Received: 19 Oktober 2023, Revised: 29 Desember 2023,  Accepted: 16 Januari 2024

## IMPLEMENTASI ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT MENGENAI KENAIKAN HARGA BBM DENGAN METODE NAIVE BAYES
Ardiansyah 1) , Nur’aini 2)
1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer,Universitas Amikom Yogyakarta, Jl. Ring Road Utara, Condong Catur, Sleman, Yogyakarta email: *1 ardiansyah.05@students.amikom.ac.id , 2 nuraini@amikom.ac.id

## Abstract
With the increase in fuel prices society reaps many opinions of the pros and cons. This means the public's  statement  on  the  government's  policy  must  be  following  the  situation  on  the  ground. Regardless of the cause of the increase in fuel prices must adjust to world oil prices. Twitter is one of the favorite platforms that people use to interact, especially in expressing opinions, an aspirations and  discussing  certain  topics.  Sentiment  analysis  is  research  related  to  a  problem  that  creates  a perception of the problem. Aims to classify texts in categorizing positive or negative. This research uses  the  naive  bayes  algorithm  with  a  dataset in this  study of  4239  data  originating from  Twitter. Through the processing stage, it is reduced to 2312 datasets which will be labeled manually resulting in  1014  positive,  920  neutral  and  384  negative.  The  research  produced  a  predictive  dataset  that totaled 1210 positives, 813 neutrals and 294 negatives. To see the performance of the data distribution parameters using 2 schemes and schemes namely, 463 Training Data, and 1855 Test Data while the second  scheme,  811  Training  Data,  1507  Test  Data.  The  results  of  the  evaluation  stage  for  the accuracy of data sharing are the same for the Manual Dataset 92% while the Prediction Dataset is 72%. For manual dataset measurements, the precision is 88%, 95% recall and 89% F1-score, while the prediction dataset produces 54% precision, 85% recall, and 53% F1-score.
Keywords: Sentiment Analysis, Naïve Bayes, Fuel Prices, Classification

## Abstrak
Kenaikan harga BBM di tengah masyarakat banyak menuai pendapat pro dan kontra. Hal tersebut membuat statement masyarakat atas kebijakan pemerintah tersebut harus sesuai dengan keaadaan di lapangan.  Terlepas dari  penyebab  kenaikan  harga  BBM  harus  menyesuaikan harga  minyak  dunia. twitter merupakan salah satu platform favorit yang digunakan masyarakat dalam berinteraksi terutama dalam  menyampaikan  pendapat,  aspirasi  dan  berdiskusi  mengenai  pembahasan  tertentu.  Analisis sentimen  merupakan penelitian yang  berkaitan  dengan  suatu  masalah  menimbulkan persepsi  pada masalahnya. Bertujuan mengklasifikasi teks dalam mengkategorikan positif atau negatif. Peneltian ini menggunakan  algoritma naive  bayes dengan dataset pada  penelitian ini  sebanyak  4239  data  yang berasal dari twitter . Melalui proses tahap processing berkurang menjadi 2312 dataset yang akan di labelkan  manual  menghasilkan  1014  positif,  920  Netral,  dan  384  Negatif.  Dalam  penelitian menghasilkan dataset prediksi yang berjumlah 1210 positif 813 Netral dan 294 Negatif. Untuk melihat kinerja parameter pembagian data menggunakan 2 skema dan skema yakni, 463 Data Latih, dan 1855 Data  Uji  sedangkan  skema  kedua,  811  Data  Latih,  1507  Data  Uji.  Hasil  tahapan  evaluasi  akurasi pembagian  data  menghasilkan  sama  untuk dataset manual  92%  sedangkan dataset prediksi  72%. untuk pengukuran dataset manual presisi 88%, recall 95% dan 89% f1-score sedangkan untuk dataset prediksi menghasilkan 54% presisi , 85% recall , dan 53% f1-score .
Kata kunci: Analisis Sentimen, Naïve Bayes, Harga BBM, Klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Kenaikan  harga  BBM  banyak  menuai  pendapat  yang  berbagai  macam  dari  kalangan masyarakat.  Oleh  sebab  itu,  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  menjadi  komoditas  utama  dalam aktivitas  berkendara.  Aktivitas  kebanyakan  dari  masyarakat  lebih  menggunakan  kendaraan pribadi.  Dalam  penelitan  mengangkat  masalah  setelah  kebijakan  pemerintah  menaikkan  harga bahan  bakar  minyak  pada  bulan  September  2022.  ada  beberapa  faktor  melatarbelakangi
pemerintah mengenai kebujakan tersebut. Dimulai dari konflik antar negara, pengurangan subsidi untuk anggaran bahan bakar minyak dan sebagainya (Hrp & Aslami, 2022). Platform media sosial untuk  masyarakat  memungkinkn  dalam  mengutarakan  pendapat  secara  publik  yakni  twitter. Alasan penelitian ini menggunakan platform media sosial berupa twitter yakni data berupa tweets bisa  diakses  publik  dan  sebagian  masyarakat  memberikan  opini  tanpa  ada  batasan  dalam  hal berpendapat.
Analisis  sentimen  atau opinion  mining merupakan  penelitian  yang  berkaitan  dengan  suatu masalah  menimbulkan  persepsi  pada  masalahnya.  Analisis  sentimen  bertugas  mengklasifikasi teks dalam mengkategorikan positif atau negatif (Lina et al., 2022). Klasifikasi tersendiri adalah suatu hasil dari penggambaran beberapa kelas dari dari penting(Riyanto, 2019).
naive bayes adalah algoritma yang mengandalkan teori probalitas dengan bertujuan menelusuri seberapa besar peluang dari pengelompokan klasifikasi berdasarkan melihat nilai dari penskoran pada data latih(Purwati, 2022). Algoritma tersebut beranggapan terdapat atribut objeknya bersifat independen.  Hal  ini  probalitas  menghasilkan  prediksi  akhir  dari  hasil  jumlah  dari  frekuensi berdasarkan tabel keputusan(Watratan et al., 2020). Kelebihan penggunaan algoritma naive bayes memiliki tingkat error rate lebih rendah dibandingkan algortima klasifikasi lainnya (Marcellino et al., 2023).
Pada penelitian ini menggunakan 3 klasifikasi untuk menganalisis sentimen yang terdapat dalam dataset mengenai  kenaikan  harga  BBM.  Sehingga  pada  perhitungan  menggunakan confusion matrix 3 kelas untuk mengidentifikasi hasil akhir akurasi, presisi , recall dan f1-score . Penelitian ini bertujuan melihat analisis sentimen dari pendapat masyarakat yang membahas bbm di waktu yang bersamaan dengan pelabelan tertentu dengan melihat presentase positif, netral dan negatif. Penelitian ini untuk mengetahui penerapan nilai evaluasi analisis sentimen menggunakan metode naïve bayes clasiifier .

## 2. METODE PENELITIAN
Pada tahahapn penelitian ini menggunakan beberapa tahapan. dimulai dari pengambilan data kemudian dilanjutkan pada tahapan Preprocessing , Labellling Data, TF-IDF, proses klasifikasi menggunakan algoritma naive bayes dan terakhir proses evaluasi.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 1. Crawling Data
Pemrosesan  Crawling  menggunakan  software  RapidMiner  dengan  bertujuan  untuk mempermudah pengambilan data  tanpa perlu  menggunakan akses  API  langsung dari  situs  Twitter langsung dan menunggu persetujuan untuk mendapatak API key dan secret key. Topik pembahasan pada opini masyarakat terhadap kenaikan harga BBM dengan pengambilan data dengan kata kunci “BBM”, “Bahan Bakar Minyak”.
2. Preprocessing
Pada  tahapan  ini  melaui  beberapa  tahapan  dari Cleanning , Casefolding , Tokenize , Stopword Removal , dan Stemming . Tahapan Preprocessing ini lebih membersihkan data yang tidak perlu seperti kata duplikat, kata ambigu dan mengubah kalimat menjadi kata dasar.
a. Cleanning
Tabel 1. Hasil Tahapan Cleanning Text Ada yang turun tapi bukan harga BBM atau Sembako  ini hukuman buat koruptor       Narasi Daily Hadir Membantu Rakyat Ditpolairud Polda Sumatera Utara  Sumut  telah mengungkap penyalahgunaan BBM di Perairan Laut Belawan  Sumut  Senin BersatuJagaNegeri JKMUKHERJEE  Mau tampil keren dgn style anime kamu  follow distroartonline SMS              BBM BA F
Tahap pembersihan pertama untuk dataset seperti menghilangkan simbol, kata RT, kalimat duplikat, kata mengandung URL, dan simbol emoji.
b. Casefolding
Tabel 2. Hasil Tahapan Casefolding Text ada yang turun tapi bukan harga bbm atau sembako  ini hukuman buat koruptor       narasi daily hadir membantu rakyat ditpolairud polda sumatera utara  sumut  telah mengungkap penyalahgunaan bbm di perairan laut belawan  sumut  senin bersatujaganegeri jkmukherjee  mau tampil keren dgn style anime kamu  follow distroartonline sms              bbm     ba f
Pada tahap ini beberapa kalimat yang terdapat huruf kapital dirubah menjadi huruf kecil atau disebut dengan lower uppercase .
c. Tokenize
Tabel 3. Hasil Tahapan Tokenize
Text ['ada', 'yang', 'turun', 'tapi', 'bukan', 'harga', 'bbm', 'atau', 'sembako', 'ini', 'hukuman', 'buat', 'koruptor', 'narasi', 'daily', ''] ['hadir', 'membantu', 'rakyat', 'ditpolairud', 'polda', 'sumatera', 'utara', 'sumut', 'telah', 'mengungkap', 'penyalahgunaan', 'bbm', 'di', 'perairan', 'laut', 'belawan', 'sumut', 'senin', 'bersatujaganegeri', ''] ['jkmukherjee', 'mau', 'tampil', 'keren', 'dgn', 'style', 'anime', 'kamu', 'follow',
'distroartonline', 'sms', 'bbm', 'ba', 'f', '']
Tokenize atau Tokenizing adalah  proses  pemisahan  teks  menjadi  kata,  symbol,  maupun karakter sehingga menjadi kata yang dapat dianalisa (Syarifuddinn, 2020). Dengan mengubah dari semula berupa dataset utuh berupa kalimat menjadi beberapa kata.
d. Stopword Removal
Tabel 4. Hasil Tahapan Stopword Removal
Text ['turun', 'harga', 'bbm', 'sembako', 'hukuman', 'koruptor', 'narasi', 'daily', ''] ['hadir', 'membantu', 'rakyat', 'ditpolairud', 'polda', 'sumatera', 'utara', 'sumut', 'mengungkap', 'penyalahgunaan', 'bbm', 'perairan', 'laut', 'belawan', 'sumut', 'senin', 'bersatujaganegeri', ''] ['jkmukherjee', 'tampil', 'keren', 'dgn',
'style', 'anime', 'follow', 'distroartonline', 'sms', 'bbm', 'ba', 'f', '']
Stopword removal adalah pemrosesan kata menghilangkan kata imbuhan yang tidak perlu dan memilih kata  yang  bisa  mewakili  kalimat tersebut. Pada  pemrosesan ini  kata  imbuhan  seperti “di”,”ber”,”ke”, dan sebagainya. Dengan tujuan menjadi kata dasar dan sebelumnya sudah dipisah menjadi kata dasar yang tidak menjadi kalimat utuh (Paramita & Ibrahim, 2023).
e. Stemming
Tabel 5. Hasil Tahapan Stemming Text ['turun', 'harga', 'bbm', 'sembako', 'hukum', 'koruptor', 'narasi', 'daily', ''] ['hadir', 'bantu', 'rakyat', 'ditpolairud', 'polda', 'sumatera', 'utara', 'sumut', 'ungkap', 'penyalahgunaan', 'bbm', 'air', 'laut', 'belawan', 'sumut', 'senin', 'bersatujaganegeri', ''] ['jkmukherjee', 'tampil', 'keren', 'dgn', 'style', 'anime', 'follow', 'distroartonline', 'sms', 'bbm', 'ba', 'f', '']
Stemming merupakan tahapan Preprocessing dengan menggembalikan yang sebelumnya kata dasar lebih dirubah ke dalam makna dasar (Yuyun et al., 2021).  Dengan cara mengubah kata yang masih terdapat imbuhan menjadi kata dasar. Untuk penggunaan library pada proses yakni sastrawi berbahasa Indonesa yang berbasis algoritma Nazief dan Adriani (Pravina et al., 2019).
3. Dataset Labelling
Dari  Hasil  proses  pada  teks  tersebut  mendaptakan dataset sebanyak  2312  data.  Dengan beragam sentimen dari kalangan masyarakat membuat beragam opini.
Gambar 2.  Diagram Hasil Klasifikasi Labelling Data Manual
Dari  pelabelan  tersebut  menghasilkan  dominasi  Sentimen  Netral  terlalu  tinggi dibandingan  kategori  Sentimen  Negatif.  Hal  ini  akan  berpengaruh  dalam  penelitian  yang berfokus dalam keterkaitan dengan kata bahan bakar minyak.
4. Term Frequency - Invers Document Frequency Term Frequency merupakan metode pembobotan kata dengan berdasarkan dominasi kata  (frekuensi)  dalam  sebuah  satu  kalimat. Inverse  Document  Frequency adalah kemunculan banyaknya jumlah kata dalam sebuah term yang muncul (Eko et al., 2019). TF-IDF adalah suatu proses ektraksi dengan memberikan nilai pada tiap kata pada data yang sudah diklasifikasikan(Pravina et al., 2019).
𝑊𝑡𝑓 𝑡,𝑑 = { 1 + 𝑙𝑜𝑔 10 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 , 𝑖𝑓 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 0, 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒 > 0 (1)
𝑖𝑑𝑓 𝑡,𝑑 = 𝑙𝑜𝑔 10 ( 𝑁 𝑑𝑓 𝑡 ) (2)
𝑊 𝑡,𝑑 = 𝑊𝑡𝑓 𝑡,𝑑 ×   𝑖𝑑𝑓 𝑡 (3)
Keterangan 𝑊𝑡𝑓 𝑡,𝑑 = Bobot kata dalam setiap dokumen 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 = jumlah frekuensi muncul kata t dalam doukumen d 𝑁 = jumlah seluruh dokumen 𝑑𝑓 = jumlah dokumen yang mengandung term 𝑖𝑑𝑓 𝑡,𝑑 = bobot inverse dalam df 𝑊 𝑡,𝑑 = bobot TF-IDF
5. Algoritma Naïve Bayes naive bayes merupakan algoritma klasifikasi menggunakan probalistas (Heliyanti Susana, 2022). Berdasarkan nilai probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi serta kombinasi nilai dari sebuah dokumen. naive bayes memiliki tingkat akurasi serta penerapan bisa ke dalam database kualitatif serta kuantitatif serta diterapkan dataset berjumlah banyak maupun sedikit.
Dibandingkan  metode  selain  algoritma naive  bayes ,  metode  ini  dapat  meminimalkan kesalahan  sehingga  tingkat  nilai  akurasi  lebih  baik  (Liberti  et  al.,  2023).  Pada  proses
pengklasifikasi  tersebut  dengan  sebelumnya  pelabelan  secara  manual  agar  hasil  pemrosesan terssebut berjalan maksimal sesuai hasil akurasi.
Metode rumus naïve bayes:

## 𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻) × 𝑃(𝐻)

## 𝑃(𝑋)
(Ridwan, 2020) Keterangan: H  = Hipotesis hasil dari Y lebih spesifik X  = Data yang belum diketahui P(H|X) = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (probabilitas posterior)
P(H)
= Probabilitas hipotesis H (probabilitas prior) P(X|H) = Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut (probabilitas prior)
P(X)
= Probabilitas X
6. Evaluasi
Pada  tahap  evalusi memperlihatkan hasil  akhir tersebut sesuai dengan  tujuan penelitian di tetapkan. Dan akhir penelitian serta memberikan informasi serta acuan pemutakhiran data. Secara spesifik memperlihatkan beberapa penilaian yakni  akurasi, presisi , recall dan f1-score dengan berdasarkan perhitungan confusion matrix .
Tabel 6. Confusion matrix
Manual Sistem Positif Netral Negatif Positif (TP) (FNt) (FN) Netral (FP) (TNt) (TN) Negatif (FP) (FNt) (TN)
(1) (Dhina Nur Fitriana & Yuliant Sibaroni, 2020)
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁𝑡+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝑇𝑁𝑡+𝐹𝑁𝑡+𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% (2) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁𝑡+𝐹𝑁 × 100% (4)
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 × 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 ×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian in menggunakan dataset yang berasal dari sosial media Twiiter kemudian dilanjutkan proses crawling dengan menggunakan software RapidMiner dan kemudian di analisis menggunakan bahasa  pemrograman python dengan text  editor Google  Colab .  dari  pengumpalan  data  tersebut menghasilkan dataset berjumlah  4239  data.  Tetapi  setelah  melalui  tahapan  preprocessing menghasilkan dataset berjumlah 2319 data.

## 3.1 KLASIFIKASI DATA PREDIKSI
Sebelum  mencari  hasil  prediksi  nilai  evaluasi.  Pada  penelitian  ini  memperediksi  tabel klasifikasi terhadap data yang sudah dilabelkan secara manual. Pada tahapan ini tidak membagi data tersebut melainkan dengan skenario pembobotan nilai TF-IDF dengan Dataset Manual secara Keseluruhan. Dari hasil tersebut dataset prediksi pada kolom klasifikasi prediksi menghasilkan data yang tidak seimbang. Disebabkan beberapa nilai pembobotan TF-IDF tidak optimal.
Gambar 3.  Grafik Perbandingan Data prediksi dengan Data Manual

## 3.2 PEMBAGIAN DATA
Kemudian unutuk  mencari nilai pada  tahapan evaluasi dengan menggunakan dua  skenario pembagian data untuk mencari nilai akurasi jika penggunaan data latih semakin banyak maka nilai tersebut semakin meningkat.
Tabel 7. Skenario Pembagian Data Data Latih Data Uji Skenario 1 463 1855 Skenario 2 811 1507

## 3.3 HASIL EVALUASI
Dari  pembagian  data  tersebut  menghasilakna  nilai  akurasi  yang  sama  antara  skenario  1 dengan skenario 2.  Dengan penerapan Dataset Manual lebih tinggi dibandingkan Dataset prediksi hasil  dari  klasifikasi Naïve  Bayes.  Hal  ini  dikarenakan dominasi kategori klasifikasi terlalu tinggi sehingga nilai akurasi dengan melakukan pembagian data  tersbut menghasilkan nilai akurasi yang sama.
Tabel 8. Hasil Akurasi Masing-Masing Dataset
Kemudian untuk akurasi masing-masing kategori klasifikasi menghasilkan nilai positif lebih rendah karena banyaknya data bersentimen positif terlalu banyak dibandingkan kategori klasifikasi nilai negatif. Dataset prediksi nilai positif lebih rendah dibandingkan Dataset Manual dengan jarak sekitar  20%.  Sedangkan  nilai  negatif pada dataset perdiksi  berjarak sekitar  7%.  Sedangkan  netral berjarak nilai akurasi pada dataset prediksi dengan dataset manual yakni 9%. Tabel 9. Hasil Akurasi Masing-Masing Klasifikasi
Dataset Pembagian Data Akurasi Positif Netral Negatif Prediksi Skenario 1 73,8% 85,2% 87,1% Skenario 2 73,5% 85,5% 87,1% Manual Skenario 1 93,5% 94,1% 94,1% Skenario 2 93,4% 94,2% 95,2%
1210
1014 813 920
294
384 Data Prediksi Data Manual
Positif Netral Negatif Pembagian Data Akurasi Manual prediksi Skenario 1 92% 72% Skenario 2 92% 72%
Untuk  hasil  nilai presisi pada  prediksi  cukup  rendah  karena  tidak  adanya  fitur  tahapan keseimbangan data sehingga penerapan klasifikasi terdapat error rate serta beberapa dokumen terjadi kesalahan klasifikasi. Unruk recall nilai cukup baik antara dataset manual dengan dataset prediksi. Kemudain pada nilai f1-score melibatkan nilai presisi dan recall sehingga nilai pada dataset prediksi rendah.
Tabel 10. Hasil Perhitungan Presisi , Recall dan F1-score Manual Prediksi Presisi 88% 54% Recall 95% 85% F1-score 89% 53%

## 4. SIMPULAN
Dari hasil klasifikasi dataset prediksi hasil pada klasifikasi positif mengalami peningkatan cukup signifikan dibandingkan klasifikasi kategori Netral dan Negatif mengalami penurunan. hal ini pada datset peneltiian ini tidak seimbang atau imbalanced data antara kategori sentimen positif, negatif dan netral. Mengenai tentang hasil klasifikasi tersebut pada tahapan preprocesisng perlu dirubah kembali karena  pada dataset tersebut  kata,  huruf  atau  simbol  terdapat  kesalahan  terutama  kehilangan  yang tadinya kata tersebut kata dasar hilang huruf salah satu sehingga kata dasar tidak utuh sehingga pada proses TF-IDF tidak optimal karena pencocokan kata yang sama tetapi kahilangan huruf maka pada sistem  tersebut  tidak  dijumlahkan  sehingga  pembobotan  nilai  kata  tidak  optimal.  Hal  tersebut mengganggu pada proses tahapan selanjuntya.
Hasil dari penelitian mengenai analisis sentimen dengan klasifikasi menggunakan algoritma naive bayes dengan  menggunakan  pembagian  data,  pada  penelitian  ini  tidak  mempengaruhi  signifikan terhadap nilai tingkat akurasi dengan dataset yang sama. hasil akurasi dari dataset manual dengan dataset prediksi  berjarak  sekitar  20%  yakni  92%  akurasi dataset manual  dan  72%  akurasi dataset prediksi. Dan juga berpengarh pada nilai presisi , recall dan f1-score . Terutuama pada nilai presisi dan f1-score pada dataset prediksi.
Untuk  penelitian  kedepan,  disarankan  menggunakan  pencarian  data  menggunakan  variasi  kata kunci mengenai topik, menyederhanakan pada tahap preprocessing serta penggunaan perbandingan algortima klasifikasi seperti SVM, Random Forest , Decision Tree .

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Dhina  Nur  Fitriana,  &  Yuliant  Sibaroni.  (2020).  Sentiment  Analysis  on  KAI  Twitter  Post  Using Multiclass  Support  Vector  Machine  (SVM). Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi Informasi) , 4 (5), 846–853. https://doi.org/10.29207/resti.v4i5.2231
Eko, P., Utomo, P., Khaira, U., Suratno, T., & Jambi, U. (2019). Analisis Sentimen Online Review Pengguna  Bukalapak  Menggunakan  Metode  Algoritma  TF-IDF. (JUSS)  Jurnal  Sains  Dan Sistem Informasi , 2 (2), 35–39.
Heliyanti Susana. (2022). Penerapan Model Klasifikasi Metode Naive Bayes Terhadap Penggunaan Akses Internet. Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI) , 4 (1), 1–8. https://doi.org/10.52005/jursistekni.v4i1.96
Hrp, G. R., & Aslami, N. (2022). Analisis Dampak Kebijakan Perubahan Publik Harga BBM terhadap Perekonomian Rakyat Indonesia. Jurnal Ilmu Komputer, Ekonomi Dan Manajemen (JIKEM) , 2 (1), 1464–1474.
Liberti, A., Tavares, D., Nurraharjo, E., Informatika, S. T., & Semarang, U. S. (2023). Tweet Terkait Naiknya Kasus Omicron Menggunakan Naive Bayes Classifier . 6 (April), 1–8.
Lina, S., Sitio, M., Studi, P., Informatika, T., Pamulang, U., & Selatan, B. T. (2022). PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN PHYTON . XVII (02), 57–61.
Marcellino, M., Marlim, Y. N., & ... (2023). Aplikasi Pendeteksi Penyakit Hepatitis Menggunakan
Metode Naïve Bayes. JOISIE (Journal Of … , 7 (1), 155–164.
https://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id/ojs32/index.php/JOISIE/article/view/3298%0Ahttps ://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id/ojs32/index.php/JOISIE/article/download/3298/1161
Paramita, P., & Ibrahim, A. (2023). Analisis Sentimen Terhadap Pengguna Qris (Quick Respond Code Indonesian  Standart)  Pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier. JOISIE Journal Of Information System And Informatics Engineering , 7 (1), 1–6. https://t.co/lJemg7TbKb
Pravina, A. M., Cholissodin, I., & Adikara, P. P. (2019). Analisis Sentimen Tentang Opini Maskapai Penerbangan pada Dokumen Twitter Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM). Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 3 (3),  2789–2797.  http://j- ptiik.ub.ac.id
Purwati,  N.  (2022).  Analisa  Pengaruh  Iklan  tanpa  Label  Harga  pada  media  sosial  Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Infomatek: Jurnal Informatika, Manajemen Dan Teknologi , 24 (1), 45– 50. https://doi.org/10.23969/INFOMATEK.V24I1.4622
Ridwan, A. (2020). Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus. Jurnal  SISKOM-KB  (Sistem  Komputer  Dan  Kecerdasan  Buatan) , 4 (1),  15–21. https://doi.org/10.47970/siskom-kb.v4i1.169
Riyanto,  U.  (2019).  Analisis  Perbandingan  Algoritma  Naive  Bayes  Dan  Support  Vector  Machine Dalam  Mengklasifikasikan  Jumlah  Pembaca  Artikel Online. JIKA  (Jurnal Informatika) , 2 (2),
62–72. https://doi.org/10.31000/.v2i2.1521
Syarifuddinn,  M.  (2020).  Analisis  Sentimen  Opini  Publik  Mengenai  Covid-19  Pada  Twitter Menggunakan  Metode  Naïved  Bayes  dan    KNN. INTI  Nusa  Mandiri , 15 (1),  23–28. https://doi.org/10.33480/INTI.V15I1.1347
Watratan,  A.  F.,  B,  A.  P.,  &  Moeis,  D.  (2020).  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia. Journal of Applied Computer Science and Technology , 1 (1), 7–14. https://doi.org/10.52158/JACOST.V1I1.9
Yuyun,  Nurul  Hidayah,  &  Supriadi  Sahibu.  (2021).  Algoritma  Multinomial  Naïve  Bayes  Untuk Klasifikasi Sentimen Pemerintah Terhadap Penanganan Covid-19 Menggunakan Data Twitter. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 5 (4), 820–826. https://doi.org/10.29207/resti.v5i4.3146