## Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kasus Pembobolan Data Nasabah Bank BSI Pada Twitter Menggunakan Metode Random Forest Dan Naïve Bayes
Desti Mualfah 1 , Ananda Prihatin 2 , Rahmad Firdaus 3 , Sunanto 4
1,2,3,4 Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau
1 destimualfah@umri.ac.id, 2 190401261 @umri.ac.id, 3 rahmadfirdaus @umr.ac.id, 4 sunanto @umri.ac.id

## Abstract
Recently, Indonesia has been shocked by the data breach case that hit Bank Syariah Indonesia (BSI) in May 2023. This case has attracted public reaction and attention, especially on Twitter social media, with various reaction and responses. Most of the  public  supports  the  system  improvement  efforts  carried  out  by  BSI,  but  quite  a  few  also  criticize  and  insult  the  bank because of the slow repair process carried out after their system was infiltrated by hackers. Therefore, this research aims to conduct sentiment analysis to determine the response of the Indonesian people regarding the case of customer data breach at BSI Bank, so that the community’s reactions and responses can be grouped into positive, negative or neutral responses.. To achieve this goal, the Naive Bayes and Random Forest methods were used, because these two methods have been widely used in text data classification and have a high level of accuracy. The dataset used consists of public responses on Twitter, which were  taken  through  a  crawling  process,  with  a total of  809  tweets.  The  results of  this  research  show  that  the  Naive  Bayes method has an accuracy rate of 81%, while the Random Forest method has an accuracy rate of 78%.
Keywords: sentiment analysis, random forest, naive bayes, BSI bank, twitter.

## Abstrak
Belakangan ini, Indonesia telah dihebohkan dengan adanya kasus pembobolan data yang menimpa Bank Syariah Indonesia (BSI) pada bulan Mei 2023. Kasus ini telah menarik perhatian masyarakat, terutama di media sosial Twitter , dengan berbagai macam reaksi dan tanggapan yang diberikan. Sebagian masyarakat mendukung upaya perbaikan sistem yang dilakukan oleh BSI,  namun  tidak  sedikit  juga  yang  mengkritik  dan  menghujat  bank  tersebut  karena  lambatnya  proses  perbaikan  yang dilakukan  setelah  sistem  mereka  disusupi  oleh hacker .  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis sentimen  guna  mengetahui  reaksi  dan  tanggapan  masyarakat  Indonesia  terhadap  kasus  pembobolan  data  nasabah  di  Bank BSI, sehingga reaksi dan tanggapan masyarakat tersebut dapat dikelompokkan kedalam tanggap yang bersifat positif, negatif, atau  netral.  Untuk  mencapai  tujuan  tersebut,  metode Naive Bayes dan Random  Forest digunakan, karena  kedua  metode  ini telah banyak digunakan dalam klasifikasi data teks dan memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Dataset yang digunakan terdiri dari tanggapan masyarakat di Twitter , yang diambil melalui proses crawling , dengan jumlah data mencapai 809 tweet . Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode Naive Bayes memiliki  tingkat  akurasi  81%,  sedangkan  metode Random Forest memiliki tingkat akurasi 78%.
Kata kunci: analisis sentimen, random forest, naive bayes, bank BSI, twitter
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  informasi  memiliki  dampak besar  terhadap  sektor  ekonomi,  budaya,  politik,  dan hukum.  Seiring  dengan  kemajuan  tersebut,  banyak orang  dapat  merasakan  manfaat  positifnya.  Namun, hal  ini  juga  berpotensi  menimbulkan  kejahatan  baru yang  dikenal  sebagai  kejahatan  dunia  maya  melalui internet. Ada individu yang memanfaatkan kelemahan dalam  keamanan  pemanfaatan  teknologi  informasi  di internet  sebagai  sarana  untuk  melakukan  kegiatan kriminal  kemudian  dikenal  dengan  istilah  kejahatan Siber.[1]
Di  Indonesia,  terdapat  beberapa  insiden  kejahatan  di dunia  maya  seperti  penyebaran  informasi  yang merusak  reputasi  atau  perilaku  tidak  pantas  melalui media  sosial,  penyalahgunaan  kartu  kredit,  pencurian data, manipulasi data dan pengiriman email yang tidak
diizinkan  yang  dilakukan  oleh  pelaku  dengan mengambil alih komputer pengembang.[2]
Baru-baru ini pada tanggal 08 Mei 2023, BSI menjadi salah  satu  target  utama.  Saat  ini,  bank  BSI  sedang menghadapi  masalah  pencurian  data  yang  dilaporkan oleh  jawaPos.com.  Pencurian  data  ini  dilakukan  oleh geng  hacker  bernama LockBit ,  kabarnya  data  yang dicuri  mencapai  1,5  TB.  Setelah  terjadi  kasus pencurian  data  nasabah  bank  BSI,  masyarakat  ramai memberikan  tanggapan  di platform komunikasi Twitter .  Tanggapan  tersebut  bisa  berupa  dukungan, kritik,  atau  protes  terhadap  masalah  ini. Twitter merupakan  media  komunikasi  yang  populer  dan banyak digunakan oleh masyarakat untuk berekspresi. Unggahan-unggahan  di Twitter disebut  dengan  istilah " tweet "  dan  digunakan  oleh  pengguna  lain  untuk menginformasikan bahwa mereka memiliki
pembaruan  terbaru,  mengungkapkan  pendapat,  atau mengikuti topik yang sedang populer.[3][4][5]
Untuk  menemukan  berbagai  pendapat  publik  tentang kasus  pembobolan  data  nasabah  Bank  BSI, Twitter dapat  menjadi  sumber  yang  baik.  Meskipun  pendapat yang  ditemukan  dapat  bervariasi  antara  positif  dan negatif,  hal  ini  dapat  menimbulkan  kekhawatiran. Oleh  karena  itu,  digunakan  solusi  berupa  metode Random Forest dan Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan  komentar  menjadi  positif,  netral, atau  negatif  dengan  tujuan  menganalisis  sentimen publik  terkait  pembobolan  data  nasabah  Bank  BSI. Algoritma  Random  Forest  merupakan  perkembangan dari  metode  CART  yang  menerapkan  teknik penggunaan bootstrap  aggregating ( bagging )  dan pemilihan  fitur  acak.[6]  Klasifikasi  Naive  Bayes merupakan suatu teknik dalam pembelajaran algoritma  data  mining  yang  didasarkan  pada  metode probabilitas dan statistika..[7][8]
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  [9]  dengan  judul “perbandingan  metode Random  Forest dan Support Vector  Machine pada  analisis  sentimen Twitter (studi kasus  :  kaburnya  selebgram  Rachel  Vennya  dari karantina)”,  dari  penelitian  tersebut  didapatkan  hasil Algoritme Random  Forest mendapatkan  hasil  yang lebih  optimal  dalam  melakukan  analisis  sentimen. Random  Forest  mencapai  nilai precision , recall , f1- score ,  dan  akurasi  sebesar  94%,  sedangkan  SVM mendapatkan  akurasi  sebesar  93%,  dengan  nilai  rata- rata  presisi  93%, recall 94%,  dan f1-score 93%. Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan bahwa  Random Forest  menghasilkan  kinerja  yang  lebih  baik dibandingkan dengan SVM.
Pada penelitian yang dilakukan oleh [10] dengan judul “Sentimen  Analisis  Pengguna Twitter pada Event Flash  Sale Menggunakan  Algoritma K-NN,  Random Forest ,  dan Naive  Bayes ”.  Diperoleh  hasil  bahwa metode Naive Bayes menunjukkan akurasi yang lebih tinggi  pada  kedua  sampel  data,  yaitu  83.53%  untuk kata  kunci  " flash  sale "  dan  81.48%  untuk  kata  kunci " flash  sale  shopee ".  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan  bahwa  metode  Naive  Bayes  mampu memberikan  akurasi  yang  lebih  baik  dalam  konteks klasifikasi Analisis Sentimen ini.
Konsep  dasar  dari  penelitian  sentimen  adalah  untuk mengidentifikasi  polaritas  teks  pada  dokumen  atau kalimat pendek dan mengklasifikasikannya berdasarkan  premis  ini.  Polaritas  sentimen  kemudian dikategorikan  sebagai  "positif",  "Negatif"  atau  "tidak memihak"  (netral).  Berdasarkan  adanya  masalah- masalah seperti uraian diatas. Hasil klasifikasi tersebut kemudian  dikategorikan  sebagai  positif,  negatif,  atau netral,  dan  selanjutnya  akan  dijadikan  sebagai parameter  untuk  menilai  seberapa  baik  atau  buruk pendapat  masyarakat  Indonesia  terkait  dengan pembobolan data nasabah Bank BSI tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Berdasarkan  paparan  dalam  pendahuluan,  berikut merupakan  metode  dan  tahapan  pada  penelitian  ini seperti pada gambar1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
2.1 Pengumpulan Data
Langkah  awal  dari  metode  penelitian  ini  adalah pengumpulan  data  yang  diperoleh  melalui  proses crawling pada platform media  sosial Twitter . Pencarian  data  dilakukan  dengan  kata  kunci  "BSI" dalam  rentang  waktu  antara  tanggal  13  Mei  2023 hingga  20  Juni  2023.  Proses crawling data  dilakukan dengan  menggunakan  Bahasa  pemrograman  Python melalui emulator Google Colab.
2.2  Pengolahan Data
Pengolahan  data  atau Pre-processing adalah  langkah dalam  proses  klasifikasi  dengan  tujuan  untuk membersihkan  serta  mempersiapkan  data  sehingga dapat  diolah  dengan  lebih  baik  pada  tahap  klasifikasi selanjutnya..[11][12]
Dalam  penelitian  ini,  pengolahan  data  dapat dilaksanakan dengan empat tahapan, yaitu:
1. Data Cleansing
Pada  langkah  ini  data  dibersihkan  dari noise seperti tanda  baca  dan  karakter  yang  tidak  berhubungan seperti  hastag,RT,  dan  karakter  yang  tidak  penting lainnya. Proses pembersihan data melibatkan penghapusan  teks  berisi  awalan  (Prefix),  tag  HTML, tanda  baca  ( Punctuation ),  dan  angka  menggunakan
ekspresi  reguler  (regex)[13][14].mengubah tweet dapat juga meningkatkan konsistensi data.
Contoh : "Tingkatkan lagi" menjadi "tingkatkan lagi". 2. Tokenizing
Tokenisasi  adalah  proses  yang  dilakukan  untuk memisahkan serangkaian kata dalam kalimat, paragraf,  atau  halaman  menjadi  token  atau  potongan kata tunggal, atau kata dasar ( temmed word ). [15][16]
Pada  langkah  ini  kalimat  atau  dokumen  di  potong menjadi bagian-bagian, dan. memisahkan frase,kata,simbol dan entitas penting lainnya
Contoh:  "Tingkatkan  lagi"  menjadi  "[tingkatkan, lagi]".
3. Remove Stopward
Penghapusan stopword adalah tahap dalam pengolahan teks yang bertujuan untuk menghilangkan kata-kata  yang dianggap  tidak  relevan  atau umumnya tidak  memberikan  kontribusi  signifikan  pada  hasil parsing. Langkah ini membantu meningkatkan akurasi dan  relevansi  analisis  dengan  membuang  kata-kata yang  umumnya  tidak  membawa  makna  khusus  atau informasi  penting.  [17].  Pada  langkah  ini  dilakukan penghapusan stopward atau kata-kata yang tidak unik didalam dokumen. contohnya seperti lata "oleh","pada","karena","di",  dll.  penghapusan  ini bertujuan  untuk  meningkatkan  kinerja  analisis sentimen.
Contoh : "Tingkatkan lagi" menjadi "[tingkatkan]". 4. Stemming
Pada tahap ini, dilakukan proses penguraian suatu kata menjadi  bentuk  kata  dasarnya.  Proses  ini  melibatkan penghilangan  awalan,  akhiran,  sisipan,  dan  konfiks (kombinasi  awalan  dan  akhiran).  Metode  stemming yang  diterapkan  adalah  stemming  Sastrawi,  sebuah stemmer  yang  merupakan  pengembangan  dari Algoritma  Nazief dan  Adriani.  Awalnya,  stemmer  ini dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP, namun  kemudian  berkembang  juga  dalam  bahasa pemrograman Python, Java, C, Go, Ruby . [18][19]
2.3 Labeling
Pada tahap ini data yang sudah diolah kita visualisasi dengan wordCloud ,  Wordcloud  adalah  suatu  sistem yang  dapat  memvisualisasikan  kata-kata  dengan menyoroti  frekuensi  penggunaan  kata  dalam  suatu teks tertulis. [20][21]. Wordcloud memberikan gambaran  visual  yang  ringkas  dan  menarik  tentang kata-kata  yang  paling  umum  dalam  teks.  Ini membantu dalam memahami tema, fokus, atau konten utama  dalam  teks  tersebut. Wordcloud juga  dapat berfungsi  sebagai  alat  komunikasi  yang  efektif  untuk menyampaikan  informasi  kepada  audiens  secara visual.
2.4  Implementasi Algoritma Random Forest
Tahap  Setelah  melakukan  analisis  sentimen,  yang melibatkan  pengolahan  data  yang  sudah  dilabel, langkah selanjutnya adalah melakukan
pengklasifikasian dengan menggunakan metode Random  Forest .  Algoritma Random  forest adalah sebuah  algoritma  gabungan  antara decision  tree dilakukan  dengan  cara  menggelompokkan  “ weak learners ”  bersama-sama  untuk  membentuk  “ strong learners ”  melalui  teknik  gabungan  ( ensemble techniques) [22] . Klasifikasi sentimen dengan menggunakan  metode Random  Forest melibatkan pembangunan  model ensemble  tree .  Setiap  decision tree yang dibangun dalam Random Forest dikonstruksi  menggunakan  subset  data  latih  yang berbeda.  Pada  setiap  pemisahan  (split)  dari  simpul ( node ),  digunakan  perhitungan  Gini  Index  dengan nilai terkecil dari setiap kelas untuk mendapatkan nilai gain terbesar.[23][24]

## 2.5 Implementasi Algoritma Naïve Bayes
Dalam  tahapan  pengklasifikasian  algoritma  Naive Bayes,  jumlah  kata  yang  muncul  pada  dataset  pada setiap kelas menjadi faktor penentu. Algoritma Naive Bayes  adalah  salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang sering digunakan dalam bidang Data Mining dan Text Mining .  [25][26].  Pada  waktu  sebelumnya,  teorema Naive  Bayes  digunakan  untuk  melakukan  estimasi peluang  dengan  memanfaatkan  probabilitas  dan statistik.  Algoritma  Naive  Bayes  memanfaatkan asumsi  yang  sangat  sederhana  (naif)  dan  bergantung pada  setiap  kondisi  atau  kejadian  secara  terpisah.  Ini merupakan  ciri  utama  dari  algoritma  Naive  Bayes. [27].  Data  yang  akan  diklasifikasikan  dengan algoritma Naive Bayes adalah data hasil preprocessing yang  sudah  diberi  label  sesuai  dengan  sentimen  dari opini. Proses pelabelan dilakukan secara manual untuk meningkatkan  keakuratan  analisis  sentimen.  Data  ini berupa teks yang akan dihasilkan dalam dua kategori, yaitu teks yang mengandung sentimen positif dan teks yang mengandung sentimen negatif.
2.6  Hasil
Tahap  yang  terakhir  yaitu  hasil,  dilangkah  ini didapatkan  hasil  berdasarkan  pengujian  yang  sudah dilakukan  dengan  metode Random Forest dan Naïve Bayes dan  selanjutnya  setelah  itu  dapat  dilakukan evaluasi  klasifikasi Random Forest dan Naïve Bayes dengan melakukan pengujian nilai akurasi.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Bagian  ini  menjelaskan  alur  penelitian  mulai  dari pengumpulan dataset hingga evaluasi hasil performa
3.1  Pengumpulan Data
Proses  mendapatkan  data  opini  masyarakat Twitter melalui Twitter dengan  bantuan  kata  kunci  berupa hastag    yaitu  #BSI,”BankSyariahIndonesia”  dan mendapatkan data sebanyak 809 tweet dari tanggal 08 Mei 2023 hingga 1 bulan kebelakang  yang kemudian data  tersebut  di  simpan  kedalam  format  . csv ,
ditampilkan pada gambar hasil scraping data dibawah ini :
Gambar 1. Hasil Crawling Data
3.2 Prepocesing Data
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  hasil  yang  didapatkan dari data tweet kasus pembobolan  data nasabah bank BSI  sebanyak  809 tweet ,  yaitu    sentimen  netral sebesar  55,4  %  ,  sentimen  positif  sebesar  14,8%  dan sentimen negatif sebesar 29,8%.
Gambar 2. Diagram Perbandingan Sentimen
1) Case Folding
Case folding adalah tahapan dalam pemrosesan teks di mana  semua  huruf  yang  berada  dalam  teks  akan diubah  menjadi  huruf  kecil  ( lowercase )  atau  huruf besar  ( uppercase )  untuk  mencapai  konsistensi  dalam teks.
Gambar 3. Hasil Case Folding 2) Stopword Removal
Stopword  removal (penghapusan stopword )  adalah proses  dalam  pemrosesan  teks  di  mana  kata-kata umum  yang  memiliki  sedikit  atau  tanpa  nilai informasi  atau  kontribusi  dalam  analisis  teks dihilangkan dari teks yang sedang diproses. Stopwords merupakan  kata  yang  sangat  sering  ditemukan  dalam teks.
Gambar 4. Hasil Stopword Removal

## 3) Tokenizing
Tokenizing adalah  proses  dalam  pemrosesan  teks  di mana teks atau kalimat dipecah menjadi unit-unit yang lebih  kecil  yang  disebut  " token".  Token bisa  berupa kata, frasa, simbol, atau entitas lainnya yang memiliki makna dalam konteks tertentu.
Gambar 5. Hasil Tokenizing
4) Steamming
Stemming adalah  proses  dalam  pemrosesan  teks  di mana  bentuk  dasar  ( root )  suatu  kata  diambil  dengan menghapus  afiks  atau  akhiran  kata.  Tujuan  dari tahapan stemming adalah  mengurangi  kata  yang berasal dari bentuk yang sama sehingga mereka dapat dianggap sebagai satu kesatuan atau representasi yang sama.
Gambar 6. Hasil 1 Steamming Gambar 7. Hasil 2 Steamming

## 3.3 Labeling
Pada tahap ini data yang sudah diolah kita visualisasi dengan wordCloud , wordcloud yaitu  visualisasi  data yang  digunakan  untuk  memvisualisasikan  frekuensi kata  dalam  teks. Wordcloud menampilkan  kata-kata yang paling sering muncul dalam teks dengan ukuran yang  berbeda,  di  mana  ukuran  kata-kata  tersebut mencerminkan frekuensinya.
Gambar 8. Hasil WordCloud Sentimen Positif Gambar 9. Hasil WordCloud Sentimen Negatif
Gambar 10. Hasil WordCloud Sentimen Netral
3.4  Klasifikasi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Setelah  tahap  Labeling  selesai,  langkah  selanjutnya adalah melakukan pengklasifikasian. Dalam penelitian ini, pengklasifikasian dilakukan menggunakan Metode Naive  Bayes dan Random  Forest .  Evaluasi  hasil  dari algoritma Random  Forest dan Naïve  Bayes yang digunakan  mencakup  nilai precision,  recall,  f1-score , dan accuracy .
Gambar 11. Hasil Klasifikasi Naive Bayes
Gambar 12. Hasil Klasifikasi Random Forest
Berdasarkan  hasil  evaluasi Random  Forest yang ditunjukkan  pada  Gambar  13,  algoritma Random Forest memperoleh  nilai precision , recall , f1-score , dan akurasi sebesar 78%. Sementara itu, hasil evaluasi algoritme  Naïve  Bayes  yang  terlihat  pada  Gambar  12 menunjukkan nilai akurasi sebesar 81%.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  pada  algoritme Random Forest dan Naïve  Bayes ,  keduanya  menunjukkan kinerja  yang  sangat  baik  dalam  klasifikasi  sentimen Twitter  pada  studi  kasus  pembobolan  data  nasabah Bank  Syariah  Indonesia.  Namun,  algoritme Naïve Bayes memberikan hasil yang lebih unggul dibandingkan dengan algoritma Random Forest .

## Gambar  14. Diagram Sentimen
Pada  gambar  diatas  merupakan  gambar  diagram  dari data  yang  telah  diklasifikasi  menggunkan  kedua metode  tersebut,  diagram  sentimen  presentase  dari hasil  klasifikasi  metode Naïve  bayes  dan  random forest .  dapat  dilihat  pada  gambar  14  hasil  dari klasifikasi  menggunkan  metode naïve  bayes dan random  forset yaitu  sentimen  positif  sebesar  6,2%, sentimen  negatif  sebesar  33,33%  dan  sentimen  netral sebesar 60,5%.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  data  komentar  yang  diperoleh  dari Twitter tentang  kasus  pembobolan  data  nasabah  bank BSI  kecenderungan  komentar  berisi  komentar  netral. Dari  809 data  pengujian dalam  penelitian  ini, didapat 60,5%  komentar  deangan  sentimen  netral,  6,2% komentar  dengan  sentimen  positif  dan  33,33% komentar  dengan  sentimen  negatif.  Disini  dapat disimpulkan  bahwa  pengguna  media  sosial Twitter di Indonesia  bersikap  netral  terhadap  kasus  pembobolan data  nasabah  bank  BSI,  tetapi  lebih  banyak  yang mengkritik bank BSI mengenai kasus ini dibandingkan dengan yang membela bank BSI.
Hasil  pengujian  akurasi  menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  menghasilkan  sebesar  81%  dan  hasil Algoritma  Random  Forest  sebesar  78%,  berdasarkan hasil  tersebut  Algoritma naïve bayes lebih  optimal digunakan untuk kasus pembobolan data nasabah bank BSI  dimedia  sosial twitter dibandingkan  dengan algoritma random forest .

## Daftar Rujukan
[1] I. kadek odie kharisma Putra, I. made adi Darmawan, I. putu gede Juliana, and Indriyani, “Tindakan Kejahatan Pada Dunia Digital  Dalam  Bentuk  Phising,”  vol.  5,  no.  2,  pp.  77–83, 2022.
[2] T. Sutabri, “Analisis Kejahatan Carding Pada BNI 46,” vol. 2, no. 1, pp. 33–43, 2023.
[3] E.  R.  Lidinillah,  T.  Rohana,  and  A.  R.  Juwita,  “Analisis sentimen  twitter  terhadap  steam  menggunakan  algoritma logistic  regression  dan  support  vector  machine  Steam sentiment  analysis  using  logistic  regression  algorithm  and support  vector  machine,”  vol.  10,  pp.  154–164,  2023,  doi: 10.37373/tekno.v10i2.440.
[4] D.  Winarso,  Yanda  Noor  Yudha,  and  Syahril,  “Analisis Sentimen  Masyarakat  Pada  Twiter  Terhadap  Isu  Covid-19 Menggunakan Metode Lexicon Based,” J. Fasilkom , vol. 11,
no. 2, pp. 97–103, 2021, doi: 10.37859/jf.v11i2.2772.
[5] S.  Jurnalis  Pipin  and  H.  Kurniawan,  “Analisis  Sentimen Kebijakan MBKM Berdasarkan Opini Masyarakat di Twitter Menggunakan LSTM,” J. SIFO Mikroskil , vol. 23, no. 2, pp. 197–208, 2022, doi: 10.55601/jsm.v23i2.900.
[6] A.  Miftahusalam,    adinda  febby  Nuraini,  A.  A.  Khoirunisa, and  P.  Hasih,  “Perbandingan  Algoritma  Random  Forest  , Naïve  Bayes  ,  dan  Support  Vector  Machine  Pada  Analisis Sentimen  Twitter  Mengenai  Opini  Masyarakat  Terhadap Penghapusan Tenaga Honorer,” Semin.  Nas.  Off.  Stat.  2022 , pp. 563–572, 2022.
[7] P.  A.  Permatasari  and  L.  Jasa,  “Survei  Tentang  Analisis Sentimen Pada Media Sosial,” vol. 20, no. 2, 2021.
[8] R.  A.  Wildan,  R.  A.  Rajagede,  and  R.  Rahmadi,  “Analisis Sentimen  Politik  Berdasarkan  Big  Data  dari  Media  Sosial Youtube :  Sebuah  Tinjauan  Literatur,” Automata ,  vol.  2, 2021.
[9] P.  Wahyuningtias,  H.  W.  Utami,  U.  A.  Raihan,  and  H.  N. Hanifah,  “Comparison  Of  Random  Forest  And  Support Vector  Machine  Method  On  Twitter  Sentiment  Analysis (Case  Study:  Internet  Selebgram  Rachel  Vennya  Escape From Quarantine ),” vol. 3, no. 1, pp. 141–145, 2022.
[10]  A.  Wandani,  “Sentimen  Analisis  Pengguna  Twitter  pada Event  Flash  Sale  Menggunakan  Algoritma  K-NN  ,  Random Forest ,  dan  Naive Bayes,” vol.  5,  no.  September, pp. 651– 665, 2021.
[11]  D.  Mualfah,  Ramadhoni,  R.  Gunawan,  and  D.  Mulyadipa Suratno,  “Analisis  Sentimen  Komentar  YouTube  TvOne Tentang  Ustadz  Abdul  Somad  Dideportasi  Dari  Singapura Menggunakan Algoritma SVM,” J. Fasilkom , vol. 13, no. 01, pp. 72–80, 2023, doi: 10.37859/jf.v13i01.4920.
[12]  A. Arham, E. R. Swedia, M. Cahyanti, and M. R. D. Septian, “Implementasi  Sentiment  Analysis  Pada  Opini  Masyarakat Indonesia  Di  Twitter  Terhadap  Virus  Covid-19  Varian Omicron  Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes,  Decision  Tree, Dan  Support  Vector  Machine,” Sebatik ,  vol.  26,  no.  2,  pp. 565–572, 2022, doi: 10.46984/sebatik.v26i2.1961.
[13]  Ardiansyah, Adika Sri Widagdo, Krisna Nuresa Qodri, F. E. N.  Saputro,  and  Nisrina  Akbar  Rizky  P,  “Analisis  sentimen terhadap  pelayanan  Kesehatan  berdasarkan  ulasan  Google Maps menggunakan BERT,” J. Fasilkom , vol. 13, no. 02, pp. 326–333, 2023, doi: 10.37859/jf.v13i02.5170.
[14]  F.  Rizqi  Irawan,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Pengguna Gojek  Menggunakan  Metode  K-Nearset  Neighbors,” JIKO (Jurnal  Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  62–68, 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i1.4267.
[15]  Anief  Fauzan  Rozi  and  Agus  Sidiq  Purnomo,  “Analisis Sentimen  Untuk  Respon  Masyarakat  Terhadapa  Universitas (Studi Kasus : Universitas Mercu Buana Yogyakarta),” J. Inf. Syst. Artif. Intell. , vol. X, no. X, pp. 53–60, 2020.
[16]  G.  A.  Buntoro,  T.  B.  Adji,  and  A.  E.  Purnamasari, “Sentiment  Analysis  Twitter  dengan  Kombinasi  Lexicon Based dan Double Propagation,” Citee ,  no.  June, pp. 39–43, 2014.
[17]  A.  Rozaq,  Y.  Yunitasari,  K.  Sussolaikah,  E.  R.  N.  Sari,  and R.  I.  Syahputra, “Analisis  Sentimen Terhadap  Implementasi Program  Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka  Menggunakan Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighboars  Dan  Decision  Tree,” J. Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  2,  p.  746,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i2.3554.
[18]  S.  Nanda,  D.  Mualfah,  and  D.  A.  Fitri,  “Analisis  Sentimen Kepuasan  Pengguna  Terhadap  Layanan  Streaming  Mola Menggunakan  Algoritma  Random  Forest,” J.  Apl.  Teknol. Inf.  dan  Manaj. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  210–219,  2022,  doi: 10.31102/jatim.v3i2.1592.
[19]  L.  Ardiani,  H.  Sujaini,  and  T.  Tursina,  “Implementasi Sentiment  Analysis  Tanggapan  Masyarakat  Terhadap Pembangunan  di  Kota  Pontianak,” J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf. , vol. 8, no. 2, p. 183, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
[20]  E.  B.  Santoso  and  A.  Nugroho,  “Analisis  Sentimen  Calon Presiden  Indonesia  2019  Berdasarkan  Komentar  Publik  Di Facebook,” Eksplora Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 60–69, 2019, doi: 10.30864/eksplora.v9i1.254.
[21]  M. I. Putri and I. Kharisudin, “Penerapan Synthetic Minority Oversampling  Technique  (SMOTE)  Terhadap  Analisis Sentimen  Data  Review  Pengguna  Aplikasi  Marketplace
Tokopedia,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 5, pp. 759– 766, 2022, [Online]. Available:
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
[22]  J.  A.  Nursiyono  and  Q.  Huda,  “Analisis  Sentimen  Twitter Terhadap  Perlindungan  Data  Pribadi  Dengan  Pendekatan Machine Learning,” J. Pertahanan Bela Negara , vol. 13, no. 1, p. 1, 2023, doi: 10.33172/jpbh.v13i1.1877.
[23]  I.  N.  Arlan,  K.  Ardika,  and  I.  G.  Arta,  “Analisis  Sentimen Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Pelayanan  Masyarakat  Dengan Menggunakan  Algoritma  Random  Forest,”  vol.  1,  no. November, pp. 361–372, 2022.
[24]  R.  D.  Kartiko  and  K.  Umam,  “Implementasi  Machine Learning  pada  Alat  Pendeteksi  Benda  untuk  Penderita Tunanetra dengan Algoritma Random Forest,” vol. 2, pp. 40– 48, 2018.
[25]  D.  Darwis,  N.  Siskawati,  and  Z.  Abidin,  “Penerapan Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Analisis  Sentimen  Review Data Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, p. 131, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
[26]  T. Ernayanti, M. Mustafid, A. Rusgiyono, and A. R. Hakim, “Penggunaan  Seleksi  Fitur  Chi-Square  Dan  Algoritma Multinomial  Naïve  Bayes  Untuk  Analisis  Sentimen Pelangggan Tokopedia,” J. Gaussian , vol. 11, no. 4, pp. 562– 571, 2023, doi: 10.14710/j.gauss.11.4.562-571.
[27]  D.  Era,  S.  Andryana,  and  A.  Rubhasy,  “Perbandingan Algoritma  Naïve  Bayes  Dan  K-Nearest  Neighbor  pada Analisis  Sentimen  Pembukaan  Pariwisata  Di  Masa  Pandemi Covid 19,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 7, no. 1, pp. 263–272, 2023.