Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 303-312

## Analisis Sentimen Terkait Ulasan Pada Aplikasi PLN Mobile Menggunakan Metode Support Vector Machine
Hibatullah Faisal 1 , Arafat Febriandirza 2 , Firman Noor Hasan 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik Industri dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta Timur, Indonesia E-mail: 1 hibatullahfaisal01@gmail.com, 2 arafat@uhamka.ac.id,
3 firman.noorhasan@uhamka.ac.id

## Abstract
PLN's  mobile  applications  have  become  an  important  part  of  modern  society, providing easy and fast services. However, the user experience of these apps often reflects dynamic  changes  in  the  technology  environment  and  user  needs.  Therefore,  sentiment analysis of user reviews becomes very important to find out what users feel and how best to improve the application. This thesis uses the Support Vector Machine (SVM) method to perform  sentiment  analysis  of  PLN  Mobile  app  user  reviews.  SVM  is  an  effective algorithm in text classification based on sentiment. Through this study, it is expected that the  analysis  results  can  be  used  for  improvement  and  enhancement  of  the  PLN  Mobile application, thus providing a better user experience.
Keywords : Sentiment analysis, reviews,technology,  PLN Mobile App, Support Vector Machine (SVM)

## Abstrak
Aplikasi  mobile  PLN  telah  menjadi  bagian  penting  dalam  kehidupan  masyarakat modern,  memberikan  pelayanan  yang  mudah  dan  cepat.  Namun,  pengalaman  pengguna aplikasi  ini  sering  kali  mencerminkan  perubahan  dinamis  dalam  lingkungan  teknologi dan  kebutuhan  pengguna.  Oleh  karena  itu,  analisis  sentimen  terhadap  ulasan  pengguna menjadi sangat penting untuk mengetahui apa yang dirasakan pengguna dan bagaimana cara  terbaik  untuk  meningkatkan  aplikasi  tersebut.  Jurnal  ini  menggunakan  metode Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  ulasan pengguna aplikasi PLN Mobile. SVM adalah algoritma yang efektif dalam klasifikasi teks berdasarkan sentimen. Melalui studi ini, diharapkan hasil analisis dapat digunakan untuk perbaikan  dan  peningkatan  aplikasi  PLN  Mobile,  sehingga  memberikan  pengalaman pengguna yang lebih baik.
Keywords: Analisis sentimen, ulasan,teknologi, Aplikasi PLN Mobile,  Support Vector Machine (SVM)

## 1. Pendahuluan
PT  PLN  (Persero)  menghadapi  tantangan  dalam  meluncurkan  produk  baru  dan menyebarkan  informasi  layanan  inti.  Kesalahpahaman  publik  terkait  proses penyambungan  dan  penambahan  daya,  kurangnya  inisiatif  publik  dalam  mencari informasi, dan stigma bahwa PLN bertanggung jawab atas semua aspek listrik menambah kesulitan.  Pelanggan  sering  kurang  paham  tentang  hak  dan  kewajiban  mereka,  serta informasi  terkait  tata  cara  pengelolaan  APP,  batas  waktu  pelunasan  tagihan,  tarif  dasar listrik,  dan  hak  kompensasi  atas  gangguan  listrik  yang  melebihi  SLA.  Ketidaktahuan  ini berdampak  pada  pengalaman  pelanggan  dan  persepsi  tentang  produk  serta  layanan  PLN [1].  PLN  meningkatkan  layanan  pelanggan  melalui  aplikasi  PLN  Mobile  yang  tersedia untuk  Android  dan  iOS,  diluncurkan  pada  2016  dan  diperbarui  pada  2020.  Aplikasi  ini, hasil  kerjasama  dengan  PT  Indonesia  Comnet  Plus,  memudahkan  pelanggan  untuk mengakses  berbagai  layanan  seperti  cek  tagihan,  pembelian  token,  permohonan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 303-312
penyambungan  baru,  dan  lainnya,  serta  terintegrasi  dengan  sistem  pengaduan  PLN. Aplikasi  ini  dapat  diunduh  gratis  di  Google  Play  Store  dan  App  Store  [2].  PLN  telah memanfaatkan model digital dalam pengembangan  sistem layanan pelanggan sejak 2016 dan berharap PLN Mobile dapat menjangkau lebih banyak konsumen. PLN Mobile adalah aplikasi  yang  dirancang  untuk  memanfaatkan  berbagai  layanan  terkait  jaringan  listrik, termasuk  pemasangan  jaringan  listrik  baru  dan  penambahan  daya  [3].  Untuk  memahami kepuasan  dan  loyalitas  pelanggan  PLN  Mobile  serta  aspek  positif  dan  negatif  aplikasi, PLN  meningkatkan  sosialisasi  aplikasi  sejak  awal  2021  yang  berdampak  pada  ulasan  di Google  Play  Store.  Namun,  ulasan  saja  tidak  cukup  untuk  mengetahui  kepuasan pelanggan sehingga diperlukan analisis sentimen. Analisis ini membantu manajemen PLN mengukur  keberhasilan  promosi  dan  sosialisasi  serta  merencanakan  strategi  berdasarkan hasil  analisis  [4]. Aplikasi  PLN  Mobile  memungkinkan  konsumen  untuk  mendapatkan informasi  layanan  dari  PT  PLN  (Persero)  dan  memberikan  umpan  balik  atas  New  PLN Mobile.  Tanggapan  konsumen  bisa  bervariasi,  tidak  selalu  negatif  atau  positif.  Analisis sentimen  pada  ulasan  aplikasi  merupakan  bagian  penting  dari  pemrosesan  teks  dan  bisa dilakukan  dengan  text  mining,  yang  memungkinkan  ekstraksi  data  tekstual  dari  ulasan untuk dianalisis lebih lanjut [5]. Analisis sentimen adalah teknik penting untuk memahami sikap, opini, dan emosi yang diungkapkan dalam teks, dengan aplikasi mulai dari analisis ulasan  produk  hingga  pemantauan  reputasi  merek.  Metode  ini  digunakan  untuk memberikan wawasan  kepada pengguna tentang  sentimen dari diskusi dan  komentar  [6]. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  adalah Support  Vector  Machine  (SVM).  Algoritma  ini  melakukan  proses  pembobotan  dengan membentuk  pola  garis  untuk  melakukan  pembobotan  dan  klasifikasi  [7].  Tujuan  dari penelitian ini adalah  untuk melakukan model klasifikasi sentimen menggunakan  Support Vector  Machine  (SVM),  untuk  mengevaluasi  akurasi  metode  SVM,  serta  untuk mengetahui  tingkat  kepuasan  pengguna  layanan  aplikasi  PLN  Mobile  [8].  Merujuk  pada studi  sebelumnya  [9]  menunjukkan  bahwa  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM) mampu  mencapai  presisi  sebesar  78,12%.  Oleh  karena  itu,  Support  Vector  Machine menjadi metode yang tepat untuk digunakan dalam penelitian ini karena mampu mencapai tingkat akurasi yang tinggi.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  tahap  seperti  pengumpulan data,  preprocessing,  klasifikasi,  dan  evaluasi.  Berikut  merupakan  gambaran  alur  proses penelitian.
Gambar 1. Alur penelitian

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 303-312
Gambar  1  membahas  metode  penelitian  yang  akan  memberikan  insight  tentang bagaimana  penelitian  ini  dilakukan,  langkah-langkah  yang  diambil  selama  proses penelitian,  dan  tahapan-tahapan  yang  terlibat  dalam  penelitian  ini  mulai  dari  proses pengumpulan  data  menggunakan  metode Scrapping, kemudian  masuk  ke  tahap preprocessing, dan setelah itu dilanjutkan ke tahap modeling data dan terakhir dilakukan evaluasi  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  metode  yang  dipakai. Metode  klasifikasi  yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM), yang merupakan teknik pembelajaran mesin  dalam  kategori  supervised  learning.  SVM  memprediksi  kelas  dengan mengidentifikasi  model  atau  pola  yang  ada  dalam  data  latihan.  Hasil  dari  metode  SVM adalah  sebuah  garis  pemisah  yang  optimal,  yang  dikenal  sebagai  hyperplane,  yang memaksimalkan  jarak  antar  kelas  dalam  dataset  [17].  Berbagai  teknik  pra-pemrosesan teks sangat penting sebagai langkah permulaan yang menentukan tingkat keakuratan dan efisiensi waktu dalam proses ringkasan teks secara otomatis [18].

## 2.1. Analisis Sentiment
Analisis  sentimen  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  dan menganalisis  pada  suatu  kasus  atau  objek  tertentu.  Melalui  sentimen  analisis, kesimpulan  dan  keputusan  dapat  dihasilkan  berdasarkan  teks  dalam  bentuk  kalimat atau  dokumen.  Tujuannya  adalah  untuk  mengevaluasi  opini  atau  kecenderungan masyarakat, apakah berorientasi pada pandangan yang positif atau negatif  [10].

## 2.2. Text Mining
Text  Mining adalah  proses  komputer  yang  mengumpulkan  d ata  berdasarkan sumber  data  teks  [11] .  Text  Mining dapat  mengidentifikasi  serta  memeriksa  pola khusus untuk menemukan informasi penting dari sumber data  [12].

## 2.3. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  pekerjaan  yang  melibatkan  penerapan  algoritma  pembelajaran mesin  yang  memahami  cara  memberikan  label  kelas  kepada  contoh -contoh  dari berbagai  domain  masalah  [13].  Algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu Support Vector Machine (SVM).

## 2.4. Preprocessing
Preprocessing  adalah  tahap  penting  dalam  pembersihan  data  sebelum  pelatihan model,  dengan  tujuan  untuk  mempermudah  komputer  dalam  mengenali  data  dan meningkatkan kualitas hasil. Teknik ini memiliki berbagai metode yang disesuaikan dengan  kebutuhan  dataset  [14].  Dalam  tahap  pra-pemrosesan,  aktivitas  yang dijalankan berfokus pada persiapan data mentah menjadi data yang siap untuk diola h lebih  lanjut.  Langkah  ini  termasuk  mengeliminasi  data  yang  berstruktur  buruk  atau mengubahnya  ke  dalam  bentuk  yang  lebih  terstruktur  dan  mudah  untuk  dianalisis atau diintegrasikan  ke dalam  sistem  [15]. Proses preprocessing melibatkan berbagai tahapan  seperti  membaca  data,  mengubah  teks  menjadi  huruf  kecil,  membersihkan data,  memisahkan  teks  menjadi  kata-kata,  mengubah  bahasa  gaul  menjadi  Bahasa Indonesia  dan  menggunakan  stopwords.  Setelah  data  dibersihkan,  data  disimpan dengan  nama  "databersih"  dan  ekstensi  .csv.  Proses  ini  kemudian  diikuti  dengan konversi  kalimat  dan  transformasi  teks  ke  vektor  menggunakan  Tf -idf.  Hasil preprocessing teks ini dapat menjadi sumber data untuk analisis sentimen.

## 2.5. Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Setelah proses preprocessing,  setiap  kata  dalam  ulasan  aplikasi  PLN  Mobile diberikan  bobot  dengan  menggunakan  TF-IDF.  Fungsi  Term  Frequency  (TF) digunakan  untuk  menghitung  frekuensi  kemunculan  setiap  kata  dalam  ulasan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 303-312
aplikasi.  Sedangkan  fungsi  Inverse  Document  Frequency  (IDF)  memberikan  bobot pada kata-kata yang cukup sering muncul dalam data ulasan aplikasi  [16].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini,  evaluasi  klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Confusion  Matrix,  yang  membandingkan  hasil  klasifikasi  yang  diprediksi  dengan  kelas yang sebenarnya untuk menilai kinerja model. Metrik yang berasal dari Confusion Matrix, seperti  akurasi,  presisi,  dan  recall,  digunakan  untuk  menentukan  efektivitas  klasifikasi yang  dilakukan  oleh  sistem  [19].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen terkait  ulasan  aplikasi  PLN  Mobile  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine (SVM)  dan  mengevaluasi  akurasi  SVM  dalam  merefleksikan  kepuasan  pengguna terhadap layanan aplikasi tersebut.

## 3.1. Scrapping Data
Scraping  adalah  proses  pengumpulan  data  untuk  kemudian  melakukan  ekstraksi informasi yang dimiliki oleh data tersebut. Proses web scraping melibatkan akses ke halaman  web,  pemilihan  elemen  data  yang  ada  dalam  halaman  tersebut,  melakukan ekstraksi  dan  transformasi  jika  diperlukan,  dan  akhirnya  menyimpan  data  tersebut dalam  bentuk  dataset  yang  terstruktur  [20]  Pada  proses  pengumpulan  data  ini dilakukan  melalui  metode scrapping  data pada Google Playstore dengan menggunakan  platform Google  Collaboration dan  setelah  itu  data  di  simpan  pada excel. Berikut adalah Source Code yang dipakai:

## Gambar 2. ProsesScrapping Data

## 3.2. Preprocessing
Sebelum melakukan analisis teks atau text mining, persiapan awal pada dokumen teks adalah sebuah keharusan untuk memastikan data dapat digunakan dalam proses analisis  utama.  Proses  ini,  yang  dikenal  sebagai  pra-pemrosesan  teks,  adalah langkah  penting  yang  bertujuan  untuk  mengkonversi  data  teks  dari  bentuk  yang tidak  terstruktur  menjadi  terstruktur.  Dalam  pra-pemrosesan  teks,  ada  tiga  tahap kunci  yang  harus  dilalui,  yaitu  transformasi,  tokenisasi,  dan  penyaringan  [20]. Dalam  tahap  ini  digunakan    RapidMiner  untuk  tahap  preprocessing  data,  langkah awal melibatkan input data CSV untuk review dan persiapan, dengan mengubah tipe data  sentiment  menjadi  binomial  dan  mengatur  ulang  rolenya  menjadi  label.  Ini membantu  dalam  mempersiapkan  data  untuk  analisis  lebih  lanjut  dengan membersihkan  data,  normalisasi,  mengisi  nilai  yang  hilang,  dan  konversi  tipe  data . Berikut tampilan pada RapidMiner.
a) Merujuk pada gambar 2, setelah data di peroleh selanjutnya dimasukkan kedalam rapidminer  untuk  di  lakukan  processing  data  dengan  melakukan drag  and  drop operator Read  Excel sebagai  operator  bantu  untuk  membaca  file  excel. Selanjutnya  menambahkan  operator  Remove  Duplicate  untuk  menghapus  data sentiment yang terduplicate dengan atribut Text.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 3. Output Operator Remove Duplicate
b) Lalu  dilanjutkan  dengan  menambahkan  operator  Nominal  to  Text,  fungsinya sebagai  alat  untuk  merubah  sebuah  angka  menjadi  tulisa n  yang  berada  pada kolom atribut Text.
Gambar 4. Output Operator Nominal to Text
c) Lalu  menambahkan  operator  SubProcess  yang  mana  di  dalamnya  terdapat  2 proses  yang  berbeda  yaitu,  menggunakan  Replace  untuk  mengganti  atau menghapus  emoji  serta  simbol  dan  Trim  untuk  menghapus  spasi  di  awal  dan akhir kalimat. Contoh „ Value 2 „ diubah menjadi „Value 2‟.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 5. Output operator SubProcess
d) Selanjutnya  menambahkan  operator  Process  Documents  from  Data  yang  berisi beberapa  operator  seperti,  Case  Folding,  Tokenizing,  Filter  Stopword,  dan  Filter Token  by  Length.  Pada  parameter  operator  ini  vector  creation  yang  dipakai adalah Tf-Idf.
Gambar 6. Output operator Process Document from Data
e) Setelah itu menambahkan operator split  data  untuk  membagi  data  menjadi  2 bagian,  dengan  rasio  perbandingan  yaitu  80%  untuk  data  latih  dan  20%  untuk data uji.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 7. Output Operator Split Data
f) Lalu  masukkan  operator Support  Vector  Machine sebagai  algoritma  dan Apply Model untuk melakukan modeling pada data.
Gambar 8. Output Operator Support Vector Machine dan Apply Model
g) Dan  terakhir  menambahkan  operator preformance untuk  menguji  tingkat  akurasi dari algoritma Support Vector Machine.
Gambar 9. Output Operator

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 4. Kesimpulan
Dari penelitian ini, beberapa kesimpulan dapat diambil kesimpulan bahwa ada persepsi publik yang salah tentang proses penyambungan dan penambahan daya, serta kurangnya inisiatif  dalam  mencari  informasi.  Stigma  bahwa  PT  PLN  (persero)  bertanggung  jawab atas semua hal listrik juga menciptakan kesalahpahaman. Banyak pelanggan yang kurang mengetahui  hak  dan  kewajiban  mereka.  Informasi  tentang  tata  cara  pengelolaan  APP, batas  waktu  pelunasan  tagihan,  tarif  dasar  listrik,  dan  hak  kompensasi  saat  gangguan listrik  melebihi  SLA  belum  dikenal.  Aplikasi  PLN  Mobile  telah  berhasil  meningkatkan layanan pelanggan dan menjangkau lebih banyak konsumen. Aplikasi ini dirancang untuk memanfaatkan  berbagai  layanan  terkait  jaringan  listrik,  termasuk  pemasangan  jaringan listrik  baru  dan  penambahan  daya.  Analisis  sentimen  adalah  teknik  penting  untuk memahami  sikap,  opini,  dan  emosi  yang  diungkapkan  dalam  teks.  Metode  ini  memiliki berbagai  aplikasi,  mulai  dari  analisis  ulasan  produk  hingga  pemantauan  reputasi  merek. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  adalah Support  Vector  Machine  (SVM).  Algoritma  ini  melakukan  proses  pembobotan  dengan membentuk pola garis untuk melakukan pembobotan dan klasifikasi. Hasil dari penelitian ini  dapat  membantu  PLN  dalam  meningkatkan  layanan  pelanggan,  meningkatkan kepuasan  pelanggan,  meningkatkan  interaksi  dengan  pelanggan,  meningkatkan pemahaman  tentang  informasi  yang  belum  dikenal  dan  dipahami  oleh  pelanggan,  dan meningkatkan reputasi PLN.
Dari penelitian ini, beberapa poin penting yang dapat disarankan adalah:
a) Penyebaran  Informasi:  PT  PLN  (persero)  harus  terus  berusaha  untuk menyebarkan informasi yang benar dan akurat tentang proses penyambungan dan penambahan  daya,  serta  hak  dan  kewajiban  pelanggan.  Ini  akan  membantu mengurangi persepsi publik yang salah dan menciptakan kesalahpahaman.
b) Peningkatan  Interaksi  Pelanggan:  PT  PLN  (persero)  harus  terus  berusaha  untuk meningkatkan  interaksi  dengan  pelanggan.  Salah  satu  cara  untuk  melakukannya adalah  dengan  memperkenalkan  dan  mempromosikan  Aplikasi  PLN  Mobile dengan lebih luas. Selain itu, aplikasi ini harus terus ditingkatkan dan diperbarui untuk memenuhi kebutuhan dan harapan pelanggan.
c) Analisis  Sentimen:  PT  PLN  (persero)  harus  menggunakan  teknik  analisis sentimen  untuk  memahami  sikap,  opini,  dan  emosi  yang  diungkapkan  oleh pelanggan  dalam  ulasan  dan  komentar  mereka.  Hal  ini  akan  membantu perusahaan dalam memahami apa yang disukai dan tidak disukai oleh pelanggan, serta bagaimana mereka dapat meningkatkan layanan mereka.
d) Metode  Support  Vector  Machine  (SVM):  PT  PLN  (persero)  harus mempertimbangkan  penggunaan  metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  dalam analisis sentimen. Metode ini dapat membantu perusahaan dalam mengklasifikasikan  teks  opini  secara  otomatis  dan  mengevaluasi  akurasi  metode ini.
e) Text  Mining:  PT  PLN  (persero)  harus  mempertimbangkan  penggunaan  metode text  mining  untuk  menganalisa  komentar  atau  sentimen  masyarakat.  Metode  ini memungkinkan  ekstraksi  data  berupa  teks,  sumber  data  yang  berasal  dari  ulasan terkait aplikasi PLN Mobile

## Daftar Pustaka
[1] D.  M.  Azhar,  “Jurnal  Energi  dan  Ketenagalistrikan  Desain  Model  Artificial Intelligence Untuk Peningkatan Customer Experience & Penjualan Tenaga Listrik Melalui  Penambahan  Fitur  Virtual  Customer  Support  Pada  Aplikasi  PLN  Mobile This study focuses on efforts to improve C,” vol. 1, no. 2, pp. 157–165, 2023.
[2] Silvester  A.S.  Herjuna,  Ghulam  A.  Fatoni,  and  Ahmaddin  Yakub,  “Penerapan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  Menggunakan  R-Programming  Untuk

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 303-312
Pengelompokan  Jenis  Keluhan  Aplikasi  Pln  Mobile  Secara  Otomatis  Guna Meningkatkan Kepuasan Pelanggan,” J. Inform. Dan Tekonologi Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 19–30, 2022, doi: 10.55606/jitek.v2i1.174.
[3] M.  Fadhilla,  P.  N.  Zai,  N.  S.  Aqilah,  and  S.  Maharani,  “Pengembangan  Model Governance Digital Untuk Meningkatkan Efisiensi Operasional PLN,” Ranah Res. Journa; pf Multidiscip. Res. Dev. , vol. 5, no. 4, pp. 344–351, 2023.
[4] M. A. Rohman, Suhartono, and T. Chamidy, “Bidirectional GRU dengan Attention Mechanism  pada  Analisis  Sentimen  PLN  Mobile  Bidirectional  GRU  with Attention  Mechanism  on  Sentiment  Analysis  of  PLN  Mobile,” Techno.com ,  vol. 22, no. 2, pp. 358–372, 2023.
[5] H. B. Tambunan and T. W. D. Hapsari, “Analisis Opini Pengguna Aplikasi New PLN Mobile Menggunakan Text Mining,” Petir , vol. 15, no. 1, pp. 121–134, 2021, doi: 10.33322/petir.v15i1.1352.
[6] I.  Zulfahmi,  “Analisis  Sentimen  Aplikasi  PLN  Mobile  Menggunakan  Metode Decission  Tree,” J.  Penelit.  Rumpun  Ilmu  Tek. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  11–21,  2023, [Online]. Available: https://repositori.uma.ac.id/handle/123456789/20244.
[7] H.  Setiawan,  E.  Utami,  and  S.  Sudarmawan,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Kuliah Online  Pasca  Covid-19  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  dan Naive Bayes,” J. Komtika (Komputasi dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 43–51, 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5189.
[8] R.  Tineges,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati,  “Analisis  Sentimen  Terhadap Layanan  Indihome  Berdasarkan  Twitter  Dengan  Metode  Klasifikasi  Support Vector Machine (SVM),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 650, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[9] 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.
[10] 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.
[11] T.  Ridwansyah,  “Implementasi  Text  Mining  Terhadap  Analisis  Sentimen Masyarakat Dunia Di Twitter Terhadap Kota Medan Menggunakan K-Fold Cross Validation  Dan  Naïve  Bayes  Classifier,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. , vol. 2, no. 5, pp. 178–185, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i5.362.
[12] A.  S.  Aribowo  and  S.  Khomsah,  “Implementation  Of  Text  Mining  For  Emotion Detection  Using  The  Lexicon  Method  (Case  Study:  Tweets  About  Covid-19),” Telematika , vol. 18, no. 1, p. 49, 2021, doi: 10.31315/telematika.v18i1.4341.
[13] F. Cady, “Machine Learning Classification,” Data Sci. Handb. , pp. 97–120, 2017, doi: 10.1002/9781119092919.ch8.
[14] R.  Naquitasia,  D.  H.  Fudholi,  and  L.  Iswari,  “Analisis  Sentimen  Berbasis  Aspek pada Wisata Halal dengan Metode Deep Learning,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 2, p. 156, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1516.
[15] A.  Mustofa  and  R.  Novita,  “Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  Terhadap Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat Menggunakan Text Mining Pada Twitter,” Build.  Informatics,  Technol. Sci. ,  vol.  4,  no. 1,  pp. 200–208, 2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1628.
[16] R.  Shafa  Azizah,  M.  Kamayani,  and  K.  Kunci,  “Analisis  Sentimen  Terhadap Kesehatan Mental Selama Pandemi Covid-19 Berdasarkan Algoritma Naïve Bayes dan  Deep  Learning,” J.  ICT    Inf.  Commun.  Technol. ,  vol.  23,  no.  1,  pp.  38–43, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.ikmi.ac.id/index.php/jict-ikmi.
[17] M.  Cindo  and  D.  P.  Rini,  “Seminar  Nasional  Teknologi  Komputer  &  Sains
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 303-312
(SAINTEKS)  Literatur  Review:  Metode  Klasifikasi  Pada  Sentimen  Analisis,” Januari ,  pp.  66–70,  2019,  [Online].  Available:  https://seminar-id.com/semnas- sainteks2019.html.
[18] H.  Najjichah,  A.  Sukur,  and  H.  Subagyo,  “Pengaruh  Text  Preprocessing  dan Kombinasinya,” J. Teknol. Inf. , vol. 15, no. 1, pp. 1–11, 2019.
[19] S.  Styawati,  N.  Hendrastuty,  and  A.  R.  Isnain,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat Terhadap  Program  Kartu  Prakerja  Pada  Twitter  Dengan  Metode  Support  Vector Machine,” J.  Inform.  J.  Pengemb.  IT ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  150–155,  2021,  doi:
10.30591/jpit.v6i3.2870.
[20] D.  Oktavia,  Y.  R.  Ramadahan,  and  M.  Minarto,  “Analisis  Sentimen  Terhadap Penerapan  Sistem  E-Tilang  Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM),” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  4, no. 1, pp. 407–417, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1040.