Copyright© 2024: Author(s) https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/variance/
Submitted: 2023-11-17              Accepted: 2024-02-07 This work is licensed with Lisensi Internasional 4.0 Atribusi Creative Commons-NonCommercial-ShareAlike 4.0.

## IMPLEMENTASI WEB SCRAPING UNTUK ULASAN PADA TWITTER MENGGUNAKAN ASOSIASI TEKS
(STUDI KASUS: FILM KKN DI DESA PENARI)
Implementation of Web Scraping for Reviews on Twitter Using Text Associations (Case Study: Film KKN di Desa Penari)
Frans Xavier Natalius Antoni 1 , Neva Satyahadewi 2* , Hendra Perdana 3 1,2,3 Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak, 78124, Kalimantan Barat, Indonesia
E-mail Corresponding Author : neva.satya@math.untan.ac.id
Abstrak: Pengguna twitter biasanya memberikan komentar yang berisi mengenai ulasan suatu film yang sedang tayang. Teknik yang dapat digunakan untuk mengambil komentar pada twitter yaitu Web Scraping . Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Web Scraping dalam mengumpulkan data pada twitter dan  mengimplementasikan  Asosiasi  Teks  untuk  mendapatkan  informasi  antar  kata  yang  terbentuk. Penelitian ini menggunakan komentar yang berisi mengenai ulasan Film KKN di Desa Penari pada tanggal 30  April  2022.  Komentar  yang  diperoleh  tidak  semua  berisi  ulasan,  sehingga  perlu  dilakukan  seleksi terhadap komentar tersebut. Hasil seleksi dari 866 komentar diperoleh sebanyak 116 ulasan positif dan 83 ulasan negatif. Data yang diperoleh dari komentar tidak bisa langsung dianalisis, sehingga perlu melalui tahap text  preprocessing .  Adapun  tahap text  preprocessing yaitu cleansing  data,  case  folding,  spelling normalization, filtering, dan tokenizing . Setelah melalui tahap text preprocessing , ulasan tersebut kemudian dianalisis untuk mendapatkan informasi yang penting dengan menggunakan Asosiasi Teks. Hasil Asosiasi Teks  untuk  ulasan  positif  diperoleh  informasi  bahwa  penonton  memberikan  penilaian  terhadap  tokoh, akting dan sinematografi yang  bagus, kemudian film yang ditayangkan juga sesuai dengan cerita thread pada twitter , dan sinematografi juga keren. Sedangkan untuk ulasan negatif penonton memberikan penilaian bahwa Film KKN di Desa Penari, film yang biasa dan hantu yang ditayangkan juga kurang seram.
Kata Kunci: Asosiasi Teks, Text Preprocessing , Twitter , Ulasan, Web Scraping
Abstract: Twitter users usually provide comments that contain reviews of a  film that is currently airing. The technique that can be used to retrieve comments on  Twitter is Web Scraping. This research aims to implement  Web  Scraping  in  collecting  data  on  Twitter  and  implementing  Text  Association  to  get information  between  words  formed.  This  research  uses  comments  that  contain  reviews  of  films  KKN  di Desa Penari on April 30, 2022. The comments obtained do not all contain reviews, so it is necessary to select the comments. The selection results from 866 comments obtained as many as 116 positive reviews and  83  negative  reviews.  Data  obtained  from  comments  cannot  be  directly  analyzed,  so  it  needs  to  go through  the  text  preprocessing  stage.  The  text  preprocessing  stages  are  data  cleansing,  case  folding, spelling  normalization,  filtering,  and  tokenizing.  After  going  through  the  text  preprocessing  stage,  the reviews  are  then  analyzed  to  get  important  information  using  Text  Association.  The  results  of  Text Association  for  Positive  Reviews  obtained  information  that  the  audience  gave  an  assessment  of  the characters, acting, and good cinematography, then the film shown was also in accordance with the story thread on Twitter, and the cinematography was also cool. As for the negative reviews, the audience gave an assessment that the film KKN di Desa Penari was an ordinary film and the ghosts shown were also less scary.
Keywords: Reviews, Text Association, Text Preprocessing, Twitter, Web Scraping

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa  ini  perkembangan  di  bidang  teknologi  informasi  dan  komunikasi,  terutama  internet  sudah mengalami  perkembangan  yang  sangat  pesat.  Internet  kini  sudah  menjadi  kebutuhan  penting  dalam  kegiatan sehari-hari. Informasi yang disajikan dari penyedia layanan web salah satu nya yaitu mengenai data teks. Salah satu data teks yang dapat diambil ialah data dari twitter . Twitter merupakan salah satu dari sekian banyak media sosial  yang  sangat  familiar  di  masyarakat  Indonesia.  Banyaknya  pemakai twitter di  Indonesia  pada  awal  2022 berjumlah 18,45 juta [1].
Pengguna aktif di twitter akan menyampaikan informasi atau komentar terbaru mengenai apa yang ramai dibicarakan sehingga dapat menjadi trending topic . Masyarakat Indonesia sering menyampaikan pendapat atau opininya melalui twitter .  Data tentang  opini  mudah  dikumpulkan  dikarenakan banyaknya pengguna  aktif  yang menyampaikan opininya melalui twitter [2]. Salah satu komentar yang disampaikan oleh pengguna twitter adalah ulasan mengenai film yang sedang tayang di bioskop. Hal tersebut dapat dimanfaatkan untuk mengklasifikasikan berbagai ulasan sehingga menghasilkan informasi yang baik [3].
Banyaknya komentar yang masuk pada twitter tentu sangat memakan waktu yang lama apabila menyalin secara manual. Teknik yang digunakan untuk mengambil data semi terstruktur dari situs atau website adalah Web Scraping . Data yang diperoleh dari Web Scraping tersebut kemudian akan digunakan untuk analisis [4]. Analisis data tersebut dilakukan dengan menggunakan text mining . Text mining ialah ekstraksi pola berupa informasi yang tidak  terstruktur  yang  kemudian  akan  didapatkan  pola  dari  data  tersebut  [5].  Metode text  mining yang  bisa digunakan  salah  satunya  yaitu  dengan  mengimplementasikan  Asosiasi  Teks.  Asosiasi  Teks  digunakan  untuk mengetahui hubungan atau keterkaitan antar kata yang muncul bersamaan dalam sebuah ulasan [6].
Penelitian yang dilakukan oleh [7] menggunakan Asosiasi Teks untuk mengetahui sentimen pada aplikasi Tiktok di Google Play . Hasil asosiasi untuk ulasan positif menunjukkan bahwa pengguna menyukai Tiktok versi saat ini karena terdapat video lucu yang ada di beranda. Mereka juga tidak menyesal telah mendownload Tiktok serta mengajak pembaca untuk mendownload juga. Sedangkan asosiasi untuk ulasan negatif menunjukkan bahwa pengguna memberikan ulasan negatif karena tidak berhasil mendaftar atau masuk karena tidak memenuhi syarat tanggal lahir.
Penelitian  lain  juga  dilakukan  oleh  [8]  menggunakan  asosiasi  untuk  menganalisis  sentimen  pada  situs tripadvisor . Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan Web Scraping . Hasil asosiasi untuk ulasan positif menunjukkan bahwa pengunjung memberikan penilaian positif mengenai kamar hotel yang minimalis dan bergaya moderen,  staf  yang  ramah  serta  dapat  membantu,  menu  makanan  yang  bervariasi  pada  restoran,  dan  memiliki fasilitas  lain  berupa  taman  bermain,  kolam renang, wifi ,  dan jogging  track .  Namun,  asosiasi  teks  untuk  ulasan negatif terdiri dari pelayan yang membersihkan kamar kurang cermat dalam membersihkan bagian sudut-sudut kamar.
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  yang  telah  diuraikan,  rumusan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah bagaimana implementasi Web Scraping untuk mengumpulkan data ulasan film dari twitter . Kemudian bagaimana implementasi  dari  Asosiasi  Teks  untuk  mendapatkan  informasi  yang  diperoleh  dari  asosiasi  antar  kata  yang terbentuk. Tujuan dari penelitian ini ialah untuk mengimplementasikan Web Scraping dalam mengumpulkan data ulasan  dari  komentar twitter .  Kemudian  dari  data  yang  diperoleh,  mengimplementasikan  Asosiasi  Teks  untuk mendapatkan informasi dari asosiasi antar kata yang terbentuk.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Deskripsi Data
Data  yang  digunakan  diambil dari  komentar  yang ada  di twitter pada tanggal  30  April  2022  yang  berisi tentang ulasan Film KKN di Desa Penari. Ulasan yang digunakan merupakan ulasan yang menggunakan Bahasa Indonesia.  Ulasan  yang  dipilih  kemudian  dipisahkan  menjadi  ulasan  positif  dan  ulasan  negatif.  Ulasan  positif merupakan tanggapan atau positif atau yang baik mengenai film yang diulas, sedangkan ulasan negatif merupakan tanggapan negatif atau yang buruk mengenai film KKN di Desa Penari.

## 2.2. Tahapan Penelitian
Proses Web  Scraping komentar  pada twitter dilakukan  dengan  bantuan Jupyter  Notebook dan  harus terkoneksi ke internet. Komentar yang diperoleh tidak semuanya berisi mengenai ulasan. Masih terdapat komentar yang  berisi  tentang  informasi  penayangan film ,  keinginan  untuk  menonton film ,  dan  komentar  yang  hanya memberikan rating namun tidak memberikan tanggapan mengenai film . Proses pemilihan komentar yang berisi ulasan disebut juga data selection . Data selection dalam data mining merupakan proses yang digunakan dengan tujuan memilih data yang sesuai untuk dianalisis [9].
Setelah mendapatkan data yang digunakan, langkah selanjutnya adalah melakukan text preprocessing . Text preprocessing ialah tahapan awal yang dilakukan untuk melakukan analisis pada text mining agar menjadi data yang struktural [10]. Tahapan text preprocessing yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Cleansing  Data ,  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menghapus link ,  tanda  baca  dan  karakter  lain  seperti hashtag dan mention yang ada pada teks [11].
b. Case Folding , yaitu langkah untuk mengganti seluruh huruf kapital menjadi huruf kecil [11].
c. Spelling Normalization , yaitu langkah untuk memperbaiki ejaan kata yang tidak standar menjadi ejaan kata yang standar atau baku [12].
d. Filtering ,  menghilangkan  kata  yang  tidak  penting  misalnya  kata  ganti,  kata  depan,  dan  kata  keterangan dengan menggunakan stop word [12].
e. Tokenizing ,  merupakan  langkah  untuk  memisahkan  teks  menjadi  potongan-potongan  kata  yang  tidak berhubungan satu sama lain [13].
Setelah  data  dipisahkan  menjadi  potongan-potongan  kata,  langkah  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah membuat word cloud dari masing-masing ulasan. Word cloud adalah cara yang populer untuk memvisualisasikan data teks ke dalam bentuk grafis [14]. Frekuensi sebuah kata menentukan ukuran kata pada word cloud [15].
Setelah memperoleh kata-kata yang digunakan, langkah selanjutnya adalah mencari nilai asosiasi teks pada masing-masing  ulasan.  Asosiasi  teks  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menemukan  seberapa  sering  kombinasi elemen  yang  muncul  bersamaan  pada  kumpulan  data  [16].  Istilah  yang  biasa  digunakan  untuk  menyatakan hubungan yang terdiri dari dua variabel adalah korelasi. Korelasi digunakan untuk data yang bersifat kuantitatif, sedangkan istilah asosiasi dikaitkan dengan hubungan dua variabel yang bersifat kualitatif [7].
Penelitian ini menggunakan asosiasi Rank Spearman . Asosiasi Rank Spearman merupakan ukuran asosiasi dengan kedua variabel yang diukur dengan skala ordinal. Variabel yang akan diteliti dapat diberi peringkat dalam dua rangkaian secara berurutan. Rumus yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai koefisien Korelasi Rank Spearman yaitu sebagai berikut [17]:
𝑟 𝑠 = 1 − 6 ∑ 𝑑 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛(𝑛 2 − 1) (1)
dimana 𝑖 = 1,2, … 𝑛 ,  dan 𝑑 𝑖 merupakan  selisih  antara ranking 𝑥 𝑖 dan 𝑦 𝑖 untuk  masing-masing  pengamatan. Besarnya kekuatan hubungan antar variabel atau kata yang didasarkan dari nilai koefisien korelasi dapat dilihat pada Tabel 1 [18]:
Tabel 1. Kekuatan Hubungan Antar Variabel Nilai Koefisien Kekuatan Hubungan 0,00 – 0,25 Lemah 0,26 – 0,50 Sedang 0,51 – 0,75 Kuat 0,76 – 1,00 Sangat Kuat
Kekuatan hubungan antar variabel tidak hanya diukur dari besaran nilai koefisien korelasi, namun juga perlu dilakukan pengujian hipotesis. Adapun hipotesis yang digunakan sebagai berikut:
𝐻 0 : tidak terdapat hubungan yang signifikan antar dua variabel
𝐻 1 : terdapat hubungan yang signifikan antar kedua variabel
Statistik uji koefisien dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut [19]:
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑟 𝑠 √𝑛 − 2 √1 − 𝑟 𝑠 2 (2)
Kriteria pengujian yang digunakan yaitu tolak 𝐻 0 apabila nilai |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 ∝ 2 ;𝑛−2 .Kesimpulan yang dapat diambil apabila 𝐻 0 ditolak adalah bahwa terdapat hubungan yang signifikan antar kedua variabel tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Web Scraping Twitter
Kata kunci yang digunakan  ketika melakukan pengambilan komentar pada twitter adalah “ Film KKN di Desa Penari”. Jumlah komentar yang diperoleh sebanyak 866 komentar dan atribut yang diperoleh terdiri dari tanggal dan waktu ketika pengguna twitter memberikan komentar, tweet ID , isi komentar, dan username twitter . Hasil Web Scraping yang diperoleh ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Komentar Hasil Web Scraping

## 3.2. Seleksi Data
Komentar  yang  diperoleh tidak  semuanya  berisi  mengenai  ulasan film .  Penelitian  ini  menggunakan  data yang berisi mengenai ulasan film KKN di Desa Penari. Komentar tersebut akan diseleksi dan dipilih komentar yang berisi mengenai ulasan. Setelah diseleksi terdapat 116 ulasan positif dan 83 ulasan negatif. Kemudian ulasan tersebut digunakan sebagai data penelitian ini. Contoh komentar yang berisi ulasan dan bukan ulasan ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh Komentar Ulasan dan Bukan Ulasan No Komentar Keterangan 1 KKN di Desa Penari: - Ceritanya menarik
- Akting Aktor dan Aktris sangat bagus
- Di pertengahan film terdengar error sound
- Ending so sad . Ulasan 2. Abis lebaran kita gas dr strange dan kkn di desa penari Bukan Ulasan

## 3.3. Text Preprocessing
Data yang telah diseleksi kemudian akan melewati tahap text preprocessing . Hal ini dikarenakan data awal yang diperoleh masih terdapat banyak noise dan masih belum terstruktur dengan baik. Proses text preprocessing terdiri  dari cleansing  data , case  folding , spelling  normalization , filtering ,  dan tokenizing .  Hasil  dari text preprocessing ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Proses Text Preprocessing Isi Ulasan Proses
13. #kkndidesapenari Nonton KKN di Desa Penari di hari dan jam pertama Film yang pantas ditunggu, memang sebagus itu. Pesan moralnya dapet, horrornya dapet, dan tentu kearifan lokalnya juga dapet
@SimpleM81378523https://t.co/rdF4hZHkTK Ulasan Awal
Nonton di hari dan jam pertama Film yang pantas ditunggu memang sebagus itu Pesan moralnya dapet horrornya dapet dan tentu kearifan lokalnya juga dapet Setelah Cleansing Data
nonton di hari dan jam pertama film yang pantas ditunggu memang sebagus itu pesan moralnya dapet horrornya dapet dan tentu kearifan lokalnya juga dapet Setelah Case Folding
nonton di hari dan jam pertama film yang pantas ditunggu
memang bagus itu pesan moralnya dapat horornya dapat dan tentu kearifan lokalnya juga dapat
Setelah Spelling Normalization film pantas tunggu bagus pesan moral dapat horor dapat kearifan lokal dapat Setelah Filtering “ film ”, “pantas”, “tunggu”, “bagus”, “pesan”, “moral”, “dapat”, “horor”, “dapat” “kearifan”, “lokal”, “dapat”
Setelah Tokenizing

## 3.4. Visualisasi Kata dengan Word Cloud
Visualisasi  kata  dengan word  cloud dilakukan  dengan  tujuan  untuk  melihat  kata  apa  saja  yang  sering digunakan  ketika  memberikan  ulasan.  Visualisasi  kata  yang  digunakan  ketika  memberikan  ulasan  positif ditampilkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Word Cloud Ulasan Positif
Gambar 2 menunjukkan gambaran kata-kata yang digunakan untuk memberikan ulasan positif. Visualisasi dengan word cloud menunjukkan bahwa semakin besar ukuran kata artinya semakin sering kata itu digunakan ketika memberikan ulasan. Kata yang sering digunakan untuk ulasan positif yaitu kata “bagus”, “ thread ”, “ film ”, “cerita”,  dan  kata  “sesuai”.  Sedangkan  visualisasi  kata  yang  digunakan  ketika  memberikan  ulasan  negatif ditampilkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Word Cloud Ulasan Negatif
Gambar  3  menunjukkan  gambaran  kata-kata  yang  digunakan  untuk  memberikan  ulasan  negatif.  Sama seperti  visualisasi word  cloud untuk  ulasan  positif,  visualisasi  dengan word  cloud untuk  ulasan  negatif  juga menunjukkan  bahwa  semakin  besar  ukuran kata  artinya  semakin sering  kata itu  digunakan  ketika  memberikan ulasan. Kata yang sering digunakan untuk ulasan negatif yaitu kata “ film ”, “tidak”, “kurang”, dan kata “biasa”.

## 3.5. Hasil Asosiasi Teks
Setelah  memperoleh  kata-kata  yang  digunakan  menggunakan word  cloud ,  langkah  selanjutnya  adalah mencari asosiasi antar kata yang sering digunakan yang muncul bersamaan dengan kata lain ketika memberikan ulasan.  Hasil  asosiasi  yang  digunakan merupakan  nilai  koefisien  yang  bernilai  positif  dan ketika  dilakukan  uji hipotesis 𝐻 0 ditolak.
Misalkan  akan  dicari  Asosiasi  Teks  kata  “bagus”  dan  kata  “akting”  pada  ulasan  positif.  Langkah  yang dilakukan terlebih dahulu adalah memberi skor pada kata tersebut. Jika kata “bagus” muncul pada suatu ulasan, maka  diberi  skor  sebesar  =  1.  Namun  apabila  kata  “bagus”  tidak  muncul  pada  suatu  ulasan,  maka  diberi  skor sebesar = 0. Demikian juga kata “akting”, jika muncul diberi skor sebesar = 1 dan apabila tidak muncul diberi skor sebesar  =  0.  Hasil  perhitungan  asosiasi  antar  kata  yang  terbentuk  untuk  ulasan  positif  dengan  menggunakan Persamaan (1) ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Asosiasi Kata Pada Ulasan Positif Bagus Thread Keren Tokoh 0,30 Sesuai 0,40 Sinematografi 0,30 Akting 0,30 Cerita 0,40 Sinematografi 0,30 Visualisasi 0,20
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada  Tabel  4,  kata-kata  yang  diambil  merupakan  kata  yang  banyak digunakan  ketika  memberikan  ulasan.  Kemudian  dari  kata-kata  tersebut  berasosiasi  dengan  kata-kata  lain. Hubungan  antar  kata  yang  terbentuk  berdasarkan  Tabel  4  menunjukkan  hubungan  yang  sedang,  kecuali  untuk asosiasi  antara  kata  “ thread ”  dan  kata  “visualisasi”  termasuk  ke  dalam  hubungan  yang  lemah.  Kata  “bagus” berasosiasi dengan kata “tokoh” dengan nilai asosiasi sebesar 0,30, kata “akting” dengan nilai asosiasi sebesar 0,30,  dan  kata  “sinematografi”  dengan  nilai  asosiasi  sebesar  0,30.  Berdasarkan  asosiasi  kata  yang  terbentuk, informasi  yang  diperoleh  adalah  bahwa  penonton  memberikan  ulasan  bagus  mengenai  tokoh,  akting,  dan sinematografi dalam Film KKN di Desa Penari.
Selanjutnya untuk menentukan asosiasi kata pada ulasan negatif sama seperti pada ulasan positif. Suatu kata yang muncul pada suatu ulasan akan diberi skor sebesar=1 serta kata yang tidak muncul akan diberi skor sebesar = 0. Hasil perhitungan asosiasi untuk ulasan negatif dengan menggunakan Persamaan (1) ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Asosiasi Kata Pada Ulasan Negatif Film Kurang Biasa 0,47 Hantu 0,23
Berdasarkan  Tabel  5,  kata  “ film ”  berasosiasi  dengan  kata  “biasa”  dengan  nilai  asosiasi  sebesar  0,47. Hubungan asosiasi antara kata “ film ” dengan kata “biasa” termasuk ke dalam hubungan yang sedang. Informasi yang diperoleh dari asosiasi kata yang terbentuk adalah bahwa film tersebut adalah film yang biasa. Kata “kurang” berasosiasi dengan kata “hantu” dengan nilai asosiasi sebesar 0,23. Hubungan asosiasi antara kata “kurang” dan kata “hantu” termasuk ke dalam hubungan yang lemah. Informasi yang diperoleh dari asosiasi kata yang terbentuk adalah bahwa hantu yang ditampilkan pada film tersebut kurang seram.

## 4. KESIMPULAN
Hasil Web  Scraping pengambilan  komentar twitter pada  tanggal  30  April  2022  didapatkan  komentar sebanyak  866  komentar.  Komentar  yang  digunakan  merupakan  komentar  yang  berisi  ulasan,  sehingga  setelah diseleksi terdapat 116 ulasan positif dan 83 ulasan negatif. Komentar yang diperoleh tidak dapat dianalisis secara langsung, sehingga perlu melalui tahapan text preprocessing . Adapun proses text preprocessing yang dilakukan yaitu cleansing data , case folding , spelling normalization , filtering , dan tokenizing .
Berdasarkan  hasil  Asosiasi  Teks  yang  dilakukan,  diperoleh  informasi  untuk  ulasan  positif  penonton memberikan penilaian yang bagus terhadap akting, tokoh, dan sinematografi yang keren. Film yang ditayangkan juga sesuai dengan cerita thread yang ada di twitter . Sedangkan untuk ulasan negatif penonton menyatakan bahwa Film KKN di Desa Penari merupakan film yang biasa, hantu yang ditayangkan juga kurang seram.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] TiNewss.com, “Jumlah Pengguna Twitter di  Indonesia  pada  2022.”  Accessed:  Sep.  12,  2022.  [Online]. Available: https://www.tinewss.com/indonesia-news/pr-1853618409/jumlah-pengguna- twitter -di- indonesia-pada-2022
[2] I. B. N. W. Manuaba, G. R. Dantes, and G. Indrawan, “Analisis Sentimen Data Provider Layanan Internet Pada Twitter Menggunakan Support Vector Machine (SVM) Dengan Penambahan Algoritma Levenshtein Distance,” Jurnal Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan , vol. 5, no. 2, pp. 9–17, 2022.
[3] S. Fransiska and Yolanda, “Analisis Sentimen Twitter Untuk Review Film Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) Pada Sentimen R Programming,” Jurnal Siliwangi Seri Sains dan Teknologi , vol. 5, no. 2, pp. 68–71, 2019.
[4] D. D. Ayani, H. S. Pratiwi, and H. Muhardi, “Implementasi Web Scraping untuk Pengambilan Data pada Situs Marketplace,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi , vol. 7, no. 4, pp. 257–262, 2019.
[5] R.  Feldman  and  J.  Sanger, The  text  mining  handbook:  advanced  approaches  in  analyzing  unstructured data . New York: Cambridge University Press, 2007.
[6] E. B. Santoso and A. Nugroho, “Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 Berdasarkan Komentar Publik  di  Facebook,” Jurnal  Eksplora  Informatika ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  60–69,  Sep.  2019,  doi: 10.30864/eksplora.v9i1.254.
[7] S. Fide, Suparti, and Sudarno, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Tiktok Di Google Play Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm) Dan Asosiasi,” Jurnal Gaussian , vol. 10, no. 3, pp. 346–358, 2021, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[8] F. F. Rahanto and I. Kharisudin, “Analisis Sentimen Data Ulasan Menggunakan Metode Naive Bayes Studi Kasus The Wujil Resort & Conventions pada Situs Tripadvisor,” UNNES Journal of Mathematics , vol. 10, no. 1, pp. 56–62, 2021.
[9] J. Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques , 2nd ed. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2006.
[10] D. Alita and A. Rahman, “Pendeteksian Sarkasme pada Proses Analisis Sentimen Menggunakan Random Forest Classifier,” Jurnal Komputasi , vol. 8, no. 2, pp. 50–58, 2020.
[11] D.  P.  Santoso and W.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen Ulasan  Aplikasi  Buzzbreak  Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier pada Situs Google Play Store,” Jurnal Sains dan Seni ITS , vol. 11, no. 2, pp. 2337– 3520, 2022.
[12] S. Juniarsih, E. F. Ripanti, and E. E. Pratama, “Implementasi Naive Bayes Classifier pada Opinion Mining Berdasarkan  Tweets  Masyarakat  Terkait  Kinerja  Presiden  dalam  Aspek  Ekonomi,” Jurnal  Sistem  dan Teknologi Informasi (Justin) , vol. 8, no. 3, p. 239, Jul. 2020, doi: 10.26418/justin.v8i3.39118.
[13] N. S. Wardani, A. Prahutama, and P. Kartikasari, “Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Negara Dengan Klasifikasi  Naïve  Bayes  Untuk Model  Bernoulli  Dan  Multinomial,” Jurnal  Gaussian ,  vol.  9,  no. 3,  pp. 237–246, 2020, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[14] C. A. DePaolo and K. Wilkinson, “Get Your Head Into the Clouds: Using Word Clouds for Analyzing Qualitative Assessment Data,” Journal TechTrends , vol. 58, no. 3, pp. 38–44, 2014.
[15] F. S. Pamungkas and I. Kharisudin, “Analisis Sentimen dengan SVM, Naïve Bayes, dan KNN untuk Studi Tanggapan  Masyarakat  Indonesia  Terhadap  Pandemi  Covid-19  pada  Media  Sosial Twitter ,” PRISMA (Prosiding Seminar Nasional Matematika) , vol. 4, pp. 628–634, 2021.
[16] A. Novianti and E. Elisa, “Penentuan Aturan Asosiasi Pola Pembelian pada Minimarket dengan Algoritma Apriori,” Technology and Science (BITS) , vol. 2, no. 1, pp. 64–70, 2020.
[17] S. Nugroho, S. Akbar, and R. Vusvitasari, “Kajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman- rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers (dxy),” Jurnal Gradien , vol. 4, no. 2, pp. 372–381, 2008.
[18] M. Nurwahid, “Korelasi Antara Motivasi Belajar Siswa dalam Pembelajaran Online dengan Hasil Belajar Matematika  di  Masa  Pandemi,” Jurnal  Cendekia:  Jurnal  Pendidikan  Matematika ,  vol.  05,  no.  02,  pp. 1127–1137, 2021.
[19] D. Dewanti, Suparti, and A. Prahutama, “Pemodelan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan Jakarta Islamic Index (JII) Menggunakan Regresi Birespon Spline Truncated Berbasis GUI R,” Statistika , vol. 8, no. 2, pp. 134–143, 2020.