InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.12, no.1, April 2022, 60-70 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Analisis Performa Algoritma Random Forest dan Naive Bayes Multinomial pada Dataset Ulasan Obat dan Ulasan Film
Rolly Maulana Awangga * , Nuha Hanifatul Khonsa’
Program Studi D-IV Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia, Bandung, Indonesia
* Email Penulis Koresponden: awangga@poltekpos.ac.id
Abstrak: Kemudahan akses informasi memberikan peluang pertukaran  informasi  antar  individu  maupun  kelompok. Kemudahan  akses  tersebut  memberikan  dampak  dengan munculnya  banyak  opini  terhadap  suatu  produk  atau  topik terhangat.  Data  opini  ulasan  dapat  diolah  menjadi  data informasi  baru  yang  memiliki  nilai  lebih  bagi  perusahaan maupun  pemanfaat  data.  Pengolahan  data  ulasan  dapat dilakukan  dengan  menggunakan machine  learning dengan algoritma  klasifikasi  untuk  mendapatkan  analisis  sentimen terhadap  produk  tertentu. Dataset yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah dataset ulasan  obat  dan  ulasan  film untuk  melakukan  analisis  sentimen  dengan  mengulas performansi algoritma Random Forest dengan menggunakan beberapa  pohon  keputusan  yang  sama  yang  disatukan dan Naïve  Bayes Multinomial menggunakan  perhitungan probabilitas pada tingkat akurasi dan waktu latih data. Dalam preprocessing untuk pengolahan data dan penyesuaian tipe data  pada  metode  yang  akan  digunakan  dengan menggunakan CountVectorizer untuk mengubah token kata menjadi vektor dan mengubah data fitur menjadi tipe array . Pembagian  data  latih  dan  uji  dengan  rasio  75:25.  Dengan hasil  akurasi  data  terbaik  0,57%  dengan  menggunakan algoritma  Naïve Bayes Multinomial pada data  ulasan film. dan  latih  waktu  terlama  pada  algoritma  Random  Forest sehingga  disarankan  untuk  dapat  menggunakan Term Frequency-Inverse  Document Frequency (TF-IDF) sebagai term pembobotan  kata  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi yang lebih baik pada penelitian selanjutnya .
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci: Random Forest; Naïve Bayes; Klasifikasi; CountVectorizer; Preprocessing;

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 9 Februari 2022 Direvisi 19 Maret 2022 Diterima 23 Maret 2022 Dipublikasi 29 April 2022
DOI :
10.22441/incomtech.v12i1.14770
1. PENDAHULUAN
Perkembangan  internet  semakin  pesat  dimana  kemudahan  akses  informasi memberikan  dampak  yang  besar  terhadap  keberlangsungan  bermasyarakat. Kemudahan  akses  informasi  yang  ada  memberikan  peluang  kemunculan  dan perkembangan  analisis  data.  Akses  informasi  dan  berbagi  informasi  menjadi kegiatan  yang  umum  dalam  memberikan  timbal  balik  yang  tinggi.  Setiap  orang memiliki  kesempatan  dalam  akses  informasi  dan  membagikan  informasi.  Setiap informasi memiliki nilai yang dapat ditambang menjadi data analisa informasi baru yang lebih berguna. Timbal balik informasi individu menjadi data opini yang dapat diolah dengan penambangan manfaat  data.  Data  opini sebagai  besar didapat  dari media  sosial  seperti  Twitter,  Instagram,  Facebook,  dan  media  sosial  lainnya[ 1 ]. Selain media sosial data opini dapat didapatkan dari situs penyedia ulasan dimana opini ulasan produk dikumpulkan.
Dengan  adanya  data  opini  ulasan  suatu  produk  atau  tema  tertentu  maka  data opini  tersebut  dapat  diolah  menjadi  data  informasi  produk  yang  berguna  bagi perusahaan  terkait.  Adanya  data  ulasan  yang  besar  maka  diperlukan  teknologi dalam pengolahannya. Dalam pengolahan data dapat digunakan machine learning sebagai teknologi dalam pengolahan data terkomputerisai.
Penggunaan machine  learning menjadi  salah  satu tools dalam  melakukan analisis sentimen. Salah satu bidang penelitian pada Natural Language Processing (NLP)[ 2 ].  Dalam  penerapannya  analisis  sentimen  dapat  diterapkan  pada  data ulasan,  komentar  dan  opini.  Penelitian  analisis  sentimen  sebelumnya  mengenai analisis  sentimen  terhadap  aplikasi  Ruang  Guru  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes, Random Forest dan Support Vector Machine dengan menggunakan dataset ulasan aplikasi Ruang Guru pada Google Play Store dengan rentang waktu 30 hari pada bulan Maret tahun 2020 dihasilkan bahwa klasifikasi menggunakan Random Forest  mendapat  akurasi  tertinggi  yaitu  97,16%  disusul  oleh  Support  Vector Machine  dengan  akurasi  96,01%  dan  Naïve  Bayes dengan  akurasi  94,16%  [ 3 ]. Selanjutnya mengenai penelitian sebelumnya tentang perbandingan akurasi analisis sentimen tweet terhadap  pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  pada  masa  pandemi dengan dataset yang didapat dari crawling data pada Twitter @dkijakarta dengan rentang  waktu  9  April  sampai  15  April  2020  data  14208  baris  data.  Dengan dilakukan  pelabelan  secara  mandiri.  Dilakukan preprocessing dan  pembobotan Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  dilanjutkan  proses klasifikasi  dengan    didapatkannya  hasil  akurasi  pada  masing-masing  model klasifikasi  yaitu,  algoritma  Random    Forest  dengan  akurasi  sebesar  75,81%, algoritma Naïve Bayes dengan hasil akurasi 75,22%, dan  algoritma Support Vector Machine  77,58%  [ 4 ].  Selanjutnya  penelitian  oleh  Kamoltep  Moolthaisong  pada conference  paper mengenai  analisis  emosi  dan  Klasifikasi  ulasan  film menggunakan  penambangan  data  ( data  mining )  diperoleh  hasil  evaluasi  dengan membandingkan  persentase  akurasi  yang  didapat  dari  penggunaan  Naïve  Bayes, Random Forest, dan Decision Tree. Nilai persentase akurasi tertinggi berasal dari Naïve Bayes sebesar 80.25%  [ 5 ].  Pada penelitian selanjutnya oleh Asmita Singh dkk pada jurnal yang membahas mengenai dampak tipe dataset yang berbeda pada algoritma  pengklasifikasian  memaparkan  bahwa  perubahan  jumlah  atribut  dalam dataset tidak berpengaruh pada Random Forest, sedangkan Naïve Bayes memiliki akurasi yang berfluktuasi naik dan turun[ 6 ].
Berdasarkan  tinjauan  penelitian  di  atas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  ulasan performansi dua algoritma yaitu Random Forest classifier sebagai model algoritma
yang terdiri dari beberapa Random Forest dan Naïve Bayes Multinomial sebagai
model  algoritma  yang  menerapkan  perhitungan  probabilitas dalam pengklasifikasian nilai sentimen dari hasil akurasi tiap model dan waktu latih data dalam implementasinya pada dua dataset ulasan yang berbeda dengan perbedaan jumlah  kelas  sentimen  pada  ulasan  obat  dan dataset ulasan  film.  Perbedaan penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya  terdapat  pada  penggunaan dataset dimana  pada  penelitian  sebelumnya dataset yang  digunakan  hanya  satu dataset sedangkan pada penelitian ini digunakan dua dataset dengan jumlah kelas sentimen yang berbeda dalam upaya mengetahui performa terbaik pada kedua algoritma yang digunakan dengan melihat hasil akurasi dan waktu latih data.

## 2. METODE
Metodologi  penelitian  sebagai  alur  dari  kegiatan  penelian  sebagai  prosedur yang  harus  dipenuhi  oleh  peneliti  sebagai  analisa  teoritis  dari  sebuah  cara  [ 7 ]. Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  akan  diwakilkan  oleh flowchart pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Setelah  mengidentifikasi  masalah,  permasalahan  yang  ditemukan  mengenai ulasan performa terkait dua algoritma yaitu Random Forest dan Naïve Bayes pada 2 dataset yang berbeda jumlah kelasnya pada pengklasifikasian sentimen. Ulasan performa  tersebut  bertujuan  untuk  mengetahui  algoritma  mana  yang  memiliki performa terbaik dengan melihat tingkat akurasi dan lama waktu latih data.

## 2.2 Studi Literatur
Tahap  selanjutnya  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  memperkaya  referensi penelitian dengan mengambil dari buku referensi, konferensi paper dan jurnal [ 8 ] yang  berhubungan  dengan  pembahasan  tema  yaitu  pengklasifikasian  analisis sentimen dengan algoritma Random Forest dan Naïve Bayes Multinomial .

## 2.3 Pengumpulan Dataset
Tahap  penelitian  selanjutnya  dengan  mengumpulkan dataset ulasan  sentimen sebagai data sekunder. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah dataset ulasan  obat  terdapat  pada uci  machine  learning dengan  alamat website https://archive.ics.uci.edu/ml/ dataset s/Drug+Ulasan+ Dataset +%28Drugs.com%2 9 dengan  jumlah  data latih  161297  dengan  6  kolom  atribut  dan  data  uji  53766 dengan 7 kolom serta dataset ulasan film IMDB pada Kaggle
https://www.kaggle.com/lakshmi25npathi/sentiment-analysis-of-imdb-film- ulasans/data dengan jumlah data 50000 baris 2 kolom atribut.

## 2.4 Preprocessing
Tahap preprocessing sebagai  tahap  pengolahan  data  dengan  menghapus  data yang tidak perlu untuk meningkatkan kualitas data [ 8 ]. Adapun tahap preprocessing pada penelitian ini sebagai berikut:
a. Pembersihan Data
Pada tahap pembersihan data sebagai proses pengolahan data sesuai kebutuhan, konsisten dengan membersihkan data melalui beberapa tahapan yaitu tahap dalam membersihkan noise data [ 8 ] meliputi data kosong dan kata tidak penting  dengan menggunakan stopword  removel [ 9 ].  Menghapus tag html,  mengubah  huruf menjadi  huruf  kecil case  folding , stemming menjadikan  kata  dasar.  Setelah melakukan  pembersihan  data  maka  data  didokumentasikan  dalam  kolom  data bersih untuk di ditransformasi.
b. Transformasi Data
Tahap  selanjutnya  dalam preprocessing dengan  melakukan  tranformasi  data dimana data yang sudah bersih diubah formatnya sesuai kebutuhan penambangan data ( data mining ) [ 10 ]. Data diubah dari data string menjadi vektor lalu data vektor tersebut di ubah menjadi data array agar dapat dilakukan implementasi klasifikasi dengan algoritma klasifikasi.

## 2.5 Implementasi Random Forest dan Naïve Bayes Multinomial
Implementasi  algoritma  dilakukan  dengan  algoritma  Random  Forest terlebih dahulu  kemudian  dilanjutkan  dengan  implementasi  Naïve  Bayes pada dataset pertama ulasan  obat  dan dilanjutkan implementasi algoritma  Random  Forest dan Naïve Bayes Multinomial pada dataset ulasan film.
1. Random Forest sebagai implementasi dari homogeneous ensemble learning atau pembelajaran ensamble dengan model yang sama dengan menerapkan Decision
Tree [ 9 ] . Selain bagging Random Forest juga menerapkan features randomness dimana tiap bagging yang dihasilkan akan mengadopsi features dari sampel latih
secara acak. Kita dapat artikan tiap model Decision Tree akan dilatih dengan bag yang  berisikan dataset yang  beragam.  Berikut  merupakan  diagram  alur  dari algoritma Random Forest pada Gambar 2 sebagai berikut.
Gambar 2. Diagram Proses Random Forest
Dari  diagram  pada Gambar  2 dijabarkan  bahwa  Random    Forest  dapat dibangun menggunakan bagging dengan  pemilihan atribut  acak [ 9 ]. Pada setiap bag di  latih  menggunakan  model  yang  sama  yaitu  Decision  Tree sehingga  menghasilkan  model  terlatih  dengan  hasil  yang  berbeda  beda dikarenakan dataset yang berbeda walau menggunakan model yang sama. Selanjutnya  prediksi  tiap  model  akan  di  satukan  menggunakan majority voting untuk mendapatkan nilai prediksi (y_pred) [ 10 ].
2. Naïve  Bayes  Multinomial sebagai  salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang didasarkan  pada  Teorema  Bayes  [ 11 ].  Teori  ini  digunakan  untuk memprediksi  peluang  dimasa  depan  yang  didasarkan  pengalaman  atau kondisi  sebelumnya.  Metode  ini  menggunakan  pengklasifikasian  metode probabilitas[10] dan statistik. Metode ini menggunakan probabilistik objek dimana objek memilki memiliki ciri-ciri tertentu yang termasuk dalam kelas atau  pengelompokan  tertentu.  Dengan  memperkirakan  himpunan  peluang dan  menghitung  kemunculan  dalam  himpunan  data  [ 12 ].  serta  pada klasifikasi jenis teks Naïve Bayes memiliki performa yang cukup baik [ 13 ]. hal itu lah alasan mengapa algoritma Naive Bayes disebut naif. Dipilihnya
metode Naïve  Bayes karena  memiliki  keunggulan  seperti  kesederhanaan perhitungan, presisi tinggi dan kecepatan pada pemrosesan [ 14 ].
Pada  dasarnya  ada  beberapa  model  Naïve  Bayes untuk  klasifikasi  salah satunya  Naïve  Bayes  Multinomial.  Sebagai  salah  satu  metode supervised learning [ 15 ] Naïve  Bayes  Multinomial  memerlukan  pelabelan  data sebelum data di-latih. Nilai probabilitas dari kemunculan nilai target label Y dapat dihitung dengan cara [ 16 ]:
𝑃(𝑥|𝑦) = 𝑃(𝑥|𝑦) .  𝑃(𝑦) 𝑃(𝑥) (2.1)
• 𝑃(𝑥|𝑦) : mengkalkulasikan probabilitas dari kemunculan sekumpulan nilai fitur X bila diketahui nilai target label y. Lalu nilai tersebut di kali dengan 𝑃(𝑦)
• 𝑃(𝑦) : probabilitas nilai target label y. Selanjutnya nilai tersebut di bagi dengan 𝑃(𝑥)
• 𝑃(𝑥) : nilai dari probabilitas dari sekumpulan nilai fitur x.

## 2.6 Akurasi dan Waktu Latih
Analisis hasil penelitian dilakukan dengan menganalisa hasil akurasi dari setiap performansi algoritma Random Forest dan Naïve Bayes Multinomial pada dataset ulasan  obat  dan  ulasan  film  serta  menganalisa  lama  waktu  latih  setiap dataset dengan menggunakan algoritma tersebut.

## 2.7 Kesimpulan
Penarikan  simpulan  sebagai  tahap  akhir  dari  penelitian  ini  dengan  menarik kesimpulan hasil penelitian dan pengujian pada penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Deskripsi dan Preprocessing
Pada  penelitian  ini dataset pertama  dari  UCI machine  learning  drug  review dataset  (drugs.com) dataset kedua  dari  Kaggle  IMDB Dataset  of  50K  Movie Reviews.
UCI machine learning drug review dataset (drugs.com) berisi dua dataset yaitu drug_train_raw sebagai dataset latih dan drug_test_raw sebagai dataset uji dimana pada penelitian ini kedua dataset pada drug_review digabungkan untuk mendapat hasil analisis yang lebih baik dengan jumlah data  215063 baris dengan 7 kolom. Data yang digunakan dalam analisis sentimen yaitu data ulasan dan rating dengan data rating dibagi menjadi  tiga  klasifikasi  positif,  negatif dan netral  seperti pada Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Nilai Sentimen Sentimen Rating Nilai Sentimen Positif Rating >= 7 2 Netral 6 <= Rating <7 1 Negatif Rating <=5 0
Pada data dilakukan cek data kosong dimana terdapat data kosong pada kolom condition yang mana data kosong harus dihapus guna mendapat hasil analisis yang baik.  Selanjutnya  pada  kolom  data  ulasan  dilakukan preprocessing dengan menggunakan stopword  corpus  nltk dengan  list  kata  yang  umum  untuk  menjaga sentimen  ulasan.    Pada  tahap  ini  dilakukan  penghapusan  data  dimana  kondisi dengan  kurang  dari  5  obat  akan  dihapus.  Sehingga  156432  jumlah  data.  Data tersebut  diubah  menjadi  huruf  kecil,  menghapus  selain  huruf, tag html  dan menetapkan  stemming  penggunaan  kata  dasar  menggunakan nltk  library yaitu nltk.stem.snowball.SnowballStemmer.
Selanjutnya pada preprocessing data diubah menjadi matrik dengan melakukan vektorisasi dengan menggunakan CountVectorizer dan mengubah hasil vektorisasi menjadi  data array sebagai  metode  untuk  mengubah  data  teks  menjadi  nilai numerik [ 11 ]. Data latih dan uji dibagi dengan rasio 75:25. Selanjutnya pada dataset kedua Kaggle IMDB Dataset of 50K Movie Reviews berisi  50.000 dataset ulasan  dengan  dua  kolom  data  yaitu  ulasan  dan  sentimen. Sentimen dibagi menjadi dua kelas yaitu sentimen positif dan negatif. Pada kolom sentimen  dilakukan  label encoder guna  mengubah  label  positif  dan  negatif diwakilkan  oleh  angka  yaitu  1  untuk  positif  dan  0  untuk  negatif.  Jumlah  data sentimen terdiri dari 25000 data positif dan 25000 data negatif.
Preprocessing data dilakukan pada kolom ulasan dengan tahapan seperti pada dataset sebelumnya.  Dengan  hasil  pembersihan  data  pada  kolom review_clean . Data latih dan uji dibagi dengan rasio perbandingan 75:25 dengan jumlah data latih 37500 dengan 3 kolom dan data uji 12500 dengan 3 kolom.

## 3.2 Hubungan Antar Data
Memahami  hubungan  antar  data  sebagai  sarana  untuk  menentukan  teknik statistik untuk analisis data yang sesuai. Pada dataset ulasan obat hubungan antar data  ditemukan  bahwa  kondisi  paling  umum  pada dataset yaitu birth  control dengan jumlah kondisi sekitar 38000 kondisi seperti pada Gambar 3 di bawah ini.

## Gambar 3. Kondisi Umum Pasien
Visualisasi data rating dengan menggunakan pie chart guna mengetahui jumlah pada tiap rating -nya pada Gambar 4 . Dilanjutkan dengan distribusi hasil pembagian kelas sentimen sesuai dengan rating yang divisualisasikan dengan pie chart seperti pada Gambar 5 sebagai berikut:
Gambar 4. Pie Chart Rating Obat
Gambar 5. Pie Chart Sentimen
Memahami hubungan antar data pada dataset ulasan film yang mana  terdapat dua kolom yaitu kolom ulasan dan sentimen . Maka kita dapat memvisualisasikan data sentimen dengan menggunakan pie chart pada Gambar 6 sebagai berikut.
Gambar 6. Data Sentiment Film

## 3.3 Hasil Implementasi Algoritma Random Forest dan Naïve Bayes
Setelah semua data dibersihkan dan memahami hubungan antar data maka kita melakukan CountVectorizer sebagai  konversi  teks  menjadi  vektor  dimana  setiap kata  akan  memiliki  nilai  sehingga  data  dapat  diolah  pada  model  implementasi algoritma. Sebelum melakukan implementasi algoritma maka setiap dataset dibagi menjadi dua bagian yaitu data latih sebagai data latih model algoritma dan data uji sebagai  data  untuk  menguji  model  algoritma.  Dalam  implementasinya  data  latih dan  data  test  dibagi  dengan  rasio  75:25.  Selanjutnya dataset ulasan obat  akan diimplementasikan  pada  model  algoritma  Random  Forest dilanjutkan  dengan implementasi model algoritma Naive Bayes Multinomial. Setelah didapatkan hasil akurasi dan waktu latih data menggunakan dataset ulasan obat maka selanjutnya implementasi  kedua  model  algoritma  menggunakan dataset ulasan film  dengan pembagian dataset berupa  data  latih  dan  data  uji  dengan  rasio  75:25  sehingga didapatkan hasil implementasi  berupa akurasi  dan waktu  latih  data pada Tabel  2 berikut ini.
Tabel 2. Perbandingan Hasil Akurasi Random Forest Naïve Bayes Multinomial Ulasan obat Latih time 1480.49045586586 308.73597264289856 Accuracy 0.43737854147489 0.5769663495959906 Ulasan film Latih time 120.35102891921997 7.296995162963867 Accuracy 0.56272 0.56216
Dari hasil akurasi pada Tabel 2 di atas dapat kita lihat bahwa pada ulasan obat akurasi  terbaik  pada  algoritma  Naïve  Bayes  Multinomial  dengan  hasil  akurasi 0.57% dengan waktu  data 308 detik sedangkan  Random  Forest memiliki akurasi lebih  kecil  0.43%  dengan  waktu  latih  lebih  lama  yaitu  1480  detik.  Selanjutnya untuk dataset ulasan film akurasi data bernilai sama yaitu 0,56% tetapi waktu latih berbeda,  dimana  Naïve  Bayes melakukan  waktu  latih  lebih  cepat  yaitu  7  detik sedangkan  Random  Forest memakan  waktu  latih  selama  120  detik.  Untuk penelitian selanjutnya kita dapat menambahkan metode algoritma Neural Network
sebagai  metode  tambahan  untuk  dibandingkan  hasil  akurasi  dan  waktu  latihnya sehingga  menambah  ulasan  performansi  untuk  mengetahui  algoritma  dengan akurasi terbaik dan waktu latih data terbaik dalam klasifikasi analisis sentimen.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa implementasi algoritma Random Forest memerlukan waktu latih data yang lebih lama dibanding dengan algoritma Naïve Bayes pada dataset ulasan obat selama 1172 detik lebih lama.    Namun  pada  saat  jumlah  kelas  hanya  dua  yaitu  kelas  negatif  dan  postif, Random  Forest dan Naïve Bayes memiliki hasil akurasi  yang sama pada dataset ulasan  film  dengan  hasil  akurasi  0,56%.  Tetapi  untuk  waktu  latih  memiliki perbedaan.  Naïve  Bayes  Multinomial dapat  melakukan  pelatihan lebih  cepat dengan  waktu  latih  hanya  7  detik  sedangkan  Random  Forest selama  120  detik. Sehingga disarankan untuk dapat menggunkan TF-IDF sebagai term pembobotan kata untuk mendapatkan hasil akurasi yang lebih baik pada penelitian selanjutnya.

## R EFEREN SI
[1] F. P. Rachman, “Perbandingan Model Deep Learning untuk Klasifikasi Sentiment Analysis  dengan  Teknik  Natural  Languange  Processing,” J.  Teknol.  dan  Manaj. Inform. , vol. 7, pp. 103–112, 2021.
[2] C. Colón-Ruiz and I. Segura-Bedmar, “Comparing deep learning architectures for sentiment analysis on drug ulasans,” J. Biomed. Inform. , vol. 110, no. February, p. 103539, 2020, doi: 10.1016/j.jbi.2020.103539.
[3] E.  Fitri,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Aplikasi  Ruangguru  Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes,  Random  Forest  Dan  Support  Vector  Machine,” J. Transform. , vol. 18, no. 1, p. 71, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v18i1.2317.
[4] R. D. Himawan and E. Eliyani, “Perbandingan Akurasi Analisis Sentimen Tweet terhadap  Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  di  Masa  Pandemi,” J.  Edukasi  dan Penelit. Inform. , vol. 7, no. 1, p. 58, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i1.41728.
[5] K. Moolthaisong and W. Songpan, “Emotion Analysis and Classification of Film Ulasans  Using  Data  Mining,” 2020  Int.  Conf.  Data  Sci.  Artif.  Intell.  Bus.  Anal. DATABIA 2020 - Proc. , pp. 89–92, 2020, doi: 10.1109/DATABIA50434.2020.9190363.
[6] A.  Singh,  M.  N.,  and  R.  Lakshmiganthan,  “Impact  of  Different  Data  Types  on Classifier Performance of Random Forest, Naïve Bayes, and K-Nearest Neighbors Algorithms,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 8, no. 12, pp. 1–11, 2017, doi: 10.14569/ijacsa.2017.081201.
[7] A.  F.  Kurniawan,  S.  F.  Pane,  and  R.  M.  Awangga,  “Prediksi  Jumlah  Penjualan Rumah di Bojongsoang ditengah Pandemi Covid-19 dengan Metode ARIMA,” J. Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  1479–1487,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i4.3121.
[8] C. Prianto, N. H. Harani, and I. Firmansyah, “Analisis Sentimen Terhadap Kandidat Presiden Republik Indonesia Pada Pemilu 2019 di Media Sosial Twitter,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 4, p. 405, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1549.
[9] M. Farid and D. Fitrianah, “Rekomendasi Pemilihan Restoran Berdasarkan Rating Online Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Telekomun. dan Komput. , vol. 11, no. 1, p. 9, 2021, doi: 10.22441/incomtech.v11i1.9791.
[10] D.  E.  Dila,  Y.  arum  Sari,  and  M.  T.  Furqon,  “Pembentukan  Daftar  Stopword Menggunakan  Zipf  Law  dan  Pembobotan  Augmented  TF-Probability  IDF  pada Klasifikasi Dokumen Ulasan Produk,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, pp. 406–412, 2020.
[11] D.  Irawan,  E.  B.  Perkasa,  Y.  Yurindra,  D.  Wahyuningsih,  and  E.  Helmud, “Perbandingan Klassifikasi SMS Berbasis Support Vector Machine, Naive Bayes Classifier,  Random  Forest  dan  Bagging  Classifier,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) , vol. 10, no. 3, pp. 432–437, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i3.1302.
[12] A.  I.  Kusumarini,  P.  A.  Hogantara,  M.  Fadhlurohman,  and  N.  Chamidah, “Perbandingan Algoritma Random Forest, Naïve Bayes, Dan Decision Tree Dengan Oversampling Untuk Klasifikasi Bakteri E. Coli,” no. April, pp. 792–799, 2021.
[13] R.  Leonardo,  J.  Pratama,  and  C.  Chrisnatalis,  “Perbandingan  Metode  Random Forest  Dan  Naïve  Bayes  Dalam  Prediksi  Keberhasilan  Klien  Telemarketing,” J. Teknol. Dan Ilmu Komput. Prima , vol. 3, no. 2, pp. 1–5, 2020.
[14] E.  Indrayuni,  “Klasifikasi  Text  Mining  Ulasan  Produk  Kosmetik  Untuk  Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 29–36, 2019, doi: 10.31294/jki.v7i1.1.
[15] S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi  Teknik  Informatika  Dengan  Algoritma  C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi:
10.36787/jti.v13i1.78.
[16] M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random Forest, SVM dan Naive Bayes,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  2,  p.  640,  2021,  doi:
10.30865/mib.v5i2.2937.