## Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Kredivo Dengan Algoritma SVM Dan NBC
Alman Muhammadin 1 , Irwan Agus Sobari 2
1,2 Universitas Nusa Mandiri, Teknik Informatika Jalan Daan Mogot No. 31, Sukarasa Tangerang, Banten, Indonesia e-mail: 1 muhammadinalman@gmail.com, 2 irwan.igb@nusamandiri.ac.id
Abstrak -  Analisis  sentimen  Review  Aplikasi  Kredivo  merupakan  salah  satu  contoh  proses  untuk mengaplikasikan dari pada metode algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes Classifier dalam mengklasifikasi sentiment yang tujuannya adalah membandingkan kedua metode tersebut mana yang lebih baik. Data penelitian ini diambil dari website Google Play Store , data yang diambil yaitu data teks ulasan dengan jumlah 10000 ulasan.  Data  tersebut  melewati  proses  Data  Preprocessing  dan  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes Classifier (NBC) . Setelah itu dilakukan pengujian menggunakan kombinasi dari pembagian data latih dan data uji, serta menggunakan sistem set validation, dimana 80% untuk data uji dan 20% untuk  data  testing.  Pengujian  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine menghasilkan  akurasi 83,3% dengan  nilai  presisi  untuk  kelas  positif 77% dan  kelas  negatif 87% sedangkan  nilai recall untuk  kelas  positif sebesar 89% dan 73% untuk  kelas  negatif.  Kemudian  untuk  algoritma Naive  Bayes  Classifier sendiri menghasilkan nilai akurasi sebesar 80,8% dengan nilai presisi untuk kelas positif sebesar 81% dan untuk kelas negatif sebesar 87% , sedangkan nilai recall untuk kelas positif sebesar 88% dan untuk kelas negatif sebesar 79% . Jadi untuk tingkat keseluruhan dapat dilihat dari nilai akursi dengan algoritma SVM lebih tinggi dibanding Naive Bayes Classifier .
Kata Kunci: Analisis sentimen, Support Vector Machine, Naïve Bayes Classifier
Abstract- Sentiment analysis of the Kredivo Application Review is an example of a process to apply the Support Vector  Machine  (SVM)  and Naive  Bayes  Classifier  algorithm  methods  in  classifying  sentiment,  the  purpose  of which is to compare the two better methods. This research data is taken from the Google Play Store website, the data taken is review text data with a total of 10000 reviews. The data goes through the Data Preprocessing process and uses the Support Vector Machine (SVM) and Naive Bayes Classifier (NBC) algorithms. After that, testing is carried out using a combination of the distribution of training data and test data, and using a set validation system, where 80% is for test data and 20% is for testing data. Tests using the Support Vector Machine algorithm resulted in an accuracy of 83.3% with a precision value of 77% for the positive class and 87% for the negative class, while the recall value for the positive class was 89% and 73% for the negative class. Then the Naive Bayes Classifier algorithm itself produces an accuracy value of 80.8% with a precision value for the positive class of 81% and for the negative class of 87%, while the recall value for the positive class is 88% and for the negative class is 79%. So for the overall level, it can be seen from the accuracy value with the SVM algorithm that it is higher than the Naive Bayes Classifier.
Key Word: Sentiment analysis, Support Vector Machine, Naïve Bayes Classifier

## PENDAHULUAN
Di  era  teknologi  saat  ini  pertumbuhan    dan perkembangan  teknologi  khususnya  aplikasi  mobile semakin  pesat,  sekarang  ini  banyak  perusahaan- perusahaan yang  membuat  aplikasi  mobile  online guna untuk mempermudah para penggunanya dalam bertransaksi.  Banyak  sekali  aplikasi-aplikasi  online yang  sudah  terdaftar  di Play  Store, salah  satunya adalah  KREDIVO.  Aplikasi  ini  mulai  banyak digunakan karena banyak sekali kelebihan yang bisa
membantu  manusia  seperti  dalam  hal  kredit  barang, peminjaman  uang,  pengisian  pulsa,  pengisian  token listrik  dll.  Tapi  ada  beberapa  kekurangan  yang  ada dalam aplikasi ini dan ini bisa jadi sangat merugikan para  pengguna  aplikasi  tersebut  seperti  tidak  masuk pembayaran  cicilan  yang  telat  masuk  sistem  atau penampilan aplikasi yang kurang menarik.
Untuk itu para pengguna harus hati-hati dalam memilih  aplikasi  yang  aman  dengan  melihat kelayakan  aplikasi  tersebut  seperti  misalnya  dengan melihat  ulasan-ulasan  atau  komentar-komentar  para
pengguna  yang  sudah  pernah  memakai  aplikasi tersebut  apakah  aplikasinya  aman  atau  tidak.  Untuk mengatasi  kekurangan  ini Google  Play  Store menyediakan  ruang  ulasan  untuk  para  pengguna dalam memberikan nilai atau rating serta memberikan review dari aplikasi yang mereka pakai. Dengan  adanya review dan  rating    tersebut  orang- orang  yang  menggunakan  aplikasi  tersebut  bisa menilai  apakah  aplikasi  tersebut  aman  atau  tidak, karena  peran  opini  atau  pendapat  seseorang  disini sangat penting dalam kewaspadaan sebelum menggunakan aplikasi tersebut.
Opini adalah pendapat, ide atau pikiran untuk menjelaskan  kecenderungan  preferensi  tertentu terhadap perspektif dan ideologi akan tetapi bersifat tidak objektif karena belum mendapatkan pemastian atau  pengujian,  dapat  pula  merupakan  sebuah pernyataan  tentang  sesuatu  yang  berlaku  pada  masa depan  dan  kebenaran  atau  kesalahannya  serta  tidak dapat  langsung  ditentukan  misalnya  menurut pembuktian melalui induksi (Ratnawati, 2018).
Analisis  sentimen  sangat  diperlukan  dalam menyaring  komentar-komentar  dimedia  sosial. Analisis  sentimen  pada  komentar  dilakukan  untuk mengetahui  komentar  yang  bersifat  negatif  dan komentar yang bersifat positif (Luqyana et al., 2018). Kalimat yang terkandung dalam ulasan atau komentar seseorang  bisa  saja  bermakna  negatif  atau  positif. Testimoni merupakan opinion mining atau termasuk dalam  analisis  sentimen,  yaitu  merupakan  proses memahami, mengekstrak dan mengolah data tekstual secara  otomatis  untuk  mendapatkan  informasi  yang terkandung dalam suatu kalimat opini (Ikasari, 2021).
Naïve  Bayes  Classifier ( NBC )  merupakan algoritma  yang  berfungsi  dalam  pengklasifikasian berdasarkan pelatihan data sudah ditraining (Ikasari, 2021).  Sedangkan  algoritma  SVM  merupakan algoritma  yang  mempunyai  cara  kerja  yang  sama dengan Naïve Bayes namun dengan hasil yang lebih baik (Luqyana et al., 2018).

## METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  pada  penelitian    ini merupakan  data  sekunder,  yaitu  berupa  data  ulasan atau review berbahasa Indonesia yang diberikan para pengguna  Kredivo  melalui  situs Google  Play  Store . Jumlah populasi data yang digunakan pada penelitian ini  adalah  8000  ulasan  dari  bulan  April  sampai  juni 2021,  isinya  terdiri  dari  campuran  ulasan  yang bersifat negatif dan positif. Data ini di dapatkan dari hasil proses Web Scraping dari Google Play Store.
Dataset ini  merupakan  data  yang  masih mentah dan kotor, sehingga data ini perlu diolah agar siap  digunakan  dalam  proses  klasifikasi  analisis sentimen. Metode analisis data yang diajukan penulis untuk menentukan nilai akurasi dari analisis sentimen terdiri dari beberapa proses. Proses-proses yang akan dilakukan  adalah  sebagai  berikut:  kumpulan  opini memasuki proses preprocessing , hasil dari preprocessing dilakukan  perhitungan  bobot  pada setiap kata menggunakan tf-idf , selanjutnya dilakukan proses  klasifikasi  dengan  algoritma naïve  bayes classifier dan support vector machine , pada tahap ini dilakukan  untuk  menentukan  hasil  akurasi  dari analisis sentiment, Berikut adalah alur dari penelitian ini.
Adapun    beberapa  teori  yang  mendasari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Analisis Sentimen
Analisis  Sentimen  merupan  bagian  dari  pada proses  text  mining,  dimana  didalam  mempelajari bagaimana menganalisis suatu teks, mengekstrak data tekstual  seperti  pendapat,  sikap,  evaluasi  (Sodik  & Kharisudin,  2021)  yang  tujuan  adalah  untuk mendapatkan  informasi  dari  data  teks  untuk mengidentifikasi  teks  tersebut  masuk  kedalam kategori  positif  atau  nefatif  (Mahendrajaya  et  al., 2019).  Inilah  yang  menjadikan  analisis  sentiment menjadi  tolak  ukur  dalam  proses  pengambilan
keputusan (Arsi & Waluyo, 2021).
2. Machine Learning
Machine  learning  marupakan  bagian  dari  ilmu kecerdasan buatan yang bertujuan untuk membuat alat cerdas  dari  proses  pengetahuan  berupa  data  sebagai bahan  latih  sehingga  mampu  membuat  alat  cerdas tersebut  belajar  sendiri  dari  pengetahuan  atau  data yang sudah diberikan.

## 3. Text Mining
Menurut Mustafa, text mining merupakan proses pencarian informasi pengetahuan atau sumber dalam sebuah teks, yang bertujuan untuk mendapatkan pola yang khusus dalam teks tersebut (Husada & Paramita, 2021)
4. Preprocessing
Preprocessing dilakukan  untuk  menghindari data  yang  kurang  sempurna,  gangguan  pada  data, data-data  yang  tidak  konsisten  dan  data-data  yang masih kotor. Adapun langkah-langkah Preprocessing dalam  penelitian  ini,  yaitu case  folding , tokenizing, stopword removal , normalization , stemming . a. Case folding
Pada  tahap  ini,  semua  huruf  akan  diubah menjadi lowercase atau huruf kecil
b. Tokenizing
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pemisahan kalimat  menjadi  kata  tunggal    dan  pengecekan  kata dari  karakter  pertama  sampai  karakter  terakhir. Apabila  karakter  ke-i  bukan  tanda  pemisah  kata seperti  titik(.),  koma(,),  spasi  dan  tanda  pemisah lainnya,  maka  akan  digabungkan  dengan  karakter selanjutnya
c. Stopword Removal Pada  tahap  ini,  kumpulan  kata  yang  telah melewati  tahap  tokenizing  akan  melalui  tahap stopword  removal .  Setiap  kata  akan  diperiksa,  jika terdapat  kata  sambung,  kata  depan,  kata  ganti  atau kata  yang  tidak  ada  hubungannya  dengan  analisis sentimen  atau  kata  yang  tidak  mengandung  unsur sentimen, maka kata tersebut akan dihilangkan. d. Stemming
Pada  tahap  stemming  merupakan  suatu  proses mengubah  kata-kata  yang  terdapat  dalam  suatu dokumen  ke  dalam  kata-kata  dasarnya  dengan menggunakan aturan-aturan tertentu. Proses stemming  bahasa  Indonesia  dilakukan  dengan menghilangkan sufiks,  prefix dan konfiks pada dokumen.

## 5. TF-IDF
TF-IDF  ( Term  Frequency-Inverse  Document Frequency ) merupakan salah satu skema atau metode untuk  melakukan  pembobotan  kata  dari  proses
ekstraksi kata dengan menggunakan perhitungan kata umum  di information  retrival Pembobotan tf-idf merupakan penggabungan antara term frequency dan inverse  document  frequency (Husada  &  Paramita, 2021).
𝑇𝐹  −   𝐼𝐷𝐹 𝑡,𝑑 =    𝑇𝐹 𝑡,𝑑 ×    𝐼𝐷𝐹 𝑡
𝐷𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎 ∶ 𝐼𝐷𝐹 𝑡 =    log 𝑁 𝐷𝐹 𝑡 t = Kata-kata yang dihitung d = Bobot kalimat(d) TF-IDF t,d = Kalimat bobot(d) terhadap kata (t) TF t,d = Term Frequency IDF t = Inverse Document Frequency N = Jumlah kalimat DF t = Jumlah kata yang diulang

## 6. Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes Classifier merupakan sebuah algoritma Analisa  statistik,  yang  melakukan  pengolahan  data terhadap  data  numerik  menggunakan  probabilitas Bayesian . Klasifikasi-klasifikasi Bayes sendiri merupakan klasifikasi statistik yang dapat memprediksi kelas suatu anggota probabilitas.

## 7. Support Vector Machine
Menurut  Santosa  dalam  penelitian  (Pushpita Anna Octaviani, Yuciana Wilandari, 2014), algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  suatu Teknik  yang  relatif  baru  untuk  melakukan  prediksi, baik  dalam  kasus  klasifikasi  maupun  regresi. Algoritma  ini  masuk  kedalam  kategori supervised learning , karena dalam penerapannya SVM ini perlu adanya  tahap  pelatihan  menggunakan sequential training SVM dan lanjutkan tahap pengujian.

## 8. Ekstraksi Fitur
Setelah  semua  data  sudah  melewati  tahap preprocessing,  maka  Langkah  selanjutnya  adalah pembuatan  fitur  untuk  mempermudah  proses klasifikasi.  Pada  tahap  ekstraksi  fitur  dilakukan  dua proses  yaitu  pembuatan  word  vector  dimana dilakukan pengubahan fitur teks menjadi representasi vector dari pembobotan kata dengan TF-IDF.
9. Klasifikasi
Metode naïve bayes dan support vector machine merupakan  contoh  metode  yang  digunakan  untuk mengklasifikasikan data komentar untuk memperoleh sentiment  analisis.  Untuk  melakukan  klasifikasi sentiment  akan  menggunakan  data  hasil  proses preprocessing  sampai  dengan  pembobotan  kata dengan  tf-idf.  Setelah  data  berhasil  di  training kemudian  akan  dilakukan  pengujian  menggunakan
data  test  untuk  menguji  hasil  ketepatan  klasifikasi yang dilakukan.
10. Uji Mode
Pada  tahap  uji  model  ini  dilakukan  setelah proses  training  data  dilakukan.  Uji  model  sendiri dilakukan  untuk  mengetahui  kinerja  model.  Jumlah data yang disajikan untuk uji model diambil dari data training  sebesar  0,2%  dari  0,8%.  Pengambilan  data dilakukan  secara  random  atau  acak  dengan  bantuan library dari Python. Setelah uji model dilakukan maka akan  tampil  seberapa  besar  akurasi  model  yang diterapkan.

## 11. Evaluasi Model
Evaluasi  model  dilakukan  untuk  mengetahui kinerja model. Evaluasi model dilakukan dengan cara melihat  tingkat  akurasi  metode  melalui  confusion matrix dan table akurasi sera presisi untuk tiap model. Setelah data test diujikan terhadap data training, maka akan  menghasilkan  daftar  kelas-kelas  dari  data  test, sebut  saja  prediksi  kelas.  Kemudian  prediksi  kelas dibandingkan dengan kelas yang sebenarnya dari data test  yang  disembunyikan  sebelumnya.  Sehingga dapat dilihat dan dihitung nilai accuration, precission, recall, dan f1-score.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada proses klasifikasi yang digunakan,  penulis  menggunakan  data test yang  diambil  secara  acak  dari  20%  data training.
Setelah proses klasifikasi dilakukan dengan
menggunakan
perhitungan probabilitas antar  kalimat terhadap  setiap  kelas,  maka  disitu  kita  bisa mendapatkan  hasil  jelas  prediksi  dari  data yang dimasukkan. Setelah semua proses itu dilakukan  kita  menghitung  performa  dari algoritma yang digunakan, yaitu naïve bayes dan support vector machine .
Untuk mengetahui performa dari Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine, maka dilakukan pengujian  terhadap  model.  Hasil  klasifikasi  akan ditampilkan  dalam  bentuk confusion  matrix. Tabel confusion matrix terdiri dari kelas predicted dan kelas actual. Model confusion matrix 2x2.
Confusion Matrix Pre dicte d va lues Actual Value TP (True Positif)
FP
(False Positif)
FN (False Negatif) TN (True Negatif) 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃
Dari  contoh confusion  matrix klasifikasi  biner diatas maka dengan menghitung nilai accuracy dapat menjawab  pertanyaan  “Berapa  persen  sistem  dalam menjawab  ketepatan  analisis  sentiment”.  Berikut adalah  gambar  dari confusion  matrix dari  kedua algoritma yang digunakan.
Confusion Matrix Naive Bayes
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 711 + 583 711 + 583 + 217 + 89 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 1294 1600 = 0,80875
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 0,80 × 100% = 80,875%
Confusion Matrix SVM
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 702 + 632 702 + 632 + 168 + 98
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 1334 1600 = 0,83375
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 0,83 × 100% = 83,375%
Dari perhitugan diatas nilai akurasi yang didapatkan adalah 0.80875 untuk naïve bayes dan 0.83375 untuk support  vector  machine yang  dihitung  berdasarkan nilai  dari  diagonal confusion  matrix dibagi  dengan jumlah  seluruh  data.  Karen  jumlah  data  tiap  kelas pada  data training tidak  seimbang,  maka  besarnya nilai akurasi bukanlah terpenting.

## 2. Evaluasi Model
Evaluasi  model  dilakukan  setelah  proses  uji model  selesai  dilakukan.  Evaluasi  model  dilakukan untuk  menghitung  performa  metode  yang  dipilih. Pada  uji  model  yang  dilakukan  menghasilkan confusion matrix dengan dimensi 2x2, ada dua tabel confusion  matrix yang  di  hasilkan  dari  uji  model, yaitu tabel confusion untuk algoritma naïve bayes dan confusion matrix untuk support vector machine. Untuk  menghitung  nilai presisi,  recall ,  dan f-1 score pada  sistem  dapat  menggunakan  metode  pada gambar berikut.
Code Presisi, Recall, dan f-1 score
Selanjutnya untuk performa metode klasifikasi  dari  setiap  kelasnya  dapat  dilihat  melalui nilai presisi,  recall,  f1-score pada  setiap  kelasnya. Hasil nilai presisi, recall, dan f1-score memiliki nilai sebesar  0  –  1.  Semakin  tinggi  nilainya  mendekati  1 maka  hasilnya  semakin  baik.  Hasil  keseluruhan proses  evaluasi  model  dapat  dilihat  pada  gambar berikut
presisi, recall, f1-score NBC
presisi, recall, f1-score SVM

## Tabel presisi, recall, f1-score NBC
Jenis Klasifikasi presisi recall f1- score Positif 0.77 0.89 0.82 Negatif 0.87 0.73 0.79
Hasil dari evaluasi model dapat dilihat dari nilai  presisi  dan  recall  di  setiap  kelasnya,  dapat dikatakan tingkat kemampuan sistem dalam mencari ketepatan  antara  informasi  yang  diminta  oleh pengguna (presisi)  untuk  kelas positif  sebesar 77%, untuk  kelas  negative 87% .  Sedangkan  tingkat keberhasilan  sistem  dalam  menemukan  Kembali sebuah informasi ( recall ) untuk kelas positif sebesar 89%, untuk kelas negatif sebesar 73%.
Tabel presisi, recall, f1-score SVM Jenis Klasifikasi presisi recall f1- score Positif 0.81 0.88 0.84 Negatif 0.87 0.79 0.83
tingkat  kemampuan  sistem  dalam  mencari ketepatan  antara  informasi  yang  diminta  oleh pengguna (presisi)  untuk  kelas positif  sebesar 81% , untuk  kelas  negative 87% .  Sedangkan  tingkat keberhasilan  sistem  dalam  menemukan  Kembali sebuah informasi ( recall) untuk kelas positif sebesar 88%, untuk kelas negatif sebesar 79%. Dari temuan yang  dihasilkan  dalam  penelitian  ini  system  dapat menemukan,  membandingkan  dan  mengklasifikasi jenis  sentimen  baru,  berikut  gambaran  akhir  dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar berikut.

## Hasil Akhir Analisis Sentimen SVM
Dari  gambar  diatas  bahwa  sistem  dengan mengunakan  algoritma Support  Vector  Machine dapat  menemukan  dan  mengkasifikasi  sentimen tersebut  masuk  kedalam  kategori  positif  atau negative,  yaitu  dengan  di  uji  coba  menggunakan variable  dengan  nama  review_positif    yang  berisi sentimen  negatif  telah  membuktikan  hasil  output berupa array dengan label angka 0 yang menunjukkan katergori Negatif. Sebaliknya untuk variabel dengan nama    review_negatif  yang  berisis  sentimen  positif telah membuktikan hasil output berupa array dengan label angka 1 yang menunjukan kategori Positif.

## Hasil Akhir Analisis Sentimen NBC
Dan  untuk  sistem  dengan  mengunakan algoritma Naïve  Bayes dapat  menemukan  dan mengkasifikasi  sentimen  tersebut  masuk  kedalam kategori positif atau negatif seperti algoritma SVM.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  algoritma Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine yang  telah  dilakukan  ada  beberapa  hal  yang dihasilkan, antara lain :
1. Sistem  anlisis  sentiment  pada  penelitian  sudah cukup  baik  dalam  mengidentifikasi  sebuah sentiment  tersebut  apakah  bersifat  positif  atau negatif.
2. Pada  penelitian  ini,  algoritma Naïve  Bayes Classifier menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 0.808 atau 80,8%. Dan 0.833 atau 83.3% untuk SVM.  Dengan  demikian  algoritma  SVM  sedikit lebih baik.
3. Kelebihan  pada  penelitian  ini  adalah  memiliki nilai  akurasi,  presisi,  dan recall yang  baik, sehingga  sudah  cukup  untuk  bisa  digunakan dalam sebuah sistem.
4. Kekurangan pada penelitian ini nilai dari presisi , recall pada setiap kelas yang tidak merata. Hal itu disebabkan karena jumlah data jumlah data yang tidak merapa antara kelas positif dan negative.

## REFERENSI
Arsi,  P.,  &  Waluyo,  R.  (2021).  Analisis  Sentimen Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota  Indonesia Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine  (SVM). Jurnal  Teknologi  Informasi Dan Ilmu Komputer , 8 (1), 147. https://doi.org/10.25126/jtiik.0813944
Husada,  H.  C.,  &  Paramita,  A.  S.  (2021).  Analisis Sentimen  Pada  Maskapai  Penerbangan  di Platform  Twitter  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM). Teknika , 10 (1),
18–26. https://doi.org/10.34148/teknika.v10i1.311 Ikasari, D. (2021). SENTIMENT ANALYSIS REVIEW NOVEL  “  GOODREADS  ”  BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES . 760–765.
Luqyana,  W.  A.,  Cholissodin,  I.,  &  Perdana,  R.  S.
(2018). Analisis Sentimen Cyberbullying Pada
Komentar Instagram dengan Metode
Klasifikasi  Support  Vector  Machine. Jurnal
Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer  (J-PTIIK)  Universitas  Brawijaya , 2 (11), 4704–4713.
Mahendrajaya, R., Buntoro, G. A.,  & Setyawan, M. B. (2019). Analisis Sentimen Pengguna Gopay Menggunakan  Metode  Lexicon  Based  Dan Support  Vector  Machine. Komputek , 3 (2),  52. https://doi.org/10.24269/jkt.v3i2.270
Pushpita  Anna  Octaviani,  Yuciana  Wilandari,  D.  I. (2014). Penerapan  Metode  SVM  Pada  Data Akreditasi  Sekolah  Dasar  Di  Kabupaten
Magelang . 3 (8), 811–820.
Ratnawati, F. (2018). Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada  Twitter.
INOVTEK  Polbeng  -  Seri Informatika , 3 (1), 50–59.
https://doi.org/10.35314/isi.v3i1.335
Sodik, F., & Kharisudin, I. (2021). Analisis Sentimen dengan  SVM  ,  NAIVE  BAYES  dan  KNN untuk  Studi  Tanggapan  Masyarakat  Indonesia Terhadap  Pandemi  Covid-19  pada  Media Sosial Twitter. Prisma , 4 , 628–634.