## Analisis Sentimen Twitter Terhadap Perpindahan Ibu Kota Negara Ke IKN Nusantara Menggunakan Orange Data Mining
Hafizh Dhery Al Assyam, Firman Noor Hasan *
Teknik, Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia Email: 1 dheryhafidz@gmail.com, 2,* firman.noorhasan@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: firman.noorhasan@uhamka.ac.id
Abstrak− Penelitian ini menggunakan Text mining melibatkan pengubahan mengubah teks yang tidak berstruktur menjadi terstruktur dan dapat diproses oleh komputer. dalam rangka mengenali pola dan ide-ide baru yang penting, beberapa teknik analisis digunakan, termasuk  metode  pengelompokan  teks, Naive  Bayes ,  dan Support  Vector  Machines (SVM).  teknik  analisis Text  Clustering ,  yang melibatkan analisis cluster pada dokumen berbasis teks, dapat membantu dalam mengkategorikan dan memahami data teks yang tidak terstruktur menggunakan teknologi pembelajaran mesin dan pengolahan bahasa alami Natural Language Processing (NLP) digunakan dalam proses ini. penelitian ini bertujuan untuk melakukan penilaian terhadap respons masyarakat terhadap relokasi ibu kota negara ke kalimantan. setelah melalui proses cleansing yaitu membersihkan tanda baca maupun karakter, Transform Case yaitu mengubah huruf menjadi kecil, Tokenization proses membagi teks kalimat atau paragraf menjadi bagian-bagian tertentu, Stopwords kurangi indeks dari teks dengan menghapus beberapa kata kerja, kata sifat, dan kata keterangan lainnya. Hasil analisis akan ditampilkan dalam bentuk word cloud dengan kata-kata yang di dominasi oleh ikn nusantara kemudian nusantara dan tabel distribusi peneliti mengumpulkan 100 data melalui Twitter untuk dijadikan dataset. Hasil analisis sentimen dengan algoritma Naive Bayes Classifier memperoleh hasil yaitu 6 bentuk emosi yang di dominasi terkejut (Surprise) sebanyak 80%  dan suka cita (Joy) 50% , sedih (Sadness) 15% , takut (Fear) 10% , menjijikkan(Disgust) 0% , marah (Anger) 0%.
Kata Kunci: IKNNusantara; IKN; Twitter; Data Mining; Orange
Abstract− This study uses text mining which involves changing unstructured text to be structured and can be processed by a computer. In order to recognize important new patterns and ideas, several analytical techniques are used, including the text clustering method, Naive Bayes, and Support Vector Machines (SVM). Text Clustering analysis technique, which involves cluster analysis of text-based documents,  can  assist  in  categorizing  and  understanding  unstructured  text  data  using  machine  learning  technology  and  Natural Language Processing (NLP) used in this process. This study aims to evaluate the community's response to the relocation of the national capital to Kalimantan. after going through the cleansing process, namely cleaning punctuation and characters, Transform Case, namely changing  letters  to  lowercase,  Tokenization  is  the  process  of  dividing  text  sentences  or  paragraphs  into  certain  parts,  Stopwords Reducing the index in the text by removing some verbs, adjectives and other adverbs . The results of the analysis will be displayed in the form of a word cloud with words dominated by Indonesian and then Indonesian and distribution tables. The researcher collects 100 data via Twitter to become a dataset. The results of sentiment analysis with the Naive Bayes Classifier algorithm obtained results, namely 6 forms of emotion which were dominated by surprise (80%) and joy (50%), sadness (15% Sadness), fear (Fear) 10%, disgust (Disgust). ) 0% , angry (Anger) 0%.
Keywords : IKNNusantara; IKN; Twitter; Data Mining; Orange

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini, remaja dan orang dewasa pun tak dapat menghindar dari platform Salah satu situs media sosial teratas adalah Twitter berpengaruh terutama dalam hal pencarian informasi. Twitter menyediakan berbagai fasilitas menarik yang dapat dimanfaatkan untuk berbagai keperluan, termasuk mencari informasi. dengan fitur-fitur canggih yang tersedia di platform ini, mencari informasi tidak lagi menjadi tantangan bagi siapa saja yang menggunakannya. penggunaan Twitter sebagai alat  untuk  mencari  informasi  telah  membuat  media  sosial  menjadi  sebuah  hal  yang  penting  dan  terkait  erat  dengan kehidupan  sehari-hari.  Media  social  adalah  kebutuhan  utama  terdapat  banyak  jenis  media  sosial  yang  disukai  oleh masyarakat  termasuk  salah  satunya  adalah  platform  media  social  Twitter.  Twitter  adalah  platform  media  sosial  jenis microblogging yang memberikan kemudahan bagi penggunanya menulis dan menyatakan suatu tindakan atau pendapat melalui Twitter, pengguna dapat berbagi aktivitas sehari-hari seperti mengunggah foto atau menyampaikan pandangan mengenai topik tertentu. Topik yang populer di Twitter seringkali memicu diskusi hangat di masyarakat selain itu, opini- opini yang terungkap di Twitter juga dapat menjadi subjek penelitian [1].
Analisis sentimen adalah proses memahami,mengekstrak dan memproses informasi berbasis teks secara otomatis, proses ini dilakukan untuk  mendapatkan informasi  perasaan  yang tersirat  tentang pendapat  tersebut [2]. Berlandaskan komputasi tentang pendapat, sentimen, maupun perasaan [3]. Dalam penelitian ini, untuk pengumpulan data dilakukan dengan   menggunakan  media  Twitter  untuk  menyimpan  pendapat  publik  [4].  Gabungan  opini  tersebut  nantinya  dapat digunakan sebagai resource dalam proses analisis sentimen [5]. Saat ini, terdapat pengembangan teknologi sentimen yang digunakan dalam penelitian untuk penerapan teknologi ini bertujuan untuk menganalisis topik dan pendapat, khususnya dalam mengevaluasi sejauh mana pengguna atau pelanggan merasa puas terhadap produk atau praktek tertentu. Analisis Sentimen adalah suatu metode otomatis yang digunakan untuk memahami, mengekstrak, dan memproses data teks dengan tujuan untuk memperoleh wawasan atau informasi yang berharga. teknik ini sering digunakan untuk mengevaluasi dan menganalisis seberapa puas pengguna atau pelanggan terhadap suatu produk atau kebijakan tertentu [6].
Hafizh  Dhery  Al  Assyam,  Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Perpindahan  Ibu  Kota  Negara  Ke  IKN  Nusantara

## Menggunakan Orange Data Mining
Pemindahan  ibu  kota  bukanlah fenomena  baru  perbincangan  tentang  pengalihan  pusat  pemerintahan  Indonesia dari  Jakarta  ke  lokasi  baru  atau  wilayah  lain  telah  berlangsung  sejak  periode  kepemimpinan  dari  Presiden  Soekarno sampai Susilo Bambang Yudhoyono. Meski demikian, hingga kini rencana tersebut belum terealisasi pada 29 april 2019, dalam  sebuah  rapat,  Presiden  Indonesia  telah  diambil  keputusan  ibukota  akan  dipindahkan  dari  pulau  jawa  oleh  Joko Widodo. Melalui banyak penelitian dan audiensi publik, Kalimantan Timur terpilih sebagai ibu kota baru Indonesia [7].
Putusan untuk melanjutkan proyek pemindahan IKN senilai Rp466,04 triliun harus dijalankan, dan keputusan ini memberikan kepastian politik Pemerintah berencana memindahkan IKN ke Kabupaten Penajam Paser Utara dan Kutai Kartanegara  di  Provinsi  Kalimantan  Timur.  Tujuan  dari  perpindahan  IKN  adalah  untuk  mempercepat  pertumbuhan ekonomi  dan  mengurangi  ketimpangan  di  luar  Jawa,  terutama  di  Indonesia  bagian  timur.  Pemerintah  percaya  bahwa perpindahan IKN ke pasar modal nasional akan membawa manfaat ekonomi seperti peningkatan PDB negara, pemerataan pembangunan, peningkatan lapangan kerja, mengurangi kemiskinan, dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat secara umum [8]. Jokowi membuat suatu kebijakan mengenai relokasi pusat pemerintahan negara ke wilayah Kalimantan dengan harapan dapat menjadi jawaban dari berbagai permasalahan rutin penduduk ibu kota sekaligus negara [9].
IKN  pada  dasarnya  merupakan  simbol  kekuatan  dan  jati  diri  suatu  bangsa.  pengalihan  IKN  tersebut  kiranya mendukung  penguatan jati diri bangsa berbeda dengan IKN  lama yang diadopsi apa adanya, calon IKN baru biasanya dapat dirancang lebih baik untuk menciptakan, mengadaptasi, atau memperkuat identitas nasional suatu negara. IKN juga dapat dijadikan sebagai simbol keberagaman seperti agama, suku atau ideologi untuk mempersatukan bangsa dan menjadi objek kebanggaan bangsa [10].
Beberapa  Penelitian  terdahulu  terkait  dengan  Analisis  sentimen  yaitu  “Analisis  Sentimen  Relokasi  Ibukota Nusantara Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan KNN”, hasil akhir yang di dapat yaitu Dari hasil metode klasifikasi yang digunakan, masyarakat akan mengetahui adanya sentimen terhadap perpindahan ibu kota Nusantara [11]. Penelitian lain  yang  relevan  yaitu  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Isu  Penundaan  Pemilu  di  Twitter  Menggunakan  Naive  Bayes Classifier”  hasil  akhir  yang  di  dapat  yaitu  menunjukkan  masyarakat  baru  membahas  isu  penundaan  pemilu  setelah Muhaimin mengutarakan isu tersebut [12]. Selanjutnya Penelitian lain terkait Analisis Sentimen yaitu tentang “Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Wisata Halal dengan Metode Deep Learning”, hasil akhir yang didapat yaitu metode CNN mendapatkan  hasil  akurasi  tertinggi  jika  dibandingkan  dengan  metode  lainnya  baik  pada  klasifikasi  aspek  maupun klasifikasi sentimen [13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Analisis Data
Kerangka  umum  pada  tahap  penelitian  ini  akan  menciptakan  sistem  yang  bisa  bekerja  dengan  baik  gambar  1. memperlihatkan kerangka keseluruhan studi yang peneliti lakukan.
Gambar 1. Flow Chart Alur Penelitian
Tahapan penelitian sebagai berikut a. Studi Literatur penelitian sebelumnya dan penyelidikan topik yang terkait dengan definisi literatur dan masalah yang berkaitan dengan Text Mining . b. Business Understanding menganalisis permasalahan dan fakta yang berkembang dimasyarakat.
Hafizh  Dhery  Al  Assyam,  Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Perpindahan  Ibu  Kota  Negara  Ke  IKN  Nusantara

## Menggunakan Orange Data Mining
c. Data Understanding , mengumpulkan tweet ( crawling tweets ) dengan  Twitter API  mulai  12 maret 2023. Pencarian opini menggunakan  kumpulan tweets secara  manual  yaitu memasukan kata kunci  yang  berhubungan dengan topik IKNNusantara di kotak pencarian hashtag contoh #IKNNusantara d. Data Preprocess Text (Transformation, Tokenization, Normalization dan Filtering) . Penentuan atribut kelas dan Load Dictonary kata dasar dibandingkan dengan kamus opini sentimen untuk mengetahui isi opini sentiment (positif, netral, negatif). Semua informasi tweet ditandai berdasarkan kategori, Tiga kategori Yang digunakan yaitu positif ,negatif dan kategori netral. Tweet ditandai secara manual. e. Clustering data Text Mining dengan Orange Data Mining yang memperoses sentimen tweet pengguna dan membuat grafiknya dalam bentuk diagram.

## 2.2 Metode Pengolahan Data
a. Web Scrapping Suatu metode untuk mendapatkan informasi pendukung yang dibutuhkan untuk membangun aplikasi.
Dataset yang digunakan diambil melalui Twitter key API melalui proses indexing menggunakan  alat Orange Data Mining . Seluruh dataset yang digunakan untuk menganalisis opini terhadap IKNNusantara pada Twitter sebanyak 100 tweet menggunakan hastag yaitu #IKNNusantara yang masing  masing hastag periode pengumpulan  yang telah ada sebelum tanggal 12 Maret 2023 sampai tanggal terakhir indexing yaitu 12 maret 2023.
Gambar 2. Ilustrasi Mendapatkan Key API Untuk Menghubungkan Aplikasi Orange ke Twitter b. Orange Data Mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan menandai informasi yang berguna dan informasi terkait dari pangkalan data besar [14]. Data Mining mengumpulkan informasi yang diamana  akan diolah menjadi sebuah informasi yang berarti [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Skenario Penelitian
Untuk  mentransformasikan  data,  penulis  menggunakan  fungsi  Outlier  yang  tersedia  pada  program Orange .  Outlier mengacu pada data yang tidak biasa atau tidak normal dalam data yang harus diperbaiki sebelum melanjutkan ke langkah berikutnya.  berikut adalah alur proses dari fungsi Outlier [16]. Untuk menggambarkan informasi lebih jelas, disajikan sebuah gambar 3. di bawah ini :
Gambar 3. Skenario Penelitian
Penelitian dilakukan memanfaatkan Tools Orange Data Mining . Data yang diambil dari sosial media Twitter digunakan untuk pengambilan sampel dalam penelitian ini [17].
Hafizh  Dhery  Al  Assyam,  Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Perpindahan  Ibu  Kota  Negara  Ke  IKN  Nusantara Menggunakan Orange Data Mining

## 3.2 Crawling Data Twitter
Data  dari  studi  telah  digunakan  dalam  hal  ini  didapatkan  atau  diperoleh  dari  sumber-sumber  yang  terkumpul.  untuk kepentingan penelitian dengan topik yang sedang tren di Twitter yang berasal dari masyarakat Indonesia. Sebanyak 100 tweet dengan  hashtag  #IKNNusantara  diambil  melalui  Untuk  mengambil  data,  digunakan key API dan  token  Twitter. Selain itu, pada aplikasi Orange Data Mining , data tersebut disebut corpus. Di utilitas korpus, ada sekumpulan dokumen yang menunjukkan nomor baris dalam kalimat dan fitur akan dianalisis atau diabaikan.  Sebelum diolah lebih lanjut, data juga harus melalui tahap. Preprocessing [18].
Gambar 4. Crawling Data

## 3.3 Corpus Viewer
Corpus Viewer digunakan peneliti untuk melihat text file dan memiliki beberapa fitur contoh nya ( search features ) dan ( display features ) contohnya content, author, date, language, location, number of re tweet s, in reply to, author name, author description, author tweet count, author following. Semua fitur yang disebutkan bisa di pilih dan diseleksi oleh peneliti sesuai kebutuhan yang akan di tampilkan pada gambar 5.

## Gambar 5. Crawling Data

## 3.4 Pre-Processing Text
Preprocessing adalah proses menyiapkan data mentah sebelumdi proses lebih lanjut. Pada umumnya data diproses dengan cara  menghapus  data  yang  tidak  sesuai  atau  mengubah  data  dalam  sistem  untuk  memudahkan  pemrosesan. Pre- Processing sangat penting ketika melakukan analisis sentimen, terutama di media sosial yang kebanyakan mengandung kata atau frase informal, tidak terstruktur dan banyak noise [19].
Tahapan Pre-Processing Text a. Cleansing ,  Langkah  yang  menghilangkan  tanda  baca  dan  karakter  yang  tidak  mempengaruhi  dalam  penelitian dihilangkan dari teks. Karakter yang dibersihkan seperti tanda baca, situs url, dll.
b. Transform case Ubah semua huruf pada text menjadi huruf kecil agar sesuai dengan bentuk huruf [20].
Hafizh  Dhery  Al  Assyam,  Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Perpindahan  Ibu  Kota  Negara  Ke  IKN  Nusantara

## Menggunakan Orange Data Mining
c. Tokenization Tokenisasi adalah membagi teks kalimat atau paragraf menjadi beberapa bagian-bagian yang terpisah. Pada langkah ini teks  dibagi menjadi kalimat berdasarkan spasi dan tanda baca untuk analisis teks tingkat selanjutnya [21].
d. Stopwords Biasanya digunakan saat mencari contohnya adalah mesin pencari google. Untuk menghilangkan sejumlah kata kerja, kata sifat, dan kata pembahasan lainnya, indeks dari teks dapat ditambahkan ke dalam daftar stop word [22].

## Gambar 6. Pre-Processing Text

## 3.5 Analisis Sentimen
Sentimen adalah sikap, pikiran, atau penilaian yang didorong oleh perasaan. Analisis sentimen, yang juga dikenal sebagai penambangan  opini,  mempelajari  sentimen  orang  terhadap  entitas  tertentu.  Internet  adalah  tempat  yang  banyak sehubungan dengan informasi sentimen. Analisis sentimen tersebar luas di semua bidang dan telah menjadi  salah satu topik  paling  aktif  dalam  penelitian,  dan  semakin banyak  hasil  penelitian  yang  diterbitkan  [23]. Peneliti  menggunakan salah satu sentiment analisis metode vader dengan tujuan memperoleh hasil dalam bentuk atribut positif, negatif, ,neutral yang di tampilkan pada gambar 7.
Gambar 7. Pre-Processing Text

## 3.6 Tabel Data
Tabel  data  adalah  respons  keluaran  untuk  menentukan  atribut  mana    yang  dipilih  pada  langkah  sebelumnya  untuk  di tampilkan sebagai keluaran di widget select kolom di langkah sebelumnya. menggunakan crawling Twitter dengan key Hasil analisis API ditampilkan di tabel data dan hasil analisis akan ditampilkan dengan rumus perhitungan dalam format data numerik. Data tabel hasil [24]. Akan di tampilkan pada gambar 8.
Hafizh  Dhery  Al  Assyam,  Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Perpindahan  Ibu  Kota  Negara  Ke  IKN  Nusantara

## Menggunakan Orange Data Mining

## 3.7 Topic Modeling
Selain pengolahan data menggunakan teknologi word cloud , metode pengolahan data yang digunakan dalam penelitian ini  juga  melibatkan  teknik  lainnya.  metode  lain menggunakan  alat  pemodelan  topik  yang membantu  mengidentifikasi topik yang digunakan dalam komunitas Twitter [25]. Topic Modeling merupakan salah satu teknik dalam analisis teks yang  menggunakan  pendekatan  unsupervised  learning,  yaitu  dengan  mengelompokkan  data  menggunakan  algoritma berbasis statistik untuk menganalisis kata-kata dari  teks asli, sehingga dapat  mengidentifikasi  pola dalam dataset  yang besar [26]. Hasil analisis topic modeling mengeluarkan 10 topik akan di tampilkan dibawah pada gambar 9.
Gambar 9. Topic Modeling

## 3.8 Tweet Profiler
Tweet  Profiler mengambil  data  opini  untuk  setiap  tweet  (atau  dokumen)  dari  server.  Utilitas  Widget  ini  dapat mengirimkan data ke server di mana model akan menghitung probabilitas atau nilai sentimen. Widget ini mendukung tiga kategori mood yang berbeda, yaitu Ekmans , Plutchiks , dan Mood State Profiles (POMS).  Klasifikasi mood ada 3 jenis yaitu Ekmans , Plutchiks atau Mood  Profiles .  Klasifikasi  multi-kelas  mengembalikan  satu  kemungkinan  emosi  per dokumen, sedangkan multi-tag mengembalikan nilai penelitian ini memanfaatkan kolom yang disediakan untuk masing- masing  emosi.  Selanjutnya,  atribut  konten  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menganalisis  dan  mengkategorikan beberapa emosi Ekman , dan memeriksa variabel emosional yang dikumpulkan melalui Orange [27]. pada penelitian Ini akan menggunakan klasifikasi Ekman dengan Opsi multi-class dan memutuskan untuk melihat variabel emosional di kelompokan dengan Orange Data Mining . Yang akan ditampilkan pada gambar 10.
Gambar 10. Tweet Profiler

## 3.9 Word Cloud
Word cloud digunakan sebagai visualisasi yang memperkuat hasil analisis topic modeling [28]. Seperti yang terlihat pada gambar 8 kata-kata dasar dari teks tweet yang mendominasi adalah "iknnusantara". Word cloud menggunakan klasifikasi berdasarkan kategori yang dikenal [29]. Jumlah kemunculan kata dasar "iknnusantara" dalam korpus sebanyak 100 kali. kombinasi kata dasar "iknnusantara" dan "nusantara" menempati urutan kedua dalam daftar kata-kata terbanyak dengan jumlah kemunculan lebih dari 61 kali dalam korpus. yang akan di tampilkan pada gambar 11.
Hafizh  Dhery  Al  Assyam,  Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Perpindahan  Ibu  Kota  Negara  Ke  IKN  Nusantara Menggunakan Orange Data Mining
Gambar 11. Word Cloud

## 3.10 Distribution
Utilitas distribusi digunakan untuk menunjukkan distribusi nilai atribut diskrit atau kontinu. Jika data anda berisi variabel kategori,  distribusinya  dapat  disesuaikan  berdasarkan  kategori  tersebut.  Saat  pratinjau  profil  selesai  di  widget, korpus digabungkan pada  widget distribusi .  Hasilnya  menunjukkan  6  jenis  emosi  yang  terdapat  pada  data Twitter  yang  telah dimasukkan. studi di bawah memiliki 6 bentuk emosi yang di dominasi terkejut (Surprise) sebanyak 80%  dan suka cita (Joy) 50% , sedih (Sadness) 15% , takut (Fear) 10% , menjijikkan(Disgust) 0% , marah (Anger) 0% yang akan di tampilkan pada gambar 12.
Gambar 12. Distribution

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari opini masyarakat terhadap perpindahan Ibu Kota Negara (IKNNusantara) menjadi fokus pembicaraan dimana keputusan perpindahan ibukota mendapatkan beberasa ulasan, peneliti mengumpulkan data dengan menggunakan dataset pada  twitter  menggunakan Orange menghasilkan word  cloud dengan  kata  dasar  ikn  nusantara  sebanyak  100  kali kombinasi dan nusantara sebanyak 61 kali. Data set Twitter yang di ambil sebelum tanggal 12  Maret 2023. Hasil dari diagram tabel distribution menampilkan data bentuk emosi terbesar pertama yaitu (surprise) kaget sebanyak 80%. respon
Hafizh  Dhery  Al  Assyam,  Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Perpindahan  Ibu  Kota  Negara  Ke  IKN  Nusantara Menggunakan Orange Data Mining
positif dari masyarakat sebanyak 80% terkejut di karenakan benar benar akan di realisasikan perpindahan tersebut dengan demikian perpindahan ibu kota negara dari jakarta ke (IKNNusantara) membawa banyak dampak postif sehingga tercipta nya pemerataan ekonomi khususnya di kalimantan timur agar tidak ada lagi ketimpangan di jawa dan luar jawa, diikuti dengan bentuk  emosi  kedua (suka cita) sebanyak 50%  dengan jakarta yang saat ini tidak  dapat menampung  warganya dengan mobilitas yang sangat tinggi, kemudian bentuk emosi ketiga (sedih) sebanyak 15%  karena pemindahan ibu kota tidak hanya memindahkan kantor  dan gedung pemerintahan tetapi juga berdampak kesiapan semua pegawai pemerintah yang  akan  dipindahkan  kerja  yang  baru,  kemudian  bentuk  emosi  keempat  (takut)  sebanyak  10%  dikarenakan pembangunan  infrastruktur  (IKNNusantara)  berpotensi  membawa  dampak  kepada  lingkungan  contohnya  ketersediaan air, pencemaran lingkungan , kegundulan hutan.

## REFERENCES
[1] A. Liken Anggoro, L. Viola Prameswari Ken, and M. Gigih Setiawan, “Analisis Media Text Clustering pada Twitter Akan Kasus Selebriti Menggunakan Orange Data Mining,” Remik Ris. dan E-Jurnal Manaj. Inform. Komput. , vol. 7, no. 1, pp. 189–195, 2023, doi: https://doi.org/10.33395/remik.v7i1.12001.
[2] F. Sidik, I. Suhada, A. H. Anwar, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” J. Linguist. Komputasional , vol. 5, no. 1, p. 34, 2022, doi: 10.26418/jlk.v5i1.79.
[3] T. Ridwansyah, “Implementasi Text Mining Terhadap Analisis Sentimen Masyarakat Dunia Di Twitter Terhadap Kota Medan Menggunakan K-Fold Cross Validation Dan Naïve Bayes Classifier,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 5, pp. 178–185, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i5.362.
[4] A.  Wibowo,  Firman  Noor  Hasan,  Rika  Nurhayati,  and  Arief  Wibowo,  “Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Terhadap Keefektifan  Pembelajaran  Daring  Selama  Pandemi  COVID-19  Menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier,” J.  Asiimetrik  J.  Ilm. Rekayasa Inov. , vol. 4, pp. 239–248, 2022, doi: 10.35814/asiimetrik.v4i1.3577.
[5] I. R. Afandi, F. N. Hasan, A. A. Rizki, N. Pratiwi, and Z. Halim, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terkait Pelayanan Jasa Ekspedisi  Anteraja  Dengan  Metode  Naive  Bayes,” J.  Linguist.  Komputasional ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  63–70,  2022,  doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v5i2.107.
[6] A. Yahyadi and F. Latifah, “Analisis Sentimen Twitter Terhadap Kebijakan PPKM di Tengah Pandemi COVID-19 Menggunakan Mode LSTM,” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res. , vol. 6, no. 2, pp. 464–471, 2022, doi: 10.52362/jisamar.v6i2.791.
[7] R. K. Septiani, S. Anggraeni, and S. D. Saraswati, “Klasifikasi Sentimen Terhadap Ibu Kota Nusantara (IKN) pada Media Sosial Menggunakan Naive Bayes,” Teknika , vol. 16, no. 02, pp. 1–5, 2022, doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.7535887.
[8] H.  Hairunnisa  and  W.  A.  Syaka,  “Analysis  of  Political  Communication  in  the  Acceleration  of  Capital  City  Development Nusantara (Ikn) Towards a Sustainable City,” J. Gov. Polit. , vol. 4, no. 1, p. 1, 2022, doi: https://doi.org/10.31764/jgop.v4i1.8193.
[9] N. Yuliana and M. Atikurrahman, “Ibu Kota Negara yang (tak) Dirindukan: Kendi Nusantara, Jawaisme Jokowi, dan Semiologi Barthesian,” urnal  Ilm.  FONEMA    J.  Edukasi  Bhs.  Dan  Sastra  Indones. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  104–128,  2022,  doi: https://doi.org/10.25139/fn.v5i2.5044.
[10]  A. Ernawati, J. Wahyudi, A. D. Astuti, and S. Q. Aini, “Analisis Kelayakan Pendirian Usaha Pengolahan Limbah Medis untuk Meningkatkan  Pendapatan  Asli  Daerah,” J.  Ekon.  dan  Kebijak.  Publik ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  57–70,  2022,  doi: 10.22212/jekp.v13i1.2155.
[11]  Syahril Dwi Prasetyo, Shofa Shofiah Hilabi, and Fitri Nurapriani, “Analisis Sentimen Relokasi Ibukota Nusantara Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan KNN,” J. KomtekInfo , vol. 10, no. 1, pp. 1–7, 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.
[12]  A. Perdana, A. Hermawan, and D. Avianto, “Analisis Sentimen Terhadap Isu Penundaan Pemilu di Twitter Menggunakan Naive Bayes Clasifier,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 11, no. 2, pp. 195–200, 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i2.1412.
[13]  R.  Naquitasia,  D.  H.  Fudholi,  and  L.  Iswari,  “Analisis  Sentimen  Berbasis  Aspek  pada  Wisata  Halal  dengan  Metode  Deep Learning,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 2, p. 156, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1516.
[14]  N.  Syahputri,  “Penerapan Data  Mining  Asosiasi  pada Pola  Transaksi  dengan  Metode Apriori,” J.  Sains  Komput.  Inform.  (J- SAKTI , vol. 4, no. 2, pp. 728–736, 2020, doi: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v4i2.345.
[15]  M.  Nizam  Fadli,  I.  Sudahri  Damanik,  E.  Irawan,  S.  Tunas  Bangsa,  and  S.  Utara,  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Dalam Menentukan Tingkat Kenyamanan Pada Rumah Sakit Terhadap Pasien,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 117–122, 2021, [Online]. Available: https://djournals.com/klik
[16]  L. Irawan, L. H. Hasibuan, and F. Fauzi, “Analisa Prediksi Efek Kerusakan Gempa Dari Magnitudo (Skala Richter) Dengan Metode Algoritma Id3 Menggunakan Aplikasi Data Mining Orange,” J. Teknol. Inf. J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform. , vol. 14, no. 2, pp. 189–201, 2020, doi: 10.47111/jti.v14i2.1079.
[17]  K. Sussolaikah, “Pemanfaatan Packages Pada R Programming Untuk Crawling Data Pada Social Media,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 203–206, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1035.
[18]  M. Z. Lubis, “Perancangan Aplikasi String Matching Dalam Pencarian Makanan Pantanagn Untuk Penderita Penyakit Kanker Dengan Algoritma Berry Ravindran Berbasis Android,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 57–64, 2020, doi: https://doi.org/10.30865/klik.v1i2.49.
[19]  M. M. Mala Olhang, S. Achmadi, and F. . A. Wibisono, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (Nbc),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 214–221, 2020, doi: 10.36040/jati.v4i2.2695.
[20]  A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 2, p. 115, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[21]  A. N. Ulfah and M. K. Anam, “Analisis Sentimen Hate Speech Pada Portal Berita Online Menggunakan Support Vector Machine (SVM),” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i1.196.
[22]  R.  Sari  and  R.  Y.  Hayuningtyas,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Analisis  Sentimen  Pada  Wisata  TMII  Berbasis Website,” Indones. J. Softw. Eng. , vol. 5, no. 2, pp. 51–60, 2019, doi: 10.31294/ijse.v5i2.6957.
[23]  M.  Hudha,  E.  Supriyati,  and  T.  Listyorini,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Youtube  Terhadap  Tayangan #Matanajwamenantiterawan Dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 1–
Hafizh  Dhery  Al  Assyam,  Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Perpindahan  Ibu  Kota  Negara  Ke  IKN  Nusantara Menggunakan Orange Data Mining
6, 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i1.3376.
[24]  E.  Ramadanti  and  M.  Muslih,  “Penerapan  Data  Mining  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada  Populasi  Ayam  Petelur  Di Indonesia,” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2022, doi: 10.36341/rabit.v7i1.2155.
[25]  H. Andriana, S. S. Hilab, and ..., “Penerapan Metode K-Nearest Neighbor pada Sentimen Analisis Pengguna Twitter terhadap KTT G20 di Indonesia,” JURIKOM (Jurnal … , vol. 10, no. 1, pp. 60–67, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5427.
[26]  A.  N.  Rahmad  and  F.  S.  Pribadi,  “Analisis  Tren  Pertemuan  Tatap  Muka  Terbatas  dari  Persepsi  Warganet  pada  Twitter Menggunakan Topic Modeling,” Edu Komputika J. , vol. 5, no. 1, pp. 33–43, 2018, doi: https://doi.org/10.15294/edukomputika.v9i2.62076.
[27]  R. A. raffaidy Wiguna and A. I. Rifai, “Analisis Text Clustering Masyarakat Di Twitter Mengenai Omnibus Law Menggunakan Orange Data Mining,” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 3, no. 1, pp. 1–12, 2021, doi: 10.33557/journalisi.v3i1.78.
[28]  A. D. Akmal, I. Permana, H. Fajri, and Y. Yuliarti, “Opini Masyarakat Twitter terhadap Kandidat Bakal Calon Presiden Republik Indonesia Tahun 2024,” J. Manaj. dan Ilmu Adm. Publik , vol. 4, no. 4, pp. 292–300, 2022, doi: 10.24036/jmiap.v4i4.160.
[29]  H. Irsyad and M. R. Pribadi, “Klasifikasi Opini Masyarakat Terhadap Pertanian di Indonesia dengan Naive Bayes pada Twitter,” J. Tek. Inform. Unika St. Thomas , vol. 4, no. 1, pp. 89–98, 2019, doi: https://doi.org/10.17605/jti.v4i1.515.