## Analisis Sentimen Terhadap Produk The Body Shop Tea Tree Oil
Abyan Ghiffarie¹, Ken Dheanis Adhine Salsabila², Rayesha Putra Baistama³, Muhammad Iqbal Variadi⁴, Mochamad Daffa Rhajendra⁵ ¹²³⁴⁵S1 Manajemen Bisnis Telekomunikasi dan Informatika, Universitas Telkom e-mail : ¹ghiffarie17@gmail.com, ²kdheanis@gmail.com, ³rayeshaputra@gmail.com, ⁴iqbalvariadi07@gmail.com, ⁵drhajendra@gmail.com
ABSTRAK ―Tea Tree Oil berasal dari tanaman Melaleuca Alternifolia . Ini sudah digunakan untuk pengobatan dan sudah diidentifikasi sebagai antibiotik oleh New South Wales Chief Chemist pada tahun 1920. The Body Shop merupakan perusahaan kosmetika asal Brazil yang melakukan penetrasi ke pasar Indonesia pada tahun 1990. Tea Tree Oil menjadi produk yang best-seller dan sangat direkomendasikan oleh The Body Shop sendiri. Dalam situs femaledaily.com, produk ini mendapat penghargaan sebagai “ Best of Beauty Skin Care” selama 5 tahun berturut- turut sejak tahun 2014 hingga 2018. Selain itu, produk ini juga memiliki 3163 ulasan dengan 64% dari keseluruhan ulasan merekomendasikan produk ini. Dengan menggunakan machine learning dan menerapkan metode Naïve Bayes Classifier ,  maka  dapat  dilakukan  analisis  sentimen  terhadap  produk  The  Body  Shop  Tea  Tree  Oil berdasarkan ulasan pengguna yang terdapat pada situs femaledaily.com. Data sampel yang digunakan sebanyak 2820 data dengan proporsi 70% sebagai data training dan 30% sebagai data testing. Output dari analisis ini berupa jumlah komentar pengguna, topic modelling , dan word cloud dengan sentiment positif dan negatif dan dengan tingkat akurasi model sentiment analysis Tea Tree Oil pada femaledaily sebesar 61.51%.

## Kata Kunci : Tea Tree Oil, Analisis Sentimen, Perawatan Kulit
ABSTRACT ― Tea Tree Oil is derived from the Melaleuca Alternifolia plant. It has been used for treatment and was identified as an antibiotic by New South Wales Chief Chemist in 1920. The Body Shop is a cosmetics company from Brazil that penetrated the Indonesian market in 1990. Tea Tree Oil is a best-seller and highly recommended product  by  The  Body Shop  itself.  On  the  website  femaledaily.com, this  product received  an  award  as  "Best  of Beauty Skin Care" for 5 consecutive years from 2014 to 2018. In addition, this product also has 3163 reviews with 64% of all reviews recommending this product. By using machine learning and applying the Naïve Bayes Classifier method, sentiment analysis can be carried out on The Body Shop Tea Tree Oil products based on user reviews found  on  the  website  femaledaily.com.  The  sample  data  used  were  2820  data  with  the  proportion  of  70%  as training data and 30% as testing data. The output of this analysis is the number of user comments, topic modeling, and  word  cloud  with  positive  and  negative  sentiments  and  with  the  accuracy  level  of  Tea  Tree  Oil  sentiment analysis models on femaledaily at 61.51%.

## Index Terms : Tea Tree Oil, Sentiment Analysis, Skin Care
——————————  ————————
1. PENDAHULUAN
Penggunaan skin care oleh kaum wanita menjadi  suatu  kewajiban  di  era  modern zaman  sekarang.  Bahkan  produk-produk perawatan kulit digunakan untuk kebutuhan kecantikan wanita maupun pria dari kalangan muda sampai tua. Bermacam macam  produk  mempunyai  kegunaannya masing masing, mulai dari untuk mengurangi  jerawat,  mempercerah  kulit, dan menjaga kesehatan kulit.
Salah  satu  produsen  kosmetik  di Indonesia adalah The Body Shop. Perusahaan  kosmetika  asal  Brazil  ini melakukan  penetrasi  ke  pasar  Indonesia pada  tahun  1990,  hingga  tahun  2017  The Body Shop Indonesia (TBSI) memiliki 153 toko yang secara eksklusif berlokasi di mall pada 39 kota di Indonesia.
Salah  satu  produk  yang  dimiliki  TBSI adalah Tea Tree Oil. Pada dasarnya produk Tea  Tree  Oil  yang  berasal  dari  tanaman Melaleuca Alternifolia ini sudah digunakan untuk pengobatan dan sudah diidentifikasi sebagai  antibiotik  oleh  New  South  Wales Chief Chemist pada tahun 1920.
Tea  Tree  Oil  dari  The  Body  Shop  ini menjadi  produk best-seller dan  sangat direkomendasikan  dalam  situs  resmi  The Body Shop Indonesia. Selain itu, produk ini juga mendapat penghargaan sebagai “ Best of  Beauty  Skin  Care” selama  5  tahun berturut-turut  sejak  tahun  2014  hingga 2018  di  situs  femaledaily.com.  The  Body Shop Tea Tree Oil juga direkomendasikan sebagai  Tea  Tree  Oil  terbaik  untuk menyembuhkan  jerawat,  mengobati  bekas luka,  sebagai  aromaterapi,  juga  sebagai bodycare di beberapa situs lain seperti my- best.com,  productnation.co,  spiceee.net, beautyjournal by sociolla, dan beautynesia.id.
Jika  dibandingkan  dengan  produk serupa  dari  beberapa  situs  ulasan  produk
kecantikan,  The  Body  Shop  Tea  Tree  Oil memiliki rating yang paling tinggi dengan ulasan  terbanyak  dan  mayoritas  memiliki ulasan  positif  yang  merekomendasikan orang  lain  untuk  menggunakan  produk tersebut.
Dalam  situs  ulasan  femaledaily.com hingga 26 November 2019, The Body Shop Tea Tree Oil memiliki 3163 ulasan dengan rating  3,6  dari  5  dimana  64%  dari keseluruhan  ulasan  merekomendasikan produk  ini.  Produk  seharga  Rp129.000,00 ini  juga  memiliki  ulasan  yang  baik  di beberapa marketplace di  Indonesia  seperi Shopee  (1900  ulasan),  Tokopedia  (148 ulasan), dan Lazada (178 ulasan).
Purivera  Botanicals  Tea  Tree  Oil merupakan salah satu produk pesaing The Body  Shop  Tea  Tree  Oil.  Dalam  situs ulasan femaledaily.com, hingga 26 November  2019,  produk  ini  hanya memiliki  143  ulasan  dan  124  pengguna yang  merekomendasikan  produk  ini. Alasan mereka memilih produk ini karena Purivera  Botanicals  Tea  Tree  Oil  seharga Rp55.000,00 ini lebih murah jika dibandingkan dengan The Body Shop Tea Tree Oil.
Maka pada penelitian ini akan dilakukan  analisis  sentimen  terhadap produk  The  Body  Shop  Tea  Tree  Oil berdasarkan  ulasan  penggunanya  yang terdapat pada situs ulasan produk kecantikan dengan menggunakan machine learning dan  menerapkan  metode Naïve Bayes Classifier .

## Kajian Teori

## Data
Menurut  Lubis  (2016),  data  adalah fakta-fakta  yang  menggambarkan  suatu kejadian  yang  sebenarnya  pada  waktu tertentu.
Lain  pula  menurut  Anhar  (2010),  data merupakan kenyataan yang menggambarkan suatu kejadian dan merupakan  kesatuan  nyata  yang  nantinya akan digunakan sebagai bahan dasar suatu informasi. Menurut Paramita (2016) Data merupakan  suatu  bentuk  keterangan- keterangan  yang  belum  diolah  atau dimanipulasi sehingga belum begitu berarti bagi  sebagian  pemakai.  Supaya  menjadi berguna,  data  perlu  diolah terlebih dahulu menjadi sebuah informasi.
Jadi dapat disimpulkan bahwa data ialah data  yang  disimpan  dalam  bentuk  file dimana  data  tesebut  belum  diolah  tetapi disimpan  untuk  memberikan  arti  tertentu kepada  orang  yang  membutuhkan  data tesebut.
Data yang kami gunakan awalnya tidak terstruktur dimana format datanya belum di klasifikasikan  dan  di  olah  menjadi  data terstuktur,  lalu  hasil  olahan  data  tersebut dapat di tunjukan dengan tabel.

## Text Mining
Menurut  Feldman  (2016),  text  mining merupakan bagian dari data mining dimana proses  yang  dilakukan  utamanya  adalah melakukan  ekstraksi  pengetahuan  dan informasi  dari  pola-pola  yang  terdapat dalam sekumpulan dokumen teks menggunakan alat analisis tertentu.
Menurut  Aditya  (2015)  definisi,  Text Mining  adalah  proses  menambang  data yang  berupa  teks  dimana  sumber  data biasanya  didapatkan  dari  dokumen  dan tujuannya  adalah  mencari  katakata  yang dapat mewakili isi dari dokumen sehingga dapat  dilakukan  analisis  keterhubungan antar  dokumen  tersebut  Text  mining mengekstrak informasi berguna dari sumber  data  melalui  identifikasi  dan eksplorasi yang tidak dalam bentuk data.
Menurut  Fauziah  (2019)  Text  mining dapat  didefiniskan  sebagai  suatu  proses menggali  informasi  dimana  seorang  user berinteraksi dengan sekumpulan dokumen menggunakan tool analisis yang merupakan  komponen-komponen  dalam data mining.
Text  mining  bertujuan  untuk  mencari kata-kata  yang  dapat  mewakili  apa  yang ada  didalam  dokumen  sehingga  dapat dilakukan  analisa  keterhubungan  antar dokumen.
Text mining mempermudah data scientist dan data analyst untuk memahami dan mempelajari data yang tidak terstruktur dengan  skala  yang  besar  melalui  program machine  learning seperti  Rapidminer  dan Orange.

## Klasifikasi
Menurut  Oktanisa  (2018),  klasifikasi merupakan teknik dalam data mining untuk mengelompokkan data berdasarkan keterikatan data terhadap data sampel.
Terdapat beberapa algoritma klasifikasi yang banyak digunakan secara luas, seperti Decision/Classification  trees,  Bayesian Classifier/Naive  Bayes  Classifier,  Neural Network, Analisa  Statistik , Algoritma
Genetika, Rough Sets, K-Nearest
Neighbor,  Rule  Based  Method,  Memory Based  Reasoning,  dan  Support  Vector
Machine .
Dalam  klasifikasi,  terdapat  target variabel kategori. Sebagai contoh, penggolongan
pendapatan
dapat dipisahkan  dalam  tiga  kategori,  yaitu pendapatan tinggi, pendapatan sedang, dan pendapatan rendah.
Sebelum  melakukan  klasifikasi,  data yang ingin kami gunakan sangat bervariasi untuk  berbagai  macam  produk.  Dengan melakukan klasifikasi, kami bisa mendapatkan  data  sesuai  dengan  produk yang ingin kami tuju.

## Naïve bayes
Menurut  Saleh  (2015),  Naive  Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian probabilistik  sederhana  yang  menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi nilai dari dataset yang diberikan. Algoritma mengunakan teorema Bayes dan mengasumsikan semua atribut independen atau  tidak  saling  ketergantungan  yang diberikan  oleh  nilai  pada  variabel  kelas. Definisi  lain  mengatakan  Naive  Bayes merupakan pengklasifikasian dengan
metode  probabilitas  dan  statistik  yang dikemukan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya.
Menurut  Fadlan  (2018),  Naïve  Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilitas  sederhana  yang  berdasarkan pada  penerapan  teorema  Bayes  dengan asumsi independen yang kuat. Naïve Bayes menggunakan  model  fitur  independen, maksud  independen  yang  kuat  pada  fitur adalah bahwa data tidak berkaitan dengan data  lain  dalam  kasus  yang  sama  ataupun atribut yang lain.
Menurut  Saleh  (2015)  Naive  Bayes didasarkan  pada  asumsi  penyederhanaan bahwa  nilai  atribut  secara  kondisional saling  bebas  jika  diberikan  nilai  output. Dengan  kata  lain,  diberikan  nilai  output, probabilitas  mengamati  secara  bersama adalah produk dari probabilitas individu.

## Analisis Sentimen
Menurut  Nurjanah  (2017)  Analisis sentimen  dilakukan  untuk  menentukan apakah opini atau komentar terhadap suatu permasalahan,  memiliki  kecenderungan positif  atau  negatif  dan  dapat  dijadikan sebagai  acuan  dalam  meningkatkan  suatu pelayanan, ataupun meningkatkan kualitas produk.
Menurut  Sipayung  (2016)  Analisis sentimen  adalah  sebuah  cara  yang digunakan untuk mengolah komentar yang diberikan  oleh  pemesan  atau  pelanggan melalui  berbagai  media,  mengenai  sebuah produk, jasa ataupun sebuah instansi.
Menurut  Nugroho  (2016)  tugas  dasar analisis sentimen adalah mengelompokkan polaritas  dari  teks  yang  ada  dalam dokumen, kalimat, atau pendapar. Polaritas mempunyai  arti  apakah  teks  yang  ada dalam  dokumen,  kalimat,  atau  pendapat memiliki aspek positif atau negatif.
Sentiment  analysis  adalah  kegiatan melakukan  analisa  terhadap  pendapat, opini, sikap atau emosi seseorang mengenai  suatu  produk,  topik  atau permasalahan  tertentu  sehingga bisa diketahui  hal  tersebut  masuk  kedalam sentimen positif, negatif atau netral.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  kegiatan  ini  kami  menggunakan metode  Sentimen  Analysis.  Output  dari analisis ini yaitu sentimen konsumen yang menggunakan produk The Body Shop Tea Tree  Oil  berdasarkan  ulasan  konsumen  di forum  femaledaily.com.  Sentimen  positif dan negatif ditentukan dari ulasan konsumen berdasarkan pengalaman mereka  dalam  menggunakan  produk  Tea Tree Oil.
Gambar 1. The Body Shop Tea Tree Oil di femaledaily.com
Jurnal Teknologi & Manajemen Informatika - Vol.5 No.1 2019
Bagan 1 Metodologi Penelitian

## Pengumpulan Data
Tahap awal merupakan pengumpulan data.
Data  yang  digunakan  berasal  dari  ulasan pengguna  produk  Tea  Tree  Oil  The  Body
Shop di situs forum kecantikan femaildaily.com.  Data    yang  didapatkan sebanyak  3062,  data  tersebut    akan dianalisis pada aspek sentimennya.

## Normalisasi Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  normalisasi data  dengan cara menghilangkan data yang bersifat  noise  dan  inkosisten  serta  data yang  tidak  lengkap  dan  memiliki  makna. Jumlah data setelah dilakukan normalisasi data sebanyak  2820.

## Penentuan  Data  Training  dan  Data Testing
Tahapan  penentuan  data  ini  dilakukan secara  acak,  dan  membagi  data  menjadi dua  jenis  data,  yaitu  data  training  dan testing dengan masing-masing jumlah data secara berurutan sebanyak 1974 (70%)  dan 846 (30%). Data training digunakan untuk pembelajaran oleh machine learning dalam memprediksi  data  testing  yang  telah ditentukam sebelumnya.

## Penentuan Sentimen Secara Manual
Kegiatan ini dilakukan secara manual dan hanya  terhadap  data  training  dengan membagi  sentimennya  dalam  dua  kelas, yaitu sentimen positif dan negatif.

## Pembuangan Stopwords
Pada  tahap  terdapat  list  kata  yang  dapat dibuang karena tidak memiliki makna dan pengaruh  terhadap  proses  analisis  ini, sehingga kata tersebut sebaiknya dihilangkan  karena  tingkat  kemunculan kata tersebut yang tinggi. Proses pembuangan  kata  ini  dilakukan  di  dalam machine learning.

## Klasifikasi Menggunakan Naïve Bayes
Klasifikasi ini dilakukan di dalam machine learning  dengan  sifat  supervised  learning dengan membagi sentimen menjadi positif dan negatif. Pada dasarnya proses klasifikasi  Naive  Bayes  mengggunakan metode probabilistik dan menentukan data yang diinginkan berdasarkan pembelajaran yang  sebelumnya  dilakukan  terhadap  data training.

## Penentuan  Topic  Modelling  dan  Word Cloud
Kegiatan penentuan ini dilakukan di dalam machine  learning.  Pada  topic  modelling machine learning akan menampilkan topik apa yang paling serimg dibahas berdasarkan ulasan pemgguna. Word cloud akan menampilkan kata yang paling sering muncul  dengan  menyerupai  bentuk  awan, semakin sering kata tersebut muncul maka akan  semakin  besar  ukurannya,  begitupun sebaliknya.

## Evaluasi Hasil
Tahap akhir ini bertujuan untuk mengetahui  tingkat  akurasi  dan  presisi yang dari hasil klasifikasi machine learning dan topik pembicaraan yang dilakukan oleh penggunanya  serta  kata  yang  sering dikeluarkan oleh pengguna.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  performance  vactor  positif terdapat  1026  komentar  yang  dianggap positif  dalam  ulasan. Machine  learning
Pengumpulan Data Normalisasi Data
Penentuan Data Testing & Data Training
Penentuan Sentimen Secara Manual Pembuangan Stopwords Klasifikasi Menggunakan Naive Bayes Penentuan Topic Modelling dan Word Cloud Evaluasi Hasil
menyimpulkan  bahwa  komentar  yang dianggap benar-benar positif sebanyak 770 komentar  dan  256  komentar  dianggap negatif.  Dengan  presentase recall sebesar 60.63%  dan  presentase precision sebesar
75.05%
Untuk  performance  vactor  negatif, terdapat  938  komentar  yang  dianggap negatif  dalam  ulasan. Machine  learning menyimpulkan  bahwa  komentar  yang dianggap  benar-benar  negatif  sebantyak 438 komentar dan 500 komentar dianggap positif.  Dengan  presentase recall sebesar 63.11%  dan  presentase precision sebesar 46.70%.
Gambar 2. Grafik Batang Data Testing
Berdasarkan data tersebut, menghasilkan  kesimpulan  bahwa  tingkat akurasi model sentiment analysis Tea Tree
Oil pada femaledaily sebesar 61.51%
Dalam  grafik  tersebut  menunjukkan bahwa terdapat 845 komentar yang terbagi menjadi positif dan negatif, dimana jumlah sentiment  positif  lebih  banyak  daripada
sentiment negatif yaitu sejumlah komentar 454 positif dan 391 komentar negatif.
Gambar 3 Topic Modelling Ulasan Positif
Topic  modelling digunakan  untuk menunjukkan topik yang sedang dibicarakan oleh pengguna, dalam kasus ini merupakan pengguna
femaledaily mengenai  produk  Tea  Tree  Oil. Topic modelling dibuat  menjadi 10  topik,  dalam ulasan  positif,  terdapat  kata  kunci  topik antara  lain  jerawat,  tea,  tre,  produk,  oil, ring, kecil, kempes, beli dan hari.
Gambar 4. Topic Modelling Ulasan Negatif
Sedangkan untuk topic modelling dalam ulasan  negatif,  terdapat  kata  kunci  topik antara  lain  jerawat,  pake,  tea,  tre,  buat, produk, oil, beli, cocok, dan ka.
Gambar 5. Word Cloud Ulasan Positif
Word cloud digunakan untuk
menampilkan kata-kata yang sering
dibicarakan oleh pengguna, pada kasus ini merupakan pengguna femaledaily terhadap produk Tea Tree Oil. Dalam ulasan positif dengan  jumlah  komentar  sebanyak  1480 komentar,  terdapat  sebanyak  4375  kata, kata  yang  paling  sering  digunakan  yaitu kata  “jerawat”  dengan  jumlah  3523  kata, 813  kata  untuk  “produk”,  792  kata  untuk “tea”,  789  kata  untuk  “tre”  dan  668  kata untuk “oil”.
Gambar 6. Word Cloud Ulasan Negatif
Sedangkan untuk ulasan negatif dengan jumlah komentar sebanyak 1329 komentar, terdapat  kata  sebanyak  3625  kata,  kata yang  paling  sering  digunakan  yaitu  kata “jerawat”  dengan  jumlah  1724  kata,  756 kata  untuk  “pake”,  476  kata  untuk  “tea”, 472 kata untuk “buat” dan 468 kata untuk “tre”.
Berdasarkan data dari metode sentiment analysis , topic  modelling dan word  cloud terhadap ulasan komentar dari produk Tea Tree Oil, diketahui bahwa jumlah pengguna yang memberikan respon positif terhadap  produk  tersebut  lebih  banyak dibandingkan  jumlah  respon  negatifnya. Kata  “jerawat”  menjadi  kata  yang  paling sering  digunakan  baik  dalam  komentar positif maupun komentar negatif.

## 4. KESIMPULAN
Produk  Tea  Tree  Oil  yang  diproduksi oleh The Body Shop pada situs femaledaily menjadi  salah  satu  produk  yang  digemari
oleh  pengguna.  Hal  tersebut  dibuktikan dengan  jumlah  komentar  ulasan  yang didominasi oleh komentar positif. Terdapat penggunaan kata seperti kempes, repurchase,  ampuh,  dan  kata  lain  yang menunjukkan reaksi positif dimana pengguna  merasa  puas  terhadap  produk tersebut.  Terdapat  juga  penggunaan  kata seperti  bau,  parah,  kering,  dan  kata  lain yang  menunjukkan  reaksi  negatif  dimana pengguna  tidak  puas  dengan  produk tersebut.
Saran kami untuk perusahaan khususnya  The  Body  Shop  yaitu  tetap menjaga  dan  mempertahankan  kualitas setiap produknya, serta mempertimbangkan dan memperbaiki hal- hal  yang  dikeluhkan  oleh  pengguna  pada komentar  ulasan  produk,  salah  satunya yaitu aroma yang kurang disukai. Pengembangan  produk  terutama  pada formula  juga  perlu  dilakukan  untuk menangani  permasalahan  yang  dialami pengguna,  seperti  kulit  kering,  timbul merah-merah,  dan  keluhan  lainnya.  Hal tersebut  dapat  dijadikan  acuan  untuk perusahaan  agar  terus  berkembang  dan dapat memuaskan pengguna.

## 5. REFERENSI
[1] Aditya,  B.  (2016).  Penggunaan Web Crawler Untuk Menghimpun Tweets  dengan  Metode  Pre- Processing  Text  Mining. Jurnal Infotel , Vol. 7 No. 2.
[2] Annur,  H.  (2018).  Klasifikasi Masyarakat  Miskin  Menggunakan Metode  Naive  Bayes. ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 , 160-165.
Ati, M. Si., D., Prof. Dr. Nurdien, Kistanto,  M.A.,  H.,  &  Taufik, S.Sos., A. (n.d.). Pengantar Konsep  Informasi,  Data,  dan Pengetahuan.
[3] Fadlan,  C.  N.  (2018).  Penerapan Metode Naive Bayes dalam Klasifikasi  Kelayakan  Keluarga Penerima  Beras  Rastia. Jurnal Teknik  Informatika  Musirawas
(JUTIM), Vol 3 No.1 , 1-8.
[4] Fauziah,  S.  (2019).  Optimasi Algoritma  Vector  Space  Model
dengan Algoritma K-Nearest Neighbor  Pada  Pencarian  Judul
Artikel Jurnal. Jurnal PILAR Nusa Mandiri , Vol. 15 No. 1.
[5] Kurniawan,  B.,  Effendi,  S.,  & Sitompul, O. S. (2012). Klasifikasi Konten  Berita  Dengan  Metode Text  Mining  . JURNAL  DUNIA TEKNOLOGI  INFORMASI ,  14- 19.
[6] Lestari, N. P. (n.d.). UJI RECALL
AND PRECISION SISTEM TEMU  KEMBALI  INFORMASI OPAC  PERPUSTAKAAN  ITS SURABAYA.
[7] Mardi,  Y.  (2016).  Data  Mining  :
Klasifikasi Menggunakan
Algoritma  C4.5. Jurnal  Edik Informatika , V2.i2(213-219).
[8] Nugroho,  D.  (2016).  Analisis
Sentimen  Pada  Jasa  Ojek  Online Menggunakan Metode Naive Bayes . Posiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi . [9] Nurhuda,  F.,  Sihwi,  S.  W.,  & Doewes,  A.  (2013).  Analisis
Sentimen  Masyarakat  terhadap Calon  Presiden  Indonesia  2014 berdasarkan  Opini  dari  Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier . JURNAL ITSMART .
[10] Nurjanah,  W.  (2017).  Analisis Sentimen Terhadap Tayangan Televisi Berdasarkan Opini Masyarakat  pada  Media  Sosial Twitter  menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor dan Pembobotan Jumlah Retweet. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer . [11] Oktanisa,  I.,  &  Supianto,  A.  A. (2018). PERBANDINGAN TEKNIK KLASIFIKASI DALAM DATA MINING UNTUK BANK DIRECT MARKETING  . Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer
(JTIIK) , 567-576.
[12] Paramita,  A.  (2016).  Perancangan Data Warehouse Pada Perpustakaan  Yayasan  Lentera Insan. Jurnal String , Vol. 1 No. 1.
[13] Saleh,  A.  (2015).  Implementasi
Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes Dalam  Memprediksi  Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga . Citec Journal . [14] Sipayung, E. (2016). Perancangan Sistem Analisis Sentimen Komentar Pelanggan Menggunakan Metode Naive Bayes  Classifier. Jurnal  Sistem Informasi (JSI) , Vol. 8 No. 1.