## ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP UU OMNIBUS LAW MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC)
Chorirotun Cholifah 1 , Hanny Hikmayanti Handayani 2 , Ayu Ratna Juwita 3 1,2, 3 Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang email: if19.chorirotuncholifah@ubpkarawang.ac.id 1
Abstrak: Twitter merupakan platform media sosial yang banyak digunakan oleh masyarakat. Melihat masalah saat ini perlu dilakukan upaya perbaikan seperti analisis sentimen terhadap komentar publik guna mengetahui sikap publik. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui apakah isi suatu dataset berupa teks (kalimat dan paragraf) positif atau  negatif.  Metode  yang  digunakan  yaitu Support  Vector  Machine  (SVM) dan Naive  Bayes .  Metode SVM merupakan  metode  yang  akurat  bila  diterapkan  pada  data  teks,  sedangkan naive  bayes dapat  menghitung probabilitas yang tinggi.  Hasil klasifikasi  dataset tweets terhadap UU Omnibus  Law pada metode Naïve Bayes nilai precision sebesar 77%, accuracy sebesar 75%, dan nilai recall sebesar 79%. Sedangkan pada metode SVM nilai accuracy sebesar 77%, nilai precision sebesar 88% dan nilai recall sebesar 67%. maka dapat disimpulkan bahwa metode SVM memiliki hasil accuracy yang lebih tinggi dibandingkan metode Naïve Bayes.
Kata Kunci: Naïve Bayes Classifier, Support Vector Machine , Twitter
Abstract: Twitter is a social media platform that is widely used by the public. Seeing the  current problems, it is necessary to make improvements such as sentiment analysis of public comments in order to find out public attitudes. The purpose of this study was to find out whether the content of a dataset in the form of positive or negative text (sentences and paragraphs). The method used is Support Vector Machine (SVM) and Naive Bayes. The SVM method is an accurate method when applied to text data, while naive Bayes can calculate a high probability. The results of the classification of the tweets dataset against the Omnibus Law on the Naïve Bayes method have a precision value of 77%, an accuracy of 75%, and a recall value of 79%. Whereas in the SVM method the accuracy value is 77%, the precision value is 88% and the recall value is 67%. it can be concluded that the SVM method has higher accuracy results than the Naïve Bayes method
Keywords : Naïve Bayes Classifier, Support Vector Machine, Twitter

## PENDAHULUAN
Bukti perkembangan teknologi direpresentasikan melalui  media  sosial  [1].  Gagasan  keterlibatan melalui  aplikasi  berbasis  internet  dipandang  lazim melalui  media  sosial.  Perkembangan  teknologi informasi  dari  waktu  ke  waktu  semakin  cepat sehingga  semua  layanan  informasi  dapat  diakses dengan  mudah  [2].  Perkembangan  teknologi informasi  juga  memegang  peranan  penting  dalam kehidupan masyarakat. Media sosial merupakan salah satu  media  yang  paling  sering  digunakan  oleh masyarakat Indonesia. Masyarakat bebas mengeluarkan pendapat dan menyebarluaskan segala informasi yang diperoleh melalui media sosialnya [3]. Twitter merupakan platform media  sosial  yang banyak  digunakan  oleh  masyarakat.  Pengguna Twitter di  Indonesia mencapai  21,05 %  dari  seluruh pengguna internet [4].
Semakin  banyak  orang  memposting  pendapat mereka di Twitter , yang menjadikan Twitter sebagai sumber  daya  online  yang  sangat  berharga  untuk menganalisis  pendapat  dan  sebagai  opsi  untuk melakukan penelitian analisis jejaring sosial [5]. Alur proses  dari platform  Twitter yaitu  pengguna  dapat mengikuti  pengguna  lain  di Twitter ,  dan  jika  kami mengikuti  seseorang ,  tweet mereka  akan  muncul  di profil  atau timeline Twitter kami.  Pengguna  juga
memiliki  opsi  untuk  mengikuti  individu  atau kelompok  dari  berbagai  asal.  Selain  itu,  pengguna ( users )  dapat  menulis tweet mereka sendiri  dan me- retweet orang lain ( retweet ) . Analisis  sentimen Twitter bertujuan  untuk mengetahui  apakah  isi  suatu  dataset  berupa  teks (kalimat  dan  paragraf)  positif  atau  negatif  [6]. Analisis  Sentimen Twitter Omnibus  Law  adalah Metode komputasi untuk Analisis Sentimen.
Omnibus  Law  adalah  cara  untuk  membuat peraturan  atau  hukum  yang  mengandung  berbagai tema  atau  materi  pelajaran  menyimpang  dari  norma peraturan [2].
Opini  komunitas  masyarakat Twitter dapat digunakan  sebagai  bahan  baku  analisis  sentimen untuk memastikan opini publik atau masyarakat luas mengenai  UU  Omnibus  Law  apakah  positif  atau negatif [7]. Sementara itu, kategorisasi sentimen akan menggunakan pendekatan klasifikasi teks.
Melihat tantangan saat ini perlu dilakukan upaya perbaikan seperti analisis sentimen terhadap komentar  publik  guna  mengetahui  sikap  publik terhadap  Omnibus  Law  pemerintah Indonesia.  Agar pemerintah  Indonesia  memperhatikan  permasalahan masyarakat  terhadap  Omnibus  Law.  Peneliti menggunakan data twitter pada Januari 2022 sampai November  2022  serta  menggunakan  algoritma SVM
(Support Vector Machine) dan algoritma NBC (Naïve Bayes Classifier). Metode  pengklasifikasi Naive  Bayes digunakan untuk  menghitung  nilai  probabilitas  terbesar  untuk mengklasifikasikan data teks ke dalam kategori yang paling sesuai [8]. Tahap-tahap yang dilakukan dalam metode ini yaitu ada tahap pelatihan kepada dokumen yang  kategorinya  diketahui,  dilanjutkan  dengan pengujian klasifikasi kepada dokumen yang kategorinya tidak diketahui [10].
Support  Vector  Machine  (SVM) mempunyai prinsip kerja dengan menemukan ruang pemisah yang sesuai untuk data milik kelas yang berbeda [11]. Saat berhadapan dengan data yang tidak dapat dipisahkan secara  linear  membuat  permasalahan  terjadi  dan seringkali  menemukan  bahwa  tidak  ada  garis  atau bidang  yang  dapat  bertindak  sebagai  pemisah  antar kelas data [12].

## TINJAUAN PUSTAKA
Data mining merupakan  salah  satu  bidang  ilmu yang  disiplin  dan  statistic  dalam  komputer  dengan tujuan  untuk  menyaring  keseluruhan  data  menjadi informasi yang dapat diambil dari kumpulan data dan mengubah informasinya menjadi struktur yang dapat di pahami dengan mudah [11].
Omnibus  Law  menyederhanakan  jumlah  aturan karena  merevisi  dan  mencabut  banyak  undang- undang  secara  bersamaan.  Menurut  Putra,  Undang- Undang Nomor 12 Tahun 2011 tidak mengakomodir gagasan yang digunakan dalam Omnibus Law meski penerapan konsep tersebut tidak dilarang [7].
Algoritma Support Vector Machine (SVM) adalah teknik  untuk  menyelidiki  daerah  batas  antara pengamatan dan Support Vector Machine digunakan untuk  tujuan  ini  karena  cepat  dan  akurat  bila diterapkan  pada  data  teks.  Metode  SVM  juga merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  dengan menggunakan machine learning (supervised learning) [12] . Selain  Algoritma SVM ,  algoritma Naive  Bayes Classifier dari data mining hanyalah salah satu contoh dari  algoritma  klasifikasi. Naive  Bayes  Classifier dikembangkan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes dan  memanfaatkan  probabilitas  dan  perhitungan statistik  untuk  mengurutkan  data.  Berikut  adalah rumus Naïve Bayes [2]:
P(H|X) = P(X|H)P(H) P(X) (1) Keterangan: X = Data dengan kelas yang tidak terklasifikasi
H =  Hipotesis  data  x  merupakan  hipotesis spesifik suatu kelas.
P(H|X)  =  Berdasarkan  kondisi  x,  kemungkinan hipotesis H pada suatu probabilitas
P(H) =  Probabilitas hipotesis H
P(X|H)   =  Kondisi tersebut berdasarkan probabilitas pada nilai X P(X) = Probabilitas dari X

## METODE
Beberapa alur kerja menggunakan metode analisis sentimen akan dilakukan selama durasi penelitian ini. Umumnya  dalam  metode  analisis  alur  kerja  yang digunakan di sini menyediakan kerangka kerja untuk melakukan  sesuatu  dengan  cara  tertentu.  Gambar  1 menggambarkan  prosedur  yang  terkait  dengan pengumpulan  data  dari Twitter untuk  kepentingan studi.

## Gambar 1 Prosedur Penelitian
1. Pengumpulan Data Twitter
Penelitian  ini  menggunakan  strategi crawling selama  tahap  pengumpulan  data.  Metode  ini menggunakan Twitter API  untuk  mendapatkan  data tweet berdasarkan  kata  kunci  tertentu.  Data  yang digunakan adalah informasi Twitter dari Januari 2022 hingga November 2022. Hasil datanya sebanyak 3018 data.
Tabel 1. Contoh Dataset No. Text Output 1. Tapi  susah  banget  nyari kerja,  pengen  nangis ini banyak kerabat yang idup di kota  juga  gaada  banget  niat baik bantuin gue. Kenapa sih orang-orang  tuh  pada  jahat sama gue??
Negatif 2. @shinobu188 @hrdbacot wkwkwk saya asli sukabumi, sengaja  mau  nyari  kerja  di sukabumi  aja  pas  lulus. Susahhh banget even ke bank juga  susah,  eh  rezekinya  di Ibu  Kota.  Sekarang  malah
WFA.  Gaji  jakarta  hidup  di cisaat wkwk Negatif 3. @annisanurulh260 @FOODFESS2 Besok paginya  aku  nyari  lagi  dan tetep  nggak  nemu,  akhirnya aku bawa ke dokter dan buat jalan pun susah  banget, mau ijin  nggak  masuk  kerja  tapi nggak  ada  yg  bisa  gantiin, malemnya aku berusaha nyari  RS  tapi  semua  full orang kena covid bahkan aku Positif
nyari hampir ke semua RS di kota

## 2. Pre-Processing
Data  harus  disiapkan  untuk  analisis,  dan  ini dilakukan  selama  langkah preprocessing teks.  Teks diproses  sebelumnya  dengan  melakukan  operasi preprocessing seperti case-folding , cleaning , tokenizing .
a. Case-folding
Tahap Case-folding berfungsi  sebagai  fitur  yang mengonversi  kata  dengan  dikapitalisasi  menjadi ditulis dengan huruf kecil [13].
Tabel 2. Proses Case-folding

## b. Cleaning
Pada titik dan tahap ini, dokumen yang ditemukan menyertakan  URL,  angka,  atau  simbol  yang  tidak diperlukan untuk pemrosesan data akan dihapus.
Tabel 3. Proses Cleaning
Sebelum Cleaning

## Sesudah Cleaning
Tapi  susah  banget  nyari kerja,  pengen  nangis ini  banyak  kerabat  yang idup  di  kota  juga  gaada banget  niat  baik  bantuin gue.  Kenapa  sih  orang- orang tuh pada jahat sama gue?? tapi  susah  banget  nyari kerja pengen nangis ini banyak  kerabat  yang idup di kota juga gaada banget niat baik bantuin gue  kenapa  sih  orang orang  tuh  pada  jahat sama gue
c. Tokenizing
Tahap tokenizing memisahkan  kalimat  menjadi kata-kata individual. Tabel 4. Proses Tokenizing Sebelum Tokenizing Sesudah Tokenizing Tapi susah banget nyari kerja, pengen nangis ini banyak kerabat yang idup  di  kota juga gaada banget niat baik bantuin gue.  Kenapa  sih  orang- orang  tuh  pada  jahat sama gue??
[tapi, susah, banget, nyari, kerja, pengen, nangis, ini, banyak, kerabat,  yang,  idup,  di, kota, juga, gaada, banget, niat, baik, bantuin,  gue,  kenapa, sih,  orang,  orang,  tuh, pada, jahat, sama, gue]
3. Pengujian Klasifikasi
Confusion  matrix adalah  klasifikasi  jumlah  data uji  yang  benar  dan  jumlah  data  uji  yang  salah  [14]. Jumlah recall ,  presisi  ( precision ),  dan  akurasi  akan dievaluasi sambil menilai kebenaran hasil pencarian . Dimungkinkan  untuk  memverifikasi  keakuratan kategorisasi melalui penilaian kinerja, yang melibatkan  pengukuran  kegunaan  sistem  yang dikembangkan [12] .
Untuk  menilai  kebenarannya,  analisis  sentimen Twitter terhadap  Omnibus  Law  diklasifikasikan menggunakan  teknik Naive  Bayes  Classifier (NBC) dan  metode Support  Vector  Machine (SVM) menggunakan  tipe  dokumen Comma  Separated Value (CSV) sebagai  input  data  untuk  melakukan klasifikasi  data. True  Positive  (TP),  False  Positive (FP), True Negative (TN), dan False Negative (FN) menjadi  satu  kesatuan  atau  bagian  dari confusion matrix . Table 5 Contoh Confusion Matrix
CONFUSION MATRIX Prediction Positive Prediction Negative Actual Positive TP FP Actual Negative FN TN Berikut persamaan untuk mendapatkan nilai
accuracy : Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN (2)
Berikut persamaan untuk mendapatkan nilai precision:
Precision = TP TP+FP × 100% (3)
Berikut persamaan untuk mendapatkan nilai recall:
Recall
= TP TP+FN × 100% (4)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Hasil Klasifikasi
Setelah  dilakukan  pengujian  diperoleh  hasil accuracy,  precision dan recall pada  masing-masing metode.  Pada  metode Naïve  Bayes Nilai accuracy 75%,  nilai precision 77%,  dan  nilai recall 79%. Berbeda dengan pendekatan SVM yang memiliki nilai accuracy 77%, precision 88% dan recall 67%.
Hasil teknik klasifikasi dibandingkan yaitu antara Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  dan  Support  Vector Machine  (SVM) terhadap  UU  OmnibusLaw  dapat dilihat pada gambar berikut.
Sebelum Case-folding
Sesudah Case-folding
Tapi  susah  banget  nyari kerja,  pengen  nangis ini  banyak  kerabat  yang idup  di  kota  juga  gaada banget  niat  baik  bantuin gue.  Kenapa  sih  orang- orang  tuh  pada  jahat sama gue??
tapi  susah  banget  nyari kerja pengen nangis ini banyak  kerabat  yang idup di kota juga gaada banget niat baik bantuin gue  kenapa  sih  orang orang  tuh  pada  jahat sama gue

## Gambar 2 Classification report Naive Bayes
Gambar  3  menampilkan confusion  matriks yang dipelajari  melalui  pelatihan Naive  Bayes .  Ada  33 label True  positive yang  diprediksi  oleh  model, dengan 9 False positive di bawahnya. Model ini juga memprediksi 25 label True negative , dengan 10 label diprediksi sebagai False negative .

## Gambar 3 Confusion Matrix Naive Bayes

## Gambar 4 Classification report SVM
Seperti  dapat  dilihat  pada  Gambar  5,  proses pelatihan SVM menghasilkan  sebuah confusion matriks .  Berikut  prediksi  model  untuk  setiap  jenis label 28 True positive , 14 False positive , lalu 31 True negative , 4 di antaranya diprediksi False negative.

## Gambar 5 Confusion Matrix SVM
Tahap  ini  melakukan  visualisasi  untuk  masing- masing  sentiment  pada  data tweet terhadap  “UU Omnibus  Law”.  Seperti  yang  dapat  diamati  dalam could text yang disediakan di bawah ini, istilah yang paling  sering  muncul  adalah  "Omnibus  Law",  yang menunjukkan  bahwa  seluruh  bahasa  menjadi  topik utama  berkaitan  dengan  isu  sentral  yang  sedang dihadapi  yaitu  Omnibus  Law.  Isu  utama  dalam perdebatan tersebut adalah redaksi, karena pengguna media sosial tidak hanya membahas RUU Cipta Kerja tetapi  juga  merujuk  ke  berbagai  subjek  lain  seperti Pemerintah, htps, dan Cipta Kerja.

## Gambar 6 Visualisasi WordCould

## 2. Evaluasi
Hasil  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma
Naïve Bayes dengan penggunaan data sebanyak 3018 yang  terbagi  atas  2112  data    training  dan  906  data testing  dievaluasi  dengan  dihitung  nilai accuracy, precision dan recall nya . Berikut persamaan untuk mendapatkan nilai accuracy : Accuracy = 33+25 33+25+9+10 = 58 77 = 0,75 (2)
Berikut persamaan untuk mendapatkan nilai
precision : Precision = 33 33+10 x 100% = 33 43 x 100% =
0.77 x 100% = 77% (3) Berikut persamaan untuk mendapatkan nilai recall: Recall = 33 33+9 x 100% = 33 42 x 100% = 0.79 x 100% = 79% (4)
Sedangkan untuk hasil analisis sentimen menggunakan  algoritma SVM dengan  penggunaan data  sebanyak  3018  yang  terbagi  atas  2112  data training  dan  906  data  testing  dievaluasi  dengan dihitung nilai accuracy, precision dan recall nya. Berikut persamaan untuk mendapatkan nilai
accuracy : Accuracy = 28+31 28+31+14+4 = 59 77 = 0.77  = 77% (2)
Berikut persamaan untuk mendapatkan nilai precision: Precision =
28 28+4 x 100% = 28 32 x 100% =
0.88 x 100%  =  88% (3) Berikut persamaan untuk mendapatkan nilai recall: Recall = 28 28+14 x 100% = 28 42 x 100% = 0.67 x 100%  =  67% (4)

## KESIMPULAN DAN SARAN
Menurut  kajian  penulis,  metodologi  analisis sentimen Metode untuk menganalisis sentimen opini pengguna Twitter meliputi Naive  Bayes  Classifier (NBC) dan Support  Vector  Machine opini  yang ditunjukkan  terhadap  UU  Omnibus  Law,  dapat disimpulkan  dari  hasil  klasifikasi  dataset tweets terhadap  UU  Omnibus  Law  bahwa  kedua  metode tersebut  dapat  melakukan  performa  yang  baik,  pada metode Naïve  Bayes nilai precision sebesar  77%, accuracy sebesar 75%, dan untuk nilai recall sebesar 79%.  Sedangkan  pada  metode SVM nilai accuracy sebesar 77%, untuk nilai precision sebesar 88% dan untuk nilai recall sebesar 67%.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode SVM memiliki hasil accuracy yang lebih tinggi dibandingkan  metode Naïve  Bayes .  Akan  tetapi, dikarenakan  data  agregat  didominasi  oleh  data dengan  klasifikasi  positif  dan  negatif,  menjadikan sistem  kurang  dapat  diandalkan  dalam  memberikan klasifikasi netral.
Saran  yang  penulis  berikan  untuk  penelitian lebih  lanjut  yaitu  agar  label  yang  digunakan  tidak hanya positif dan negatif akan tetapi label netral dan emosional  juga.  Dan  juga  perlu  dibuatkan  kamus khusus untuk  penanganan kasus yang menggunakan data twitter berbahasa  indonesia  dan  cenderung menggunakan bahasa tidak baku, agar performansinya menjadi lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Eka  Yeni  Winantika,  Budi  Febriyanto,  and Shopia  Nida  Utari,  “Peran  Media  Sosial Dalam Pembentukan Karakter Siswa Di Era Digital,” J.  Lensa Pendas ,  vol.  7,  no.  1,  pp. 1–14, 2022, doi: 10.33222/jlp.v7i1.1689.
[2] D. Ayu Wulandari, R. Rohmat Saedudin, R. Andreswari,  P.  S.  Studi,  and  S.  Informasi, “Analisis  Sentimen  Media  Sosial  Twitter Terhadap Reaksi Masyarakat Pada Ruu Cipta Kerja  Menggunakan  Metode  Klasifikasi Algoritma  Naive  Bayes  Analysis  of  Twitter Social  Media  Sentiment  on  the  Public’S Reaction To the Drafts of Job Creation Law Using  the  Cla,” eProceedings  Eng. ,  vol.  8, no. 5, pp. 9007–9016, 2021.
[3] N.  M.  A.  J.  Astari,  Dewa  Gede  Hendra Divayana,  and  Gede  Indrawan,  “Analisis
Sentimen  Dokumen  Twitter  Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Sist. dan Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 27–29, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.
[4] S.  F.  Pane,  A.  Owen,  and  C.  Prianto, “Analisis Sentimen UU Omnibus Law pada Twitter  Menggunakan  Metode  Support Vector  Machine,” J.  Telekomun.  dan Komput. ,  vol.  11,  no.  2,  p.  130,  2021,  doi: 10.22441/incomtech.v11i2.10874.
[5] S. D. I. Mau, I. Sembiring, and H. Purnomo, “Analisis  Pengguna  Media  Sosial  Terhadap Isu UU Cipta Kerja Menggunakan SNA dan Naive  Bayes,” Build.  Informatics,  Technol. Sci. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  149–155,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1610.
[6] O.  Fanny  and  H.  Suroyo,  “SISTEMASI: Jurnal  Sistem  Informasi  Analisis  Sentimen Pengguna  Media  Sosial  Terhadap  Omnibus Law  Berdasarkan  Hashtag  di  Twitter Analysis  of  Social  Media  Users  Sentiments against Omnibus Law Based on Hashtags on Twitter,” Januari ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  2540– 9719, 2022, [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id [7] A. E. Augustia, R. Taufan, Y. Alkhalifi, and W. Gata, “Analisis Sentimen Omnibus Law
Pada  Twitter  Dengan  Algoritma  Klasifikasi Berbasis  Particle  Swarm  Optimization,”
Paradig.  -  J.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  23, no. 2, pp. 158–166, 2021, doi: 10.31294/p.v23i2.10430. [8]
A. Nugroho, “Analisis Sentimen Pada Media Sosial  Twitter  Menggunakan  Naive  Bayes Classifier Dengan Ekstrasi Fitur N-Gram,” J- SAKTI  (Jurnal  Sains  Komput.  dan  Inform. , vol.  2,  no.  2,  p.  200,  2018,  doi:  10.30645/j- sakti.v2i2.83.
[9] L.  Jayanti,  S.  R.  Sentinuwo,  O.  A.  Lantang, and A. Jacobus, “Analisa Pola Penyalahgunaan  Facebook  Sebagai  Alat
Vol. 4 No. 4, November 2022, hlm. 483 – 488
Kejahatan  Trafficking  Menggunakan  Data Mining,” J. Tek. Inform. , vol. 8, no. 1, 2016, doi: 10.35793/jti.8.1.2016.12231.
[10] B. S. Amalia, Y. Umaidah, and R. Mayasari, “Analisis  Sentimen  Review  Pelanggan Restoran  Menggunakan  Algoritma  Support Vector  Machine  Dan  K-Nearest  Neighbor,”
SITEKIN J. Sains, Teknol. dan Ind. , vol. 19, no. 1, pp. 28–34, 2021.
[11] S.  D.  Napitupulu,  P. S.  Rahmadhan,  and  ..., “Implementasi Data
Mining Untuk Mengestimasi  Penjualan  Barang  Pada  Store Perlengkapan Camping Dengan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” J. Cyber … , vol. 1, no. 2, pp. 307–
314, 2022, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/
article/view/936
[12] A.  Novantirani,  M.  K.  Sabariah,  and  V. Effendy,  “Analisis  Sentimen  pada  Twitter untuk  Mengenai  Penggunaan  Transportasi Umum  Darat  Dalam  Kota  dengan  Metode Support  Vector  Machine,” e-Proceeeding Eng. , vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2015.
[13] G.  K.  Locarso,  “Analisis  Sentimen  Review Aplikasi  Pedulilindungi  Pada  Google  Play Store  Menggunakan  NBC,” J.  Tek.  Inform. Kaputama , vol. 6, no. 2, pp. 353–361, 2022.
[14] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dan Confusion  Matrix  Pada  Analisis  Sentimen
Berbasis  Teks  Pada  Twitter,” J-SAKTI (Jurnal  Sains  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  5, no. 2, pp. 697–711, 2021.