Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.343 Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 739-744 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## COMPARISON OF CLASSIFICATION ALGORITHM AND FEATURE SELECTION IN BITCOIN SENTIMENT ANALYSIS
Indri Tri Julianto *1 , Dede Kurniadi 2 , Muhammad Rikza Nashrulloh 3 , Asri Mulyani 4
1,2,3,4 Jurusan Ilmu Komputer, Institut Teknologi Garut, Indonesia Email: 1 indritrijulianto@itg.ac.id , 2 dede.kurniadi@itg.ac.id , 3 rikza@itg.ac.id , 4 asrimulyani@itg.ac.id
(Naskah masuk: 26 Mei 2022, Revisi : 02 Juni 2022, diterbitkan: 28 Juni 2022)

## Abstract
Sentiment analysis is a process for extracting data in the form of textual, with the aim of  obtaining information about the tendency to evaluate an object under study. Sentiments given by the general public can be used as a reference  in  making  product  decisions.  Sentiment  given  can  be  in  the  form  of  positive,  negative  and  neutral sentiments.  One  of  the  information  technology  products  that  has  stolen  enough  attention  in  the  last  decade  is Bitcoin. The purpose of this study is to compare several classification algorithms using Feature Selection. There are several classification algorithms that can be used for sentiment analysis, such as Deep Learning, Decission Tree, KNN, Naïve Bayes. Textual sentiment classification has constraints on datasets that have high dimensions. Feature Selection is a solution to reduce the dimensions of a dataset by reducing attributes that are less relevant. Feature Selection used is Information Gain and Chi Square. The method used to perform the comparison is by comparing the four classification algorithms to find the best algorithm, then comparing the Feature Selection to get the best between the two, then integrating the best classification algorithm and the best Feature Selection. The results showed that the best classification algorithm was Deep Learning with an accuracy value of 78.43% and a kappa of 0.625. The results of the comparison of Feature Selection, Information Gain get the best results with an average accuracy value of 63.79% and an average kappa of 0.382. The results of the integration of the best classification algorithm with the best Featrure Selection obtained an accuracy value of 78.63% and a kappa of 0.626 where the value was included in the Fair Classification category.
Keywords : algorithms, bitcoin, classification, data mining, feature selection, sentiment analysis.

## PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI DAN FEATURE SELECTION PADA ANALISIS SENTIMEN BITCOIN

## Abstrak
Analisis sentimen merupakan proses untuk melakukan ekstraksi terhadap data yang berbentuk tekstual, dengan tujuan  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai  kencenderungan  penilaian  terhadap  suatu  objek  yang  diteliti. Sentimen  yang  diberikan  oleh  khalayak  umum  dapat  diajadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan  sutau produk. Sentimen yang diberikan dapat berupa sentimen positif, negatif dan netral. Salah satu produk teknologi informasi yang cukup mencuri perhatian dalam satu dekade terakhir adalah Bitcoin . Tujuan penelitian ini adalah untuk  membandingkan  beberapa  algoritma  klasifikasi  dengan  menggunakan Feature  Selection .  Terdapat beberapa Algoritma klasifikasi yang dapat digunakan untuk analisis sentimen, seperti Deep Learning, Decission Tree,  K-Nearst  Neighbor dan Naïve  Bayes .  Klasifikasi  sentimen  tekstual  memiliki  kendala  pada dataset yang memiliki dimensi yang tinggi. Feature Selection merupakan solusi untuk mengurangi dimensi dari suatu dataset dengan  cara  mengurangi  atribut  yang  kurang  relevan. Feature  Selection yang  digunakan  adalah Information Gain dan Chi  Square .  Metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  perbandingan  adalah  dengan  cara membandingkan  keempat  algoritma  klasifikasi  untuk  mecari  algoritma  terbaik,  selanjutnya  perbandingan Feature  Selection untuk  mendapatkan  yang  terbaik  diantara  keduanya,  kemudian  dilakukan  integrasi  antara algoritma  klasifikasi  terbaik  dan Feature  Selection terbaik.  Hasil  penelitian  menunjukkan  untuk  Algoritma klasifikasi  terbaik  adalah Deep  Learning dengan  nilai  akurasi  sebesar  78,43%  dan  kappa  0,625.  Hasil perbandingan Feature  Selection,  Information  Gain mendapat  hasil  paling  baik  dengan  nilai  rata-rata  akurasi 63,79%  dan  rata-rata  kappa  0,382.  Hasil  integrasi  Algoritma  klasifikasi  terbaik  dengan Featrure  Selection terbaik memperoleh nilai akurasi 78,63% dan kappa 0,626 dimana nilai tersebut termasuk kedalam kategori Fair Classification .
Kata kunci : algoritma, analisis sentimen, bitcoin, data mining, feature selection, klasifikasi.

## 1. PENDAHULUAN
Data Mining merupakan proses untuk menemukan  keterkaitan  baru,  pola  dan  juga  tren dengan istilah  menambang sejumlah repository data dalam jumlah besar [1] dengan menggunakan bidang ilmu  teknik  matematika  serta  statistika,  kemudian data  mining  juga  sering  disebut Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  ataupun Pattern Recognition [2],  dimana Data  Mining ini  dapat digolongkan  menjadi  lima  kelompok,  pertama adalah Estimation ,  kedua Forecasting, ketiga Classification ,  keempat Clustering dan  kelima adalah Association [3]. Bitcoin semakin  populer  dalam  kurun  waktu satu  dekade  terakhir,  dimana bitcoin memiliki jaminan  keamanan  dalam  transaksinya  dengan teknik  kriptografi  yang  diklaim  sangat  aman  [4]. Bitcoin memberikan transparansi, kecepatan, keamanan  dan  kemudahan  transaksi  yang  sekaligus menjadi jawaban atas kebutuhan transaksi keuangan pada zaman sekarang [5].
Analisis  sentimen  merupakan  proses  untuk melakukan  ekstraksi  terhadap  data  yang  berbentuk tekstual, dengan tujuan untuk mendapatkan informasi  mengenai  kencenderungan  penilaian terhadap  suatu  objek  yang  diteliti.  Sentimen  yang diberikan  oleh  khalayak  umum  dapat  diajadikan acuan  dalam  pengambilan  keputusan  sutau  produk [6]. Sentimen yang diberikan dapat berupa sentimen positif, negatif dan netral [7] .
Permasalahan  yang  akan  ditemukan  ketika melakukan  analisis  sentimen  adalah  banyaknya atribut  yang  digunakan  dalam dataset [8].  Pada dasarnya  jumlah  atribut  yang  banyak  akan mempengaruhi akurasi menjadi rendah.
Feature  Selection sering  digunakan  untuk pengurangan  dimensi  model  [9],  dan  menjadikan pengklasifikasian  lebih  efektif  dengan  mengurangi jumlah data yang dianalisa, maupun mengidentifikasi fitur yang sesuai untuk dipertimbangkan  dalam  proses  pembelajaran  [8]. Cara  kerjanya  berdasar  pada  pengurangan  ruang fitur  yang  besar,  yaitu  dengan  cara  mengeliminasi atribut yang kurang relevan serta dengan menggunakan penggunaan algoritma feature selection yang  tepat  sehingga  dapat  meningkatkan akurasi [10].
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  menjadi rujkan  untuk  penelitian  ini.  Pertama  adalah penelitian  mengenai  penggunaan Feature  Selection Information Gain dan Algoritma Naïve Bayes Untuk Review Opini  Konsumen  [11],  dimana  hasil penelitian  menunjukka  nilai  akurasi  sebesar  78,4% dengan  menggunakan  metode Naive  Bayes ,  untuk meningkatkan  nilai  akurasi  dengan  menggunakan seleksi  fitur Information  Gain diperoleh  tingkat akurasi  sebesar  81,2%.  Kedua  adalah  penelitian mengenai  Analisis  media  sosial twitter mengenai
Omnibus  Law dengan  menggunakan Feature Selection  Chi  Square dan  algoritma K-Nearst Neighbor (K-NN)  [12],  dimana  hasil  penelitian menunjukkan hasil pemodelan menggunakan K-Fold Cross Validation , akurasi tertinggi diperoleh dengan skema  penggunaan  fitur  25%  (seleksi  fitur Chi Square ),  dan  nilai  k  =  5  pada  K-NN  adalah  81,4%, kemudian  setelah  dilakukan  evaluasi  dengan melakukan  sebuah  pengujian  model  klarifikasi dengan  K-NN  dan  K Fold  Cross Validation  serta fitur  seleksi Chi  Square hasil  akurasi  meningkat menjadi  83%.    Ketiga  adalah  penelitian  mengenai analisis  sentimen  berbahasa  Indonesia  dengan menggunakan Feature  Selection dan  Algoritma Deep  Belief  Network yang  termasuk  dalam  metode Deep  Learning [13],  dimana  hasil  penelitian menunjukkan  akurasi  93,31%  yang  lebih  baik  jika dibandingkan  dengan Naive  Bayes 79,10%  dan Support  Vector  Machines 92,18%.  Keempat  adalah penelitian mengenai perbandingan Algoritma Decision Tree , Naive Bayes dan K-Nearst  Neighbor dalam analisis sentimen transportasi KRL Comuuter Line [14], dimana hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi  untuk Decision  Tree 100%, Naive  Bayes 80%  dan  K-NN  80%.  Secara  singkat  penelitian- penelitian  tersebut  disajikan  dalam  bentuk  tabel, sebagaimana tampak pada Tabel 1.
Tabel 1. Roadmap Penelitian Penelitian Dataset Feature Selection Algorit ma Tujuan Penelitian 1 Review Opini Konsume n Informati on Gain NB Analisis Sentimen 2 Omnibus Law Chi Square K-NN Analisis Sentimen 3 Tweet Bahasa Indonesia - DBN, NB, SVM Analisis Sentimen 4 KRL Commute r Line - DT,NB KNN Analisis Sentimen
Keterangan:  NB  ( Naive  Bayes ),  K-NN  ( K- Nearst  Neighbor ),  DBN  ( Deep  Belief  Network ), SVM ( Support Vector Machines ). Berbeda dengan penelitian sebelumnya, penelitian ini akan membandingkan empat Algoritma  sekaligus  yaitu Deep  Learning , Decision Tree , Naive Bayes , K-Nearst Neighbor . Penambahan Deep  Learning dalam  penelitian  dikarenakan memiliki keunggulan pada bagian efisiensi ekstraksi fitur  secara  otomatis  serta  kemampuannya  dalam menangkap  fitur  sintaksis  dan  semantik  teks  tanpa persyaratan  rekayasa  fitur  tingkat  tinggi  ( high-level feature  engineering )  [15]. Feature  Selection yang digunakan adalah Information Gain dan Chi Square
2. METODE PENELITIAN
Kerangka  penelitian  yang  diusulkan  untuk penelitian  ini  disajikan  sebagaimana  tampak  pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Tahapan pertama sebelum dilakukan komparasi adalah  tahapan text  processing . Dataset yang digunakan adalah data cuitan di Twitter dengan kata kunci Bitcoin ,  dimana  data  tersebut  diperoleh  dari situs web www.data.world.com . Data tersebut terdiri dari  2000  data  cuitan  yang  telah  memiliki  label berupa positif, negatif dan netral untuk setiap cuitan di Twitter . Text  Processing bertujuan  untuk membuat  data  menjadi  terstruktur  [16].  Adapun tahapannya adalah sebagai berikut:
1. Tokenize ,  adalah  merupakan  proses  untuk memisahkan  kata,  dimana  potongan  kata  itu disebut dengan token atau term [17][18], [19];
2. Transform  Cases ,  adalah  proses    mengubah secara otomatis semua huruf pada teks menjadi huruf  kecil  atau  sebaliknya  [17].  Pada penelitian  ini  semua  huruf  dirubah  kedalam huruf kecil semua;
3. Filter  Stopword ,  adalah  proses  menghilangkan kata  yang  sering  muncul  namun  tidak berpengaruh  terhadap  ekstraksi  sentimen.  Kata yang  termasuk  seperti  kata  penunjuk  waktu, kata tanya [20];
4. Filter  Token  (By  Length) ,  adalah  proses menghapus  kata  dengan  jumlah  huruf  tertentu melalui  dengan  parameter min-  chars 4  dan max  chars 25  untuk  membatasi  jumlah  huruf pada  kata  minimal  4  dan  maksimal  25  pada teks [21].
Rapidminer  Studio digunakan  untuk Text Processing .  Adapun  untuk  proses  tersebut  disajikan dalam  bentuk  gambar,  sebagaimana  tampaka  pada Gambar 2.
Gambar 2. Text Processing Rapidminer
Gambar  2,  menunjukkan  bahwa  pada dataset yang  digunakan  dilakukan  tahapan  mulai  dari Tokenize ,  sampai  dengan Filter  Token  (By  Length) yang mana proses tersebut berada di dalam operator yang    namanya Process  Document from  Data , karena  operator  tersebut  merupakan  operator  sub- proses  yang  artinya  didalam  operator  tersebut terdapat operator-operator yang lain.
Tahapan  kedua  adalah  perbandingan Feature
Selection yang  digunakan  yaitu Information  Gain dan Chi Square . Disini akan dilihat nilai akurasi dan kappa  yang  lebih  baik  diantara  keduanya  dengan menggunakan dataset yang ada. Kemudian di dalam tahapan kedua ada proses lagi yang terhubung yaitu melakukan perbandingan  mengenai Algoritma terbaik  diantara  keempat  algoritma  yang  dipilih dengan menggunakan 10 fold X-Validation .
Tahapan  ketiga  adalah  Evaluasi  dimana  akan dilakukan integrasi dengan menggunakan Algoritma klasifikasi  terbaik  dan Feature  Selection terbaik. Disini  akan  dilihat  apakah  terdapat  peningkatan akurasi  dan  kappa  atau  tidak.  Akurasi  merupakan persentase ketepatan record data yang diklasifikasikan  secara  benar  setelah  dilakukan pengujian  pada  hasil  klasifikasi  [22].  Akurasi memiliki tingkat diagnosa yaitu Nilai Akurasi 0.90 – 1.00 = Excellent classification Nilai Akurasi 0.80 – 0.90 = Good classification Nilai Akurasi 0.70 – 0.80 = Fair classification Nilai Akurasi 0.60 – 0.70 = Poor classification Nilai Akurasi 0.50 – 0.60 = Failure Pada  dasarnya  kappa  menunjukan  analisis diantara  kelas-kelas  yang  berbeda,  dimana  semakin tinggi  kappa statistic ,  maka  akan  dipertimbangkan sebagai  performa  yang  mempunyai  kriteria  atau kinerja  yang  bagus  [22].  Dikarenakan  label  dalam dataset  ini  berupa Polynominal bukan Binominal maka  pengukuran  yang  digunakan  adalah  Kappa bukan AUC.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian yang dilakukan menggunakan komputer  dengan  spesifikasi  CPU  Intel  Pentium 1.86GHz,  RAM  3GB,  dan  sistem  operasi Microsoft Windows  7  Professional 32-bit.  Aplikasi  yang digunakan adalah RapidMiner 9.10.1.
Hasil  dari  tahapan  pertama  yang  dilakukan, disajikan  dalam  bentuk  gambar,  sebagaimana tampak pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Text Processing
Gambar 4. Persentase Sentimen Terhdap Bitcoin
Tahapan  ini  berhasil  menjadikan  data  yang digunakan  menjadi  data  yang  terstandarisasi. Terlihat  pada  bagan  paling  atas  merupakan  kalimat yang belum dibersihkan atau masih kalimat aslinya. Kemudian setelah dilakukan penghapusan tulisan re- tweet (RT), username ,  lalu  menghapus  URL, merubah  semua  huruf  menjadi  huruf  kecil  dan menghapus  karakter  Non-ASCI  serta  karakter kosong seperti spasi, maka pada bagan paling bawah dapat  terlihat  kalimat  yang  sudah  bersih  dan terstandarisasi.  Pemberian  sentimen  yang  dilakukan menunjukkan  hasil  nilai  untuk  cuitan  Positif 43,54%,  Negatif 9,75%, dan Netral sebesar 46,69%. Adapun hasil tersebut divisualisasikan dalam bentuk diagaram, sebagaimana tampak pada Gambar 4.
Hasil tahapan kedua adalah membangun model proses  untuk  melakukan  perbandingan  keempat algoritma klasifikasi. Adapun model proses tersebut
disajikan  dalam  bentuk  gambar,  sebagaimana tampak pada Gambar 5.
Gambar 5. Model Proses Perbandingan Algoritma Klasifikasi
Dataset diproses dengan menggunakan algoritma  yang  terpilih,  kemudian  dihubungkan dengan Feature Selection Information Gain dan Chi Square lalu  dilakukan  10 fold  x-validation untuk mengetahui  hasil  nilai  akurasi  dan  kappa.  Nila akurasi  dan  kappa  dari  setiap  algoritma  akan  di bandingkan  dan  akan  dicari  mana  yang  memiliki persentase tertinggi.
Hasil  tahapan  ketiga  adalah  evaluasi,  dimana hasil  dari  model  proses  yang  dibangun  akan dibandingkan  nilai  akurasi  dan  kappa  nya.  Adapun nilai    perbandingan  Algoritma  terbaik  disajikan dalam bentuk tabel, sebagaimana tampak pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Perbandingan Algoritma Perbandingan Algoritma DL DT k-NN NB ACC 78.08% 50.10% 66.82% 58.31% KAPPA 0.618 0.029 0.393 0.396
Gambar 6. Perbandingan Akurasi Algoritma Klasifikasi
Gambar 7. Perbandingan Kappa Algoritma Klasifikasi
Indri Tri Julianto, dkk, Perbandingan Algoritma Klasifikasi dan Feature Selection … 743
Hasil perbandingan menunjukkan bahwa Algoritma Deep  Learning memiliki  nilai  akurasi terbaik dengan persentase 78,08% dan kappa 0,618. Adapun  visualisasi  data  perbandingan  nilai  akurasi dan kappa disajikan dalam bentuk grafik, sebagaimana tampak pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Algoritma Deep  Learning memiliki  nilai perbedaan  yang  cukup  signifikan  dibandingkan algoritma-algoritma yang lain. Hal ini mengkonfirmasi  penelitian  yang  telah  dilakukan oleh  Nuryani  [15],  dimana  pada  penelitiannya dikatakan bahwa algoritma Deep Learning memiliki keunggulan mudah untuk diuji dan di klasifikasi.
Hasil  perbandingan Feature  Selection terbaik disajikan  dalam  bentuk  tabel,  sebagaimana  tampak pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perbandingan Feature Selection Terbaik Information Gain Chi Square Akurasi Kappa Akurasi Kappa Deep Learning 78.63% 0.626 78.43% 0.625 Decision Tree 49.90% 0.087 49.95% 0.090 k-NN 68.32% 0.420 66.82% 0.393 Naïve Bayes 58.31% 0.396 58.71% 0.404 Rata-rata 63.79% 0.382 63.48% 0.378
Untuk  visualisasi  data  mengenai  nilai  akurasi dan kappa untuk Feature Selection terbaik disajikan dalam  bentuk  grafik,  sebagaimana  tampak  pada Gmabar 8 dan Gambar 9.
Gambar 8. Perbandingan Akurasi Feature Selection
Gambar 9. Perbandingan Kappa Feature Selection
Tabel 2 merupakan hasil perbandingan Feature Selection terbaik dimana Information Gain mendapatkan  nilai  terbaik  dengan  rata-rata  akurasi sebesar 63,79% dan rata-rata kappa sebesar 0,382.
Hasil  integrasi  antara  Algoritma  terbaik  yaitu Deep  Learning dengan Feature  Selection terbaik yaitu Information  Gain ,  disajikan  dalam  bentuk tabel, sebagaimana tampak pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Integrasi Algoritma Klasifikasi dan Feature
Selection Terbaik
Deep Learning + Information Gain ACC 78.63% KAPPA 0.626
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  hasil  integrasi tersebut menghasilkan peningkatan akurasi dan juga nila kappa. Terlihat dimana sebelumnya nilai akurasi Deep  Learning sebelum  menggunakan Feature Selection  Information  Gain adalah  78,08%  dan kappa 0,618, sedangkan setelah diintegrasikan maka nilai  akurasi  meningkat  menjadi  78,63%  dan  kappa 0,626. Peningkatan akurasi juga terjadi di Algoritma k-NN  dan Naïve  Bayes ,  sedangkan  untuk Decision Tree justru  mengalami  penurunan  akurasi  dan  nilai kappa. Hal ini mengkonfirmasi penelitian yang telah dilakukan oleh Aldi Rahmansyah  [23], dimana pada penelitian  tersebut  dikatakan  bahwa  penggunaan Feature  Selection di  beberapa  algoritma,  ada  yang dapat meningkatkan akurasi dan kappa dan ada juga yang  justru  menurunkan  akurasi  dan  kappa,  karena sekecil  apapun  pengaruh  suatu feature ,  untuk algoritma  non-probabilistik  cukup  berpengaruh untuk  meningkatkan  akurasi  keseluruhan  suatu algoritma.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma Deep  Learning merupakan  algoritma terbaik  untuk  klasifikasi dataset analisis  sentimen bitcoin ,  dengan  nilai  akurasi  78,08%  dan  kappa 0,618. Kemudian  hasil  perbandingan Feature
Selection , Information  Gain menjadi  yang  terbaik dengan  rata-rata  nilai  akurasi  sebesar  63,79%  dan rata-rata  kappa  0,382.  Hasil  integrasi  antara Deep Learning
dan Information Gain terbukti
meningkatkan  akurasi  dan  kappa,  dimana  nilai akurasi  naik  dari  78,08%  menjadi  78,63%  dan  nilai kappa dari 0,618  menjadi  0,626.  Maka  dengan  nilai tersebut  klasifikasi  yang  dilakukan  masuk  kedalam kategori Fair Classification .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  T.  Julianto,  D.  Kurniadi,  M.  R.
Nashrulloh,  and  A.  Mulyani,  “Comparison
Of  Data  Mining  Algorithm  For  Forecasting Bitcoin  Crypto  Currency  Trends,” JUTIF ,
vol. 3, no. 2, pp. 245–248, 2022.
[2] K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto,  “Data Mining :  Penerapan  Rapidminer  Dengan  K- Means  Cluster  Pada  Daerah  Terjangkit Demam  Berdarah  Dengue  (  DBD  ) Berdasarkan  Provinsi,” CESS  (Journal Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.
744 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 739-744
173–178, 2018.
[3] D. T. Larose and C. D. Larose,
DISCOVERING  KNOWLEDGE  IN  DATA An  Introduction  to  Data  Mining  Second Edition  Wiley  Series  on  Methods  and Applications  in  Data  Mining .  Canada:  John Wiley & Sons, Inc, 2014.
[4] A.  P.  Singh  and  S.  Malani,  “Understanding and  Predicting  Trends  In  Cryptocurrency Prices Using Data Mining Techniques,” IIIT Hyderabad , pp. 1–7, 2018.
[5] R.  C.  Noorsanti,  H.  Yulianton,  and  K. Hadiono,  “Blockchain  -  Teknologi  Mata Uang  Cryptocurrency,” Pros.  SENDI_U 2018 , pp. 306–311, 2018.
[6] D.  S.  Utami  and  A.  Erfina,  “Analisis Sentimen  Pinjaman  Online  di  Twitter Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine (SVM),” SISMATIK (Seminar Nas. Sist.  Inf.  dan  Manaj.  Inform. ,  vol.  1,  no.  1, pp. 299–305, 2021.
[7] R.  Parlika,  S.  I.  Pradika,  A.  M.  Hakim,  and K.  R.  N.  M,  “Analisis  Sentimen  Twitter Terhadap Bitcoin dan Cryptocurrency Berbasis  Python  TextBlob,” J.  Ilm.  Teknol. Inf.  dan  Robot. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  33–37, 2020.
[8] J.  Ipmawati,  Kusrini,  and  E.  Taufiq  Luthfi, “Komparasi Teknik Klasifikasi Teks Mining Pada  Analisis  Sentimen,” Indones.  J.  Netw. Secur. , vol. 6, no. 1, pp. 28–36, 2017.
[9] I.  M.  B.  Adnyana,  “Penerapan  Feature Selection  untuk  Prediksi  Lama  Studi Mahasiswa,” J.  Sist.  dan  Inform. ,  vol.  13, no. 2, pp. 72–76, 2019.
[10] O.  Somantri  and  M.  Khambali,  “Feature Selection Klasifikasi Kategori Cerita Pendek Menggunakan  Naïve  Bayes  dan  Algoritme Genetika,” J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan  Teknol. Inf. ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  301–306,  2017,  doi: 10.22146/jnteti.v6i3.332.
[11] Nurfaizah,  N.  Hermanto,  and  Y.  I. Romadon,  “Seleksi  Fitur  Information  Gain Dan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Review Opini Konsumen,” Comput. Based Inf. Syst. J. , vol. 8, no. 2, pp. 55–59, 2020.
[12] A.  Y.  Pratama,  Y.  Umaidah,  and  A. Voutama,  “Analisis  Sentimen  Media  Sosial
Twitter Dengan Algoritma K-Nearest
Neighbor  dan  Seleksi  Fitur  Chi-Square (Kasus  Omnibus  Law  Cipta  Kerja),” Sains Komput. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 897–910, 2021,
[Online]. Available:
https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/j sakti/article/view/386/365.
[13] I. Zulfa and E. Winarko, “Sentimen Analisis
Tweet  Berbahasa  Indonesia  Dengan  Deep Belief  Network,” IJCCS  (Indonesian  J.
Comput. Cybern. Syst. , vol. 11, no. 2, p. 187, 2017, doi: 10.22146/ijccs.24716.
[14] N.  Tri  Romadloni,  I.  Santoso,  and  S. Budilaksono,  “Perbandingan  Metode  Naive Bayes,  KNN,  dan  Decision  Tree  Terhadap Analisis Sentimen Transportasi KRL
Commuter Line,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2019.
[15] Nuryani  and  D.  Mahayana,  “Analisis Sentimen  Berbasis  Aspek  dengan  Deep Learning  Ditinjau  dari  Sudut  Pandang Filsafat  Ilmu,” Jumanji ,  vol.  4,  no.  2,  pp. 70–85, 2021.
[16] A. Firdaus and W. I. Firdaus, “Text Mining Dan  Pola  Algoritma  Dalam  Penyelesaian Masalah  Informasi :  (Sebuah  Ulasan),” J. JUPITER ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  66–78,  2021, [Online].
Available:
https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/ar ticle/view/3249/1396.
[17] C.  D.  Manning,  P.  Raghavan,  and  H. Schütze, An  Introduction  to  Information Retrieval (2nd edition) . Cambridge: Cambridge University Press, 2009.
[18] Han  and  Kamber, Data  Mining  Concepts and Technique . San Francisco: Diane Cerra, 2006.
[19] I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining  Practical  Machine  Learning  Tools and  Technique .  San  Francisco:  Morgan Kaufmann, 2011.
[20] F. Rahutomo, A. Retno, T. Hayati, and P. N. Malang,  “Evaluasi  daftar  stopword  bahasa indonesia,”  vol.  6,  no.  1,  2019,  doi: 10.25126/jtiik.201861226.
[21] L.  K.  Harsono,  Y.  Alkhalifi,  Nurajijah,  and W.  Gata,  “Analisis  Sentimen  Stakeholder atas  Layanan  haiDJPb  pada  Media  Sosial Twitter  Dengan  Menggunakan  Metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes,” J. Ilmu-ilmu Inform. dan Manaj. , vol. 14, no.
1, pp. 36–44, 2020.
[22] D.  Nurlaela,  “Penerapan  Adaboost  untuk Meningkatkan  Akurasi  Naive  Bayes  Pada Prediksi  Pendapatan  Penjualan  Film,” Inti
Nusa  Mandiri ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  181–188, 2020.
[23] A.  Rahmansyah,  O.  Dewi,  P.  Andini,  T.
Hastuti,  P.  Ningrum,  and  M.  E.  Suryana, “Membandingkan Pengaruh Feature
Selection  Terhadap  Algoritma  Naïve  Bayes dan  Support  Vector  Machine,” Semin.  Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 1907–5022, 2018