## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4635
Analisis Sentimen Komentar Pengunjung Terhadap Tempat Wisata Danau Weekuri Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Dan K-

## Nearest Neighbor
Gergorius Kopong Pati, Elfira Umar *
Sekolah Tinggi Manajemen Informatiak Komputer (STIMIKOM) Stella Maris, Sumba Barat Daya, Indonesia Email: 1 gregkopong80@gmail.com, 2,* elfiraumar057@gmail.com ,

## Email Penulis Korespondensi: priyadharshinninaidu@gmail.com
Abstrak− Trip Advisor adalah situs wisata terbesar di dunia yang membantu wisatawan dalam merencanakan dan memesan perjalanan wisata. Salah satu tempat wisata yang direkomendasikan di situs web TripAdvisor adalah Gua Kristal yang belokasi di  Kota  Kupang.  Kebiasan  human  dalam  memposting  tempat  wisata  yang  dikunjungi  sudah  merupakaan  hal  biasa  untuk mempresentasikan  tanggapan  human  terhadap  salah  satu  tempat  wisata.  Biasanya  ada  pihak-pihak  tertentu  yang  ingin mengetahui sentimen dan tanggapan terhadap salah satu tempat wisata. Oleh karena itu, penelitian ini akan melakukan analisis sentimen terhadap salah satu tempat wisata yang ada di Kota Kupang adalah Gua Kristal. Analisis dilakukan dengan melakukan klasifikasi tentang sentimen masyarakat. Metode kalsifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Navie Bayes Classifier dan  K-Nearest  Neighbor.  Dari  kedua  metode  ini  akan  di  lakukan  perbandingan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasinya. Klasifikasi sentimen terdiri dari positif dan negatif. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan informasi tentang kualitas salah satu tempat wisata yang ada di Kota Kupang dengan menggunakan sentimen dari pengunjung dan mengetahui tingkat akurasi dari perbandingan kedua metode yang diuji. Hasil pengujian akan di uji pada tools Rapidminer memperlihatkan tingkat akurasi dari melakukan pengujian kedua metode.
Kata Kunci: Gua Kristal; KNN; Navie Bayes Classifier; Wisata
Abstract− Trip Advisor is the largest travel site in the world that helps tourists in planning and booking travel. One of the recommended attractions on the TripAdvisor website is the Crystal Cave, which is located in Kupang City. Human habit in posting tourist attractions visited is a common thing to present human responses to one of the tourist attractions. Usually there are certain parties who want to know the sentiments and responses to one of the tourist attractions. Therefore, this study will conduct a sentiment analysis of one of the tourist attractions in the city of Kupang is the Crystal Cave. The analysis was carried out by classifying people's sentiments. The calcification method used in this study is Navie Bayes Classifier and K-Nearest Neighbor. From these two methods a comparison will be done to find out the level of accuracy. Sentiment classification consists of positive and negative. The purpose of this study is to provide information about the quality of one of the tourist attractions in the city of Kupang by using sentiment from visitors and determine the level of accuracy of the comparison of the two methods tested. The test results will be tested on the Rapidminer tool showing the level of accuracy of testing both methods.
Keywords : Crystal Cave; KNN; Naive Bayes Classifier; Tourism

## 1. PENDAHULUAN
Sumba Barat Daya memiliki sektor pariwisata yang berpotensi untuk dikembangkan. Namun kurangnya promosi serta keterbukaan informasi terkait kualitas objek wisata di Sumba Barat Daya menjadikan perkembangan objek wisata  belum  maksimal . Saat  ini  keterbukaan  informasi  publik  dapat  terwujud  berkat  perkembangan  ilmu pengetahuan  dan  teknologi.  Salah  satu  contohnya  adalah  jasa  peta  daring  yang  mempunyai  fitur  untuk merencanakan sebuah rute serta mencari sebuah alamat atau yang dikenal dengan Trip Advisor[1]. Di pertengahan tahun  2016  Google  menambahkan  fitur  yang  memungkinkan  penggunanya  untuk  memberikan  rating  serta menambahkan  ulasan  pada  tempat  yang  dikunjunginya.  Dari  hasil  pengamatan  yang  telah  dilakukan,  banyak pengunjung objek wisata Sumba Barat Daya sudah memberikan ulasannya di Trip Advisor. Trip Advisor adalah situs wisata terbesar di dunia yang membantu wisatawan dalam merencanakan dan memesan perjalanan wisata. Situs web  Trip  Advisor  merupakan  komunitas  wisata  terbesar  di  dunia  yang  menjangkau  350  juta  pengunjung setiap bulannya, serta menampilkan lebih dari 320 juta ulasan dan opini tentang 6,2 juta akomodasi, restoran, dan objek wisata. Situs ini beroperasi di 48 negara di seluruh dunia.  Travelling  atau  berwisata  merupakan  kegiatan yang  sangat  digemari  oleh  seluruh masyarakat dunia dan tidak terlepas juga masyrakata indonesi. Banyaknya review mengenai tempat wisata yang telah dikunjungi, memudahkan pengunjung lain yang ingin berkunjung ke tempat  tersebut  mengetahui  keadaan  di  tempat  tersebut  dan  menjadikan  masukan  untuk  pengunjung  lain  untuk memutuskan  ke  tempat  tersebut  atau  tidak[2].  Hal  ini  menjadi  informasi  yang  berharga  untuk  meningkatkan kualitas  pariwisata  Sumba  Barat  Daya.  Dengan  ulasan  tersebut  kita  bisa  melakukan  analisa  untuk  menemukan sentimen apa yang diberikan oleh pengunjung.
Sentiment  Analysis  juga  akrab  dikenal  sebagai  opinion  mining,  merupakan  sebuah  area  penelitian  yang menganalisis  opini  publik,  emosi,  penilaian,  sikap  dan  sentimen  tentang  suatu,  objek  seperti,  produk,  layanan, individu,  peristiwa,  masalah  dan  topik.  Untuk  melakukan  sentiment  analysis  diperlukan  sebuah  metode,  salah satuya Naïve Bayes dan K-nearest Neighbor[3], [4]. Dalam metode ini klasifikasi dilakukan dengan menghitung probabilitas. Naive Bayes memiliki keunggulan dalam efisiensi  dan kesederhanaan pada pengklasifikasian teks terutama dalam penerapan pada aplikasi praktis secara langsung seperti membagi kategori berita atau menyaring spam[5]–[7].  Dengan  Sentiment  Analysis,  kita  akan  mendapatkan  feedback  yang  cepat  dari  wisatawan  dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4635
memanfaatkan ulasan yang telah mereka berikan sehingga stakeholder yang terlibat  dapat  mengambil tindakan langkah  apa  yang  harus  dilakukan  kedepannya  agar  kualitas  pariwisata  di  Sumba  Barat  Daya  dapat  lebih berkembang secara optimal.
Terdapat penelitian mengenai analisis sentimen sebelumnya menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)[8].  Penelitian  sebelumnya  yaitu  penerapan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  pada  sentimen  review  agen travel[9]. Analisis sentimen kurikulum 2013 pada Twitter menggunakan Ensemble Feature dan metode K-Nearest Neighbor[10]. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan metode lazy learning dimana tidak ada model yang dipelajari  dari data testing, jadi hanya belajar dari contoh  uji  harus diklasifikasikan. Algoritma K-Nearest Neighbor  (K-NN)  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  atribut  dan  data  training.  Sentimen analisis  tweet  berbahasa  Indonesia  dengan  Deep  Belief  Network  (DBN)  dan  hasil  DBN  dibandingkan  dengan Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM)[11]. Tujuan penelitian tersebut adalah untuk mengetahui hasil sentimen  terhadap  tweet  berbahasa  Indonesia  di  Twitter  dan  hasil  akurasi  DBN  sebesar  93.31%,  Naïve  Bayes sebesar 79.10%, dan SVM sebesar 92.18%. Sentimen Analisis Tweet Pornografi Kaum Homoseksual Indonesia Di Twitter dengan Naive Bayes[12]. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui hasil sentimen positif dan negatif terhadap  data  uji  tweet  dan  berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut  dapat  disampaikan  kepada  pengguna  Twitter secara luas untuk menggunakan Twitter secara tepat. Hasil sentimen analisis terhadap 500 data uji menunjukkan bahwa  nilai  sentimen  negatif  sangat  tinggi  yaitu  68.4%.  Sedangkan  hasil  perbandingan  akurasi  kedua  metode adalah  metode  Naïve  Bayes  sebesar  87.48%  dan  k-NN  85.40%  dimana  metode  Naïve  Bayes  lebih  akurasi dibanding metode kNN.
Analisis Sentimen dan Klasifikasi Kategori Terhadap Tokoh Publik Pada Twitter[13]. Metode klasifikasi yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Naive  Bayes  Classifier.  Naive  Bayes  Classifier  dikombinasikan dengan  fitur  untuk dapat mendeteksi  negasi  dan  pembobotan menggunakan term  frequency serta TF-IDF[14]. Hasil pengujian pada aplikasi yang dibangun dan pada tools RapidMiner memperlihatkan bahwa akurasi dengan term frequency memberikan hasil akurasi yang lebih baik daripada akurasi dengan fitur TF-IDF. Metode Support Vector  Machine  menghasilkan  akurasi  performansi  yang  lebih  baik  daripada  metode  Naive  Bayes  baik  dalam klasifikasi  sentimen  maupun  dalam  klasifikasi  kategori.  Analisis  Sentimen  Terhadap  Tempat  Wisata  Dari Komentar Pengunjung Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Studi Kasus Jawa Barat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan informasi kepada Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Provinsi Jawa Barat dalam memutuskan langkah apa yang harus diambil tanpa harus turun langsung dan melihat satu – persatu dengan memanfaatkan  Trip  Advisor  sebgai  sumber  data  dalam  pembuatan  aplikasi.  Dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan terlihat bahwa algoritma naïve bayes classifier dapat mengklasifikasikan suatu opini berupa komentar ke dalam dua kelas yaitu positif dan negatif dengan akurat.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  sudah  ada  penelitian  yang  melakukan  perbandingan  antara  Metode Naive Bayes dan K-Nearest  Neighbor. tapi dalam konteks judul  yang berbeda dengan penelitian yang saat  ini. Pada penelitian selanjutnya sudah ada yang melakukan penelitian terhadap tempat wisata dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier namun tidak melakukan perbandingan dengan metode lain sehingga akurasi data dalam penelitian  sebelumnya  hanya  ditunjukan  pada metode  Naive Bayes  Classifier. Tujuan dari penelitian ini adalah  memberikan  informasi  tentang  kualitas  salah  satu  tempat  wisata  yang  ada  di  Kota  Kupang  dengan menggunakan sentimen dari pengunjung dan untuk mengetahui tingkat akurasi dari perbandingan kedua metode yang  diuji.  Hasil  pengujian  akan  di  uji  pada  tools  Rapidminer  memperlihatkan  tingkat  akurasi  dari  melakukan pengujian kedua metode.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Penentuan Tempat Wisata
Penelitian ini dimulai dengan menentukan tempat wisata, selanjutnya mengumpulkan data yang berkaitan dengan penelitian sehingga penelitian akan lebih terarah.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan berdasarkan komentar pengunjung. Data didapat dengan memanfaatkan  web  Trip Advisor  dengan  tools  yang  digunakan  yaitu  Rapidminer  Studio  9.6.0. Selanjutnya data akan disimpan ke Microsoft  Excel  2007.  Data  yang  diambil  untuk  melakukan  analisis  sentimen  sebanyak  100  data.  Gambar  1 menunjukan proses pengumpulan data. Data   Langkah - langkah pengumpumpulan data: a. Menghubungkan jaringan internet (Wifi)
b. Membuka Web Trip Advisor
c. Mencari tempat wisata yang sesuai dengan penelitian
d. Menampilkan data berupa komentar dari pengunjung tempat wisata
e. Langkah  selanjutnya  melakukan  penyimpanan  data  berupa  data  text  yaitu  yang  berisi komentar pengunjung dan data sentimen positif dan negatif.
Dibawah  ini  akan  ditampilkan  sumber  data  komentar  pengunjung  tempat  wisata  Gua  Kristal pada web TripAdvisor.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4635
Gambar 1. Data Komentar Pengunjung

## 2.3 Tahap Preprocessing
Preprocessing dilakukan untuk menghindari data yang kurang sempurna, gangguan pada data, dan data-data yang tidak konsisten (Hemalatha, dkk, 2012). Tahapan text preprocessing pada penelitian ini diantaranya :

## 2.3.1 Seleksi Komentar
Data  yang  telah  dikumpulkan  pada  tahap  pengumpulan  data  akan  diseleksi  ulang  karena  ada  penggabungan sentimen negatif dan positif sehingga peneliti akan melakukan pemisahan sentimen.

## 2.3.2 Mengubah Emoticon
Proses  mengubah  emoticon  yang  terdapat  pada  komentar  dengan  kata  yang  mencerminkan  emoticon.  Daftar konversi emoticon seperti dibawah ini.
Tabel 1. Konversi Emoticon Emoticon Konversi ) =)=) Senyum :D:-D =D Tawa Sedih :-) :$ >:[ Kecewa ;-) ;) Kedip :-P :P Ejek :-/:/ Ragu

## 2.3.3 Menghapus Simbol
Tahapan ini dilakukan proses untuk membuang simbol dan tanda baca dalam komentar.

## 2.3.4 Normalisasi Kalimat
Normalisasi kalimat adalah proses untuk mengubah data yang tidak baku menjadi kalimat baku. Hal ini dilakukan karena banyak komnetar yang menggunakan kalimat tidak baku sehingga akan sulit dilakukan dalam pengujian data. Contoh kalimat tidak baku yang ditemukan “bangeetttt”, “engga”, “tdk”, “gak”, “tak”, “keren”.

## 2.3.5 Tokenizing
Tokenizing adalah Proses membagi teks yang  dapat  berupa kalimat atau paragraf  untuk  menjadi  bagian-bagian tertentu.  Proses  ini  merupakan  proses  akhir  untuk  diolah  datanya  menjadi  suatu  sentimen  analisis  yang  setiap kalimat  dibagi  menjadi  masing-masing  token  biasa  dilakukan  oleh  peneliti.  Berikut  contoh  penerapan  dari tokenizing.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4635
Tabel 2. Penerapan Tokenizing Data Latih Input Output Tempat ini begitu unik, gua dengan kolam. Airnya seperti kristal dan bersih. Tetapi ketika saya mengunjungi begitu banyak orang local yang berenang di sini [Tempat, ini, begitu, unik, gua, dengan, kolam, airnya, seperti, kristal, dan, bersih, tetapi, ketika, saya, mengunjungi, begitu, banyak, orang, local, yang, berenang, di, sini]

## 2.4 Naive Bayes Classifier
Naive  Bayes  merupakan  sebuah  metoda  klasifikasi  menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik.  Algoritma Naive Bayes memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes. Rumus Naïve Bayes[15], [16]:
P (Cj|Wi) = 𝒑(𝒄𝒋) 𝒙 𝒑(𝒘𝒊|𝒄𝒋) 𝑷(𝒘𝒊)

## 2.5 Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
K-NN  adalah  sebuah  metode  klasifikasi  terhadap  sekumpulan  data  berdasarkan  data training yang  sudah terklasifikasikan sebelumya. Rumus k-NN ditunjukkan pada persamaan dibawah ini[17], [18]:
𝑑 𝑖 =   ∑ (𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 ) 2 𝑝 𝑖=1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa
Danaua Weekuri terletak di Desa Kalenarogo, Kecamatan Kodi Utara, Kabupaten Sumba Barat Daya, Provinsi Nusa Tenggara Timur. Danau Weekuri yang berwarna hijau kebiru-biruan ini merupakan danau yang sangatlah unik jika dibandingkan dengan danau-danau pada umumnya di Indonesia karena kandungan airnya yang asin dan payau, danau ini adalah sebuah laguna yang terbentuk  dari  air lautan lepas yang berada di  kisaran danau. Air tersebut masuk dari celah-celah bebatuan yang berada di gugusan karang sekitaran danau. Selain sifat air payau yang dibawa dari laut, uniknya lagi di danau ini terdapat beberapa titik sumber mata air yang membuat gradasi warna air di danau ini bervariatif, yaitu ada yang berwarna biru cerah, biru sedikit kehijau-hijauan bahkan ada yang rasanya hangat dan ada yang dingin. Tersembunyi di balik pepohonan rimbun dan semak belukar serta jauh dari keramaian kota, suasana di sekitar danau terasa masih sangat asri.

## 3.2 Sumber Data
Proses data pada penelitian ini membagi data-data yang telah dilakukan proses preprocessing menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji. Pembuatan data latih ini bertujuan sebagai pedoman dalam menentukan hasil data uji dan pada penelitian ini menggunakan 100 data latih yang diambil dari komentar pengunjung. Contoh data latih yang disimpan dalam excel bisa dilihat pada gambar dibawah ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4635
Gambar 5. Contoh Data Latih

## 3.3 Perhitungan Akurasi Dengan RapidMiner
Penelitian ini menggunakan tools RapidMiner versi 9.6. perhitungan akurasinya akan proses dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier dan Support Vektor Machine. Untuk mengetahui tingkat akurasi dari kedua metode tersebut.

## 3.3.1 Proses Dokument dengan metode K-Nearest Neighbor
Pada  proses  ini  diuji  dengan  data  latih  dari  excel.  Seperti  yang  terlihat  pada  gambar dibawah ini
Gambar 5. Proses Dokumen Data Latih

## 3.3.2 Perhitungan Akurasi dengan K-Nearest Neighbor pada RapidMiner
Proses Training dan Testing dengan K-NN pada RapidMiner ditampilkan pada gambar dibawah ini:
Gambar 6. Proses Training dan Testing dengan K-NN pada RapidMiner
Hasil perhitungan klasifikasi menggunakan metode Metode K-Nearest Neighbor (KNN) diperoleh sebesar 76.53% seperti yang terlihat pada gambar dibawah.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4635

## 3.3.3 Perhitungan Akurasi dengan Naive Bayes Classifier pada RapidMiner
Proses Training dan Testing dengan  metode  Naive  Bayes  Classifier  pada  RapidMiner ditampilkan pada gambar dibawah ini:
Gambar 8. Proses Training dan Testing dengan Naive Bayes Classifier pada RapidMiner
Hasil  perhitungan  klasifikasi  menggunakan  metode  Metode  Naive  Bayes  Classifier  diperoleh sebesar 73.47% seperti yang terlihat pada gambar dibawah.
Gambar 9. Akurasi dengan Metode Naive Bayes Classifier pada RapidMiner

## 3.3.4 Perbandingan Hasil Pengujian Metode K-NN dan Naive Bayes
Perbandingan akurasi yang diuji pada tools RapidMiner dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor (KNN). Hasil pengujian akurasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor dimana diperoleh tingkat akurasninya 76.53% sedangkan tingkat akurasi dengan metode Naive Bayes Classifier sebesar  73.47%. oleh  karena  itu  tingkat  akurasi  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  metode  K-NN  lebih  baik.  Tabel  2  akan memperlihatkan perbandingan dari kedua metode yang diuji pada tools RapidMiner.

## Tabel 3. Perbandingan Hasil Perhitungan Akurasi
Metode Naive Bayes Classifier Tingkat Predikat True Positif True Negatif Pred. Positif 49 12 Pred. Negatif 14 23 K-Nearest Neighbor Pred. Positif 57 17 Pred Negatif 6 18 Akurasi pada tools RapidMiner Naive Bayes Classifier 73.47% K-Nearest Neighbor 76.53%

## 4. KESIMPULAN
Hasil  pengujian  akurasi  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  dimana  diperoleh  tingkat  akurasninya 76.53% sedangkan tingkat akurasi dengan metode Naive Bayes Classifier sebesar 73.47%. oleh karena itu tingkat akurasi  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  metode  K-NN  lebih  baik.  Dimana  diperoleh  selisih  yang  tidak terlalu tinggi. Penggunaan metode Naive Bayes Classifie dan K- Nearest Neighbor  sama-sama memiliki hasil akurasi yang cukup baik untuk menganalisis sentimen komentar atau tweet dari masyarakat. Hasil tingkat akurasi juga menunjukan tempat wisata Gua Kristal Yang ada di Kota Kupang merupakan salah satu tempat wisata yang mempunyai nilai komentar positif dari pengunjung yang sangat baik. Jadi tempat wisata Gua Kristal salah satu tempat yang direkomendasikan untuk para pencinta Travelling .

## REFERENCES
[1] M.  Nurjanah  and  T.  Arifin,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Analisis  Data  Ulasan  Di  Situs  Tripadvisor,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 75–82, 2021, doi: 10.51977/jti.v3i1.395.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4635
[2] S.  Seimahuira,  “Implementasi  Datamining  Dalam  Menentukan  Destinasi  Unggulan  Berdasarkan  Online  Reviews Tripadvisor  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Technol.  J.  Ilm. ,  vol.  12,  no.  1,  p.  53,  2021,  doi: 10.31602/tji.v12i1.4229.
[3] H.  Leidiyana,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Penentuan  Resiko  Kredit  Kepemilikan  Kendaraan Bermotor,” J. Penelit. Ilmu Komputer, Syst. Embed. Log. , vol. 1, no. 1, pp. 65–76, 2013.
[4] M.  Ridwan,  H.  Suyono,  and  M.  Sarosa,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Eeccis , vol. 7, no. 1, pp. 59–64, 2013, doi: 10.1038/hdy.2009.180.
[5] F. Telaumbanua, J. M. Purba, and D. P. Utomo,  “Analysis of Online Learning Understanding Patterns at Budi Darma University Using the C5. 0 Algorithm,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 2, 2021.
[6] U. R. Amanda and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma Hash Based Pada Data Pemesanan Buah Impor Cv. Green Uni Fruit,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, 2021.
[7] D. P. Indini, S. R. Siburian, and D. P. Utomo, “Implementasi Algoritma DBSCAN untuk Clustering Seleksi Penentuan Mahasiswa  yang  Berhak  Menerima  Beasiswa  Yayasan,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Sosial,  Humaniora,  dan Teknologi , 2022, pp. 325–331.
[8] R. Sari, “Analisis Sentimen Pada Review Objek Wisata Dunia Fantasi Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K- Nn),” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj. , vol. 8, no. 1, pp. 10–17, 2020, doi: 10.31294/evolusi.v8i1.7371.
[9] S. Ernawati and R. Wati, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sentimen Review Agen Travel,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 64–69, 2018.
[10]  M. R. Irfan, “Analisis Sentimen Kurikulum 2013 pada Twitter menggunakan Ensemble Feature dan Metode K-Nearest Neighbor,” Universitas Brawijaya, 2018.
[11]  I.  Zulfa  and  E.  Winarko,  “Sentimen  Analisis  Tweet  Berbahasa  Indonesia  Dengan  Deep  Belief  Network,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 11, no. 2, p. 187, 2017, doi: 10.22146/ijccs.24716.
[12]  A.  M.  Pudjajana  and  D.  Manongga,  “Sentimen  Analisis  Tweet  Pornografi Kaum  Homoseksual  Indonesia  Di  Twitter Dengan  Naive  Bayes,” Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  313–318,  2018,  doi: 10.24176/simet.v9i1.1922.
[13]  A. Fathan Hidayatullah and A. Sn, “Analisis Sentimen Dan Klasifikasi Kategori Terhadap Tokoh Publik Pada Twitter,” Semin. Nas. Inform. , vol. 2017, no. semnasIF, pp. 115–122, 2017, [Online]. Available: http://www.situs.com.
[14]  C.  Amalia  and  Y.  Sibaroni,  “Analisis  Sentimen  Data  Tweet  Menggunakan  Model  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dengan Pembobotan  Delta  Tf-idf,” eProceedings  … ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  7810–7820,  2020,  [Online].  Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/12799.
[15]  H. D. Wijaya and S. Dwiasnati, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes pada Penjualan Obat,” J. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.
[16]  M.  Syukri  Mustafa,  M.  Rizky  Ramadhan,  and  A.  P.  Thenata,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Evaluasi  Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Citec J. , vol. 4, no. 2, pp. 151–162, 2017.
[17]  A. J. Nathan and A. Scobell, “Model Algoritma K-nearest Neighbor untuk memprediksi kelulusan mahasiswa,” Foreign Aff. , vol. 91, no. 5, pp. 1–9, 2012.
[18]  M. Rivki and A. M. Bachtiar, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Pengklasifikasian Follower Twitter Yang Menggunakan Bahasa Indonesia,” J. Sist. Inf. , vol. 13, no. 1, p. 31, 2017, doi: 10.21609/jsi.v13i1.500.