## 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.v5i3.2983

## Metode Seleksi Fitur Untuk Klasifikasi Sentimen Menggunakan Algoritma Naive Bayes: Sebuah Literature Review
Fitria Septianingrum * , Agung Susilo Yuda Irawan
Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1,* fitria.septia17101@student.unsika.ac.id, 2 agung@unsika.ac.id Email Penulis Korespondensi: fitria.septia17101@student.unsika.ac.id
Abstrak− Pada zaman revolusi industri 4.0 seperti saat ini, di mana internet merupakan suatu kebutuhan bagi masyarakat dalam menjalani  kehidupan  sehari-hari.  Intensitas  dari  penggunaan  internet  yang  tinggi  di  lingkungan  masyarakat,  maka menyebabkan persebaran suatu informasi didalamnya pun dapat tersebar secara luas dan cepat. Adanya persebaran informasi yang cepat di internet maka sejalan pula dengan pertumbuhan data digital yang semakin besar, sehingga opini-opini publik yang terdapat didalamnya menjadi hal yang penting. Karena, dari data digital tersebut dapat diolah dengan analisis sentimen guna memperoleh suatu informasi yang bermanfaat mengenai isu yang sedang berkembang di lingkungan masyarakat ataupun untuk  mengetahui  opini  publik  terhadap  suatu  produk  perusahaan.  Banyaknya  penelitian  terkait  analisis  sentimen  yang menerapkan  algoritma  Naive  Bayes  guna  menyelesaikan  masalahnya,  maka  peneliti  tertarik  untuk  melakukan  penelitian mengenai penggunaan seleksi fitur terhadap algoritma tersebut. Maka dari itu, dilakukannya penelitian ini guna mengetahui seleksi  fitur  apa  yang  paling  optimal  ketika  di  kombinasikan dengan  algoritma  Naive  Bayes  dengan  menggunakan  metode penelitian  Systematic  Literature  Review  (SLR).  Hasil  penelitian  ini  disimpulkan  bahwa  metode  seleksi  fitur  yang  paling optimal ketika dikombinasikan dengan algoritma Naive Bayes adalah metode Particle Swarm Optimization (PSO) dengan nilai rata-rata akurasi 89.08%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Media Sosial; Metode Seleksi Fitur; Algoritma Naive Bayes; Systematic Literature Review
Abstract− In the era of the industrial revolution 4.0 as it is today, where the internet is a necessity for people to live their daily lives. The high intensity of internet use in the community, it causes the distribution of information in it to spread widely  and quickly. The rapid distribution of information on the internet is also in line with the growing growth of digital data, so that the public opinions contained therein become important things. Because, from this digital data, it can be processed with sentiment analysis in order to obtain useful information about issues that are developing in the community or to find out public opinion on a company's product. The number of studies related to sentiment analysis that applies the Naive Bayes algorithm to solve the problem, so researchers are interested in conducting research on the use of feature selection for the algorithm. Therefore, this  research  was  conducted  to determine  what  feature  selection  is  the  most optimal  when  combined  with  the  Naive  Bayes algorithm using the Systematic Literature Review (SLR) research method. The results of this study concluded that the most optimal feature selection method when combined with the Naive Bayes algorithm is the Particle Swarm Optimization (PSO) method with an average accuracy value of 89.08%.
Keywords : Sentiment  Analysis;  Social  Media;  Feature  Selection  Method;  Naive  Bayes  Algorithm;  Systematic  Literature Review

## 1. PENDAHULUAN
Pada zaman serba internet seperti saat ini, di mana perkembangan teknologi berkembang semakin pesat dan cepat ke arah yang serba digital [1], penggunaan internet khususnya sosial media tentunya tidak lagi menjadi hal yang awam bagi masyarakat Indonesia. Hal ini dapat dibuktikan dengan hasil survei yang dilaksanakan oleh Hootsuite di  tahun  2021  yang  menunjukkan  bahwa  pengguna  aktif platform media  sosial  di  Indonesia  saat  ini mencapai angka 170 juta pengguna. Berbagai macam aktivitas yang dilakukan masyarakat di sosial media, tentu dapat menghasilkan sebuah data digital setiap harinya  yang berasal dari interaksi sosial yang dibangun melalui media sosial itu sendiri. Opini merupakan pendapat pribadi dari seseorang mengenai suatu topik atau hal yang ada [2] dan opini publik saat ini menjadi suatu hal yang penting bagi perkembangan suatu perusahaan ataupun bagi kebijakan-kebijakan yang akan diambil oleh suatu pemerintahan. Data-data digital tersebut dapat berupa sebuah opini publik mengenai suatu isu yang sedang trending di kalangan masyarakat, ataupun penilaian, komentar, dan opini seorang konsumen terhadap suatu produk atau jasa  yang mereka gunakan dari sebuah perusahaan produk dan jasa tersebut. Salah satu platform penghasil data digital terbanyak yaitu Media Sosial [3]. Maka dari itu, opini publik saat ini merupakan hal yang penting karena dapat mempengaruhi proses branding dari suatu perusahaan ataupun penilaian dari masyarakat terhadap kebijakan pemerintahan dan tokoh publik di Indonesia.
Setelah  mengetahui  pentingnya  opini  publik  saat  ini,  banyak  peneliti-peneliti  yang  mulai  melakukan penelitian di bidang text mining khususnya analisis sentimen untuk melakukan klasifikasi sentimen ke dalam kelas positif, negatif, ataupun netral. Salah satu algoritma yang dapat digunakan dalam mengklasifikasi kalimat sentimen yaitu algoritma Naive Bayes [4]. Karena algoritma ini didasarkan pada asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut secara kondisional saling bebas apabila diberi nilai output dan keuntungan dari penggunaan algoritma Naive Bayes yaitu metode ini hanya membutuhkan training data yang kecil dalam menentukan estimasi parameter dalam proses pengklasifikasian  [5]  .  Sedangkan  kekurangan  dari  algoritma Naive  Bayes yaitu  sangat  sensitif  dalam  proses pemilihan fitur, sehingga untuk mengatasinya yaitu dengan cara dikombinasikan dengan metode seleksi fitur [6]. Penggunaan  seleksi  fitur  sendiri  dapat  berpengaruh  terhadap  tingkat  akurasi  algoritma  karena  dengan  adanya

## 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.v5i3.2983
Submitted: 23/04/2021 ; Accepted: 01/06/2021 ; Published: 31/07/2021
seleksi fitur, maka dapat diketahui firut-fitur apa saja yang kurang relevan dan juga dapat menseleksi fitur-fitur yang memiliki informasi penting didalamnya. Penelitian ini akan melakukan Literature Review terhadap metode seleksi fitur yang dikombinasikan dengan algoritma Naive Bayes untuk mengetahui seleksi fitur apa yang paling optimal  ketika  dikombinasikan  dengan  algoritma  tersebut  dalam  melakukan  analisis  sentimen  publik  melalui media sosial.
Pengumpulan data dilakukan dengan cara melakukan studi literatur terhadap referensi yang dikumpulkan dan paper yang digunakan pada penelitian ini merupakan paper dengan rentang waktu tahun publikasi mulai dari tahun 2016 – 2020. Sedangkan jumlah artikel penelitian yang digunakan dijadikan perbandingan akurasi nya yaitu sebanyak  25  artikel.  Adapun  metode  seleksi  fitur  yang  akan  dijadikan  bahan  perbandingan  yaitu  seleksi  fitur Information Gain, Particle Swarm Optimization (PSO), Chi Square , dan N-Gram . Tujuan penelitian ini yaitu untuk melakukan  analisis  perbandingan  seleksi  fitur  yang  dikombinasikan  dengan  algoritma Naive  Bayes untuk melakukan analisis sentimen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  suatu Systematic  Literature  Review (SLR).  Sumber  data  yang digunakan  berasal  dari beberapa artikel penelitian yang telah diakses dari bulan Februari-April 2021 melalui beberapa platform seperti Google  Scholar,  Research  Gate, IEEE Xplore, dan IOP Science berupa  penelitian-penelitian  sebelumnya  yang telah dilakukan mengenai analisis sentimen dengan menggunakan seleksi fitur dan algoritma Naive Bayes berupa artikel ilmiah, skripsi, ataupun proceeding . Adapun alur penelitian yang digunakan pada penelitian SLR ini dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini.
PERENCANAAN Identifikasi Masalah Pengembangan Protokol Review
P E L A K S A N A A N Identifikasi Literatur yang Relevan
Seleksi Literatur yang Digunakan Klasifikasi Literatur
Review dan Analisis Literatur
Visualisasi Hasil Analisis
PELAPORAN
Penulisan paper SLR
Pemilihan Jurnal yang Tepat
Gambar 1 . Alur Penelitian

## 2.1 Tahap Perencanaan
Pada  tahap  pertama  yaitu  tahap  perencanaan  akan  dilakukan  proses  identifikasi  masalah  mengenai  penelitian dengan  topik  analisis  sentimen  menggunakan  Algoritma Naive  Bayes dan  juga  pencarian  artikel  terkait  topik tersebut. Adapun kata kunci yang digunakan dalam melakukan pencarian artikel yaitu :
a. Analisis Sentimen dengan Algoritma Naive Bayes dan Seleksi Fitur
b. Optimalisasi Algoritma Naive Bayes dengan Penggunaan Seleksi Fitur
c. Implementasi Algoritma Naive Bayes pada Analisis Sentimen dari Media Sosial
d. Pengaruh Penggunaan Seleksi Fitur Terhadap Kinerja Algoritma Naive Bayes

## 2.2 Tahap Pelaksanaan
Selanjutnya pada tahap pelaksanaan terdiri dari 5 tahap, yaitu diantaranya :
a. Mengidentifikasi literur yang relevan dengan topik penelitian ini yaitu mengenai analisis sentimen dengan algoritma naive bayes .
b. Melakukan seleksi dari literatur-literatur yang telah didapatkan berdasarkan relevansi topik dan juga tahun publikasi paper tersebut.
c. Kemudian literatur-literatur yang telah diseleksi tersebut akan di klasifikasikan berdasarkan topik dan tahun publikasi penelitian yang telah ditentukan.
d. Melakukan proses review artikel dan juga melakukan analisis dari literatur-literatur yang ada.
e. Membuat visualisasi dari hasil analisis tersebut.

## 2.3 Tahap Pelaporan
Tahap terakhir yaitu pelaporan di mana pada tahap ini akan dilakukan penyusunan paper SLR dari proses literature review yang telah dilakukan dan juga memilih jurnal yang tepat untuk mempublikasikan paper yang telah dibuat tersebut.

## 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.v5i3.2983

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pencarian dan Klasifikasi Artikel
Berdasarkan hasil pencarian artikel melalui platform Google Scholar sesuai dengan kata kunci yang digunakan, diperoleh data berupa artikel ilmiah, proceeding, dan skripsi dengan jumlah 25 penelitian. Artikel ilmiah tersebut dipublikasikan  pada  tahun  2016  sampai  tahun  2020  dan  memiliki  topik  penelitian  mengenai  analisis  sentimen dengan  menggunakan  algoritma naive  bayes dan  seleksi  fitur.  Berdasarkan  25  artikel  penelitian  yang  telah terkumpul  dan  diakses  mulai  bulan  Februari  hingga  April  tahun  2021,  kemudian  dilakukan  proses  klasifikasi berdasarkan  seleksi  fitur  yang  digunakan  pada  penelitian  tersebut,  dan  juga  tahun  publikasi  dari  artikel-artikel tersebut yang dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2 di bawah ini.
Tabel 1. Klasifikasi Artikel Berdasarkan Seleksi Fitur yang Digunakan
No Seleksi Fitur yang Digunakan Jumlah 1 Information Gain (IG) 10 2 Particle Swarm Optimization (PSO) 8 3 Chi Square 4 4 N-Gram 3 Tabel 2. Klasifikasi Artikel Berdasarkan Tahun Publikasi No Tahun Publikasi Penelitian Jumlah 1 2016 1 2 2017 6 3 2018 4 4 2019 6 5 2020 8
Dari hasil klasifikasi di atas, maka dapat dibuat visualisasi datanya yang tertera pada Gambar 1 dan Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Diagram Klasifikasi Artikel Penelitian Berdasarkan Seleksi Fitur
Gambar 3. Diagram Klasifikasi Artikel Penelitian Berdasarkan Tahun Publikasi
40% 32% 16% 12% Klasifikasi Artikel Penelitian Berdasarkan Seleksi Fitur Information Gain Particle Swarm Optimization
Chi Square
N-Gram 4% 24% 16% 24% 32% Klasifikasi Artikel Penelitian Berdasarkan Tahun Publikasi 2016 2017 2018 2019 2020

## 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.v5i3.2983

## 3.2 Review dan Analisis Literatur
Pada tahap ini akan dilakukan review dan analisis perbandingan tingkat akurasi algoritma Naive Bayes berdasarkan seleksi fitur yang digunakan pada penelitian analisis sentimen yang dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Perbandingan Tingkat Akurasi Algoritma Naive Bayes Berdasarkan Metode Seleksi Fitur No Penulis (Tahun) Judul Jumlah Dataset Seleksi Fitur Tingkat Akurasi 1 (Putri,  Mubarok, & Adiwijaya, 2017) [7] Klasifikasi  Sentimen  Ulasan  Buku Berbahasa Inggris Menggunakan Information Gain dan Naive Bayes 1000 Information Gain 88.28% 2 (Negara, Muhardi, & Putri, 2020) [8] Analisis Sentimen Maskapai Penerbangan  Menggunakan  Metode Naive Bayes Dan Seleksi Fitur Information Gain 1000 Information Gain 86.5% 3 (Attabi, Muflikhah, & Fauzi, 2018) [9] Penerapan  Analisis  Sentimen  untuk Menilai  Suatu  Produk  pada Twitter Berbahasa  Indonesia  dengan  Metode Naïve Bayes Classifier dan Information Gain 200 Information Gain 74% 4 (Utama, Rosiyadi, Aridarma, & Prakoso, 2019) [10] Sentimen  Analisis  Kebijakan  Ganjil Genap  Di  Tol  Bekasi  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dengan Optimalisasi Information Gain 440 Information Gain 79.55% 5 (Syakuro, 2017) [11] Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap E-Commerce Pada  Media
Sosial  Menggunakan  Metode Naive Bayes  Classifier Dengan  Seleksi  Fitur Information Gain 3000 Information Gain 88.8% 6 (Zaman, 2020) [12] Klasifikasi  Opini  Terhadap  Kebijakan Publik  Merdeka  Belajar  Pada  Jejaring Sosial Twitter Menggunakan  Metode Naive  Bayes Dengan  Seleksi  Fitur Information Gain 273 Information Gain 81.48% 7 (Khalida & Setiawati, 2020) [13] Analisis  Sentimen  Sistem  E-Tilang Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes Dengan Optimalisasi Information Gain 276 Information Gain 41.82% 8 (Widya Sihwi, Prasetya Jati, & Anggrainingsih, 2018) [14] Twitter  Sentiment  Analysis  of  Movie Reviews  Using  Information  Gain  and Naive Bayes Classifier 8231 Information Gain 82.19% 9 (Syahriani, Yana, & Santoso, 2020) [15] Sentiment Analysis of Facebook Comments  on  Indonesian  Presidential Candidates  Using  the  Naïve  Bayes Method 300 Information Gain 83.67% 10 (Andilala, 2016) [16] Movie Review Sentimen Analisis Dengan  Metode  Naïve  Bayes  Base  on Feature Selection 2000 Information Gain 95.70% 11 (Taufik, 2017) [17] Optimasi Particle  Swarm  Optimization Sebagai  Seleksi  Fitur  Pada  Analisis Sentimen Review Hotel  Berbahasa Indonesia  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes 200 Particle Swarm Optimization 96.92%

## 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.v5i3.2983
12 (Nugroho, Istiadi, & Marisa, 2020) [18] Optimasi Naive  Bayes  Classifier untuk Klasifikasi  Teks  pada e-government Menggunakan Particle Swarm Optimization 200 Particle Swarm Optimization 87.44% 13 (Hayuningtyas & Sari, 2019) [19] Analisis Sentimen Opini Publik Bahasa Indonesia  Terhadap  Wisata  TMII Menggunakan Naive Bayes dan PSO 100 Particle Swarm Optimization 94.02% 14 (Cahyono, 2017) [20] Analisis  Sentimen  Pada  Sosial  Media Twitter Menggunakan Naive  Bayes
Classifier Dengan Feature  Selection
Particle Swarm Optimization Dan Term Frequency 3300 Particle Swarm Optimization 97.48% 15 (Solecha, 2019) [21] Analisa  Sentimen  Dengan  Algoritma Naïve Bayes Classifier Berbasis Particle  Swarm  Optimization Untuk Review Restoran 200 Particle Swarm Optimization 88.50% 16 (Betesda, 2020) [22] Peningkatan Optimasi Sentimen Dalam Pelaksanaan Proses Pemilihan Presiden Berdasarkan  Opini  Publik  Dengan Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes dan Particle Swarm Optimization 260 Particle Swarm Optimization 71.15% 17 (Aulianita & Rifai, 2018) [23] Optimasi Particle  Swarm  Optimization
Pada Naive  Bayes Untuk Sentiment Analysis Furniture 200 Particle Swarm Optimization 93.50% 18 (Saputra, 2019) [24] Analisis  Sentimen E-Wallet Pada Google  Play Menggunakan  Algoritma
Naive  Bayes Berbasis Particle  Swarm Optimization 300 Particle Swarm Optimization 83.60% 19 (Hidayat, 2017) [25] Kombinasi  Seleksi  Fitur Chi  Square Dengan  Algoritma Naive  Bayes Untuk Analisis Sentimen Komentar Facebook 1000 Chi Square 91% 20 (Kisworini, 2020) [26] Peningkatan  Performa Naive  Bayes Dengan  Seleksi  Atribut  Menggunakan Chi Square Untuk Klasifikasi Loyalitas Pelanggan GRAB 331 Chi Square 99.51% 21 (Amrullah, Sofyan Anas, & Hidayat, 2020) [27] Analisis Sentimen Movie Review Menggunakan Naive  Bayes  Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square 1400 Chi Square 64.40% 22 (Nisa, Darwiyanto, & Asror, 2019) [28] Analisis Sentimen Menggunakan Naive Bayes  Classifier dengan Chi-Square
Feature  Selection Terhadap  Penyedia Layanan Telekomunikasi 1200 Chi Square 85.5% 23 (Agung Nugroho, 2018) [29] Analisis  Sentimen  Pada  Media  Sosial Twitter Menggunakan Naive  Bayes
Classifier Dengan    Ekstrasi  Fitur N- Gram 300 N-Gram 92% 24 (Indhiarta, 2017) [30] Penggunaan N-Gram Pada  Analisa Sentimen  Pemilihan  Kepala  Daerah 600 N-Gram 82.3%

## 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.v5i3.2983
Jakarta Menggunakan Algoritma Naive Bayes 25 (Irvantoro, Saifudin, & Umilasari, 2019) [31] Feature  Selection Menggunakan Chi Squared dan N-Gram Dengan Algoritma Naive  Bayes  Classifier Untuk Analisis Sentimen Review Produk Elektronik 600 N-Gram 89%

## 3.3 Visualisasi Hasil Analisis
Berdasarkan  hasil  analisis  perbandingan  di  atas  maka  dapat  dibuat  visualisasi  dari  rata-rata  tingkat  akurasi algoritma Naive Bayes yang dikombinasikan dengan 4 jenis metode seleksi fitur guna mengetahui metode seleksi fitur terbaik apabila dikombinasikan dengan algoritma Naive Bayes . Grafik rata-rata akurasi tersebut dapat dilihat pada gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4. Rata-Rata Akurasi dari Penggunaan Metode Seleksi Fitur Pada Algoritma Naive Bayes

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan literature  review yang  telah  dilakukan  dari  25  artikel  ilmiah  dapat  diketahui  bahwa  seleksi  fitur Particle Swarm Optimization (PSO) merupakan metode seleksi fitur yang cocok dan menghasilkan hasil terbaik apabila dikombinasikan dengan algoritma klasifikasi Naive Bayes . Tingkat akurasi dapat dipengaruhi oleh jumlah dataset yang digunakan dan juga metode seleksi fitur yang digunakan. Berdasarkan grafik perbandingan rata-rata nilai akurasi tersebut dapat diketahui bahwa kombinasi antara algoritma Naive Bayes dengan seleksi fitur Particle Swarm Optimization (PSO) memiliki nilai paling tinggi yaitu 89.08%. Sedangkan rata-rata akurasi dari metode seleksi fitur N-Gram berada dibawah PSO dengan tingkat akurasi 87.77%, kemudian di bawah N-Gram terdapat metode seleksi fitur Chi Square dengan tingkat akurasi 85.10% dan rata-rata akurasi dari seleksi fitur Information Gain yaitu 80.20%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Bapak  Agung  Susilo  Yuda  Irawan  selaku  dosen  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini dan juga teman-teman yang telah memberikan saran dan masukan serta membantu penulis dalam penyusunan artikel ini.

## REFERENCES
[1] R.  Mahendrajaya,  G.  A.  Buntoro,  and  M.  B. Setyawan,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Gopay  Menggunakan Metode Lexicon Based Dan Support Vector Machine,” Komputek , vol. 3, no. 2, p. 52, 2019, doi: 10.24269/jkt.v3i2.270.
[2] H.  Himawan,  W.  Kaswidjanti,  A.  Sentimen,  M.  Sosial,  and  L.  Based,  “Metode  Lexicon  Based  Dan  Support  Vector Machine  Untuk  Menganalisis  Sentimen  Pada  Media  Sosial  Sebagai  Rekomendasi  Oleh-Oleh  Favorit,”  vol.  2018,  no. November, pp. 235–244, 2018.
[3] A. K. Fauziyyah, “Analisis Sentimen Pandemi Covid19 Pada Streaming Twitter Dengan Text Mining Python,” J. Ilm.
80.20
89.08 85.10 87.77 74.00 76.00 78.00 80.00 82.00 84.00 86.00 88.00 90.00 Rata-Rata Akurasi
Rata-Rata Akurasi Algoritma Naive Bayes Dengan Seleksi Fitur
Information Gain
Particle Swarm Optimization Chi Square N-Gram

## 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.v5i3.2983
SINUS , vol. 18, no. 2, p. 31, 2020, doi: 10.30646/sinus.v18i2.491.
[4] F. Ratnawati, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 3, no. 1, p. 50, 2018, doi: 10.35314/isi.v3i1.335.
[5] S. Rahayu, J. J. Purnama, H. M. Nawawi, and F. S. Nugraha, “Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Memprediksi Gejala Autism Spectrum Disorders Pada Anak-Anak,” Pros. Semin. Nas. Rekayasa dan Teknol. (TAU SNAR-TEK) , vol. ISSN:, no. November, 2019.
[6] D. A. Muthia, “Sentiment Analysis on Closure of Illegal Movie Streaming Sites Using Naïve Bayes Algorithm,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 16, no. 1, pp. 123–128, 2020, doi: 10.33480/pilar.v16i1.1306.
[7] L.  R.  Putri,  M.  S.  Mubarok,  and  Adiwijaya,  “Klasifikasi  Sentimen  Ulasan  Buku  Berbahasa  Inggris  Menggunakan Information Gain Dan Naive Bayes,” e-Proceeding Eng. , vol. 4, 2017.
[8] A. B. P. Negara, H. Muhardi, and I. M. Putri, “Analisis Sentimen Maskapai Penerbangan Menggunakan Metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Information Gain,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 3.
[9] A. W. Attabi, L. Muflikhah, and M. A. Fauzi, “Penerapan Analisis Sentimen untuk Menilai Suatu Produk pada Twitter Berbahasa Indonesia dengan Metode Naïve Bayes Classifier dan Information Gain,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 11, pp. 4548–4554, 2018.
[10]  H. S. Utama, D. Rosiyadi, D. Aridarma, and B. S. Prakoso, “Sentimen Analisis Kebijakan Ganjil Genap Di Tol Bekasi Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dengan Optimalisasi Information Gain,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 247–254, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.705.
[11]  A.  Syakuro,  “Analisis Sentimen Masyarakat  Terhadap  E-Commerce  Pada  Media  Sosial Menggunakan  Metode  Naive Bayes Classifier ( NBC ) Dengan Seleksi Fitur Information Gain ( IG ), pp. 1–89, 2017.
[12]  M.  R.  T.  Zaman,  “Klasifikasi  Opini  Terhadap  Kebijakan  Publik  Merdeka  Belajar  Pada  Jejaring  Sosial  Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Dengan Seleksi Fitur Information Gain,” 2020.
[13]  R.  Khalida  and  S.  Setiawati,  “Analisis  Sentimen  Sistem  E-Tilang  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Dengan Optimalisasi Information Gain,” J. Inform. Inf. Secur. , vol. 1, no. 1, pp. 19–26, 2020, doi: 10.31599/jiforty.v1i1.137.
[14]  S.  Widya  Sihwi,  I.  Prasetya  Jati,  and  R.  Anggrainingsih,  “Twitter  Sentiment  Analysis  of  Movie  Reviews  Using Information Gain and Naïve Bayes Classifier,” Proc. - 2018 Int. Semin. Appl. Technol. Inf. Commun. Creat. Technol. Hum. Life, iSemantic 2018 , pp. 190–195, 2018.
[15]  Syahriani, A. A. Yana, and T. Santoso, “Sentiment analysis of facebook comments on indonesian presidential candidates using the naïve bayes method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1641, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012012.
[16]  A. Andilala, “Movie Review Sentimen Analisis Dengan Metode Naïve Bayes Base on Feature Selection,” Pseudocode , vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2016, doi: 10.33369/pseudocode.3.1.1-9.
[17]  A.  Taufik,  “Optimasi  Particle  Swarm  Optimization  Sebagai  Seleksi  Fitur  Pada  Analisis  Sentimen  Review  Hotel Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. III, no. 2, pp. 40–47, 2017.
[18]  K.  S.  Nugroho,  I.  Istiadi,  and  F. Marisa,  “Naive  Bayes  classifier optimization  for  text  classification on  e-government using  particle  swarm  optimization,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  21–26,  2020,  doi: 10.14710/jtsiskom.8.1.2020.21-26.
[19]  R. Y. Hayuningtyas and R. Sari, “Analisis Sentimen Opini Publik Bahasa Indonesia Terhadap Wisata Tmii Menggunakan Naïve Bayes Dan Pso,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. 16, no. 1, pp. 37–42, 2019.
[20]  Y.  Cahyono,  “Analisis  Sentiment  pada  Sosial  Media  Twitter  Menggunakan  Naїve  Bayes  Classifier  dengan  Feature Selection Particle Swarm Optimization dan Term Frequency,” J. Inform. Univ. Pamulang , 2017.
[21]  K. Solecha, “Analisa Sentimen Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Review Restoran,” J. Speed – Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi , vol. 11, no. 1.
[22]  Betesda,  “Peningkatan  Optimasi  Sentimen  Dalam  Pelaksanaan  Proses  Pemilihan  Presiden  Berdasarkan  Opini  Publik Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dan Particle Swarm Optimization,” 2020.
[23]  R.  Aulianita  and  A.  Rifai,  “Optimasi  Particle  Swarm  Optimization  Pada  Naive  Bayes  Untuk  Sentiment  Analysis Furniture,” Inf. Manag. Educ. Prof. , vol. 3, no. 1, pp. 31–40, 2018.
[24]  S. A. Saputra, “Sentiment Analysis Analisis Sentimen E-Wallet Pada Google Play Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 377–382, 2019.
[25]  R. Hidayat, “Kombinasi Seleksi Fitur Chi Square Dengan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen,” vol. 1, pp. 72–81, 2017.
[26]  R.  Y.  Kisworini,  “Peningkatan  Performa  Naive  Bayes  Dengan  Seleksi  Atribut  Menggunakan  Chi  Square  Untuk Klasifikasi Loyalitas Pelanggan GRAB,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 2, no. 2, pp. 69–75, 2020.
[27]  A. Z. Amrullah, A. Sofyan Anas, and M. A. J. Hidayat, “Analisis Sentimen Movie Review Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square,” Jurnal , vol. 2, no. 1, pp. 40–44, 2020.
[28]  A.  Nisa,  E.  Darwiyanto,  and  I.  Asror,  “Analisis  Sentimen  Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier  dengan  Chi-Square Feature Selection Terhadap Penyedia Layanan Telekomunikasi,” e-Proceeding Eng. , vol. 6, no. 2, pp. 8650–8659, 2019.
[29]  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.
[30]  W. C. Indhiarta, “Penggunaan N-Gram Pada Analisa Sentimen,” pp. 1–18, 2017.
[31]  D.  Irvantoro,  I.  Saifudin,  and  R.  Umilasari,  “Feature  Selection  Menggunakan  Chi  Squared  dan  N-Gram  Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier Untuk Analisis Sentimen Review Produk Elektronik,” vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.