Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4020

## KOMPARASI  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  DAN  SVM UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN  TWITTER  KORUPSI BANSOS BERAS MASA PANDEMI
Bintang Adhiyaksa Maulana 1 ,Rifqi Arul Fauzi 2 ,Rissa Ilmia Agustin 3 ,Siti Alia Azhaar 4 ,Tatang Rohana 5
1,2,3,4,5 Universitas Buana Perjuangan Karawang, Jl.H.S Ronggo Waluyo Sirnabaya, Puseurjaya, Kec. Telukjambe Timur Kabupaten, Karawang, Jawa Barat 41361, Telp. (0267) 8403140
Riwayat artikel:
Received: 17 Januari  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Algoritma Naïve Bayes; Algoritma SVM; Korupsi.
Corespondent Email: tatang.rohana@ubpkarawang.ac.i d
Abstrak. Ketidakpercayaan pemerintah terhadap pihak-pihak terkait efisiensi distribusi  dan  pemanfaatan  kebutuhan  pangan  masyarakat  terbukti  dengan adanya isu,  kemungkinan korupsi kebutuhan pangan di masa pandemi Covid- 19  seperti  dilansir  media  online. Namun  seiring  berjalannya  waktu,  media sosial telah menjadi tempat yang lebih mudah diakses oleh masyarakat untuk menelusuri  dan  belajar.  Masyarakat  kini  dapat  berbagi  ide  dan  informasi dengan publik tanpa dibatasi oleh waktu atau lokasi. Salah satu platform media sosial  adalah  Twitter.  Pandangan-pandangan  tersebut  ditampung  melalui media  sebagai  sebuah  forum.  Cara  mencegah  korupsi  di  Twitter,  peneliti menggunakan  analisis  sentimen  pada  bidang  data  mining  Korupsi  Bansos Beras  pada  Masa  Pandemi.  Analisis  data  melibatkan  pra-pemrosesan  untuk membersihkan  data,  membobotkan  kata-kata,  mengklasifikasikan  data  ke dalam  kelompok  positif  dan  negatif,  serta  mengklasifikasikan  dan memvisualisasikan  data  menggunakan  matriks  confusi.  Naive  Bayes  dan Support  Vector  Machine  merupakan  dua  metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  dengan  nilai  akurasi  yang  dihitung  masing-masing  sebesar 60,61%  dan  66,67%.  Metode  Support  Vector  Machine  menghasilkan  nilai akurasi yang lebih tinggi antara kedua pendekatan tersebut, sedangkan hasil analisis sentimen menunjukkan 41,21% data positif dan 58,79% data negatif.
Abstract. The  government's  distrust  of  parties  related  to  the  efficiency  of distribution  and  utilization  of  people's  food  needs  is  proven  by  the  issue  of possible corruption in food needs during the Covid-19 pandemic as reported by  online  media.  But  as  time  goes  by,  social  media  has  become  a  more accessible place for people to browse and learn. People can now share ideas and information with the public without being limited by time or location. One social media platform is Twitter. These views are accommodated through the media as a forum. To prevent corruption on Twitter, researchers use sentiment analysis in the field of data mining. Rice Social Assistance Corruption during the Pandemic. Data analysis includes pre-processing to clean data, weighting words, classifying data into positive and negative groups, and classifying and visualizing data  using confusion  matrices. Naive Bayes and  Support Vector Machine are the two methods used in this research, with calculated accuracy values  of  60.61%  and  66.67%  respectively.  The  Support  Vector  Machine method produces higher accuracy values between the two approaches, while the sentiment analysis results show 41.21% positive data and 58.79% negative data.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Menyusul  konfirmasi  kasus  COVID-19
pertama  di  Indonesia,  pemerintah  telah menerapkan sejumlah langkah untuk memitigasi dampak buruk pandemi ini terhadap sejumlah  sektor,  termasuk  perekonomian.
Pembatasan
aktivitas masyarakat mempengaruhi  operasi  komersial,  yang  pada gilirannya mempengaruhi perekonomian. Berdasarkan  laporan  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  Agustus  2020,  pertumbuhan  ekonomi Indonesia  triwulan  II-2020  negatif  5,32% [2]. Pemerintah Indonesia mengatasi masalah sosial pandemi ini dengan menawarkan bantuan sosial kepada  seluruh  anggota  masyarakat  yang terkena  dampak.  Bantuan  sosial  diberikan dalam berbagai bentuk pada tahun 2021, antara lain  Program  Keluarga  Harapan  (PKH), bantuan  sosial  tunai  (BST),  subsidi  energi, program  sembako,  bantuan  sosial  Kartu Prakerja,  dan  bantuan  langsung  tunai  untuk UMKM)  [12]Agar  masyarakat  miskin  atau rentan  secara  sosial  dapat  memperoleh penghidupan  yang  layak,  bantuan  sosial merupakan  pemberian  yang  diberikan  oleh pemerintah  federal  atau  pemerintah  daerah dalam bentuk uang, barang, atau jasa. Salah satu komponen  program  jaminan  sosial  adalah program  bantuan  sosial,  yang  merupakan  cara pemerintah  federal  atau  pemerintah  daerah untuk menunjukkan akuntabilitas dan kepedulian  terhadap  keadaan  masyarakat kurang  mampu  dan  terlantar  di  tingkat  daerah yang  lebih  rendah  [1].  Das  Sollen,  hukum, harapan  masyarakat,  dan  Das  Sein,  atau kenyataan, tidak sejalan satu sama lain. Adanya kekuasaan  yang  menguntungkan  salah  satu pihak dapat menjadi penyebab ketidaksesuaian antara  peran  dan  perbuatan  pejabat  dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Kewenangan yang seharusnya digunakan dalam membuat rencana atau inisiatif untuk kesejahteraan masyarakat
malah disalahgunakan  dalam  merencanakan  skema sendiri  untuk  memperkaya  diri  sendiri  dengan mengorbankan negara, dan rakyat.
Penyalahgunaan  kewenangan  dalam  kasus korupsi  Bansos  Menteri  Juliari  Batubara  pada masa COVID-19 ini kami kaji guna memberikan  latar  belakang  dan  merumuskan permasalahan  dalam  karya  tulis ilmiah ini [8]. Hal  inilah  yang  latar  belakangi  pembentukan lembaga  negara  KPK  (Komisi  Pemberantasan
Korupsi)  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan efektivitas dan efisiensi tindakan yang diambil untuk  menghentikan  tindak  pidana  korupsi. Pada  platform  media  sosial  yang  luas  ini, persepsi masyarakat terhadap Komisi Pemberantasan  Korupsi  belum terkoneksi atau terakomodasi. Sehingga persentase masyarakat yang  berpendapat  demikian  terhadap  Komisi Pemberantasan Korupsi dengan demikian, tidak mungkin  meningkatkan  integritas  jika  tetap mempertimbangkan integritas Komisi Pemberantasan Korupsi. Analisis sentimen juga digunakan untuk mengetahui apakah seseorang cenderung mempunyai opini positif atau negatif terhadap  suatu  masalah  atau  opini  objek terhadap karakter tertentu [13].
Pengujian ini diklasifikasikan menggunakan  Naïve  Bayes  dan  mesin  vektor dukungan.  Metode  Naïve  Bayes  merupakan metode yang paling populer karena kemudahan penggunaannya.  Pendekatan  Tidak  Terlatih, Bayes  dapat  memenuhi  permintaan  berbagai domain  berbeda.  Sebagai  lawan  Kemampuan pendekatan  Support  Vector  Machine  dalam mengenali berbagai hyperplane yang memperlebar  jarak  antara  dua  kelas  menjadi salah  satu  kelebihannya.  Kelemahan  Teknik Support  Vector  Machine  adalah  Tantangan dalam memilih fitur yang sesuai [9].

## 1. TINJAUAN PUSTAKA
Pemeriksaan pandangan, perasaan, penilaian,  penilaian,  sikap,  dan  perasaan mengenai  berbagai  objek,  termasuk  produk, layanan, perusahaan, individu, masalah, peristiwa,  subjek,  dan  atributnya.  Dikenal sebagai  analisis  sentimen,  atau  penambangan opini  [14].  Data  yang  digunakan  berasal  dari Crawling  Twitter.  Data  yang  dikumpulkan digunakan sebagai data pelatihan dan pengujian dalam proses klasifikasi. Untuk mencari tingkat akurasi  tertinggi,  metode  klasifikasi  penelitian ini  menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier  dan Support  Vector  Machine  (SVM).  [10]  Dalam Penelitian [5] Teknik Naive Bayes dan Support Vector  Machine  digunakan  oleh  penulis penelitian untuk mendapatkan hasil yang tepat dan  akurat  ketika  menganalisis  label  sentimen dalam ulasan.
Media sosial saat ini menjadi salah satu layanan  yang  kini  bisa  diakses  masyarakat dengan lebih mudah berkat kemajuan teknologi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
di  Indonesia.  Media  sosial  adalah  alat komunikasi online yang dapat digunakan untuk mengekspos dan menyebarkan argumen mengenai  berbagai  topik  dan  tantangan. Layanan  ini  memungkinkan  pengguna  untuk menulis  tentang  apa  pun,  termasuk  kehidupan pribadi  mereka,  mendiskusikan  peristiwa terkini,  dan  memberikan  pendapat  mereka tentang berbagai topik [3].

## 2. METODE PENELITIAN
Melihat  tanggapan  atau  komentar  apa yang disampaikan masyarakat Indonesia terhadap  Korupsi  Bansos  Beras  di  masa pandemi,  dilakukan  analisis  sentimen  melalui situs  jejaring  sosial  Twitter.  Analisis  sentimen ini  menggunakan  teknik  Naive  Bayes  dan
Support Vector Machine untuk mengklasifikasikan data tweet. Kalimat diklasifikasikan  menjadi  positif  atau  negatif pada tahap ini dalam proses analisis sentimen. Seperti terlihat pada gambar, tahapan penelitian analisis sentimen adalah sebagai berikut.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data/Crawling Tweet
Menggunakan  bantuan  API  pencarian Twitter, prosedur ini mengambil data postingan
(Homepage  et  al.,  2022)  Teknik  pengumpulan tweet dari Twitter Media (Crawling) digunakan untuk menentukan data ini. Dengan menggunakan  Google  Colab  dan  alat  Twitter, kami  dapat  mengumpulkan  164  komentar tweet. Twitter berbahasa Indonesia yang berisi kata  kunci  "Korupsi  Bansos  Beras"  untuk Analisis  Sentimen  ini.  Selanjutnya,  data dipisahkan menjadi 97 entri negatif dan 68 entri positif.
2.2. Pre-processing Preprocessing adalah proses normalisasi  kondisi  kalimat  awal.  Hal  ini dilakukan  untuk  mendapatkan  data pelatihan berkualitas  tinggi  dan  fitur  yang  diekstraksi
selanjutnya  yang  sinkron  dengan  hasil  yang diinginkan. Dengan demikian, memiliki kemampuan untuk mengirimkan data. Pengumpulan  data  dan  opini  dari  media  sosial Twitter  tidak  dapat  dikaitkan  dengan  istilah baku, istilah yang tidak termasuk dalam kamus, atau  domain  bahasa  yang  digunakan  atau dihilangkan.  Pra-pemrosesan  atau  normalisasi diperlukan  untuk  menyiasati  hal  ini  ketika mengembalikan beberapa teks ke teks alami dan menghilangkan ekspresi yang tidak biasa untuk mengurangi noise di tahap selanjutnya [4]. Data tweet yang bersumber dari media sosial Data di Twitter  tidak  terstruktur.  Penelitian  ini mencakup  beberapa  langkah  preprocessing seperti  casefolding,  cleaning,  tokenizing, normalization, dan stopwords.

## 2.3. Pembobotan Kata TF-IDF
Teknik  TF-IDF  digunakan  dalam penerjemahan  teks  untuk  memberikan  bobot pada kata-kata dalam sebuah dokumen. Tujuan TF-IDF  adalah  untuk  mengidentifikasi  kata- kata paling penting dalam sebuah dokumen atau kumpulan  dokumen.  Term  frekuensi  (TF) adalah  nilai  frekuensi  kemunculan  suatu  kata dalam suatu dokumen [16].

## 2.4. Pelabelan Data
Dua  kelas  sentimen—kelas  sentimen positif dan kelas sentimen negatif—akan dibuat dari  konsep  pelabelan.  Nilai  akhirnya  adalah nilai  sentimen;  suatu  kelas  ditetapkan  positif jika  nilai  sentimen  di  atas  0  (sentimen  ≥)  dan negatif jika nilai sentimen di bawah 0 (sentimen < 0).
Gambar 2. Hasil Pelabelan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 2.5. Klasifikasi Naïve Bayes
Karakteristik  utama  Naïve  Bayes Classifier adalah asumsinya yang ekstrem (naif) bahwa  setiap  kondisi  dan  peristiwa  tidak bergantung satu sama lain. Independensi atribut objek diasumsikan oleh algoritma ini. Dari tabel hasil  keputusan,  probabilitas  yang  digunakan untuk  membuat  perkiraan  akhir  dihitung sebagai  kuantitas  frekuensi  [11].  Setelah pengukuran  akurasi  dan  perhitungan  akurasi, menemukan  bahwa  model  dapat  memprediksi hasil  dengan  akurasi  MultinomialNB  hingga 60%. Gambar 3 menyajikan temuannya.
Gambar 3. Hasil Akurasi Naïve Bayes

## 2.6. Klasifikasi SVM
Teknik  pembelajaran  mesin  SVM pertama  kali  dipresentasikan  pada  Lokakarya Teori  Pembelajaran  Komputasi  Tahunan  pada tahun  1992  oleh  Boser,  Guyon,  dan  Vapnik. SVM  dapat  diterapkan  pada  prediksi  atau klasifikasi.  Menemukan  "pemisah  terbaik" (hyperplane)  antara  dua  kelas  data  merupakan dasar  klasifikasi  SVM.  Sebuah  hyperplane dianggap bagus jika memiliki margin terbesar.Perbedaan  antara  hyperplane  dan vektor pendukungnya adalah dua kali marginnya. Vektor pendukung dengan hyperplane adalah titik terdekat [15]. Pendekatan  kernel  linier  digunakan  dalam proses  klasifikasi  SVM  ini  untuk  menentukan nilai  akurasi  yang  dicapai.  Berdasarkan perhitungan  akurasi  dan  pengukuran  akurasi, Model  tersebut  diketahui  memiliki  akurasi kernel  hingga  66%  saat  memprediksi  hasil. Gambar 4 menyajikan temuannya.

## Gambar 4. Hasil Akurasi SVM

## 2.7. Confusion Matrix
Tabel konfusi matriks dapat digunakan untuk menentukan nilai akurasi, presisi, recall, dan skor F-1 secara berturut-turut. Berdasarkan keakuratannya,  kapasitas  sistem  klasifikasi untuk  mengklasifikasikan  data  dievaluasi.
Indikasi seberapa baik sistem dalam mencegah kesalahan saat mengklasifikasikan data negatif ke  positif  dapat  ditemukan  pada  nilai  presisi. Penarikan  kembali  memberikan  gambaran singkat tentang seberapa baik sistem mengidentifikasi  setiap  data  positif  yang tersedia.  Perolehan  dan  presisi  diseimbangkan dengan  metrik  skor  F-1.  Gunakan  rumus  di bawah  ini  untuk  mencari  skor  F-1,  akurasi, presisi, dan recall [7].

## Tabel 1. Confusion Matrix
Kelas Aktual Positif Negatif Kelas Positif TP FP Prediksi Negatif FN TN Accuracy = (1) Precision = (2) Recall = (3) F1 Score = (4)
Detail:
TP  (True  Positive)  :  Mengacu  pada  kuantitas data  yang  benar  tergolong  positif  dan  masuk dalam kategori positif.
TN (True Negative) : Kuantitas informasi yang tepat  dikategorikan  negatif  dan  masuk  dalam kategori negatif.
FN  (False  Negative)  :  Banyaknya  data  yang berkategori  positif  tetapi  berkategori  negative. FP  (False  Positive)  :  Banyaknya  data  dalam kategori  negatif  namun  tetap  dikategorikan positif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan dan Pelabelan data
164 tweet dikumpulkan sebagai bagian dari  proses  pengumpulan  data  Twitter. Memperoleh  data  tweet  berbahasa  Indonesia dari  periode  waktu  tertentu,  digunakan  filter data, dan digunakan beberapa kata kunci yang terkait  dengan  topik  penelitian.  Sebanyak  164 tweet diberi label sebagai hasil proses pelabelan
TP + TN TP + TN + FP +FN

## TP TP + FP
TP TP +FN 2 x Precision x Recall Precision + Recall
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
data  dan  dibagi  menjadi  dua  kelas  sentimen: positif dan negatif. Contoh hasil pelabelan data disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pendataan dan Pelabelan Label Tweet Positif @PartaiSocmed  Ini  dia yg ditunggu2 @PartaiSocmed Jadi inget  meme  juliari  yang ini https://t.co/ibGRpv1SKZ Negatif @PartaiSocmed  Mentri terbaik klo kata si guskul @03__nakula  pantengin nh  kul    ud  kenyang makan bangke dri korupsi bansos kan? @PartaiSocmed  Ini  yg disebut  novel  kasusnya msh blm dibongkar semua    tp  tertutup  dgn bangsat  ini    jd  dia semacam martir

## 3.2. Pre-Processing
Banyak  perpustakaan  mendukung  pra- pemrosesan data untuk membantu pembersihan data.  NLTK  digunakan  untuk  tokenisasi  dan penghapusan  stop  word,  Sastrawi  digunakan untuk  stemming  bahasa  Indonesia,  dan  RegEx digunakan  untuk  filtering.  Setelah  tahap  pra- pemrosesan, ditemukan bahwa keberadaan data kosong  (null)  menyebabkan  kelompok  data tanpa  label  bersih  memiliki  data  secara keseluruhan  lebih  sedikit.  Tahapan  pra- pemrosesan diuraikan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Pre-Processing
Contoh Pre-Processing Case-Folding @partaisocmed *duduk sambil minum kopi Tokenisasi [@, partaisocmed, *, duduk, sambil, minum, kopi] Normalisasi [partaisocmed,  wah, kan, kata, hasto, harus] Stopwords [partaisocmed, duduk, sambil, minum, kopi] 3.3. Evaluasi
A. Hasil Perfomence
Memanfaatkan  data  crawling  Korupsi
Bansos  Beras,  algoritma  NBC  dan  SVM diterapkan  pada  dataset  guna  meningkatkan akurasi  algoritma,  164  kumpulan  data  yang dikumpulkan.  Memanfaatkan  Google  Collab, diperoleh hasil kinerja berikut dengan menganalisis  sentimen  praktik  korupsi  Twitter Bansos  Beras  selama  pandemi  menggunakan algoritma NBC dan SVM:
Gambar 5. Hasil Perfomence

## B. Word Cloud
Tahap yang harus dilakukan visualisasi data  untuk  memastikan  pendapat  yang disampaikan  Masyarakat  melalui  Twitter. Langkah  visualisasi  ini  menggunakan  cloud kata  untuk  menampilkan  kata-kata  yang sering  muncul  dalam  sentimen  positif  dan negatif. Saat mengungkapkan perasaan positif,  tiga  istilah  "partaisocmed",  "yang", dan "ini" paling sering digunakan. Visualisasi sentimen  positif  mengenai  persepsi  korupsi bansos beras disajikan pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Word Cloud Positif
Kemudian  Tiga  istilah  yang  paling sering  digunakan  ketika  mengungkapkan sentimen  negatif:  "partaisocmed",  "yg",  dan "korupsi".  Gambar  7  menunjukkan  hasil
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
visualisasi  sentimen  positif  pada  sentiment korupsi bansos beras.
Gambar 6. Hasil Word Cloud Negatif

## C. Hasil Akurasi Perbandingan Algoritma

## Gambar 7. Hasil Akurasi Perbandingan Algoritma NBC dan SVM

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  sentimen  pada data  Korupsi  Bansos  Beras  Menggunakan teknik  Naive  Bayes  dan  Support  Vector Machine di Twitter pada masa pandemi Covid- 19, penelitian menunjukkan bahwa masyarakat memiliki tingkat ketidakpercayaan yang tinggi terhadap pemerintah terkait distribusi kebutuhan  pangan.  Twitter  menjadi  forum utama  bagi  masyarakat  untuk  menyuarakan pandangan  negatif  mereka,  dengan  dominasi sentimen  negatif  sebesar  58,79%.  Meskipun demikian,  metode  Support  Vector  Machine mencapai  akurasi  lebih  tinggi  (66,67%) dibandingkan Naive Bayes (60,61%). Kesimpulannya, pencegahan korupsi
memerlukan perbaikan transparansi dan partisipasi  aktif  masyarakat,  dan  hasil  analisis sentimen dapat menjadi dasar untuk peningkatan  kebijakan  pemerintah  dalam menghadapi krisis seperti pandemi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Saya  berterima  kasih  kepada  seluruh tim  peneliti  atas  upaya  rajin  dan  kerja  keras mereka  dalam  mengumpulkan,  mengevaluasi, dan dengan cermat menyusun temuan penelitian.  Faktor  utama  yang  berkontribusi terhadap  keberhasilan  penelitian  ini  adalah kerja keras Anda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wahidah  Anna,  Widayani  Anna,  Wardhani Shanti,  Rachmawati  Ika,  &  Latifah  Nunuk. (N.D.). Prosedur  Penyaluran  Bantuan  Sosial Di Era Pandemi Covid-19 Pada Dinas Sosial Kabupaten Blitar .
[2] Dzaky  Muttaqien,  D.,  &  Peter  Hartono,  P. (2022). Implementasi Support Vector Machine
Pada  Analisis  Sentimen  Mengenai  Bantuan Sosial  Di  Era  Pandemi  Covid-19  Pada Pengguna  Twitter (Vol.  6,  Issue  1).  Http://J- Ptiik.Ub.Ac.Id [3] Fitriadin,  A.,  &  Sidiq  Purnomo,  A.  (2023). Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap Pandemi  Covid-19  Pada  Sosial  Media
Menggunakan  Naïve  Bayes  Clasifier.  In Informatics  Journal (Vol.  8,  Issue  1). Https://T.Co/Tyiihzge1l
[4] Gifari, O. I., Adha, M., Rifky Hendrawan, I., Freddy,  F.,  &  Durrand,  S.  (2022).  Analisis Sentimen  Review  Film  Menggunakan  Tf-Idf Dan  Support  Vector  Machine. Jifotech (Journal Of Information Technology , 2 (1).
[5] Guswandri, A., Andraini, L., Akutansi, S. I., & Komputer,  T.  (N.D.). Menerapkan  Analisis Sentimen Metode Naïve Bayes Dan Svm (Vol. 2, Issue 11).
[6] Homepage,  J.,  Algoritma  Klasifikasi  Untuk Analisis Sentimen, P., Ditendra, E., Romelah, S., Habil Arsyiddik Tanjung, M., & Sarah, M. (2022). Malcom:  Indonesian  Journal  Of Machine  Learning  And  Computer  Science Comparison Of Classification Algorithms For Sentiment  Analysis  Of  Islam  Nusantara  In Indonesia . 2 , 71–77.
[7] Khatib  Sulaiman,  J.,  Agung  Nurcahyo,  J., Bayu Sasongko, T., Amikom Yogyakarta, U.,
&  Kunci,  K.  (N.D.).  Hyperparameter  Tuning Algoritma Supervised Learning Untuk Klasifikasi  Keluarga  Penerima  Bantuan Pangan  Beras. Indonesian  Journal  Of Computer Science .
[8] Mengutip,  C.,  Kekuasaan  Dalam  Tindakan Korupsi  Bantuan  Sosial  Oleh  Pejabat  Publik Perspektif  Max  Weber,  P.,  Ardila,  I.,  Annisa Fauziah,  D.,  Ryanda  Putri,  K.,  Firnanda,  A., Agus Hardiansyah, M., Sosiologi, P., & Sultan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Ageng  Tirtayasa,  U.  (N.D.).  Penyalahgunaan Kekuasaan Dalam Tindakan Korupsi Bantuan Sosial  Oleh  Pejabat  Publik  Perspektif  Max Weber. Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Sosial  Dan  Ilmu
Politik , 13 (2), 222–234. Https://Doi.Org/10.33366/Rfr.V%Vi%I.4029
[9] Petiwi, M. I., Triayudi, A., & Sholihati, I. D. (2022). Analisis Sentimen Gofood
Berdasarkan  Twitter  Menggunakan  Metode
Naïve  Bayes  Dan  Support  Vector  Machine. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , 6 (1), 542. Https://Doi.Org/10.30865/Mib.V6i1.3530
[10]  Raharjo,  R.  A.,  Made,  I.,  Sunarya,  G.,  Gede, D.,  &  Divayana,  H.  (2022). Perbandingan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Support
Vector  Machine  Pada  Kasus  Analisis
Sentimen Terhadap Data Vaksin Covid-19 Di
Twitter . 15 (2), 456–464.
Http://Journal.Stekom.Ac.Id/Index.Php/Elko
m  Page456
[11]  Rinestu, M., Made Indra, I. P., Marsanto, B., &  Trisakti,  S.  (2022).  Classification  Of Investment Decisions During Covid-19
Pandemic  Using  Naive  Bayes  Klasifikasi
Keputusan Investasi Di Masa Pandemi Covid- 19  Dengan  Menggunakan  Naive  Bayes.  In Management  Studies  And  Entrepreneurship Journal (Vol. 3, Issue 4). Http://Journal.Yrpipku.Com/Index.Php/Msej
[12]  Rosari,  M.  A.,  Wasino,  ),  &  Tony,  ).  (N.D.). Analisis  Sentimen  Tanggapan  Masyarakat Terhadapbantuan  Sosialpemerintah  Di  Masa Pandemi Covid-19 Pada Platform Twitter .
[13]  Sains Teknologi, C., Pakpahan, S., Manullang, A.,  &  Kunci,  K.  (2022). Analisis  Sentimen Integritas  Kpk  Tahun  2021  Pencegahan Korupsi  Pada  Twitter  Kpk  Menggunakan
Metode K-Nearest Neighbor Dan Naive Bayes A B S T R A K Sejarah Artikel . 2 (1), 63–73.
[14]  Sujadi, H. (2022). Analisis Sentimen Pengguna  Media  Sosial  Twitter  Terhadap
Wabah  Covid-19  Dengan  Metode  Naive Bayes Classifier Dan Support Vector
Machine. Infotech  Journal , 8 (1),  22–27. Https://Doi.Org/10.31949/Infotech.V8i1.1883
[15]  Sulaeman,  K.  R.  (N.D.). Analisis  Algoritma Support  Vector  Machine  Dalam  Klasifikasi Penyakit  Stroke  Support  Vector  Machine Algorithm  Analysis  In  Stroke  Disease
Classification . [16]  Wati, R., Ernawati, S., & Rachmi, H. (2023). Pembobotan  Tf-Idf  Menggunakan  Naïve Bayes  Pada  Sentimen  Masyarakat  Mengenai Isu  Kenaikan  Bipih. Jurnal  Manajemen
Informatika (Jamika) , 13 (1), 84–93.
Https://Doi.Org/10.34010/Jamika.V13i1.9424