## 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.v8i2.7406

## Analisis Sentimen Pinjaman Online di Twitter dengan Metode Naive Bayes Classifier dan SVM
Ray Shandy Arischo * , Damayanti
Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Univeritas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia Email: 1,* ray_shandy_arischo@teknokrat.ac.id, 2 damayanti@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: ray_shandy_arischo@teknokrat.ac.id
Abstrak− Pinjaman online adalah bentuk layanan keuangan yang terjadi secara online atau daring, yang mana pinjaman online tersedia  dalam aplikasi atau teknologi  informasi. Pinjaman online juga dapat  menjadi  wadah  untuk  mengembangkan  usaha kecil  menengah,  karena  memberikan  kemudahan  dalam  akses  peminjaman  dan  juga  terhitung  aman.  Media  sosial  twitter menjadi salah satu platform yang banyak membahas mengenai pinjaman online yang ilegal maupun legal. Twitter memiliki fitur  trending  topik  yang  menampilkan  topik  pembicaraan  yang  sedang  ramai  dibahas  dalam  waktu  tertentu.  Penelitian  ini menggunakan analisis sentimen yang dimana berguna sebagai akses untuk melacak tanggapan masyarakat terhadap suatu objek yang diminati. Dalam penelitian ini menggunakan perbandingan algoritma yaitu naïve bayes classifier dengan support vector machine (SVM), dimana dari kedua metode tersebut akan dicari siapa yang lebih baik dalam melakukan analisis data dengan nilai akurasi, presisi, recall, f1-score mana yang lebih baik. Data yang digunakan dalam sebanyak 2.725 tweet yang diperoleh melalui proses crawling dengan baha pemrograman python dan tools google colaboratory. Analisis sentimen terbagi menjadi 3 kategori  yaitu  positif, negatif, dan netral, dengan perhitungan  data  yang dibagi  menjadi 70% data latih  dan  20% data uji. Algoritma  naïve  bayes  classifier  memiliki  nilai  accuracy  sebesar  55%,  dengan  support  404  data.  Sedangkan  untuk  support vector machine (SVM) accuracy sebesar 77% dengan support 818 data. Hasil  nilai akurasi dari metode support vector machine (SVM) lebih baik dibandingkan dengan metode naïve bayes classifier dalam penelitian ini.
Kata Kunci: Naïve Bayes Classifier; Python, Pinjaman Online; SVM; Twitter
Abstract− Online  loans  are  a  form  of  financial  service  that  occurs  online  or  online,  where  online  loans  are  available  in applications or information technology. Online loans can also be a place to develop small and medium enterprises, because they provide easy access to loans and are also relatively safe. The social media  platform twitter is one of the  platforms that discusses illegal and legal online loans. Twitter has a trending topic feature that displays topics of conversation that are being discussed at a certain time. This research uses sentiment analysis which is useful as access to track public responses to an object of interest. In this study using a comparison of algorithms, namely naïve bayes classifier with support vector machine (SVM), where from the two methods will be sought who is better at analyzing data with which value of accuracy, precision, recall, f1- score is better. The data used in as many as 2725 tweets obtained through the crawling process with the python programming language and google collaboratory tools. Sentiment analysis is divided into 3 categories, namely positive, negative, and neutral, with data calculations divided into 70% training data and 20% test data. The naïve bayes classifier algorithm has an accuracy value of 55%, with a support of 404 data. Meanwhile, the support vector machine (SVM) accuracy is 77% with a support of 818 data. The results of the accuracy value of the SVM method are better than the naïve bayes classifier method in this study.
Keywords : Naïve Bayes Classifier; Python; Pinjaman Online; SVM; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Pinjaman online  merupakan salah satu bentuk layanan keuangan  yang tersedia secara daring, dimana pinjaman uang disediakan melalui aplikasi atau teknologi informasi. Jenis layanan ini termasuk dalam kategori fintech atau penyelenggaraan  teknologi  finansial  [1].  Kehadiran  aplikasi  pinjaman  online  memicu  berbagai  pendapat  di masyarakat. Isu seputar aplikasi pinjaman online menjadi perbincangan di platform twitter karena jumlah korban yang terkena dampak negatif dari layanan tersebut [2]. Pinjaman online adalah sebuah bentuk layanan finansial yang muncul berkat kemajuan teknologi dalam ekonomi nasional [3]. Harapannya, layanan ini dapat memperbaiki taraf  hidup  masyarakat  dengan  meningkatkan  perputaran  uang  dalam  ekonomi.  Pertumbuhan  cepat  industri pinjaman daring di indonesia juga didorong oleh potensi besar jumlah penduduk, yang semakin diperparah oleh dampak pandemi saat ini terhadap berbagai aspek kehidupan ekonomi masyarakat [4].
Pinjaman online juga bisa menjadi sumber pembiayaan untuk pengembangan usaha kecil menengah, karena memberikan akses yang mudah dan aman untuk mendapatkan pinjaman. Namun, hal ini menimbulkan tantangan bagi masyarakat indonesia yang mungkin belum siap menghadapi perubahan dalam aktivitas ekonomi [5].  Twitter merupakan sebuah platform media sosial berbasis mikroblogging, dulunya membatasi pesan hingga 140 karakter (sekarang diperluas hingga 280 karakter), yang disebut sebagai "tweet" pinjaman online, sebuah bentuk layanan keuangan daring, menawarkan kemudahan dalam meminjam uang melalui aplikasi [6].
Media sosial twitter memiliki fitur trending topik yang menampilkan topik pembicaraan yang sedang ramai dibahas  pada  waktu tertentu.  Salah  satu topik  yang  sering  dibicarakan  adalah  seputar  aplikasi  pinjaman  online yang semakin banyak di indonesia. Pinjaman online adalah layanan keuangan daring yang menyediakan fasilitas pinjaman uang melalui aplikasi [7].
Analisis sentimen merupakan usaha untuk melacak opini masyarakat terhadap suatu objek yang diminati. Risiko yang berkaitan perlu diperhitungkan, termasuk tingginya bunga, kemungkinan kebocoran data pribadi saat mengajukan  pinjaman  online,  dan  risiko  penipuan  yang  kerap terjadi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dilakukan untuk  memahami  pandangan  masyarakat  terhadap  aplikasi  pinjaman  online  di  twitter.  Tujuannya  adalah

## 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.v8i2.7406
membantu pengguna dalam mempertimbangkan risiko pinjaman online dan mengurangi kemungkinan penipuan online yang umum terjadi [8].
Penelitian  ini  menggunakan dua  metode yaitu  naïve  bayes classifier dan SVM (support  vector machine) yang  dimana  analisis  dengan  menggunakan  perbandingan  algoritma  tersebut  ingin  mencari  hasil  nilai  akurasi terbaik dalam proses analisis data tweet pinjaman online yang marak terjadi. Ada berbagai teknik dalam machine learning yang dapat membantu dalam menganalisis sentimen secara otomatis. Analisis sentimen, atau yang dikenal juga sebagai opinion mining, merupakan bidang riset komputasi yang berkaitan dengan penelitian opini, sentimen, dan emosi yang terungkap secara tekstual. Tujuan dari analisis ini adalah untuk mengeksplorasi opini mengenai suatu topik atau untuk mengidentifikasi tren dalam berbagai aspek di pasar. Saat ini, pendapat publik telah menjadi sumber informasi kunci dalam pengambilan keputusan terkait dengan produk [9].
Naïve bayes classifier (NBC) merupakan metode klasifikasi yang didasarkan pada teorema bayes. Metode ini menggunakan probabilitas dan statistik untuk memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa lalu, yang dikenal sebagai teorema bayes yang diajukan oleh ilmuwan inggris thomas bayes. Karakteristik kunci dari naïve bayes classifier adalah asumsi kuat tentang independensi dari setiap kondisi atau kejadian. Dengan menggunakan  metode  naïve  bayes  classifier  ini,  pengguna  dapat  menghitung  probabilitas  bayes  dan  membuat pernyataan probabilitas. Naïve bayes classifier ini menggunakan model klasifikasi probabilitas dan termasuk salah satu algoritma yang dapat mengklasifikasikan data [10].
Algoritma berikutnya yang digunakan untuk menganalisis sentimen adalah support vector machine (SVM), yang bertujuan sebagai tambahan dalam mengidentifikasi pendapat pengguna twitter terhadap aplikasi pinjaman online [11]. Data tweet dari twitter bisa dikumpulkan dengan menggunakan twitter api dan python dengan data yang terkumpul sebanyak 2.725 tweet. Dengan dilakukan analisis data latih 70% dan data uji 30%. Untuk lebih mudah mengidentifikasi jenis konten dari sejumlah data tweet, diperlukan proses text mining  yang menerapkan teknik  pembobotan  kata  [12].  Dalam  text  mining,  pembobotan  kata  hanya  memperhitungkan  seberapa  sering sebuah  kata  muncul  dalam  satu  dokumen  tanpa  mempertimbangkan  frekuensi  kemunculan  kata tersebut  dalam dokumen lainnya.
Penelitian  terkait  sebelumnya  yang  membahas  mengenai  Analisis  sentimen  Review  Aplikasi  Kredivo dengan mengaplikasikan dari metode algoritma Support Vector Machine(SVM) dan Naive Bayes Classifier dalam mengklasifikasi  sentiment  yaitu  membandingkan  hasil  dari  kedua  metode tersebut  mana  yang  lebih  baik.  Data yang diperoleh berasal dari komentar Google Play Store sebanyak 10.000 ulasan. Kemudian data tersebut terbagi menjadi data latih dan data uji dengan bobot data latih 80% untuk data uji 20%. Pengujian dengan menggunakan algoritma  Support  Vector  Machine  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  83,3%,  dengan  presisi  kelas  positif mencapai 77% dan kelas negatif 87%. Nilai recall untuk kelas positif adalah 89% dan kelas negatif 73%. Sementara itu, algoritma Naive Bayes Classifier memberikan akurasi sebesar 80,8%, dengan presisi kelas positif sebesar 81% dan kelas negatif 87%. Nilai recall untuk kelas positif adalah 88% dan kelas negatif 79%. Dengan demikian, secara keseluruhan, nilai akurasi algoritma SVM lebih tinggi daripada Naive Bayes Classifier [13].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  topan  Dedy  Ramadhan,  Deden  Wahiddin,  dan  Elsa  Elvira  Awal  dengan judul  “Klasifikasi  Sentimen  Terhadap  Pinjaman  Online  (Pinjol)  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes”, penerapan algoritma naïve bayes classifier pada klasifikasi sentimen terhadap pinjaman online (pinjol) memiliki beberapa  tahapan  yaitu,  pengumpulan  data,  analisis  data,  implementasi  dan  pengujian  data.  Analisis  pinjaman online  mendapatikan sentimen  negatif  berdasarkan penelitian. Untuk pengujian  menggunakan confusion  matrix dengan algoritma naïve bayes dan memiliki hasil akurasi sebesar 75%, hasil akurasi dihasilkan dari data berjumlah 650 data berupa sentimen positif,  negatif, dan  netral. Klasifikasi data dibagi menjadi dua untuk pengujian yaitu data latih 80% data uji 20% [14].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Maulana  Malik  Fajri  dan  Chwanul  Muslim  Karo  Karo  dengan  judul “Implementasi  Algoritma  Support  Vector  MachineUntuk  Analisis  Sentimen  Aplikasi  Easycash  di  Playstore” dengan  menggunakan  metode  support  vector  machine  dengan  data  sebanyak  2.500  dengan  mengambil  ulasa kepuasan aplikasi easeycash di google play store. Hasil akurasi diperoleh sebesar 89%, dengan pengujian precision negatif sebesar 82% dan positif  sebesar  94%,  serta recallnegatif  sebesar  92%  serta  positif  sebesar  87%  dan f1-score negative sebesar 87% juga f1-score positivesebesar 90% [15].
Penelitian lain yang dilakukan oleh Alman Muhammadin dan Irwan Agus Sobari dengan judul “Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Kredivo Dengan Algoritma SVM Dan NBC” dengan menggunakan dua metode tersebut pada analisis aplikasi kredivo algoritma  svm  mendapatkan akurasi  sebesar 83,3%, dengan  nilai presisi positif  77%  dan  negatif  87%,  recall  positif  89%  dan  negatif  73%.  Kemudian  untuk  hasil  akurasi  naïve  bayes clasifier nilai akurasi sebesar 87% dengan recall positif 88% dan negatif 79%. Jadi untuk hasil perhitungan lebih unggul metode svm dibandingkan dengan naïve bayes classifier [16].
Dalam penelitian  ini kategori analisis  sentimen terbagi  menjadi tiga antara  lain  sentimen  positif, negatif dan  netral.  Sebelum  langkah  analisis  data  tweet  pinjaman  online  dilakukan  penting  untuk  menjalankan  fungsi preprocessing seperti cleaning, tokenizing, stop words removal, casefolding [17]. Penelitian ini dilakukan untuk mengamati tren  yang terjadi di  masyarakat terkait pinjaman online. Dengan demikian,  harapannya  adalah  hasil penelitian  ini dapat  memberikan  manfaat kepada masyarakat dalam  mempertimbangkan risiko pinjaman online dan mengurangi kemungkinan penipuan yang sering terjadi dalam transaksi online.

## 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.v8i2.7406

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  tahapan  penelitian  dijelaskan  perancangan  yang  dilakukan  untuk  penelitian  pinjaman  online  ini  memiliki langkah-langkah yang harus di lakukan sesuai dengan ketentuannya. Dengan melakukan tahapan penelitian penulis dapat  jelas  dan  mudah  dalam  menentukan  analisis  bagi  permasalahan  yang  ada.  Pada  tahapan  penelitian  ini diuraikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data (Crawling)
Data tweet yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data tweet yang terdiri dari pendapat atau tanggapan dalam bahasa indonesia yang disampaikan oleh pengguna pinjaman online melalui platform media sosial twitter. Total populasi data yang digunakan adalah sebanyak 2.725 tweet, yang mencakup ulasan baik yang bersifat negatif maupun positif. Data ini diperoleh melalui proses web scraping dari media sosial twitter. Proses scraping dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman python dan dijalankan dengan tools google colaboratory [18]. Token api  twitter  diperlukan sebagai kode akses untuk melakukan proses  scraping  yang dapat diperoleh  melalui akun setiap pengguna. Dapat dilihat tahapan proses scraping data pinjaman online pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses Scraping Data
Setelah  proses  scraping  dilakukan  maka  hasil  data  tersimpan  dalam  bentuk  .csv  secara  otomatis  ketika menjalankan  program  python  melalui  tools  google  colaboratory.  Data  yang  telah  terkumpul  masih  berupa  data mentah atau data kotor yang harus dilakukan proses selanjutnya yaitu labelling kemudian preprocessing data.

## 2.3 Labelling Data
Langkah ini dikerjakan untuk menandai konten tweet pengguna twitter yang kemudian akan dimasukkan ke dalam kumpulan data untuk diproses pembagian data. Terdapat tiga opsi dalam  menandai  suatu kalimat, yaitu  positif, netral, dan negatif. Akan tetapi pada penelitian ini sentimen yang digunakan hanya positif dan negatif, sedangkan sentimen  netral dihapus karena dianggap tidak bermakna [19]. Tujuannya adalah untuk memastikan konsistensi dalam penandaan dan mencegah kesalahan input.

## 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.v8i2.7406

## 2.4 Preprocessing Data
Preprocessing dilaksanakan untuk mengatasi data yang tidak lengkap, gangguan pada data, ketidak-konsistenan data, dan data yang masih mengandung kecacatan. Langkah-langkah preprocessing dalam penelitian ini meliputi cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming [20]. a. Cleaning
Cleansing  merupakan langkah di mana karakter dan tanda baca yang tidak diperlukan dihilangkan dari teks. Tujuan cleansing adalah untuk mengurangi gangguan atau noise pada dataset. Langkah-langkah dalam proses cleansing  ini  meliputi  penghapusan  URL,  penghapusan  nama  pengguna,  penghapusan  tanda  RT,  dan penghapusan  tagar.  Proses  ini  menggunakan  regular  expression  (regex)  dalam  parameter  operator  program pyhton. Regex yang digunakan mencakup pola seperti "http\S+|\S-co\S+", "@\S+", "RT", "#\S+", dan "#\S+[- !"#$%&'()*+,./:;<=>?@_`{|}~]". Karakter yang dihilangkan meliputi URL, tagar (#), nama pengguna (@), RT, serta tanda baca seperti titik (.) dan koma (,) [21].
b. Case Folding
Case folding adalah tahap di mana setiap kata dalam dataset diubah menjadi huruf kecil menggunakan fungsi lowercase [22].
c. Tokenizing
Tokenisasi  merupakan tahapan dalam  memisahkan urutan karakter menjadi  bagian-bagian  yang  lebih kecil, yang disebut sebagai token, seperti kata atau frasa.
d. Stopword Removal
Stopword removal adalah proses menghilangkan kata-kata yang dianggap tidak penting atau tidak memberikan pengaruh pada sentimen. Contoh kata-kata tersebut termasuk "yang", "di", "dan", "pada", dan lain sebagainya.
e. Stemming
Langkah stemming ini diperlukan untuk mengurangi jumlah kata kunci yang berbeda dalam sebuah dokumen. Ini dilakukan dengan  mengelompokkan kata-kata yang  memiliki  akar kata yang sama, meskipun bentuknya berbeda. Tahap stemming juga memperbaiki kata-kata yang tidak baku, salah ketik, dan menggunakan bahasa selain bahasa indonesia. Kata-kata yang memiliki arti yang sama akan dianggap sebagai kata yang sama.

## 2.5 Klasifikasi Model
Setelah  proses  preprocessing  data,  langkah  berikutnya  adalah  klasifikasi  dalam  analisis  sentimen.  Tahap  ini melibatkan  pelatihan  dan  penerapan  berbagai  algoritma  machine  learning.  Dalam  proses  ini,  dua  operator klasifikasi  yang  berbeda  digunakan  untuk  perbandingan,  yaitu  operator  klasifikasi  "naive  bayes  classifier"  dan "SVM". Setelah pembuatan model eksperimen dan model yang direkomendasikan, dilanjutkan dengan pengujian model  yang  ada  menggunakan  dataset  yang  telah  dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  data  pengujian.  Operator "performance" digunakan untuk menampilkan hasil akurasi, presisi, dan recall.

## 2.5.1 Naïve Bayes Classifier
Naïve bayes classifier adalah metode klasifikasi yang memanfaatkan perhitungan probabilitas. Prinsip dasar dari naïve  bayes  classifier  didasarkan  pada  teorema  bayes  yang  pertama  kali  dinyatakan  oleh  thomas  bayes. Pengklasifikasi  naïve bayes classifier digunakan sebagai pengklasifikasi yang berbasis  probabilitas. Probabilitas P didefinisikan seperti dalam Persamaan 1 berikut ini.
P(H|X) = P(H|X)P(H) P(X) (1)
Di  mana  P(H ∣ X)  mewakili  probabilitas  hipotesis  H  berdasarkan  kondisi  X,  di  mana  X  adalah  data  latih dengan kelas (label) yang diketahui, H adalah data dengan kelas (label), P(H) merupakan probabilitas dari hipotesis H,  P(X) merupakan probabilitas dari X yang diamati, dan P(H ∣ X) adalah probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H [23].

## 2.5.2 Support Vector Machine (SVM)
Support  vector  machine  (SVM)  merupakan  sebuah  algoritma  machine  learning  yang  menggunakan  fungsi hyperplane  untuk memisahkan data ke dalam daerah-daerah  yang  mewakili  setiap kelas. Fungsi  hyperplane  ini berperan  sebagai  garis  pemisah  antar  kelas  yang  diterapkan  dalam  prediksi  kelas  dari  data,  dengan  SVM  akan menetapkan  label  berdasarkan  daerah  kelas  tempat  data  tersebut  berada.  Algoritma  ini  sering  digunakan  pada dataset besar  yang diperoleh dari sumber online dan dikenal karena keefektifannya dalam klasifikasi teks  [24]. Prinsip dasar SVM adalah untuk membangun hyperplane dengan margin yang seragam di antara kelas-kelasnya, tanpa  kecenderungan  mendekati  salah  satu  kelas.  Ini  dicapai  dengan  mengukur  margin  dan  mencari  titik maksimalnya. Pencarian hyperplane terbaik untuk memisahkan kelas adalah fokus utama dari metode SVM.

## 2.6 Evaluasi Model
Penelitian  ini  memiliki  tahap  evaluasi  dengan  tujuan  untuk  menilai  kinerja  atau  performa  dari  model  yang diajukan. Confusion matrix digunakan dalam melakukan evaluasi model.  Confusion matrix adalah sebuah tabel

## 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.v8i2.7406
yang memberikan informasi perbandingan antara hasil klasifikasi yang dilakukan oleh sistem (prediksi) dengan hasil  klasifikasi  yang  sebenarnya.  Tabel  dalam  confusion  matrix  menunjukkan  jumlah  data  uji  yang diklasifikasikan dengan benar dan jumlah data uji yang salah diklasifikasikan  [25]. Dari hasil confusion matrix, kita dapat menghitung nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score menggunakan persamaan berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4) 𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2×𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (5)
Pada  nilai  true  positif  (TP),  true  negatif  (TN)  merupakan  hasil  klasifikasi  benar.  Nilai  false  positif  (FP) adalah  nilai  dimana    hasil  prediksi  positif  tetapi  sebenarnya  negatif,  sedangkan  false  negatif  (FN)  adalah  nilai dimana hasil prediksi negatif tetapi sebenarnya positif [26].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini menjelaskan hasil pengujian terhadap model yang telah diusulkan. Pengujian dilakukan sesuai dengan  tahap  yang  telah  dijelaskan  dalam  metodologi  penelitian.  Model  yang  diusulkan  diimplementasikan menggunakan Bahasa pemrograman python dan library machine learning "sklearn".

## 3.1 Pengumpulan Data (Crawling)
Hasil pengujian akan dievaluasi menggunakan pengukuran akurasi dan presisi sistem. Selanjutnya, hasil klasifikasi antara metode naive bayes classifier dan support vector machine akan dibandingkan. Penelitian ini menggunakan dataset tweets sebanyak 2.725 tweets, dengan 1.907 digunakan sebagai data training dan 818 sebagai data testing. Berikut  ini  adalah  hasil  dari  proses  crawling  menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dengan  bantuan  tools google colaboratory terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Scraping Data Twitter
Hasil  scraping  data  diatas  menunjukan  tiga  kategori  yaitu,  id_str,  username,  dan  tweet  full_text,  yang dimana untuk analisis data kita menggunakan data full_text karena akan di analisis dalam tahap proses  labelling hingga klasifikasi algoritma.

## 3.2 Pelabelan (Labelling)
Proses  ini dilakukan untuk mencari kelas sentimen  yang akan digunakan sebagai perhitungan nilai  akurasi dan visualisasi data tweet tersebut. Dalam proses labelling sebelum memulai data harus di translate ke dalam bahasa inggris  menggunakan  vader  sentimen  agar  data  yang  digunakan  maksimal.  Hasil  labeling  terbagi  menjadi  tiga kategori  yaitu,  sentimen  positif,  negatif  dan  netral,  akan  tetapi  untuk  sentimen  netral  tidak  digunakan  karena dianggap sebagai sentimen yang kosong atau tidak bermakna dan tidak dapat digunakan sebagai analisis pencarian dalam metode naïve bayes classifier dan SVM. Berikut ini hasil dari proses labelling dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Hasil Proses Labelling
Tweet Labelling
hello pinjolers! I opened the pinjol jockey again. For those of you who need money to pay installments on Shopee Spinjam Akulaku Adakami Easycash Gopaypinjam GopayLater Indodana Kredivo  Smart  Credit, you can contact 0.8172 Positif

## 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.v8i2.7406
Tweet Labelling
me.  feel  free  to  ask,  fee  at  the  end  Ã°Å¸Â¥Â°  #pinjol  #galbay #pinjamanonline
Check the legality of companies offering online investments or loans through the OJK Contact 157 @kontak157 service. Tag and share this info with your friends  and  family!  #OJKIndonesia  #Finance  #Pinjol  #Investasi  #2L #LegalLogis #Proactive #Collaborative 0.8122 Positif Hello,  are  you  interested  in  filling  out  the  questionnaire  and  immediately getting IDR 10,000? If you have ever used the pinjol (online loan) application, please  be  willing  to  fill  out  this  questionnaire:  https://t.co/I2dLw1E4Ly #zonauang #zonaBU 0.6124 Positif

## 3.3 Pemrosesan Data (Preprocessing)
Setelah melakukan tahapan pengumpulan data dan pelabelan data maka tahapan selanjutnya adalah preprocessing, dimana  fungsi  dari  tahapan  ini  yaitu  untuk  menghindari  data  yang  tidak  optimal,  gangguan  dalam  data,  dan ketidaksesuaian dalam data tersebut. Pada langkah preprocessing, data disiapkan agar siap untuk analisis. Berikut adalah hasil dari tahap preprocessing dalam penelitian ini.
a. Cleaning
Tahap  pertama  dari  proses  preprocessing  adalah  cleaning  dimana  data  harus  dibersihkan  dari  hal-hal  yang dianggap tidak penting. Hasil dari tahap cleaning dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.

## Tabel 2. Hasil Proses Cleaning
Tweet Cleaning
hello pinjolers! I opened the pinjol jockey again. For those of  you  who  need  money  to  pay  installments  on  Shopee Spinjam  Akulaku  Adakami  Easycash  Gopaypinjam GopayLater  Indodana  Kredivo  Smart  Credit,  you  can contact  me.  feel  free  to  ask,  fee  at  the  end  Ã°Å¸Â¥Â° #pinjol #galbay #pinjamanonline
hello pinjolers opened the pinjol jockey again For those of you who need money to pay installments on Shopee Spinjam Akulaku Adakami Easycash Gopaypinjam  GopayLater  Indodana  Kredivo Smart Credit you can contact me feel free to ask fee at the end pinjol galbay pinjamanonline
Check the legality of companies offering online investments or loans through the OJK Contact 157 @kontak157 service. Tag  and  share  this  info  with  your  friends  and  family! #OJKIndonesia #Finance #Pinjol #Investasi #2L #LegalLogis #Proactive #Collaborative Check the legality of companies offering online investments  or  loans  through  the  OJK  Contact service Tag and share this info with your friends and  family  OJKIndonesia  Finance  Pinjol
Investasi LegalLogis Proactive Collaborative
Hello, are you interested in filling out the questionnaire and immediately getting IDR 10,000? If you have ever used the pinjol (online loan) application, please be willing to fill out this  questionnaire:  https://t.co/I2dLw1E4Ly  #zonauang #zonaBU
Hello  are  you  interested  in  filling  out  the questionnaire  and  immediately  getting  IDR  If you  have  ever  used  the  pinjol  online  loan application  please  be  willing  to  fill  out  this questionnaire zonauang zonaBU
b. Case Folding
Tahap  case  folding  melibatkan  transformasi  kalimat  agar  semua  huruf  menjadi  huruf  kecil,  sehingga memastikan konsistensi format huruf. Dalam penelitian ini, data diseragamkan dengan mengubah semua huruf menjadi huruf kecil. Hasil proses case folding terdapat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Proses Case Folding
Tweet Case Folding
hello pinjolers opened the pinjol jockey again For those of you who need money to pay installments on Shopee Spinjam  Akulaku  Adakami  Easycash  Gopaypinjam GopayLater  Indodana  Kredivo  Smart  Credit  you  can contact me feel free to ask fee at the end pinjol galbay pinjamanonline
hello  pinjolers  opened  the  pinjol  jockey  again  for those of you who need money to pay installments on shopee spinjam akulaku adakami easycash gopaypinjam  gopaylater  indodana  kredivo  smart credit  you  can  contact  me  feel  free  to  ask  fee  at the end pinjol galbay pinjamanonline
Check  the  legality  of  companies  offering  online investments or loans through the OJK Contact service Tag  and  share  this  info  with  your  friends  and  family OJKIndonesia  Finance  Pinjol  Investasi  LegalLogis Proactive Collaborative
check  the  legality  of  companies  offering  online investments or loans through the ojk contact  service tag  and  share  this  info  with  your  friends  and  family ojkindonesia  finance  pinjol  investasi  legallogis proactive collaborative
Hello are you interested in filling out the questionnaire and immediately getting IDR If you have ever used the pinjol online  loan application please be willing to  fill out this questionnaire zonauang zonaBU
hello are you interested in filling out the questionnaire and immediately getting idr if you have ever used the pinjol online loan application please be willing to fill out this questionnaire zonauang zonabu

## 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.v8i2.7406
c. Tokenizing
Tokenisasi  merupakan tahapan dimana sebuah kalimat di bagi-bagi menjadi sekumpulan kata yang terpisah. Pada proses ini bertujuan sebagai memecah teks kalimat menjadi kata-kata terpisah, menghilangkan karakter pemisah seperti titik, koma, spadi, dan lainnya. Dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Proses Tokenisasi
Tweet Tokenisasi
hello pinjolers opened the pinjol jockey again for those of you who need money to pay installments on  shopee  spinjam  akulaku  adakami  easycash gopaypinjam gopaylater indodana kredivo smart credit you can contact  me feel  free to  ask fee at the end pinjol galbay pinjamanonline ['hello',  'pinjolers',  'opened',  'the',  'pinjol',  'jockey',  'again', 'for',  'those',  'of',  'you',  'who',  'need',  'money',  'to',  'pay', 'installments', 'on', 'shopee', 'spinjam', 'akulaku', 'adakami', 'easycash', 'gopaypinjam', 'gopaylater', 'indodana', 'kredivo', 'smart',  'credit',  'you',  'can',  'contact',  'me',  'feel',  'free',  'to', 'ask', 'fee', 'at', 'the', 'end', 'pinjol', 'galbay', 'pinjamanonline'] check  the  legality  of  companies  offering  online investments  or  loans  through  the  ojk  contact service tag and share this info with your friends and  family ojkindonesia  finance pinjol  investasi legallogis proactive collaborative ['check', 'the', 'legality', 'of', 'companies', 'offering', 'online', 'investments',  'or',  'loans',  'through',  'the',  'ojk',  'contact', 'service',  'tag',  'and',  'share',  'this',  'info',  'with',  'your', 'friends',  'and',  'family',  'ojkindonesia',  'finance',  'pinjol', 'investasi', 'legallogis', 'proactive', 'collaborative']
hello  are  you  interested  in  filling  out  the questionnaire and immediately getting idr if you have ever used the pinjol online loan application please  be  willing  to  fill  out  this  questionnaire zonauang zonabu ['hello',  'are',  'you',  'interested',  'in',  'filling',  'out',  'the', 'questionnaire', 'and', 'immediately', 'getting', 'idr', 'if', 'you', 'have',  'ever',  'used',  'the',  'pinjol',  'online',  'loan', 'application',  'please',  'be',  'willing',  'to',  'fill',  'out',  'this', 'questionnaire', 'zonauang', 'zonabu']
d. Stopword Removal
Tahap selanjutnya adalah stop word removal dimana tujuan dari proses ini yaitu menghilangkan kata-kata atau kalimat yang tidak penting atau tidak bermaksa dalam sebuah data. Dapat dilihat hasil stopword removal pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Stopword Removal Tweet Stopword Removal
hello pinjolers opened the pinjol jockey again for those of you who need money to pay installments on  shopee  spinjam  akulaku  adakami  easycash gopaypinjam gopaylater indodana kredivo smart credit you can contact  me feel  free to  ask fee at the end pinjol galbay pinjamanonline ['hello',  'pinjolers',  'opened',  'the',  'pinjol',  'jockey',  'again', 'for',  'those',  'of',  'you',  'who',  'need',  'money',  'to',  'pay', 'installments', 'on', 'shopee', 'spinjam', 'akulaku', 'adakami', 'easycash', 'gopaypinjam', 'gopaylater', 'indodana', 'kredivo', 'smart',  'credit',  'you',  'can',  'contact',  'me',  'feel',  'free',  'to', 'ask', 'fee', 'at', 'the', 'end', 'pinjol', 'galbay', 'pinjamanonline'] check  the  legality  of  companies  offering  online investments  or  loans  through  the  ojk  contact service tag and share this info with your friends and  family ojkindonesia  finance pinjol  investasi legallogis proactive collaborative ['check', 'the', 'legality', 'of', 'companies', 'offering', 'online', 'investments',  'or',  'loans',  'through',  'the',  'ojk',  'contact', 'service',  'tag',  'and',  'share',  'this',  'info',  'with',  'your', 'friends',  'and',  'family',  'ojkindonesia',  'finance',  'pinjol', 'investasi', 'legallogis', 'proactive', 'collaborative']
hello  are  you  interested  in  filling  out  the questionnaire and immediately getting idr if you have ever used the pinjol online loan application please  be  willing  to  fill  out  this  questionnaire zonauang zonabu ['hello',  'are',  'you',  'interested',  'in',  'filling',  'out',  'the', 'questionnaire', 'and', 'immediately', 'getting', 'idr', 'if', 'you', 'have',  'ever',  'used',  'the',  'pinjol',  'online',  'loan', 'application',  'please',  'be',  'willing',  'to',  'fill',  'out',  'this', 'questionnaire', 'zonauang', 'zonabu']
e. Stemming
Proses terakhir dari tahap preprocessing adalah stemming dimana tujuan dari proses ini untuk menghasilkan bentuk  kata  dasar  atau  kata  akar  yang  terdapat  dalam  teks.  Proses  stemming  juga  membantu    dalam memperbaiki kualitas representasi teks untuk analisis selanjutnya. Berikut hasil stemming pada Tabel 6.
Tabel 6 . Hasil Proses Stemming
Tweet Stemming
hello pinjolers opened the pinjol jockey again for those of you who need money to pay installments on shopee spinjam  akulaku  adakami  easycash  gopaypinjam gopaylater  indodana  kredivo  smart  credit  you  can contact me feel free to ask fee at the end pinjol galbay pinjamanonline
hello pinjolers opened the pinjol jockey again for those of you who need money to pay installments on shopee spinjam  akulaku  adakami  easycash  gopaypinjam gopaylater  indodana  kredivo  smart  credit  you  can contact me feel free to ask fee at the end pinjol galbay pinjamanonline

## 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.v8i2.7406
Tweet Stemming
check  the  legality  of  companies  offering  online investments  or  loans  through  the  ojk  contact  service tag  and  share  this  info  with  your  friends  and  family ojkindonesia  finance  pinjol  investasi  legallogis proactive collaborative
check  the  legality  of  companies  offering  online investments  or  loans  through  the  ojk  contact  service tag  and  share  this  info  with  your  friends  and  family ojkindonesia  finance  pinjol  investasi  legallogis proactive collaborative
hello are you interested in filling out the questionnaire and immediately getting idr if you have ever used the pinjol online loan application please be willing to fill out this questionnaire zonauang zonabu
hello are you interested in filling out the questionnaire and immediately getting idr if you have ever used the pinjol online loan application please be willing to fill out this questionnaire zonauang zonabu

## 3.4 Klasifikasi Model
Tahap  klasifikasi  model  bertujuan  untuk  mencari  hasil  nilai  akurasi,  presisi,  recall,  f1-score  dari  perhitungan menggunakan metode naïve bayes classifier dan SVM, dengan mencari mana algoritma yang lebih unggul dalam penyelesaian analisis data dengan topik pinjaman online ini [27]. Berikut hasil analisis data yang dilakukan pada dua metode tersebut.

## 3.4.1. Naïve Bayes Classifier
Untuk hasil analisis algoritma ini dengan mesin pencarian confusion matrix di dapatkan nilai akurasi 55%. Nilai akurasi  pada  analisis  data  dengan  naïve  bayes  classifier  terbilang  cukup.  Hasil  lengkap  perhitungan  confusion matrik dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Perhitungan Naïve Bayes Classifier
Dari hasil pengujian diatas dengan algoritma  naïve bayes classifier dapat dijelaskan hasil  accuracy  55% dengan support 404 data, precision negatif 52% positif 58%, recall negatif 56% positif 54%, f1-score negatif 54% positif 56%, support negatif 192 positif 212.

## 3.4.2. Support Vector Machine (SVM)
Pengujian untuk algoritma SVM pengujian menggunakan 1.907 data latih dan 818 data uji dengan nilai accuracy 77%, yang dimana hasil pada pengujian dengan metode SVM jauh lebih baik daripada metode naïve bayes classifier dengan data yang sama [28]. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Hasil Perhitungan Support Vector Machine (SVM)
Dari  hasil  yang  ditampilkan  pada  gambar  5  diatas  disimpulkan  bahwa  hasil  nilai  accuracy  sebesar  77% dengan support 818 data. Kemudian nilai precision negatif 77% positif 78%, recall negatif 77% positif 78%, f1- score negatif 77% positif 78%, dengan support negatif 401 positif 417 data. Hasil nilai akurasi dari metode SVM lebih baik dibandingkan dengan metode naïve bayes classifier.

## 3.5 Evaluasi
Berdasarkan hasil penelitian diatas yang sudah diselesaikan dalam menentukan nilai akurasi, presisi, recall dan f1- score. Hasil analisis sentimen dengan menggunakan kedua metode tersebut sudah baik akan tetapi dalam analisis data  menggunakan  metode  SVM  nilai  akurasi  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  algoritma  naïve  bayes classifier. Kedua metode tersebut sama-sama menggunakan perhitungan dengan confusion matrix dengan bobot

## 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.v8i2.7406
yang sama yaitu data latih 1.907 dan data uji 818. Analisis data twitter dengan topik “pinjaman online” jauh lebih unggul menggunakan metode SVM dengan perhitungan data yang cukup banyak akan jauh lebih akurat.

## 3.6 Visualisasi
Tahap  visualisasi  ini  menampilkan  hasil  dari  wordcloud,  barplot,  histogram  dari  setiap  metode,  dimana  setiap metode memilihi hasil visual masing-masing. Berikut ini hasil dari visualisasi metode naïve bayes classifier dan SVM.

## 3.6.1. Histogram
Pada analisis sentimen dengan menggunakan bahasa pemrograman pyhton terlihat hasil dari visualisasi histogram sentimen  positif  dan  negatif  dengan  jumlah  class  sentiment  positif  sebanyak  1.445  dan  class  sentiment  negatif 1.280 . hasil histogram dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Analisis Pinjaman Online

## 3.6.2. Wordcloud
Pada  proses  wordcloud  didapatkan  hasil  dari  visualisasi  kata  yang  paling  spesifik  antara  lain  “loan”,  “pinjol”, “want”, “money”, “people”, dan “pay”. Hasil tersebut didaptkan dari proses analisis dengan menggunakan metode naïve  bayes classifier dan SVM dan pada bagian histogram  menampilkan kata “the” dengan  jumlah  terbanyak sebesar 2.373 kata dan jumlah frequensi kata terendah yaitu “are” dengan jumlah 687 kata. Hasil dapat dilihat pada Gambar 8 berikut ini.
Gambar 8. Hasil Wordcloud dan Frequensi kata Algoritma Naïve Bayes dan SVM
Pada visualisasi kata negatif analisis tersebut dilakukan dengan menggunakan metode  naïve bayes classifier dan SVM dengan visualisasi kata paling spesifik adalah “pinjol”, “pay”, “money”, dan “loan”. Visualisasi kata negatif juga sangat berpengaruh kepada proses analisis sentimen untuk mencari nilai akursai dan pembobotan setip kata. Dapat dilihat hasil visualisasi pada Gambar 9 berikut.

## 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.v8i2.7406
Pada  tahapan  analisis  sentimen  dengan  menggunakan  metode  naïve  bayes  classifier  dan  SVM  dengan mencari visualisasi kata positif pada ke dua metode tersebut terdapat kata yang paling menonjol atau spesifik yaitu “pinjol”, “pay”, dan “dont”. Dimna pada visualisasi kata positif lebih cenderung menampilkan kata larangan untuk pinjaman online. Terlihat hasil visualisasi kata positif pada Gambar 10 berikut.
Gambar 10. Hasil Visualisasi Kata Positif

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  perbandingan  metode  naïve  bayes  classifier dengan  support  vector  machine  (SVM),  dapat  disimpulkan  bahwa  analisis  data  pinjaman  online  dengan menggunakan perbandingan dua  metode lebih efektif dikarenakan  memiliki  nilai akurasi  yang berbeda disetiap metode. Penggunaan algoritma SVM yang disandingkan dengan perhitungan confusion matrix memiliki tingkat nilai  akurasi  yang  lebih  baik  daripada  metode  naïve  bayes  classifier.  Namun  dapat  disimpulkan  bahwa  kedua metode tersebut  memiliki  performa  yang  cukup  baik  dalam  mencari  nilai  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1-score. Algoritma naïve bayes classifier memperoleh nilai akurasi sebesar 55%, sedangkan untuk SVM sebesar 77% yang dimana  SVM  dapat menentukan analisis data yang lebih akurat dan baik. Dengan  menggunakan data sebanyak 2.725  data  tweet.  Penelitian  dengan  topik  permasalahan  “pinjaman  online”  memiliki  tahapan  yang  harus dilaksanakan  dengan  baik  yaitu  proses  pengumpulan  data  (crawling),  proses  preprocessing,  proses  labelling, proses klasifikasi algoritma, evaluasi dan visualisasi. Dengan dilakukannya proses diatas maka untuk menentukan nilai daripada data akan lebih mudah dan memiliki hasil yang baik. Namun untuk mendapatkan hasil nilai yang baik  pada  tahap  preprocessing  terdapat  beberapa  langkah  yaitu,  cleaning,  case  folding,  stopword  removal, tokenizing, dan stemming data. Kesimpulannya, metode SVM lebih unggul daripada naive bayes classifier karena mampu memberikan prediksi yang lebih akurat dan sesuai. Dalam konteks penelitian ini,  SVM diterapkan pada variabel  independen  yang merupakan data teks dari tweet. Dengan kesesuaian jenis data dan  variabel ini, SVM dapat memberikan kinerja yang lebih baik daripada naive bayes classifier.

## REFERENCES
[1]  D.  S.  Utami  dan  A.  Erfina,  “ANALISIS  SENTIMEN  PINJAMAN  ONLINE  DI  TWITTER  MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM),” Prosiding Seminar Nasional Sistem Informasi dan Manajemen Informatika Universitas Nusa Putra, vol. 1, hlm. 299–305, Sep 2021, Diakses: 22 April 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/sismatik/article/view/34
[2]  A.  Putra  dan  R.  Latifah,  “ANALISIS  SENTIMEN  PENGGUNA  TWITTER  TERHADAP  APLIKASI  PINJAMAN ONLINE  MENGGUNAKAN   METODE  SUPPORT  VECTOR  MACHINE,”  Prosiding  Seminar  Nasional  Penelitian LPPM UMJ, vol. 1, no. 1, Okt 2022, Diakses: 22 April 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnaslit/article/view/14251
[3]  A. Savitri, A. Syahputra, H. Hayati, dan D. H. Rofizar, “Pinjaman Online di Masa Pandemi Covid-19  bagi Masyarakat Aceh,”  E-Mabis:  Jurnal  Ekonomi  Manajemen  dan  Bisnis,  vol.  22,  no.  2,  hlm.  116–124,  Nov  2021,  doi:  10.29103/E- MABIS.V22I2.693.
[4]  E. Supriyanto dan N. Ismawati, “SISTEM INFORMASI FINTECH PINJAMAN ONLINE BERBASIS WEB,” Just IT : Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi  dan  Komputer,  vol.  9,  no.  2,  hlm.  100–107,  Mei  2019,  doi: 10.24853/JUSTIT.9.2.100-107.
[5]  M.  I.  Ghozali,  W.  H.  Sugiharto,  dan  A.  F.  Iskandar,  “Analisis  Sentimen  Pinjaman  Online  Di  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 3, no. 6, hlm. 1340–1348, Jun 2023, doi: 10.30865/KLIK.V3I6.936.
[6]  R. Wati dan S. Ernawati, “Analisis Sentimen Persepsi Publik Mengenai PPKM Pada Twitter Berbasis SVM Menggunakan Python,” Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas, hlm. 240–247, Nov 2021, doi: 10.54367/JTIUST.V6I2.1465.
[7]  T. P. Lestari, “Analisis Text Mining pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dan  Social  Network  Analysis  (SNA),”  Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis,  vol.  4,  no.  3,  hlm.  65–71,  Agu  2022,  doi: 10.37034/INFEB.V4I3.146.

## 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.v8i2.7406
[8]  N. Hendrastuty, A. Rahman Isnain, dan A. Yanti Rahmadhani, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, vol. 6, no. 3, hlm. 150–155, Okt 2021, doi: 10.30591/JPIT.V6I3.2870.
[9]  I. Saputra dkk., “Analisis Sentimen Pengguna Marketplace Bukalapak dan Tokopedia di Twitter Menggunakan Machine Learning,” Faktor Exacta, vol. 13, no. 4, hlm. 200–207, Feb 2021, doi: 10.30998/FAKTOREXACTA. V13I4.7074.
[10] D.  setian  dan  I.  Seprina,  “ANALISIS  SENTIMEN  MASYARAKAT  TERHADAP  DATA  TWEET  LAZADA MENGGUNAKAN TEXT MINING DAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER,” Bina Darma Conference on Computer  Science  (BDCCS),  vol.  1,  no.  4,  hlm.  998–1004,  2019,  Diakses:  22  April  2024.  [Daring].  Tersedia  pada: https://conference.binadarma.ac.id/index.php/BDCCS/article/view/612
[11] S. Y. Pangestu, Y. Astuti, dan L. D. Farida, “Algoritma Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Sikap Politik Terhadap Partai Politik Indonesia,” Jurnal Mantik, vol. 3, no. 1, hlm. 236–241, Jun 2019, Diakses: 22 April 2024. [Daring]. Tersedia pada: http://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/article/view/173
[12] R. Andryani, E. S. Negara, dan D. Triadi, “Social Media Analytics: Data Utilization of Social Media for Research,” Journal of Information Systems and Informatics, vol. 1, no. 2, hlm. 193–205, Sep 2019, doi: 10.33557/JOURNALISI. V1I2.23.
[13] A.  Muhammadin  dan  I.  A.  Sobari,  “ANALISIS  SENTIMEN  PADA  ULASAN  APLIKASI  KREDIVO  DENGAN ALGORITMA SVM DAN NBC,” Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 2, no. 2, hlm. 85–91, Des 2021, doi: 10.31294/REPUTASI.V2I2.785.
[14] T. D. Ramadhan, D. Wahiddin, dan E. E. Awal, “Klasifikasi Sentimen Terhadap Pinjaman Online (Pinjol) Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” vol. IV, no. 1, 2023, [Daring]. Tersedia pada: www.tripadvisor.com
[15] M. M. Fajri  dan  I. M.  K.  Karo, “Implementasi Algoritma Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen  Aplikasi Easycash  di  Playstore,”  Scientica:  Jurnal  Ilmiah  Sains  dan  Teknologi,  vol.  1,  no.  3,  hlm.  145–152,  Des  2023,  doi: 10.572349/SCIENTICA.V1I3.435.
[16] A.  Muhammadin  dan  I.  A.  Sobari,  “ANALISIS  SENTIMEN  PADA  ULASAN  APLIKASI  KREDIVO  DENGAN ALGORITMA SVM DAN NBC,” Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 2, no. 2, hlm. 85–91, Des 2021, doi: 10.31294/REPUTASI.V2I2.785.
[17] F. Rahutomo, D. Puspitasari, dan T. E. Sulistyoningrum, “Implementasi Single Pass Clustering pada Preprocessing Temu Kembali Koleksi Berita Teks,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), vol. 6, no. 1, hlm. 86, Apr 2020, doi: 10.26418/JP.V6I1.34311.
[18] ANDREYESTHA,  A.  D.  SURIYANTO,  dan  W.  E.  PANGESTI,  “ANALISA  SENTIMEN  TERHADAP  TAGAR #dirumahaja MELALUI TWITTER DI INDONESIA,” JURNAL EKONOMI, SOSIAL & HUMANIORA, vol. 2, no. 09, hlm. 9–17, Apr 2021, Diakses: 22 April 2024. [Daring]. Tersedia pada:
https://jurnalintelektiva.com/index.php/jurnal/article/view/441
[19] M. hidayatullah, S. Alam, dan I. Jaelani, “Sentiment Analysis of Police Performance On Twitter Users Using Naïve Bayes Method,” RISTEC : Research in Information Systems and Technology, vol. 2, no. 2, hlm. 86–97, Des 2021, Diakses: 22 April 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://journal.institutpendidikan.ac.id/index.php/ristec/article/view/96
[20] A.  Muhammadin  dan  I.  A.  Sobari,  “ANALISIS  SENTIMEN  PADA  ULASAN  APLIKASI  KREDIVO  DENGAN ALGORITMA SVM DAN NBC,” Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 2, no. 2, hlm. 85–91, Des 2021, doi: 10.31294/REPUTASI.V2I2.785.
[21] T. T. Widowati dan M. Sadikin, “Analisis Sentimen Twitter terhadap Tokoh Publik dengan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine,” Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, vol. 11, no. 2, hlm. 626–636, Okt 2020, doi: 10.24176/SIMET.V11I2.4568.
[22] D. Anjas Ramadhan dan E. Budi Setiawan SSi, “Analisis Sentimen Program Acara Di Sctv Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Support Vector Machine,” eProceedings of Engineering, vol. 6, no. 2, Agu 2019, Diakses: 22
April 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/10708
[23] S.  K.  Dirjen  dkk.,  “Analisis  Sentimen  Tweet  Vaksin  COVID-19  Menggunakan  Recurrent  Neural  Network  dan  Naïve Bayes,”  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  vol.  5,  no.  4,  hlm.  802–808,  Agu  2021,  doi: 10.29207/RESTI.V5I4.3308.
[24] M. I. Fikri, T. S. Sabrila, Y. Azhar, dan U. M. Malang, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” SMATIKA JURNAL : STIKI Informatika Jurnal, vol. 10, no. 02, hlm. 71–76, Des 2020, doi: 10.32664/SMATIKA.V10I02.455.
[25] S. N. J. Fitriyyah, N. Safriadi, dan E. E. Pratama, “Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), vol. 5, no. 3, hlm. 279– 285, Des 2019, doi: 10.26418/JP.V5I3.34368.
[26] R. T. Handayanto, H. Herlawati, P. D. Atika, F. N. Khasanah, A. Y. P. Yusuf, dan D. Y. Septia, “Analisis Sentimen Pada Situs Google Review dengan Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika), vol. 5, no. 2, hlm. 153–163, Nov 2021, doi: 10.31603/KOMTIKA.V5I2.6280.
[27] S. Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti  dkk., “Perbandingan Metode Klasifikasi Analisis Sentimen Tokoh Politik Pada Komentar Media Berita Online,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 3, no. 2, hlm. 176–183, Agu 2019, doi: 10.29207/RESTI.V3I2.935.
[28] S. Hikmawan dkk., “Sentimen Analisis Publik Terhadap Joko Widodo terhadap wabah Covid-19 menggunakan Metode Machine Learning,” Jurnal Kajian Ilmiah, vol. 20, no. 2, hlm. 167–176, Mei 2020, doi: 10.31599/JKI.V20I2.117.