OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 2, N O . 1, PP .056-064, N OV 2019
HTTPS :// DOI . ORG /10.20895/ INISTA . V 2 I 1
Journal of Informatics, Information System, SoftwareEngineeringandApplications
KlasifikasiAnalisis Sentimen Pada Gambar Meme Politik Dengan Library Tesseract Dan Algoritme Support Vector Machine
Eko Sanjaya 1) , Agi Prasetiadi ,2) Wahyu Andi Saputra ,3)
1,2,3 ) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Industri dan Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Jl. D.IPanjaitan, No 128, Karangreja, Purwokerto Kidul, Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah
Accepted on 12-08-2019

## Abstract
Meme  merupakan penyebaran  informasi  dalam  bentuk  gambar.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh,  pengembangan meme mulai meningkat menjelang pemilu 2019. Informasi yang diperoleh dari meme politik beragam. Salah satunya memberikan dukungan untuk suatu partai atau tokoh politik atau digunakan untuk mengkritik / mencaci-maki partai politik  atau  tokoh.  Sehingga  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan  meme  berdasarkan  kelas Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menciptakan  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan  meme  politik  berdasarkan  kelas. Algoritma  yang  akan  digunakan  dalam  mengklasifikasikan  adalah  Support  vector  macine  (SVM)  dengan  ekstraksi fitur TF-IDF. Library yang akan digunakan dalam optical character recognition (OCR) adalah Tesseract. Berdasarkan hasil  pengujian  diketahui  bahwa  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  SVM  linier  lebih  baik  daripada  SVM  non-linear. Akurasi terbaik dalam SVM linear dengan kombinasi TF-IDF adalah 75.71%.
Kata Kunci: Analisis sentimen, Meme politik, Ocrtesseract, Support Vector Machine

## I. I NTRODUCTION
P erkembangan teknologi dan informasi yang sangat pesat, memudahkan masyarakat berkomunikasi dengan yang lainnya. Perkembangan teknologi informasi ini, tidak luput dari perkembangan internet yang terus  meningkat.  Adanya  internet,  setiap  manusia  memiliki  akses  untuk  dapat  mencari  dan  memberikan informasi  yang  dibutuhkan.  Dalam  penyebaran  informasi  di  social  media  mulai  beragam,  salah  satunya menyebarkan  informasi  dalam  bentuk  teks  gambar  yang  juga  disebut meme.  Istilah meme pertama  kali dipopulerkan  oleh  Richard  Dawkins  dalam  bukunya  The  Selfish  Gene(1976).  Menurut  pemahaman Dawkins, meme adalah  bentuk  dari  gen  kebudayaan  (ide,  gagasan,  pola  perilaku,  dan  sebagainya)  yang menyebar  melalui  proses  imitasi,  seperti  halnya  lagu,  jargon,  mode  pakaian, hingga  cara  membangun gedung[1].
Penyampain  informasi  menggunakan meme mulai  popular  dikalangan  masyarakat  dalam  belakangan ini.  Kepopuleran  tersebut  ditunjukan  dengan  adanya  website-website meme seperti  1cak.com  dan memecomic.id.  Dengan  adanya  website tersebut  masyarat  sering  menggunakan meme di  akun  sosial media. Meme dapat dikategorikan menjadi dua[2], pertama meme ringan seperti meme candaan, motivasi, dan  olahraga.  Sedangkan meme kedua  adalah meme yang  berat  seperti  membahas  pemerintahan  dan politik. Kelebihan meme dalam penyampain informasi adalah menambahkan daya tarik masyarakat dalam membaca  dan  dapat  mempermudah  dalam  menangkap  informasi.  Sekarang  ini meme berat  mulai  sering digunakan  oleh  pendukung  suatu  partai  politik  untuk  mendukung  suatu  partai  atau  tokoh  politik  yang didukung  ataupun  digunakan  untuk  mengkritik/  mencaci-makisuatu  partai  politik  lain  atau  tokoh  lain karena rasa ketidaksukaannya.
Klasifikasi Analisis Sentimen Pada Gambar Meme Politik Dengan Library Tesseract Dan Algoritme Support Vector Machine
Dalam penggalian data dapat menggunakan Text Mining. Dengan menggunakan Text Mining, peneliti mendapatkan  informasi  yang  berguna  dan  dapat  meningkatkan  pengetahuan  bagi  peneliti. Text  mining dapat  diterapkan  dalam  beberapa  bidang,  salah  satunya  adalah  Analisis  Sentimen.  Analisis  sentimen adalah bidang studi yang menganalisis pendapat seseorang, sentimen seseorang, evaluasi seseorang, sikap seseorang dan emosi seseorang ke dalam bahasa tertulis[3].
Text Mining juga dapat berfungsi sebagai klasifikasi, yang prosesnya untuk menemukan model untuk menggambarkan  class  atau  konsep  dari  suatu  data,  dan  juga  digunakan  untuk  mendiskripsikan  data penting  serta  dapat  menprediksi  data  pada  masa  depan.  Pada  penelitian  ini,  data  yang  akan  dianalisis adalah  data  berupa  text  yang  diambil  dari  gambar meme yang  didapatkan  dari  media  sosial,  khususnya meme mengenai politik.
Proses  klasifikasi meme dapat  dilakukan  dengan  menggunakan Library Tesseract  untuk  mengubah teks  gambar/meme menjadi  teks  digital  dan  algoritma Support  vector  machine (SVM)  digunakan  untuk mengklasifikasi  teks  menjadi  tigas  kelas  yaitu,  kelas meme positif,  kelas meme netral  dan  kelas  positif. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mendapatkan  nilai  akurasi  menggunakan LibraryTesseract danAlgoritmeSupport Vector Machine (SVM).

## II.R ESEARCH M ETHOD
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## A. Pengumpulan Dataset
Pada  tahap  ini  pengumpulan  dataset  didapatkan  dari  postingan  atau  komentar  di  social  media (Facebook,  instagram  dan  twitter).  Gambar  yang  diambil memiliki  ketentuan  seperti  gambar  minimal berkurang  320x320  pixel,  teks  mudah  dibaca  oleh  system,  background  dari  karakter  harus  kontras  atau tidak  memiliki  background.  Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  444  gambar meme dan diambil 31 sampel gambar meme secara random untuk dilakukan pengujian data baru.

## B. TextDetector
Textdetector adalah  menentukan  suatu  keberadaan  objek  (teks)  dan  ruang  lingkupnya  serta lokasi didalam sebuah gambar[4]. Tahapan text detector dalam penelitian ini menggunakan penelitian yang telah dilakukan  oleh  Zhou  Xinyu  dkk  yaitu  system EAST:  An  Enfficient  and  Accurate  Text  Detector[5]. Text detector  EAST memiliki  kelemahan  tidak  dapat  memotong  teks  secara  sempurna,  Sehingga  penulis memodifikasi system EAST agar dapat memotong teks dengan sempurna.
Preprocessing (gambar) TextDetector OCR Tesseract Preprocessing (teks)
Ekstrasi Fitur
Klasifikasi Pengujian . Model Mulai Selesai Dataset Gambar
Gambar 2. Text Detector

## Gambar 3. Hasil Memotong Text Detector

## C. Preprocessing (Gambar)
Preprocessing pada  gambar  menjadi  salah  satu  tahapan  terpenting  yang  bertujuan  untuk menghilangkan  noise  dan  menyederhanakan  gambar  agar  mudah  dikelola  saat  tahap  OCR  tesseract. Preprocessing pada gambar terdiri lima tahap, yaitu:
1. Grayscale: menyederhanakan gambar.
2. Blur: mengurangi noise dan mengurangi detail.
3. Threshold: mengatur jumlah derajat keabuan pada citra.
4. Erosion: mengikis  batas-batas  tepi  objek  dan  menghapus  semua  pixel  yang  dekat  dengan  batas. Sehingga erosion dapat menghilang/menghapus noise kecil.
5. Dilation: mempertebal font yang telah dikikis oleh tahap erosion dan dapat meningkat ukuran teks sehingga dapat mempermudah dalam pengenalan karakter.
Gambar 4. HasilPreprocessing Pada Gambar

## D. OCR Tesseract
OCR  tesseract  adalah  tahapan  mengekstrak  teks  didalam  gambar  menjadi  teks  digital  dengan menggunakan  library  tesseract  dengan  akurasi  tinggi.  Tesseract  dikembangkan sebagai  perangkat  lunak berpemilik  oleh  Hewlett  Packard  Labs.  Pada  tahun  2005,  itu  terbuka  bersumber  dari  HP  bekerja  sama dengan University of Nevada, Las Vegas. Sejak 2006 telah dikembangkan secara aktif oleh Google dan banyak kontributor  open source[6] .
Klasifikasi Analisis Sentimen Pada Gambar Meme Politik Dengan Library Tesseract Dan Algoritme Support Vector Machine

## Gambar 5. Hasil OCR Tesseract

## E. Preprocessing(Teks)
Preprocessing pada teks adalah tahapan memperbaiki teks hasil OCR tesseract yang belum sempurna dan  juga  berguna  untuk  mempersiapkan  data  teks  menjadi  lebih  struktur.  Tahapan preprocessing pada teks terdiri lima, yaitu:

## Gambar 6. Tahapan Preprocessing
1. CaseFolding:merubahkarater menjadi bentuk standard(uppercase atau lowercase).
2. Cleansing: menghapus karakter seperti symbol, tanda Tanya dan angka.
3. Correction: memperbaiki  ejaan  yang  tidak sesuai  dengan  KBBI  tapi  dapat  diperbaiki  dan menghapus  ejaan  yang  tidak  sesuai  dengan  KBBI  atau  benar-benar  tidak  dapat  diperbaiki  akan dihapus[7].
4. Filtering: membuang  kata  yang  tidak  memiliki  arti  atau  kata  yang  sering muncul  seperti  kata “dari”, “dan”, “yang” dan lain -lain.
5. Stemming: mengubah  kata  berimbuhan  menjadi  kata  dasar  sesuai  dengan  kamus  KBBI.  System kerja  dari  stemming  adalah  menghapus  awalan  kata(prefiks),  akhiran(sufliks)  dan  gabungan awalan dan akhiran(konflik)[8].
T ABEL I P REPROCESSING T EKS No Proses Hasil 1 Teksasli TERUNGKAP  Penuntut  Facebook  Sebesar  1  TrivunTernyata ORANG GILA 2 Casefolding terungkappenuntutfacebooksebesar 1 trivunternyata orang gila
3 Cleansing terungkappenuntutfacebooksebesartrivunternyata orang gila 4 Correction terungkappenuntutsebesartriliunternyata orang gila 5 Filtering terungkappenuntuttriliun orang gila 6 Stemming ungkaptuntuttriliun orang gila
CaseFolding Cleansing Correction Filtering Stemming Terdetekksi: TERUNGKAP Terdeteksi: Penuntut  Facebook Sebesar 1 Triyun Terdetekksi:Ternyata ORANG GILA
Klasifikasi Analisis Sentimen Pada Gambar Meme Politik Dengan Library Tesseract Dan Algoritme Support Vector Machine

## F. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  yang  digunakan  adalah  metode Term  Frequency  Term  Frequency  Inverse  Document Frequency (TF-IDF).  Metode  TF-IDF  adalah  metode  untuk  menghitung  bobot  setiap  kata  yang  paling umum  digunakan  pada  informasi  retrival[9]. Metode  TF-IDF  merupakan  perhitungan Term  frequency (TF) dengan Inverse Document Frequency (IDF) pada tiap term disetiap dokumen dalm korpus. Berikut merupakan rumus dari persamaan TF-IDF.
= × (1)
Invers document frequency (IDF) menunjukkanketersediaansebuah kata (term) dalamseluruhdokumen. Semakinsedikitdokumenmengandung term makasemakinbesarnilai IDF.
= log( ) (2)
Dimana:
D adalah total dokumen dfadalahbanyakdokumen yang mengandung term TF adalahjumlahataufrekuensikemunculan term tdalamdokumend W adalahbobotdokumenke-dterhadap kata term ke-t

## G. Klasifikasi
Tahapan klasifikasi menggunakan algoritmesupportvectormachine. Algoritma support vector machine dibagi menjadi dua yaitu support vector machineliniear dan  supportvectornon-linear.

## 1) Support VectorMachine
Support  vector  machine adalah  suatu  teknik  untuk prediksi,  baik  dalam  kasus  klasifikasi  maupun regresi.  Algoritma  ini  masuk  kelas supervised  learning dimana  dalam  implementasinya  perlu  adanya tahap  training  menggunakan sequential  training kemudian  disusul  tahap testing[10].Konsep support vector  machine (SVM)  adalah  membentuk hyperplane terbaik  yang  berfungsi  untuk  memisahkan  dua kelas atau lebih. Hyperplane merupakan garis atau bidang datar yang memiliki tujuan untuk memisahkan dua kelas data.
Hyperplane ⃗. ⃗ + = 0 (3)
Data kelas negative dan kelas positif dapat dirumuskan sebagai berikut:
Kelas negatif ⃗. ⃗ + ≤ −1 (4) Kelas positif ⃗. ⃗ + ≥ +1 (5)
Persamaan Support vector machine sebagai berikut:
( ) = . + (6)
Atau
( ) = ∑ ∝ ( , ) + (7)
Dimana:
w adalah Parameter Hyperplane yang dicari x adalah nilai masukan atribut b adalah nilai bias
Klasifikasi Analisis Sentimen Pada Gambar Meme Politik Dengan Library Tesseract Dan Algoritme Support Vector Machine
Gambar 6. (A) Gambar HyperplaneYang MungkinDan (B) Gambar HyperplaneDengan Margin Terbaik

## 2) Support Vector MachineNon-linear&Kernel Trick
Pada  dasarnya  masalah  di  dunia  nyata  (real  world  problem)  jarang  bersifat linear separable  dan umumnya masalah bersifat non-linear. SVM dimodifikasi dengan memasukan fungsi kernel. Dalam SVM non-linear,  pertama  data  (x)  akan  naikan  ruang  vector  menjadi  berdimensi  lebih  tinggi  dengan  fungsi ɸ(x) [11].
ɸ , = ɸ( ) ∙ ɸ (6)
Gambar 7. Fungsi ɸ(X) Memetakan Data Ke Ruang Vector Yang Berdimensi Lebih Tinggi

## 3) Pengujian
Pengujian  dilakukan  dua  tahap yaitu  pengujian  pada  model  dan  pengujian  pada  sampel  baru. Pengujian model menggunakan K-Fold Cross Validation dan pengujian pada sampel baru menggunakan Confusionmatrix.K-Fold  Cross  Validation adalah  teknik  validasi  dengan  membagi  data  secara  acak kedalam K bagian dan masing-masing akan dilakukan proses klasifikasi[12].

## Gambar 8. K-Fold Cross Vallidation
Confusion  matrix merupakan  sebuah  metode  yang  biasa  digunakan  untuk  melakukan  pengukuran  pada suatu classifier dalam melakukan prediksi dari kelas yang berbeda[13].
Klasifikasi Analisis Sentimen Pada Gambar Meme Politik Dengan Library Tesseract Dan Algoritme Support Vector Machine
T ABEL II
C ONFUSION M ATRIX (3X3) Confusion Matrix NilaiPrediksi A B C NilaiSebenar nya A AA AB AC B BA BB BC C CA CB CC Akurasi = × 100% (11) Presisi = × 100% (12) Recall = × 100% (13) III. R ESULTS A ND D ISCUSSION
Hasil penelitian didapatkan dari pengujian akurasi OCR Tesseract, pengujian model SVM linear dan non-linear, dan pengujian pada data gambar meme baru.

## A. Pengujian Model SVM Linear Dan Non-Linear
Setelah model selesai dibuat, tahap selanjutnya dilakukan pengujian pada model SVM menggunakan metode K-Fold Cross Validation.
T ABEL III H ASIL K-F OLD V ALIDATION No SVM Linear RBF Polynomial Sigmoid 1 80.95% 69.05% 69.05% 69.05% 2 76.19% 69.05% 69.05% 69.05% 3 83.33% 78.57% 78.57% 78.57% 4 76.19% 73.81% 73.81% 73.81% 5 73.81% 73.81% 73.81% 73.81% 6 71.43% 71.43% 71.43% 71.43% 7 66.67% 66.67% 66.67% 66.67% 8 71.43% 66.67% 66.67% 66.67% 9 78.57% 71.43% 71.43% 71.43% 10 80.95% 71.43% 71.43% 71.43% Mean 75.95% 71.19% 71.19% 71.19%
Pengujian  akurasi  model  corpus  dilakukan  beberapa  kategori  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan model  corpus  dengan  akurasi  terbaik.  Model  corpus  terbaik  akan  digunakan  untuk  melakukan  prediksi pada data uji baru. Berdasarkan Tabel diatas bahwa model SVM Linear menggunakan ekstrasi fitur TF- IDF memiliki akurasi terbaik.

## B. Pengujian Pada Data Gambar Meme Baru
Setelah  didapatkan  model  dengan  akurasi  terbaik,  selanjutnya  mengimplementasikan  model  untuk menguji  gambar meme baru. Meme yang  akan  diujikan  sebanyak  31  gambar  berdasarkan Control  Limit Theorm. Metode yang digunakan dalam pengujian gambar meme baru adalah Confusion Matrix.
Klasifikasi Analisis Sentimen Pada Gambar Meme Politik Dengan Library Tesseract Dan Algoritme Support Vector Machine
T ABEL IV H ASIL P ENGUJIAN M ODEL P ADA G AMBAR M EME B ARU Confusion Matrix NilaiPrediksi Negatif Netral Positif NilaiSebenar nya Negatif 17 1 1 Netral 2 2 1 Positif 4 1 2 T ABEL V H ASIL P ENGUJIAN M ODEL P ADA G AMBAR M EME B ARU Klasifikasi Support Vector Machine Precision Recall Negatif 74.00% 89.00% Netral 50.00% 40.00% Positif 50.00% 29.00% T ABEL VI
H ASIL A KURASI M ODEL P ADA G AMBAR M EME B ARU Algoritma Ekstraksi Fitur Akurasi SVM Liniear TF-IDF 67.74%
Meme politik  dapat  dikategorikan  kelas  positif,  jika  teks  didalam meme politik  memiliki  atribut dengan nilai bobot term yang sesuai dengan nilai bobot term di data training dan meme politik memasuki ke ruang kelas positif maka hasil meme politik tersebut akan diprediksi sebagai kelas positif. Hal itu juga berlaku pada kelas yang lain.
Suatu meme politik  yang  diprediksi  tidak  sesuai  dengan  kelas  sebenarnya.  Hal  ini  dikarenakan terdapat  beberapa  faktor  yaitu,  Pertama  hasil  dari  OCR  Tesseract  tidak  sesuai  dengan  teks  di  dalam gambar meme sehingga  dalam  pembobotan  term  tidak  memiliki  nilai  bobot  sebenarnya.  Kedua  terdapat kata  baru  yang  belum  ada  di  data  training  dan  tidak  memiliki  nilai bobot  term  dan  tidak  memiliki  nilai atribut  yang  sesuai,  sehingga meme politik  tersebut  dapat  dekat  dengan  kelas  yang  lain  dan  juga meme politik tersebut dapat melewati Hyperplane yang dimana dapat memasuki kelas lain.

## IV. C ONCLUSION
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan bahwa SVM dengan kernel Linear memiliki akurasi 75.95%,  sedangkan  SVM Non-Linear(dengan  kernel  RBF, Polynomial dan Sigmoid)  memiliki  akurasi 71.19%. Berdasarkan hasil akurasi setiap kernel dapat disimpulkan bahwa SVM Linear memiliki akurasi lebih baik daripada SVM Non-Linear dalam melakukan pengklasifikasi meme politik. Berdasarkan hasil pengujian data baru memememiliki akurasi rendah yaitu 67.74%. Hal ini terjadi dikarenakan jumlah data training negatif lebih banyak daripada data training yang lain. Jadi atribut pada data baru lebih condong ke kelas negatif.
Penelitian  selanjutnya,  diharapakan  menggunakan  metode  lain  dalam optical  character  recognition (OCR),  menambahkan fitur  object  detector  yang  lain  seperti  face  detector, Menggunakan  ekstraksi  fitur lain  seperti  convert  negation  atau  unigram dan menggunakan  algoritma  klasifikasi  lain  seperti  naïve bayes, decisiontree,  K-NN atau neuralnetwork.
Klasifikasi Analisis Sentimen Pada Gambar Meme Politik Dengan Library Tesseract Dan Algoritme Support Vector Machine
A CKNOWLEDGEMENT
TerimakasihkepadaAgiPrasetiadi, S.T., M.Engdan Wahyu Andi Saputra,
S.Pd.,M.Engselakudosenpembimbing yang senantiasadalammembimbinglaporanjurnal.
R EFERENCES
[1] R. Dawkins, “The Selfish Gene,” Oxford Univ. Press, 1976.
[2] F. Haisar, “Klasifikasi Analisis Sentimen Meme Dengan Metode Optical Character Recognition ( OCR ) dan Algoritma Naive Bayes,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 8, 2018.
[3] S. Fanissa, M. A. Fauzi, and S. Adinugroho, “Analisis Sentimen Pariwisata di Kota Malang Menggunakan Metode Na ive Bayes dan Seleksi Fitur Query Expansion Ranking,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 8, pp. 2766 – 2770, 2018.
[4] F. Jallad, “Object Detection Using Image Processing,” Moscow Inst. Phys. Technol. Dep. Radio Eng. Cybern., vol. 1, no. 1, pp. 1 – 6, 2016.
[5] X. Zhou, C. Yao, H. Wen, Y. Wang, S. Zhou, W. He, and J. Liang, “EAST : An Efficient and Accurate Scene Text Detector,” Comput. Vis. Found., vol. 1, no. 1, pp. 1 – 10, 2015.
[6] V. S. CHANDEL, “Deep Learning based Text Recognition (OCR) using Tesseract and OpenCV,” 2018. [Online]. Available: https://www.learnopencv.com/deep-learning-based-text-recognition-ocr-using-tesseract-and-opencv/. [Accessed: 28-Dec- 2018].
[7] H. Sujaini and R. D. Nyoto, “Analisis Perbadingan Metode spelling Corrector Peter Norvig dan Spelling Checker BK-Trees pada kata berbahasa indonesia,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 1 – 5, 2016.
[8] L. Agusta, “Perbadingan Algoritma Stemming Poter dengan Algoritma Nazief -Adriani untuk Stemming Dokumen Teks
Bahasa Ind onesia,” in Konferensi Nasional Sistem dan Informatika, 2009, pp. 196 – 201.
[9] M. Fitri, “perancangan Sistem Temu balik informasi dengan Metode Pembobotan Kombinasi TF -IDF untuk pencarian
Dokumen berbahasa indonesia,” Teknol. Inf. dan Komun., vol. 1, no. 1, pp. 1 – 6, 2018.
[10] R. S. Perdana and M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen Tingkat Kepuasan Pengguna Penyedia Layanan Telekomunikasi Seluler Indonesia Pada Twitter Dengan Metode Support vector machine dan Lexicon Based Features,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 12, pp. 1725 – 1732, 2017.
[11] S. R. Kurniasari, “Implementasi SVM dan Asosiasi untuk Sentiment Analysis Data Ulasan The Phoenix Hotel Yogyakarta pada Situs Tripadvisor,” 2018.
[12] S. E. Lidya, Syahfitri Kartika, Opim Salim Sitompul, “SENTIMENT ANALYSIS PADA TEKS BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE ( SVM ),” Teknol. Inf. dan Komun., vol. 2015, no. Sentika, pp. 1 – 8, 2015.
[13] M. F. Fibrianda and A. Bhawiyuga, “Analisis Perbandingan Akurasi Deteksi Serangan Pada Jaringan Komputer Dengan Metode Naïve Bayes Dan Support vector machine ( SVM ),” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 9, pp. 3112 – 3123, 2018.