021).
[18]  S. Fitri and C. L. Zahari, “The implementation of blended learning to improve understanding of mathematics,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1188, p. 012109, Mar. 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1188/1/012109.
[19]  Z. Faraniza, “Blended learning best practice to answers 21 st century demands,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1940, no. 1, p. 012122, Jun. 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1940/1/012122.
[20]  G.  A.  Ruz,  P.  A.  Henríquez,  and  A.  Mascareño,  “Sentiment  analysis  of  Twitter  data  during  critical  events  through Bayesian  networks  classifiers,” Futur.  Gener.  Comput.  Syst. ,  vol.  106,  pp.  92–104,  May  2020,  doi: 10.1016/j.future.2020.01.005.
[21]  I. Fahmi, “Drone Emprit Academic: Software for social media monitoring and analytics,” Drone Emprit Academic , 2018. academic.droneemprit.id (accessed Sep. 21, 2021).
[22]  Samsir, Ambiyar, U. Verawardina, F. Edi, and R. Watrianthos, “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter di Masa Pandemi COVID-19,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMAJURNAL MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 10, pp. 174–179, 2021, doi: 10.30865/mib.v4i4.2293.
[23]  Samsir et al. , “Naives Bayes Algorithm for Twitter Sentiment Analysis,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1933, no. 1, p. 012019, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012019.
[24]  C. A. P. Dita, P. Chairunisyah, and M. Mesran, “Penerapan Naive Bayesian Classifier Dalam Penyeleksian Beasiswa PPA,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 2, no. 2, pp. 194–198, 2021.
[25]  K. S. Nugroho, I. Istiadi, and F. Marisa, “Naive Bayes classifier optimization for text classification on e-government using  particle  swarm  optimization,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  21–26,  Jan.  2020,  doi: 10.14710/jtsiskom.8.1.2020.21-26.