## Klasifikasi Opini Pengguna Media Sosial Twitter Terhadap JNT Di Indonesia dengan Algoritma Decision Tree
Widiyanto Tri Handoko 1 , Edy Supriyanto 2 , Dimas Indra Purwadi 3 , Zuly Budiarso 4 , Hersatoto Listiyono 5 1,2,3,4 Teknik Informatika, Universitas Stikubank, Indonesia
5 Manajemen Informatika Universitas Stikubank, Indonesia e-mail: 1 wthandoko@edu.unisbank.ac.id, 2 edy_supriyanto@edu.unisbank.ac.id,
3 dimasindra00@gmail.com, 4 zulybudiarso @edu.unisbank.ac.id,
5 hersatotolistiyono @edu.unisbank.ac.id
Abstract
JNT Ekspress is one of the many freight forwarding companies that exist today, where JNT has very  wide  access  so  it  is  very  easy  to  use  for  the  public  in  shipping  goods.  With  the  current network, JNT is  able to  deliver goods to all  provinces  in  Indonesia. With the  large number of users,  of  course  there  will  be  a  lot  of  user  opinions  that  appear,  both  positive  and  negative opinions. In  order  to  be  able  to  categorize  multiple opinions, a  machine learning program  is needed that can simplify the process of grouping the opinion. There are many algorithms that can be used to classify opinions, one of them is Decision Tree. Prior to grouping or classification, Tweet data that has been collected needs to be preprocessed first so that the tweet data can be recognized by the system. Based on this research, the Decision Tree algorithm gets an accuracy of 94.12% with a comparison ratio of training data and testing data of 90:10.
Keywords: Text Mining, Sentiment Analysis, JNT, Decision Tree.

## Abstrak
JNT  Ekspress  merupakan  salah  satu  perusahaan  jasa  pengiriman  barang  dari  banyaknya perusahaan yang ada  saat ini,  dimana JNT  memiliki akses  yang sangat luas sehingga sangat mudah  digunakan  untuk  masyarakat  dalam  pengiriman  barang.  Dengan  jaringan  yang  ada saat  ini  JNT  sudah  dapat  melakukan  pengiriman  barang  di  seluruh  provinsi  yang  ada  di Indonesia. Dengan banyaknya jumlah pengguna tentu akan banyak sekali opini pengguna yang muncul,  baik  itu  opini  positif  maupun  negatif.  Untuk  dapat  mengelompokkan  opini  yang banyak,  dibutuhkan  program  machine  learning  yang  dapat  mempermudah  proses pengelompokan  opini  tersebut.  Terdapat  banyak  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan  opini,  salah  satunya  adalah  Decision  Tree.  Sebelum  dilakukan pengelompokan  atau  klasifikasi,  data  tweet  yang  sudah  dikumpulkan  perlu  dilakukan preprocessing  terlebih  dahulu  supaya  data  tweet  dapat  dikenali  oleh  sistem.  Berdasarkan penelitian  ini,  algoritma  Decision  Tree  mendapatkan  akurasi  sebesar  94,12%  dengan  rasio perbandingan data training dan data testing 90:10.
Kata Kunci: Text Mining, Sentiment Analysis, JNT, Decision Tree.

## 1.    PENDAHULUAN
JNT    Ekspress  merupakan  salah  satu    perusahaan  jasa  pengiriman barang dari  banyaknya perusahaan yang ada  saat  ini,  dimana  JNT  memiliki akses yang sangat luas sehingga sangat mudah digunakan untuk masyarakat dalam  pengiriman  barang.  Dalam  hal  waktu  JNT  Ekspress konsisten dalam melakukan  pengiriman  barang  dengan  kecepatan  yang  telah  teruji  dan tepat    waktu.  Selain  itu  juga  sistem  monitoring  digunakan  oleh  JNT  untuk mempermudah pelanggan dalam  pengecekan paket kiriman dengan melalui web  jet.co.id  dimana  web  tersebut  dikelola  oleh  pihak  JNT  Ekspress  [1].
JNT  Express  sebagai  perusahaan  yang  bergerak dalam bidang jasa dituntut untuk  memberikan pelayanan  yang      berkualitas      kepada      pelanggannya. Keputusan  pelanggan  untuk  menggunakan  jasa  pengiriman  barang  terjadi apabila    kualitas    pelayanan    pada    perusahaan  pengiriman    barang tersebut    sesuai    dengan    apa    yang  diharapkan  pelanggan.  Banyaknya layanan yang dimiliki  JNT      tidak     serta      merta      membuat  JNT  bebas  dari permasalahan.  Mulai  dari  permasalahan  pada  situs  resmi,  keluhan  yang dialami customer tentang kurir, nomor resi JNT  kadang  sulit  dilacak,  hingga pengiriman  barang yang   kurang   akurat   bila   dibandingkan   dengan   resi pengiriman [2]. (1) Media   sosial   menjadi   pilihan   yang   paling   banyak digunakan  pengguna  internet  untuk  berbagai  informasi kepada masyarakat dan  Twitter  merupakan  media  sosial  yang  paling  sering  digunakan  untuk mengekspresikan  pendapat.  Twitter  banyak  digunakan  analis  bisnis  untuk mendapatkan    masukan,    kritik    dan    saran    dari    para  pelanggannya. Dengan   adanya   akun   @jntexpressid pelanggan  JNT   dapat  memberikan opini-nya   dengan mention ke akun tersebut. Dengan data yang didapat dari Twitter   dapat   dilakukan  analisis   untuk   mendapatkan informasi   penting dengan  text   mining.  Dari   sekian banyak opini yang diberikan pelanggan di akun  Twitter  @jntexpressid  terdapat  pengalaman  baik  atau  buruk  yang dialami  oleh  pelanggan  JNT.  Sehingga  data  tweet  tersebut  dapat  dibagi  ke dalam  kelompok  kelas  positif  dan  negatif  [3].  (2)  Tweet  yang  berupa  teks akan  diproses dengan salah satu  teknik  pemrosesan  data    teks    yaitu  text mining.  Text mining bertujuan untuk mengolah data teks yang didapat agar mendapatkan  informasi  penting  yang  relevan.  Dibutuhkan  sebuah  sistem klasifikasi  data  yang  mampu  mengelompokkan  tweet  dari  pelanggan menjadi  dua  bagian,  yaitu  tweet  positif  dan  tweet  negatif  [4].  Proses pengambilan  data  dari  Twitter  menggunakan  teknik  crawling  dan menggunakan  bahasa  pemrogramanPython.  Algoritma  Decision  Tree merupakan salah satu dari beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk klasifikasi.  Terdapat  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  metode Decision  Tree  untuk  klasifikasi  opini  sentimen  pengguna  Twitter  terhadap online marketplace di  Indonesia  dengan  eksperimen 10  kali validasi  silang. Dari eksperimen tersebut didapatkan hasil rata-rata akurasi sebesar 93.33% [5].

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN
2.1 . Data Mining Data  mining salah  satu  proses  yang  digunakan  untuk  memahami  pola atau  informasi  yang  penting  secara  tersembunyi  dalam  suatu  data  yang sangat besar,  kemudian biasanya telah diubah dan disimpan di database [4]. Data  Mining  atau  juga  disebut  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) mempunyai proses tahapan- tahapan data hingga proses akhir [2]. metode-metode  yang  berfungsi  sesuai  dengan  knowledge  yang  ingin  dicari dari data tersebut, seperti halnya :
a) Association, berfungsi untuk mencari relasi dari kejadian yang muncul secara bersamaan.
b) Clustering,  data  yang  memiliki  kemiripan  akan  dilakukan pengelompokkan.
c) Prediction,  untuk  mengetahui  nilai  dari  suatu  kejadian  berikutnya, yang biasanya ditandai melalui atribut-atribut waktu.
d) Estimation, memiliki persamaan dengan  prediksi,  tapi  estimasi  lebih mempunyai target kelas dengan adanya variabel numeric.
e) Classification,  Digunakan  untuk  memetakan  data  pada  suatu  kelas yang sudah didefinisikan sebelumnya.
2.2 . Text Mining
Text  Mining dapat  menjadi  pegangan  untuk  mengambil  data  berharga dari  beberapa  laporan  dari  waktu  ke  waktu  dengan  membedakan  desain konten. Text Mining dan penambangan informasi memiliki perbedaan, lebih tepatnya bagaimana memulihkan informasi. Sumber pengambilan data untuk text mining dapat berasal dari sosial  media, koran, buku, dan datanya tidak tertruktur.  Sedangkan  data  mining  sumber  datanya  memiliki  format  yang tertrukstur  dan  datanya  privat.  Text  mining  merupakan  metode  yang digunakan  untuk  proses  klasifikasi,  information  extraction,  clustering,  dan information retrieval [6].

## 2.3. Klasifikasi
Dalam arti  luas,  klasifikasi adalah proses  pengelompokan  objek  yang memiliki  beberapa  karakteristik  tetapi  berbeda  dalam  satu  atau  lain  cara. Tujuan studi pengambilan keputusan adalah meramalkan kasus berdasarkan hasil yang akan diperoleh. Proses klasifikasi ada dua tahap:
a) Untuk membuat model, proses pelatihan dilakukan dengan himpunan pelatihan yang sudah diketahui namanya.
b) Proses  testing  yaitu  untuk  melihat  ketepatan  model  yang  akan dibangun  dengan  informasi  yang  disiapkan,  dan  umum  digunakan untuk meramalkan label [5].

## 2.4. Sentiment Analisys
Sentiment Analysis termasuk dalam opinion mining yang menganalisis text  untuk  mengidentifikasi  dan    mengekstrak  informasi  yang  bersifat subjektif  yang    bersumber  dari  sebuah  topic  tertentu.  Sentiment  analysis biasanya  digunakan  untuk  mereview  dan mengambil sebuah informasi dari media social mengenai kepuasan pelanggan ataupun perihal marketing [7].

## 2.5 . Twitter
Twitter mungkin merupakan media sosial yang memberikan kita untuk mengirim  dan  menerima  pesan  singkat  berisi  140  karakter,  namun  pada  7 November 2017 diperluas menjadi 280 karakter yang dikenal sebagai tweet dari  berbagai  individu  di  seluruh  dunia.  Twitter  dibuat  oleh  Jack  Dorsey, Business Stone, Evan Wiliams, dan Noah Glass di Walk 2006 dan diluncurkan pada Juli 2006.

## 2.6 . Twitter Api
API  (Application  Programming  Interface)  dapat  berupa  sekumpulan fungsi, perintah,  dan   protokol  untuk   membuat  kode pasti  sebagai  sistem operasional pengambilan gambar  yang  terdiri  dari  antarmuka, kelas, fungsi, struktur  untuk  metode  pembuatan  kode.  Seorang  ilmuwan  terapan  dapat menyadari  lebih  mudah  untuk  membongkar  kode  yang  mungkin dikembangkan dengan kode yang berbeda melalui API [2].

## 2.7. Confusion Matrix
Dataset    mempunyai  dua    kelas    yaitu  kelas  positif  dan  negatif  Tabel 2.1.  Dalam  dua  baris  dan  kolom  confusion  matrix  dirujuk  sebagai  true  and false.
Tabel 1. Confusion matrix Nilai  Prediksi Klasifikasi Nilai Sebenarnya True False True TP FP False FN TP Keterangan : TP (True Positif) : jumlah data positif yang terdeteksi dengan benar.
TN (True Negatif)   : jumlah data negatif yang terdeteksi dengan benar. FP (True Positif)
: jumlah data negatif yang terdeteksi data positif.
FN (True Negatif)   : jumlah data positif yang terdeteksi dengan negatif.
Pengukuran  akurasi  untuk  klasifikasi  text  menggunakan  rumus  sebagai berikut :
Recall= TP/(TP+FP) (1) Precision= TP/(TP+FN) (2) Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) (3)

## 2.8. Phyton
Python  adalah  bahasa  pemrograman  yang  dibuat  oleh  Guido  van Rossum.  Bahasa  pemrograman  ini  sangatlah  mudah  dipahami  bagi  orang awam yang baru ingin belajar pemrograman karena syntax yang digunakan cukup  mudah  dan  sesuai  bahasa  manusia  pada  umumnya.  Bahasa pemrograman  python  mendukung  beberapa  paradigma  pemrograman seperti prosedural, object-oriented programming dan juga fungsional. Python juga  memiliki  banyak  sekali  library  pendukung  untuk  projek  machine learning diantaranya SKLearn, Numpy dan Pandas [7].

## 2.9.  Alur Metode
Alur  metode  dalam  penelitian  ini  dimulai  dari  crawling  data menggunakan Twitter  API (Gambar 1).  Dilakukan  pelabelan terhadap data tweet  yang  sudah  dikumpulkan  dan  disimpan  dalam  format  excel  (.xlsx). Sebelum  diolah  data  tweet  harus  di-preprocessing  terlebih  dahulu  untuk menghilangkan    elemen-elemen  yang  membuat  tidak  digunakan  dan
memengaruhi  proses  klasifikasi.  Setelah  di-preprocessing  dilakukan pembobotan  dengan  TF-IDF  dan  dilanjutkan  perhitungan  probabilitas dengan metode Decision Tree. Setelah data melalui training dan testing maka dilakukan  evaluasi  performa  berdasarkan  tabel  confussion  matrix  yang didapatkan untuk mengetahui akurasi dari proses klasifikasi yang dilakukan.

## Gambar 1. Alur Metode

## 2.10.  Teknik Pengumpulan Data
Dataset dikumpulkan dengan teknik   crawling   menggunakan   Twitter API  dan  bahasa  pemrograman  Python.  Total  data  tweet  yang  berhasil dikumpulkan  adalah  550  data  tweet  dengan jumlah kelas positif  275 tweet dan  jumlah  kelas  negatif    275  tweet.  Dari  550  data  tweet  tersebut  diambil 80% data secara acak yang akan digunakan sebagai data  training  dan  20% sisanya   menjadi data  testing.  Data  yang  digunakan 550 tweet  dikarenakan tidak  semua  tweet  antara  bulan  januari  2021  hingga  juni  2021  dapat dikategorikan  sebagai  komentar  yang  bisa  diklasifikasikan  sebagai  tweet positif  atau  negatif,  seperti  contoh  tweet  tentang  promo  atau  tweet  yang digunakan sebagai syarat mendapatkan give away.

## 2.11.  Analisis Data
Analisis  data  digunakan  untuk  mengolah  data  menjadi  informasi (Gambar 3  2),  sehingga  data  tersebut  dapat  dengan  mudah    dipahami    dan bermanfaat    untuk  kegiatan  penelitian  yang  bersangkutan.  Teknik  analisis data yang digunakan dalam penelitian ini memiliki tahapan pemrosesan data agar dapat dilakukan identifikasi sesuai kelas yang ada.
Gambar 2 . Analisis Data

## 2.12.  Metode yang Diusulkan
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  machine  learning.  Metode yang  akan  digunakan  untuk  mengolah  data  text  pada  penelitian  ini  adalah Decision  Tree.  Data  hasil  text  procesing  selanjutnya  diklasifikasikan menggunakan  pohon  keputusan  yang  dibangun  Decision  Tree.  Sebelum pohon keputusan digunakan untuk mengklasifikasikan  ke  data  sebenarnya, model  pohon  keputusan  belajar  dari  data  training  yang  telah  mempunyai kelas,  yaitu  negatif  dan  positif.  Yang  akan  digunakan  untuk  membangun sebuah tree. Pada dokumen tweet yang ada, beberapa kata dijadikan atribut untuk perhitungan entrophy dan gain.

## 2.13.  Metode Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  performa  dari  dari  model pohon keputusan yang dibentuk Decision Tree.  Pengujian  membandingkan antara output asli dengan output hasil prediksi menggunakan Decision Tree. Setelah dibandingkan  dibuat  confussion  matrix yang  akan  digunakan untuk menghitung akurasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.  Menjalankan Platform Googlecolab
Google  Colab  atau  Google  Colaboratory,  adalah  sebuah  executable document  yang  dapat  digunakan  untuk  menyimpan,  menulis,  serta membagikan program yang telah ditulis melalui Google Drive.

## 3.2. Pengambilan Data
Dibagian  ini  merupakan  tahapan  paling  dasar,    yaitu   mengumpulkan data  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  yaitu  Twitter.  Proses pengumpulannya  menggunakan  metode  crawling  dengan  API  twitter  yang didapatkan pada twitter developer. Langkah awal yaitu dengan mengunjungi situs  website  developer.twitter.com  terlebih  dahulu,  selanjutnya  membuat permohonan  API  twitter  untuk  digunakan  dalam  penelitian.  Jika  sudah mendapatkan  Api  twitter  kemudian  generatae  pada  access_token, access_secret,  consumer_key  dan  consumer_secret.  Masukkan  kode  yang didapat  dari  generate  tadi  ke  dalam applikasi  yang  sudah  dibuat  kemudian jalankan dan tunggu sampai memeperoleh jumlah data yang diinginkan.

## 3.3. Crawling Data
Pada  Proses  pertama  ini  dilakukan  proses  crawling  data  twitter menggunakan API twitter yang bisa di dapatkan di twitter developer. Twitter API  mempunyai  keterbatasan  request  2500  twett  setelah  itu  dapat digunakan 15 menit kemudian. Karena mempunyai keterbatasan  maka  pada proses    crawling  dibawah  ini  ditambahkan  algoritma  waktu  tunggu  jadi apabila  sudah  mencapai  batas  program  tidak  langsung  berhenti  tapi  akan menunggu  sampai  dapat  request  ke  Twitter  API  lagi.  Kelebihanya  apabila crawling  dan  tidak  mendapatkan  jumlah  data  yang  kita  inginkan,  program tidak  perlu  mengulang  dari  awal,  program  otomatis  akan  melanjutkan setelah 15 menit.

## 3.4. Load Dataset
Setelah  proses  Crawling  selesai  selanjutnya      akan      dilakukan pelabelan  data  secara  manual.  Kemudian  akan  ditunjukkan  link  untuk mendapatkan data tweet yang sudah kita labeli yang berjumlah dengan 510 data  dengan  yang  sudah  memiliki  label  positif  sebanyak  255  tweet  dan negatif sebanyak 255 tweet.

## 3.5. Stemming dan Load Data
Label processing Pada proses ketujuh adalah proses stemming dengan menggunakan  library  Sastrawi  kemudia  akan  menyimpan  file  yang  sudah melalui tahap preprocessing ke dalam format Excel  manual.

## 3.6.  Menghitung Frequency Kata
Sebelum Pada  bagian  delapan dilakukan  proses  menghitung  frekuensi kata yang muncul dalam masing-masing tweet.

## 3.7. Preprocessing Data
Tahapan  ini  berfungsi  untuk  normalisasi  data  agar  data  dapat digunakan  secara  maksimal.  Data  yang  sudah  dikumpulkan  akan  melalui tahapan cleansing, case folding, tokenizing, stopword removal dan stemming.

## 3.8.  Hasil Preprocessing
Pada  proses  ini  akan  menampilkan  data  yang  sudah  melalui  tahap preprocessing (Gambar 3) dan perhitungan frekuensi kata yang muncul pada masing-masing tweet. Dengan keterangan setiap kolom sebagai berikut:
a) label berisi keterangan positif atau negatif.
b) tweet berisi data dari tweet.
c) tweet_norm berisi tweet yang sudah dinormalisasi atau preprocessing.
d) tweet_tokens  berisi  kata  yang  sudah  dipisahkan  perkata  kemudian diubah jadi list.
e) tweet_tokens_fdist  berisi  jumlah  frekuensi  setiap  kata.  tweet_norm2 berisi kata yang telah dilakukan cleaning kurang dari 3 karakter.
Gambar 3. Hasil Preprocessing

## 3.9.  Pembobotan TF-IDF
Setelah melalui tahapan preprocessing maka data tweet akan dilakukan proses  pembobotan  TF-IDF  dengan  menggunakan  library  SKLearn  dan ditampilkan dalam gambar dengan  ukuran  font  berdasarkan bobot  masing- masing kata
3.10. Cek Total Positif dan Negatif
Pada  proses  ini  akan  menghitung  jumlah  data  tweet  positif  dan  data tweet negatif dan ditampilkan dalam pie bar (Gambar 4). Lalu memasukkan data  tweet  yang  sudah  melewati  preprocessing  (tweet_norm2)  ke  dalam variabel  X  dan  memasukkan  label  dalam  variabel  y.  Kemudian  dilakukan proses perhitungan TF-IDF

## Gambar 4. Total Positif dan Negatif
3.11. Data Spliting
Pada  Proses  ini  data  dibagi  menjadi data   training   sebesar   90%   dan data    testing  sebesar    10%.    Digunakan    perbandingan  90:10  karena berdasar  percobaan  sebelumnya,  perbandingan  90:10  dapat  menghasilkan akurasi  yang  lebih  tinggi.  Keudian  dilakukan  proses  fitting  model  Decision Tree Terhadap data tweet yang sudah dibagi menjadi data training dan data testinga

## 3.12. Klasifikasi dan Evaluasi Performa
Data  hasil  text  procesing  selanjutnya  diklasifikasikan  menggunakan pohon  keputusan  yang  dibangun  Decision  Tree.  Sebelum  pohon  keputusan digunakan  untuk  mengklasifikasikan  ke  data  sebenarnya,  model  pohon keputusan  belajar  dari  data  training  yang  telah  mempunyai  kelas,  yaitu negatif dan positif. Yang akan digunakan untuk membangun sebuah tree.

## 3.13. Evaluasi
Pada  proses  ini  dilakukan  perhitungan  evaluasi  performa  yang menunjukkan bahwa akurasi yang didapat adalah sebesar 94.12%.

## 4. SIMPULAN
Setelah melakukan penelitian tentang klasifikasi opini pengguna media sosial  Twitter  terhadap  jasa  ekspedisi  JNT  dengan  menggunakan  algoritma Decision  Tree,  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  mengimplementasikan algoritma Decision Tree dapat dilakukan dengan beberapa tahapan berikut:
a) Tahapan    pertama    yang    dilakukan    adalah mengumpulkan data yang  akan  digunakan.  Setelah  data  tersebut  dikumpulkan  maka dilanjutkan  proses  pelabelan  kepada  masing-  masing  data  sesuai klasifikasi  yang  diinginkan.  Pada  penelitian  ini  data  diklasifikasikan menjadi dua kelas, yaitu positif dan negatif.
b) Untuk  mendapatkan  hasil  yang  akurat,  maka data yang akan diolah perlu  dilakukan  preprocessing  terlebih  dahulu.  Pada  tahapan  ini dilakukan beberapa proses mulai dari cleansing, case folding, stopword removal, tokenizing dan stemming.  Tahapan preprocessing bertujuan untuk  normalisasi  data  dan  menghilangkan  noise    yang    akan berpengaruh  terhadap  hasil klasifikasi nantinya.
c) Setelah    melalui    tahapan    preprocessing  maka  akan  dilanjutkan  ke tahap  pembobotan. Pada penelitian ini  menggunakan metode  TF-IDF untuk    mendapatkan   bobot    atau    nilai    dari masing-masing kata yang  nantinya  akan  memengaruhi hasil  klasifikasi  dari sebuah tweet yang ingin diketahui kelas-nya.
d) Pada    penelitian    ini    menggunakan    algoritma  Decision  Tree  untuk menghitung  probabilitas  atau  kemungkinan  dari  sebuah  tweet  yang belum  diketahui  kelas-nya  sehingga  dapat  diketahui  tweet  tersebut termasuk dalam kelas positif atau negatif.
e) Akurasi     dari     Algoritma     Decision     Tree menghasilkan akurasi sebesar  94,55%  dengan  rasio  perbandingan  data  training  dan  data testing  90:10.  Akurasi  tidak  dapat  mencapai  angka  100%  karena masih  ada  kemungkinan  terdapat  noise  pada  kata  yang  typo  atau masih ada kata yang belum pernah muncul pada data training

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aminah  A,  Rafani  Y,  Hariyani  H.  Analisis  Pengaruh  Faktor  ketepatan Waktu  Pengiriman  Barang  dan  Kepercayaan  Pelanggan  Terhadap Kepuasan  Pelanggan  (Studi  Kasus  Pada  PT  Jalur  Nugraha  Ekarkurir (JNE)  Pangkalpinang).  Jurnal  Progresif  Manajemen  [Internet]. 2017;17(2):49–61. Tersedia pada: https://e-jurnal.stie- ibek.ac.id/index.php/JIPMB/article/view/230/pdf.
[2] Zuhdi  AM,  Utami  E,  Raharjo  S.  Analisis  sentiment  twitter  terhadap capres  Indonesia  2019  dengan  metode  K-NN.  Jurnal  Informa Politeknik Indonusa Surakarta. 2019;5:1–7.
[3] Artanti  DP,  Syukur  A,  Prihandono A,  Setiadi DRIM.  Analisa Sentimen Untuk  Penilaian  Pelayanan  Situs  Belanja  Online  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. 2018;8–9.
[4] Nofriansyah  D,  Erwansyah  K,  Ramadhan  M.  Penerapan  Data  Mining dengan Algoritma Naive Bayes Clasifier untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan  terhadap  Kartu  Internet  XL  (  Studi  Kasus  di  CV.    Sumber Utama Telekomunikasi). Jurnal Saintikom. 2016;15(2):81–92.
[5] Eka Sembodo J, Budi Setiawan E, Abdurahman Baizal Z. Data Crawling Otomatis pada Twitter. 2016;(September):11–6.
[6] Setiawan A, Astuti IF, Kridalaksana AH. Klasifikasi Dan Pencarian Buku Referensi  Akademik  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  (Studi  Kasus:  Perpustakaan  Daerah  Provinsi  Kalimantan Timur).  Informatika  Mulawarman :  Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer. 2016;10(1):1.
[7] Ratnawati F.  Implementasi Algoritma Naive  Bayes  Terhadap Analisis Sentimen  Opini  Film  Pada  Twitter.  INOVTEK  Polbeng  -  Seri Informatika.2018;3(1):50.