## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7517
Analisis Sentimen Publik Terhadap Pengungsi Rohingya di Indonesia dengan Metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes
Dhea Ananda, Ryan Randy Suryono *
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia Email: 1 dhea_ananda@teknokrat.ac.id, 2,* ryan@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: ryan@teknokrat.ac.id
Abstrak− Kedatangan  pengungsi  Rohingya  di  Indonesia  telah  menjadi  topik  yang  penuh  kontroversi  dan  memicu  berbagai respons dari masyarakat. Dalam konteks ini, analisis sentimen publik terhadap kedatangan pengungsi Rohingya menjadi sangat penting  untuk  memahami  dinamika  perasaan,  opini,  dan  sikap  masyarakat  Indonesia  terhadap  isu  ini.  Dalam  menjalankan analisis sentimen publik, pemilihan  metode  menjadi  krusial  untuk  memastikan  hasil  yang akurat.  Tujuan dari  penelitian  ini untuk melakukan analisis sentimen publik terkait kedatangan pengungsi Rohingya dengan menggunakan metode support vector machine (SVM) dan naive bayes. Fokus utamanya adalah mengevaluasi sentimen publik serta membandingkan kinerja kedua metode  tersebut.  Dua  metode  yang  umum  digunakan  dalam  analisis  sentimen  adalah  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan Naïve Bayes. Penelitian  ini  menggunakan  dataset sebanyak 3350 tweet untuk  melakukan analisis sentimen publik terhadap kedatangan  pengungsi  Rohingya  di  Indonesia.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  pembagian  data  menggunakan  metode pembagian 70:30, di mana 70% dari data digunakan untuk pelatihan model dan 30% digunakan untuk pengujian model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM memiliki akurasi sebesar 76%, sedangkan model Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 70%.. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM memiliki akurasi sebesar 76%, sementara model Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 70%. Hal ini menunjukkan bahwa model SVM mampu memprediksi sentimen dengan lebih baik dan memiliki angka kesalahan yang lebih rendah dibandingkan dengan model Naïve Bayes.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Twitter; SVM; Naïve Bayes; Rohingya
Abstract− The arrival of Rohingya refugees in Indonesia has become a highly controversial topic, eliciting various responses from the public. In this context, public sentiment analysis regarding the arrival of Rohingya refugees is crucial for understanding the dynamics of feelings, opinions, and attitudes of the Indonesian society towards this issue. In conducting public sentiment analysis, the selection of methods is crucial to ensure accurate results. The aim of this research is to conduct sentiment analysis regarding the arrival of Rohingya refugees using the Support Vector Machine (SVM) and Naive Bayes methods. The main focus is to evaluate public sentiment and compare the performance of both methods. Two common methods used in sentiment analysis are Support Vector Machine (SVM) and Naïve Bayes. This research utilized a dataset of 3350 tweets to conduct public sentiment analysis on the arrival of Rohingya refugees in Indonesia. In this study, data was divided using the 70:30 split method, where 70% of the data was used for model training and 30% for model testing. The research findings indicate that the SVM model has an accuracy of 76%, while the Naïve Bayes model has an accuracy of 70%. This suggests that the SVM model is better at predicting sentiments and has lower error rates compared to the Naïve Bayes model.
Keywords : Sentiment Analysis; Twitter; SVM; Naïve Bayes; Rohingya

## 1. PENDAHULUAN
Rohingya adalah kelompok etnis minoritas muslim yang masih dianggap imigran illegal, sebagian besar tinggal di bagian Rakhine di  Myanmar  [1].  Rohingya telah  terlibat dalam konflik  yang  berkepanjangan,  yang  melibatkan diskriminasi,  pembatasan  hak,  serta  tindakan  kekerasan  dari  pihak  militer.  Sebagai  akibatnya,  mereka  telah melarikan diri secara massal ke beberapa negara di sekitar wilayah Bangladesh, Thailand, Malaysia, dan Indonesia [2].  Indonesia  sebagai  negara  kepulauan  yang  besar  juga  terlibat  dalam  menanggapi  krisis  pengungsi  ini. Kedatangan pengungsi Rohingya di Indonesia menjadi topik yang penuh kontroversi dan mengundang berbagai respons  dari  masyarakat.  Dalam  hal  ini,  analisis  sentimen  publik  terhadap  kedatangan  pengungsi  Rohingya menjadi sangat penting untuk memahami dinamika perasaan, opini, dan sikap masyarakat Indonesia terkait isu ini [3].  Beberapa  kelompok  masyarakat  mungkin  bersikap  simpatik  dan  bersedia  membantu,  sedangkan  kelompok lain merasa khawatir akan dampak sosial dan ekonomi yang mungkin ditimbulkan. Media sosial terutama twitter, memainkan peran penting dalam analisis sentimen terkait isu-isu sosial dan kemanusiaan [4]. Melalui jumlah besar komentar  dan  kemudahan  akses,  twitter  memberikan  wawasan  mendalam  terhadap  perasaan  dan  pandangan masyarakat  Indonesia  terhadap  masalah  seperti  kedatangan  pengungsi  Rohingya.  Dengan  ragam  komentar, penggunaan hashtag, dan bahasa informal, analisis sentimen di twitter memberikan pemahaman secara menyeluruh dan real-time terhadap komentar masyarakat [5].
Dalam menjalankan analisis sentimen publik, pemilihan metode menjadi penting untuk memastikan hasil yang akurat. Dua metode yang umum digunakan dalam analisis sentimen adalah support vector machine (SVM) dan  naïve  bayes,  penggunaan  dua  metode  ini  memungkinkan  untuk  melakukan  perbandingan  langsung  antara kinerja  keduanya,  sehingga  memungkinkan  penelitian  ini  untuk  mengevaluasi  keunggulan  dan  kelemahan  dari masing-masing pendekatan. [6]. Penelitian yang memanfaatkan model Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes  pada  dataset  sebanyak  5000  tweet  menunjukkan  bahwa  SVM  dengan  kernel  RBF  mencapai  akurasi tertinggi, mencapai 88,8%, dibandingkan dengan kernel Linear dan Polynomial. Sementara itu, model Naïve Bayes mencapai akurasi sebesar 82,51% [7].  Berdasarkan penelitian yang membahas analisis sentiment tentang dampak pandemi  virus  corona  di  twitter,  menggunakan  metode  klasifikasi  sentimen  naïve  bayes  dan  support  vector

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7517
machine. Dataset terdiri dari 1104 tweet dengan tiga sentiment yaitu positif,  negatif, dan netral. Hasil pengujian menunjukkan  akurasi  Support  Vector  Machine  sebesar  79,96%,  sedangkan  Naïve  Bayes  mencapai  81,07%. Dengan  demikian,  naïve  bayes  lebih  unggul  dalam  klasifikasi  sentimen  terkait  virus  corona  di  Twitter  [6]. Selanjutnya mengenai penelitian yang membahas tentang BTS sebuah grup vokal yang berasal dari Korea Selatan dan sedang populer di kalangan remaja Indonesia. Penelitian ini membandingkan dua pendekatan penelitian, yaitu Naïve Bayes dan Support Vector Machine, untuk mengevaluasi akurasinya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi menggunakan metode Naïve Bayes mencapai 79%, sedangkan metode Support Vector Machine mencapai 81%. Dari kedua metode tersebut, Support Vector Machine memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi. Analisis sentimen menunjukkan bahwa mayoritas komentar yang diperoleh dari pengguna Twitter bersifat positif [8].
Dalam  penelitian  analisis  sentimen  terhadap  ChatGPT  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  dataset berjumlah  1000  sampel,  hasilnya  menunjukkan  bahwa  model  SVM  dengan  label  RoBERTa  mencapai  akurasi sebesar 55%,  sedangkan Naïve Bayes  mencapai  akurasi sebesar 47%  [9]. Analisis sentimen dengan melakukan scraping  ulasan  pengguna  aplikasi  Shopee,  yang  berhasil  mengumpulkan  3000  data  ulasan.  Penelitian menunjukkan bahwa penerapan algoritma Support Vector Machine menghasilkan kinerja yang sangat baik, dengan tingkat  akurasi  mencapai  98%  dan  nilai  F1-score  sebesar  0,98,  yang  juga  setara  dengan  98%  [10].  Penelitian menggunakan dua metode klasifikasi yang berbeda, yaitu  Naïve Bayes dan SVM. Kedua metode ini digunakan untuk memprediksi label pada dataset berdasarkan pola data yang ada di dalamnya. Hasil uji coba menunjukkan bahwa Naïve Bayes memiliki kinerja yang lebih baik dengan tingkat akurasi mencapai 91.48%, sementara SVM mencapai tingkat akurasi sebesar 85.47% [11]. SVM adalah algoritma klasifikasi yang kuat yang dapat menangani data  dalam  berbagai  dimensi  dan  mampu  menemukan  batas  keputusan  yang  optimal  untuk  memisahkan  kelas sentimen  yang  berbeda.  Naïve  Bayes  merupakan  metode  yang  sederhana  namun  efektif,  yang  didasarkan  pada teorema Bayes dengan asumsi independensi antara fitur-fitur dalam data  [12]. Meskipun sederhana, Naïve Bayes dapat memberikan hasil yang baik dalam klasifikasi sentimen dengan akurasi yang tinggi. Dengan memilih metode yang sesuai dengan karakteristik data dan kebutuhan spesifik penelitian, analisis sentimen dapat dilakukan dengan lebih efektif dan menghasilkan hasil yang dapat diandalkan [13].
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  publik terkait kedatangan pengungsi Rohingya menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes [14]. Fokus utamanya adalah mengevaluasi sentimen publik terhadap kedatangan pengungsi Rohingya. Manfaat dari penelitian ini termasuk memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kinerja dan perbandingan antara dua metode analisis sentimen  yang umum digunakan, yaitu SVM dan Naïve Bayes. Hasil  yang akan dicapai dalam penelitian ini mencakup evaluasi kinerja kedua metode analisis sentimen terkait kedatangan pengungsi Rohingya di  Indonesia,  serta  perbandingan  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-Score  dari  kedua  metode  tersebut.  Dengan demikian,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih  baik  tentang  efektivitas  metode analisis  sentimen  dan  membantu  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  dalam  menangani  isu-isu  sosial  yang kompleks.  Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  pada  pemahaman  yang  lebih  baik tentang persepsi masyarakat terhadap pengungsi Rohingya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif, di mana sampel diambil dari platform Twitter dengan  menggunakan kata kunci "Rohingya". Tahapan penelitian  ini  mencakup pengumpulan data,  preprocessing,  klasifikasi  model  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine, dilanjutkan  dengan  penerapan  teknik  optimasi  data  imbalance  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  data,  serta evaluasi  menggunakan  metrik  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score.  Berikut  ini  adalah  tahapan  penelitian  yang dilakukan oleh penulis dalam penelitian ini.
Data Collecting Data Preprocessing Klasifikasi Model Naïve Bayes Classifier Support Vector Machine Optimasi Data Imbalance

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7517

## 2.1 Data Collection
Data collection adalah proses pengumpulan informasi atau data dari berbagai sumber yang relevan dengan tujuan penelitian  atau  analisis  yang  sedang  dilakukan.  Pengambilan  data  dari  Twitter  melibatkan  proses  ekstraksi informasi  mengenai pengguna dan tweet dari platform tersebut, dengan  menggunakan kata kunci spesifik  [15]. Ekstraksi  data  ini  dilakukan  melalui  pemanfaatan  Application  Programming  Interface  (API).  Dataset  pada penelitian  ini  diperoleh  melalui  penerapan  teknik  scrapping  dengan  menggunakan  kata  kunci  "Rohingya". Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  memanfaatkan  teknik  scrapping  data,  menggunakan  library  tweet  harvest yang  tersedia  dalam  bahasa  pemrograman  python.  Data  yang  terkumpul  sebanyak  3350  data.  Dataset  tersebut kemudian dilakukan  preprocessing,  yakni  membersihkan data,  menghapus karakter yang tidak perlu, pelabelan data.

## 2.2 Preprocessing
Preprocessing adalah proses persiapan data yang dilakukan sebelum data tersebut diolah lebih lanjut atau dianalisis [16]. Tahapan ini sangat penting karena bertujuan untuk membersihkan dataset yang masih dalam keadaan tidak terstruktur.  Proses  ini  melibatkan  beberapa  tahapan  seperti  pembersihan  data,  case  folding,  tokenization, stopwords, dan stemming. Tujuan dari proses ini adalah menghasilkan dataset yang bersih, terstruktur, dan siap untuk analisis lebih lanjut. engan melakukan langkah-langkah tersebut, dataset menjadi lebih mudah dipahami dan diproses  oleh  model  analisis,  sehingga  memungkinkan  untuk  mendapatkan  wawasan  yang  lebih  akurat  dan informatif dari data yang ada.

## 2.3 Cleaning Data
Cleaning bertujuan untuk menghilangkan karakter atau simbol seperti tautan URL, nama pengguna atau  mention (@username), hashtag (#), retweet, dan emotikon dari teks. Setelah proses cleaning dilakukan, kalimat menjadi lebih bersih tanpa adanya emotikon, sehingga memudahkan dalam proses analisis data dan pemrosesan lanjutan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Cleaning Data Tweet Cleaning Data
Kebencian  terhadap  pengungsi  Rohingya  ini  banyak  terjadi  karena misinformasi dan propaganda. Ada beberapa kebohongan, misinformasi,  dan  berita  aneh  yang  aku  temui  dan  bisa  diverifikasi kebenarannya.  Jika  ada  yang  menyerukan  kebencian  terhadap Rohingya, bisa pake rujukan ini 🧵🧵
Kebencian terhadap pengungsi Rohingya  ini  banyak  terjadi  karena Ada beberapa    berita aneh  aku temui bisa      Jika  ada      kebencian  terhadap Rohingya bisa pake rujukan ini
Apakah  benar  pengungsi  Rohingya  tidak  tahu  terima  kasih?  Tidak juga.  Berkali-kali  mengucapkan  terima  kasih  karena  bantuan  orang Indonesia.  Anggapan  tidak  berterima  kasih  ini  perlu  jelas,  karena tuduhannya  kepada  seluruh  pengungsi.  https://t.co/JenbhCZLHM https://t.co/K1un8MLdOw https://t.co/jCw2kusFBD
Apakah  benar  pengungsi  Rohingya tidak  tahu  terima  kasih  Tidak  juga terima  kasih  karena  bantuan  orang Indonesia  Anggapan  tidak  berterima kasih  ini  perlu  jelas  karena    kepada seluruh pengungsi

## 2.4 Case Folding
Case folding adalah proses mengubah semua teks dalam dokumen menjadi huruf  kecil karena tidak semua teks konsisten dalam penggunaan huruf kapital. Proses ini memperhatikan sensitivitas terhadap huruf besar dan kecil. Berikut adalah hasil tahapan case folding yang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Case Folding
Twitter Case Folding Kebencian  terhadap  pengungsi  Rohingya  ini  banyak terjadi karena    Ada beberapa    berita aneh  aku temui bisa   Jika ada   kebencian terhadap Rohingya bisa pake rujukan ini kebencian  terhadap  pengungsi  rohingya  ini  banyak terjadi karena    ada beberapa    berita aneh  aku temui bisa   jika ada   kebencian terhadap rohingya bisa pake rujukan ini
Apakah  benar  pengungsi  Rohingya  tidak  tahu terima kasih Tidak juga   terima kasih karena bantuan orang Indonesia  Anggapan  tidak  berterima  kasih  ini  perlu jelas karena  kepada seluruh pengungsi
Apakah  benar pengungsi  Rohingya tidak tahu terima kasih Tidak juga   terima kasih karena bantuan orang Indonesia  Anggapan  tidak  berterima  kasih  ini  perlu jelas karena  kepada seluruh pengungsi

## 2.5 Tokenizing Data
Setelah  proses  pembersihan,  tahapan  selanjutnya  adalah  tokenizing.  Pada  tahap  ini,  data  akan  diproses  dengan menghilangkan  tanda  baca  sehingga  menghasilkan  kumpulan  kata  atau  kalimat  yang  berdiri  sendiri.    Berikut adalah hasil tahapan tokenizing yang dapat dilihat pada tabel 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7517
Tabel 3 . Tokenzing Data
Tweet Tokenization kebencian  terhadap  pengungsi  rohingya  ini banyak  terjadi  karena      ada  beberapa       berita aneh    aku  temui    bisa      jika  ada      kebencian terhadap rohingya bisa pake rujukan ini ['kebencian',  'terhadap',  'pengungsi',  'rohingya',  'ini', 'banyak', 'terjadi', 'karena', 'ada', 'beberapa', 'berita', 'aneh', 'aku',  'temui',  'bisa',  'jika',  'ada',  'kebencian',  'terhadap', 'rohingya', 'bisa', 'pake', 'rujukan', 'ini'] Apakah  benar  pengungsi  Rohingya  tidak  tahu terima  kasih  Tidak  juga      terima  kasih  karena bantuan  orang  Indonesia  Anggapan  tidak berterima  kasih  ini  perlu  jelas  karena    kepada seluruh pengungsi ['apakah',  'benar',  'pengungsi',  'rohingya',  'tidak',  'tahu', 'terima',  'kasih',  'tidak',  'juga',  'terima',  'kasih',  'karena', 'bantuan', 'orang', 'indonesia', 'anggapan', 'tidak', 'berterima',  'kasih',  'ini',  'perlu',  'jelas',  'karena',  'kepada', 'seluruh', 'pengungsi']

## 2.6 StopWord
Tahapan stopword bertujuan untuk menghilangkan kata-kata umum yang sering muncul dalam jumlah besar dan tidak memiliki makna penting. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma daftar kata bantu untuk menghapus  kata-kata  yang  kurang  relevan,  atau menggunakan  daftar  kata  penting  untuk  menyimpan  kata-kata yang signifikan. Berikut adalah hasil tahapan stopword yang dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Stop Word Tweet StopWord ['kebencian',  'terhadap',  'pengungsi',  'rohingya',  'ini', 'banyak',  'terjadi',  'karena',  'ada',  'beberapa',  'berita', 'aneh',  'aku',  'temui',  'bisa',  'jika',  'ada',  'kebencian', 'terhadap', 'rohingya', 'bisa', 'pake', 'rujukan', 'ini'] ['kebencian',  'terhadap',  'pengungsi',  'rohingya', 'banyak',  'terjadi',  'karena',  'ada',  'beberapa',  'berita', 'aneh',  'temui',  'bisa',  'jika',  'ada',  'kebencian', 'terhadap', 'rohingya', 'bisa', 'pake', 'rujukan'] ['apakah', 'benar', 'pengungsi',  'rohingya', 'tidak', 'tahu', 'terima',  'kasih',  'tidak',  'juga',  'terima',  'kasih',  'karena', 'bantuan',  'orang',  'indonesia',  'anggapan',  'tidak', 'berterima', 'kasih', 'ini', 'perlu', 'jelas', 'karena', 'kepada', 'seluruh', 'pengungsi'] ['apakah', 'benar', 'pegungsi', 'rohingya', 'tidak', 'tahu', 'terima',  'kasih',  'tidak',  'terima',  'kasih',  'karena', 'bantuan',  'orang',  'indonesia',  'anggapan',  'tidak', 'berterima',  'kasih',  'perlu',  'jelas',  'karena',  'kepada',
'seluruh', 'pengungsi']

## 2.7 Stemming
Dalam  proses  stemming,  setiap  kata  akan  diubah  menjadi  bentuk  dasarnya  dengan  menghilangkan  imbuhan. Stemming  yang  digunakan  untuk  melakukan  stemming  adalah  library  sastrawi.  Berikut  adalah  hasil  tahapan stemming yang dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Stemming Tweet Stemming Data ['kebencian',  'terhadap',  'pengungsi',  'rohingya',  'banyak', 'terjadi',  'karena',  'ada',  'beberapa',  'berita',  'aneh',  'temui', 'bisa',  'jika',  'ada',  'kebencian',  'terhadap',  'rohingya',  'bisa', 'pake', 'rujukan'] benci hadap ungsi rohingya banyak jadi karena ada  beberapa  berita  aneh  temu  bisa  jika  ada benci hadap rohingya bisa pake rujuk ['apakah', 'benar', 'pegungsi', 'rohingya', 'tidak', 'tahu', 'terima', 'kasih',  'tidak',  'terima',  'kasih',  'karena',  'bantuan',  'orang', 'indonesia',  'anggapan',  'tidak',  'berterima',  'kasih',  'perlu', 'jelas', 'karena', 'kepada', 'seluruh', 'pengungsi'] apakah benar ungsi rohingya tidak tahu terima kasih  tidak  terima  kasih  karena  bantu  orang indonesia anggap tidak terima kasih perlu jelas karena kepada seluruh ungsi

## 2.8 Pelabelan Data
Pada tahap ini, dataset akan diberi label positif, dan  negatif. Penentuan label pada dataset dilakukan secara manual dengan memberi sentiment mengenai komentar yang ada di twitter. Berikut adalah hasil tahapan pelabelan data yang dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Pelabelan Data Tweet Pelabelan Data rohingya berita hidup damai indonesia Positif gimana  cara  supaya  sbg  rakyat  dengar amp dr rohingya segera keluar dr tanah indonesia  kayak  gerak  lambat  bahkan kes  mau  ulur  agar  ttp  biar  stay  sini sumpah  ngeri  bgt  makin  lama  makin bnyk jumlah Negatif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7517

## 2.9 Future Extraction  (TF – IDF)
Future Extraction atau Ekstraksi  fitur diartikan sebagai salah satu teknik yang sering digunakan untuk mengurangi kompleksitas data di mana data yang besar diubah menjadi fitur – fitur yang lebih sederhana namun tetap memiliki nilai informasi Penambahan fitur ini dapat secara signifikan meningkatkan kinerja model. Term Frequency (TF) dan Inverse Document Frequency (IDF) digunakan untuk menentukan rasio berapa kali suatu kata muncul dalam suatu dokumen dibandingkan dengan jumlah kata secara keseluruhan dalam dokumen tersebut
TF(t. d) = Jumlah kemunculan term t dalam dokumen d
Total jumlah term dalam dokumen d
(1)
TF mengukur seberapa sering suatu term muncul dalam suatu dokumen.

## 2.10 SMOTE
Teknik SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) merupakan salah satu strategi untuk menangani ketidakseimbangan kelas dalam dataset dengan menciptakan data sintetis untuk kelas yang kurang representatif [16].  Jumlah  data  sintetis  yang  dihasilkan  oleh  SMOTE  mungkin  tidak  selalu  sama  dengan  jumlah  awal  data minoritas.  Proses  ini  membantu  meningkatkan  jumlah  sampel  dalam  kelas  minoritas,  menyetarakan pengelompokan  kelas,  dan  meminimalkan  dampak  ketidakseimbangan  pada  kinerja  model  klasifikasi  [17]. Penggunaan  SMOTE  menjadi  relevan  dalam  berbagai  konteks  analisis  data,  khususnya  ketika  kelas  minoritas memiliki representasi  yang terbatas dan dibutuhkan pendekatan oversampling untuk  meningkatkan akurasi dan ketepatan model [18].

## 2.11 Klasifikasi Model
Klasifikasi  model  adalah  representasi  matematis  dari  cara  sebuah  sistem  memisahkan  atau  mengklasifikasikan data ke dalam kategori atau kelas yang berbeda berdasarkan fitur-fitur yang diberikan. Algoritma Naive Bayes dan Support  Vector  Machine  adalah  dua  pendekatan  yang  umum  digunakan.  Keduanya  sering  digunakan  dalam machine  learning  karena  efisiensi  dan  keandalannya  [19].  Tujuan  utama  dari  model  klasifikasi  adalah  untuk menghasilkan prediksi yang akurat dan konsisten untuk data baru.

## 2.12 Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) merupakan suatu metode klasifikasi yang berfungsi memisahkan data ke dalam beragam  kelas  dengan  mencari  hiperplane  optimal  yang  memaksimalkan  jarak  antara  kelas-kelas  tersebut. Algoritma  SVM  efektif  untuk  menyelesaikan  permasalahan  klasifikasi  biner  (dua  kelas)  atau  multikelas  [20]. Tujuannya adalah untuk menemukan batas keputusan yang optimal yang memisahkan data sebaik mungkin. SVM dapat  bekerja  dengan  baik  dalam  ruang  fitur  berdimensi  tinggi  dan  sangat  efektif  dalam  menangani  data  yang kompleks. Berikut gambar ilustrasi SVM.

## 2.13 Naïve Bayes Classifier
Naive  Bayes  classifier  adalah  algoritma  klasifikasi  yang  didasarkan  pada  teorema  Bayes  dengan  asumsi independensi antara fitur-fitur yang diberikan. Ini adalah pendekatan yang cepat dan sederhana untuk klasifikasi yang sering digunakan dalam pemrosesan teks, klasifikasi email spam, dan sistem rekomendasi [15]. Naive Bayes memprediksi kelas atau label untuk data baru dengan menghitung probabilitas kelas berdasarkan distribusi fitur- fitur yang diamati. Meskipun sederhana, Naive Bayes dapat memberikan hasil yang baik dalam banyak situasi dan sering digunakan sebagai baseline untuk membandingkan kinerja model klasifikasi yang lebih kompleks.
P(X│Y)=(P(Y│X).P(X))/(P(Y))
(2)
Rumus  diatas  merupakan  landasan  dari  algoritma  klasifikasi  Naive  Bayes.  Dalam  konteks  ini,  P(X│Y) adalah probabilitas kejadian X terjadi jika kejadian Y telah diamati. Ini dihitung dengan mengalikan probabilitas kejadian  Y  terjadi  jika  kejadian  X  telah  diamati  (P(Y│X))  dengan  probabilitas  prior  kejadian  X  (P(X)),  dan kemudian dibagi dengan probabilitas  prior kejadian Y (P(Y)). Probabilitas kondisional, P(Y│X), menunjukkan seberapa mungkin kejadian Y terjadi jika X telah diamati, sementara P(X) adalah seberapa sering X terjadi secara umum.  P(Y)  mewakili  seberapa  sering  kejadian  Y  terjadi  tanpa  mempertimbangkan  X.  Dengan  menggunakan rumus ini, Naive Bayes dapat memperkirakan probabilitas kelas atau label berdasarkan fitur-fitur yang diamati, meskipun  dengan  asumsi  bahwa  fitur-fitur  tersebut  adalah  independen  satu  sama  lain.  Meskipun  sederhana, metode ini sering digunakan dalam klasifikasi teks dan pengenalan pola dengan dataset besar.

## 2.14 Optimasi Data Imbalance
Optimasi Data Imbalance adalah proses penyesuaian atau penanganan ketidakseimbangan dalam distribusi kelas atau label pada dataset. Ini terjadi ketika satu kelas atau label memiliki jumlah contoh yang jauh lebih banyak atau lebih sedikit dibandingkan dengan kelas atau label lainnya dalam dataset [18]. Optimasi Data Imbalance bertujuan untuk  meningkatkan  kualitas  model  pembelajaran  mesin  dengan  mengurangi  efek  dari  ketidakseimbangan tersebut.  Metode  SMOTE  (Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique)  digunakan  dalam  optimasi  untuk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7517
menyelaraskan  dataset  dengan  meningkatkan  jumlah  sampel  dalam  kelas  minoritas,  dalam  hal  ini,  sentimen negatif,  sehingga  jumlahnya  menjadi  sebanding  dengan  kelas  mayoritas,  yaitu  sentimen  positif.  Pada  awalnya, sentimen negatif hanya terdiri dari 1617 data, sementara sentimen positif memiliki 1733 data. Dengan menerapkan SMOTE, dilakukan pembuatan sampel sintetis baru untuk sentimen negatif. Teknik ini menciptakan sampel baru dengan cara memilih titik-titik data dalam kelas minoritas dan membuat sampel sintetis baru berdasarkan tetangga terdekat.  Dengan  demikian,  jumlah  sampel  dalam  kelas  minoritas  ditingkatkan  hingga  mencapai  jumlah  yang setara  dengan  kelas  mayoritas,  yaitu  1733.  Dengan  mengimbangi  jumlah  data  antara  kedua  kelas,  proses pembelajaran mesin dapat menjadi lebih seimbang dan model dapat memberikan prediksi yang lebih akurat, karena tidak ada bias yang diakibatkan oleh ketidakseimbangan kelas.

## 2.15 Evaluasi
Langkah  berikutnya  adalah  model  diuji  melalui  penerapan  teknik  K-fold  cross-validation,  di  mana  performa model dinilai berdasarkan metrik kesalahan untuk memperoleh tingkat akurasi. Penilaian kinerja model melibatkan penerapan matriks kebingungan untuk mendapatkan ukuran-ukuran seperti akurasi, presisi, recall, dan  f1-Score. Confusion matrix digunakan untuk menganalisis kinerja model pada setiap iterasi. Terdapat empat elemen utama dalam confusion matrix, yaitu True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN)  [21].  Komponen-komponen  ini  digunakan  untuk  menghitung  nilai-nilai  dalam  confusion  matrix  yang mencerminkan performa model dalam mengklasifikasikan data. Berdasarkan dari matriks kebingungan tersebut, dapat dihitung nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score dengan persaman berikut:
Akurasi = TP+TN TP+TN+FP+FN × 100% (3) Presisi = TP TP+FP (4) Recall = TP TP+FN (5) f1 − score = 2×Presisi×Recall Presisi×Recall (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Dataset  diperoleh  dari  pengguna  pada  media  platform  twitter  yang  digunakan  adalah  3350  tweet,  setelah  itu dilakukan tahap preprocessing teks pada dataset, pelabelan, dan klasifikasi model. Dalam data tersebut, terdapat 10  kata  dengan  frekuensi  tertinggi  dari  sentiment  berlabel  positif  dan  negatif,  antara  lain  "rohingya",  "ungsi", "indonesia",  "aceh",  "orang",  "mau",  "warga",  "buat",  "negara",  dan  "gak".  Untuk  visualisasi,  digunakan wordcloud untuk semua sentimen, serta wordcloud khusus untuk sentimen positif dan negatif. Berikut frekuensi kata yang sering muncul pada gambar 2.
Gambar 2. Frekuensi Kata
Dalam  penelitian  ini  memperoleh  pembagian  sentiment  yaitu  1733  data  sentimen  positif  dan  1617  data sentimen negatif sehingga terdeteksi ketidakseimbangan kelas, untuk mengatasinya diterapkan metode SMOTE untuk  menangani  perbedaan  jumlah  antar  kelas.  Perbandingan  antara  data  sebelum  penerapan  SMOTE  dapat dilihat pada gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7517
Gambar 3. Jumlah klasifikasi sentiment sebelum menggunakan SMOTE
Setelah  menerapkan  teknik  SMOTE,  terjadi  penyeimbangan  antara  jumlah  data  sentiment  positif  dan negatif  dalam  dataset,  dengan  masing-masing  sebanyak  1733  data.  Hal  ini  merupakan  langkah  penting  dalam mengatasi  masalah ketidakseimbangan kelas  yang dapat  memengaruhi kinerja  model dalam  melakukan analisis sentimen. Dengan adanya penyeimbangan ini, model dapat dilatih dengan lebih baik untuk mengenali pola-pola yang relevan dari kedua kelas sentiment, sehingga meningkatkan kemampuan model dalam mengklasifikasikan sentimen dengan lebih akurat. Berikut hasil setelah dilakukan optimasi SMOTE dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Jumlah klasifikasi sentiment sesudah menggunakan SMOTE

## 3.2 Tahap Visualisasi Word Cloud
Pengguna Word Cloud bertujuan untuk menampilkan dataset secara visual memungkinkan untuk mengidentifikasi data yang paling sering  muncul dalam dokumen.  Gambar 6 merupakan hasil  visualisasi  Word Cloud.  Dari hasil visualiasi pada Gambar 6 dapat dilihat bahwa kata yang berukuran besar mempunyai arti kata yang sering muncul yaitu rohingya.
1550 1600 1650 1700 1750 Positif Negatif 1733 1617 Jumlah Klasifikasi Sentimen Sebelum Optimasi SMOTE Sentiment 0 500 1000 1500 2000 Positif Negatif 1733 1733 Jumlah Klasifikasi Sentimen Sesudah Optimasi SMOTE Sentiment

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7517

## 3.3 Tahap Pengujian
Pada tahap ini, data yang telah melalui langkah-langkah pra-pemrosesan seperti pembersihan dan normalisasi akan diselidiki lebih lanjut menggunakan dua teknik analisis yang berbeda, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Naïve  Bayes.  SVM  memisahkan  data  ke  dalam  kelas-kelas  berbeda  dengan  mencari  hiperplane  terbaik  yang memaksimalkan  jarak antara kelas-kelas, sementara Naïve Bayes  memanfaatkan  teorema Bayes dengan asumsi independensi  antara  fitur-fitur  dalam  data  untuk  melakukan  klasifikasi.  Pembagian  data  menggunakan perbandingan 70% data training dan 30% data testing. Dalam tahap penguian yang akan dibandingkan yaitu nilai accuracy,  F1-score,  precision,  recall,  dan  confusion  matrix.  Setelah  penerapan  SMOTE,  terlihat  adanya peningkatan pada performa model SVM dalam hal akurasi yang meningkat menjadi 70%, namun terjadi penurunan pada recall menjadi 55%. Di sisi lain, model Naïve Bayes menunjukkan peningkatan yang lebih signifikan, dengan akurasi mencapai 76% dan recall sebesar 73%. Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan SMOTE efektif dalam meningkatkan  kinerja  model  Naïve  Bayes  dalam  mengatasi  ketidakseimbangan  kelas,  sementara  pengaruhnya terhadap performa model SVM relatif lebih terbatas. Berikut adalah hasil confusion matrix sebelum SMOTE yang dapat dilihat pada tabel 7, dan sesudah SMOTE pada tabel 8.
Tabel 7. Hasil Confusion Matrix Sebelum SMOTE Model Accuracy  Precision  Recall f1-score SVM 65% 64% 63% 63% Naïve Bayes 65% 61% 78% 68% Tabel 8. Hasil Confusion Matrix Sesudah SMOTE Model Accuracy  Precision Recall f1-score SVM 70% 75% 55% 63% Naïve Bayes 76% 74% 73% 74%
Confusion matrix  merupakan tabel yang digunakan untuk menilai performa dari suatu model klasifikasi. Tabel ini memperbandingkan prediksi yang dibuat oleh model dengan nilai aktual dalam data pengujian. Dalam penelitian ini, digunakan matriks 2x2 untuk evaluasi. Berikut hasil dari confusion matrix.
Gambar 6. Hasil Confusion Matrix Algoritma Support Vector Machine sebelum optimasi SMOTE
Pada gambar 6 menunjukkan  confusion matrix tersebut, terdapat 303 prediksi negatif yang benar dan 179 prediksi  positif  yang  salah  untuk  kelas  negatif.  Di  sisi  lain,  terdapat  170  prediksi  negatif  yang  salah  dan  353 prediksi positif yang benar untuk kelas positif. Ini menunjukkan kinerja model dalam mengklasifikasikan instance ke dalam kelas positif dan negatif, dengan beberapa kesalahan dalam prediksi kelas positif dan negatif.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7517
Hasil Confusion matrix pada gambar 7 sebelum menggunakan SMOTE pada algoritma SVM menunjukan kecenderungan  model  kurang  akurat  dalam  mengenali  sentiment  positif  terkait  rohingya.  Dengan  239  True Positives dan 87 False Negatives, model lebih sukses mengindentifkasi sentiment negative (286 True Negatives). Hasil ini menunjukkan bahwa model perlu melakukan peningkatan kemampuan model dalam mengenali sentiment positif.

## Gambar 8. Hasil Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes sebelum optimasi SMOTE
Pada gambar 8 confusion matrix tersebut, terdapat 280 prediksi positif yang benar (True Positives) dan 243 prediksi  negatif  yang salah (False Negatives) untuk kelas positif, sementara terdapat 105 prediksi  negatif  yang salah  (False  Positives)  dan  377  prediksi  negatif  yang  benar  (True  Negatives)  untuk  kelas  negatif.  Hal  ini memberikan  gambaran  tentang  kinerja  model  dalam  mengklasifikasikan  instance  ke  dalam  kelas  positif  dan negatif.

## Gambar 9. Hasil Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes sesudah optimasi SMOTE
Pada gambar 9 model memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam mengidentifikasi sentimen positif dengan 302  prediksi  positif  yang  benar  (True  Positives), namun  memiliki  tingkat  keakuratan  yang  lebih  rendah  dalam mengenali  sentimen  negatif,  dengan  182  prediksi  negatif  yang  benar  (True  Negatives).  Setelah  menerapkan SMOTE pada algoritma SVM, terjadi peningkatan dalam kemampuan  model untuk  mengenali  sentimen positif terkait  Rohingya.  Namun,  meskipun  demikian,  model  masih  cenderung  lebih  akurat  dalam  mengidentifikasi sentimen  negatif daripada positif. Dari 377 kasus negatif, 105 salah terklasifikasikan sebagai positif, sementara dari 280 kasus positif, 243 salah terklasifikasikan sebagai negatif.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  diatas  optimasi  dengan  metode  SMOTE  meningkatkan  performa  model  dalam memprediksi sentimen pada dataset yang digunakan. Sebelum optimasi, model Naive Bayes dan SVM memiliki akurasi yang relatif rendah, dengan cenderung melakukan kesalahan dalam memprediksi sentimen tertentu. Setelah dilakukan optimasi dengan SMOTE, terjadi peningkatan signifikan dalam nilai akurasi, precision, recall, dan f1- score  pada  kedua  model.  Meskipun  terjadi  peningkatan  performa  pada  kedua  model  setelah  optimasi  SMOTE, model SVM menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan model Naive Bayes. Dengan nilai akurasi mencapai 76%, precision 0.74, recall 0.73, dan f1-score 0.74, model SVM mampu memprediksi sentimen dengan lebih baik dan memiliki angka kesalahan yang lebih rendah dibandingkan dengan model Naive Bayes .

## REFERENCES
[1] A. Inayah and G. Karisma, “Respon Asean Terhadap Permasalahan Etnis Rohingya Di Myanmar,” J. Hub. Int. Indones.,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7517
vol. 4, no. 1, pp. 31–44, 2022.
[2] B. Budaya, “Dampak Kewarganegaraan Etnis Rohingya Di Myanmar Terhadap Pelanggaran Hak Asasi Manusia Dan Negara  Sekitar,”  J.  Ilm.  Huk.,  vol.  11,  no.  1,  pp.  106–120,  2018,  [Online].  Available: https://maksigama.wisnuwardhana.ac.id/index.php/maksigama/article/view/44
[3] D. G. S. Mangku, “Pemenuhan Hak Asasi Manusia Kepada Etnis Rohingya Di Myanmar,” Perspekt. Huk., vol. 21, no. 1, pp. 1–15, 2021.
[4] A. P.  Nardilasari, A.  L.  Hananto, S. S. Hilabi, T. Tukino, and B. Priyatna, “Analisis Sentimen Calon Presiden 2024 Menggunakan Algoritma SVM Pada Media Sosial Twitter,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 8, no. 1, p. 11, 2023, doi: 10.31328/jointecs.v8i1.4265.
[5] R. Maria, R. U. Umayah, S. Mahardinny, D. N. Kalana, and D. D. Saputra, “Analisis Sentimen Persepsi Masyarakat Terhadap Penggunaan Aplikasi My Pertamina Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Komput. Antart., vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2023, [Online]. Available:
https://ejournal.mediaantartika.id/index.php/jka/article/view/1%0Ahttps://ejournal.mediaantartika.id/index.php/jka/artic le/download/1/1
[6] C.  F.  Hasri  and  D.  Alita,  “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Support  Vector  Machine  Pada  Analisis Sentimen Terhadap Dampak Virus Corona Di Twitter,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 3, no. 2, pp. 145– 160, 2022.
[7] S. Styawati, A. R. Isnain, N. Hendrastuty, and L. Andraini, “Comparison of Support Vector Machine and Naïve Bayes on  Twitter  Data  Sentiment  Analysis,”  J.  Inform.  J.  Pengemb.  IT,  vol.  6,  no.  1,  pp.  56–60,  2021,  doi: 10.30591/jpit.v6i1.3245.
[8] Rina Noviana and Isram Rasal, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Dan Svm Untuk Analisis Sentimen Boy Band Bts Pada Media Sosial Twitter,” J. Tek. dan Sci., vol. 2, no. 2, pp. 51–60, 2023, doi: 10.56127/jts.v2i2.791.
[9] D.  Atmajaya,  A.  Febrianti,  and  H.  Darwis,  “Metode  SVM  dan  Naive  Bayes  untuk  Analisis  Sentimen  ChatGPT  di Twitter,” Indones. J. Comput. Sci., vol. 12, Aug. 2023, doi: 10.33022/ijcs.v12i4.3341.
[10]  I. S. K. Idris, Y. A. Mustofa, and I. A. Salihi, “Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Aplikasi Shopee Mengunakan Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM),”  Jambura  J.  Electr.  Electron.  Eng.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  32–35,  2023,  doi: 10.37905/jjeee.v5i1.16830.
[11]  T. T. Widowati and M. Sadikin, “Analisis Sentimen Twitter terhadap Tokoh Publik dengan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 11, no. 2, pp. 626–636, 2021, doi: 10.24176/simet.v11i2.4568.
[12]  Y. Ansori and K. F. H. Holle, “Perbandingan Metode Machine Learning dalam Analisis Sentimen Twitter,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 10, no. 4, p. 429, 2022, doi: 10.26418/justin.v10i4.51784.
[13]  Z.  Alhaq, A. Mustopa, S. Mulyatun, and J. D. Santoso, “Penerapan Metode Support Vector Machine  Untuk  Analisis Sentimen Pengguna Twitter,” J. Inf. Syst. Manag., vol. 3, no. 2, pp. 44–49, 2021, doi: 10.24076/joism.2021v3i2.558.
[14]  P. K. Sari and R. R. Suryono, “Komparasi Algoritma Support Vector Machine , Naïve,” J. Mnemon., vol. 2, no. 2, pp. 7–13, 2024.
[15]  K. S. Putri, I. R. Setiawan, and A. Pambudi, “Analisis Sentimen Terhadap Brand Skincare Lokal Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” Technol.  J. Ilm., vol. 14, no. 3, p. 227, 2023, doi: 10.31602/tji.v14i3.11259.
[16]  T. A. Dewi and E. Mailoa, “Perbandingan Implementasi Metode Smote Pada Algoritma Support Vector Machine (Svm) Dalam Analisis Sentimen Opini Masyarakat Tentang Mixue,” J. Indones.  Manaj. Inform. dan Komun., vol. 4, no. 3, pp. 849–855, 2023, doi: 10.35870/jimik.v4i3.289.
[17]  S. Rabbani, D. Safitri, N.  Rahmadhani,  A.  A. F. Sani,  and M.  K.  Anam, “Perbandingan  Evaluasi  Kernel SVM untuk Klasifikasi Sentimen dalam Analisis Kenaikan Harga BBM,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 3, no. 2, pp. 153–160, 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i2.897.
[18]  N. S. Ramadhanti, W. A. Kusuma, and A. Annisa, “Optimasi Data Tidak Seimbang pada Interaksi Drug Target dengan Sampling dan Ensemble Support Vector Machine,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 6, p. 1221, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020762857.
[19]  M. I. Fikri, T. S. Sabrila, Y. Azhar, and U. M. Malang, “Comparison of the Naïve Bayes Method and Support Vector Machine on Twitter Sentiment Analysis,” SMATIKA J. STIKI Inform. J., vol. 10, no. 2, pp. 71–76, 2020.
[20]  M. H. Wicaksono, M. D. Purbolaksono, and S. Al Faraby, “Perbandingan Algoritma Machine Learning untuk Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Review Female Daily,” eProceedings Eng., vol. 10, no. 3, pp. 3591–3600, 2023, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/20631/19944%0Ahttps://ope nlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/20631
[21]  A. F. Setyaningsih, D. Septiyani, and S. R. Widiasari, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen Masyarakat pada Twitter mengenai Kepopuleran Produk Skincare di Indonesia,” J. Teknol. Inform. dan Komput., vol. 9, no. 1, pp. 224–235, 2023, doi: 10.37012/jtik.v9i1.1409.