KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 2813-2821 DOI 10.30865/klik.v4i6.1928 https://djournals.com/klik

## Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine Dalam Analisis Sentimen Terhadap Tokoh Publik
Ardiyansah 1,* , Parjito 2
1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Sistem informasi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia
2 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia Email: 1,* Ardiy016@gmail.com, 2 djito@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: ardiy016@email.com
Abstrak- Keberadaan Twitter atau sekarang diganti dengan Nama X telah digunakan secara luas oleh berbagai lapisan masyarakat dalam beberapa tahun terakhir. Media sosial X adalah salah satu media yang merepresentasikan tanggapan masyarakat terhadap tokoh publik. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap opini masyarakat Indonesia mengenai tokoh publik Luhut Binsar Pandjaitan di media sosial X. Data yang digunakan sebanyak 4008 data terkait topik tersebut yang diperoleh melalui teknik web scraping. Penelitian ini membandingkan performa dua algoritma klasifikasi populer dalam analisis sentimen, yaitu Naïve Bayes  dan Support Vector Machine (SVM). Sebelum perbandingan, dilakukan optimasi SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) untuk menyeimbangkan jumlah data minoritas dan mayoritas agar kedua algoritma dapat belajar dengan lebih baik dari setiap kel as sentimen.Hasil komparasi menunjukkan algoritma Naïve Bayes menghasilkan akurasi 95%, sedangkan SVM menghasilkan akurasi 99%,  presisi  99%,  recall 100%,  dan  F1-Score 99%.  Evaluasi  performa juga  dilakukan  dengan  menganalisis  confusion  matrix  dari masing-masing algoritma.Dapat disimpulkan bahwa SVM memiliki performa terbaik dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif dengan lebih akurat dibandingkan Naïve Bayes untuk kasus analisis sentimen terhadap tokoh publik Luhut Binsar Pandjai tan ini. Oleh karena itu, algoritma SVM dapat menjadi pilihan yang lebih baik untuk analisis sentimen terhadap tokoh publik. Penelitian ini berkontribusi dalam pemahaman opini masyarakat tentang kinerja Luhut selama menjabat sebagai Menteri Koordinator Bidang Maritim dan Investasi Indonesia.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Tokoh Publik; Media Sosial; Naïve Bayes; Support Vector Machine
Abstract− The existence of Twitter, or now replaced with Name X, has been widely used by various levels of society in recent years. And social media X is one of the media that represents public responses to public figures. This study aims to perform sentiment analysis on the opinions of the Indonesian public regarding the public figure Luhut Binsar Pandjaitan on social media X. The data used is 4008 data related to the topic which was obtained through web scraping techniques. This study compares the performance of tw o popular classification  algorithms in sentiment  analysis,  namely  Naïve  Bayes  and  Support  Vector  Machine  (SVM).  Before  the  comparison, SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) optimization was carried out to balance the number of minority and majority data so that both algorithms could learn better from each sentiment class. The results of the comparison show that the Naïve  Bayes algorithm produces an accuracy of 95%, while the SVM produces an accuracy of 99%, precision 99%, recall 100%, and F1-Score 99%. Performance evaluation was also carried out by analyzing the confusion matrix of each algorithm. It can be concluded that SVM has the  best  performance  in  classifying  positive  and  negative  sentiments  more  accurately  than  Naïve  Bayes  for  the  case  of  sentiment analysis towards the public figure Luhut Binsar Pandjaitan. Therefore, the SVM algorithm can be a better choice for sentiment analysis towards public figures. This research contributes to the understanding of public opinion about Luhut's performance while serving as the Coordinating Minister for Maritime Affairs and Investment of Indonesia.
Keywords : Sentiment Analysis; Public Figure; Social Media; Naive Bayes; Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Twitter merupakan salah satu media sosial terpopuler yang berperan sebagai wadah komunikasi di masyarakat[1]. Twitter merupakan salah satu media sosial paling populer di Indonesia dan Indonesia merupakan negara dengan pengguna Twitter kelima teraktif di dunia[2]. Pengguna Twitter membuat posting yang disebut tweet, yang berisi hingga 140 karakter dan memungkinkan mereka untuk berinteraksi dan berbagi pendapat atau opini satu sama lain.
Twitter  dapat  menampilkan  berbagai  pendapat,  termasuk  pendapat  tentang  produk,  layanan,  tokoh  publik,  dan masalah  politik,  tergantung  pada  konteksnya. Tujuan  utama  analisis  sentimen  Twitter  adalah  untuk  memahami  opini publik terhadap suatu topik, produk, layanan, atau entitas dengan menganalisis konten tweet yang terkait. Ini bisa berguna bagi perusahaan, organisasi, dan bahkan pemerintah untuk memantau sentimen publik dan merespons dengan tepat. dan dalam  penelitian  ini  mengambil  beberapa  isu  tentang  tokoh  publik  yang  terkenal  di  indonesia  yaitu  Luhut  Binsar pandjaitan. Luhut Binsar Pandjaitan adalah seorang pejabat pemerintah dan pengusaha Indonesia yang saat ini menjabat sebagai  Menteri  Koordinator  Bidang  Kemaritiman  dan  Investasi  dalam  Kabinet  Indonesia  Maju  dan  Dalam  masa jabatannya luhut binsar pandjaitan menuai berbagai macam komentar dan,mulai dari pujian,kritik dan saran.
Selama masa jabatannya, ada banyak masyarakat yang mendukung atau menentang keputusan yang ia buat.maka dari itu dengan banyaknya pengguna twitter menyampaikan pendapat tentang beliau,dapat dimanfaatkan untuk mencari informasi  dari  perbedaan  pendapat  positif  dan  negatif  tersebut. Analisis  sentimen  dilakukan  dengan  tujuan  untuk menemukan polaritas dalam teks atau opini yang terkandung dalam dokumen yang bersifat positif atau negatif. Media sosial  Twitter  dipilih  karena  sangat  populer  di  kalangan  pengguna  internet  saat  ini.[3].  Metode  penelitian  yg  bisa digunakan untuk menganalisis pendapat dari tweet pengguna twitter adalah analisis sentimen.
Analisis sentimen adalah teknik analisis data yang digunakan untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi sentimen, opini, dan emosi  yang terkandung dalam teks yang tidak terstruktur, seperti komentar di  media sosial, Twitter adalah salah  satu  media  sosial  yang  sering  digunakan  untuk  mengungkapkan  pendapat  dan  sentimen[4],proses  analisis  data
Ardiyansah, Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine Dalam Analisis Sentimen Terhadap Tokoh Publik
sentimen  dapat  menggunakan  machine  learning[5]. Dalam  penelitian  ini  Algoritma  Naïve  Bayes  akan  dibandingkan dengan Support Vector Machine untuk memilih algoritma yang memiliki hasil klasifikasi terbaik[6]. Algoritma Naive Bayes adalah teknik klasifikasi yang mencari nilai probabilitas tertinggi dengan menggunakan teorema Bayes. Kelebihan algoritma ini adalah mudah digunakan untuk menangani data yang sangat besar[7].sedangkan Untuk mengklasifikasikan teks dalam situasi multi kelas, algoritma Support Vector Machine (SVM) dapat menggunakan kernel untuk melakukan klasifikasi  biner.  Algoritma  SVM  dapat  menemukan  bidang  pemisah  terbaik  dalam  ruang  input.  Bidang  pemisah  ini digunakan untuk memisahkan satu kelas dari kelas lain[8].
Berdasarkan penelitian sebelumnya analisis sentimen ini pernah dialakukan pada beberapa penelitian.penelitian sebelumnya dilakukan oleh  Joang Ipmawati1, Saifulloh, Kusnawi pada tahun 2024 tentang  Analisis Sentimen Tempat Wisata Berdasarkan Ulasan pada Google Maps Menggunakan AlgoritmaSupport Vector Machine dari hasil penelitian ini metode  SVM  digunakan  untuk  menganalisis  sentimen  ulasan  dari  pengunjung tempat wisata di Yogyakarta yang diperoleh melalui Google Maps. Hasil analisis tersebut menunjukkan tingkat akurasi sebesar 87%, presisi sebesar 90%, recall sebesar 65%, dan nilai f1 sebesar 75% terhadap seluruh dataset dengan pengaturan random state 10. Secara rata- rata, akurasi keseluruhan mencapai 83,8%.[9].Penelitian selanjutnya dilakukan oleh debby alita dan rb ali sodikin tentang Sentimen Analisis Vaksin Covid-19 Menggunakan Naive Bayes Dan Support Vector Machine hasil penelitian ini metode naive bayes lebih tinggi dari pada support vector machine ,metode naive bayes memiliki nilai accuracy 72.88%, precision 43.49% dan recall 54.95%,sedangkan metode support vector machine memiliki Accuracy 77.88%, Precision 75.00%, dan Recall 7.70%.[10].dan penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Ade Dwi Dayani, Yuhandri, Gunadi Widi Nurcahyo yang berjudul Analisis Sentimen Terhadap Opini Publik pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine dan hasil penelitian tersebut nilai precision sebesar 0,5156 atau 51,56%, recall sebesar 0,4560 atau 45,60%, f1- score 0,4661 atau 46,61%[11]. Selanjutnya penelitian ini dilakukan oleh bintang adhiyaksa maulana,rifqi arul fauzi,rissa ilmia  agustin,siti  alia  azhaar,tatang  rohana  yang  berjudul  komparasi  algoritma  naïve  bayes  dan  svm  untuk  analisis sentimen  twitter  korupsi  bansos  beras  masa  pandemi  hasil  pene;itian  ini  nilai  accuracy  Support  vector  machine  lebih tinggi dari pada naive bayes support vector machine memiliki accurcy 66,67% sedangkan naive bayes 60,61%.[12].dan penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Ni Luh Putu Merawati , Ahmad Zuli Amrullah , Ismarmiaty  yang berjudul Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Pariwisata Lombok Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Latent Dirichlet Allocation  hasil  dari  penelitian  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  algoritma  Naive  Bayes  mampu  mengklasifikasi sentimen wisatawan dengan baik yang ditunjukkan dengan pengukuran hasil kinerja algoritma melalui 4 parameter yaitu nilai akurasi sebesar 92%, presisi 100%, recall 83,84% dan Spesifisitas 100%. Sedangkan pemodelan topik menggunakan algoritma LDA menghasilkan topik terbaik untuk kelas positif pada 8 topik dengan nilai koherensi 0,613 kemudian untuk kelas negatif topik terbaik pada 12 topik dengan nilai koherensi 0,528.[13].
Pada penelitian terdahulu yang dijadikan refrensi dan acuan untuk menulis jurnal ini,dimana peneliti sebelumnya juga sudah melakukan komperasi metode naive bayes dan support vector machine dan ada yang  menggunakan metode naive bayes dan sebagai acuan untuk melakukan analisis sentimen. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui opini masyarakat tentang luhut binsar pandjaitan, apakah masyarakat memiliki sudut pandang yang baik atau sebaliknya tentang luhut binsar pandjaitan.  Penelitian ini mengacu pada penelitian sebelumnya yang telah dilakukan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan dua metode klasifikasi, yaitu Naive Bayes dan support vector machine, untuk menentukan  yang  terbaik.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  melakukan  optimasi  menggunakan  Synthetic  Minority  Over- sampling Technique (SMOTE) untuk meningkatkan kinerja setiap klasifikasi yang dilatih.
Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi dalam pemahaman opini masyarakat tentang tokoh publik luhut binsar  pandjaitan.  dengan  mengetahui  opini  masyarakat  diharapkan  menambahkan  wawasan  bagaimana  kinerja  luhut binsar  pandjaitan  selama  menjabat  sebagai  mentri. Dengan  mempertimbangkan  elemen  seperti  akurasi  dan  confusion matrix, analisis ini diharapkan membantu penelitian lanjutan dalam menentukan klasifikasi terbaik antara Naive Bayes dan support vector machine Setiap algoritma juga dioptimasi menggunakan SMOTE untuk mendapatkan kinerja terbaik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan penelitian
Ada beberapa tahapan untuk  mendapatkan hasil yang terbaik. Tahapan yang dilakukan adalah pengumpulan data atau data collection, Data Preparation , Optimasi  SMOTE,  Feature Extraction,  Modeling, Evaluasi.  Alur penelitian analisis sentimen  yang  digambarkan  dimulai  dengan  pengumpulan  data  melalui  Tweet  API,  dilanjutkan  dengan  tahap  Data Preparation  yang  mencakup  Cleansing  (menghapus  HTML,  hashtag,  angka,  emoji,  serta  data  null  dan  duplikat)  dan pemrosesan teks (casefolding, filtering stopwords, tokenisasi, stemming, dan labelling). Setelah itu, dilakukan Optimasi SMOTE untuk menyeimbangkan kelas data, diikuti oleh Feature Extraction untuk mendapatkan fitur-fitur penting dari teks.  Proses  berlanjut  ke  tahap  Modelling  untuk  membangun  model  machine  learning,  yang  kemudian  dievaluasi kinerjanya. Penelitian ini menggunakan dua algoritma klasifikasi, yaitu SVM (Support Vector Machine) dan Naive Bayes. Penerapan  metode  yang  menggunakan  dua  algoritma  berfungsi  untuk  melakukan  perbandingan  sehingga  dapat mengetahui algoritma yang memiliki performa terbaik.dan selanjutnya melakukan evaluasi dari setiap klasifikasi yang di hasilkan. Keseluruhan metodologi analisis sentimen yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1.
Ardiyansah, Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine Dalam Analisis Sentimen Terhadap Tokoh Publik
Gambar 1. Tahapan penelitian

## 2.2 Data Collection
Data collection dalam analisis sentimen merujuk pada proses mengumpulkan data teks yang akan dianalisis, seperti ulasan produk,  komentar  di  media  sosial,  atau  artikel  berita[14].  Dan  dalam  penelitian  ini  tahap  Mengumpulkan  data  teks menggunakan  teknik  web  scraping,dan  ketika  pengambilan  data  hanya  dapat  mengambil  200  tweet  dalam  satu  kali crawling.dan  dalam  pengambilan  data  membutuhkan  auth  token  akun  dari  media  sosial  twitter.Dan  kata  kunci  dalam pemrosesan pengambilan data menggunakan kata kunci “luhut binsar pandjaitan”.

## 2.3 Data preperation
Data preparation atau persiapan data adalah proses yang penting dalam analisis sentimen sebelum melakukan pemrosesan dan analisis lebih lanjut pada data teks[15]. Karena data yang diperoleh dari media sosial seperti Twitter penuh dengan kata-kata tidak baku dan tidak struktur, tahap praproses ini sangat penting untuk analisis sentimen. dan Tahap Penelitian ini meliputi cleansing Case folding, filltering dan stopword, tokenize ,stemming ,labelling [16].

## 2.4 Optimasi Smote
SMOTE  (Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique)  adalah  teknik  yang  digunakan  dalam  pembelajaran  mesin (machine  learning)  untuk  menangani  masalah  ketidakseimbangan  kelas  (class  imbalance)  pada  set  data.  Masalah  ini terjadi  ketika  jumlah  data  pada  kelas  minoritas  (misalnya  kelas  positif)  jauh  lebih  sedikit  dibandingkan  dengan  kelas mayoritas (misalnya kelas negatif).
Teknik SMOTE bekerja dengan menciptakan data sintetis untuk kelas minoritas berdasarkan contoh yang sudah ada. Hal ini dilakukan dengan cara:
a. Memilih sampel acak dari kelas minoritas.
b. Menghitung k tetangga terdekat (k-nearest neighbors) untuk setiap sampel yang dipilih.
c. Membuat data sintetis dengan menginterpolasi fitur-fitur dari sampel yang dipilih dan tetangganya. Dengan cara ini, SMOTE menghasilkan data baru untuk kelas minoritas sehingga proporsi antara kelas minoritas dan  mayoritas  menjadi  lebih  seimbang.  Hal  ini  dapat  meningkatkan  performa  model  machine  learning  yang  sensitif terhadap ketidakseimbangan kelas, seperti dalam kasus klasifikasi biner atau multi-kelas.

## 2.5 Feature Extraction (TF-IDF)
Future Extraction atau Ekstraksi  fitur adalah salah satu  teknik yang sering  digunakan untuk mengurangi  kompleksitas data  di  mana  data  yang  besar  diubah  menjadi  fitur  –  fitur  yang  lebih  sederhana  namun  tetap memiliki  nilai  informasi kinerja model dapat secara signifikan ditingkatkan dengan penambahan fitur ini[17]. TF-IDF terdiri dari dua komponen utama:
a. Term Frequency (TF): Ini adalah frekuensi kemunculan sebuah kata (term) dalam sebuah dokumen. Semakin sering sebuah kata muncul dalam dokumen, semakin tinggi nilai TF-nya.
b. Inverse  Document  Frequency  (IDF):  Ini  adalah  ukuran  seberapa  penting  sebuah  kata  dalam  seluruh  kumpulan dokumen.  Kata-kata  yang  jarang  muncul  di  seluruh  dokumen  akan  memiliki  nilai  IDF  yang  lebih  tinggi,  karena dianggap lebih penting/khas.
Rumus TF-IDF: TF-IDF(t, d, D) = TF(t, d) x IDF(t, D) (1)
Dimana: t : adalah kata/term d : adalah dokumen D : adalah kumpulan dokumen
Tujuan utama TF-IDF adalah untuk menghitung bobot setiap kata dalam dokumen, sehingga kata-kata yang sering muncul dalam dokumen tertentu namun jarang di dokumen lain akan memiliki bobot yang lebih tinggi. Ini  membantu mengidentifikasi kata-kata yang paling relevan dan penting dalam suatu dokumen.

## 2.6 Klasifikasi Model
Ardiyansah, Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine Dalam Analisis Sentimen Terhadap Tokoh Publik
Dalam  analisis  sentimen,  klasifikasi  model  merujuk  pada  penggunaan  algoritma  machine  learning  untuk mengklasifikasikan  teks  atau  kalimat  ke  dalam  kategori  sentimen  tertentu,  seperti  positif,  negatif,  atau  netral.  Dua algoritma klasifikasi yang umum digunakan dalam analisis sentimen adalah Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes.

## 2.7 Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu algoritma supervised learning yang populer digunakan untuk klasifikasi dan  regresi.  SVM  bekerja  dengan  menemukan  hyperplane  (garis  pemisah)  terbaik  yang  memisahkan  kelas-kelas  data dalam ruang multidimensi. Terlepas dari fakta bahwa SVM dasar hanya dapat mengklasifikasikan dua kelas, kasus yang biasanya terdiri dari lebih dari dua kelas kemudian dikembangkan untuk menangani masalah non-linear Memetakan data ke dalam ruang besar dengan trik kernel. Support Vector Machine (SVM) dikenal sebagai teknik prediksi untuk klasifikasi dan regresi[18].
𝑓(𝑥)   =   ∑ 𝑎𝑖 𝑦𝑖 𝐾(𝑥. 𝑥’)  +  𝑏 ∞ 𝑖 = 1 (2)
Persamaan f(x) = Σ αi yi K(x, x') + b merupakan fungsi keputusan SVM untuk klasifikasi biner, di mana αi adalah bobot untuk setiap vektor support xi, yi adalah label kelas dari xi, K(x, x') adalah fungsi kernel untuk memetakan data ke dimensi yang lebih tinggi agar dapat dipisahkan secara linear, b adalah bias, dan Σ merupakan penjumlahan atas semua vektor support.  Fungsi  ini  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  data  baru  x  dengan  mengevaluasi  f(x),  jika  f(x)  >  0  maka  x diklasifikasikan ke kelas positif, jika tidak ke kelas negatif. Hanya vektor support yang berkontribusi dalam penjumlahan berbobot, dan pemilihan fungsi kernel  yang tepat sangat  penting untuk  memisahkan data tidak linier menjadi  linier di ruang fitur yang lebih tinggi.

## 2.8 Naïve Bayes Classifier
Naive Bayes adalah classifier probabilistik, yang berarti ia memprediksi kemungkinan sebuah sampel data untuk menjadi anggota kategori tertentu . Naïve Bayes sendiri dikemukakan oleh Thomas Bayes yang merupakan ilmuwan dari inggris. Pada  proses  pengklasifikasiannya  Naïve  Bayes  memprediksi  dengan  memanfaatkan  pengalama  di  masa  lalu  sehingga dikenal  Teorema Bayes[19] . Naive  Bayes mampu mengklasifikasikan opini secara akurat, termasuk opini yang terdiri dari beberapa kalimat positif dan negatif.[20]. Keuntungan menggunakan metode ini adalah bahwa menentukan parameter yang dibutuhkan dalam proses klasifikasi hanya membutuhkan sedikit data pelatihan.[21]. Berikut adalah formula umum untuk menghitung probabilitas posterior menggunakan Naive Bayes:
𝑃(𝑐|𝑥)   =   (𝑃(𝑥|𝑐)   ∗  𝑃(𝑐)) / 𝑃(𝑥) (3)
Formula P(c|x) = (P(x|c) * P(c)) / P(x) digunakan untuk menghitung probabilitas kelas c, diberikan data x. P(c|x) adalah probabilitas  posterior,  P(x|c)  adalah  probabilitas  likelihood  dengan  asumsi  fitur  saling  independen,  P(c)  adalah probabilitas prior, dan P(x) adalah bukti. Kelas dengan probabilitas posterior tertinggi dipilih sebagai prediksi untuk data baru berdasarkan formula Naive Bayes ini.

## 2.9 Evaluasi
Pada tahap evaluasi dilaksanakan dengan tujuan menilai kemampuan model dalam melakukan prediksi sentimen secara akurat. Kinerja prediksi diukur menggunakan sejumlah metrik, antara lain Confusion Matrix, akurasi, presisi, recall, dan F1-Score. Metrik-metrik tersebut memberikan gambaran sejauh mana model dapat mengklasifikasikan sentimen dengan tepat  dan  meminimalkan  kesalahan  prediksi.  Confusion  matrix  merupakan  alat  evaluasi  yang  diperoleh  dengan membandingkan hasil prediksi dari sebuah model dengan data aktual atau sebenarnya. Keluaran dari confusion matrix berbentuk tabel matriks yang menunjukkan hubungan antara nilai-nilai prediksi dan nilai-nilai sebenarnya. Dengan kata lain,  confusion  matrix  menyajikan  visualisasi  perbandingan  antara  apa  yang  diprediksi  oleh  model  dengan  apa  yang sebenarnya  terjadi  dalam  data,  sehingga  kita  dapat  menganalisis  seberapa  akurat  performa  model  dalam  melakukan klasifikasi atau prediksi[22]. Confusion matrix adalah sebuah tabel yang digunakan untuk mengevaluasi performa model klasifikasi  dengan  membandingkan  hasil  prediksi  model  dengan  data  aktual  atau  ground  truth.  Berikut  gambaran  dari confusion matrix
Tabel 1. Confusion Matrix Nilai Aktual  Nilai Prediksi Positif  Nilai Prediksi Negatif Negative TP FN Positive FP TN
Pada  tabel  1 di  atas  True Positif (TP) adalah  Jumlah data positif yang diprediksi  dengan benar sebagai  positif. Sedangkan False Negatif (FN) itu jumlah data positif yang diprediksi salah sebagai negatif. Dan False Positif (FP) Jumlah data  negatif  yang  diprediksi  salah  sebagai  positif  dan  True  Negatif  (TN)  adalah  Jumlah  data  negatif  yang  diprediksi dengan benar sebagai negatif. Dengan menganalisis confusion matrix, kita dapat menghitung berbagai metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score untuk menilai performa model klasifikasi secara lebih komprehensif.
Ardiyansah, Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine Dalam Analisis Sentimen Terhadap Tokoh Publik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perbandingan Akurasi
Setelah  melakukan  preproccesing  data  yang  semua  terkumpul  mendapatkan  data  4008  data,dan  penelitian  ini menghasilkan data    sentimen positif 176 dan dengan sentimen negatif 2319.karena jumlah data untuk kedua sentimen tidak  seimbang,model  algoritma  naïve  bayes  dan support  vector  machine  cenderung  mendominasi  pembelajaran  pada kata  kata  negatif.  Hal  ini  menyebabkan  akurasi  dan  performa  untuk  kelas  negatif  lebih  tinggi.  Dengan  adanya  tidak keseimbangan  data  tersebuat,  eksperimen  ini  berfokus  pada  nilai  akurasi  untuk  mengevaluasi  model  algoritma.untuk mengatasi  ketidak  seimbangan  data,penelitian  ini  menggunakan  optimasi  SMOTE  agar  model  algoritma  tidak  hanya belajar  pada  satu  sentimen  saja.Ketika  optimasi  SMOTE  diterapkan,jumlah  data  minority  akan  sama  dengan  data mayority.Hasil optimasi SMOTE bisa di lihat pada gambar 2

## Gambar 2 . Optimasi SMOTE
Pada gambar 2 tersebut diperlihatkan perbandingan antara data sebelum dilakukan optimasi SMOTE dan sesudah dilakukan optimasi SMOTE.dan data yang sudah dilakukan optimasi SMOTE data dengan sentimen positif dan negatif akan sama, Dan memiliki data sebnyak 2319 untuk sentimen positif dan negatif. Dengan optimasi SMOTE ini, model algoritma  akan  lebih  seimbang  dalam  mempelajari  setiap  sentimen  karena  tidak  ada  lagi  data  yang  jumlahnya  sedikit (minority) atau data dengan jumlah sentimen tertinggi (mayoritas). Setelah data menjadi seimbang, perlu dilakukan proses pelatihan (training) dan pengujian (testing) agar model algoritma dapat belajar dari data baru yang telah dioptimasi dengan SMOTE.

## 3.2 Tahap pengujian
Dalam penelitian ini, setiap model algoritma Naïve Bayes dan Supoort vector machine menggunakan 70% data untuk pelatihan dan 30% data untuk pengujian. Data yang digunakan dalam penerapan model algoritma ini menggunakan data setelah  dilakukan  optimasi  SMOTE.  Dengan  demikian,  hasil  dari  setiap  algoritma  akan  dibandingkan  untuk  mencari model dengan performa terbaik. Informasi lebih detail mengenai hasil dari model algoritma dapat dilihat pada gambar 3
Tabel 2 . Modelling Naïve Bayes Dan Support Vector Machine
Modeling accuracy precision recall F1-Score Naive bayes Negatif Positif 95% 100% 91% 91% 100% 95% 95% Logistic regression Negatif Positif 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99%
Pada tabel tersebut Berdasarkan eksperimen dengan menggunakan 70% data untuk pelatihan dan 30% data untuk pengujian sesudah dilakukan optimasi SMOTE, ditemukan bahwa baik model algoritma Naïve Bayes maupun support vector  machine  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  cukup  tinggi.  Secara  spesifik,  model  Naïve  Bayes  mencapai  akurasi sebesar 95%, sedangkan model  Support  vector machine  memperoleh akurasi  99%. Namun, dalam penelitian ini, nilai akurasi  saja  belum  cukup  untuk  dijadikan  patokan  dalam  mengevaluasi  kemampuan  suatu  model dalam  membedakan sentimen positif dan negatif secara akurat. Oleh karena itu, diperlukan analisis lebih lanjut terhadap metrik kinerja lain seperti presisi, recall, dan F1-Score untuk mendapatkan penilaian yang lebih komprehensif. Setelah menerapkan optimasi SMOTE pada model, terlihat adanya perbandingan nilai akurasi untuk kedua algoritma yang diuji. Pada algoritma Naïve Bayes, akurasi 95% dan sedangkan untuk support vector machine 99%. Untuk kasus sentimen negatif, presisi naive bayes dan support vector machine sama sama di angka 100% dan untuk recall naive bayes berada di 91% dan support vector machine 99%, dan F1-Score dari naive bayes 95% dan support vector machine 99%.
Ardiyansah, Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine Dalam Analisis Sentimen Terhadap Tokoh Publik
Dalam  rangka  menentukan  model  algoritma  terbaik,  peneliti  melakukan  eksperimen  dengan  membandingkan nilai-nilai  pada  confusion  matrix  dari  kedua  algoritma  yang  digunakan.  Hasil  perbandingan  confusion  matrix  untuk masing-masing model algoritma dapat dilihat secara visual pada Gambar 4 yang disajikan.

## Gambar 3. Confusion matrix
Pada penelitian ini, setelah dilakukan optimasi, setiap algoritma menjadi lebih baik  dalam memprediksi  makna dari setiap kata. Berdasarkan gambar, algoritma Support Vector Machine (SVM) berhasil mengklasifikasikan 719 data sebagai  True  Negatif,  sedangkan  algoritma  Naive  Bayes  menghasilkan  662  data  True  Negatif.  Perbandingan  ini menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan Naive Bayes, dengan akurasi SVM mencapai 99%.
Dalam  percobaan  kedua,  kedua  algoritma  yang  digunakan  menunjukkan  kinerja  yang  baik  dalam  hal  akurasi (precision) dan kelengkapan (recall) pada klasifikasi sentimen, baik untuk kelas sentimen positif maupun negatif. Untuk menilai algoritma mana yang terbaik, F1-score digunakan sebagai acuan untuk menentukan performa algoritma. F1-score dihitung  berdasarkan precision  dan recall. Ketika dibandingkan, algoritma SVM memiliki nilai F1-score sebesar 99%, menunjukkan bahwa algoritma ini memiliki performa yang sangat baik.

## 3.3 Visualisasi Data
Dalam penelitian ini, eksperimen dilakukan dengan memanfaatkan visualisasi wordcloud sebagai alat untuk menganalisis kumpulan  data  teks.Visualisasi  data  wordcloud  (awan  kata)  dalam  analisis  sentimen  sebuah  representasi  visual  yang menampilkan kata-kata yang sering muncul dalam sekumpulan teks atau data teks. Setiap kata ditampilkan dengan ukuran font yang berbeda-beda, di mana kata yang lebih besar menunjukkan kata yang muncul lebih sering dibandingkan dengan kata yang lebih kecil dan hasil dari penelitian ini hasil wordcloud untuk topik luhut binsar pandjaitan bisa dilihat pada gambar 5 berikut ini
Gambar 4 . Wordcloud Luhut binsar pandjaitan
Berdasarkan wordcloud  tersebut, dapat  dianalisis bahwa fokus utamanya adalah Luhut  Binsar Pandjaitan, yang merupakan sosok sentral dalam analisis sentimen ini. Kata "Luhut", "Binsar", dan "Pandjaitan" muncul dengan ukuran besar dan frekuensi tinggi, mengindikasikan bahwa analisis ini berpusat pada individu tersebut.
Beberapa  kata  kunci  lain  yang  menonjol  adalah  "maritim","menko",  "marves",  "investasi",  dan  "jokowi".  Ini mengisyaratkan bahwa analisis sentimen ini terkait dengan peran Luhut Binsar Pandjaitan sebagai Menteri Koordinator Bidang Maritim dan Investasi di bawah pemerintahan Presiden Jokowi.Kata-kata seperti "orang", "negara", "rakyat", dan "papua" juga hadir, mungkin mengindikasikan adanya diskusi mengenai dampak kebijakan dan kinerja Luhut terhadap masyarakat Indonesia, termasuk di wilayah Papua.Selain itu, terdapat kata-kata yang berkonotasi netral seperti "bilang", "tuding", "resiko", dan "jabat", yang mungkin merujuk pada pernyataan, tuduhan, atau isu-isu terkait dengan posisi dan tanggung jawab Luhut.
Secara  keseluruhan,  wordcloud  ini  mencerminkan  analisis  sentimen  yang  komprehensif  terhadap  sosok  Luhut Binsar Pandjaitan, terutama dalam konteks perannya sebagai Menko Maritim dan Investasi, serta dampaknya terhadap
Ardiyansah, Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine Dalam Analisis Sentimen Terhadap Tokoh Publik
berbagai  aspek  di  Indonesia.Dan  dalam  penelitian  ini  menunjukan  masyarakat  sering  memberikan  opini  opini  tentang luhut binsar dengan kata kucin  tersebut.dan untuk melihat opini tersebut  maka dilakukan analisis.dan berikut ini hasil wordcloud dari opini opini masyarakat termasuk positif atau negatif mengenai luhut binsaar pandjaitan dan bisa dilihat pada gambar 6 berikut.

## `
Gambar 6. Wordcloud sentimen positif dan negatif
Berdasarkan  wordcloud  tersebut,  terlihat  bahwa  kata-kata  yang  paling  menonjol  dan  berulang  adalah  "Luhut", "Menko  Maryves",  "Indonesia",  "Urutan",  "Maritim",  dan  "Panjaaitan".  Dari  kata-kata  ini,  dapat  dianalisis  bahwa wordcloud tersebut membahas tentang sosok Luhut Binsar Pandjaitan yang menjabat sebagai Menteri Koordinator Bidang Maritim dan Investasi Indonesia.Kata "Luhut" yang sangat dominan menunjukkan bahwa wordcloud ini berfokus pada pribadi  beliau.  Kata  "Menko  Maryves"  mengonfirmasi  jabatan  beliau  sebagai  Menteri  Koordinator.  Sementara  kata "Maritim",  "Indonesia",  dan  "Urutan"  mengindikasikan  bahwa  topik  utama  adalah  terkait  dengan  urusan  maritim  dan investasi di Indonesia yang menjadi tanggung jawab beliau.Secara keseluruhan, wordcloud ini tampaknya dihasilkan dari analisis  sentimen  positif  terhadap  kinerja  dan  peran  Luhut  Binsar  Pandjaitan  sebagai  Menko  Maritim  dan  Investasi, dengan kata-kata yang disorot menunjukkan apresiasi terhadap upayanya dalam memajukan sektor maritim dan investasi di Indonesia.
Berdasarkan  wordcloud  sentimen  negatif,  terlihat  bahwa  kata-kata  negatif  yang  menonjol  adalah  "Covid", "negara", "jokowi", "kerja", "rakyat", "jabat", "presiden", dan "china". Kata-kata ini mengindikasikan adanya sentimen negatif yang terkait dengan kinerja Luhut Binsar Pandjaitan dalam penanganan pandemi Covid-19 dan isu-isu lain yang berhubungan  dengan  pemerintahan.Kehadiran  kata  "Covid"  menunjukkan  bahwa  wordcloud  ini  mungkin  membahas kritikan  terhadap  penanganan  pandemi  yang  mungkin  dianggap  kurang  efektif.  Sementara  kata  "negara",  "jokowi", "presiden",  dan  "rakyat"  mengisyaratkan  bahwa  kritikan  tersebut  juga  terkait  dengan  kebijakan  pemerintah  dan dampaknya  terhadap  masyarakat.Kata  "kerja"  mungkin  mengindikasikan  ketidakpuasan  terhadap  kinerja  beliau  dalam menjalankan tugas sebagai  Menko  Maritim dan Investasi. Sementara "jabat" dapat  merujuk  pada keraguan atau kritik terhadap kapasitas beliau dalam mengemban jabatan tersebut.Kata "china" juga muncul dengan cukup menonjol, yang mungkin  berkaitan  dengan  isu-isu  terkait  hubungan  Indonesia  dengan  China  atau  investasi  China  di  Indonesia  yang menjadi tanggung jawab Luhut Binsar Pandjaitan.Secara keseluruhan, wordcloud ini tampaknya dihasilkan dari analisis sentimen negatif terhadap kinerja dan tindakan Luhut Binsar Pandjaitan, terutama dalam penanganan pandemi Covid-19, kebijakan pemerintah, dan isu-isu terkait investasi dan hubungan dengan China.
Frekuensi kata menunjukkan seberapa sering suatu kata muncul dalam analisis sentimen. Untuk memahami kata- kata  yang  paling  banyak  dibahas,  kita  dapat  mengacu  pada  Gambar  7  yang  menyajikan  kata-kata  dengan  frekuensi tertinggi.
Ardiyansah, Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine Dalam Analisis Sentimen Terhadap Tokoh Publik
Berdasarkan grafik frekuensi 10 kata dengan frekuensi tertinggi, dapat disimpulkan bahwa Kata "luhut" memiliki frekuensi  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan  kata  lainnya  yaitu  4568  kali.  Ini  menunjukkan  bahwa  diskusi  atau  analisis sentimen  tersebut  benar-benar  terpusat  dan  sangat  berfokus  pada  sosok  Luhut  Binsar  Pandjaitan  sebagai  tokoh  utama yang dibahas. Keberadaan namanya yang begitu dominan mengindikasikan bahwa berbagai isu atau pembahasan terkait erat dengan dirinya secara pribadi. Kata "indonesia", "jokowi", "binsar" muncul dengan frekuensi tinggi setelahnya. Ini mengaitkan  pembahasan  mengenai  Luhut  dengan  konteks  kebangsaan  Indonesia  serta  pemerintahan  di  bawah kepemimpinan  Presiden  Jokowi.  Kata  "binsar"  yang  merupakan  nama  tengahnya  juga  sering  disebutkan,  menegaskan bahwa analisis ini secara khusus membahas dirinya sebagai individu. Kata "baik" dan "bagus" yang cukup sering muncul dapat mengindikasikan adanya penilaian atau sentimen positif terhadap kinerja dan tindakan Luhut. Namun, perlu dilihat konteks penggunaannya secara lebih rinci. Kata "opung" dan "orang" kemungkinan merujuk pada panggilan atau sebutan khusus untuk Luhut, mungkin berkaitan dengan latar belakang atau karakternya. Sementara kata "menko" dengan jelas menunjukkan jabatannya sebagai Menteri Koordinator. Meski frekuensinya paling rendah di antara 10 kata tersebut, kata "mereka" yang muncul 258 kali masih cukup signifikan. Hal ini dapat mengindikasikan adanya pembahasan mengenai pihak-pihak lain yang terkait atau terdampak dari kinerja dan kebijakan Luhut, seperti masyarakat, kelompok tertentu, atau pihak lain dalam pemerintahan.
Secara  keseluruhan,  frekuensi  kata-kata  ini  menegaskan  bahwa  analisis  sentimen  tersebut  berpusat  pada  sosok Luhut  Binsar  Pandjaitan,  perannya  sebagai  Menteri  Koordinator  di  pemerintahan  Indonesia  saat  ini,  serta  penilaian terhadap kinerjanya dalam kapasitas tersebut, baik dari sisi positif maupun negatif. Konteks nasional Indonesia dan era kepemimpinan Presiden Jokowi juga menjadi latar belakang penting dalam pembahasan ini. Penjelasan yang lebih rinci ini diharapkan dapat memberikan gambaran yang lebih komprehensif mengenai kesimpulan dari frekuensi kata-kata yang paling sering muncul dalam analisis sentimen terkait Luhut Binsar Pandjaitan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  ini  telah  dilakukan  analisis  sentimen  terhadap  opini  masyarakat  Indonesia  mengenai tokoh publik luhut binsar pandjaitan di media sosial twitter. Data dalam penelitian ini menggunakan 4008 data mengenai topik luhut binsar pandjaitan. Dalam penelitian ini  dilakukan perbandingan model algoritma Naïve Bayes dan support vector machine. Sebelum dilakukan perbandingan model algoritma naive bayes dan support vector machine, penelitian ini dilakukan optimasi SMOTE agar data minority dapat memiliki jumlah data yang sama dengan data majority. Hasil dari  komparasi  tersebut  mendapatkan  nilai  algoritma  Naïve  Bayes  menghasilkan  akurasi  95%  dan  algoritma  support vector  machine  menghasilkan  akurasi  99%.  Dan  dapat  disimpulkan  algoritma  dengan  performa  terbaik  yaitu  support vector machine dengan nilai akurasi 99%, precision 99%, recall 100%, dan F1-Score 99%. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini, algoritma Support Vector Machine (SVM) menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes dalam melakukan analisis sentimen terhadap opini masyarakat Indonesia mengenai tokoh publik Luhut Binsar Pandjaitan di media sosial Twitter. Meskipun kedua algoritma memiliki akurasi yang cukup tinggi, SVM unggul dengan akurasi 99%, precision 99%, recall 100%, dan F1-Score 99%. Hasil ini menunjukkan bahwa SVM mampu mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif dengan lebih akurat  dibandingkan Naïve Bayes. Oleh karena itu, untuk analisis sentimen terhadap tokoh publik, algoritma SVM dapat menjadi pilihan yang lebih baik dibandingkan Naïve Bayes dalam kasus ini.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kepada  Perempuan  yang  pernah  membersamai  penulis,  terimakasih  atas  patah  hati  yang  diberikan  pada  saat  proses perkuliahan,  karena  dengan  patah  hati  penulis  dapat  menyelesaikan  penelitian  ini  dengan  lancar  yang  sekarang  bisa menjadi pengingat untuk penulis sehingga dapat membuktikan bahwa anda akan tetap menjadi alasan penulis untuk terus berproses menjadi pribadi yang lebih baik. walau tak dapat dipungkiri terkadang rasa sedih kerap kali datang dan menjadi kendala  tersendiri.  Terimakasih  telah  mengisi  cerita  di  perjalanan  penulis  menuju  cita-cita  dan  menjadi  bagian menyenangkan serta menyakitkan dari proses pendewasaan penulis.

## REFERENCES
[1] S. W. Ritonga, . Y., M. Fikry, and E. P. Cynthia, “Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode  Naïve  Bayes  Classifier,”  Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS),  vol.  5,  no.  1,  Jun.  2023,  doi: 10.47065/bits.v5i1.3535.
[2] T. T. Widowati and M. Sadikin, “ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP TOKOH PUBLIK DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE,” Jurnal SIMETRIS, vol. 11, no. 2, 2020, Accessed: Jun. 19, 2024. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.24176/simet.v11i2.4568
[3] W. Ningsih, B. Alfianda, R. Rahmaddeni, and D. Wulandari, “Perbandingan Algoritma SVM dan Naïve Bayes dalam Analisis Sentimen  Twitter  pada  Penggunaan  Mobil  Listrik  di  Indonesia,”  MALCOM:  Indonesian  Journal  of  Machine  Learning  and Computer Science, vol. 4, no. 2, pp. 556–562, Feb. 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i2.1253.
[4] R. Satria Buana, W. Gata, A. Zevana, P. Widodo, H. Setiawan, and K. Hilyati, “) 2023 1,2,3,5 Fakultas Teknologi Informasi,” vol. 7, no. 2, 2023, doi: 10.35870/jti.
Ardiyansah, Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine Dalam Analisis Sentimen Terhadap Tokoh Publik
[5] P.  W.  Ratiasasadara,  S.  Sudarno,  and  T.  Tarno,  “ANALISIS  SENTIMEN  PENERAPAN  PPKM  PADA  TWITTER MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER DENGAN SELEKSI FITUR CHI-SQUARE,” Jurnal Gaussian, vol. 11, no. 4, pp. 580–590, Feb. 2023, doi: 10.14710/j.gauss.11.4.580-590.
[6] D. F. Salsabillah, D. E. Ratnawati, and N. Y. Setiawan, “Analisis Sentimen Ulasan Rumah Makan Menggunakan Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dengan Naive bayes (Studi Kasus: Ayam Goreng Nelongso Cabang Singosari, Malang),” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 11, no. 1, pp. 107–116, Feb. 2024, doi: 10.25126/jtiik.20241117584.
[7] T. Rosyida, H. P. Putro, and H. Wahyono, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PILPRES 2024 BERDASARKAN OPINI DARI TWITTER  MENGGUNAKAN NAÏVE  BAYES  DAN  SVM,” ANALISIS  SENTIMEN TERHADAP PILPRES  2024 BERDASARKAN  OPINI  DARI  TWITTER  MENGGUNAKAN  NAÏVE  BAYES  DAN  SVM,  vol.  Vol.26,  2023,  [Online]. Available: www.apjii.or.id
[8] S. Riyadiiban and S. Riyadi, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Stadion Jakarta Internasional Stadium (Jis) Pada Twitter  …  Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat Terhadap  Stadion Jakarta  Internasional  Stadium  (Jis)  Pada Twitter  Dengan Perbandingan  Metode  Naive  Bayes  Dan  Support  Vector  Machine,”  Jurnal  Sains  dan  Teknologi,  vol.  5,  no.  3,  p.  2024,  doi: 10.55338/saintek.v5i3.2962.
[9] J.  Ipmawati,  S.  Saifulloh,  and  K.  Kusnawi,  “Analisis  Sentimen  Tempat  Wisata  Berdasarkan  Ulasan  pada  Google  Maps Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine,”  MALCOM:  Indonesian  Journal  of  Machine  Learning  and  Computer Science, vol. 4, no. 1, pp. 247–256, Jan. 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i1.1066.
[10]  D. Alita and R. A. Shodiqin, “Sentimen Analisis Vaksin Covid-19 Menggunakan Naive Bayes Dan Support Vector Machine,” Journal  of  Artificial  Intelligence  and  Technology  Information  (JAITI),  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–12,  Feb.  2023,  doi: 10.58602/jaiti.v1i1.20.
[11]  Ade  Dwi  Dayani,  Yuhandri,  and  G.  Widi  Nurcahyo,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Opini  Publik  pada  Sosial  Media  Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine,” Jurnal KomtekInfo, pp. 1–10, Mar. 2024, doi: 10.35134/komtekinfo.v11i1.439.
[12]  R.  I.  Agustin,  “KOMPARASI  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  DAN  SVM  UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN  TWITTER KORUPSI BANSOS BERAS MASA PANDEMI,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 12, no. 2, Apr. 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i2.4020.
[13]  N.  L.  P.  M.  Putu,  Ahmad  Zuli  Amrullah,  and  Ismarmiaty,  “Analisis  Sentimen  dan  Pemodelan  Topik  Pariwisata  Lombok Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Latent  Dirichlet  Allocation,”  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi), vol. 5, no. 1, pp. 123–131, Feb. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2587.
[14]  M. Syarifuddinn, “ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK MENGENAI COVID-19 PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE  NAÏVE  BAYES  DAN  KNN,”  INTI  Nusa  Mandiri,  vol.  15,  no.  1,  pp.  23–28,  Aug.  2020,  doi: 10.33480/inti.v15i1.1347.
[15]  J. Homepage, N. C. Agustina, D. Herlina Citra, W. Purnama, C. Nisa, and A. Rozi Kurnia, “The Implementation of Naïve Bayes Algorithm for Sentiment Analysis of Shopee Reviews on Google Play Store Implementasi Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Ulasan Shopee pada Google Play Store,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 2, no. 1, pp. 47–54, 2022, Accessed: Jun. 18, 2024. [Online]. Available: https://doi.org/10.57152/malcom.v2i1.195
[16]  M.  Y.  Siregar,  A.  Davy  Wiranata,  and  R.  A.  Saputra,  “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Streaming  Vidio Menggunakan Metode Naïve Bayes,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Media Online, vol. 4, no. 5, pp. 2419– 2429, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i5.1787.
[17]  D. Ananda and R. R. Suryono, “Analisis Sentimen Publik Terhadap Pengungsi Rohingya di Indonesia dengan Metode Support Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,  vol.  8,  no.  2,  2024,  doi: 10.30865/mib.v8i2.7517.
[18]  D.  Oktavia  and  Y.  R.  Ramadahan,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Penerapan  Sistem  E-Tilang  Pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM),”  Media  Online),  vol.  4,  no.  1,  pp.  407–417,  2023,  doi: 10.30865/klik.v4i1.1040.
[19]  I. A. Hidayah, R. Kusumawati, Z. Abidin, and M. Imamuddin, “Analysis of Public Sentiment Towards The Tiktok Application Using The Naive Bayes Algorithm and Support Vector Machine,” Architecture and High Performance Computing, vol. 6, no. 2, 2024, doi: 10.47709/cnahpc.v6i2.3990.
[20]  S.  Hidayatulloh,  W.  Putra,  and  D.  Febriawan,  “KLIK:  Kajian  Ilmiah  Informatika  dan  Komputer  Analisis  Sentimen  Ulasan Aplikasi Digital Korlantas POLRI Menggunakan Naïve Bayes pada Google Play Store,” Media Online, vol. 4, no. 4, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1600.
[21]  S. Berliani and S. Lestari, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Isu Pecat Sri Mulyani Pada Twitter Menggunakan Metode Naive  Bayes  Dan  Support  Vector  Machine,”  Jurnal  Sains  dan  Teknologi,  vol.  5,  no.  3,  pp.  951–960,  Apr.  2024,  doi: 10.55338/saintek.v5i3.2746.
[22]  B.  Ramadhani,  R.  R.  Suryono,  and  K.  Kunci,  “Komparasi  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  Logistic  Regression  Untuk  Analisis Sentimen Metaverse,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 8, no. 2, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7458.