## KLASIFIKASI PENGGUNA HASHTAG PADA APLIKASI TIKTOK MENGGUNAKAN PERBANDINGAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Moh. Aulia Miftakhurahmat 1* , Nur Safitri 2 , Putri Aulia Kusnadi 3 , Chaerur Rozikin 4
1,2,3,4 Informatika; Universitas Singaperbangsa Karawang; Jl. HS. Ronggo Waluyo, Karawang
Riwayat artikel: Received: 3 Juni 2023 Accepted: 10 Juli 2023
Published: 1 Agustus 2023

## Keywords:
K-Nearest Neighbors; Naive Bayes classifier; Hashtag; Tiktok.
Corespondent Email: 2010631170087@student. unsika.ac.id
© 2023 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  penggunaan algoritma  machine  learning  yaitu, K-Nearest  Neighbors (KNN)  dengan algoritma Naive  Bayes  classifier dalam  memberikan  rekomendasi  hashtag untuk pengguna aplikasi TikTok. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah  dataset  hashtag  TikTok  yang  diambil  dari  sebuah  website  yang berdasarkan  dari  setiap  kategori.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pemodelan dengan  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbors (KNN)  dan  Naive Bayes  classifier  untuk  memprediksi  hashtag  yang  sesuai  untuk  pengguna Tiktok berdasarkan pada hashtag yang sedang populer digunakan. Kemudian dilakukan  evaluasi  kinerja  kedua  metode  dengan  menggunakan precision, recall,  f1  score  dan    accuracy. Pada  penelitian  ini  penulis  akan membandingkan performa klasifikasi model yang telah dibuat menggunakan metode K-Nearest Neighbors dan Naive Bayes Classifier , tujuan perbandingan kinerja  ini  adalah  untuk  mempelajari  metode  mana  yang  memiliki  kinerja terbaik  dalam  hal  merekomendasikan  penggunaan  hashtag.  Hasil  dari penelitian  ini  menunjukan  bahwa  perbandingan  dari  kedua  metode  dapat memberikan klasifikasi rekomendasi hastag yang baik dengan nilai f1 score dan accuracy yang cukup tinggi.
Abstract. This study aims to compare the use of machine learning algorithms, namely,  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  with  the  Naive  Bayes  classifier algorithm  in  providing  hashtag  recommendations  for  TikTok  application users. The dataset used in this study is the TikTok hashtag dataset taken from a  website  based  on  each  category.  In  this  study,  modeling  was  carried  out using  the  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  algorithm  and  the  Naive  Bayes classifier  to  predict  the  appropriate  hashtags  for  Tiktok  users  based  on  the currently  popular  hashtags  used.  Then  evaluate  the  performance  of  both methods  using  precision,  recall,  f1  score  and  accuracy.  In  this  study  the authors will compare the performance of the classification models that have been  created  using  the  K-Nearest  Neighbors  and  Naive  Bayes  Classifier methods,  the  purpose  of  this  performance  comparison  is  to  learn  which method  has  the  best  performance  in  terms  of  recommending  the  use  of hashtags.  The  results  of  this  study  indicate  that  the  comparison  of  the  two methods can provide a good classification of hashtag recommendations with a fairly high f1 score and accuracy.

## 1. PENDAHULUAN
Tiktok  adalah  salah  satu  media  sosial yang  paling  populer  dan  disukai.  Tiktok menawarkan kemampuan untuk membuat video dengan durasi 15 detik hingga 1 menit dengan filter,  musik,  dan  fitur  kreatif  lainnya, menjadikannya lebih baik daripada media sosial lainnya. Tiktok juga memungkinkan orang dari berbagai  kalangan  untuk  membuat  konten karena  kesederhanaannya  dan  kemudahan penggunaan [1].
Tiktok  semakin  populer,  dengan  1,5 miliar  unduhan  sejak  peluncuran  awal  tahun 2017  dan  berbagai  prestasi.  Generasi  Z  lebih suka  hal-hal  praktis  dan  bergantung  pada teknologi [2]. Di sisi lain, mereka lebih sering melakukan kegiatan sosial melalui dunia maya dan lebih cepat dalam mencari dan menemukan informasi  [3].  Tiktok  berhasil  menyalip unduhan Instragram dan Facebook pada kuartil ketiga dari januari hingga September 2019 [4].
Dalam  hal  ini,  gaya  hidup  mamnusia berkembang  seiring  perkembangan  zaman. Sebagian besar masyarakat Indonesia, terutama generasi  milenial,  memiliki  sejumlah  sikap Hedon dalam kehidupan mereka. Media  sosial seperti  Tiktok  sekarang  lebih  dari  sekedar menampilkan  video  hiburan.  Mereka  juga menambahkan  fitur  baru,  seperti  penggunaan hashtag untuk membantu pengguna menemukan  konten  yang  relevan.  Terkadang, pengguna  tidak  tahu  hashtag  apa  yang  harus digunakan,  jadi  sistem  rekomendasi  hashtag sangat  penting  untuk  membantu  mereka menemukan konten yang relevan.
Studi  ini  akan  membandingkan  dua metode  klasifikasi, K-Nearest  Neighbours dan Naïve Bayes Classifier , untuk tugas klasifikasi penggunaan  hashtag  di  Tiktok.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui keunggulan  dan  kelemahan  masing-masing metode  klasifikasi  untuk  tugas  klasifikasi penggunaan hashtag di Tiktok.
Dalam  penelitian  ini,  akan  digunakan dataset  hashtag  yang  dikumpulkan  dari  salah satu website di internet yaitu website hastag fyp tiktok  2023,  dan  dilakukan  evaluasi  terhadap kinerja  dari  kedua  metode  klasifikasi  dengan menggunakan  evaluasi  metrik-metrik  yang umum  digunakan  dalam  tugas  klasifikasi, seperti precision, recall, f1 score dan  accuracy . Selain  itu,  akan  dilakukan  analisis  terhadap
faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kinerja  dari kedua metode klasifikasi.
Hasil  yang  diharapkan  dari  penelitian ini dapat memberikan kontribusi bagi pengembangan  sistem  rekomendasi  hashtag  di aplikasi  Tiktok,  serta  memberikan  pandangan yang  lebih  jelas  mengenai  keunggulan  dan kelemahan dari masing-masing metode klasifikasi dalam tugas klasifikasi rekomendasi penggunaan hashtag.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Klasifiasi
Klasifikasi adalah metode data mining yang membantu dalam melakukan prediksi berdasarkan  label  kelas  sampel  yang diklasifikasi.  Klasifikasi  adalah  proses analisis  data  yang  menghasilkan  model- model yang nantinya digambarkan melalui kelas-kelas  yang  ada  dalam  data.  Metode ini  memiliki  persyaratan  bahwa  attribut data harus numerik atau nominal dan label data harus nominal [5].

## 2.2 K-Nearest Neighbors
K-Nearest  Neighbor adalah  metode untuk mengklasifikasikan objek
berdasarkan data pelatihan dengan menggunakan jarak terdekat atau kemiripan. Algoritma ini hanya mengimpan vektor-vektor fitur dan mengklasifikasikan  data  pembelajaran selama  fase  pembelajaran.  Selama  fase klasifikasi,  fitur-fitur  yang  sama  dihitung untuk  data  test,  yang  klasifikasinya  tidak diketahui. Setelah menghitung jarak antara vektor data pembelajaran dan vektor baru, sejumlah K yang paling dekat ditemukan. Snagat  mungkin  bahwa  titik  yang  paling banyak  dikasifikasikan  akan  termasuk dalam kumpulan titik tersebut [6]. Akurasi waktu terbaik  untuk  klasifikasi adalah  K- NN jika dibandingkan dengan metode lain dengan hasil pemeriksaan dan aktifitas lain yang  memengaruhi  penetapan  aturan tertentu [7].

## 2.3 Naïve Bayes Classifier
Metode klasifikasi Naïve Bayes digunakan dalam text mining . Ini berpotensi baik untuk klasifikasi dalam hal presisis dan komputasi data [8]. Metode ini banyak digunakan dalam teknik klasifikasi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
dengan  menggunakan  metode  seperti Maximum Entropy Classification , Unigram  Naïve  Bayes ,  dan Multinomial Naïve  Bayes [9].  Karakteristik  utama klasifikasi Naive  Bayes adalah  untuk membuat  hipotesis  yang  kuat  dari  setiap situasi  atau  kejadian  [10].  Salah  satu keuntungan  dari Naive  Bayes  Classifier adalah bahwa ia akan hanya membutuhkan jumlah  data  pelatihan  yang  relatif  kecil untuk  memperkirakan  parameter  yang diperlukan  untuk  klasifikasi,  yaitu  sarana dan varians dari variable-variable [11].

## 2.4 Text Mining
Text  mining adalah  fase  menemukan informasi  yang  memungkinkan  pengguna berinteraksi  dengan  berbagai  dokumen melalui berbagai alat analisis [12]. Proses utama text mining adalah menemukan teks yang  dapat  menggantikan  isi  dokumen, dan  setelah  itu,  proses  review  dilakukan untuk  mengidentifikasi  hubungan  antara setiap dokumen .

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Prosedur Penelitian
Perhatikan  Prosedur  penelitian  pada gambar 1.

## 3.2 Pengumpulan data
Proses  pengumpulan  data  memiliki  peran krusial dalam penelitian ini guna menghimpun data pendukung  yang  sangat  dibutuhkan.  Dataset  yang dipergunakan  diambil  dari  beragam  platform website  melalui  proses  crawling  data.  Dataset tersebut  diarsipkan  dalam  format  file  csv  untuk kemudahan pengolahan.  Dalam  penelitian  ini,  total terdapat  359  hashtag  yang  menjadi  bagian  dari dataset  yang  digunakan.  Hal  ini  menjadi  esensial dalam melakukan klasifikasi untuk merekomendasikan  penggunaan  hashtag  pada aplikasi Tiktok.

## 3.3 Prepocessing
Prepocessing adalah  tahap  pertama dalam pengolahan data input sebelum memulai proses.  Ini  adalah  prosedur  dan  prosedur  yang digunakan  untuk  mengubah  data  mentah menjadi  data  yang  berkualitas  tinggi  dan menerima  input  yang  baik  [12].  Beberapa metode preprocessing termasuk menghilangkan nilai kosong atau mengisi celah dengan rata-rata. 3.4 Penerapan Metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Classifier Metode K-Nearest Neighbor menggunakan langkah-langkah penerapan berikut [13][14]:  pertama, menentukan  jumlah tetangga  terdekat  K;  kedua,  menghitung  jarak antara  data  uji  (test  data)  dan  data  pelatihan (training  data);  ketiga,  mengurutkan  data berdasarkan  jarak  geometri  terkecil;  dan keempat,  menentukan  kelompok  data  uji berdasarkan  mayoritas  label  pada  tetangga terdekat K.
Sedangkan  untuk metode Naïve  Bayes menggunakan  langka-langkah  berikut:  untuk data kategorikal, hitung jumlah dan kemungkinan  setiap  peristiwa;  kemudian  buat tabel  kemungkinan.  Untuk  data  numerik, tentukan mean (rata-rata) dari setiap parameter; kemudian buat tabel mean dan standar deviasi.
3.5 Pengukuran Performa Metode K-Nearest
Neighbor dan Naïve Bayes Classifier
Untuk  melakukan  evaluasi  performa metode, kita dapat menggunakan metrik-metrik seperti Accuracy, Recall, dan F-Score .
1. Accuracy : Digunakan untuk mengukur sejauh  mana  nilai  prediksi  cocok dengan nilai sebenarnya  [15].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
2. Precision Menunjukkan seberapa akurat atau tepat model dalam memprediksi  hasil  positif. Presisi  juga merupakan  metrik  yang  baik  untuk mengidentifikasi  tingkat  keberadaan nilai  positif  palsu  pada  suatu  model [16].
3. Recall :  Menghitung  berapa  banyak nilai  positif  sebenarnya  yang  berhasil diidentifikasi oleh model sebagai True Positive. Recall juga digunakan sebagai metrik  untuk  memilih  model  terbaik ketika tingkat nilai  false negatif tinggi [17].
4. F1-Score : Merupakan rata-rata
tertimbang  antara  presisi  dan recall [18]. Pengukuran performa metode digunakan  untuk  mengukur  seberapa  baik metode K-Nearest Neighbors dan Naïve Bayes Classifier dalam  menghasilkan  prediksi  yang sesuai dengan nilai atau data yang sebenarnya. Tujuannya  adalah  untuk  mengevaluasi  tingkat kesamaan atau kedekatan antara hasil perhitungan metode dengan nilai sebenarnya.
3.6 Perbandingan Performa Metode K-
Nearest  Neighbor  dan  Naïve  Bayes Classifier
Setelah  tahap  pengukuran  performa selesai, metode dievaluasi untuk kinerjanya. Ini dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  dari  dua pendekatan: K-Nearest  Neighbors dan Naïve Bayes Classifier . Ini dilakukan untuk menentukan  kategori  yang  lebih  baik  untuk penggunaan hashtag di aplikasi Tiktok.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Penerapan Metode K-Nearest Neighbors dan Naïve Bayes Classifier
Dalam  penelitian  ini,  kami  menerapkan
metode K-Nearest Neighbors (KNN) dan Naive Bayes  Classifier untuk  melakukan  pengujian prediksi penggunaan hashtag di aplikasi Tiktok. Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diambil dari berbagai platform website melalui proses crawling data. Dataset ini terdiri dari 359 hashtag  yang  telah  diberi  label  berdasarkan kategorinya. Review dataset  sebagai  berikut ditampilkan secara  singkat:
Tabel 1. Dataset Hashtag dan Kategori no hashtag kategori 1 2 . . 359 #FYP #trending . . #dautych beautes rekomendasi rekomendasi . . kecantikan Dataset berhasil dikumpulkan dan langkah selanjutnya adalah melakukan prepocessing data yaitu dengan fungsi CountVectorizer() , yaitu Mengubah teks menjadi  vektor  dengan  menghitung  frekuensi kemunculan  setiap  kata  dalam  dataset  pada kolom hashtag.

## 4.2 Penerapan Metode K-Nearest Neighbors
Pada  metode K-Nearest  Neighbors Untuk  melakukan  evaluasi  terhadap  model yang  kami  bangun,  kami  membagi  dataset menjadi dua bagian, yaitu data latih (80%) dan data  uji  (20%).  Bagian  data  latih  digunakan untuk melatih model, sedangkan bagian data uji digunakan  untuk  menguji  kinerja  model  yang telah  dilatih.  Kami  melakukan  klasifikasi dengan  menggunakan  metode K-Nearest Neighbors dengan  memasukan  parameter  n- neighbors  =  5.  Untuk  penerapannya,  kami memasukan  sebuah  kalimat  dan  selanjutnya akan  diprediksi  kalimat  tersebut  masuk kedalam  kategori  apa  dan  merekomendasikan hashtag yang relevan.
Gambar 2 .Prediksi hashtag menggunakan metode K-Nearest Neighbors
Dari gambar
diatas dapat
menggambarkan  bahwa  prediksi  hashtag menggunakan  metode K-Nearest  Neighbors cukup berhasil.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
4.3 Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Pada  metode Naïve  Bayes  Classifier Untuk  melakukan  evaluasi  terhadap  model yang  kami  bangun,  kami  membagi  dataset menjadi dua bagian, yaitu data latih (60%) dan data  uji  (40%).  Data  latih  digunakan  untuk melatih  model,  sedangkan  data  uji  digunakan untuk menguji kinerja model yang telah dilatih. Setelah  melakukan  pembagian  dataset,  kami melanjutkan dengan proses training pada model menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier . Pada  metode  ini,  kami  tidak  melakukan pengaturan  parameter  khusus  atau  pencarian parameter  untuk  mencapai  performa  yang paling  optimal.  Hal  ini  disebabkan  oleh karakteristik  metode Naïve  Bayes  Classifier yang  tidak  membutuhkan  pencarian  parameter yang kompleks seperti pada metode K-Nearest Neighbors. Untuk penerapannya, kami memasukan beberapa kata dan selanjutnya akan diprediksi  kata  tersebut  masuk  kedalam kategori  apa  dan  merekomendasikan  hashtag yang relevan.
Gambar 2. Prediksi hashtag menggunakan metode Naïve Bayes Classifier

## 4.4 Pengukuran Performa Metode K-Nearest Neighbors dan Naïve Bayes Classifier
Pada  titik  ini,  kinerja  klasifikasi  dinilai menggunakan  metode K-Nearest  Neighbors dan Naïve  Bayes  Classifier .  Pengujian  ini mencakup  pengukuran  performa  berdasarkan precision, recall, f1 score, dan accuracy.
1. Performa
Metode K-Nearest Neighbors : Tabel di
bawah
menunjukkan  hasil  model  klasifikasi metode K-Nearest Neighbors .
Tabel 2. Performa K-Nearest Neighbors 2. Performa Metode Naïve Bayes Classifier: Tabel berikut menunjukkan hasil  model  klasifikasi  metode Naïve Bayes Classifier .
Tabel 3. Performa Naïve Bayes Classifier
4.5 Perbandingan Performa Metode K- Nearest  Neighbors  dan  Naïve  Bayes Classifier
Tujuan  selanjutnya  adalah  untuk membandingkan kinerja model klasifikasi yang telah  dibangun  menggunakan  metode K- Nearest Neighbors dan Naïve Bayes Classifier. Tujuan  dari  perbandingan  ini  adalah  untuk menentukan  metode  mana  yang  menangani masalah  klasifikasi  rekomendasi  penggunaan hashtag dengan lebih baik. Hasil perbandingan ditunjukkan dalam tabel berikut.
Tabel 4. Perbandingan Performa K-Nearest Neighbors dan Naïve Bayes Classifier
Dari  tabel  diatas,  menunjukkan  bahwa metode Naïve Bayes lebih tinggi dengan tingkat accuracy sebesar 98% dibandingkan dengan K- Nearest  Neighbors yang  hanya  mendapatkan tingkat accuracy 16%.  Namun,  tidak  hanya dilihat  dari  tingkat accuracy saja  tetapi  dapat dilihat  dari precision , recall dan  terutama f1 score dari naive  bayes yang  lebih  unggul  dari K-Nearest Neighbors dengan selisih 96%. Jadi, dapat dikatakan bahwa untuk mengklasifikasikan  rekomendasi  penggunaan hashtag di aplikasi tiktok menggunakan metode Naïve Bayes mendapatkan hasil performa yang lebih baik.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
5 KESIMPULAN a. Berdasarkan hasil analisis keseluruhan,  dapat  disimpulkan bahwa  perbandingan  kedua  metode K-Nearest  Neighbors (KNN)  dan
Naïve  Bayes  Classifier memiliki
kemampuan untuk melakukan klasifikasi  pada  data  dan  dapat digunakan untuk rekomendasi penggunaan  hashtag  pada  aplikasi
Tiktok. Hasil uji coba menunjukkan bahwa  Naïve  Bayes  Classifier memiliki  performa  yang  relatif tinggi  dalam  melakukan  klasifikasi dan rekomendasi penggunaan hashtag pada aplikasi Tiktok.
b. Kedua  metode  memiliki  kelebihan dan  kelemahan  masing-masing, KNN memerlukan waktu yang lebih lama  untuk  memproses  data  dan melakukan  klasifikasi,  sementara Naïve  Bayes  lebih  cepat  dalam melakukan  klasifikasi  pada  data. Oleh  karena  itu,  pemilihan  metode yang tepat dalam melakukan
rekomendasi  penggunaan  hashtag pada  aplikasi  Tiktok  tergantung pada  karakteristik  data  dan  tujuan dari rekomendasi yang akan dilakukan.  Penelitian  lebih  lanjut dapat dilakukan untuk mengoptimalkan kinerja kedua metode  dan  menambah  wawasan perbandingan dengan metode lainnya dalam klasifikasi rekomendasi  hashtag  pengguna  di aplikasi Tiktok.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Putri,  N.  W.  (2022).  Persepsi  mahasiswa
Universitas  Islam  Negeri  Sunan  Ampel Surabaya mengenai konten lgbt di aplikasi tik tok. Novita Wardaini Putri_I73218045.pdf
[2] Turner, A. (2015). Generation Z: Technology and social interest. The Journal of Individual Psychology, 71(2), 103–113.
[3] Noordiono, A. (2016). Karakter Generasi Z Dan  Proses  Pembelajaran  Pada  Program Studi  Akuntansi  [Doctoral  Dissertation]. Universitas Airlangga
[4] Bulele,  Y.  N.,  &  Wibowo,  T.  (2020). Analisis  Fenomena  Sosial  Media  Dan
Kaum  Milenial  :  Studi  Kasus  Tiktok,  1, 565–572.
[5] F.  Ariani,  Amir,  N.  Alam,  and  K.  Rizal, “Klasifikasi  Penetapan  Status  Karyawan Dengan  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes,” Paradig. - J. Komput. dan Inform., vol.  20,  no.  2,  pp.  33–38,  2018,  doi: 10.31294/p.v.
[6] Feldman,  R.  d.  (2007).  The  Text  Mining Handbook Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. New York.: Cambridge University Press.
[7] E.  Purwaningsih  and  E.  Nurelasari, “Penerapan  K-Nearest  Neighbor  Untuk Klasifikasi Tingkat Kelulusan Pada Siswa,”
Syntax J. Inform., vol. 10, no. 01, pp. 46– 55, 2021, [Online]. Available:
https://journal.unsika.ac.id/index.php/synt ax/article/download/5173/2749.
[8] J.  M  and  V.  H,  “Opinion  Mining  For Sentiment Data Classification,” Int. J. Res. Inf. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 1–13,2014.
[9] R.  P  and  M.  M,  “Sentiment  Analysis  of User  Generated  Twitter  Updates  using Various Classification,” 2009.
[10] N.  Rochmawati  and  S.  C.  Wibawa, “Opinion Analysis on Rohing
[11] V.  Narayanan,  I.  Arora,  and  A.  Bhatia,
“Fast and Accurate Sentiment
Classification  Using  an  Enhanced  Naive Bayes  Model”,  IDEAL.Varanasi:  India, 2013, pp.194–201.
[12] J. Ling, I. P. E. N. Kencana, And T. B. Oka, “Analisis Sentimen Menggunakan Metode Naïve  Bayes  Classifier  Dengan  Seleksi Fitur Chi Square,” E-Jurnal Mat., vol. 3, no. 3, p. 92, 2014, doi: 10.24843/mtk.2014.v03.i03.p070.
[13] Razzaghi,  T.,  Roderick,  O.,  Safro,  I., Marko,  N,  Multilevel  weighted  support vector  machine  for  classification  on healthcare  data  with  missing  values.  PloS ONE,  11(5),  e0155,119.P.  K.  L.  Utama. 2018. Identifikasi Hoax pada Media Sosial dengan  Pendekatan  Machine  Learning", Widya Duta Vol. 13, No. 1. hal 69-76.
[14] Ramadhan,  R.  S.  Junta,  Z.,  Ardytha,  L. 2016.  Penerapan  Algoritma  K-Nearest Neighbor  pada  Information  Retrieval dalam  Penentuan  Topik  Referensi  Tugas Akhir.  Journal  of  Applied  Intelligent System, Vol. 1, No. 2. 123-133
[15] V.  A.  Permadi,  “Analisis  sentimen menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes terhadap  review  restoran  di  Singapura,” Jurnal  Buana  Informatika,  vol.  11,  no.  2, pp. 141– 151, 2020.
[16] F. Septianingrum, J. H. Jaman, and U. Enri,
“Analisis Sentimen Pada Isu Vaksin Covid-
19  di  Indonesia  dengan  Metode  Naive Bayes Classifier,” Jurnal Media
Informatika  Budidarma,  vol.  5,  no.  4,  pp.
1431–1437, 2021.
[17] T.  Nugraha,  P.  Purwantoro,  and  Y. Umaidah,  “Analisis  Sentimen  terhadap Perpanjangan  Masa  Jabatan  Presiden Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Naïve
Bayes,”  Jurnal  Pendidikan  dan  Konseling (JPDK), vol. 4, no. 4, pp. 4625–4635, 2022.
[18] A.  Aisyah  and  S.  Anraeni,  “Analisis penerapan metode K-Nearest Neighbor (K- NN)  pada  dataset  citra  penyakit  malaria,” Indonesian  Journal  of  Data  and  Science,
vol. 3, no. 1, pp. 17–29, 2022.