Vol.  17,  No. 2, June 2024,  pp. 167~178 eISSN:  2502-339X,  pISSN:  1979-276X, DOI: 10.30998/fa ktore xacta.v17i2.22342  167

## Komparasi  Pengaruh  Model Klasifikasi  Naive Bayes dan Support  Vector Machine  pada Analisis  Data Sentimen di Bidang Pendidikan
Riri Fajriah 1 ,  Denni  Kurniawan 2 1,2 Program Studi M agister Ilmu Komputer Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Indonesia
1 2211600941@student.budiluhur.ac.id, 2 denni.kurniawan@budiluhur.ac.id
Article Info ABSTRACT

## Article history:
Received Feb 9,  2024 Revised May 15,  2024
Accepted May 20,  2024
Some  of  the  problems  that  often  occur  in  the  application  of  text  mining processing are related to data pre-processing, feature selection, classification models, class imbalance, language dynamics, evaluation, and validation. The application  of  supervised  machine  learning  techniques  to  classification models  such  as  Naive  Bayes  and  Support  Vector  Machines  in  sentiment analysis requires special attention to ensure accurate and reliable results. The purpose of this study is to evaluate how the Naive Bayes and Support Vector Machine  classification  models affect  sentiment analysis, based on the results of several studies using these classification  models in the  field  of education. The  method  in  this  study  is  a  literature  review  with  a  search  for research literature, inclusion and exclusion criteria, screening and selection process of research  results,  and  assessment  of  research  results  that  have  been  done before.  The results of the  literature  review in this study  show that  the Naive Bayes  and Support  Vector  Machine  classification  models  can provide good accuracy values in sentiment analysis research, but combining the two models with  an  ensemble  approach  further  improves  accuracy.  As  for  sentiment analysis  research,  there  are  several  important  factors  that  need  to  be considered,  such  as  research  contributions,  data  mining  implementation methods,  influencing  parameters,  data  selection  and  extraction  processes, data evaluation  mechanisms, and the  risk of failure.  All  of these  factors are expected to be considered as a conceptual framework that will support success in sentiment analysis research for future research in the field  of education.
Keywords:

## Analisis Sentimen
Naive Bayes Support Vector Machine Komparasi Bidang Pendidikan
Copyright © 2024 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.

## Corresponding Author:
Riri  Fajriah, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jl.  Ciledug Raya, RT.10/RW.2,  Petukangan Utara,  Pesanggrahan, Jakarta Selatan, 12260 Email:  2211600941@student.budiluhur.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Analisis  sentimen  adalah  proses  menganalisis  teks  atau  data  untuk  menentukan  sentimen  atau perasaan yang terkandung di dalamnya. Analisis sentimen biasanya digunakan dalam pengolahan bahasa alami atau yang dikenal dengan Natural Language Processing untuk menentukan apakah sebuah teks menunjukkan perasaan positif, negatif, atau netral tentang subjek tertentu. Dalam  penelitian terkait  dengan analisa  sentimen metode  pengolahan data yang tepat dilakukan  dengan menggunakan model supervised klasifikasi  [1].  Salah satu jenis model  dalam data mining yang digunakan untuk memprediksi  kelas atau label  instance berdasarkan atributnya. Dalam  analisis  sentimen  yang telah  disebutkan sebelumnya,  model supervised klasifikasi  dapat
168
digunakan  untuk  memprediksi  sentimen  (positif,  negatif,  atau  netral)  dari  teks  berdasarkan  atribut  yang diekstrak dari teks.
Pemanfaatan  analisis sentimen  umumnya  dilakukan  pada bidang pemasaran. Hal  ini  terkait  dengan kebutuhan perusahaan untuk mengevaluasi  sentimen   masyarakat  atau pelanggan terkait  dengan produk  dan layanan yang diberikan.  Pada bidang pemasaran  sumber  data analisis sentimen  dapat diambil  dari platform social  media seperti twitter .  Akan  tetapi  pada  penelitian  yang  berbeda  metode  analisis  sentimen  juga diimplementasikan  di  bidang  pendidikan.  Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  umumnya  adalah menggunakan survey dari  pihak-pihak  yang memiliki  keterlibatan  dalam  proses pengajaran seperti pengajar dan siswa [2].  Tujuan penelitian adalah tolak  ukur keberhasilan proses pengajaran berdasarkan hasil evaluasi data sentimen siswa agar meningkatkan  serta memperbaiki  kualitas dan kepuasaan pengajaran di masa depan.
Dengan pemahaman  bahwa analisis  sentimen  memberikan  kontribusi  pada proses evaluasi kinerja operasional suatu bisnis di berbagai bidang seperti pemasaran dan pendidikan, maka upaya penelitian terkait dengan  topik  analisis  sentimen  perlu  pengkajian  dari  perspektif  metode  pada data  mining yang  dapat diimplementasikan. Data mining adalah proses yang mengekstraksi pola atau informasi  berguna dari kumpulan data  yang  besar,  kompleks,  dan  seringkali  tidak  terstruktur.  Tujuan  utama  dari  proses ini  adalah  untuk menemukan  informasi  atau pengetahuan yang tersembunyi atau berharga dari  kumpulan  data tersebut, yang kemudian  dapat digunakan  untuk  membuat  keputusan yang lebih  baik,  memecahkan  masalah  bisnis,  atau memprediksi  hasil di masa depan [3].  Metodologi yang dapat menjadi  panduan dalam  mengimplementasika n data mining  adalah menggunakan  metode  CRISP-DM  ( Cross-Industry  Standard Process for  Data Mining ). Tahapan-tahapan  penting  dalam  penelitian data  mining terdiri  dari  beberapa  proses  yaitu  : Business Understanding , Data Understanding , Data Preparation , Modelling , Evaluation dan Deployment [4]. Salah  satu proses yang dilakukan  dalam  implementasi  metode  CRISP-DM  adalah Modelling . Pada proses  ini  dilakukan  pemilihan  teknik  pemodelan  untuk  menentukan  analisa  data  mining  yang  sesuai berdasarkan  tujuan  bisnis  dan  masalah  yang ingin  diselesaikan  [5].  Pada  tujuan  bisnis menganalisis  data sentimen  diperlukan  pendekatan  model  klasifikasi.  Hal  ini  dikarenakan  teknik  machine  learning  akan mengklasifikasi  narasi  text  dari  suatu opini  bermuatan  sentimen  dengan pelabelan  positif,  n egatif  maupun netral dan tingkat akurasi akan dipengaruhi dari hasil probabilitas kemunculan labelling data dengan klasifikas i yang  sama.  Salah  satu model  klasifikasi  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  data  sentimen  adalah menggunakan model  algoritma Naive Bayes [6].  Algoritma Naive Bayes adalah pengklasifikasi  probabilitas sederhana yang menghitung sekumpulan  probabilitas dengan menghitung frekuensi  dan kombinasi  nilai  dari kumpulan  data  yang diberikan.  Algoritma  ini  menggunakan  teorema Bayes dan menganggap  bahwa  nila i variabel  kelas  diperhitungkan  untuk  semua  variabel  independen.  Dalam  skema  penelitian artificial neural network didapatkan hasil bahwa hasil kinerja  algoritma Naive Bayes bergantung pada pengukuran akurasi dari hasil klasifikasi  data yang dianalisa  [7].  Pada beberapa hasil penelitian  implementasi  Naive  Bayes memilik i kelemahan  dimana tingkat akurasi model Naive Bayes Classifier tidak terlalu baik apabila dibandingkan model klasifikasi  lainnya, namun salah satu strategi untuk mengatasi hal ini adalah dengan menggunakan pendekatan ensemble yaitu dimana  menggabungkan Naive Bayes Classifier dengan metode Support Vector Machine dan dalam  penelitian  yang  sudah  dilakukan  terjadi  peningkatan  nilai  akurasi  dengan  penggabungan  model algoritma Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machine pada evaluasi data analisis sentimen [8]. SVM  ( Support Vector Machine ) merupakan  salah satu metode machine learning untuk classification . SVM  memanfaatkan k ernel function yaitu : linear k ernel , polynomial k ernel , radial basis function k ernel dan sigmoid k ernel atau hyperbolic tangen k ernel . Implementasi SVM  diberbagai bidang yaitu : text and hypertext classification , image  classification , recognizing  handwritten  characters , biological  science ,  protein classification dan lain sebagainya. Dikarenakan  pemanfaatannya tersebut maka SVM  menjadi salah satu model algoritma  yang tepat untuk menganalisis  data sentimen  berbasis text . Tujuan objektif  algoritma  SVM  adalah menemukan  optimal hyperlane atau  fungsi  pemisah  yang  memisahkan  dua  buah class ,  dengan  cara memaksimalkan  margin  antar  dua class .  Margin  adalah  jarak  antara hyperlane dengan input vector data terdekat. Input vectors data yang bersentuhan dengan boundary disebut support vectors . Kemampuan ini yang memberikan  kontribusi  bahwan  SVM  cocok  digunakan untuk  teknik ensemble untuk  memperbaiki  kinerja model  klasifikasi  lainnya  seperti Naive Bayes karena   SVM  akan  membantu  memaksimalkan margin antar class pada  data analisis  sentimen serta  mengklasifikasikan  secara  akurat  [9].  Dalam  sebuah  penelitian menggunakan  SVM  ( Support Vector  Machine )  dan Naive  Bayes untuk  melakukan analisis sentimen pada dataset ulasan produk, diketahui bahwa model SVM  adalah model  pembelajaran terawasi yang dapat mencapai hasil yang baik  dalam  kategorisasi teks, sementara model Naive Bayes adalah model  klasifikasi  probabilistik sederhana berdasarkan teorema Bayes dengan asumsi "naif" yang kuat. Menurut penelitian ini, SVM  digunakan untuk menemukan  batas terbaik yang memisahkan antara sampel pelatihan positif dan negatif, sementa ra Naive Bayes digunakan  untuk  mengklasifikasikan  ulasan berdasarkan  probabilitas  kemunculan  kata -kata  tertentu dalam  ulasan tersebut. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  SVM  cenderung memberikan  hasil  yang lebih akurat daripada Naive Bayes dalam  klasifikasi  dokumen. Namun, meskipun SVM  dapat memberikan  hasil yang
169 lebih  baik  dalam  beberapa  kasus, Naive  Bayes juga  dapat  memberikan  hasil  yang  baik,  terutama  varian Bernoulli . Dalam  konteks analisis  sentimen,  kedua  varian Naive Bayes ( Multinomial dan Bernoulli ) dapat mencapai  hasil yang baik,  meskipun  SVM  cenderung lebih  akurat daripada Naive Bayes ketika  dibandingkan dengan Random Forest [10]. Tujuan literature review yang dilakukan  pada penelitian ini  adalah didasarkan pada proses evaluasi mengenai  faktor-faktor Research GAP  pada  beberapa  penelitian  terkait  dengan  analisa  sentimen  dan implementasi  model klasifikasi Naive Bayes dan Support Vector Machine . Selain itu, berdasarkan hasil analisa dari literature  review tersebut  diharapkan  dapat  memberikan  pemahaman  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi  analisa  sentimen  dengan menggunakan  model  klasifikasi Naive  Bayes dan Support Vector Machine .  Penelitian  ini  juga  diharapkan  memberikan  kontribusi  dengan   menghasilkan  suatu Konseptual Framework yang bertujuan untuk menyediakan panduan terstruktur dan sistematis untuk memahami  hubungan antara  berbagai  elemen  yang  terlibat  dalam  penelitian   mengenai  sentimen  analisis  khususnya di  bidang pendidikan.  Hasil  Konseptual Framework pada  penelitian  ini  tidak  hanya  membantu  mengorganisir  dan mensintesis informasi  dari literature review yang telah dilakukan,  tetapi juga  memberikan  dasar yang kuat untuk evaluasi lebih lanjut dan pengembangan penelitian di masa  mendatang mengenai  analisis sentimen.
Selain  itu, domain  goal pada  penelitian  ini  bertujuan  memberikan  wawasan  bagi  penelitian selanjutnya mengenai faktor-faktor  penting yang perlu diperhatikan pada penelitian analisis sentimen di bidang Pendidikan seperti apa kontribusi penelitian,  bagaimana proses implementasi  metode data mining  pada proses penelitian  analisis  sentimen,  faktor-faktor  yang mempengaruhi  keberhasilan  penelitian,  tahap evaluasi hasil analisa data sentimen serta pertimbangan resiko  kegagalan yang dapat menghambat  proses penelitian analisa data sentimen di bidang pendidikan.

## 2. METODE
Metode penelitian  yang dilakukan  pada analisa paper review pada penelitian  ini  dilakukan  melalu i beberapa proses dengan tahapan sebagai berikut :
Memilih dan Menganalisa Literature Review Identifikasi Persyaratan Jurnal Dalam Literature Review  Keterkaitan penelitian analisis sentimen  Implementasi model klasifikasi pada analisis sentimen
 Konteks penelitian text mining atau analisis sentimen dengan penggunaan model
Naive Bayes dan SVM  Jurnal bereputasi
 Penelitian 5 tahun terakhir Pencarian jurnal penelitian terdahulu pada Google Scholar Menganalisis Hasil Penelitian
Secara Descriptive
Evaluasi paradigma yang berlaku terkait pemanfaatan
analisis sentimen Identifikasi Research Question Identifikasi Research GAP Pada Penelitian analisis sentimen, dan implementasi model Naive Bayes dan SVM Analisis Terkait Research Question dan Tantangan Dalam Implementasi Analisis Sentimen di Industri Pendidikan Pengkategorian parameter yang mempengaruhi implementasi penerapan data mining pada analisis sentimen Pengembangan Konseptual Framework Sebagai Solusi
Pada Penelitian Selanjutnya
Kesimpulan dan Saran
Gambar  1.  Kerangka Penelitian
Berdasarkan informasi  pada Gambar  1 tersebut diatas maka  proses penelitian yang dilakukan  melalu i beberapa tahapan sebagai berikut :
170

## 1. Evaluasi  paradigma  yang  berlaku saat  ini terkait pemanfaatan  analisis sentimen
Berdasarkan beberapa penelitian dapat dipahami  manfaat dari analisis sentimen adalah terkait dengan :
Tabel 1. Pemanfaatan Analisis Sentimen
Sumber  : [11] Manfaat Analisis Sentimen Ke te rangan Memahami Opini dan Minat Pengguna Analisis sentimen dapat membantu dalam memahami pemikiran, minat, dan opini pengguna Twitter terhadap berbagai topik atau peristiwa. Hal ini dapat memberikan wawasan berharga bagi peneliti dan aplikasi yang memerlukan pemahaman mengenai pandangan masyarakat terhadap suatu topik tertentu. Penerapan dalam Berbagai Konteks dan Domain Analisis sentimen Twitter dapat diterapkan dalam berbagai konteks dan domain, seperti kesehatan, kerusuhan, penjualan saham, polusi udara, dan manajemen bencana. Dengan demikian, informasi yang diperoleh dari analisis sentimen dapat digunakan untuk berbagai keperluan dan bidang. Pemrosesan Data Besar Analisis sentimen juga dapat memberikan solusi terbaik dalam menganalisis dan memproses kumpulan data besar. Dengan menggunakan pendekatan yang tepat, analisis sentimen dapat membantu dalam mengolah informasi yang masif yang dihasilkan oleh platform seperti Twitter.
Berdasarkan  informasi  pada  Tabel  1  dapat  dipahami  bahwa  pemanfaatan  analisis  sentimen memberikan  kontribusi untuk pemahaman mengenai pandangan masyarakat untuk isu -isu yang berlangsung di masyarakat.  Pertimbangan  ini  dirasa  menjadi  tolak  ukur  untuk memungkinkan  proses implementasi  analisis sentimen dibidang pendidikan yang memiliki  keterkaitan dengan fungsi esensial di masyarakat.
Pada suatu penelitian Analisis sentimen pada bidang pendidikan dapat dimanfaatkan  untuk berbagai tujuan, seperti evaluasi kinerja  guru, analisis umpan balik  dari siswa untuk mendeteksi masalah yang mungkin mereka  hadapi  dalam  pembelajaran,  pelacakan  emosi  siswa  berdasarkan  kategori  emosi  Plutchik  sebagai sumber umpan  balik  informatif  bagi instruktur, serta intervensi waktu  nyata dalam  kelas berdasarkan umpan balik  siswa  untuk  mengatasi  masalah  seperti  kebingungan  dan kebosanan yang memengaruhi  keterlibatan siswa  .  analisis  sentimen  juga  dapat digunakan  untuk mewakili  sikap  siswa terhadap  pembelajaran  secara kuantitatif. Dengan menggabungkan analisis sentimen dengan faktor-faktor lain seperti kehadiran dan prestasi, sistem  seperti SENSE  dapat menentukan  kemajuan  akademis  setiap siswa  dari  tiga  faktor  tersebut. Hal  ini memungkinkan  lembaga  pendidikan  untuk mengatasi tuntutan dalam  ja ringan  sekolah yang padat dan tetap sejalan dengan penggunaan teknologi canggih seperti yang dilakukan  perusahaan, karena sekolah seharusnya tidak  diperlakukan  secara  berbeda  dari  sektor  bisnis  lainnya.  Dengan  demikian,  analisis  sentimen  dapat membantu  dalam  memahami  dan mengukur  sikap  siswa, memberikan  umpan balik  yang lebih  baik  kepada guru dan siswa, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik  dalam  konteks pendidikan  [12].

## 2. Identifikasi Research Question
Beberapa hal mendasar yang menjadi  research question pada penelitian ini  berdasarkan pemahama n dari beberapa hasil literature review adalah :
a. Apakah model klasifikasi Naive Bayes dan Support Vector Machine dapat optimal digunakan pada analisis sentimen ?
b. Faktor-faktor  apa saja yang mempengaruhi  keberhasilan penelitian analisis sentimen ?
c. Bagaimana  strategi menghadapi  tantangan dalam penelitian  selanjutnya mengenai  implementasi  metode analisis sentimen pada industri pendidikan ?
Pertimbangan hasil identifikasi research question akan dimanfaatkan sebagai landasan pada penelitian lanjutan mengenai analisis sentimen di bidang pendidikan.

## 3. Memilih  dan  Menganalisa Literature Review
Dalam  pemilihan  dan analisa literature review  ada beberapa parameter yang menjadi  persyaratan bagi peneliti yaitu :
a. Jurnal-jurnal  yang terkait  dalam literature review terkait  dengan topik  analisis sentimen  sebagai proses pengembangan  teknologi  data  mining  khususnya pada   evaluasi  teknik Natural  Language Processing (NLP)  pada penelitian text mining .
b. Spesifikasi  model  algoritma  penelitian  yang  dievaluasi  dari  beberapa  jurnal  ada lah  terkait  dengan implementasi  model  klasifikasi Naive Bayes dan Support Vector Machine .
c. Jurnal  yang digunakan dalam  analisa literature review bersumber dari  jurnal  bereputasi seperti science direct, IEEE,  Sinta, Elsevier  dan lain  sebagainya.
171
d. Pencarian jurnal menggunakan mesin pencarian di Google Scholar yang memiliki  korelasi  dengan tujuan penelitian.
Tahapan selanjutnya dalam  proses analisa literature review dijelaskan  pada hasil  dan pembahasan sampai dengan kesimpulan  dan saran dari penelitian ini.

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN

## 3.1. Research GAP
Pembahasan hasil analisa Research GAP  dari beberapa tinjauan literature review pada penelitian  ini dijelaskan oleh Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Analisa Research GAP  Tinjauan Literature Review No Jurnal Masalah Me tode Hasil Research GAP 1. [13] Bagaimana implementasi analisis  sentimen dengan pendekatan Deep Learning pada beberapa penelitian? System atic Mapping Study Faktor kelemahan yang perlu di- antisipasi  dalam  penelitian  ana- lisis  sentimen dengan pendekatan deep learning :  Keterbatasan dataset
 Dukungan sumber daya  dalam labelling data.
 Format  narasi text tidak  ters- ruktur sehingga perlu tahap pre- processing data .
 Perlunya ada standarisasi perangkat dan metode analisis sentimen. Penelitian  tidak  menjelaskan apakah implementasi model dan lingkup area penelitian memiliki pengaruh dalam implementasi an- alisis sentimen 2. [2] Bagaimana pengaruh opini siswa terkait peningkatan kualitas pendidikan ? Aspect-Based Sentim ent Analysis (ABSA) Analisis sentimen siswa merespons pengajaran dan pembelajaran,  sehingga  dapat membantu  dalam  meningkatkan kualitas pendidikan. Dataset  melalui survey kepada siswa tidak mengevaluasi parame- ter  penilaian  misalnya  kualias pengajaran,  infrastruktur  pen- dukung, kurikulum dsb. 3. [12] Bagaimana mengukur  analisa kualitatif  capaian pembelajaran melalui  pendapat guru dan siswa  ? Student Perform ance Quantifier using Sentim ent analysis dengan Valence Aware Dictionary and Sentim ent Reasoner Penelitian analisis sentimen merupakan solusi
analisa kualitatif pada pengukuran
capaian pembelajaran. Hasil akurasi  analisis  sentimen  selain dengan penerapan model
klasifikasi juga  didukung  dengan strategi optimalisasi model dengan pemanfaatan teknik Valence  Aware  Dictionary  and Sentim ent Reasoner Penelitian  menggunakan  dataset kecil sehingga belum dapat dilihat pengaruh  model optimalisasi algoritma  efektif  atau  tidak dengan penggunaan dataset yang lebih besar 4. [14] Bagaimana menentukan polaritas konsumen berdasarkan hasil analisis sentimen ? Multinomial Naive Bayes (MNB) dan Penerapan Particle Swarm Optim ization (PSO) Nilai  akurasi model Naive Bayes Classifier (NBC)
setelah dioptimalkan menggunakan Particle  Swarm   Optim ization (PSO) adalah antara 89% hingga 91.76%. Dalam penelitian tidak dijelaskan apakah  selain  model  PSO  dapat mengupayakan tingkat optimalisasi pada
proses preprocessing data  sebelum  uji model terkait feature selection dan feature extraction . 5. [15] Bagaimana strategi teknik dalam analisis sentimen ? Metode Literature Review Model klasifikasi seperti SVM,
Naive Bayes dan Neural Network memiliki akurasi tertinggi dan dianggap sebagai metode pembelajaran dasar pada penelitian analisis sentimen. Dalam penelitian tidak dijelaskan metode  pengujian  dari  model klasifikasi apakah hanya komparasi akurasi dari penggunaan  model  atau  dapat dilakukan teknik integrasi model dalam suatu analisis. 6. [16] Bagaimana menganalisis sentimen  dalam teks berbahasa T ionghoa.? Pendekatan hibrida yang menggunakan kamus sentimen dan algoritma Naïve Bayes serta kamus T ionghoa dari Universitas T eknologi Dalian (DUT ) Hasil akurasi dari pendekatan ini mencapai 88.2%, yang menunjukkan peningkatan relatif sebesar 17.6% dibandingkan dengan pendekatan N-gram-NB, 20.0% dibandingkan dengan pendekatan N-gram-SVM, dan 14.8% dibandingkan dengan pendekatan TextCNN.
Penelitian  tidak  menggunakan teknik pelabelan manual, padahal untuk substansi data analisis sen- timen  selain  Bahasa  Inggris  ada baiknya  menggunakan  multiple proses pelabelan data baik secara manual dan menggunakan kamus data. 7. [17] Analisis data sentimen penggunaan Implementasi Model SVM dan Naive Bayes Akurasi SVM memberikan hasil yang lebih baik dalam menganalisis sentimen pengguna terhadap e-wallet dibandingkan Penelitian ini tidak adanya penggunaan teknik seleksi fitur untuk meningkatkan kinerja algoritma.
172
No Jurnal Masalah Me tode Hasil Research GAP model e-wallet di masyarakat ? Naïve Bayes. SVM memiliki akurasi sebesar 98,6%. 8. [18] Latar belakang permasala Metode Naïve Bayes Vectorization Improved Naïve Bayes Vectorization Technique telah
menghasilkan peningkatan kinerja dalam klasifikasi dokumen teks menggunakan SVM. T eknik vectorisasi ini berhasil mengurangi dimensi data dan berkontribusi pada peningkatan kinerja pendekatan klasifikasi SVM. Penelitian ini fokus pada penggunaan  Improved  Naïve Bayes  Vectorization  T echnique dalam  klasifikasi  dokumen  teks menggunakan SVM, namun tidak memberikan  analisis  mendalam mengenai batasan atau kelemahan dari pendekatan tersebut  yang bisa menjadi lanjutan penelitian. 9. [19] Bagaimana analisa klasifikasi teks dipengaruhi oleh feature selection seperti metode Chi- Square ? Metode Chi- Square Metode Chi-square (yang disebut ImpCHI) dapat meningkatkan kinerja klasifikasi teks bahasa Arab. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa penggunaan teknik stemming dan pemilihan fitur secara bersamaan dapat meningkatkan kinerja klasifikasi teks bahasa Arab dalam hal recall, presisi, dan f-m easure . Meskipun
penelitian ini mengevaluasi  kinerja  metode pemilihan fitur dalam hal  recall, presisi, dan f-measure, sebaiknya ada penambahan evaluasi tambahan seperti metode confusion m atrix untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi. 10. [20] Bagaimana mengevaluasi kinerja teknik seleksi fitur yang berbeda untuk analisis sentimen ? Met ode integrasi Logistic Regression (LR), Support Vector
Machines (SVM), Decision Tree , dan Naive Bayes Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik seleksi fitur yang terbaik, ketika dilatih menggunakan metode ensemble, mencapai hasil yang luar biasa pada analisis sentimen. Teknik seleksi fitur yang dilatih menggunakan klasifikasi ensemble juga menunjukkan kinerja yang lebih baik.
Penelitian  ini  hanya  mempertim- bangkan teknik seleksi fitur untuk meningkatkan kinerja analisis sen- timen, tanpa mempertimbangkan faktor-faktor  lain  yang  dapat mempengaruhi kinerja analisis sen- timen, seperti kualitas data, prepro- cessing  data,  atau  pengaturan hiperparameter yang tepat.
Berdasarkan  informasi  pada  Tabel  2,  dapat  dipahami  disimpulkan  beberapa  hal  terkait  dengan penelitian dalam  konteks analisis sentimen yaitu : a. Optimalisasi  penerapan analisis sentimen dengan pendekatan deep learning dengan beberapa faktor seperti dataset,  metode  pelabelan  data, preprocessing data  berfungsi  untuk  mempersiapkan  dataset  dan memperbaiki  data  terkait  data yang mungkin  dalam  kondisi  tidak  terstruktur dan  akan  mempengaruh i dalam  metode Natural  Language  Processing (NLP)  dalam  pengujian  model  klasifikasi  pada  proses analisis sentimen.
b. Dalam  pemanfaatan  di  bidang  pendidikan,  analisis  sentimen   sangat  bermanfaat  untuk  mengevaluasi capaian  hasil  pembelajaran  dari  pendapat  pihak-pihak  yang  terlibat  seperti  siswa  dan  guru  untuk meningkatkan  kualitas pembelajaran  dan pengajaran.
c. Analisis  sentimen  sebagai pendekatan  evaluasi  kualitatif  yang  didukung  dengan  pemodelan  klasifikasi pada implementasi  machine learning.
d. Implementasi  model klasifikasi Naive Bayes akan mendapatkan nilai  akurasi terbaik apabila diintegrasikan dengan metode optimalisasi  algoritma.
e. Model  klasifikasi  SVM  lebih  optimal  dalam  menamp ilkan  nilai  akurasi  dari  analisis  sentimen dibandingkan dengan model klasifikasi Naive Bayes , akan tetapi apabila kedua model digabungkan seperti model Naïve  Bayes  Vectorization Technique menghasilkan  nilai  akurasi  lebih  baik  daripada  sekedar dengan pemodelan SVM  saja atau Naive Bayes saja.
f. Strategi  optimalisasi  pemodelan  klasifikasi  Naive  Bayes  dan  SVM  pada  analisis  sentimen  dapat menggunakan teknik feature selection seperti Chi-Square .
Gambar  2.  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Analisis Sentimen
Selain  itu  berdasarkan  informasi  pada  Tabel  2, Research GAP  yang  perlu  diperhatikan  untuk disempurnakan dalam  penelitian analisis sentimen adalah :
Gambar  3. Research GAP  Hasil Literature Review Pada Gambar  3.  dapat dipahami  berdasarkan hasil kajian literature review bahwa kesenjangan hasil penelitian terkait analisis sentimen dengan model  klasifikasi  SVM  dan Naive Bayes yaitu :
a. Beberapa  penelitian  belum  menetapkan  dengan jelas  ruang lingkup  penelitian  seperti  keterkaitan  hasil analisis  sentimen  dengan  proses pengambilan  keputusan, karena  sebatas untuk  mengevaluasi  capaian akurasi.
b. Batasan penelitian terjadi  pada beberapa studi kasus penelitian yang telah dilakukan adalah tid ak jelasnya model  uji  khususnya  dalam  konteks  pengujian  text  mining  dengan  model  klasifikasi  serta  proses optimalisasi  model.
c. Pada beberapa penelitian  analisis sentimen di bidang pendidikan umumnya  mengevaluasi opini guru dan siswa belum  banyak yang melakukan  penelitian  terkait  dengan analisa sentimen bagaimana  opini terkait keberadaan infrastruktur, kurikulum  terkait  capaian hasil pembelajaran  dari perspektif siswa.
d. Selain  itu  hasil  analisa research GAP  dari  literature  review  mengenai  penelitian  mengenai  analisa sentiment  masih  memiliki  kekurangan  dalam  dataset terkait  spesifik  isu  permasalahan  yang diangkat dalam  penelitian serta dataset.
Selain  itu  pada  penelitian  mengenai  perbandingan dari  implementasi  Algoritma Naive  Bayes dan SVM  pada  penelitian  analisa  sentiment  dengan  menggunakan  dataset  dari  hasil review [21]  didapatkan komparasi  antara kedua model  klasifikasi  tersebut yaitu :
174
a. Kelebihan  Model  Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
1. SVM  efektif  dalam  menangani  dataset dengan  dimensi  tinggi  dan  memiliki  kemampuan  untuk menangani data yang tidak linier  dengan menggunakan kernel.
2. SVM  cenderung memberikan  hasil yang lebih akurat dalam  klasifikasi  data yang kompleks  dan tidak terstruktur.
b. Kekurangan  Model  Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
1. SVM  membutuhkan  waktu komputasi yang lebih lama  terutama pada dataset yang besar.
2. SVM  cenderung sulit untuk diinterpretasikan secara intuitif karena kompleksitas  modelnya.
c. Kelebihan  Model  Klasifikasi Naive Bayes
1. Naive Bayes mudah diimplementasikan  dan cepat dalam  proses pelatihan dan klasifikasi.
2. Naive Bayes efektif  dalam  menangani dataset dengan fitur yang tidak terkait  secara langsung.
d. Kekurangan  Model  Klasifikasi Naive Bayes
1. Naive  Bayes diasumsikan  bahwa semua  fitur  dalam  dataset adalah independen, yang mungkin  tidak selalu terjadi  dalam  praktiknya.
2. Naive Bayes cenderung kurang efektif  dalam menangani data yang kompleks  dan tidak linier.
Dengan mempertimbangkan  kelebihan dan kekurangan dari kedua model  tersebut, pemilihan  model  yang sesuai harus didasarkan pada karakteristik  dataset dan tujuan analisis sentimen yang ingin dicapai.
3.2.  Analisis Research Question
Pada  penelitian  ini  Analisis Reserach Question dapat dijelaskan  dengan dukungan hasil literature review pada penelitian sebelumnya adalah :
Tabel 3. Analisis Research Question Research Question Hasil
a. Apakah  model klasifikasi  SVM
( Support  Vector  Machine )  dan Naive Bayes dapat  optimal  digunakan  pada analisis sentimen ? a.
Model SVM  memiliki performa yang baik dalam klasifikasi sentimen . Selain itu, SVM  telah terbukti efektif dalam mendeteksi teks dan menghasilkan hasil yang  baik  dengan  dukungan  optimalisasi  model  misalnya  dengan  feature extraction seperti Global Vectors for Word Representation [22]. b. Dalam penelitian ini, model klasifikasi Naive Bayes digunakan untuk analisis sentimen pada data Twitter terkait vaksinasi Covid-19.  Metode Naive Bayes adalah metode klasifikasi teks yang didasarkan pada probabilitas kata kunci dalam membandingkan dokumen pelatihan dan dokumen uji. Meskipun tidak disebutkan  secara  eksplisit  apakah  model  Naive  Bayes  optimal  digunakan, namun hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi metode Naive Bayes adalah sebesar 82.51% . Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa model klasifikasi Naive Bayes memberikan tingkat akurasi yang baik dalam analisis sentimen pada penelitian ini [23].
b. Faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi keberhasilan penelitian analisis sentimen ? a. Faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan penelitian analisis sentimen adalah  pemilihan metode analisis, kategori penelitian, jumlah dataset, serta kerangka kerja yang ditetapkan atau tahapan proses analisis data sentimen serta optimalisasi  model  klasifikasi  dengan  teknik  seperti feature  selection dan feature extraction [11]. c. Bagaimana strategi menghadapi tantangan dalam penelitian selanjutnya mengenai implementasi metode analisis sentimen pada industri pendidikan ? a.
Strategi menghadapi  tantangan dalam penelitian dalam implementasi metode analisis sentimen di industri pendidikan yaitu : pengembangan model machine learning , penggunaan teknik aspect-based sentiment analysis , pengelolaan data yang lebih lanjut, dan pengembangan sentiment lexicon [2].
3.3   Kategori  Parameter  Yang  Berpengaruh  Pada  Implementasi Data Mining
Kategori parameter  yang berpengaruh pada implementasi Data Mining dalam  penelitian yang telah dilakukan  pada konteks penerapan analisis sentimen [24]  yaitu meliputi  :
1. Preprocessing Data : Meliputi langkah-langkah seperti tokenisasi, stemming,  dan pembersihan data untuk mempersiapkan  data mentah sebelum proses analisis.
2. Sentiment  Analysis :  Menganalisis sentimen  dari  teks yang diekstrak  dari  Twitter  terkait  protes petani dengan menggunakan model  klasifikasi  untuk mengidentifikasi  polaritas dan subjektivitas.
175
3. Teknik Analisis : Penggunaan teknik misalnya seperti Bag of Words dan TF-IDF  untuk mengonversi teks menjadi  format  numerik  guna analisis lebih lanjut.
4. Klasifikasi  Data :  Penggunaan empat  model  klasifikasi  yaitu Naive  Bayes , Decision  Tree , Random Forest , dan Support Vector Machine untuk tujuan prediksi sentimen.
5. Visualisasi Data :  Penggunaan perpustakaan visualisasi untuk melakukan  analisis  mendalam  terhadap data Twitter yang diekstrak.
6. Evaluasi  Model : Penggunaan indikator  kinerja  seperti presisi, recall , akurasi, dan matriks  kebingungan untuk mengevaluasi model  klasifikasi  yang digunakan.
Apabila kinerja  salah satu parameter  dalam  implementasi Data Mining tidak  berjalan optimal,  hal ini dapat memiliki  beberapa implikasi,  antara lain :
1. Akurasi Analisis Sentimen : Jika  salah satu parameter  seperti proses preprocessing data tidak dilakuka n dengan baik,  dapat mengakibatkan  noise atau informasi  yang tidak  relev an  tetap ada dalam  data, yang pada gilirannya dapat mempengaruhi  akurasi analisis sentimen.
2. Klasifikasi Yang  Tidak  Akurat : Jika  model  klasifikasi  tidak  dioptimalkan  dengan baik,  misalnya  jika teknik  analisis  seperti Bag  of Words atau TF-IDF  tidak  diterapkan dengan benar, maka  hasil klasifika s i sentimen  dapat  menjadi  tidak  akurat  dan  tidak  dapat  diandalkan   sebaiknya  perlu  diperbaiki  dengan menggunakan metode feature extraction dan feature selection yang tepat.
3. Kesulitan  Dalam  Interpretasi  Data : Jika  parameter  visualisasi data tidak  berjalan optimal,  interpretasi hasil analisis dapat menjadi  sulit, sehingga pemahaman yang mendalam  tentang sentimen publik terhadap protes petani mungkin  tidak dapat dicapai.
4. Penurunan  Kualitas  Prediksi :  Jika  salah  satu parameter  dalam  proses klasifikasi  data tidak  berjalan optimal,  seperti pemilihan  model  klasifikasi  yang tidak  sesuai, dapat mengakibatkan  penurunan kualitas prediksi sentimen, yang pada akhirnya dapat mempengaruhi  keseluruhan hasil penelitian.
Oleh  karena  itu,  penting  untuk  memastikan  bahwa  setiap  parameter  dalam  implementasi Data Mining dijalankan  dengan optimal  agar hasil analisis sentimen yang diperoleh dapat menjadi  lebih akurat dan bermanfaat.

## 3.4   Konseptual Framework
Analisa  konseptual framework pada  hasil  literature  review  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk menyediakan panduan yang terstruktur dan sistematis untuk memahami  hubungan antara berbagai elemen yang terlibat  dalam  penelitian  mengenai  analisis  data  sentimen  dengan  menetapkan  kriteria  yang  jelas  untuk mengevaluasi  pada penelitian  analisis  data sentimen  pada bidang  pendidikan.  Dengan  demikian,  kerangka konseptual menjadi  alat  yang sangat penting dalam  menyusun dan menyajikan  hasil  literature  review  yang komprehensif  dan sistematis.
Sebagai strategi yang dapat diusulkan pada penelitian selanjutnya terkait dengan konteks penelitian analisis sentimen dengan objektivitas pada penerapan di industri pendidikan maka  hasil dari analisa literature review yang telah dilakukan  peneliti  merumuskan  konseptual framework adalah :
176
Gambar  4.  Konseptual Framework Pada Gambar  4 tersebut hal-hal intensif yang perlu diperhatikan dalam  melakukan  p enelitian terkait analisis sentimen adalah apa kontribusi dari penelitian analisis sentimen, penetrasi dengan metode data mining , perhatikan  faktor  yang mempengaruhi  penelitian,  tahap evaluasi  serta resiko  kegagalan  penelitian.   Beriku t analisa yang dapat di evaluasi adalah :
1. Perspektif Kontribusi
Beberapa  penelitian  terkait  analisis sentimen  di  bidang pendidikan  sebatas dalam  mengevaluasi  tingkat akurasi  hasil  data  sentimen  dengan model  klasifikasi,  sebaiknya dalam  penelitian  yang nantinya akan dilakukan dengan konteks yang sama dapat memberikan  kontribusi penelitian untuk mengevaluasi capaian pembelajaran,  perbaikan  rencana strategi kurikulum,  model  pembelajaran,  infrastruktur  dan komponen penunjang pendidikan, serta bisa juga mengarah pada kontribusi penelitian kepada aspek pemberdayaan stak eholder dalam lingkungan pengajaran.
2. Perspektif Metode  Implementasi  Data  Mining Hasil literature review dari beberapa penelitian menjelaskan siklus pada penerapan penelitian data minin g dengan implementasi  model klasifikasi  seperti Naive Bayes dan Support Vector Machine akan lebih baik didukung dengan implementasi  Metode Cross Industry Standard Process for Data Mining , dimana metode ini  merupakan  panduan umum  yang membantu  peneliti  dalam  menyusun dan melaksanakan  proyek data mining secara sistematis dan terstruktur.
3. Perspektif Faktor  Yang  Mempengaruhi
Peneliti  juga mengevaluasi dari hasil literature review bahwa pada penelitian analisis data sentimen  perlu sangat memperhatikan  komponen-komponen terkait dengan dataset, pelabelan data, teknik preprocessing , pengujian  model,  model  klasifikasi,  serta metode  optimalisasi  algoritma  misalnya  seperti  pemanfaatan fitur data selection dan data extraction pada proses pre-processing dataset yang akan dievaluasi.
A n a li sis Se n ti m en Da la m B id a n g P en d id ik a n Kontribusi Evaluasi capaian pembelajaran
Perbaikan rencana strategi kurikulum, model pembelajaran, infrastruktur dan komponen penunjang pendidikan Pemberdayaan stakeholder dalam lingkungan pengajaran Metode  Implementasi Data Mining Cross Industry Standard Process  for Data Mining Faktor Yang Mempengaruhi Dataset, Pelabelan Data, Teknik Preprocessing, Pengujian Model, Model Klasifikasi, Optimalisasi Algoritma (Feature Selection, Feature Extraction) Tahap Evaluasi Implementasi teknik analisis seperti Confusion Matrix
Resiko Kegagalan Akurasi Analisis Sentimen Klasifikasi Yang Tidak Akurat Kesulitan Dalam Interpretasi Data
Penurunan Kualitas Prediksi
177

## 4. Perspektif Evaluasi
Berdasarkan  hasil literature  review yang  telah  dilakukan  didapatkan  bahwa  analisa  hasil  evaluasi pengujian model klasifikasi  seperti Naive Bayes dan SVM  akan lebih baik disajikan  dengan implementas i model  visual menggunakan salah satunya Model Confusion Matrix .
5. Perspektif Resiko Kegagalan
Peneliti  juga  perlu  memperhatikan  aspek  resiko  kegagalan  yang  mung kin  dapat  terjadi  dari  proses penelitian  terkait  analisis  data  sentimen  seperti  permasalahan  capaian  akurasi  data,  penerapan  model klasifikasi  yang  tidak  sesuai,  kesulitan  dalam  proses hasil  interpretasi  data  serta  penurunan  kualitas prediksi hasil pengolahan data analisis sentimen yang telah dilakukan.

## 4. PENUTUP
Penelitian  analisa literature review ini  menyimpulkan  bahwa berdasarkan beberapa penelitian  yang telah dilakukan terkait analisis sentimen, maka  ada beberapa hal yang perlu diperhatikan yaitu aspek kontribusi misalnya  pada bidang pendidikan upayakan kontribusi tidak  hanya sebatas evaluasi nilai  akurasi  saja, selain itu dikarenakan analisis sentimen merupakan salah satu topik penelitian di bidang Data Mining maka sebaiknya tahapan penelitian mengikuti  Metode Cross Industry Standard Process for Data Mining .
Faktor-faktor  dominan  yang memiliki  pengaruh dalam  penelitian  analisis sentimen  misalnya  aspek dataset, pelabelan data, teknik  preprocessing data, pengujian model,  model  klasifikasi  yang digunakan, serta aspek optimalisasi algoritma.  Selain  itu perlu diperhatikan metode dalam evaluasi data hasil pengujian model, misalnya  bisa menggunakan teknik Confusion Matrix Analysis dan faktor-faktor  yang dapat menjadi  resiko kegagalan penelitian analisis sentimen perlu diantisipasi oleh peneliti agar tidak terjadi dan menghambat hasil penelitian.
Adapun future research yang sebaiknya dilakukan  berdasarkan hasil penelitian literature review ini adalah  penelitian  dibidang  data mining  dengan konteks analisis  data sentimen  khususnya di ruang  lingkup instansi pendidikan yang bertujuan mengevaluasi capaian pembelajaran,  perbaikan rencana strategi kurikulu m, model  pembelajaran,  infrastruktur  dan  komponen  penunjang  pendidikan,  serta  bisa  juga  mengarah  pada kontribusi  penelitian  kepada  aspek  pemberdayaan stak eholder dalam  lingkungan  pengajaran.  Penelitian sebaiknya menerapkan  pengujian model  klasifikasi  seperti Naive  Bayes dan SVM  dengan dukun gan metode optimalisasi  algoritma  agar capaian akurasi data lebih baik.

## UCAPAN  TERIMAKASIH
Alhamdulillah  peneliti mengucapkan terima  kasih kepada bimbingan Bapak  Denni Kurniawan,  S.T., M.TI.,  Ph.D  atas bimbingannya dalam  penelitian paper review yang telah dilakukan  serta dukungan Progra m Studi Magister Ilmu  Komputer Fakultas Teknologi Universitas Budi Luhur dalam  proses penelitian.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] A.  A.  Q.  Aqlan,  B.  Manjula,  and  R.  Lakshman  Naik, A  study  of  sentiment  analysis:  Concepts, techniques, and challenges , vol. 28.  Springer Singapore, 2019.  doi: 10.1007/978-981-13-6459-4_16.
[2] P. A. and Y.  K. M. Ganpat Singh Chauhan, “Aspect-Based Sentiment Analysis of Students’ Feedback to Improve  Teaching–Learning  Process,” Asp.  Sentim. Anal.  Students’ Feed.  to Improv.  Teaching– Learning Process , vol. 2, no. January, pp. 83–93,  2019,  doi: 10.1007/978-981-13-1747-7.
[3] M.  K.  Jiawei  Han, Data  Mining : Concepts and Techniques , no.  Vol  3.  2012.  [Online].  Available: https://eur-lex.europa.eu/legal- content/PT/TXT/PDF/?uri=CELEX:32016R0679&fro m=PT%0Ahttp://eur- lex.europa.eu/LexUriSe rv/Le xUriSe rv.do?uri=CELEX:52012PC0011:pt:NOT
[4] F.  Martinez-Plumed et al. ,  “CRISP-DM  Twenty  Years  Later:  From  Data  Mining  Processes to Data Science  Trajectories,” IEEE  Trans.  Knowl.  Data  Eng. ,  vol.  33,  no.  8,  pp.  3048–3061,  2021,  doi: 10.1109/TKDE.2019.2962680.
[5] A. N. H.  Ananda Kejora  Rotty, Triwulandari  Satitidjati  Dewayana, “Cross -Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)  Approach in Determining  the Most Significant  Employee  Engagement Drivers to Sales at X Car Dealership,” Proc. 3rd Asia Pacific Int. Conf. Ind. Eng. Oper. Manag. Johor Bahru, Malaysia, Sept. 13-15, 2022 , pp. 3368–3379,  2023,  doi: 10.46254/ap03.20220552.
[6] Y.  Indulkar  and A.  Patil,  “Comparative  study of machine  learning  algorithms  for  twitter  sentiment analysis,” 2021 Int. Conf. Emerg. Smart Comput. Informatics, ESCI 2021 , no. July 2014,  pp. 295–299, 2021,  doi: 10.1109/ ESCI50559.2021.9396925.
[7] A.  Y.  Mücahid  Mustafa Saritas,  “Performance  Analysis  of  ANN  and  Naive  Bayes  Classification Algorithm  for  Data  Classification,” Int.  J.  Intell. Syst.  Appl.  Eng. ,  vol.  7(2),  pp.  88–91,  2019,  doi: 10.1039/b000000x.
[8] K. Korovkinas and P. Danėnas, “SVM  and Naïve Bayes Classification Ensemble Method for Sentiment
178
Analysis,” Balt. J. Mod. Comput. , vol. 5, no. 4,  pp. 398–409,  2017,  doi: 10.22364/bjmc.2017.5.4.06.
[9] V.  H.  Nhu et al. , “Shallow  landslide susceptibility mapping:  A comparison  between logistic  model tree,  logistic  regression,  naïve  bayes  tree,  artificial  neural  network,  and  support vector  machine algorithms,” Int. J. Environ. Res. Public Health , vol. 17,  no. 8,  2020,  doi: 10.3390/ije rph17082749.
[10] M.  Guia,  R.  R.  Silva,  and  J.  Bernardino,  “Comparison  of  Naive  Bayes,  support vector  machine, decision trees and random forest on sentiment analysis,” IC3K 2019 - Proc. 11th Int. Jt. Conf. Knowl. Discov.  Knowl.  Eng.  Knowl.  Manag. ,  vol.  1, no.  Ic3k, pp.  525–531, 2019, doi: 10.5220/0008364105250531.
[11] O.  Y.  Adwan,  M.  Al-Tawil,  A.  M.  Huneiti,  R.  A.  Shahin,  A.  A.  Abu Zayed,  and R.  H.  Al-Dibsi, “Twitter sentiment analysis approaches: A survey,” Int. J. Emerg. Technol. Learn. , vol. 15,  no. 15,  pp. 79–93,  2020,  doi: 10.3991/ijet.v15i15.14467.
[12] J. Watkins, M. Fabielli,  and M. Mahmud, “SENSE:  A Student Performance Quantifier  using Sentiment Analysis,” Proc. Int. Jt. Conf. Neural Network s , pp. 0–5, 2020,
doi: 10.1109/IJCNN48605.2020.9207721.
[13] Z.  Kastrati,  F.  Dalipi,  A. S.  Imran,  K.  P.  Nuci,  and  M.  A.  Wani,  “Sentiment  analysis of  students’ feedback with  nlp and deep learning:  A systematic mapping  study,” Appl. Sci. , vol.  11,  no. 9,  2021, doi: 10.3390/app11093986.
[14] S.  Khomsah,  “Naive  Bayes  Classifier  Optimization  on  Sentiment  Analysis of  Hotel  Reviews,” J. Penelit. Pos dan Inform. ,  vol. 10,  no. 2,  p. 157,  2020,  doi: 10.17933/jppi.2020.100206.
[15] P. Mehta and S. Pandya, “A review  on sentiment analysis methodologies, practices and applications,” Int. J. Sci. Technol. Res. , vol. 9, no. 2, pp. 601–609,  2020.
[16] Z. Li,  R.  Li,  and G.  Jin,  “Sentiment analysis of danmaku  videos based on naïve bayes and sentiment dictionary,” IEEE Access , vol. 8, pp. 75073–75084,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.2986582.
[17] D.  A.  Kristiyanti,  D.  A.  Putri,  E.  Indrayuni,  A.  Nurhadi,  and  A.  H.  Umam,  “E-Wallet  Sentiment Analysis Using Naïve  Bayes and Support Vector  Machine Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1641, no. 1, 2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/ 012079.
[18] R.  P.  M.  Hajah  T.  Sueno,  Bobby D.  Gerardo,  “Multi-class  Document  Classification  using Support Vector Machine (SVM)  Based on Improved Naïve Bayes Vectorization  Technique,” Int. J. Adv. Trends Comput. Sci. Eng. , vol. 9, no. 3,  pp. 3937–3944,  2020,  doi: 10.30534/ijatcse/2020/216932020.
[19] S. Bahassine, A. Madani, M. Al-Sarem,  and M. Kissi, “Feature selection using an improved Chi-square for Arabic text classification,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol. 32, no. 2, pp. 225–231,  2020, doi: 10.1016/j.jksuci.2018.05.010.
[20] A. Madasu and S. Elango,  “Efficient  feature selection techniques for sentiment analysis,” Multimed. Tools Appl. , vol. 79,  no. 9–10,  pp. 6313–6335,  2020,  doi: 10.1007/s11042-019-08409-z.
[21] A. M. Rahat, A. Kahir,  and A. K. M. Masum, “Comparison of Naive  Bayes and SVM  Algorithm based on Sentiment Analysis Using Review Dataset,” Proc. 2019 8th Int. Conf. Syst. Model. Adv. Res. Trends, SMART 2019 , pp. 266–270,  2020,  doi: 10.1109/SMART46866.2019.9117512.
[22] A. R.  FITRIANSYAH,  “Analisis Sentimen  Terhadap Pembangunan Kereta Cepat Jakarta  - Bandung pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode SVM dan GloVe  Word Embedding,” J. Tugas Ak hir Fak . Inform. , vol. 9, no. 5, pp. 6078–6083, 2022, [Online]. Available: https://repository.telkomuniversity.ac.id/home/catalog /id/181602
[23] S. Styawati,  A. R.  Isnain, N.  Hendrastuty, and L.  Andraini, “Comparison  of Support Vector  Machine and Naïve  Bayes on Twitter  Data  Sentiment  Analysis,” J.  Inform.  J. Pengemb. IT ,  vol. 6,  no. 1,  pp. 56–60,  2021,  doi: 10.30591/ jpit.v 6i1.3245.
[24] A. S. Neogi,  K.  A. Garg,  R.  K.  Mishra, and Y.  K.  Dwivedi,  “Sentiment  analysis and classification of Indian farmers’  protest using twitter  data,” Int. J. Inf.  Manag. Data Insights , vol. 1,  no. 2, p. 100019, 2021,  doi: 10.1016/j.jjime i.2021.100019.