## Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Tiktok Dari Ulasan Pada Google Playstore Menggunakan Metode Naïve Bayes
Nizar Fawwazun Hilmi 1 Faldy Irwiensyah 2*
1,2 Teknologi Industri dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka , Jl. Tanah Merdeka No.6, RT.10/RW.5, Rambutan, Kec. Ciracas, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 13830 , Indonesia
1 nizarfwzn@gmail.com, 2 faldy@uhamka.ac.id
*Penulis Korespondensi: Faldy Irwiensyah faldy@uhamka.ac.id

## Abstrak
Dalam penelitian ini, kami menggunakan review dari platform Google Play Store untuk melakukan analisis sentimen pada aplikasi TikTok. Ulasan dapat dikategorikan ke dalam kelompok sentimen positif, negatif, atau netral  menggunakan  pendekatan  Naïve  Bayes.  Sebaran  sentimen  pengguna  terhadap  TikTok  ditampilkan pada  hasil  analisis  sentimen.  Memancarkan  performa  model  memungkinkan  Anda  mengamati  tingkat pemahaman, keakuratan, dan ketepatan klasifikasi emosi. Temuan kami memberikan informasi mendalam kepada pemasar dan pengembang aplikasi tentang cara pengguna melihat TikTok. Tingkat akurasi, tingkat presisi, dan tingkat recall algoritma Naive Bayes yang digunakan untuk analisis sentimen evaluasi pengguna aplikasi TikTok di Google Play Store masing-masing sebesar 83,66%, 82,97%, dan 91,97%. Dari angka akurasi terlihat jelas bahwa metode Naive Bayes memberikan hasil yang dapat diandalkan sehingga cocok digunakan dalam kategorisasi data.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Media Sosial; Naïve Bayes ; Play Store; TikTok

## Abstract
In this research, we use reviews from the Google Play Store platform to conduct sentiment analysis on the TikTok application. Reviews can be categorized into positive, negative, or neutral sentiment groups using a Naïve Bayes approach. The distribution of user sentiment towards TikTok is displayed in the sentiment analysis results. Exposing model performance allows you to observe the level of understanding, accuracy, and precision of emotion classification. Our findings provide marketers and app developers with in-depth information about how users view TikTok. The accuracy level, precision level, and recall level of the Naive Bayes algorithm used for sentiment analysis for evaluating users of the TikTok application on the Google Play Store are 83.66%, 82.97%, and 91.97%, respectively. From the accuracy figures, it is clear that the Naive Bayes method provides reliable results so it is suitable for use in data categorization.
Keywords: Naïve Bayes; Play Store; Sentiment Analysis; Social Media; TikTok

## 1. Pendahuluan
Inovasi di bidang ilmu pengetahuan dan teknologi informasi sedang booming saat ini [1]. Media sosial merupakan salah satu contoh teknologi informasi yang berkembang pesat. Perkembangan teknologi  informasi  memberikan  pengaruh  baru  pada  media  sosial,  Seiring  berkembangnya teknologi saat ini menyebabkan media sosial sangat berpengaruh pada kehidupan masyarakat saat ini.
Media  sosial  memberi  dampak  positif  seperti  memudahkan  untuk  mendapatkan  berita  atau informasi  terkini,  dapat  saling  berkomunikasi  dan  bertukar  informasi.  Meskipun  media  sosial mempunyai beberapa dampak baik, media sosial juga mempunyai beberapa efek samping yang buruk,  seperti  berpotensi  menimbulkan  kecanduan  [2].  Platform  media  sosial  populer  di
Indonesia antara lain TikTok, Facebook, Instagram, dan YouTube. Ini adalah salah satu situs media sosial  yang  paling  banyak  digunakan  di  dunia  saat  ini.  Di  antara  banyak  aplikasi  media  sosial trendi yang tersedia saat ini, TikTok menonjol. Banyak tipe orang yang berbeda memanfaatkan media ini [3].
Salah satu platform media sosial yang paling terkenal dan banyak digunakan dalam skala global adalah aplikasi TikTok. Di dunia di mana miliaran orang menggunakannya setiap bulan, TikTok menyediakan platform berbagi video singkat yang menarik bagi berbagai kalangan, mulai dari individu  biasa  hingga  selebritas  dan  merek  terkenal.  Pengguna  TikTok  dapat  membuat, mengunggah, dan menonton video berdurasi pendek dengan beragam konten, mulai dari hiburan, tutorial, informasi, hingga kampanye sosial [4] .
Komentar  pengguna  di  platform  Play  Store  menjadi  salah  satu  sumber  penting  untuk mengevaluasi kepuasan pengguna dan kualitas aplikasi TikTok. Komentar ini mencakup berbagai pendapat, mulai dari ulasan positif yang memuji fitur-fitur aplikasi hingga ulasan negatif yang mengkritik masalah yang mungkin muncul. Analisis sentimen terhadap komentar-komentar ini memberikan wawasan berharga tentang pandangan pengguna di TikTok [5].
Metode Naive Bayes sering digunakan dalam analisis sentimen pada penelitian terdahulu tentang review  pengguna  shopee  menghasilkan  presisi  99,49%,  recall  100%,  dan  akurasi  99,5%[6]. Penelitian  lain  yang  membahas  mengenai  pengguna  aplikasi  JMO  95%  pada accuracy ,  91% precision ,  dan recall 90%  [7].  Penelitian  lain  yang  membahas  mengenai  aplikasi MyPertamina presentase  91,6%  untuk nilai  akurasi  (accuracy), 92%  untuk  nilai  precision,  dan  100%  untuk tingkat keberhasilan recall nya [8]. Penelitian lain Tentang Ingat: 68,52%, presisi: 93,84%, dan skor f1: 79,21%; semua diakibatkan oleh bubarnya konser NCT karena ujaran kebencian.  Skor untuk emosi positif adalah recall 95,50%,  akurasi 75,21%,  dan f1-score 84,15%. [9].  Rata-rata akurasi, presisi, perolehan, dan skor f1 untuk penelitian lain yang dilakukan pada aplikasi Amazon Shopping masing-masing adalah 82,15%, 72,25%, 83,49%, dan 77,41%.[10]. Penelitian lainnya menganalisa  sentimen  pada  akun  twitter  BPJS  diperoleh  hasil  pengujian  model  menggunakan Confusion Matrix menghasilkan performansi yang akurat sebesar 86,25%, presisi sebesar 84,92%, recall sebesar  87,78%,  dan f-measure sebesar  86,37%[11].  Selanjutnya  juga  pernah  dilakukan analisis  sentimen  mengenai  RUU  perampasan  asset  di  twitter  dengan  hasil  pengujian class precision positif 91%, dan class recall sebesar 42%. Sedangkan untuk class precision negatif 37%, dan class recall sebesar 90%, sehingga mendapatkan hasil accuracy sebesar 55%[12].
Oleh  karenanya  penelitian  ini  juga  menggunakan  metode  naïve  bayes  yang  bertujuan  untuk mengetahui persepsi pengguna terhadap aplikasi Tiktok dengan mengklasifikasikannya kedalam sentimen positif dan sentimen negatif, serta mengetahui tingkat keakuratan naïve bayes.

## 2. Metode Penelitian
Penulis menyintesis analisis sentimen yang dilakukan pada aplikasi TikTok dari review di Google Playstore  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan  frase  Rapidminer  Studio  menggunakan metodologi Naïve Bayes Classification. Metode Naïve Bayes merupakan suatu teknik klasifikasi yang sederhana berdasarkan probabilitas, dirancang dengan asumsi bahwa setiap kelas bersifat independent  atau  tidak  saling  bergantung.  Metode  ini  termasuk  dalam  klasifikasi  teks  pada analisis sentimen di bidang text mining.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Data  ulasan  pengguna  TikTok  dari  Google  Playstore  diperoleh  melalui  proses  Scrapping  Data menggunakan  Google  Colab.  Data  yang  berhasil  dikumpulkan  merupakan  ulasan  berbahasa Indonesia,  dengan  fokus  hanya  pada  teks  dari  setiap  ulasan.  Proses  selanjutnya  melibatkan pelabelan  manual  dengan  menambahkan  kolom  label  positif  dan  negatif.  Seluruh  data  yang terhimpun kemudian disimpan dalam format .xlsx, memudahkan proses pengolahan data lebih lanjut.  Preprocessing  merujuk  pada  serangkaian  langkah  yang  diterapkan  pada  data  sebelum langkah-langkah berikutnya dilakukan. Tujuan dari preprocessing adalah untuk membersihkan data dengan melakukan Cleansing, Tokenize, Transform Cases, Filter stopword, dan Filter Tokens.
Cleansing  bertujuan  untuk  membersihkan  atau  menghilangkan  informasi  yang  tidak  relevan, mengurangi noise, atau menyiapkan data yang sesuai untuk penelitian. Tugas Tokenize adalah membagi  ulasan  menjadi  blok-blok  kata  menggunakan  operator  Tokenize.  Transform  Cases dibebankan dengan memanfaatkan operator Transform Cases untuk memperkecil semua ulasan. Filter  stopword  adalah  dengan  menggunakan  operator  Stopword  Filter  (Kamus)  untuk menghilangkan  kata-kata  yang  tidak  diperlukan  pada  ulasan  dengan melihat  kamus stopword bahasa  Indonesia.  Fungsi  token  filter  adalah    mengatur  jumlah  kata  untuk  setiap  review menggunakan operator token filter (berdasarkan panjangnya). Panjang  kata minimal dibatasi  4 karakter dan panjang maksimal dibatasi  25 karakter.
Penentuan dataset merupakan langkah selanjutnya setelah preprocessing. Secara manual, kami membagi kumpulan data menjadi dua untuk digunakan sebagai pelatihan dan separuh lainnya untuk pengujian. Setengahnya,  atau 410 dari 820 titik data,  digunakan sebagai data pelatihan. Nilai positif dan negatif diberikan pada data pelatihan ini secara manual. Saat metode Naive Bayes diterapkan, 410 titik data yang tersisa digunakan. Penambangan teks sering kali menggunakan metode Naive Bayes. Untuk meramalkan apa yang akan terjadi, sistem ini memanfaatkan data historis.  Pembuatan  data  latih  merupakan  langkah  awal  dalam  implementasi  algoritma  Naive Bayes. Mengklasifikasikan emosi ulasan pengguna TikTok menjadi penekanan utama penelitian ini.

## 3. Hasil
Pada tanggal 3 November 2023, data diambil menggunakan metode pengumpulan informasi dari Ulasan pengguna Tiktok, yang disebut web scrapping . Teknik ini termasuk pengambilan data dari Google Play Store [13]. Proses web scrapping dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 1. Web Scrapping
Data pengguna aplikasi TikTok dari ulasan di Google Play Store sejumlah 1000 data telah diambil dengan menggunakan Google Colab . Nama, rating, tanggal, dan komentar adalah beberapa faktor yang dimasukkan dalam data ini. Gambar 3 menunjukkan langkah-langkah yang digunakan untuk mendapatkan data dari review aplikasi TikTok.
Gambar 2. Scrapping Data Ulasan Aplikasi TikTok
Data  yang  dikumpulkan  disimpan  dalam  format  file  CSV.  Gambar  4  menunjukkan  proses penyimpanan data sisa hasil scrapping.
Gambar 3. Proses Menyimpan Data Hasil Scrapping
Preprocessing merujuk pada serangkaian langkah yang diterapkan pada data sebelum langkah- langkah  berikutnya  dilakukan.  Tujuan  dari  preprocessing  adalah  untuk  membersihkan  data dengan melakukan Cleansing, Tokenize, Transform Cases, Filter stopword, dan Filter Tokens.
Langkah pertama dari tahap preprocessing adalah pembersihan. Tiga operator yang digunakan untuk  pembersihan  adalah  mengidentifikasi  atribut,  mengganti,  dan  menghilangkan  duplikat. Memilih  kategori  atau  variabel  yang  sesuai  adalah  tugas  operator  atribut  pilih.  Komentar merupakan variabel independen dalam penelitian ini. Agar data lebih tertata, digunakan operator replace  untuk  menghilangkan  huruf  atau  simbol  tertentu  dari  review.  Operator  yang berspesialisasi  dalam  menghapus  duplikat  dilatih  untuk  mengidentifikasi  dan  menghilangkan ulasan yang serupa [14]. Proses Cleansing ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 4. Proses Cleansing Tabel 1. Hasil Cleansing Sebelum Sesudah Ini sangat bagus? Ini sangat bagus Tiktok ini berguna banget kalo lagi gabut Tiktok ini berguna banget kalo lagi gabut Sangat puas dengan hasil nya Sangat puas dengan hasil nya
Cleansing bertujuan  untuk  membersihkan  atau  menghilangkan  informasi  yang  tidak  relevan, mengurangi noise, atau menyiapkan data agar sesuai untuk penelitian [15] . Setelah pembersihan selesai,  dokumen  proses  digunakan  untuk  menggabungkan  operator  berikut:  Tokenize, Transform Cases, Filter Stopwords, dan Filter Tokens. Untuk melihat tindakan operator selama prapemrosesan, lihat Gambar 6.
Gambar 5. Operator – Operator Preprocessing
Tokenisasi  adalah  tahap  selanjutnya.  Dengan  memanfaatkan  operator  Tokenize,  percakapan dapat dipartisi menjadi blok-blok kata. [16].
Tabel 2. Hasil Tokenize Sebelum Sesudah Ini sangat bagus Ini, sangat, bagus Tiktok ini berguna banget kalo lagi gabut Tiktok, ini, berguna, banget, kalo, lagi, gabut Sangat puas dengan hasil ny Sangat, puas, dengan, hasil, nya
Proses untuk Mengubah Kasus. Tanggung jawab untuk mengubah kasus semua tinjauan menjadi huruf kecil terletak pada Transform Cases, khususnya pada operator Transform Cases[17].
Tabel 3. Hasil Transform Cases Sebelum Sesudah Ini, sangat, bagus ini, sangat, bagus Tiktok, ini, berguna, banget, kalo, lagi, gabut tiktok, ini, berguna, banget, kalo, lagi, gabut Sangat, puas, dengan, hasil, nya
sangat, puas, dengan, hasil, nya
Filter  Stopword  adalah  tahap  selanjutnya.  Dengan  memanfaatkan  operator  Stopword  Filter (Kamus), pendekatan ini berupaya menghilangkan kata-kata yang tidak diperlukan dalam ulasan bahasa Indonesia dengan memanfaatkan kamus stopword bahasa tersebut [18].
Tabel 4. Hasil filter Stopwords Sebelum Sesudah ini, sangat, bagus bagus tiktok, ini, berguna, banget, kalo, lagi, gabut tiktok, berguna, banget, kalo, gabut sangat, puas, dengan, hasil, nya
puas, hasil, nya
Langkah  terakhir  selanjutnya  adalah Filter  Tokens .  Fungsi  dari Filter  Tokens adalah  untuk mengatur  jumlah  kata  pada  setiap  review  dengan  menggunakan  operator Filter  Tokens (berdasarkan panjang). Panjang kata minimum  dibatasi hingga menjadi 4 karakter, sedangkan maksimumnya dibatasi menjadi 25 karakter [19].
Tabel 5. Hasil Filter Tokens Sebelum Sesudah bagus bagus tiktok, berguna, banget, kalo, gabut tiktok, berguna, banget, kalo, gabut puas, hasil, nya puas, hasil
Menemukan dataset adalah langkah selanjutnya setelah preprocessing. Memisahkan data menjadi set pelatihan dan pengujian merupakan proses manual yang memisahkan kumpulan data. Setelah dibersihkan, total ada 820 titik data; 410 di antaranya digunakan untuk tujuan pelatihan. Label positif  atau  negatif  diterapkan  secara  manual  pada  data  ini.  Pada  saat  yang  sama,  saat menjalankan Algoritma Naïve Bayes, 410 data lagi akan digunakan. [20].
Tabel 6. Hasil Pelabelan Data Ulasan Sentimen Mantap memberikan pengalaman terbaru positif Bagus sekali positif Menghibur banget positif Buruk negatif Sudah tidak netral lagi negatif

## 4. Pembahasan
Penambangan  teks  sering  kali menggunakan  metode  Naive  Bayes.  Berdasarkan  prinsip  Bayes, program  ini  memanfaatkan  data  historis  untuk  memprediksi  apa  yang  akan  terjadi.  Untuk menerapkan Algoritma Naïve Bayes, dataset pelatihan harus dibuat terlebih dahulu. Pembuatan dataset  pelatihan  diilustrasikan  pada  Gambar  7.  Operator  Memproses  file  CSV  yang  berisi  file review yang sudah diberi label sebelumnya. Dengan menggunakan operator set-role, kita dapat memberi label pada kolom sentimen. Tokenize, Transform Cases, Stopword Filter, dan Tokens Filter adalah beberapa operator pemrosesan dokumen yang terkait dengan ini. Satu tingkat di bawahnya,  kita  memiliki  operator  Contoh  Filter,  diikuti  oleh  operator  nominal  hingga  teks. Setelah itu, periksa informasi di penyimpanan data model dan pelatihan menggunakan operator Naive Bayes. Setelah ini, kami akan menggunakan data yang dikumpulkan dari kumpulan data pelatihan ini.

## Gambar 6. Pembuatan Data Latih
Pemanfaatan Algoritma Naïve Bayes mengikuti pembuatan dataset pelatihan. Tahapan eksekusi diilustrasikan pada Gambar 8. Prosedurnya dimulai dari operator Read CSV yang dihubungkan dengan operator Sample Filter, kemudian berpindah ke operator Nominal To Text, dan terakhir kembali  ke  operator  Process  Documents.  Operator  serikat  diajari  cara  berkomunikasi  dengan operator pemrosesan dokumen dan penyimpanan data. Selanjutnya, operator Union ditautkan ke operator  Contoh  Filter  (2),  yang  ditautkan  kembali  ke  operator  Ganti  Nilai  yang  Hilang. Terhubung ke operator Terapkan Model adalah tautan Ganti Nilai yang Hilang dan Simpan Model.

## Gambar 7. Implementasi Algoritma Naïve Bayes
Setelah tahap implementasi Algoritma Naïve Bayes, hasil prediksinya menunjukkan 498 sentimen positif  dan  322  sentimen  negatif.  Prediksi  ini  lebih  cenderung  positif  karena  aplikasi  TikTok menawarkan fitur yang beragam, melakukan interaksi sosial, platform yang mendukung konten kreator untuk menunjukkan kreativitas disetiap konten dan memberikan inovasi berkelanjutan, menyebabkan  disukai  oleh  banyak  para  pengguna.  Diagram  pie  dari  implementasi  Algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 8. Diagram Pie Implementasi Algoritma Naïve Bayes
Wordcloud  juga  digunakan  untuk  menunjukkan  implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes,  selain diagram  lingkaran.  Untuk  melihat  istilah  mana  yang  paling  sering  digunakan  dalam  ulasan, wordcloud telah dibuat. Wordcloud yang muncul dari penggunaan metode Naïve Bayes, dengan nilai berkisar antara 1 hingga 50, ditampilkan pada Gambar 10. Kata-kata seperti "tiktok", "bagus", dan "aplikasi" menonjol di wordcloud.

## Gambar 9. Wordcloud
Evaluasi  adalah  langkah  terakhir  yang  bertujuan  untuk  mengevaluasi  hasil  kinerja.  Confusion matrix  digunakan  dalam  tahap  evaluasi  ini  untuk  menghitung  akurasi,  presisi,  dan  recall. confusion matrix yang menunjukkan Bila keadaannya positif dan sesuai antisipasi, disebut True Positive (TP). Bila hasilnya negatif dan sesuai prediksi, disebut False Positive (FP). Terakhir, bila hasilnya negatif dan sesuai prediksi, disebut True Negative (TN).
Gambar 11. Confusion Matrix
Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  12,  matriks  konfusi  dapat  dengan  mudah  dibuat. Bergabung dengan operator Baca File CSV dan Tetapkan Peran adalah langkah pertama. Operator data terpisah, yang membagi data menjadi dua bagian yang sama, menerimanya melalui koneksi berikutnya. Setelah itu, implementasi model dengan memasukkan operator Naive Bayes. Koneksi antara  operator  Naive  Bayes  dan  Apply  Model  memungkinkan  transmisi  hasil  yang  akurat  ke operator Performance.
Gambar 10. Proses Confusion Matrix
Nilai akurasi sebesar 83,66% diperoleh dari perhitungan matriks konfusi. Kami memiliki 229 TP, 20 FN, 45 FP, dan 114 TN, atau prediksi negatif asli.
Tabel 7. Prediksi negatif asli True Positif True Negatif Class Precision Pred. Positif 229 47 82.97% Pred. Negatif 20 114 85.07% Class Recall 91.97% 70.81% Accuracc y = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 229 + 114 229 + 114 + 47 + 20 = 343 410 = 0,83.65 dibulatkan menjadi 0,83.66
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 229 229 + 47 = 229 276 =  0,82.97
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 229 229 + 20 = 229 249 =  0,91.96 dibulatkan menjadi 0,91.97
Dengan  menggunakan  metode  Naive  Bayes,  kami  dapat  mengambil  91,97%  ulasan  aplikasi TikTok dari Google Play Store dengan tingkat akurasi 83,66%, tingkat presisi 82,97%, dan tingkat recall 92,07%.

## 5. Penutup
Dalam penelitian ini, kami menggunakan platform Google Colab untuk melakukan analisis web scraping terhadap evaluasi pengguna TikTok. Setelah data dibersihkan, hanya tersisa 820 catatan dari 1000 catatan asli yang dihapus. Separuh dari data ini disisihkan untuk tujuan pelatihan (410 titik data) dan separuh lainnya disisihkan untuk tujuan pengujian (410 titik data). Metode seperti pengumpulan  data  web  (scraping),  preprocessing,  pelabelan,  implementasi,  dan  evaluasi merupakan  tahapan  penelitian  ini.  Pembersihan,  tokenisasi,  transformasi  kasus,  pemfilteran stopwords,  dan  pemfilteran  token  adalah  bagian  dari  tahap  prapemrosesan.  Berikut  tahap Implementasinya. Hasil dari tahap Implementasi menunjukkan adanya 498 sentimen positif dan 322 sentimen negatif. Prediksi menunjukkan kecenderungan positif karena TikTok menawarkan beragam  fitur,  memfasilitasi  interaksi  sosial,  menyediakan  platform  untuk  konten  kreator mengekspresikan  kreativitas  mereka,  serta  terus  berinovasi,  sehingga  menarik  minat  banyak pengguna.  Kemudian,  performa  dievaluasi menggunakan  confusion  matriks  dan  menghasilkan nilai  83.66%  untuk  Accuraccy,  82.97%  untuk  Precision,  serta  91.97%  untuk  recall.  Dari  nilai
Accuraccy  yang  diperoleh,  dapat  disimpulkan  bahwa  Algoritma  Naïve  Bayes  cocok  untuk digunakan dalam klasifikasi data dengan menghasilkan data yang akurat. Saran untuk penelitian mendatang  adalah  membandingkan  Algoritma  Naïve  Bayes  dengan  metode  lainnya  serta memperluas penggunaan dataset untuk mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi.
Referensi
[1] M.  T.  Nitamia  and  H.  Februariyanti,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Ekpedisi  J&T  Expres Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Jurnal Manajemen Informatika & Sistem Informasi (MISI) , vol. 5, no. 1, pp. 20 – 29, 2022.
[2] P. N. Rahmana, D. A. Putri N, and R. Damariswara, “Pemanfaatan Aplikasi Tiktok Sebagai Media  Edukasi  Di  Era  Generasi  Z,” Akademika ,  vol.  11,  no.  02,  pp.  401 – 410,  2022,  doi: 10.34005/akademika.v11i02.1959.
[3] S. atik Hikmawati and L. Farida, “Pemanfaatan Media Tik Tok Sebagai Media Dakwah Bagi Dosen Iai Sunan Kalijogo Malang,” Al- Ittishol : Jurnal Komunikasi dan Penyiaran Islam , vol. 2, no. 1, pp. 1 – 11, 2021.
[4] B. G. Parameswara, L. N. Liyah, N. Sania, and A. Ibrahim, “Pemanfaatan Aplikasi TIK -TOK di Masa  Pandemi  Covid- 19,” Cebong  Journal ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  10 – 14,  2021,  doi: 10.35335/cebong.v1i1.4.
[5] R.  T.  Aldisa  and  P.  Maulana,  “Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Terhadap  Vaksinasi Booster COVID- 19 Dengan Perbandingan Metode Naive Bayes, Decision Tree  dan SVM,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 4, no. 1, pp. 106 – 109, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1581.
[6] E.  Laia and M. Yamin, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes dalam Menganalisis Sentimen pada Review Pengguna E- Commerce,” Media Online) , vol. 4, no. 1, pp. 305 – 316, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1186.
[7] S.  A.  R.  Rizaldi,  S.  Alam,  and  I.  Kurniawan,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Aplikasi  JMO (Jamsostek Mobile) Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naive Bayes,” STORAGE: Jurnal  Ilmiah  Teknik  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  109 – 117,  2023,  doi: 10.55123/storage.v2i3.2334.
[8] Gilbert,  Syariful  Alam,  and  M.  Imam  Sulistyo,  “Analisis  Sentimen  Berdasarkan  Ulasan Pengguna  Aplikasi  Mypertamina  Pada  Google  Playstore  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes,” STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 3, pp. 100 – 108, 2023, doi: 10.55123/storage.v2i3.2333.
[9] N. Q. Rizkina and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Komentar Netizen Terhadap Pembubaran Konser  NCT  127  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Journal  of  Information  System Research , vol. 4, no. 4, pp. 1136 – 1144, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3803.
[10] Ernianti Hasibuan and Elmo Allistair Heriyanto, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Amazon Shopping Di Google Play Store Menggunakan Naive Bayes Classifier,” Jurnal Teknik dan Science , vol. 1, no. 3, pp. 13 – 24, 2022, doi: 10.56127/jts.v1i3.434.
[11] M.  Yunus,  M.  Husni,  and  M.  M.  Mufadhdhal,  “Klasifikasi  Sentimen  Terhadap  Badan Penyelenggara  Jaminan  Sosial  (BPJS)  Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Naive Bayes,” Smatika Jurnal , vol. 11, no. 02, pp. 81 – 91, 2021, doi: 10.32664/smatika.v11i02.577.
[12] K.  Nugroho,  F.  N.  Hasan,  P.  Korespondensi,  :  Firman,  N.  Hasan,  and  R.  Artikel,  “Analisis Sentimen Masyarakat Mengenai RUU Perampasan Aset Di Twitter Menggunakan Metode Naïve  Bayes  Analysis  of  Public  Sentiment  Regarding  RUU  Perampasan  Aset  on  Twitter U sing Naïve Bayes Method,” SMATIKA : STIKI Informatika Jurnal , vol. 13, no. 2, p. 13, 2023.
[13] A. T. Susilawati, “Analisis Sentimen Publik Pada Twitter Terhadap Boikot Produk Israel Menggunakan Metode Naïve Bayes,” vol. 2, no. 1, 2024.
[14] A. Harun and D. Putri Ananda, “Analisa Sentimen Opini Publik Tentang Vaksinasi Covid -19 di Indonesia Menggunakan Naïve bayes dan Decission Tree,” MALCOM: Indonesian Journal of  Machine  Learning  and  Computer  Science ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  58 – 64,  2021,  doi: 10.57152/malcom.v1i1.63.
[15] W. Wahyuni, “Analisis Sentimen terhadap Opini Feminisme Menggunakan Metode Naive Bayes,” Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis ,  vol.  4,  pp.  148 – 153,  2022,  doi: 10.37034/infeb.v4i4.162.
[16] Merinda Lestandy, Abdurrahim Abdurrahim, and Lailis Syafa’ah, “Analisis Sentimen Tweet Vaksin COVID- 19 Menggunakan Recurrent Neural Network dan Naïve Bayes,” Jurnal RESTI (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  802 – 808,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i4.3308.
[17] J.  Florensius  Sianipar,  Y.  R.  Ramadhan,  and  I.  Jaelani,  “Analisis  Sentimen  Pembangunan Kereta Cepat Jakarta- Bandung di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” Media Online) , vol. 4, no. 1, pp. 360 – 367, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1033.
[18] D.  Oktavia,  Y.  R.  Ramadahan,  and  M.  Minarto,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Penerapan Sistem  E-Tilang  Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine (SVM),” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 4, no. 1, pp. 407 – 417, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1040.
[19] A. Nurian, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Google Play Menggunakan Naïve Bayes,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro  Terapan , vol. 11,  no. 3s1,  pp. 1613 – 1621, 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i3s1.3348.
[20] K. Anwar, “Analisa sentimen Pengguna Instagram Di Indonesia Pada Review Smartphone Menggunakan Naive Bayes,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 2, no. 4, pp. 148 – 155, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i4.315.