## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 26 Nomor 1 Juni 2024

## SENTIMEN ANALISIS KOTA TEGAL BERBASIS ASPEK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Novita Fitria Putri, Muhammad Fikri Hidayattullah, Dwi Intan Af’idah*

## Teknik Informatika, Politeknik Harapan Bersama, Indonesia
Abstrak :  Kurangnya  ketentuan  yang  jelas  mengenai  penggunaan  e-mail  institusi  oleh  masyarakat  Kota  Tegal dalam  menyampaikan  informasi,  saran,  dan  pengaduan  kepada  pemerintah.  Sebagai  gantinya,  masyarakat cenderung  menggunakan  media  sosial  seperti  Twitter  untuk  menyampaikan  pendapat  dan  keluhan  mereka, namun  pemerintah  mengalami  kesulitan  dalam  menanggapi  secara  efektif.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat  mengklasifikasikan  ulasan  masyarakat  Kota  Tegal  berdasarkan beberapa  aspek  seperti  wisata/hiburan,  pendidikan,  fasilitas/layanan  publik,  dan  kuliner.  Melalui  analisis sentimen berbasis aspek,  aplikasi ini  dapat  memberikan informasi  kepada  pemerintah mengenai  pendapat dan keluhan  masyarakat  secara  spesifik.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  sentimen  dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan ulasan masyarakat sebagai sentimen positif atau negatif.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan  data  ulasan  masyarakat  Kota  Tegal  yang dikumpulkan  dari Twitter.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  aplikasi  yang  dikembangkan  dapat  mengklasifikasikan  ulasan masyarakat  Kota  Tegal  ke  dalam  beberapa  aspek  dengan  tingkat  akurasi  pada  data  training  diatas  90%  dan tingkat  akurasi  pada  data  testing  diatas  75%  pada  setiap  kategori.  Diharapkan  aplikasi  ini  dapat  membantu pemerintah  dalam  meningkatkan  kualitas  Kota  Tegal  dengan  menanggapi  pendapat  dan  keluhan  masyarakat secara lebih efektif dan spesifik.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Klasifikasi Aspek, Kota Tegal, Naïve Bayes

## I. PENDAHULUAN 1
Kota  Tegal  di  Jawa  Tengah  memiliki  potensi yang  menarik  untuk  dikembangkan.  Walikota Tegal  telah  mengambil  langkah  dengan menyediakan  alamat  email  resmi  pemerintah untuk memperkuat hubungan dengan masyarakat.  Ini  bertujuan  untuk  memberikan pelayanan efektif melalui teknologi informasi.
Namun,  belum  ada  ketentuan  yang  jelas tentang  penggunaan  email  oleh  masyarakat
* ) dwiintanafidah@poltektegal.ac.id
Diterima: 2 Desember 2023 Direvisi: 20 Mei 2024 Disetujui: 21 Mei 2024 DOI: 10.23969/infomatek.v26i1.11209
untuk  mendapatkan  informasi,  memberikan saran, atau menyampaikan pengaduan (Khaerani & Sarai, 2020).
Dari  hal  tersebut  banyak  pendapat  dan keluhan masyarakat di Kota Tegal disampaikan  melalui  media  sosial,  terutama Twitter.  Pemerintah  kesulitan  memberikan tanggapan  karena  banyaknya  opini  yang  ada. Untuk  pengembangan  kualitas  kota,  terutama dalam  ekonomi,  fasilitas,  dan  pelayanan publik, penting untuk mengklasifikasikan ulasan  masyarakat  ke  berbagai  aspek.  Ini membantu  pemerintah  untuk  lebih  mendalam memahami keluhan yang ada dan
memberikan  tanggapan  yang  lebih  spesifik (Graham et al., 2015).
Analisis  sentimen  berbasis  aspek  adalah mengidentifikasi  sentimen  terhadap  berbagai aspek  yang  telah  ditentukan  dalam  teks bahasa  alami  (Zhao  &  Yu,  2021).  Metode umum yang digunakan untuk ini adalah Naïve Bayes , yang terbukti memiliki hasil akurasi dan metrik evaluasi (presisi, recall , F1-Score) yang lebih  baik  daripada  SVM  dalam  beberapa penelitian  (Fikri  et  al.,  2020). Naïve  bayes merupakan  model  klasifikasi  yang  paling sederhana dan paling sering digunakan, Naïve bayes merupakan machine  learning yang memanfaatkan  perhitungan  probabilitas  suatu kelas  berdasarkan  persebaran  kata  di  dalam dokumen  (Yulita  et  al.,  2021).  Tantangan dalam  analisis  sentimen  sering  kali  muncul ketika terdapat ketidakseimbangan data antara  kelas-kelas  yang  ada.  Penggunaan model  dengan  data  yang  tidak  seimbang cenderung  menghasilkan  akurasi  prediksi yang  rendah  (Heranova,  2019).  Tujuan  dari pengujian  algoritma  ini  adalah  agar  dapat otomatis  mengklasifikasikan  ulasan  sebagai sentiment  yang  bernilai  positif  atau  bernilai negatif.  Sentimen  positif  mengindikasikan adanya  pandangan  yang  positif  terhadap suatu  konteks,  sedangkan  sentimen  negatif mencerminkan  pandangan  negatif  terhadap suatu konteks.
Penelitian  sebelumnya  melakukan  analisis sentimen  aspek  kuliner  di  Kota  Bandung melalui ulasan
TripAdvisor.
Mereka menggunakan  teknik  klasifikasi  dengan Naïve Bayes dan  pelabelan  multi  aspek.  Bobot ulasan dianalisis berdasarkan kontribusi pemberi ulasan di TripAdvisor. Hasil pengujian menunjukkan kombinasi metode ini menghasilkan  akurasi  98,67%,  jauh  lebih tinggi  dari  penelitian  sebelumnya  yang  hanya mencapai 88,78% (Fitri et  al.,  2019).
Penelitian lainnya mengevaluasi respon pelanggan  terhadap  layanan  internet  dan komunikasi  untuk  perusahaan.  Dengan  nilai f1-score  mencapai  91,62%,  penelitian  ini menyediakan patokan yang kuat bagi perusahaan  untuk  menilai  dan  meningkatkan kualitas  layanan  mereka  (Rahman  et  al., 2019).  Penelitian  sebelumnya  menganalisis teks untuk mengidentifikasi aspek dan menilai sentimen  (positif,  negatif,  netral)  dengan  TF- IDF dan klasifikasi Naïve Bayes . Hasil uji coba menunjukkan F1-Score sebesar 62,81% untuk data  yang  diterjemahkan  dari  Bahasa  Inggris ke  Bahasa  Indonesia  tanpa  penghapusan stopword (Yutika  et  al.,  2021).  Penelitian sebelumnya membantu perusahaan memahami  pandangan  masyarakat  terhadap merek  melalui  review  menggunakan  metode Naïve Bayes . Prediksi sentimen produk online dilakukan  sesuai  sistem  yang  disiapkan. Akurasi variasi: terendah 52,66% (pengujian 5 kelas,  80%  latih,  20%  uji),  tertinggi  77,8% (pengujian  3  kelas,  90%  latih,  10%  uji) (Sulistio & Handojo, 2022). Penelitian sebelumnya mengembangkan pendukung
keputusan  menggunakan  text  mining  dan sentiment analysis untuk menilai opini pengunjung  wisata  di  Tegal.  Metode Naïve
Bayes memiliki  akurasi  73,33%,  lebih  baik daripada Decision Tree.
Studi ini menyarankan  optimasi  lebih  lanjut  untuk meningkatkan  akurasi  sentiment  analysis dalam pengelolaan tempat wisata (Somantri & Dairoh, 2019).

## II. METODOLOGI
Naive Bayes adalah sebuah pendekatan yang berdasarkan  pada  teorema  Bayes,  yang menggabungkan  pengetahuan  yang  didapat sebelumnya  dengan  informasi  baru.  Dengan demikian,  algoritma  ini  merupakan  salah  satu metode klasifikasi yang simpel namun memiliki tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Prinsip  dasar  di
balik  Naive  Bayes  adalah  mengklasifikasikan suatu data ke dalam kelas tertentu berdasarkan  probabilitas  yang  terkait  dengan kelas tersebut. Untuk melakukan ini, algoritma Naive  Bayes  menghitung  probabilitas  kelas berdasarkan  data  pelatihan  yang  diberikan. Secara  khusus,  ada  dua  tahap  utama  dalam penggunaan Naive Bayes untuk klasifikasi:
A.  Tahap Pelatihan:
-  Menghitung Probabilitas Kelas
Pada  tahap  ini,  algoritma  menghitung probabilitas setiap kelas berdasarkan jumlah  data  pelatihan  yang  termasuk dalam  kelas  tersebut.  Misalnya,  jika  ada dua  kelas  A  dan  B,  maka  algoritma  akan menghitung  P(A)  dan  P(B)  berdasarkan jumlah data yang berada di kelas A dan B. -  Menghitung Probabilitas Fitur
Algoritma  juga  menghitung  probabilitas munculnya setiap fitur dalam kelas tertentu. Ini  melibatkan  menghitung  berapa  kali suatu  fitur  muncul  dalam  data  pelatihan dari kelas tertentu dibagi dengan total data dalam  kelas  tersebut.  Misalnya,  untuk  fitur X  dalam  kelas  A,  algoritma  menghitung P(X|A).
B.  Tahap Klasifikasi:
Setelah  tahap  pelatihan  selesai,  model Naive  Bayes  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  data  baru  ke  dalam salah  satu  kelas  berdasarkan  probabilitas yang  telah dihitung  sebelumnya.  Ini melibatkan  menghitung  probabilitas  kelas untuk  data  baru  berdasarkan  fitur-fiturnya dan  memilih  kelas  dengan  probabilitas tertinggi  sebagai  kelas  prediksi  untuk  data tersebut.
Gambar  1  memperlihatkan  alur  penelitian yang dilakukan, meliputi beberapa tahapan.
Gambar 1. Alur Peneitian
A.  Pengumpulan Data Penelitian  ini  mengumpulkan  data  ulasan  dari Twitter  dengan  metode Crawling .  Data tersebut membahas tentang Kota Tegal dalam bahasa Indonesia dan dikategorikan ke dalam aspek Wisata/Hiburan, Fasilitas/Layanan Publik, Pendidikan, dan Kuliner. Pengumpulan data  dilakukan  dari  Januari  hingga  Desember 2022,  menghasilkan  total  3154  data.  Data kemudian  dilabeli  manual  berdasarkan  aspek yang relevan dengan kata-kata kunci tertentu.
B. Text Preprocessing Preprocessing  teks dalam  penelitian  ini memiliki  tujuan  untuk  meningkatkan  kualitas data dan efektivitas algoritma dengan menghilangkan  data  yang  tidak  relevan. Langkah-langkah preprocessing meliputi:
1. Casefolding :  Mengubah  semua  huruf dalam  teks  menjadi  huruf  kecil  untuk menghindari kesalahan
pengolahan akibat perbedaan besar-kecil huruf.
2. Filtering: Menyaring  data  tidak  relevan dan menghapus duplikasi agar data lebih terstruktur dan relevan.
3. Tokenisasi :  Memecah  teks  menjadi  kata- kata  atau  unit  yang  lebih  kecil,  sambil menghilangkan  karakter  tidak  diperlukan seperti  tanda  baca,  simbol,  angka,  dan lainnya.
4. Stemming:  Mengganti  kata  tidak  baku dengan  bentuk  yang  lebih  baku  untuk memudahkan  analisis  dan  mengurangi ambiguitas.
5. Stemming:  Mengganti  kata  tidak  baku dengan  bentuk  yang  lebih  baku  untuk memudahkan  analisis  dan  mengurangi ambiguitas.
Tujuan  akhir  dari  preprocessing  adalah mendapatkan  data  yang  lebih  terstruktur  dan siap  untuk  dianalisis  dengan  algoritma  yang lebih efektif.
C.  Pembobotan TF-IDF TF-IDF adalah teknik  yang memberikan bobot pada kata dalam dokumen. Tujuannya  adalah mengidentifikasi  kata-kata  penting  atau  yang sering  muncul  dalam  dokumen  (Kadhim, 2018). Dalam tahap  pretraining, metode Term Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF- IDF) digunakan untuk menghasilkan representasi  vektor  kata-kata.  Proses  ini menerapkan pembobotan kata untuk mengubah  teks  menjadi  data  numerik.  Ini diperlukan  karena  algoritma  machine  learning bekerja  optimal  dengan  data  numerik.  Oleh karena  itu,  dalam  penelitian  ini,  data  teks diubah  menjadi  vektor  numerik  menggunakan pembobotan  kata  TF-IDF,  yang  merupakan salah satu metode  dalam pembobotan seperti Bag  of  Words,  N-gram,  Word2Vec,  dan lainnya  (Wati  et  al.,  2023).  Semakin  jarang istilah muncul dalam dokumen, semakin tinggi nilai IDF yang diberikan (Yulietha et al., 2017). Rumus TF:
(1)
IDF  dapat  dihitung  dengan  rumus  sebagai berikut:
IDF = log n/(df(t)) (2)
TF-IDF dapat dirumuskan sebagai berikut:
TF-IDF(ta, db) = TF(ta, db) * IDF(ta, db) (3)
D. Training Model
Pada training model terdapat beberapa tahap, diantaranya:
1. Pembagian Data
Tahap  ini  membagi  data  menjadi  80%  data training  dan  20%  data testing .  Data training digunakan  untuk  mengembangkan  model klasifikasi  Naïve  Bayes.  Hasil  klasifikasi  dari data training diterapkan  pada  data testing untuk  evaluasi  performa  model.  Pembagian 80:20 menghindari overfitting dan memastikan evaluasi yang akurat pada data belum terlihat.
Pada  model,  probabilitas  kata  dalam  kelas dihitung  tanpa  mempertimbangkan  fitur-fitur khusus dari contoh. Estimasi probabilitas priori dan  probabilitas  fitur  dilakukan  dengan menghitung jumlah kemunculan kelas dan fitur dalam  data  latih.  Model  ini  menghasilkan  8 model  untuk  klasifikasi  aspek  dan  sentimen pada aspek.
2. Model Aspek
Pada  tahap  ini,  dataset  dibagi  menjadi  data training  dan  data testing menggunakan
`train_test_split` dari library sklearn.
Kemudian,  data  training  disesuaikan  dengan Random Oversampler untuk menyeimbangkan kelas minoritas dan mayoritas. Tahap oversampling hanya  berlaku  pada  data training dan tidak digunakan pada data testing agar evaluasi model tetap realistis.
Oversampling pada data training
meningkatkan  kemampuan  model  dalam mengenali  kelas  minoritas.  Model  klasifikasi
Multinomial NB dilatih pada data training yang telah  mengalami oversampling ,  dan  evaluasi akurasi serta presisi dilakukan pada data yang sama.  Evaluasi  akhir  tetap  dilakukan  pada data  testing  yang  tidak  mengalami  perubahan untuk hasil yang objektif dan andal.
3. Model Sentimen Aspek
Pada  tahap  ini,  data  sentimen  aspek  diambil bersama  dengan  vektor  TF-IDF  dari  dataset dan  dimasukkan ke  objek  READ_DATA.  Data sentimen  dengan  nilai  -1  dihapus,  dan  data training  serta  data  testing  dibentuk  melalui fungsi  `train_test_split`  dari  library  sklearn. Model Multinomial Naive Bayes dilatih dengan data training dan  diuji  menggunakan  data testing.  Dalam  klasifikasi  sentimen  aspek  ini, tidak digunakan oversampling . Namun, oversampling bisa diterapkan untuk mengatasi ketidakseimbangan  kelas  dalam  dataset. Teknik
oversampling seperti Random Oversampling
atau
Synthetic Minority Oversampling  Technique (SMOTE)  dapat digunakan untuk mengatasi
ketidakseimbangan kelas tersebut.
4. Pelatihan
Pada  tahap  pelatihan  model,  dataset  dilabeli dan  dijalani  proses  preprocessing  untuk digunakan dalam metode Naïve Bayes . Model data  ini  disimpan  dalam  format pickle .  Saat pelatihan, sistem membaca tweet dan mengklasifikasikannya  ke  dalam  aspek  yang sesuai.  Jika  kata  tidak  cocok  dengan  kriteria suatu  aspek,  sistem  akan  mencari  kategori lain. Kata-kata yang tidak cocok akan dihapus otomatis. Fitur diekstraksi dari kata dan model data disimpan untuk penggunaan selanjutnya.
E.  Evaluasi Model Pada tahap evaluasi akhir penelitian, dilakukan  analisis  untuk  menentukan  apakah algoritma  yang  digunakan  merupakan  model klasifikasi  yang  baik  dengan  akurasi  tinggi dalam menganalisis sentimen ulasan terhadap
Kota  Tegal. Evaluasi ini  menggunakan confusion  matrix,  yang  merupakan  alat  untuk mengukur  kualitas  dari  proses  klasifikasi terhadap satu atau lebih kelas.
Gambar 2. Actual Class dan Predict Class
Dalam  confusion  matrix,  terdapat  4  nilai klasifikasi  yang  digunakan  untuk  menghitung akurasi, presisi, recall, dan f1-score:
1.  True  Positive  (TP):  Hasil  prediksi  positif yang benar.
2.  True  Negative  (TN):  Hasil  prediksi  negatif yang benar.
3.  False  Positive  (FP):  Hasil  prediksi  positif yang seharusnya negatif.
4.  False Negative (FN): Hasil prediksi negatif yang seharusnya positif.
Dengan  menggunakan  nilai-nilai  ini,  dapat dihitung  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1-score menggunakan persamaan yang sesuai.
(4)
(5)
(6)
(7)
Jumlah  data  yang  salah  positif  diperoleh  dari total nilai positif yang tidak benar positif dalam setiap kelas yang sesuai.
Tabel 1 . Daftar jurnal-jurnal bereputasi nasional di Fakultas Sains dan Teknologi Unida Gontor (Dihin, 2016).

## No  Nama Jurnal  Penerbit
1 Agrotech Prodi Agroteknologi 2 FIJ Prodi Teknik Informatika

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil
1.  Hasil Pengumpulan Data
Sampel  dari  pengumpulan  data  dapat  dilihat pada  Gambar  3  data  sampel  hasil  crawling berupa  file  csv  dan  selanjutnya  dilabeli berdasarkan aspek yang relevan dengan kata- kata kunci tertentu.
Gambar 3. Dataset
2.  Hasil Preprocessing
Hasil  dari  tahapan  preprocessing  masing- masing  dijelaskan  sebagai  berikut:  Tabel  2 menunjukan hasil proses casefolding, Tabel  3 menunjukan  hasil  proses  filtering,  Tabel  4
menunjukan  hasil  proses  tokenisasi,  Tabel  5 menunjukan hasil dari proses konversi slangword,  Tabel  6  menunjukan  hasil  dari proses stopword.
Tabel 2. Sampel data sebelum dan sesudah Casefolding.
Tabel 3. Sampel data sebelum dan sesudah Filtering
Tabel 4. Sampel data sebelum dan sesudah Tokenisasi
Tabel 5. Sampel data sebelum dan sesudah Stemming
Tabel 6. Sampel data sebelum dan sesudah Stopword
3.  Pembobotan TF-IDF
Pretraining menggunakan  metode  TF-IDF menghasilkan representasi vektor untuk setiap
kata.  Gambar  4  memperlihatkan  hasil  dari vektor TF-IDF yang diperoleh.
Gambar 4. TF-IDF
4.  Hasil Implementasi Model Proses
dimulai dengan melakukan pengambilan  data  real-time  melalui  Twitter. Data  tersebut  kemudian  mengalami  tahap preprocessing sebelum  diuji  menggunakan model  yang  telah  dibangun  sebelumnya. Setelah  pengujian,  hasilnya  akan  disimpan dalam database .  Gambar  5  menampilkan tampilan  data  hasil  setelah  melalui  tahap implementasi  model  dan  dimasukkan  ke dalam database.
Gambar 5. Implementasi Model
5.  Hasil Evaluasi Model Data  training  digunakan  untuk  melatih  model, sementara  data  testing  digunakan  untuk mengevaluasi  model  pada  data  yang  belum pernah dilihat sebelumnya. Pengujian melibatkan  perbandingan  hasil  prediksi  model dengan  nilai  sebenarnya  pada  data testing menggunakan metrik evaluasi seperti Akurasi, Presisi, Recall ,  atau  F1- Score .  Tabel  berikut menunjukkan hasil pengujian model
menggunakan  data  training  untuk  setiap aspek.
Tabel 7. Pengujian Model Aspek Training Aspek/Kategori Accuracy Wisata/Hiburan 96% Pendidikan 99% Fasilitas/Layanan Publik 94% Kuliner 95% Tabel 8. Pengujian Model Aspek Testing Aspek/Kategori Accuracy Wisata/Hiburan 86% Pendidikan 95% Fasilitas/Layanan Publik 74% Kuliner 79%
Pengujian  selanjutnya  yaitu  pengujian  pada model  Sentimen.  Dengan  hasil  akurasi  dari pengujian  data  training  pada  Tabel  9, sedangkan  hasil  pengujian  pada  data  testing pada Tabel 10.
Tabel 9. Hasil pengujian model sentimen
aspek training Aspek/Kategori Accuracy Wisata/Hiburan 99% Pendidikan 96% Fasilitas/Layanan Publik 100% Kuliner 99% Tabel 10. Hasil pengujian model sentimen aspek testing Aspek/Kategori Accuracy Wisata/Hiburan 91% Pendidikan 86% Fasilitas/Layanan Publik 82% Kuliner 98% Tabel 11. Hasil Pengujian Klasifikasi Aspek Aspek/Kategori Precision  Recall  F1- Score Wisata/Hiburan 94% 86% 89% Pendidikan 85% 74% 77% Fasilitas/Layanan Publik 97% 95% 96% Kuliner 93% 79% 83%
Tabel 12. Hasil Pengujian Sentimen Aspek/Kategori Precision  Recall  F1- Score Wisata/Hiburan 98% 98% 98% Pendidikan 87% 86% 86% Fasilitas/Layanan Publik 89% 82% 83% Kuliner 91% 91% 91%

## 3.2 Pembahasan
Akurasi pada pengujian data testing mengalami  penurunan  karena  faktor  seperti overfitting dan  kurangnya  variasi  dalam  data training .  Meskipun  demikian,  model  ini  masih menunjukkan  nilai  akurasi  yang  baik,  dengan rata-rata  di  atas  70%  untuk  pengujian  data testing dan  rata-rata  di  atas  90%  untuk pengujian data training .
Terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara nilai  akurasi, precision , recall ,  dan f1-score pada  setiap  aspek.  Perbedaan  tersebut muncul karena
akurasi
hanya mempertimbangkan  hasil  prediksi  yang  benar ( True  Positive dan True  Negative ).  Selain  itu, nilai recall lebih  tinggi  dari  pada precision , yang  menunjukkan  bahwa  model  lebih  baik dalam  mengidentifikasi  data  positif  daripada keseluruhan  data  yang  sebenarnya  positif, serta  lebih  berhati-hati  dalam  menghindari kesalahan
False Positive . Karena
ketidakseimbangan data, nilai precision rendah menunjukkan bahwa model sulit dalam memprediksi  data  yang  sebenarnya  positif. Sebagai akibatnya, model cenderung memprediksi  kelas  yang  memiliki  jumlah  data yang  lebih  banyak.  Karena  nilai precision dan recall yang rendah, hal ini mengakibatkan nilai f1-score yang rendah.

## IV. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  aplikasi yang  dikembangkan  dapat  mengklasifikasikan ulasan  masyarakat  Kota  Tegal  ke  dalam beberapa  aspek  dengan  tingkat  akurasi  pada
data training diatas  90%  dan  tingkat  akurasi pada  data testing diatas  75%  pada  setiap kategori.  Untuk  hasil  implementasi  model berupa data yang disimpan kedalam database terlihat peningkatan  yang signifikan pada data pada  tahun  2023  dalam  aktivitas  terkait sentimen, terutama pada bulan Juni dan Juli.

## DAFTAR PUSTAKA
Fikri,  M.  I.,  Sabrila,  T.  S.,  &  Azhar,  Y.  (2020). Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  dan Support  Vector  Machine  pada  Analisis Sentimen  Twitter. SMATIKA  Jurnal: STIKI Informatika Jurnal , 10 (2), 71 –76.
Fitri, V. A., Andreswari, R., & Hasibuan, M. A.
(2019).  Sentiment  Analysis  of  Social Media  Twitter  with  Case  of  Anti- Sentiment  Analysis  of  Social  Media Twitter  with  Case  of  Anti-  LGBT Campaign  in  Indonesia  using  Naïve Bayes , Decision Tree , LGBT Campaign in  Indonesia  using  Naïve  Bayes  , Decision  Tree  ,  and  R. Procedia Computer Science , 161 , 765 –772.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.1
81
Graham,  M.  W.,  Avery,  E.  J.,  &  Park,  S. (2015).  The  role  of  social  media  in  local government crisis communications. Public Relations Review , 1 –9. https://doi.org/10.1016/j.pubrev.2015.02.
001
Heranova,  O.  (2019).  Synthetic  Minority Oversampling Technique pada Averaged
One
Dependence  Estimators untuk Klasifikasi Credit
Scoring. JURNAL
RESTI (Rekayasa SIstem Dan Teknologi
Informasi) , 1 , 443 –450.
Kadhim,  A.  I.  (2018).  An  Evaluation  of Preprocessing Techniques for Text Classification. International  Journal  of Computer Science and Information Security (IJCSIS) , 16 (December), 22 –32.
Khaerani, T. R., & Sarai, M. V. (2020). Analisis Pengembangan  Electronic  Government di Kota Tegal . 8 , 79 –86.
Rahman, M. A., Budianto, H., & Setiawan, E. I.
(2019). Aspect Based Sentimen Analysis Opini  Publik  Pada  Instagram  dengan Convolutional Neural Network. Journal of Intelligent  System  and  Computation ,
1 (2),
50 –57.
https://doi.org/10.52985/insyst.v1i2.83
Somantri,  O.,  &  Dairoh.  (2019).  Analisis Sentimen  Penilaian  Tempat  Tujuan Wisata Kota Tegal Berbasis Text Mining.
Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika  (JEPIN) , 5 (2),  191 –196. https://doi.org/10.26418/jp.v5i2.32661
Sulistio,  H.  G.,  &  Handojo,  A.  (2022).  Aspect- Based  Sentiment  Analysis  pada  Ulasan E-  Commerce  dengan  Metode  Support Vector  Machine  untuk  Mendapatkan
Informasi
Sentimen dari Beberapa Aspek. Jurnal Infra .
Wati,  R.,  Ernawati,  S.,  &  Rachmi,  H.  (2023).
Pembobotan
TF-IDF
Menggunakan
Naïve Bayes pada Sentimen Masyarakat Mengenai  Isu  Kenaikan  BIPIH. Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA) , 13 (1),
84 –93.
https://doi.org/10.34010/jamika.v13i1.942
4
Yulietha,  I.  M.,  Faraby,  S.  Al,  &  Adiwijaya.
(2017). Klasifikasi Sentimen Review Film Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine  Sentiment  Classification  Of Movie Reviews. E-Proceeding of Engineering’ , 4 (3), 4740 –4750.
Yulita,  W.,  Nugroho,  E.  D.,  &  Algifari,  M.  H.
(2021).  Analisis  Sentimen  Terhadap Opini Masyarakat Tentang Vaksin Covid-
19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier. Jurnal  Data  Mining  Dan Sistem Informasi , 2 (2), 1. https://doi.org/10.33365/jdmsi.v2i2.1344
Yutika,  C.  H.,  Adiwijaya,  &  Faraby,  S.  Al.
(2021). Analisis Sentimen Berbasis
Aspek  pada  Review  Female  Daily Menggunakan  TF-IDF  dan  Naïve  Bayes.
Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , 5 (2), 422 –430. https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2845
Zhao, A., & Yu, Y. (2021). Knowledge-enabled
BERT for aspect-based sentiment analysis. Knowledge-Based Systems Journal , 227 . https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.107 220