## ANALISIS TREN CALON PRESIDEN INDONESIA 2024
Fakhris Khusnu Reza Mahfud 1 , Wahyu Hariyanto 2 , Ganis Chandra Puspitadewi 3 . 1,2,3 Prodi Perpustakaan dan Ilmu Informasi Universitas Islam Maulana Malik Ibrahim Malang wahyuhariyanto@uin-malang.ac.id

## ABSTRAK
Pemilihan  umum  merupakan  agenda  lima  tahunan  bagi  masyarakat  Indonesia.  Pada  masa  pencalonan  ini para calon presiden dan wakil presiden melakukan kampanye secara konvensional maupun modern. Kampanye secara  modern dilakukan pada  media sosial  salah satunya  twitter. Salah satu hasil kampanye tersebut  akhirnya akan membentuk opini publik tentang popularitas calon presiden dan wakil presiden yang berasal dari media sosial twitter juga. Data yang tidak terstruktur dan tingginya dimensi menjadi tantangan dalam penelitian ini. Penelitian ini dimulai dengan studi  literatur, identifikasi permasalahan, pengumpulan data berupa scrapping pada twitter, pengolahan  dan  analisis  data,  serta  langkah  terakhir  penarikan  kesimpulan.  Data  yang  diperoleh sebanyak  sebanyak 2298 tweet, yang dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Pada tahapan pengolahan data penelitian ini menggunakan klasifikasi Naïve Bayes untuk membentuk model klasifikasi, berdasarkan model tersebut diperoleh nilai akurasi 83%, presisi 84%, dan recall 83%.
Keyword : naïve bayes, opinion mining, twitter 1. PENDAHULUAN
Pemilihan  umum  merupakan  sarana  untuk mengaktualisasikan kedaulatan rakyat dan menegakkan  pemerintahan  berlandaskan  prinsip Pancasila  dan  UUD  Negara  RI  Tahun  1945  [1]. Pemilihan umum juga merupakan agenda rutin yang diadakan  setiap  lima  tahun  di  Republik  Indonesia. Tujuan  inti  dari  Pemilu  adalah  menyeleksi pemimpin  dari  berbagai  tingkatan,  mulai  dari Presiden  hingga  kepala  daerah,  yang  mampu menggambarkan nilai-nilai demokrasi serta mengutamakan  aspirasi  masyarakat  sesuai  dengan dinamika perkembangan nasional. Untuk mencapai tujuan  tersebut,  integritas,  profesionalisme,  dan akuntabilitas  dari  penyelenggara  pemilu  menjadi unsur  esensial  dalam  menjalankan  proses  yang bermutu,  terstruktur  secara  legal,  dan  transparan, dengan  melibatkan  partisipasi  seluas-luasnya  dari masyarakat.
Sebelum  melakasanakan  pemilu,  para  calon presiden  melakukan  kampanye.  Bentuk  kampanye sendiri  selain  menggunakan  media  konvensional atau  dengan  menggunakan  media  sosial.  Media sosial  yang  digunakan  untuk  kampanye  salah satunya  adalah  dengan  menggunakan  twitter. Twitter menjadi salah satu media sosial favorit calon presiden  dan  tim  sukses  karena  bersifat microblog sehingga  lebih  efektif  dan  efisien [2].  Komentar pengguna  twitter  tentang  presiden  nantinya  akan membentuk  opini  publik.  Opini  publik  ini  dapat dimanfaatkan  untuk  melihat  popularitas  dari masing-masing  calon  presiden  selain  itu  juga  bisa dapat  memberikan  pengaruh  kepada  orang  lain dalam menentukan sikap [3] .
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  dan mengambil  informasi  berupa  tren  atau  popularitas yang  diperoleh  melalui  media  sosial  twitter. Beberapa  masalah  pada  penelitian  ini  yaitu  data yang diperoleh dari media sosial twitter merupakan
data yang tidak terstruktur, serta dimensi yang tinggi pada data berupa teks.
Penelitian  tentang  analisis  sentiment  berbasis teks dapat diterapkan pada bermacam macam bidang selain  topik  sosial  dan  politik,  contohnya  pada bidang ecommerce [4], pendidikan [5], perpustakaan  [6]  dan  pariwisata  [7].  Penelitian sebelumnya  yang  menggunakan  data  teks  tentang pemilihan calon presiden dan wakil presiden pernah dilakukan  pada  tahun  2019,  namun  penelitian tersebut menggunakan 2 kelas untuk kandidat calon presiden  01  dan  02.  Metode  naïve  bayes  yang diterapkan  pada  penelitian  ini  menghasilkan  nilai accuracy  77,7  %  dan  88  %  pada  masing  masing kelasnya, serta f-measure sebanyak 0,88.
Beberapa  tahapan  akan  dilakukan  secara berurutan pada penelitian ini, tahapan pertama yaitu mendapatkan  data  komentar  pengguna  dari  twitter. Tahapan kedua  yaitu  memberikan  label pada tweet sesuai  dengan  calon  presiden  yang  maju  pada pemilihan presiden 2024. Tahapan ketiga mengolah data tweet yang diperoleh melalui praproses. Tahap keempat  data  yang  telah  melalui  praproses diklasifikasi  dengan  metode  naïve  bayes.  Metode naïve  bayes  digunakan  pada  penelitian  ini  karena metode  ini  mempunyai  performa  yang  baik  dan rumus yang sederhana sehingga mudah diaplikasikan [8]. Berikutnya dilakukan evaluasi dan analisis  data  berdasarkan  kinerja  klasifikasi.  Hasil dari  penelitian  ini  nantinya  bisa  memberikan wawasan penting tentang peran media sosial dalam konteks  pemilihan  umum  dan  dampaknya  pada proses demokrasi di Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Analisis sentimen adalah studi komputasi yang melibatkan  sentimen,  emosi,  dan  pendapat  yang diekspresikan dalam teks [2]. Dalam situasi di mana terdapat koleksi dokumen teks yang mengungkapkan  sentimen  terhadap  suatu  objek
tertentu, analisis opini bertujuan untuk mengekstraksi atribut dan elemen yang dibicarakan dalam  setiap  dokumen  dan  untuk  menilai  apakah komentar  tersebut  memiliki  makna  positif  atau negatif  [9].  Analisis  sentimen  bertujuan  untuk mengidentifikasi  pendapat,  pandangan,  atau  sikap seorang  penulis  terhadap  topik  tertentu  dengan memperhatikan perilaku yang dapat mencerminkan alasan, evaluasi, atau kecondongan [10].

## 2.1.   Data Mining
Data mining merujuk pada praktik mengeksplorasi  dan  menemukan  informasi  baru dengan  mencari  pola  atau  aturan  tertentu  dari sejumlah  data  yang  sangat  luas.  Ini  juga  dikenal sebagai  serangkaian  langkah  dalam  menggali pengetahuan  tambahan  yang  sebelumnya  tidak diketahui secara manual dari kumpulan data tertentu [10].
Proses  Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) melibatkan beberapa tahapan, yaitu:
1. Pemilihan (Selection)
2. Pemrosesan  Awal  /  Pembersihan  (Pre- Processing / Cleaning)
3. Transformasi (Transformation)
4. Penambangan Data (Data Mining)
5. Interpretasi  /  Evaluasi  (Interpretation  / Evaluation)
2.2.   Twitter Twitter  adalah  platform  komunikasi  online yang memungkinkan penggunanya untuk mengekspresikan  pendapat  mereka  dalam  bentuk teks singkat, yang dapat disampaikan dengan jelas, ringkas, dan tersebar kepada publik secara luas atau kepada  kelompok  tertentu  [2].  Twitter  dipilih sebagai  platform  yang  relevan  untuk  melakukan analisis  sentimen  dan  penambangan  pendapat dengan alasan-alasan sebagai berikut [9]:
1. Twitter menjadi sarana bagi berbagai individu untuk  mengungkapkan  pendapat  mereka mengenai  beragam  topik  menjadikannya sebagai  sumber  berharga  dalam  mengkaji pandangan masyarakat.
2. Twitter memiliki volume besar postingan teks yang  terus  berkembang  seiring  berjalannya waktu.  Hal  ini  memungkinkan  terkumpulnya data yang berskala besar.
3. Audiens  Twitter  memiliki  beragam  latar belakang,  mulai  dari  pengguna  harian  hingga figur  publik  seperti  selebriti,  perwakilan perusahaan,  politisi,  bahkan  kepala  negara. Oleh  karena  itu,  terdapat  peluang  untuk menghimpun  postingan  teks  dari  berbagai kelompok sosial dan minat.
4. Audiens Twitter juga mencakup pengguna dari berbagai negara, tetapi hal ini memungkinkan pengumpulan data dalam berbagai bahasa.

## 2.3.   Teks preprocessing
Penambangan  informasi  dan  text  mining membutuhkan pengolahan data terstruktur dan tidak terstruktur  dari  berbagai  sumber.  Proses  awal pengolahan data atau disebut juga text preprocessing bertujuan untuk menangani berbagai jenis data yang masih  belum  teratur  supaya  dapat  diterapkan beberapa metode text mining yang ada [11].
Preprocessing,  juga  dikenal  sebagai  tahap preprocessing  data,  adalah  proses  mempersiapkan data  mentah  untuk  digunakan  dalam  proses tambahan. Pada umumnya, praproses data dilakukan dengan  cara  mengeliminasi  data  yang  tidak  sesuai atau  mengubah  data  menjadi  bentuk  yang  lebih mudah  diproses  oleh  sistem.  Praproses  sangat penting  dalam  melakukan  analisis  sentimen, terutama  untuk  media  sosial  yang  sebagian  besar berisi kata - kata atau kalimat yang tidak formal dan tidak  terstruktur  serta  memiliki  noise  yang  besar [12]. Proses ini digunakan untuk membersihkan data dari  noise  dan  siap  digunakan  pada  proses selanjutnya.  Proses  text  preprocessing  memiliki beberapa tahapan diantaranya [13]:
1. Cleansing:  Proses  cleansing  membersihkan kumpulan  tanda  baca,  URL,  nama  pengguna, tagar (#), dan emoticon.
2. Case  Folding:  Ini  adalah  proses  mengubah huruf  dari  campuran  huruf  (huruf  kecil  dan huruf kapital) menjadi huruf kecil.
3. Tokenization:  Proses  Tokenization  bertujuan untuk mengubah kalimat menjadi token-token atau sepotong kata.
4. Stopword Removal: Stopword Removal adalah penghapusan  kata  yang  tidak  berbobot, meskipun  kata  itu  muncul  berkali-kali  dalam sebuah kalimat
5. Stemming: Stemming adalah proses mengubah kata-kata yang terdapat dalam suatu dokumen menjadi kata-kata sederhana.
2.4.   Term  Frequency  –  Inverse  Document Frequency (TF-IDF)
Term  Weighting  Term  Frequency-Inverse Document  Frequency (TF-IDF),  yang  merupakan kombinasi  dari  Term  Frequency  dan  Inverse Document Frequency, adalah salah satu pembobotan yang  paling  sering  digunakan. Term  frequency- Inverse  document  frequency (TF-IDF)  terdiri  dari frekuensi  term  dan  inverse  dokumen  yang didapatkan dari  membagi seluruh  jumlah dokumen terhadap  jumlah  dokumen  yang  memiliki  term tersebut [14].
Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF)  adalah  metode  untuk  menghitung  bobot setiap kata yang diurai. Model pembobotan TF-IDF merupakan  metode  yang  mengintegrasikan  model Term  Frequency  (TF)  dan Inverse  Document Frequency (IDF) [15].

## 2.5.   Klasifikasi Naive Bayes
Klasifikasi  Naïve  Bayes  adalah  algoritma Bayesian Learning yang paling cepat dan sederhana. Algoritma  klasifikasi Naïve  Bayes cocok  untuk diterapkan  pada  data  dengan  jumlah  yang  banyak dan  mampu  menangani  data  yang  kosong  ( missing value ) serta menggunakan perhitungan probabilitas dan  statistik  yang  memprediksi  peluang  dimasa depan berdasarkan pengalaman sebelumnya [16].
Algoritma Naïve  Bayes adalah  salah  satu algoritma  yang  terdapat  dalam  teknik  klasifikasi. Naïve  Bayes  merupakan  pengklasifikasian  dengan bentuk  model  probabilistik  dan  statistik  yang disederhanakan  dengan  berdasar  pada teorema Bayes dengan  asumsi  bahwa  setiap  atribut  bersifat bebas (independence) .  Dengan  kata  lain,  algoritma ini  mengasumsikan  bahwa  ada  atau  tidak  ciri tertentu  dari  sebuah  kelas  tidak  ada  hubungannya dengan ciri dari kelas lainnya [17].

## 2.6.   Confusion matrix
Confusion  matrix merupakan  tabel  yang memberikan  informasi  tentang  perbandingan  hasil klasifikasi  berdasarkan  hasil  prediksi  yang  dibuat oleh 6ulfil dengan hasil klasifikasi yang sebenarnya. Tabel dalam confusion matrix menunjukkan jumlah data  uji  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  dan jumlah data uji yang diklasifikasikan salah [17].
Tabel 1. Tabel confussion matrix Classification Predicted class Class = Yes Class = No Class = Yes a (True Positive) b (False Negative) Class = No c (False Positive)  d (True Negative)
Untuk  menghitung  akurasi,    spesifisitas  serta sensitivitas pada confusion matrix digunakan rumus sebagai berikut ini:
a. Accuracy  atau  akurasi  (AC)  merupakan proporsi dari total jumlah produksi yang benar. Hal  ini  ditentukan  dengan  persamaan  berikut ini: [8]
Akurasi = (a+d)/(a+b+c+d) (1)
b. Precision  merupakan  perbandingan  jumlah kelas yang diprediksi true secara tepat dengan seluruh  jumlah  kelas  yang  diprediksi  true. Perhitungan  terkait  precision  dapat  dilihat dengan persamaan berikut: [9] Precision = a/(a+c) (2)
c. Recall merupakan  perbandingan jumlah kelas yang  diprediksi  true  secara  tepat  terhadap seluruh  jumlah  kelas  yang  dianggap  true. Perhitungan recall dapat dilihat pada persamaan Recall = a/(a+b) (3) F-measure  merupakan  performansi  sistem yang  menggabungkan  nilai  precision  dan  recall. Perhitungan f-measure dilihat pada persamaan.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  kuantitatif  deskriptif.  Penelitian kuantitatif  adalah  suatu  pendekatan  ilmiah  yang fokus  pada  pengumpulan,  analisis,  dan  interpretasi data dalam  bentuk angka atau statistic [18]. Dalam penelitian ini, terdapat lima tahap yang harus dilalui untuk  menyelesaikan  penelitian,  tahapan  -  tahapan tersebut  dijelaskan  secara  rinci  pada  gambar  di bawah  ini.  Tahapan-tahapan  tersebut  mencakup studi literatur, identifikasi permasalahan, pengumpulan data, pengolahan dan analisis data dan penarikan  kesimpulan.  Dengan  menggunakan metode kuantitatif deskriptif, penelitian ini bertujuan  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang mendalam  tentang  fenomena  yang  sedang  diteliti dan  memberikan  dasar  yang  kuat  untuk  menyusun kesimpulan yang ilmiah dan obyektif (Gambar 1).

## Gambar 1. Tahapan penelitian
Pada tahapan studi literatur diperlukan beberapa referensi  untuk  memperdalam  keilmuan  serta mengetahui  keterkinian  penelitian  dengan  topik pengolahan data teks yang akan dilakukan. Langkah yang kedua adalah melakukan identifikasi permasalahan  dari  penelitian  yang  akan  dilakukan, permasalahan  pada  penelitian  adalah  bagaimana melakukan  analisa  trending  topik  calon  presiden 2024  pada  data twitter.  Langkah  ketiga  melakukan pengumpulan data, karena penelitian ini menggunakan analisis media sosial dari twitter maka data  yang  diperlukan  adalah  data  langsung  dari media  sosial  twitter  dengan  keyword  “calon presiden” pada tanggal 26 Oktober 2023 sampai 30 Oktober 2023. Langkah keempat pada penelitian ini adalah melakukan pengolahan data berdasarkan data yang diperoleh pada tahap sebelumnya. Pengolahan data  pada  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan
Studi literatur Identifikasi permasalahan Pengumpulan data Pengolahan dan Analisis Data Penarikan Kesimpulan
text  mining,  selanjutnya  data  yang  diolah  dapat diinterpretasikan  dan  dianalisis  hasilnya.  Tahapan terakhir  pada  penelitian  ini  yaitu  menarik kesimpulan  penelitian  berdasarkan  hasil  analisis data.
Tahapan  pengambilan  data  hingga  pengolahan data  dijelaskan  lebih  detail  pada  gambar  2  berikut ini.
Gambar 2. Pengambilan dan pengolahan data twitter
Data  yang  diambil  pada  penelitian  ini merupakan data dari twitter dengan keyword “calon presiden”  karena  penelitian  ini  akan  melakukan analisis  tentang  trending  topik  calon  presiden berdasarkan data dari media sosial twitter. Tahapan berikutnya  yaitu  pengambilan  data  yang  dilakukan dengan  pendekatan  scraping  menggunakan  tools tweet  harvest.  Setelah  data  diperoleh  dilakukan pemberian  label  secara  manual  untuk  masing- masing tweet sesuai dengan kecondongan dari tweet tersebut  terhadap  calon  presiden  Indonesia  tahun 2024.
Pada penelitian ini tweet dibagi menjadi 4 kelas, kelas  0  untuk  tweet  berisikan  netral  atau  tidak condong  pada  salah  satu  calon  presiden.  Kelas  1 untuk  tweet  yang  condong  pada  calon  presiden Anies  Baswedan  dan  Muhaimin  Iskandar.  Kelas  2 untuk tweet yang condong pada Ganjar Pranowo dan Mahfud  M.  D.  Kelas3  untuk  tweet  yang  condong pada Prabowo dan Gibran.
Selanjutnya  pada  langkah  ketiga  yaitu  melakukan tahap  praproses  data.  Tahapan  praproses  data  ini sendiri  terdiri  dari  beberapa  langkah.  Langkah pertama pada praproses adalah melakukan penghapusan data tweet yang sama. Langkah kedua pada  praproses  adalah  melakukan  penyaringan
terhadap simbol yang tidak diperlukan karena yang diperlukan  pada  penelitian  ini  adalah  tweet  yang berisi  tentang  huruf  abjad  a  sampai  z.  Langkah praproses  berikutnya  adalah  case  folding  atau membentuk huruf  besar  menjadi kecil. Selanjutnya menerapkan  stemmer  sastrawi  untuk  membentuk kata  berawalan  dan  berakhiran  menjadi  bentuk dasar. Berikutnya proses menghilangkan kata-kata- kata  yang  tidak  perlu  atau stopword menggunakan stoplist dari sastrawi. Berikutnya pada tahapan akhir praproses  adalah  dengan  merubah  kata  menjadi bilangan menggunakan metode TF-IDF.
Setelah  melalui  tahapan  praproses  data  yang menghasilkan  data  berupa  vector  maka  berikutnya adalah  tahapan  klasifikasi  dengan  menggunakan Naïve Bayes classifier dengan menggunakan library sklearn pada python .  Data  dibagi  menjadi  dua bagian  yaitu  data  latih  dan  data  uji,  data  latih sebanyak 80 % dan data uji sebanyak 20 %.
Model  klasifikasi  yang  dihasilkan  pada tahapan sebelumnya dievaluasi kinerjanya. Tahapan ini  digunakan  untuk  mengetahui  keakuratan  model klasifikasi  yang  dihasilkan.  Pengukuran  kinerja klasifikasi  dilihat  melalui accuracy,  precision ,  dan recall.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  twitter tentang  calon  presiden  Indonesia  pada  tanggal  26 Oktober  2023  sampai  30  Oktober  2023  diperoleh data tweet  sejumlah  2298  dengan  hasil  detail  pada Gambar 3 berikut
Gambar 3. Grafik data tweet berdasarkan calon presiden
Pada gambar 3 dapat dilihat bahwa tweet netral sebanyak  855,  tweet  yang  condong  terhadap  calon presiden Anies dan Muhaimin sebanyak 138, tweet yang  condong  terhadap  Ganjar  dan  Mahfud sebanyak  628,  dan  tweet  yang  condong  terhadap Prabowo  dan  Gibran  sebanyak  677  tweet. Berdasarkan  grafik  tersebut  tweet  yang  netral menduduki  jumlah  terbanyak  pertama,  tweet  yang berisi  tentang  calon  presiden  -  wakil  presiden Prabowo - Gibran pada peringkat kedua, tweet  yang berisi tentang calon presiden - wakil presiden Ganjar
Tweet tentang capres 2024 Scrapping data Praproses data Proses klasifikasi Evaluasi kinerja klasifikasi
–  Mahfud  pada  peringkat  ketiga,  dan  tweet  yang berisi tentang calon presiden - wakil presiden Anis – Muhaimin.
Data  hasil  scraping  yang  sudah  diberi  label kelas  diolah  melalui  tahapan  praproses,  setelah  itu data  diproses  menggunakan  naïve  bayes  classifier dengan  perbandingan  antara  data  latih  dan  data  uji sebesar  80:20.  Pengolahan  data  dengan  Klasifikasi Naïve  Bayes  tersebut  menghasilkan  kinerja  seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Kinerja Klasifikasi Naïve bayes Classifier Accuracy Precision Recall Naïve Bayes  83 % 84 % 83 %
Berdasarkan  tabel  1  tersebut  dilihat  bahwa akurasi  sebesar  83%,  Precision  84%,  dan  Recall sebesar 83%. Hasil kinerja klasifikasi Naïve Bayes yang dihasilkan pada penelitian ini termasuk tinggi karena mendekati 100%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Data  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  pasangan  Prabowo  -  Gibran menduduki trending topik pertama, pasangan Ganjar -  Mahfud trending topik kedua dan pasangan Anis - Muhaimin trending topik ketiga. Klasifikasi dengan metode  Naïve  Bayes  juga  menghasilkan  kinerja yang  tinggi  pada  penelitian  ini,  hal  ini  juga memperkuat penelitian sebelumnya yang menyatakan bahwa Naïve Bayes merupakan metode klasifikasi yang handal.
Penelitian  ini  belum  mengenali  sentimen positif  dan  negatif  pada  masing-masing  calonnya. Selain  itu  metode  machine  learning  lainnya  perlu dicoba untuk perbandingan kinerja.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Puad, G. Garno, and A. Susilo Yuda Irawan, “ANALISIS  SENTIMEN  MASYARAKAT PADA TWITTER TERHADAP PEMILIHAN UMUM 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES,” JATI J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 1560–1566, Oct. 2023, doi: 10.36040/jati.v7i3.6920.
[2]  S.  N.  J.  Fitriyyah,  N.  Safriadi,  and  E.  E. Pratama,  “Analisis  Sentimen  Calon  Presiden Indonesia  2019  dari  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” J. Edukasi  Dan  Penelit.  Inform.  JEPIN ,  vol.  5,
no. 3, p. 279, Dec. 2019, doi: 10.26418/jp.v5i3.34368.
[3]  F.  H.  Istanto,  “PERAN  TELEVISI  DALAM MASYARAKAT  CITRAAN  DEWASA  INI SEJARAH, PERKEMBANGAN DAN PENGARUHNYA,” vol. 1, no. 2, 1999.
[4]  A.  H.  Hasugian,  M.  Fakhriza,  and  D. Zukhoiriyah, “Analisis Sentimen Pada Review Pengguna E-Commerce Menggunakan
Algoritma  Naïve  Bayes,” J-SISKO  TECH  J.
Teknol. Sist. Inf. Dan Sist. Komput. TGD , vol. 6, no. 1, p. 98, Jan. 2023, doi: 10.53513/jsk.v6i1.7400.
[5]  T. Shaik, X. Tao, C. Dann, H. Xie, Y. Li, and L.  Galligan,  “Sentiment  analysis  and  opinion mining  on  educational  data:  A  survey,” Nat. Lang. Process. J. , vol. 2, p. 100003, Mar. 2023, doi: 10.1016/j.nlp.2022.100003.
[6]  F.  K.  R.  Mahfud,  “Sentiment  Analysis  of Perpustakaan  Nasional  Republik  Indonesia Through Social Media Twitter,” MATICS , vol. 12,  no.  1,  p.  90,  Apr.  2020,  doi: 10.18860/mat.v12i1.8973.
[7]  O.  Somantri  and  D.  Dairoh,  “Analisis Sentimen  Penilaian  Tempat  Tujuan  Wisata Kota Tegal Berbasis Text Mining,” J. Edukasi Dan  Penelit.  Inform.  JEPIN ,  vol.  5,  no.  2,  p. 191, Aug. 2019, doi: 10.26418/jp.v5i2.32661.
[8]  L. Siliayani, Iqbal Agis Junizar, Uyu Nuraeni, Edi  Tohidi,  and  Irfan  Ali,  “Penerapan Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Mengetahui Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Layanan Administrasi  Keuangan,” KOPERTIP  J.  Ilm. Manaj. Inform. Dan Komput. , vol. 4, no. 3, pp. 72–79, Oct. 2020, doi:
10.32485/kopertip.v4i3.122.
[9]  V. N. Patodkar and S. I.R, “Twitter as a Corpus for Sentiment Analysis and Opinion Mining,” IJARCCE ,  vol.  5,  no.  12,  pp.  320–322,  Dec. 2016, doi: 10.17148/IJARCCE.2016.51274.
[10]  “JURNAL  INFORMATIKA  Vol  8,  No.1, Januari 2014,” vol. 8, no. 1, 2014.
[11]  H.  Herlawati,  R.  T.  Handayanto, P.  D.  Atika, F.  N.  Khasanah,  A.  Y.  P.  Yusuf,  and  D.  Y. Septia, “Analisis Sentimen Pada Situs Google Review  dengan  Naïve  Bayes  dan  Support Vector Machine,” J. Komtika Komputasi  Dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 153–163, Nov. 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i2.6280.
[12]  E. Clark and K. Araki, “Text Normalization in Social  Media:  Progress,  Problems  and Applications  for  a  Pre-Processing  System  of Casual English,” 2011.
[13]  F.  D.  Ananda  and  Y.  Pristyanto,  “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Layanan Internet  Provider  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine  Sentiment  Analysis of Twitter Users on Internet Service Providers Using Support Vector Machine Algorithm,” J. Manaj. , vol. 20, no. 2.
[14]  F.  Rozi,  F.  Sukmana,  and  M.  N.  Adani, “Pengelompokkan Judul Buku dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)  dan  Term  Frequency  –  Inverse Document Frequency (TF-IDF)”.
[15]  S. F. Aliyah, H. Yasin, S. Suparti, B. Warsito, and  T.  Widiharih,  “ANALISIS  SENTIMEN PT  TIKI  JALUR  NUGRAHA  EKAKURIR (PT  TIKI  JNE)  PADA  MEDIA  SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN MODEL

## FEED  FORWARD  NEURAL  NETWORK,”
J. Stat. Univ. Muhammadiyah Semarang , vol. 8,  no.  2,  p.  103,  Nov.  2020,  doi: 10.26714/jsunimus.8.2.2020.103-113.
[16]  E.  M.  A.  Ernamia  and  A.  Herliana, “ANALISIS SENTIMEN KULIAH DARING DENGAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES,
K-NN DAN DECISION TREE”.
[17]  M.  I.  Fikri,  T.  S.  Sabrila,  and  Y.  Azhar, “Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  dan Support  Vector  Machine  pada  Analisis Sentimen  Twitter,” SMATIKA  J. ,  vol.  10,  no.
02, pp. 71–76, Dec. 2020, doi: 10.32664/smatika.v10i02.455.
[18]  A.  F.  Djollong,  “TEHNIK  PELAKSANAAN
PENELITIAN KUANTITATIF,” 2014.