JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4943

## PENGGUNAAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  DAN  SUPPORT VECTOR  MACHINE  UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN  KONFLIK PALESTINA DAN ISRAEL PADA PLATFORM X
Muhammad Guruh Andriawan 1 , Tati Ernawati 2
1,2 Politeknik  TEDC  Bandung;  Jl.  Politeknik  Jl.  Pesantren  No.2,  Cibabat,  Kec.  Cimahi  Uatara,  Kota Cimahi, Jawa Barat 40513; telp (022) 6645951
Received: 12 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Naïve Bayes Support Vector Machine Platform X. Analisis Sentimen

## Corespondent
Email: andriguruh.02@gmail.com
Abstrak. Penelitian  ini  mengkaji  penggunaan  algoritma Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine  (SVM) untuk analisis  sentimen konflik Palestina-Israel  pada  platform X .  Alasan  pemilihan  topik  ini  adalah karena peran signifikan media sosial dalam mencerminkan opini publik terhadap  konflik  global.  Dengan  menganalisis tweet dari  pengguna Indonesia, penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi  kategori  positif,  negatif,  dan  netral.  Pengumpulan  data dilakukan menggunakan API X , mengumpulkan 599 tweet antara 7 Mei hingga  31  Desember  2023.  Tahap  pra-pemrosesan  meliputi pembersihan, tokenisasi, penghapusan stopword , dan stemming . Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma Naïve  Bayes mencapai akurasi sebesar  82,22%,  mengungguli  algoritma SVM yang memiliki akurasi sebesar 74,44%. Temuan ini menyoroti bahwa sebagian besar sentimen publik adalah netral, dengan kehadiran sentimen positif dan negatif yang signifikan. Hasil ini menekankan efektivitas Naïve Bayes dalam klasifikasi sentimen untuk analisis media sosial , menyediakan alat yang berharga untuk memahami opini publik tentang isu-isu politik sensitif.
Abstract. This  study  examines  the  use  of  Naïve  Bayes  and  Support  Vector Machine  (SVM)  algorithms  for  sentiment  analysis  of  the  Palestine-Israel conflict  on  the  X  platform.  The  motivation  for  this  research  stems  from  the significant  role  social  media  plays  in  reflecting  public  opinion  on  global conflicts.  By  analyzing  tweets  from  Indonesian  users,  this  research  aims  to classify  sentiments  into  positive,  negative,  and  neutral  categories.  Data collection was performed using X's API, gathering 599 tweets between May 7 and  December  31,  2023.  The  preprocessing  stages  included  cleaning, tokenizing,  stopword  removal,  and  stemming.  The  results  showed  that  the Naïve Bayes algorithm achieved an accuracy of  82.22%, outperforming the SVM algorithm, which had an accuracy of 74.44%. The findings highlight that most public sentiment is neutral, with a significant presence of positive and negative  sentiments  as  well.  These  results  underscore  the  effectiveness  of Naïve Bayes in sentiment classification for social media analysis, providing a valuable tool for understanding public opinion on sensitive political issues.

## 1. PENDAHULUAN
X sebagai salah satu platform media sosial utama  menjadi  tempat  dimana  masyarakat mengekspresikan pandangannya terhadap berbagai kejadian yang terjadi di seluruh dunia. Satu  dari  beberapa  kejadian  yang  terjadi  di
dunia adalah konflik antara Palestina dan Israel. Opini  masyarakat  bervariasi  antara  yang mendukung atau menentang kedua belah pihak (RAMANIZAR) .  Jumlah  data tweet dari pengguna    mencerminkan  sentimen  terhadap konflik  tersebut.  Data  dapat  diolah  dan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
dianalisis untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik [1].
Sejumlah  penelitian  sebelumnya  telah dilakukan  terkait  analisis  sentimen  terhadap data tweet pengguna X .  Para  peneliti  banyak menggunakan metode klasifikasi seperti Naïve Bayes dan Support  Vector  Machine  (SVM) . Misalnya, penelitian oleh Nur Adinda Salsabila [2]  tentang  menganalisis  sentimen  di  media sosial X terhadap pemimpin Gus Dur. Hasilnya menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi, yaitu 78,36% untuk Naïve Bayes dan 84,31% untuk SVM. Penelitian lain oleh Dihin Muriyatmoko, Taufiqurrahman,  dan  Asad  Humam  [3] menunjukkan  bahwa  sentimen  terhadap  Rusia dan  Ukraina  menunjukkan  fluktuasi  signifikan antara  4  Juli  dan  22  Juli  2022.  Selain  itu, penelitian  oleh  Anita  Novantirani,  Mira  Kania Sabariah, dan Veronikha Effendy [4] menemukan tingkat akurasi yang tinggi sebesar 78,12%  pada  dataset  Transjakarta. Namun, fokus  pada  konflik  dan  penggunaan  Naïve Bayes  serta  SVM  untuk  data  tweet  sentimen masih  terbatas.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan analisis sentimen data tweet terkait konflik  Palestina  dan  Israel  menggunakan metode Naïve  Bayes dan SVM .  Kajian  ini diharapkan  untuk  memberikan  pemahaman lebih lanjut tentang sentimen konflik Palestina dan  mengidentifikasi  poin  sentimen  yang mendominasi [5].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Analisis Sentimen
Analisis  Sentimen  adalah  metode  yang digunakan untuk mengekstraksi opini, memahami,  dan  menganalisis  data  tekstual secara  objektif  untuk  menginterpretasikan informasi  yang  disajikan  dalam  sebuah  opini. [6].  Analisis  sentimen  adalah  metode  yang digunakan  untuk  mengumpulkan,  memahami, dan menganalisis data tekstual guna menentukan  sentimen  dalam  sebuah  opini, apakah itu positif, negatif, atau netral [7]

## 2.2 Media Sosial X
X adalah  media  sosial  populer  yang digunakan  masyarakat  untuk  menyampaikan persepsi  mereka  mengenai  isu-isu  publik. X adalah  aplikasi  jejaring  sosial  dan  layanan microblogging yang memungkinkan  pengguna
mengirim  pesan  umum  atau tweet secara real- time . Tweet dibatasi  hingga  280  karakter  dan sering  kali  berisi  bahasa  singkat,  istilah slang , dan kesalahan ketik. Banyaknya pengguna dan kemudahan  berekspresi  di X menghasilkan banyak  informasi  yang  dapat  digunakan  untuk mengukur pendapat masyarakat. Karena volume  data  yang  besar, analisis  sentimen diperlukan untuk mendapatkan informasi yang lebih  spesifik  tentang  opini,  sikap,  dan  emosi pengguna terhadap suatu entitas tertentu [8].

## 2.3 Data Mining
Data  Mining merupakan  tahapan  proses menggali nilai tambah dalam sebuah pengetahuan dalam bidang tertentu yang belum diketahui  informasi  yang  tersimpan  secara manual dari suatu basis data [9].
Data mining  adalah  analisis  kumpulan  data untuk  mengidentifikasi  hubungan  yang  tidak terkait  dan  membandingkan  data  dengan  yang lain,  memberikan  wawasan  berharga  bagi ilmuwan  data.  Ini  melibatkan  metode  seperti pembelajaran  mesin,  analisis  data,  statistik, manajemen basis data, dan visualisasi.[10]

## 2.4 Algoritma Naïve Bayes
Klasifikasi Bayesian adalah penerapan teori statistik yang mendasar dalam pengenalan pola, dan penggunaan algoritma ini dalam klasifikasi seharusnya  mengatasi  masalah  yang  dapat diselesaikan oleh statistic [11].

## 2.5 Algoritma Support Vector Machine
SVM  adalah  algoritma  klasifikasi  yang menggunakan margin besar untuk meminimalkan fungsi hyperplane,
memungkinkan pengumpulan data yang optimal. Data sering digunakan untuk klasifikasi dengan SVM karena ukurannya yang kecil,  kurang  relevan,  dan  minim  korelasi dengan data lain, sehingga umumnya digunakan dalam kategori linear [12].

## 2.6 Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  mengidentifikasi pola  yang  dapat  menyimpan  data  berdasarkan fitur-fitur  mereka.  Untuk  mencapai  ini, pembelajaran mesin digunakan untuk menganalisis data historis guna
mengoptimalkan  kinerja  sistem,  memberikan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Guruh  dkk
prediksi objek atau data dengan akurasi tinggi. [13].

## 2.7 Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE)
SMOTE  adalah  metode  over-sampling  di mana data dari kelompok minoritas dikumpulkan  menggunakan  data  sintetis  dari representasi  minoritas.  Metode  ini  melibatkan pemilihan  acak  instance  dari  kelompok minoritas, menghitung k-nearest neighbors, dan kemudian  menghasilkan  instance  sintetis  dari representasi  minoritas,  sehingga  mencegah masalah overfitting [14].

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian terdiri 6 tahapan yaitu Crawling,  PrePocessing,  Klasifikasi Naïve  Bayes dan SVM,  Confusion  Matrix dan Evaluasi Gambar 3.1.

## Gambar 3.1 Diagram Alur Penelitian

## 3.1. Crawling Data
Data  untuk  penelitian  ini  dikumpulkan menggunakan API  X ,  dengan Token  X untuk manajemen  data.  Data  dikumpulkan  dari tanggal tweet mulai  07  Mei  hingga  31 Desember  2023,  dengan  total  599 tweet . Data hasil Crawling pada Tabel 1.
Tabel 1 Data Set Hasil Crawling
No Data Set 1 Semoga Allah berikan kekuatan dan kemenangan untuk pejuang Palestina dan dalam waktu dekat Palestina akan No Data Set merdeka bebas dari segala penjajahan zionis.  Retweet  #Free Palestine 2 Insha Allah kemerdekaan Palestina tak lama lagi...  #FreePalestine https://t.co/vQbefLqbXK 3 Jangan berhenti suarakan #FreePalestine Dukung para Pejuang Palestina mengusir Penjajah Israhell dari Palestina. #FreePalestine https://t.co/7S70lBptHn 4 Inilah salah satu kekuatan bangsa palestine  dalam kondisi apapun
Al_Qur'an tidak pernah ditinggal
Wanita Palestina ini membaca Al_quran disalah satu pusat evakuasi di Jalur Gaza bagian selatan   Ia tetap tenang dalam membaca Al-Qur'an meski banyak tantangan yg dihadapinyaâ 5 2024 Palestina Merdeka Palestina Menang Gencatan Senjata Permanen Pintu Rafah Dibuka  Yuk aamiin"kan bersama2 âœŠâ˜ • https://t.co/E1uorvYAHK"

## 3.2 Pre- Processing
Pre-processing  adalah  proses  yang  terkait dengan  data,  seperti  pembersihan,  tokenisasi, penghapusan  kata-kata  umum  (stopword),  dan stemming,  yang  digunakan  untuk  mengubah data tidak terstruktur dari media sosial menjadi data terstruktur. (Tabel 2-5).
Tabel 2 Hasil Cleaning Sebelum Sesudah That's the goal  semua pembelaan orang Indonesia terhadap Palestina udah dapat dicounter That’s the goal semua pembelaan orang Indonesia terhadap palestina udah dapat dicounter
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Tabel 3 Hasil Tokenizing
Tabel 4 Stopword Sebelum Sesudah Di Aceh mahasiswa mengusir pengungsi Rohingya yang dianggap bermasalah Di Palestina yang dijajah Israel murid- murid sekolah memukuli orang yang memberikan dukungan terhadap warga Gaza Kesamaan mereka adalah otaknya kosong berperilaku kriminil dan tidak punya hati Di Aceh mahasiswa mengusir pengungsi Rohingya dianggap bermasalah Di Palestina dijajah Israel murid-murid sekolah memukuli orang memberikan dukungan warga Gaza Kesamaan otaknya kosong berperilaku kriminil punya hati Tabel 5 Hasil Stemming Sebelum Sesudah Di aceh mahasiswa ngusir pengungsi rohingya yang dianggap bermasalah Di
Palestina  yang dijajah
Israel murid-murid sekolah mukulin orang yang memberikan dukungan terhadap warga Gaza Kesamaan mereka Otaknya kosong  berperilaku kriminil  dan tak punya hati Di Aceh mahasiswa mengusir pengungsi Rohingya yang dianggap bermasalah Di Palestina yang dijajah Israel murid- murid sekolah memukuli orang yang memberikan dukungan terhadap warga Gaza Kesamaan mereka adalah otaknya kosong berperilaku kriminil dan
tidak punya hati

## 3.3 Klasifikasi Naïve Bayes
Hasil  klasifikasi  dengan Naive  Bayes menunjukkan  akurasi  sebesar  82.22%,  yang
menunjukkan model ini efektif dalam membedakan  sentimen  positif  dan  negatif. Akurasi ini cukup tinggi untuk aplikasi praktis seperti  analisis  sentimen  di  media  sosial  dan feedback pelanggan.  Meskipun  demikian,  ada peluang untuk peningkatan lebih lanjut melalui optimasi  data pre-processing dan  penggunaan algoritma lain yang lebih kompleks.
Gambar 3.2 Hasil Klasifikasi Naïve Bayes

## 3.4 Klasifikasi SVM
Analisis  Sentimen  menggunakan  algoritma Support Vector Machine (SVM) menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar  74,44%,  menunjukkan kemampuannya  untuk  mengklasifikasi  data dengan akurat, yang menunjukkan kinerja yang baik  meskipun  tidak  seakurat Naive  Bayes dalam  konteks  ini. SVM dikenal  untuk kemampuan  generalisasinya  yang  kuat  dan efektif dalam menangani data yang tidak teratur atau memiliki margin sempit antara kelas-kelas. Namun,  akurasi  ini  menunjukkan  bahwa  ada ruang  untuk  peningkatan,  mungkin  melalui tuning  parameter model,  penggunaan kernel yang  lebih  sesuai,  atau  pengayaan  fitur  data. Meskipun  tidak  setinggi Naive  Bayes dalam hasil ini, SVM tetap merupakan algoritma yang kuat  dan  dapat  diandalkan  untuk analisis sentimen .
Sebelum Sesudah Di Aceh mahasiswa mengusir pengungsi Rohingya dianggap bermasalah Di Palestina dijajah Israel murid-murid sekolah memukuli orang memberikan dukungan warga Gaza Kesamaan otaknya kosong berperilaku kriminil punya hati
[‘Di’, ‘Aceh’, ‘mahasiswa’,
‘mengusir’, ‘pengungsi’, ‘Rohingya’, ‘dianggap’, ‘bermasalah’, ‘Di’, ‘Palestina’, ‘dijajah’, ‘Israel’, ‘murid - murid’, ‘sekolah’, ‘memukuli’, ‘orang’, ‘memberikan’, ‘dukungan’, ‘warga’, ‘Gaza’, ‘kesamaan’, ‘otaknya’, ‘kosong’, ‘berperilaku’, ‘kriminil’, ‘punya’, ‘hati’]
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 3.3 Hasil Klasifikasi SVM

## 3.5 Confusion Matrix
Confusion  matrix  dapat  digunakan  untuk menentukan akurasi, presisi, recall, dan skala F- 1. Kapasitas sistem klasifikasi untuk mengevaluasi data sangat penting. Sistem yang baik dapat membedakan antara data negatif dan positif, sementara recall meningkatkan peluang untuk mengidentifikasi data positif.

## 3.6 Evaluasi
Tugas  ini  digunakan  untuk  menganalisis kinerja  suatu  algoritma  dengan  menggunakan Confusion  Matrix  untuk  menyajikan  prediksi dari  model  saat  ini,  serta  menghitung  presisi, recall, skor F1, dan akurasi untuk setiap set data.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Crawling
Data yang dikumpulkan mencakup 599 data X ,  yang  berdasarkan  bahasa  Indonesia  dari waktu  atau  periode  tertentu,  dan  digunakan dalam  berbagai  kategori  penelitian.  Contoh Pengambilan data terdapat di gambar ini
Gambar 4.1 Hasil Crawling

## 4.2 Pre-Processing
Preprocessing  adalah  langkah  pemrosesan data yang melibatkan pembersihan, tokenisasi, penghapusan  kata-kata  umum  (stopping),  dan stemming pada data yang telah diproses melalui crawling.

## 4.2.1 Data Cleaning
Data  tweet  akan  diproses  dengan  menghapus elemen-elemen tanpa nama seperti nama, nama pengguna,  hashtag,  dan  URL,  dengan  tujuan mengurangi kebisingan dalam dataset.
Gambar 4.2 Sebelum Proses Cleaning
Gambar 4.3 Setelah Proses Cleaning

## 4.2.2 Tokenizing
Tokenized membantu teks dan menghilangkan tanda  baca  dan  angka  seperti  kosakata tokenisasi.  Tahapan  ini  melakukan  pemisahan setiap  tweet  sebuah  kata  tunggal  (term),  yang adalah memisahkan setiap kata oleh spasi.
Gambar 4.4 Sebelum di Tokenizing
Gambar 4.5  Setelah di Tokenizing

## 4.2.3 Stopword
Tahap ini dilakukan untuk mengoptimalkan data,  data  yang  tidak  terlalu  penting  dan  tidak akan  mengurangi  performa  klasifikasi  akan dihilangkan.  " Stopword "  adalah  istilah  yang digunakan  untuk  menyaring  kata-kata  yang sering muncul dan yang jarang muncul.
Gambar 4.6 Sebelum di Stopword
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 4.7 Setelah di Stopword

## 4.2.4 Stemming
data tweet akan digunakan untuk membatasi jumlah kata, sehingga setiap kata menjadi poin penting.
Gambar 4.8 Sebelum di Stemming
Gambar 4.9 Sesudah di Stemming

## 4.4 Hasil Evaluasi 4.4.1 Hasil Perfomance
Data  crawling  pada  platform  X  untuk  analisis konflik  Palestina  dan  Israel  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector Machine  pada  599  set  data.  Hasil  dari  Google Colab  menunjukkan  bahwa  analisis  konflik dapat  ditingkatkan  dengan  menggunakan algoritma Naïve Bayes dan SVM.

## Gambar 4.10 Hasil Perfomance NB
Gambar  4.10,  laporan  hasil performance Naive  Bayes ,  dapat  disimpulkan  bahwa  model ini bekerja sangat baik dalam mengklasifikasikan  sentimen  negatif  dengan precision , recall ,  dan F1-score sekitar  0.90. Namun,  performa  model  jauh  lebih  rendah
untuk  sentimen  positif  dan  netral,  dengan precision , recall ,  dan F1-score yang  berkisar antara  0.15  hingga  0.38.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  model Naive  Bayes lebih  efektif  untuk mendeteksi sentimen negatif tetapi memerlukan perbaikan  untuk  meningkatkan  klasifikasi sentimen positif dan netral.

## Gambar 4.11 Hasil Perfomance NB
Gambar  4.11  hasil performance  SVM menunjukkan  bahwa  model  ini  memiliki performa yang sangat baik dalam mengklasifikasikan  sentimen  negatif  dengan precision 0.90, recall 0.80, dan F1-score 0.85. Namun,  performanya  untuk  sentimen  positif dan  netral  jauh  lebih  rendah.  Untuk  sentimen positif, precision adalah  0.16, recall 0.23,  dan F1-score 0.19. Untuk sentimen netral, precision adalah 0.20, recall 0.50, dan F1-score 0.29. Ini menunjukkan  bahwa SVM efektif  untuk mendeteksi sentimen negatif tetapi memerlukan perbaikan  signifikan  untuk  meningkatkan klasifikasi sentimen positif dan netral.
Gambar 4.12 Confusion Matrix Naïve Bayes
Gambar 4.12 Confusion matrix untuk model Naive  Bayes menunjukkan  bahwa  model  ini paling akurat memprediksi kelas netral, dengan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
143 prediksi benar dari 159 data aktual. Namun, model  ini  sering  salah  memprediksi  kelas positif dan negatif sebagai netral, menunjukkan bias terhadap kelas netral.
Gambar 4.13 Confusion Matrix SVM
Gambar 4.13 Confusion matrix untuk model SVM menunjukkan  bahwa  model  ini  paling akurat  memprediksi  kelas  netral  dengan  127 prediksi  benar  dari  159  data  aktual.  Namun, model  sering  salah  memprediksi  kelas  positif dan  negatif  sebagai  netral,  menunjukkan  bias terhadap kelas netral.

## 4.4.2 Visualisasi Data Persebaran Sentimen
Merepresentasikan  informasi  dalam  teks atau  data  teks  yang  telah  diolah  melalui pemrosesan  bahasa  alami  (NLP)  dengan visualisasi  grafis  adalah  praktik  yang  penting. [10].

## Gambar 4.14 Diagram Visualisasi Sentimen
Gambar  4.11  mayoritas  sentimen  netral (sekitar  500),  sedikit  sentimen  positif,  dan sedikit  lebih  sedikit  lagi  sentimen  negatif, menunjukkan  bahwa  mayoritas  percakapan dalam dataset cenderung netral daripada positif atau negatif secara signifikan.

## 4.4.2 Visualisasi Sentimen SMOTE

## Gambar 4.15 Visualisasi Sentimen SMOTE
Gambar  4.14  dari  visualisasi  sentimen menggunakan SMOTE menunjukkan  bahwa teknik SMOTE berhasil  menyeimbangkan jumlah  data  untuk  ketiga  kategori  sentimen: positif,  negatif,  dan  netral.  Ketiga  kategori memiliki  jumlah  yang  hampir  sama,  masing- masing  sekitar  350,  yang  mengindikasikan bahwa distribusi data sentimen telah diimbangi secara  efektif.  Ini  penting  untuk  memastikan model pembelajaran mesin tidak bias terhadap salah satu kategori sentimen.

## 4.4.3 Word Cloud
Visualisasi menggunakan word cloud untuk menyoroti  poin-poin  utama  dalam  sentimen positif dan negatif, dengan "Palestina", "Israel", dan  "Gaza"  sebagai  yang  paling  menonjol, memungkinkan persepsi positif terhadap konflik antara kedua negara.
Gambar 4.16 Word Cloud
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 4.4.4 Hasil Akurasi Perbandingan Algoritma
Gambar 4.17 Hasil Perbandingan Algoritma

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulannya,  algoritma Naïve  Bayes lebih efektif  dalam  mengklasifikasikan  sentimen terkait konflik Palestina dan Israel dibandingkan dengan SVM . Hal ini menunjukkan  bahwa  algoritma Naïve  Bayes lebih  mampu  menangkap  pola  sentimen  dari data  yang  dikumpulkan,  sehingga  dapat digunakan  sebagai  dasar  untuk  meningkatkan kebijakan pemerintah dalam menangani isu-isu sensitif seperti konflik Palestina dan Israel.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. R. A. Fajri, R. B. Sinaga, H. Mubarok, A. D.
Pangestu, and D. S. Prasvita, "Analisis Sentimen Pengguna  X  terhadap  Konflik  antara  Palestina dan Israel Menggunakan Metode Naïve Bayesian Classification  dan  Support  Vector  Machine," presented  at  the  Seminar  Nasional  Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA), Jakarta, Indonesia, 2021, pp. 166-175.
[2] N. A. Salsabila, "Analisis Sentimen pada Media Sosial X terhadap Tokoh Gus Dur Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector Machine (SVM)," Skripsi, Program Studi Sistem Informasi,  Fakultas  Sains  dan  Teknologi, Universitas  Islam  Negeri  Syarif  Hidayatullah Jakarta, 2022.
[3]  D.  Muriyatmoko,  Taufiqurrahman,  and  A. Humam, "Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Konflik Rusia dan Ukraina Menggunakan Metode Naïve Bayes pada Media Sosial X," METIK Jurnal, vol. 6, no. 2, pp. 140- 145, 2022, doi: 10.47002/metik.v6i2.375.
[4] A. Novantirani, M. K. Sabariah, and V. Effendy, "Analisis  Sentimen  pada  X  untuk  Mengenai Penggunaan  Transportasi  Umum  Darat  Dalam Kota dengan Metode Support Vector Machine,"
presented  at  the  e-Proceeding  of  Engineering, vol. 2, no. 1, pp. 1177-1183, Apr. 2015.
[5]  M.  F.  Y.  Herjanto  and  Carudin,  "Analisis Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  SIREKAP Pada  Play  Store  Menggunakan  Algoritma Random  Forest  Classifier,"  Jurnal  Informatika dan Teknik Elektro Terapan (JITET), vol. 12, no. 2, pp. 1204-1210, Apr. 2024, doi:
10.23960/jitet.v12i2.4192.
[6] F. M. Salman and S. Widiyanesti, "Implementasi Sentiment Analysis dalam Penyebaran Informasi Vaksinasi  COVID-19  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes  di  Facebook,"  presented  at  the  e- Proceeding  of  Management,  vol.  9,  no.  4,  pp. 1833-1843, Aug. 2022.
[7]  I. Syahrohim, S. D. Saputra, R.  W. Saputra, V. H. Pranatawijaya, and R. Priskila, "Perbandingan Analisis  Sentimen  Setelah  Pilpres  2024  di  X Menggunakan  Algoritma  Machine  Learning," Jurnal  Informatika  dan  Teknik  Elektro  Terapan (JITET),  vol.  12,  no.  2,  pp.  1388-1395,  Apr. 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i2.4249 .
[8]  F. V. Sari and A. Wibowo, "Analisis Sentimen Pelanggan  Toko  Online  JD.ID  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Berbasis Konversi  Ikon  Emosi,"  Jurnal  SIMETRIS,  vol. 10, no. 2, pp. 681-686, Nov. 2019.
[9]  Firya  Syafira,  "Analisis  Sentimen  Dampak Perkembangan  Artificial  Intelligence  (AI)  Pada Media  Sosial  X  Menggunakan  Metode  Support Vector  Machine  dan  Lexicon  Based,"  Skripsi, Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas  Islam  Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, 2023.
[10] D. P. Utomo and Mesran, "Analisis Komparasi Metode  Klasifikasi  Data  Mining  dan  Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung," Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 4, no. 2, pp.
437-444, Apr. 2020, doi:
10.30865/mib.v4i2.2080.
[11]  M.  H.  Rifqo  and  A.  Wijaya,  "Implementasi Algoritma  Naive  Bayes  dalam  Penentuan Pemberian Kredit," Jurnal Pseudocode, vol.  IV, no. 2, pp. 120-128, Sep. 2017.
[12]  N.  Yunita,  "Analisis  Sentimen  Berita  Artis dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine  dan  Particle  Swarm  Optimization," Jurnal Sistem Informasi, vol. V, no. 2, pp. 104- 112, Aug. 2016.
[13] R. R. Karim and A. Herlangga, "Implementasi Klasifikasi  Senjata  Tradisional  Jawa  Barat Menggunakan  Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  Metode  Transfer  Learning," Jurnal  Informatika  dan  Teknik  Elektro  Terapan (JITET),  vol.  12,  no.  2,  pp.  1210-1216,  Apr. 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i2.4166.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
[14] E. Sutoyo and M. A. Fadlurrahman, "Penerapan SMOTE  untuk  Mengatasi  Imbalance  Class dalam  Klasifikasi  Television  Advertisement Performance  Rating  Menggunakan  Artificial Neural Network," Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), vol. 6, no. 3, pp. 379-385, Des. 2020.