## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PELAYANAN SAMSAT DI TASIKMALAYA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

## A Gunawan, Gunawan, Ramdhan Saepul Rohman, Ratih Kartikasari
Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Sukabumi Jl Cemerlang No. 08 Sukakarya, Sukabumi a.gunawan.agn@bsi.ac.id

## ABSTRAK
Pelayanan publik merupakan aspek penting dalam memenuhi kebutuhan masyarakat, baik yang disediakan oleh lembaga pemerintah maupun lembaga swadaya masyarakat namun pelayanan publik selalu menjadi sorotan masyarakat akan pelayanan yang buruk. Penggunaan platform X memberikan kesempatan bagi masyarakat untuk memberikan  opini  terkait  pelayanan  publik,  seperti  layanan  Sistem  Administrasi  Manunggal  Satu  Atap (SAMSAT)  di  Kota  Tasikmalaya.  Analisis  sentimen  diperlukan  untuk  memahami  persepsi  umum  terhadap layanan ini, yang dapat dikategorikan sebagai positif, negatif, atau netral. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui  sentimen  masyarakat  terhadap  layanan  SAMSAT.  Metode  yang  digunakan  adalah  Naïve  Bayes Classifier dengan pengumpulan data dilakukan melalui crawling ulasan layanan SAMSAT dari pengguna X. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  Naïve  Bayes  memiliki  akurasi  sebesar  82,34%.  Prediksi  positif mencapai 91,40%, prediksi negatif 81,48%, dan prediksi netral 77,05%. Akurasi recall positif, negatif, dan netral berturut-turut  adalah  79,44%,  71,93%,  dan  91,84%. Temuan  ini  memberikan  pemahaman  lebih  dalam  tentang persepsi masyarakat terhadap layanan SAMSAT, yang dapat menjadi dasar untuk peningkatan kualitas layanan publik di masa depan.
Kata kunci : sentimen analisis, naive bayes, pelayanan samsat

## 1. PENDAHULUAN
Pelayanan publik mencakup semua layanan yang disediakan  oleh  suatu  negara  atau  pemerintah  untuk memenuhi  kebutuhan  masyarakat  setempat,  dan dilengkapi  dengan  segala  perangkat  dan  sarana  yang diperlukan,  termasuk  lembaga  pemerintah  dan organisasi  non-pemerintah.  Tujuannya  adalah  untuk menegakkan  peraturan  dan  menyediakan  berbagai jenis  barang  dan  jasa  kepada  masyarakat  dengan berbagai metode yang tersedia [1].
Namun, penyelenggaraan pelayanan publik oleh instansi pemerintah dalam berbagai aspek pelayanan, termasuk yang berkaitan dengan pemenuhan hak-hak sipil  dan  kebutuhan  dasar  penduduk,  masih  belum memenuhi  harapan  masyarakat  sesuai  dengan  yang diharapkan. Lembaga pelayanan publik, Ombudsman, mengkritisi  bahwa  kualitas  layanan  publik  di Indonesia masih jauh dari memuaskan, dari 188 negara Indonesia  berada  pada  urutan  ke  129.  Tanpa  adanya perbaikan  yang  signifikan,  target  negara  untuk mencapai  posisi  tujuh  besar  ekonomi  dunia  akan terancam. Hal ini mengidentifikasikan bahwa UU No 25 Tahun 2009 masih belum tercapai [2].
Salah  satu  pelayanan  publik  yang  terdapat  di Kota  Tasikmalaya  adalah  Sistem  Administrasi Manunggal Satu  Atap (SAMSAT)  yaitu suatu sistem administrasi  yang  terintegrasi  dengan  tujuan  untuk menyederhanakan,  mempercepat,  dan  meningkatkan efisiensi  dalam  pelayanan  kepada  masyarakat  terkait dengan  proses  pengurusan  dokumen  kendaraan bermotor.  SAMSAT  menyediakan  layanan  tersebut dalam  satu  gedung,  dengan  melibatkan  tiga  instansi yang  berperan,  yaitu  Badan  Pendapatan  Daerah (BAPENDA)  bertugas  sebagai  pengelola  pajak,
Kepolisian  bertanggung  jawab  dalam  identifikasi kendaraan  bermotor,  dan  Jasa  Raharja  sebagai penyedia layanan terkait [3].
Jumlah  kendaraan  yang  terus  bertambah membuat  samsat  harus  dapat  terus  berkomitmen meningkatkan mutu pelayanannya kepada masyarakat. Salah  satu  cara  untuk  mengukur  tingkat  kepuasan masyarakat terhadap pelayanan samsat adalah dengan mengetahui sentiment masyarakat itu sendiri terhadap pelayanan samsat.
Komentar  atau  opini  dari  individu  merupakan salah  satu  indikator  untuk  mengevaluasi  suatu  objek atau  peristiwa.  Dari  hasil  tersebut,  kita  dapat mengidentifikasi  langkah-langkah  selanjutnya  untuk meningkatkan kekurangan dan memperkuat kelebihan yang telah terungkap melalui beragam pendapat yang diberikan. Salah satu media sosial tempat masyarakat memberikan  pendapat,  mengkritisi  kebijakan,  dan lainnya  adalah  platform  X  (dahulu  twitter)  dengan jumlah  pengguna  di  Indonesia  pada  tahun  2024 mencapai 57,5% [4].
Media  sosial  X  memberikan  fasilitas  kpeada penggunanya  untuk  mengirimkan  komentar  yang dapat dibaca oleh pengguna X lainnya. Data komentar tersebut  dapat  diakses  menggunakan  Twitter  REST API    yang    disediakan  oleh    X  dengan  membuat permintaan ke X dan mendapatkan kunci API [4].
Analisis sentimen dari platform X tersebut dapat membantu  dalam  memperoleh  pemahaman  tentang pandangan umum, yang memungkinkan pengklasifikasian  opini  menjadi  kategori  layanan positif, negatif, atau netral terhadap pelayanan samsat.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem  Adminitrasi  Manunggal  Satu  Atap (SAMSAT)
Layanan  sstem  administrasi  satu  atap  untuk kendaraan bermotor atau sering disebut samsat adalah sebuah  sistem  yang  menyediakan  berbagai  jenis layanan, diantaranya pengesahan STNK, pembayaran PKB, dan SWKLLJ. Samsat Ini sering disebut sebagai tempat  pelayanan  penerima  pembayaran  pajak kendaraan  bermotor  yang  dilakukan  oleh  pemilik kendaraan setiap tahunnya[5].

## 2.2. PaltformX (Twitter)
witter,  salah  satu  platform  media  sosial  yang populer  di  Indonesia,  tidak  hanya  berfungsi  sebagai wadah  untuk  mengekspresikan  perasaan,  tetapi  juga sebagai  sarana  untuk  memberikan  saran  dan  kritik terhadap  suatu  objek,  layanan,  atau  kebijakan pemerintah.  Pengguna  Twitter  aktif  menyampaikan pendapat  mereka  mengenai  berbagai  kebijakan,  yang kemudian  dapat  menjadi  topik  yang  sedang  tren  di platform tersebut[6].

## 2.3. Analisis Sentimen
Analisis sentiment merupakan sub-bidang penelitian  dalam  domain  text  mining  yang  mulai mendapat banyak perhatian sejak sekitar tahun 2013. Ini adalah bidang riset komputasional yang berkaitan dengan  analisis  opini,  sentimen,  dan  emosi  yang diekspresikan dalam bentuk teks. Tujuan dari analisis sentimen  adalah  untuk  mengekstrak  atribut  dan komponen  dari  suatu  objek  yang  telah  dikomentari dalam  setiap  dokumen  teks,  serta  untuk  menentukan apakah komentar tersebut bersifat positif, negatif, atau netral[7].  Analisis  sentimen  dimanfaatkan  untuk menggali informasi yang berharga dari data yang tidak terstruktur,  seperti  media  sosial  dan  sumber  data lainnya [8].

## 2.4. Algortima Naïve Bayes
Algoritma Naïve Bayes merupakan metode yang mengklasifikasikan  masalah  ke  dalam  kelas-kelas berdasarkan perbedaan dan kesamaan fitur, menggunakan statistik untuk memprediksi probabilitas  kelas.  Langkah-langkah  algortima  Naïve Bayes adalah sebagai berikut[9]:
a. Identifikasi kriteria yang relevan untuk digunakan dalam perhitungan Naïve Bayes, karena kriteria ini penting untuk pengumpulan data.
b. Persiapkan  data  yang  akan  digunakan  dalam perhitungan Naïve Bayes.
c. Buat  tabel  aturan  yang  mencakup  batasan  aturan dan data yang diambil dari data yang tersedia.
d. Buat  tabel  probabilitas  kemunculan  setiap  atribut dari semua kriteria yang ada.
e. Menghitung nilai likelihood ya dan likelihood tidak yang diperoleh dari tabel probabilitas kemunculan setiap nilai atribut.
Menghitung  probabilitas  dengan  melakukan normalisasi  terhadap  likelihood  dan  menggunakan
nilai probabilitas ini untuk menentukan hasil akhir dari perhitungan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes, apakah  layak  atau  tidak  berdasarkan  probabilitas  ya atau tidak.
Formula  yang  digunakan  dalam  algoritma  Naïve Bayes adalah sebagai berikut[9]:
(X|Y) = P(Y|X).P(X) P(Y) (1) Y : Data yang kelasnya belum diketahui X : Hipotesis bahwa data termasuk dalam suatu kelas tertentu P(X|Y)  : Probabilitas hipotesis X berdasarkan kondisi
Y (probabilitas posterior)
P(X) : Probabilitas hipotesis X (probabilitas prior) P(Y|X)  : Probabilitas Y berdasarkan kondisi hipotesis X
P(Y) : Probabilitas Y
Untuk  menentukan  kelas  yang  paling  cocok untuk  parameter  yang  akan  dianalisis  dalam  proses klasifikasi, penyesuaian dilakukan terhadap Algoritma Naïve Bayes dengan langkah-langkah sebagai berikut:
𝑃(𝐶|𝐹1 … 𝐹𝑛) = 𝑃( 𝐶 | 𝐹1 … 𝐹𝑛 ) 𝑃( 𝐶 | 𝐹1 … 𝐹𝑛 ) (2)
Variabel  C  dalam  persamaan  tersebut  dapat mewakili  kelas,  sedangkan  variabel  F1  ...  Fn digunakan  untuk  mewakili  fitur-fitur  penting  yang diperlukan  untuk  melakukan  klasifikasi.  Dengan demikian,  rumus  tersebut  menjelaskan  bahwa probabilitas  sebuah  sampel  dengan  karakteristik tertentu  masuk  ke  dalam  kelas  C  (posterior)  adalah hasil  dari  perkalian  antara  probabilitas  kelas  C sebelum  sampel  tersebut  dimasukkan  (prior),  dengan probabilitas  kemunculan  karakteristik  sampel  pada kelas  C  (likelihood),  kemudian  dibagi  dengan probabilitas  kemunculan  karakteristik  sampel  secara keseluruhan (evidence).
𝑃𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 = 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑥 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑒𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (3)

## 2.5. Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  untuk  menghitung  nilai akurasi,  metode  yang  digunakan  adalah  confussion matrix  yang  biasa  digunakan  untuk  menghitung  nilai akurasi pada data mining[10].
Tabel 1. Confusion Matrix Kelas Kelas Positif Kelas Negatif Prediksi Positif TP FN Prediksi Negatif FP TN Keterangan:
a. Hasil prediksi negatif, data asli negatif (FN)
b. Hasil prediksi positif, data asli negative (TN)
c. Hasil prediksi negative, data asli positif (FP)
d. Hasil prediksi positif, data asli positif (TP)
Selain  menghitung  nilai  akurasi,  juga  dilakukan pengukuran  kinerja  klasifikasi  menggunakan  kurva ROC  ( Receiver  Operating  Characteristics )  dengan teknik AUC ( Area Under Curve ).

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Data yang digunakan adalah data sekunder yang tersedia  di  platform  X.  Peneliti  mengumpulkan  data dengan  mengintegrasikan  Twitter  API  dan  Rapid Miner  untuk  melakukan crawling data  dari  media sosial  tersebut,  menggunakan  operator  pencarian Twitter di Rapid Miner.

## 3.2. Text Processing
Proses pre-processing teks  dalam  penelitian  ini melibatkan  serangkaian  tindakan  seperti tokenizing , case  folding ,  dan  penghapusan stopword yang bertujuan  untuk  membersihkan  dan  menyiapkan  data teks agar dapat diproses lebih lanjut dengan efisien dan akurat.
3.3. Klasifikasi
Sebelum Data sentimen diklasifikasikan berdasarkan  kategorinya  (kelas  sentimen)  untuk menentukan  polaritas  teks,  apakah  termasuk  dalam opini positif, negatif, atau netral. Data yang diperoleh dari crawling X harus melalui tahap pelabelan manual terlebih  dahulu  untuk  membentuk  dataset  latih  dan dataset  uji,  yang  digunakan  untuk  mengukur  akurasi dan hasil analisis sentimen.

## 3.4. Desain Model Naïve Bayes
Penerapan  metode  Naive  Bayes  pada  data sentimen  melibatkan  tahap  validasi  silang.  Tahap  ini merupakan  bagian  penting  dari  proses  pengujian  dan pelatihan  algoritma  Naive  Bayes,  yang  mencakup implementasi  model  dan  evaluasi  kinerja.  Setelah proses  pemodelan  selesai  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes,  dilakukan  perhitungan  nilai  akurasi, presisi, dan recall berdasarkan vektor kinerja dan Area Under Curve (AUC).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Data Tweets
Peneliti  mengambil  data  dengan  batas  jumlah rekord 1000, mulai dari tanggal 11 Mei 2023 hingga 20  Mei  2023,  dengan  kata  kunci  "samsat"  dalam bahasa  Indonesia,  dan  berhasil  mengumpulkan  967 data.  Untuk  kemudahan  pengelolaan,  data  disimpan dalam  format  file  Comma  Separated  Values  (CSV) pada perangkat.
Gambar 2. Hasil Crawling Data Sentimen
Labelling Pre Processing Tokenizing Case Folding Stopword Removal Naïve Bayes Pengumpulan Data Evaluasi

## 4.2. Pelabelan
Data yang telah diambil dari hasil crawling harus melalui tahap pelabelan manual terlebih dahulu untuk membentuk dataset latih dan dataset uji. Setelah proses pelabelan  dan  penghapusan  baris  yang  tidak  relevan secara  manual,  didapatkan  sebanyak  640  baris sentimen yang kemudian akan diproses menggunakan tahap pre-processing teks.

## Gambar 3. Pelabelan Data Sentimen

## 4.3. Tokenizing
Data  sentiment  yang  berupa  kalimat  utuh kemudian  dipisahkan  menjadi  kata-kata  individual melalui  proses  tokenizing.  Karakter  selain  huruf dianggap sebagai pemisah dan dihilangkan agar kata- kata dalam teks dapat dipertahankan.
Tabel 2. Proses Tokenizing Sebelum Sesudah yang dibayarkan masyarakat setiap tahun bersamaan pada saat melakukan perpanjangan Pajak Kendaraan Bermotor PKB di Kantor Bersama Samsat ‘yang’ ‘dibayarkan’
‘masyarakat’ ‘setiap’ ‘tahun’ ‘bersamaan’ ‘pada’ ‘saat’ ‘melakukan’ ‘perpanjangan’ ‘Pajak’ ‘Kendaraan’ ‘Bermotor’ ‘PKB’ ‘di’ ‘Kantor’ ‘Bersama’ ‘Samsat’

## 4.4. Case Folding
Data  sentimen  selanjutnya  dirubah  bentuk hurufnya  dari  kapital  menjadi  huruf  kecil.  Proses  ini bertujuan  supaya  proses  analisis  menjadi  lebih
konsisten sehingga dapat lebih meningkatkan akurasi analisis.
Tabel 3. Proses Case Folding Sebelum Sesudah ‘yang’ ‘dibayarkan’ ‘masyarakat’ ‘setiap’ ‘tahun’ ‘bersamaan’ ‘pada’ ‘saat’ ‘melakukan’ ‘perpanjangan’ ‘Pajak’ ‘Kendaraan’  ‘Bermotor’ ‘PKB’ ‘di’ ‘Kantor’ ‘Bersama’ ‘Samsat’ yang’ ‘dibayarkan’ ‘masyarakat’ ‘setiap’ ‘tahun’ ‘bersamaan’ ‘pada’ ‘saat’ ‘melakukan’ ‘perpanjangan’ ‘pajak’ ‘kendaraan’ ‘bermotor’ ‘pkb’ ‘di’
‘kantor’ ‘bersama’ ‘samsat’

## 4.5. Stopword Removal
Proses  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak berkontribusi  signifikan  pada  isi  dokumen  adalah langkah  penting  dalam  text  mining.  Kata-kata  yang termasuk dalam daftar stopword dihapus karena dapat mengganggu  proses  analisis.  Daftar  kata  yang  akan digunakan  untuk  tahap  penghapusan  stopword diperoleh dari sumber https://www.kaggle.com/datasets/oswinrh/indonesian -stoplist. Terdapat sebanyak 758 kata dalam daftar ini, yang  akan  mempermudah  proses  penghapusan stopword.
Tabel 4. Proses Stopword Removal Sebelum Sesudah ‘yang’ ‘dibayarkan’ ‘masyarakat’ ‘setiap’ ‘tahun’ ‘bersamaan’ ‘pada’ ‘saat’
‘melakukan’
‘perpanjangan’
‘Pajak’ ‘Kendaraan’  ‘Bermotor’ ‘PKB’ ‘di’ ‘Kantor’
‘Bersama’ ‘Samsat’
‘dibayarkan’  ‘masyarakat’ ‘bersamaan’ ‘ ‘perpanjangan’ ‘pajak’ ‘kendaraan’ ‘bermotor’ ‘pkb’‘kantor’ ‘bersama’ ‘samsat’

## 4.6. Klasifikasi Naïve Bayes
Data yang sudah dilakukan pembersihan melalui preprocessing  selanjutnya  diklasifikasikan  dengan mengimplementasikan algortima naïve bayes.
Gambar 4. Proses Klasifikasi
Proses  klasifikasi  pada  gambar  2  melalui serangkaian tahapan sebagai berikut:
a. Menggunakan operator Read CSV untuk membaca dataset penelitian dari file yang disebut Sentimen_Manual.csv.
b. Operator  ini  membaca  kumpulan  contoh  dari  file CSV yang berisi data dalam bentuk teks biasa.
c. Menetapkan peran atribut, yang menjelaskan cara operator  lain  memperlakukan  atribut  tersebut. Peran  defaultnya  adalah  biasa,  tetapi  atribut  lain
dapat  diberi  peran  khusus.  Berbagai  jenis  peran dijelaskan di parameter di bawah.
d. Menggunakan  operator  Nominal  To  Text  untuk mengubah  jenis  atribut  nominal  tertentu  menjadi teks.  Selain  itu,  operator  ini  memetakan  semua nilai atribut tersebut ke nilai string yang sesuai.
e. Melalui  operator  Process  Document  From  Data, menghasilkan  vektor  kata  dari  atribut  string.  Di dalamnya terdapat operator-operator Text Processing.
f. Menerapkan  algoritma  klasifikasi  Naive  Bayes, yang bertujuan untuk menempatkan data uji dalam kategori  yang  paling  tepat  berdasarkan  nilai probabilitas tertinggi. Dalam penelitian ini, data uji berupa  tweet  dokumenter,  dan  Naive  Bayes  akan menghasilkan prediksi sentimen dengan menggunakan  data  latih  yang  sebelumnya  telah dilabeli.
Operator  Apply  Model  digunakan  untuk menerapkan  model  yang  telah  dilatih  sebelumnya menggunakan  data  latih  pada  data  uji.  Tujuannya adalah untuk mendapatkan prediksi pada data uji yang belum memiliki label.
Gambar 5. Hasil Klasifikasi
Ket: Warna Hijau : Positif Warna Biru : Negatif
Dalam hasil klasifikasi sentimen yang ditunjukkan  pada  gambar  3,  terdapat  203  individu yang  mengungkapkan  sentimen  positif  dan  204 individu yang mengungkapkan sentimen negatif.

## 4.7. Evaluasi
Metode  Naive  Bayes  kemudian  dievaluasi melalui cross validation. Tahap ini merupakan bagian dari  proses  pengujian  dan  pelatihan  algoritma  Naive Bayes, yang melibatkan penerapan model dan evaluasi kinerja. Setelah proses pemodelan selesai menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,  nilai  akurasi, presisi,  recall,  dan  Area  Under  Curve  (AUC) dievaluasi berdasarkan vektor kinerja.
Gambar 6. Confusion Matrix
Hasil evaluasi akurasi sentimen Twitter terhadap layanan  SAMSAT  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes  menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  88,70%. Prediksi positif mencapai 93,60% sedangkan prediksi negatif  sebesar  83,82%.  Sementara  itu,  tingkat  recall positif  sebesar  85,20%  dan  tingkat  recall  negatif sebesar 92,93%.
Gambar 7. Nilai AUC
Nilai AUC untuk sentimen SAMSAT menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  menunjukkan hasil rata-rata mikro sebesar 0,891.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  klasifikasi  Algoritma  Naïve  Bayes menggunakan  RapidMiner  Studio  dengan  kata  kunci "samsat"  menunjukkan  bahwa  dari  203  tweet, pengguna  memberikan  sentimen  positif,  sedangkan 204  tweet  mengungkapkan  sentimen  negatif.  Ini menandakan bahwa respon pengguna Twitter terhadap layanan SAMSAT cenderung lebih banyak menunjukkan sentimen negatif, dengan perbedaan satu sentimen  saja.  Akurasi  sentiment  Twitter  terhadap layanan  SAMSAT  dengan  algoritma  Naïve  Bayes mencapai 88,70%, di mana nilai prediksi positif adalah 93,60% dan prediksi negatif adalah 83,82%. Selain itu, akurasi recall positif sebesar 85,20% dan recall negatif sebesar 92,93%, serta nilai Area Under Curve (AUC) mencapai  0,891  pada  rata-rata  mikro.  Hal  ini menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki tingkat  akurasi  yang  cukup  baik,  sehingga  dapat digunakan  untuk  penelitian  lanjutan  dalam  analisis sentimen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  Suryantoro  and  Y.  Kusdyana,  “Analisis Kualitas  Pelayanan  Publik  Pada  Politeknik Pelayaran  Surabaya,” J.  Baruna  Horiz. ,  vol.  3, no. 2, pp. 223–229, 2020, doi: 10.52310/jbhorizon.v3i2.42.
[2]  B.  N.  Handika  and  D.  Rostyaningsih,  “Analisis Kualitas  Pelayanan  Publik  (Studi  Kasus  Pada Kantor  SAMSAT  Kabupaten  Kudus),” UNDIP E-JOURNAL Syst. , vol. 1, no. 1, pp. 1–16, 2020, [Online].
Available:
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jppmr/art icle/viewFile/27348/23871
[3]  M. Marlin, L. Daud, and K. Marthen, “Pelayanan
Sistem  Administrasi  Manunggal  Satu  Atap Online  Di  Kota  Manado,” J.  Jur.  Ilmu Pemerintah , vol. 3, no. 3, pp. 1–11, 2019.
[4]  A.  Wandani,  “Sentimen  Analisis  Pengguna Twitter  pada  Event  Flash  Sale  Menggunakan Algoritma  K-NN,  Random  Forest,  dan  Naive Bayes,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, pp. 651–665, 2021.
[5]  Hartanti,  K.  Alviani,  and  Ratiyah,  “Pengaruh Samsat  Keliling,  Samsat  Drive-Thru,  E-Samsat Terhadap Penerimaan Pajak Kendaraan Bermotor  Pada  Kantor  Samsat  Jakarta  Timur.” JURNAL  ONLINE  INSAN  AKUNTAN,  pp. 125–136, 2020.
[6]  E.  Febriyani  and  H.  Februariyanti,  “Analisis Sentimen  Terhadap  Program  Kampus  Merdeka Menggunakan  Naive  Bayes  Di  Twitter,” J. TEKNO  KOMPAK ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  25–38, 2022.
[7]  D.  Alita  and  A.  R.  Isnain,  “Pendeteksian Sarkasme  pada  Proses  Analisis  Sentimen
Menggunakan  Random  Forest  Classifier,” J. Komputasi ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  50–58,  2020,  doi: 10.23960/komputasi.v8i2.2615.
[8]  A.  P.  Giovani,  A.  Ardiansyah,  T.  Haryanti,  L. Kurniawati,  and  W.  Gata,  “Analisis  Sentimen Aplikasi  Ruang  Guru  Di  Twitter  Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 2, p. 115, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[9]  A.  Rahmawati,  D.  Wintana,  S.  Suhada,  G. Gunawan,  and  H.  Sulaiman,  “Klasifikasi  Naïve Bayes Untuk Mendiagnosis Penyakit Pneumonia Pada Anak Balita (Studi Kasus : Uptd Puskesmas Sukaraja  Sukabumi),” Klik  -  Kumpul.  J.  Ilmu Komput. ,  vol.  6,  no.  3,  p.  241,  2019,  doi: 10.20527/klik.v6i3.202.
[10]  G.  Gunawan,  A.  Rahmawati,  S.  Suhada,  T. Hidayatulloh, and D. Wintana, “Optimasi Linear Sampling dan Information Gain pada Algoritma Decision  Tree  Untuk  Diagnosis  Penyakit Diabetes,” Multinetics , vol. 7, no. 2, pp. 124–131,
2022, doi: 10.32722/multinetics.v7i2.3796.