JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 75-80

## SENTIMEN ANALISIS TERHADAP PUAN MAHARANI SEBAGAI KANDIDAT CALON PRESIDEN 2024 BERDASARKAN OPINI TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN ADABOOST
Anggi Riantika Dewi 1 , Sri Diana 2 , Moch Alvi Fakhrezi 3 , Nana Awang 4 , Helmi Ma’arif 5 , Dedi Dwi Saputra 6 1,2,3,4,5,6 Jurusan Sistem Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Nusa Mandiri Jl. Kramat Raya No.18, RW.7, Kwitang, Kec, Senen. Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusu Ibukota Jakarta 10450
1 11220472@nusamandiri.ac.id
2 11220542@nusamandiri.ac.id
3 11220356@nusamandiri.ac.id 4 11220580@nusamandiri.ac.id
5 11220437@nusamandiri.ac.id
6 dedi.eis@nusamandiri.ac.id

## Abstrak
Indonesia  merupakan  negara  yang  menganut  sistem  demokrasi,  hal  ini  ditandai  dengan  diselenggarakannya  pemilihan  umum presiden dan  wakil  presiden. Publik  sangat  antusias  dengan  pencalonan  presiden 2024, tidak  hanya  di dunia  nyata,  bahkan  di dunia maya seperti Twitter pun masyarakat sangat antusias. Jumlah pengguna Twitter bisa digunakan untuk mengetahui sentimen masyarakat terkait pencalonan presiden 2024, untuk menentukan sentimen positif dan negatif sebuah tweet bisa dilakukan secara manual, namun jika dilihat dari jumlah penggunanya, opini yang dihasilkan juga besar. . Oleh karena itu diperlukan suatu mesin yang  dapat  menganalisis  tweet  dan  mengklasifikasikan  tweet  menjadi  sentimen  positif  dan  negatif  secara  otomatis.  Dalam penelitian ini, penulis melakukan analisis sentimen terhadap tanggapan warganet di media sosial Twitter terhadap ketua DPR Puan Maharani yang akan mencalonkan diri pada pemilihan wakil presiden Indonesia tahun 2024. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi algoritma Naïve Bayes dengan dan AdaBoost untuk mengklasifikasikan perspektif opini publik Twitter terkait pencalonan  presiden  Puan  Maharani.  Akurasi  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini  adalah  Naïve  Bayes  70.50%  dan  AdaBoost 68.40%.
Kata Kunci: AdaBoost, Naïve Bayes, Pemilihan Umum, Puan Maharani, Sentiment Analysis, Twitter.

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia adalah salah satu negara dengan  sistem demokrasi, yang  ditandai  dengan  pemilihan  umum  untuk  presiden  dan wakil  presiden.  Pada  tahun  2024  akan  menjadi  tahun  partai Demokrat  bagi  seluruh  rakyat  Indonesia  karena  masa  jabatan Presiden  dan  Wakil  presiden  Indonesia  pada  periode  2019  – 2024  berakhir  pada  pada  tahun  2024  [1].  Masyarakat  sangat berantusias  terhadap  pencalonan  presiden  2024  tidak  hanya didunia nyata,  tetapi didalam dunia  maya  seperti  Twitter  pun masyarakat sangat berantusias.
Twitter  dapat  dilihat  sebagai  platform  yang  menciptakan peluang besar bagi kandidat dan pengguna untuk mengeluarkan suara  mereka  ke  dunia.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk
menganalisis  dan  memahami  peran  twitter  dalam  mengukur opini masyarakat  terhadap  pertanyaan  kritis  siapa  kandidat terbaik untuk memimpin indonesia dalam lima tahun kedepan [1].  Salah  satu  grup opini media  sosial  yang  paling  banyak adalah  Twitter.  Didalam  twitter  setiap  ide  atau  pendapat diungkapkan  melalui  tweet.  Jumlah  pengguna  dan  pengikut karena kemudahan akses, singkatnya twitter mengkomunikasikan tujuan dan sasaran pengguna.  Salah satu media sosial paling populer, Twitter mampu mengungkapkan opini  objektif  tentang  topik  lain.  Twitter  adalah  media  sosial yang populer karena banyak pengguna media sosial memiliki Twitter,  dan  jumlah  total  pengguna  Twitter  adalah  328  juta pengguna [2]. Oleh karena itu peneliti mengambil informasi di Twitter  karena  pengguna  Twitter  bisa  dimanfaatkan  untuk
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 75-80
mengetahui  opini  publik  tentang  pencalonan  presiden  2024, menentukan  opini  positif  dan  negatif  sebuah  tweet  bisa dilakukan  secara  manual,  namun  dilihat  dari  banyaknya pengguna, opini juga terbentuk besar Jadi butuh  lebih banyak waktu dan tenaga. Oleh karena itu, diperlukan suatu mesin yang dapat menganalisis tweet dan secara otomatis mengkategorikan banyak  tweet  menjadi  sentimen  positif  dan  negatif,  karena menganalisis  tweet  secara  manual  sudah  tidak  efisien  lagi. Untuk membuat mesin yang dapat menganalisa tweet dapat.
Text mining adalah varian bidang penambangan data untuk menemukan  pola  ekstraksi  data  dalam database besar. Pengertian text mining hampir sama dengan data mining , tetapi letak perbedaan diantara kedua tersebut yang bisa dilihat jelas data  yang  digunakan.  Untuk text  mining ,  pengambilan  pola informasi  didapat  dari database tekstual  dan  data  bersifat Natural Laguange Processing atau dengan kata lain data yang akan  diambil  dalam  bentuk  teks  yang  dapat  dibaca  oleh manusia, namun untuk data mining pengambilan pola menarik dilakukan didata yang terstruktur [3].
Pada penelitian ini menggunakan algoritma klasifikasi yang disebut    algoritma  Naive  Bayes  dan  Adaboost.  Karena algoritma Naïve Bayes adalah cara yang cepat dan akurat untuk memproses  data  dalam  jumlah  besar. Sedangkan  algoritma AdaBoost  dipilih  karena   dapat  menghasilkan  model  prediksi dengan hasil tingkat AUC yang lebih tinggi.
Melihat  dari  latar  belakang  diatas,  perlu  dilakukan perancangan  analisis  sistem  sentimen  pada  pemilihan  calon presiden 2024. Analisis sentimen ini akan digolongkan menjadi 2  kelas  yaitu  positif  dan  negatif.  Pada  penelitian  ini  penulis melakukan  analisis  sentimen  tweet  warganet  media  sosial twitter  terhadap  ketua  DPR  Puan  Maharani  yang  akan mencalonkan diri pada pemilu capres cawapres Indonesia 2024, dan  melakukan  klasifikasi  dari  tweet  yang  berhastag @puanmaharani_ri.  Penelitian  ini  menggunakan  metode klasifikasi  algoritma  Naïve  Bayes  dan  AdaBoost  untuk mengklasifikasikan perspektif opini masyarakat twitter terkait pencalonan pilpres Puan Maharani.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  algoritma  yang  akan  digunakan  adalah algoritma  Naïve  Bayes  &  AdaBoost.  Algoritma  Naïve  Bayes dan  Adaboost  dirasa  cocok  untuk  menganalisis  sentimen dikarenakan algoritma ini bertujuan sebagai metode klasifikasi dalam kategori positif dan negatif.
Naïve  Bayes  adalah  pengklasifikasi  probabilistik  yang menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan  menjumlahkan frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  kumpulan  data  yang diberikan. [4]. Naïve Bayes adalah metode yang memanfaatkan probabilitas dan metode statistik yang diusulkan oleh ilmuwan Inggris  Thomas  Bayes.  Naïve  Bayes  merupakan  metode klasifikasi  yang  sangat  sederhana  dengan  mengasumsikan klasifikasi  atribut,  dengan  metode  Naïve  Bayes  yang  terlebih
dahulu mencari nilai probabilitas dan kemungkinan maksimum untuk setiap atribut pada setiap kelas. [5].
AdaBoost  adalah  algoritma  yang  menggunakan  bobot berbeda untuk melatih model pada set data yang berbeda. Ini membantu meningkatkan akurasi model dengan menyesuaikan seberapa  besar  pengaruh  yang  dimiliki  setiap  kumpulan data.[6]. AdaBoost  adalah  algoritma  yang  digunakan  dalam algoritme  boosting  untuk  meningkatkan  performa  model pembelajaran  mesin.  Algoritma  mengambil  sekumpulan  data pelatihan  dan  menghasilkan  model  yang  lebih  efektif  dengan menggunakan sejumlah model yang berbeda . [7] .
Berikut  diagram  proses  klasifikasi  Sentiment  Analysis  yang akan dibahas dalam metode penelitian ini:
Gambar 1. Diagram Proses Klasifikasi Sentiment Analysis

## 1. Pengumpulan Data
Hal  pertama  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah mengumpulkan  data  dengan  cara Crawling data. Crawling
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 75-80
merupakan  sebuah engine untuk  menelusuri  halaman website yang  memungkinkan  seseorang  mendapatkan  data  yang  ia inginkan pada suatu website tertentu [8]. Dalam penelitian ini, aplikasi  RapidMiner  akan  digunakan  untuk  penarikan  data dengan menggunakan koneksi koneksi ke akun twitter. Setelah menarik  data  melalui  RapidMiner  maka  data  tersebut  akan dilakukan  perlabelan  dengan  memberikan  label  berisi  nilai sentiment “Positif” atau “Negatif”. Hasil dari proses ini berupa format  csv  agar  setelahnya  dapat  dilakukan  ke  tahap preprocessing data.
Tabel 1. Contoh Dataset yang telah dilakukan Labeling
2. Preprocessing Data I
Tahap selanjutnya adalah melakukan text processing dengan  menggunakan Gata  Framework .  Tujuan  dari preprocessing  yaitu  untuk  menghapus  tanda  baca  yang  tidak diinginkan dari dataset, menghapus link url, tanda baca seperti (@, :, //) dan tanda baca lainnya, menyeragamkan huruf besar dan  kecil,  memeriksa  kesalahan  ejaan  untuk  memastikan kalimat yang dihasilkan terdiri dari kata – kata yang relevan dan mengubah  data  yang  tidak  terstruktur  menjadi  format  yang lebih terstruktur yang siap untuk diproses lebih lanjut.
3. Preprocessing Data II
Pada tahap ini pengaturan dan penggunaan preprocessing data dengan operator process, dokumen from data yang terdiri dari  beberapa proses  yang  bisa  dilakukan  pada  preprocessing text adalah Transform Case, Tokenize, Filter Token (by Length 4,25 ), Stemming, Stopwords.

## 4. SMOTE
Proses selanjutnya yaitu proses evaluasi dilakukan untuk melihar pengaruh SMOTE dalam mengatasi masalah data yang tidak  seimbang  dengan  cara  menambahkan  atau  mengurangi agar jumlah sample seimbang.

## Gambar 2. Operator SMOTE Upsamling
5. Cross Validation Berikutnya melakukan proses pengklasifikasian
algoritma Naïve Bayes, Cross Validation adalah salah satu cara resampling  data  yang  paling  banyak  digunakan  untuk memprediksi  kesalahan  dari  model  dan  mengatur  parameter dari model [9].
6. Hasil Prediction/Acuration
Mengevaluasi  dan  mengukur  keakurasian  dari  hasil tersebut.  Evaluasi  yang  dilakukan  adalah  dengan  pengujian performa  dan  akurasi  sehingga  dapat  menghasilkan  nilai accuracy, percision, recall dan AUC .
Tabel 2. Confusion Matrix
True  Positive merupakan  tupel  positif  didata  set  yang diklasifikasikan positif. True Negative merupakan tupel negatif didata  set  yang  diklasifikasikan  negatif. False Positive merupakan tupel positif didata set yang diklasifikasikan negatif sedangkan Flase  Negative merupakan  jumlah  tupel  negatif yang diklasifikasikan positif [10].
Accuracy adalah  total  nilai true  positive dan true  negative dibagi dengan jumlah keseluruhan data.
𝐴  = (𝑇𝑃  + 𝑇𝑁)
(𝑇𝑃  +  𝐹𝑃  +  𝐹𝑁  +  𝑇𝑁 Precision adalah presentase nilai truepositive dari seluruh nilai positif yang diprediksi.
𝑃  = (𝑇𝑃)
(𝑇𝑃  +  𝐹𝑃)
Recall adalah presentase prediksi positif dibandingkan dengan true positive.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 75-80
𝑅  =
(𝑇𝑃)
(𝑇𝑃  +  𝐹𝑁)
AUC memiliki nilai dengan antara yaitu 0,0 samapi 1,0 dengan tingkat keakuratan klasifikasi sebagai berikut [11]: 0,90 – 1,00 = Excellent Classification 0,80 – 0,90 = Good Classification 0,70 – 0,80 = Fair Classification 0,60 – 0,70 = Poor Classification
0,50 – 0,60 = Failur

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
1. Pembahasan
Pada penelitian ini menggunakan dataset dari akun twitter @puanmaharani_ri dengan jumlah 752 ulasan yang terdiri dari 358  ulasan  negatif  dan  394  ulasan  positif.  Setelah  dilakukan labeling  data  maka  akan  lanjut  dengan  menggunakan Gata Framework dengan melakukan pengaturan pada teknik seperti gambar dibawah ini:
Gambar 3. Tampilan Tools Gata Framework TextMining
Tabel 3. Hasil Preprocessing dengan menggunakan Gata Framewok
Gata  Framework  digunakan  karena  tweet  text  yang diambil  text  berbahasa  Indonesia  dan  hasil  keluarannya  akan digunakan di RapidMiner untuk pengujian

## Gambar 4. Proses Utama RapidMiner
Pada  gambar  5  operator  ” Read Excel”  berfungsi  untuk membaca  file  excel  hasil  dari  keluaran  twitter  yang  telah dipreprocessing  dengan  menggunakan Gata  Framework sebelumnya,  dan  dilakukan  ” Process  Documents ”  untuk melakukan preprocessing tahap kedua agar data benar – benar bisa  digunakan  untuk  ke  tahap  selanjutnya,  dan  ditahap selanjutnya menggunakan ” Cross
Validation ” dan ditambahkan  didalnya  operator  untuk klasifikasi  dan  evaluasi dari Sentiment Analysis.

## a.) Process Documents

## Gambar 5. Tahap Preprocessing I
Transform  Cases berfungsi  untuk  menyeragamkan tulisan  ke  bentuk lower  case atau upper  case. Proses Tokenize adalah cara memisahkan kata dalam dokumen, memotong  setiap  kata  menjadi  bagian  yang  lebih  kecil, dan  mengubah  huruf  menjadi  huruf  kecil.  Proses Filter Tokens (by Lenght 4,25) adalah untuk mengambil kata – kata  penting  atau  menghapus  kata  dengan  jumlah  huruf tertentu  melalui  fungsi tokens  (by  lenght) dengan parameter  min  chars  4  dan  max  chars  25. Stemming digunakan  untuk  pengubahan  kata  kedalam  bentuk root words (kata  dasar)  yang  menghilangkan  kata  imbuhan pada masing – masing kata sehingga menjadi kata dasar dan  menghapus  kata  yang  pengejaan  nya  kurang  tepat [12]. Stopwords untuk  menghapus  semua stopword atau kata yang kurang berpengaruh dalan penentuan sentiment didalam kata.
b.) Cross Validation
Cross  validation memiliki  dua  kolom  yaitu  tarining dan  testing.  Pada  kolom  training  terdapat  algoritma klasifikasi yang diterapkan yaitu Naïve Bayes, sedangkan dikolom testing terdapat Apply Model untuk menjalankan dan terdapat performance sebagai pengukur performa dari model Naïve Bayes seperti pada gambar dibawah ini:
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 75-80
Gambar 6. Validasi pengujian metode Naïve Bayes
Gambar 7. Validasi pengujian metode Naïve Bayes + AdaBoost
Pada  gambar  7  pada  pengujian  ini,  data  yang digunakan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan Adaboost.  Pada  pengujian  ini  menggunkan  data  yang sudah melalui tahap preprocessing. Data tersebut diambil dari  ” Read Excel”  dan  ” Process  Documents ”  untuk mengkonversi files menjadi  dokumen  dan  ” Cross Validation ”  yang  terdiri  dari  data  Training  dan  data Testing dan Operator AdaBoost yang didalamnya terdapat operator Naïve Bayes.
2. Hasil
Dalam  menerapkan  metode  Naïve  Bayes  dan  AdaBoost diperlukan tuning dan percobaan agar dapat mengoptimalisasi hasil menjadi lebih baik.
Tabel 4. Confusion Matrix Hasil Klasifikasi Algoritma True Positif True Negatif False Positif False Negatif Naïve Bayes 222 279 172 80 Naïve Bayes + SMOTE 230 324 164 70 NB + AdaBoost + SMOTE 249 290 145 104 Tabel 5. Hasil Accuracy, Percision, Recall dan AUC Algoritma Accuracy Percision Recall AUC Naïve Bayes 70.50% 73.34% 68.79% 0.625 Naïve Bayes + SMOTE 73.10% 76.11% 68.03% 0.677 NB + AdaBoost + SMOTE 68.40% 71.18% 63.22% 0.733
Dari  hasil  yang  ditampilkan  pada  table  5,  hasil  dari accuracy menggunakan algoritma Naïve Bayes yaitu 70.50%, Naïve Bayes dan SMOTE yaitu 73,10%, Naïve Bayes, SMOTE
dan  AdaBoost  68.40%.  Hasil  dari  precision  menggunakan algoritma Naïve Bayes yaitu 73.34%, Naïve bayes dan SMOTE 76.11%,  Naïve  bayes,  SMOTE  dan  AdaBoost  71.18%.  Hasil dari Recall menggunakan Algoritma Naïve bayes yaitu 68.79%, Naïve Bayes dan SMOTE 68.03%, Naïve bayes, SMOTE dan AdaBoost  63.22%.  Hasil  dari  AUC  menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes  yaitu  0.625,  Naïve  bayes  dan  SMOTE  0.677, Naïve bayes, SMOTE dan AdaBoost 0.733. Jadi dapat dilihat bahwa pengklasifikasian menggunakan algoritma Naïve bayes, SMOTE  dan  AdaBoost  memiliki  kinerja  baik  dengan peningkatan  AUC.  Yang  dimana  dengan  akurasi  68.40%, persisi 71.18%, Recall 63.22% dan AUC 0.733.

## IV. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  ,  upaya  untuk  mengetahui  pendapat publik  ,maka  dilakukan  pengamatan  berupa sentiment positif dan  negatif  yang  terdapat  pada  media  sosial  twitter  terhadap pencalonan  presiden  ketua  DPR  Puan  Maharani.  Untuk mempresentasikannya  maka  dilakukan  text  mining  dengan menggunakan  metode  algoritma  Naïve  Bayes  dan  AdaBoost untuk mengklasifikasikan label sentimen dari dataset, dari hasil pengujian  menunjukan  accuracy  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  yaitu  70.50%,  Naïve  Bayes,  SMOTE  dan AdaBoost  68.40%.  Hasil  dari  precision  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  yaitu  73.34%,  Naïve  bayes,  SMOTE dan  AdaBoost  71.18%.  Hasil  dari  Recall  menggunakan Algoritma  Naïve  bayes  yaitu  68.79%,  Naïve  bayes,  SMOTE dan  AdaBoost  63.22%.  Hasil  dari  AUC  menggunakan Algoritma Naïve Bayes yaitu 0.625, Naïve bayes, SMOTE dan AdaBoost  0.733.  dapat  disimpulkan  bahwa  menggunakan algoritma  Naïve  bayes,  SMOTE  dan  AdaBoost  memiliki kinerja  baik  dengan  peningkatan  AUC.  Yang  dimana  dengan akurasi 68.40%, persisi 71.18%, Recall 63.22% dan AUC 0.733.

## V. S ARAN
Untuk  memberikan  rekomendasi  yang  lebih  bermanfaat untuk  penelitian  lebih  lanjut,  disarankan  agar  di  masa mendatang  kami  menggunakan  kumpulan  data  yang  lebih kompleks  serta  meningkatkan  teknik  preprocessing  pada s temming yang  menghilangkan  kata  imbuhan  lebih  teliti  dan lebih baik lagi.

## R EFERENSI
[1] D.  A.  Vonega,  A.  Fadila,  and  D.  E.  Kurniawan, “Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Opini  Publik Atas  Isu  Pencalonan  Puan  Maharani  dalam  PILPRES 2024,” vol. 6, no. 2, 2022.
[2] S. Nurul, J. Fitriyyah, N. Safriadi, E. Esyudha, and P. #3, “JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive Bayes,” (Jurnal  Edukasi  dan  Penelit.  Inform. ,  vol.  5, no.  3,  pp.  279–285,  2019,  [Online].  Available:
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 75-80
http://dev.twitter.com.
[3] M. Kuliah, S. K. S. K. Jml, and M. Kuliah, “Program Studi  Teknik  Industri  Fakultas  Teknologi  Industri  - Universitas  Ahmad  Dahlan,” Dspace.Uii.Ac.Id ,  pp. 2019–2020, 2019, [Online]. Available: https://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/123456789/5 744/05. 1 bab 1.pdf?sequence=5&isAllowed=y
[4] E.  Manalu,  F.  A.  Sianturi,  and  M.  R.  Manalu,
“Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk
Memprediksi  Jumlah  Produksi  Barang  Berdasarkan Data  Persediaan  dan  Jumlah  Pemesanan  Pada  CV. Papadan Mama Pastries,” J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, pp. 16–21, 2017, [Online]. Available: https://ezp.lib.unimelb.edu.au/login?url=https://search .ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=ffh&AN= 2008-10-Aa4022&site=eds-live&scope=site
[5] R.  Y.  Hayuningtyas,  “Penerapan  Algoritma  Naïve Bayes untuk Rekomendasi Pakaian Wanita,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 18–22, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i1.4685.
[6] A.  Novandya et  al. ,  “Klasifikasi  Data  Cuaca  Dengan Optimasi  Decision  Tree  Berbasis  Particle  Swarm Optimization  Dan  Adaboost  Klasifikasi  Data  Cuaca Dengan  Optimasi  Decision  Tree  Berbasis  Particle Swarm,” 2017.
[7] E.  Listiana  and  M.  A.  Muslim,  “Prosiding  Seminar Nasional Teknologi dan Informatika, 2017 : Kudus, 25 Juli 2017,” Pros. SNATIF , no. 2015, pp. 875–881, 2017.
[8] F.  Ridho,  “Rancang  bangun  aplikasi  web  crawling untuk mencari harga barang termurah dari berbagai e- marketplace studi kasus: tokopedia, bukalapak, shopee,” Repository.Uinjkt.Ac.Id ,  2020,  [Online].  Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/12345678 9/56138%0Ahttps://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitst ream/123456789/56138/1/FARHAN RIDHO-FST.pdf
[9] S.  Hikmawan,  A.  Pardamean,  and  S.  N.  Khasanah, “Sentimen  Analisis  Publik  Terhadap  Joko  Widodo Terhadap  Wabah  Covid-19  Menggunakan  Metode Machine Learning,” vol. 20, no. 2, pp. 167–176, 2020.
[10] S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E.  Suryana, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus:  Universitas  Dehasen  Bengkulu),” J.  Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[11] A.  R.  Rozzaqi,  “Naive  Bayes  dan  Filtering  Feature Selection  Information  Gain  untuk  Prediksi  Ketepatan Kelulusan Mahasiswa,” J. Inform. UPGRIS , vol. 1, pp. 30–41, 2015.
[12] N.  R.  Wardani  and  A.  Erfina,  “Analisis  Sentimen Masyarakat  Terhadap  Layanan  Konsultasi  dokter Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , pp. 12–18, 2021.