## KOMPARASI METODE ALGORITMA KLASIFIKASI PADA ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR CYBERBULLYING DI INSTAGRAM
Deny Setiawan Wijaya 1) , Destriana Widyaningrum 2) 1,2 Fakultas Teknologi dan Desain, Universitas Bunda Mulia email: deny4570@gmail.com , des3ana@gmail.com

## Abstract
Cyberbullying is aggressive behavior through electronic media that has a serious psychological impact on victims, especially artists who are often the target of negative comments that can influence the behavior of other users on social media. This action is not only psychologically and mentally damaging, but is also a cyber crime that needs to be followed up. This research aims to identify and predict negative comments that lead to cyberbullying through text mining with classification and sentiment analysis methods. This study compares two classification methods: Naive Bayes and Decision Tree, to determine which method is more accurate. Data was taken from 1680 comments on Indonesian artists' Instagram accounts, from September 2023 to May 2024, and divided into 80% for training and 20% for testing, so that the results obtained were Naive  Bayes  showing  80.95%  accuracy,  80.95%  precision,  recall  87.46%,  and F1  score  84.02%,  while Decision  Tree  shows  accuracy  82.44%,  precision  81.68%,  recall  82.44%,  and  F1  score  81.86%.  The findings show that Decision Tree has higher accuracy in classifying cyberbullying comments than Naive Bayes.
Keywords: Naive Bayes, Decision Tree, Sentiment Analysis, Cyberbullying, Instagram

## 1. PENDAHULUAN
Media  sosial  merupakan  suatu  sarana online yang memungkinkan setiap penggunannya untuk  menampilkan  kehidupan  pribadinya, terlibat  dalam  interaksi,  bekerja  sama,  berbagi acara,  dan  berkomunikasi  dengan  orang  lain, sehingga membina hubungan sosial yang terjadi secara online [1]. Hadirnya sebuah media sosial membuat pengguna dapat membentuk ikatan dan memperluas jaringan sosial tanpa terhalang oleh batasan suatu jarak. Instagram adalah salah satu platform media sosial yang populer dan digemari saat  ini,  menduduki  peringkat  kedua  sebagai aplikasi  sosial  yang  paling  sering  diakses  oleh pengguna  sosial  media  di  Indonesia  dengan persentase 86,5% [2].
Namun, meskipun terlihat sangat menyenangkan, media sosial juga menjadi salah satu media bagi sebuah fenomena negatif seperti cyberbullying  yang  menjadi  salah  satu  khasus paling  sering  terjadi  di  sebuah  media  sosial. Fenomena  ini  sering  terjadi  di  kolom  komentar media  sosial,  di  mana  pelaku  cyberbullying menyalahgunakan  kebebasan  berpendapat untuk
menyerang  dan  merendahkan  korban  secara terus-menerus.  Korban  cyberbullying  dapat mengalami stres, ketakutan, malu, sedih, marah, dendam, dan merasa terancam [3].
Tindakan  ini,  selain  berdampak  pada kesejahteraan mental, juga merupakan kejahatan siber  yang  harus  diperhatikan.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menganalisis  pola  komentar yang  berkaitan  dengan  cyberbullying  melalui pendekatan sentiment menggunakan text mining.
Metode klasifikasi yang dipilih, berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya  yaitu ”Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap Paylater  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier” yang menghasilkan nilai akurasi pada metode  Naive  Bayes  sebesar  96%  [4],  dan “Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Faktor Penggunaan  PayPal  Menggunakan  Metode Decision Tree” yang menghasilkan nilai akurasi pada metode Decision Tree sebesar 90,69% [5]. mengilustrasikan  bagaimana  text  mining  dapat digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis  data  dari  media  sosial,  ulasan
pengguna,  atau  sumber-sumber  teks  lainnya dengan fokus pada analisis sentiment.
Analisis sentiment adalah proses evaluasi terhadap  pandangan,  penilaian,  dan  ekspresi emosi  terhadap  suatu  topik,  aktivitas  tertentu, layanan,  organisasi,  atau  individu,  baik  melalui ungkapan  lisan  maupun  tulisan  [6]. Tujuan analisis  sentimen  adalah  untuk  mengevaluasi apakah  suatu  teks  mengandung  opini  yang mendukung,  menentang,  atau  bersifat  netral terhadap subjek yang dibahas [7].
Maka  dari  itu,  untuk  melakukan  filter terhadap komentar guna mendeteksi kemungkinan  adanya  unsur  cyberbullying, dibuatlah sebuah sistem untuk menganalisis pola- pola  komentar  yang  tersebar  di  platform  media sosial Instagram. Penelitian ini menggunakan dua pendekatan metode klasifikasi text mining, yaitu Naive Bayes dan Decision Tree.
Tujuan utamanya adalah untuk mengidentifikasi  dan  menetapkan  metode  yang paling  akurat  dalam  memproses  dan memahami sentimen  serta  makna  di  balik  setiap  komentar yang  terungkap  di  media  sosial  Instagram. Dengan  demikian,  diharapkan  bahwa  sistem  ini tidak  hanya  mampu  mengidentifikasi  potensi kasus  cyberbullying  dengan  tepat,  tetapi  juga dapat  memberikan  pandangan  yang  lebih mendalam  tentang  dinamika  interaksi  sosial dalam  konteks  platform  tersebut,  mendukung upaya  untuk  menciptakan  lingkungan  sosial media yang lebih aman.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian ini, pendekatan  model Borg and Gall yang diterapkan adalah Research and  Development.  Research  adalah  aktivitas ilmiah  yang  dilakukan  sesuai  dengan  prosedur penelitian  yang  telah  ditetapkan,  sementara Development  merujuk  pada  usaha  untuk meningkatkan  baik  kuantitas  maupun  kualitas dari suatu aktivitas. Dalam konteks pengembangan  sistem  deteksi  cyberbullying untuk platform media sosial Instagram, pendekatan  ini  memungkinkan  peneliti  untuk mengidentifikasi  kebutuhan  yang  tepat  dan
merumuskan  solusi  yang  efektif  [8].  Tahapan penelitian disajikan, berikut ini :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  awal  penelitian  dilakukan dengan  mengumpulkan  data,  komentar  pada postingan  akun  Instagram artis  Indonesia  dalam rentang waktu september 2023 sampai mei 2024. Data  yang  diambil  diekstraksi  menggunakan IGCommentExporter,  kemudian  diimpor  ke dalam format CSV. Data disusun sebagai dataset untuk  keperluan  penelitian.  Text  mining  adalah proses  yang  dilakukan  untuk  melakukan klasifikasi  pada  data  teks,  sebagai  bagian  dari serangkaian  langkah  dalam  data  mining. Tujuannya  adalah  untuk  melakukan  identifikasi
pola menarik atau informasi krusial dari volume data teks yang besar [9].
1. Naive Bayes
Naive  Bayes  merupakan  salah  satu teknik klasifikasi terkemuka dalam pembelajaran mesin  yang  mengandalkan  Teorema  Bayes dengan  mengasumsikan  independensi  antar- variabel. Pendekatan ini menentukan probabilitas kelas  yang  paling  mungkin  berdasarkan  pada nilai  fitur  yang  diamati.  Meskipun  sederhana dalam  asumsinya,  metode  Naive  Bayes  dikenal efektif  dalam  berbagai  konteks,  termasuk klasifikasi  [10]. Naive  Bayes  adalah  algoritma yang  menggunakan  Teorema  Bayes,  melakukan proses  perhitungan  probabilitas  dan  statistik untuk  menyelesaikan  berbagai  kasus  yang  ada pada pembelajaran mesin [11].
Metode klasifikasi Naive Bayes menerapkan  Teorema  Bayes  dengan  asumsi bahwa  nilai-nilai  atribut  dalam  sebuah  data  set bersifat  bebas  secara  kondisional  terhadap  nilai output yang diberikan [12]. Asumsi yang sangat kuat  tentang  independensi  setiap  kondisi  atau kejadian menjadi ciri utama dari algoritma Naive Bayes. Salah satu kelebihan Naive Bayes adalah kemampuannya  untuk  menyesuaikan  proses klasifikasi data sesuai dengan sifat dan kebutuhan masing-masing [13].
2. Decision Tree
Decision Tree adalah representasi visual mirip  pohon.  Setiap  simpul  internal  menguji atribut,  cabang  menunjukkan  hasilnya,  dan simpul daun mewakili kelas atau distribusi kelas. Root  node  tidak  punya  cabang  masuk  tapi  bisa banyak cabang keluar. Simpul internal punya satu cabang  masuk  dan  beberapa  cabang  keluar, sementara simpul daun hanya punya satu cabang masuk [14]. Decision tree bisa digunakan untuk menganalisis  teks  dengan  cara  mengkonversi representasi  numerik,  yang  memungkinkan analisis  sentimen  berbasis  text  mining.  Untuk menentukan struktur dari decision tree, kita dapat menggunakan  rumus  untuk  menghitung  entropy dan information gain.
Membuat model Decision Tree dilakukan  dengan  memecah  data  menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil
berdasarkan atribut yang ada dalam data tersebut [15]. Algoritma Decision Tree memiliki keunggulan  berupa  fleksibilitas,  kemudahan dalam  interpretasi,  dan  kemampuan  yang  lebih baik  dalam  menangani  hubungan  non-linear. Sementara itu, Logistic Regression unggul dalam memprediksi masalah klasifikasi biner [16].

## 3. Confusion Metrix
Menggunakan  metode  confusion  matrix adalah  teknik  untuk  mengevaluasi  kinerja klasifikasi dengan membandingkan hasil sebenarnya  dan  hasil  prediksi  [17]. Confusion matrix  punya  ukuran  N  x  N,  di  mana  N  adalah jumlah  kelas  yang  ada  dalam  proses  klasifikasi [18]. Evaluasi dengan confusion matrix memberikan  matrik  akurasi,  presisi,  dan  recall sebagai  penunjuk  kinerja  klasifikasi. Rumus- rumus  yang  terkait  dengan  confusion  matrix adalah sebagai berikut [19]:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = TP + TN TP + TN + FP + FN 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = TP TP + FP

## 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = TP TP + FN

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  perancangan  sistem  analisis sentimen  cyberbullying  yang  telah  dibangun meliputi:

## 3.1 Preprocessing
Preprocessing  merupakan  salah  satu tahapan  untuk  mempersiapkan  data  agar  siap digunakan dalam pemodelan [20]. Ini melibatkan pembersihan  data,  normalisasi,  encoding  data kategorikal, serta penghapusan outliers. Preprocessing  yang  baik  meningkatkan  kualitas data,  sehingga  menghasilkan  model  yang  lebih akurat.  Berikut  ini  adalah  beberapa  tahapan preprocessing:
Tahapan Proses Case folding Mengganti semua huruf pada komentar menjadi huruf kecil diperlukan untuk konsistensi data yang sering tidak terstruktur dalam penggunaan huruf kapital. Data cleaning Penghapusan tag HTML, angka, simbol, dan tanda baca dari teks bertujuan mengurangi noise, sehingga data lebih bersih dan mudah diproses atau dianalisis. Tokenizing Proses tokenisasi membagi data menjadi kata atau karakter sesuai kebutuhan sistem, memudahkan analisis teks dengan mengidentifikasi dan memisahkan unit linguistik untuk pengolahan lebih lanjut. Word repair Proses word repair menangani singkatan, kesalahan ketik, dan kata tidak standar agar sesuai Kamus Besar Bahasa Indonesia, sehingga teks menjadi lebih jelas, baku, dan mudah dipahami. Stopword removal Proses eliminasi menghapus karakter, tanda baca, dan kata- kata umum seperti "yang", "dari", dan "ke" yang kurang relevan atau informatif dalam teks. Steaming Menghapus imbuhan, awalan, atau akhiran pada kata untuk mengubahnya ke bentuk dasar, meningkatkan efisiensi pengolahan dan pemahaman teks. Translate Menerjemahkan data ke dalam bahasa Inggris untuk memperoleh hasil optimal dalam tahap pelabelan. Labeling Proses labeling mengkategorikan data teks berdasarkan sentimen seperti positif, negatif, atau netral dalam analisis sentimen. Table 1. Tahapan Preprocessing

## 3.2 Naives Bayes
Gambar 2. Code Algoritma Naive Bayes
Kode tersebut merupakan implementasi pembuatan  dan  latihan  model  klasifikasi menggunakan  TF-IDF  Vectorizer  dan  Naive Bayes.  Awalnya,  `nb_model`  dibentuk  dengan menggabungkan TfidfVectorizer untuk mengubah  teks  menjadi  fitur  numerik  dan MultinomialNB  sebagai  algoritma  klasifikasi. Model  tersebut  dilatih  menggunakan  data  latih `X_train` dan `y_train`. Setelah pelatihan selesai, model  digunakan  untuk  memprediksi  label sentimen  dari  data  uji  `X_test`,  dan  hasil prediksinya disimpan dalam variabel `y_pred_nb`.

## 3.3 Decision Tree
Gambar 3. Code Decision Tree
Model  klasifikasi  dibuat  dengan  menggunakan pipeline yang menggabungkan TF-IDF Vectorizer  dan  Decision  Tree  Classifier.  Dilatih menggunakan  data  latih  X_train  dan  y_train, kemudian  digunakan  untuk  memprediksi  label sentimen  dari  data  uji  X_test  dengan  hasil prediksi disimpan dalam variabel y_pred_dt.

## 3.4 Evaluasi
Pengujian menggunakan Confusion Matrix  memverifikasi  hasil  klasifikasi  kedua metode  dengan  nilai  akurasi,  presisi, recall,  dan f1 score. Analisis ini memberikan gambaran yang jelas  tentang  performa  relatif  dan  membantu dalam  memilih  metode  yang  optimal  untuk kebutuhan  spesifik.  Berikut  adalah  Confusion Matrix setelah klasifikasi:
Table 2. Confusion Matrix Naive Bayes
Table 3. Confusion Matrix Decision Tree
Angka-angka  yang  terdapat  dalam  table 2  dan  3  confusion  matrix  berasal  dari perbandingan  antara  hasil  prediksi  model terhadap  label  aktual  dari  dataset  uji.  Setiap  sel dalam  matrix  mewakili  jumlah  data  yang termasuk  dalam  kategori  tertentu,  seperti  True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN). TP menunjukkan jumlah  data  yang  benar-benar  positif  dan diprediksi positif, TN menunjukkan jumlah data yang benar-benar negatif dan diprediksi negatif, sedangkan  FP  dan  FN  menunjukkan  kesalahan prediksi di mana model salah mengklasifikasikan data,  dari  angka-angka  ini  memungkinkan penghitungan  matrik  evaluasi  seperti  akurasi, presisi, recall, dan f1 score untuk menilai kinerja model klasifikasi seperti berikut ini:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = TP + TN TP + TN + FP + FN = 272 336 = 0,8095 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = TP TP + FP = 170 210 𝑥 186 + 102 126 𝑥 125 336 − 25 = 0,8095 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = TP TP + FN = 170 186 𝑥 186 + 102 125 𝑥 125 336 − 25 = 0,8746 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  =  2 Recall x Precision Recall + Precison =  2 0,8746 x 0,8095 0,8746 + 0,8095 = 0,8475 Akurasi Precision Recall F1 Score 80,95 80,95 87.46 84,02 Table 4. Hasil Evaluasi Naive Bayes 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = TP + TN TP + TN + FP + FN = 277 336 = 0,8244
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = TP TP + FP = 7 19 𝑥 25 + 171 203 𝑥 186 + 99 144 𝑥 125 336 = 81,68
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = TP TP + FN = 7 25 𝑥 25 + 171 186 𝑥 156 + 99 125 𝑥 125
336 = 82,44 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  =  2 Recall x Precision Recall + Precison =  2 0,8244 x 0,8168 0,8244 + 0,8168 = 0,8205 Akurasi Precision Recall F1 Score 82,44 81,68 82.44 81,86 Table 5. Hasil Evaluasi Decision Tree
Disajikan pada Tabel 4 dan Tabel 5 hasil evaluasi  angka  tepatnya  dari  penghitungan performa  diketahui  bahwa  algoritma  Naives Bayes  mendapatkan  akurasi  sebesar  80,95% sedangkan Decision Tree 82,44% berbeda 1,49%, dan  untuk  f1  score,  recall,  dan  precision algoritma  Decision  Tree  lebih  unggul  untuk  uji coba  sentimen  dibandingkan  algoritma  Naivey Bayes.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  menggunakan 1680  data  yang  dikumpulkan  dari  postingan beberapa akun artis Instagram di Indonesia,  dan dilakukan pembagian data latih sebesar 80% dan data  uji  sebesar  20%.  Algoritma  Naive  Bayes mencapai  akurasi  sebesar  80,95%,  presisi 80,95%,  recall  87,46%,  dan  f1-score  84,02%.
Sementara itu, algoritma Decision Tree mencatat akurasi  82,44%,  presisi  81,68%,  recall  82,44%, dan f1-score 81,86%. Evaluasi kinerja menggunakan  confusion  matrix  menunjukkan bahwa  kedua  algoritma  memiliki  akurasi  yang baik,  tetapi  metode  Decision  Tree  memberikan hasil  yang  sedikit  lebih  akurat  untuk  analisis sentimen text mining komentar Instagram. Hasil penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan pertimbangan  bagi  pengembangan  sistem  untuk melengkapi dengan sistem yang dapat melakukan filter pada  komentar  yang  mengandung  makna bullying atau  penelitian  lebih  lanjut  dalam menangani kasus cyberbullying di media sosial.

## 5. REFERENSI
[1] M. F. Naufal, T. Arifin, and H. Wirjawan,
“Analisis Perbandingan Tingkat Performa
Algoritma  SVM,  Random  Forest,  dan Naïve Bayes untuk Klasifikasi Cyberbullying  pada  Media  Sosial,” Jurasik  (Jurnal  Ris.  Sist.  … ,  vol.  8,  pp. 82–90, 2023, [Online]. Available:
http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.ph p/jurasik/article/view/544%0Ahttp://tuna sbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik/ar ticle/download/544/522 [2] We Are Social, “Digital 2023 Indonesia : Platfrom  Social  Media  yang  Sering Digunakan di Indonesia 2023,”
Wearesocial ,  p.  56,  2023,  [Online].
Available:
https://wearesocial.com/id/blog/2023/01/ digital-2023/
[3] E.  a.  Ruliyatin.,  “-Cyber,  Dampak  Pada, Bullying  Siswa,  Pribadi  Penanganannya, D  A  N  Era,  D  I  Covid-,  Pandemi Ruliyatin,  Endah  Psi,  S,” Bikotetik (Bimbingan  dan  Konseling  Teor.  dan Prakt. , pp. 1–5, 2021.
[4] Alfandi Safira and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Paylater Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” Zo. J. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 59–70, 2023, doi: 10.31849/zn.v5i1.12856. [5] Maharani and Fathoni, “Analisis Sentimen  Pengguna  Terhadap  Faktor Penggunaan PayPal Menggunakan
Metode  Decision  Tree,” J.  Ilm.  Teknol.
Inf. Asia , vol. 18, no. 1, pp. 71–83, 2024.
[6] A. Z. Amrullah, A. Sofyan Anas, and M. A. J. Hidayat, “Analisis Sentimen Movie Review  Menggunakan  Naive  Bayes Classifier  Dengan  Seleksi  Fitur  Chi Square,” Jurnal , vol. 2, no. 1, pp. 40–44, 2020, doi: 10.30812/bite.v2i1.804.
[7] F.  I.  Komputer,  U.  Dian,  and  N. Semarang,  “Metode  Recurrent  Neural Network ( Rnn ) Dengan Arsitektur Lstm Untuk  Analisis  Sentimen  Opini  Publik Terkait  Vaksin  Covid-19,” J.  Inform. Upgris , vol. 8, no. 1, pp. 44–48, 2022.
[8] D.  Widyaningrum,  “Perancangan  User Experience  Aplikasi  Website  Computer Assisted  Test  (CAT)  Menggunakan  Five Planes Framework,” J-Intech , vol. 11, no.
1,  pp.  177–187,  2023,  doi:  10.32664/j- intech.v11i1.888.
[9] P. W. Setyaningsih and A. Witanti, “Text Mining  Repository  Untuk  Tren  Tema Skripsi  2017-2020,” INTEK  J.  Inform. Dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  131– 137, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.umpwr.ac.id/index.php/inte
k/article/view/2144
[10] N. A. H, H. P, M. A. Yusuf, Frastio, and M  Ali  Akbar,  “Mengimplementasikan Metode Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat Waktu,” Innov. J. Soc. Sci. Res. , vol. 3, no.
2, pp. 9363–9372, 2023.
[11] A.  P.  Thenata,  “Text  Mining  Literature Review  on  Indonesian  Social  Media,” J.
Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 7, no. 2, p. 226, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i2.47975. [12] Raja  Rizki  Alanta  Nasution  and  Relita Buaton, “Penerapan Metode Naive Bayes dalam  Menentukan  Diagnosa  Kerusakan pada  Smartphone,” Indones.  J.  Educ. Comput.  Sci. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  24–33, 2024, doi: 10.60076/indotech.v2i1.383.
[13] A. Ernawati, A. O. Sari, S. N. Sofyan, M. Iqbal, and R. F. W. Wijaya, “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes dalam  Menganalisis  Sentimen  Review Pengguna Tokopedia pada Produk Kesehatan,” Bull. Inf. Technol. , vol. 4, no.
4, pp. 533–543, 2023, doi:
10.47065/bit.v4i4.1090.
[14] L.  Qadrini,  A.  Sepperwali,  and  A.  Aina, “Decision  Tree  Dan  Adaboost  Pada
Klasifikasi  Penerima  Program  Bantuan Sosial,” J. Inov. Penelit. , vol. 2, no. 7, pp. 1959–1966, 2021.
[15] R. N. Ramadhon, A. Ogi, A. P. Agung, R. Putra, S. S. Febrihartina, and U. Firdaus, “Implementasi  Algoritma  Decision  Tree untuk  Klasifikasi  Pelanggan  Aktif  atau Tidak  Aktif  pada  Data  Bank,” Karimah
Tauhid ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  1860–1874, 2024, doi: 10.30997/karimahtauhid.v3i2.11952.
[16] Y. A. Pratama, F. Budiman, S. Winarno, and  D.  Kurniawan,  “Analisis  Optimasi Algoritma Decision Tree, Logistic Regression dan SVM Menggunakan Soft
Voting,” J.  Media  Inform.  Budidarma , vol.  7,  no.  4,  pp.  1908–1919,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i4.6856.
[17] F.  M.  Fathoni,  C.  A.  Putra,  and  A.  L. Nurlaili,  “Klasifikasi  Penyakit  Daun
Anggur Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor  Berdasarkan  Gray  Level  Co- Occurrence Matrix,” Biner J. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 8–15, 2024, doi: 10.32699/biner.v3i1.6332.
[18] D. B. Rarasati, A. Pramana Thenata, and A.  S.  Arief,  “Analisis  Sentimen Masyarakat  Indonesia  Terhadap  Vaksin
Booster COVID-19,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 12, no. 4, pp. 274–
279, 2023.
[19] Euis  Saraswati,  Yuyun  Umaidah,  and
Apriade Voutama, “Penerapan Algoritma Artificial Neural Network untuk Klasifikasi Opini Publik Terhadap Covid-
19,” Gener. J. , vol. 5, no. 2, pp. 109–118,
2021, doi: 10.29407/gj.v5i2.16125.
[20] A.  Oktian  Permana  and  Sudin  Saepudin, “Perbandingan algoritma k-nearst neighbor  dan  naïve  bayes  pada  aplikasi shopee,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  25–32,  2023, doi: 10.37859/coscitech.v4i1.4474.