Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4073

## ANALISIS  SENTIMEN  ULASAN  PENGGUNA  APLIKASI SAMSAT  DIGITAL  NASIONAL  (SIGNAL)  DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Imam Fathur Rahman 1* , Anisa Nur Hasanah 2 , Nono Heryana 3
1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS. Ronggo Waluyo, Pseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, 41361.

## Riwayat artikel:
Received: 29 Januari  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Analisis Sentimen; Maxim, Naïve Bayes Classifier; TF- IDF; Confusion Matrix; Text Mining; Google Play Store; Scraping.
Corespondent Email: faturimam01@gmail.com
Abstrak. Aplikasi Samsat Digital Nasional (SIGNAL) adalah sebuah aplikasi yang  memungkinkan  pembayaran  pajak  kendaraan  bermotor  secara  online. Aplikasi  ini  memiliki  banyak  fitur  dan  insentif  yang  ditujukan  untuk meningkatkan  kenyamanan  dan  kepatuhan  perpajakan  pengguna.  Namun, tidak semua pengguna merasa puas dengan aplikasi ini. Beberapa pengguna mengeluhkan  masalah  teknis,  kesalahan  data,  atau  layanan  pelanggan  yang kurang responsif. Tujuan dari penelitian ini yaitu melakukan analisis sentimen dari  ulasan  pengguna  aplikasi  SIGNAL  yang  tersedia  di  Google  Play  Store dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier.  Penelitian  ini  juga bermaksud untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan dan ketidakpuasan  pengguna  dan  rekomendasi  terhadap  pengembang  aplikasi untuk  meningkatkan  kualitas  layanan  dan  fitur  yang  ditawarkan.  Setelah dilakukannya  penelitian  ini  penulis  berharap  dapat  berkontribusi  terhadap pengembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi,  khususnya  dalam  bidang analisis sentimen dan Aplikasi Samsat Digital Nasional (SIGNAL).
Abstract. The  National  Digital  Samsat  Application  (SIGNAL)  is  an application that enables online payment of motor vehicle taxes. The app has many features and incentives aimed at  improving  user convenience and tax compliance.  However,  not  all  users  are  satisfied  with  the  app.  Some  users complain  about  technical  issues,  data  errors,  or  unresponsive  customer service.  The  purpose  of  this  study  is  to  conduct  sentiment  analysis  of  user reviews of the SIGNAL application available on the Google Play Store using the Naïve Bayes Classifier method. This research also intends to find out the factors  that  influence  user  satisfaction  and  dissatisfaction  and recommendations for application developers to improve the quality of services and  features  offered.  After  conducting  this  research,  the  author  hopes  to contribute to the development of science and technology, especially in the field of sentiment analysis and the National Digital Samsat Application (SIGNAL).
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Imam dkk
1. PENDAHULUAN
Samsat Digital Nasional (SIGNAL)
merupakan  sebuah  platform  yang memberikan layanan pembayaran pajak kendaraan bermotor melalui  internet.  Aplikasi  ini  diciptakan  oleh pemerintah Indonesia melalui Direktorat Jenderal  Pajak  Kementerian  Keuangan  untuk mempermudah  penduduk  dalam  memenuhi tanggung  jawab  perpajakan  mereka.  Aplikasi ini bisa ditemukan pada Google Play Store dan sudah  di- download oleh  lebih  dari  satu  juta pengguna.
Aplikasi  SIGNAL  memiliki  berbagai  fitur yang ditujukan untuk meningkatkan kenyamanan  dan  keamanan  pengguna,  seperti notifikasi  pembayaran,  validasi  data,  dan integrasi dengan sistem perbankan. Aplikasi ini juga  menawarkan  berbagai  insentif  bagi pengguna  yang  membayar  pajak  tepat  waktu, seperti diskon, hadiah, dan undian. Aplikasi ini diharapkan  dapat  meningkatkan  kepatuhan perpajakan dan mengurangi biaya administrasi.
Namun, meskipun aplikasi SIGNAL memiliki  banyak  keunggulan,  tidak  semua pengguna  merasa  puas  dengan  aplikasi  ini. Beberapa  pengguna  mengeluhkan  masalah teknis, kesalahan data, atau layanan pelanggan yang kurang responsif. Beberapa pengguna juga merasa bingung atau tidak percaya dengan cara kerja aplikasi ini. Oleh karena itu, penting untuk mengetahui  pendapat  dan  perasaan  pengguna terhadap  aplikasi  SIGNAL,  serta  faktor-faktor yang  mempengaruhi  tingkat  kepuasan  dan ketidakpuasan mereka.
Salah satu cara untuk mengetahui pendapat dan perasaan pengguna adalah dengan menganalisis  ulasan  pengguna  yang  tersedia pada  Google  Play  Store.  Komentar  pengguna merupakan  salah  satu  informasi  berharga karena  merefleksikan  pengalaman  langsung pengguna dengan aplikasi SIGNAL. Komentar pengguna  juga  dapat  memberikan  saran  atau kritik  yang  berguna  dalam  pengembangan aplikasi  agar  developer  aplikasi  tersebut  dapat menaikkan kualitas dari layanan dan fitur yang disediakan.  Namun,  komentar  pengguna  yang ada di Google Play Store memiliki karakteristik yang tidak terstruktur dan bervariasi dalam hal bahasa,  gaya,  dan  emosi  [1].  Oleh  sebab  itu, diperlukan sebuah metode yang dapat mengolah dan menganalisis komentar pengguna dengan otomatis dan akurat.
Analisis  sentimen  merupakan  cabang  dari salah satu bidang pada pengolahan bahasa alami ( natural  language  processing )  yang  bertujuan untuk  proses  identifikasi  dan  ekstraksi  pada opini,  sikap,  dan  emosi  dari  teks  [2].  Analisis sentimen dapat digunakan untuk mengklasifikasikan komentar pengguna menjadi  kategori  positif,  negatif,  atau  netral berdasarkan  polaritasnya.  Analisis  sentimen dapat  memberikan  gambaran  umum  tentang sentimen pengguna terhadap aplikasi SIGNAL, serta aspek-aspek tertentu yang menjadi sumber kepuasan atau ketidakpuasan pengguna.
Salah  satu  metode  yang  populer  digunakan untuk  analisis  sentimen  adalah  Naïve  Bayes Classifier.  Metode  ini  merupakan  sebuah algoritma pembelajaran mesin (machine learning)  yang  berbasis  probabilitas  dan mengasumsikan  bahwa  setiap  fitur  dalam  data bersifat  independen.  Metode  ini  memiliki keunggulan  dalam  hal  efisiensi,  simpel,  dan mudah  diimplementasikan.  Metode  ini  juga dapat menangani data yang besar dan beragam, seperti ulasan pengguna aplikasi SIGNAL.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan Penelitian ini memiliki tujuan mengimplementasikan teknik klasifikasi Naïve Bayes dalam menganalisis sentimen dari ulasan yang  diberikan  oleh  pengguna  aplikasi SIGNAL  di  Google  Play  Store.  Penelitian  ini juga bertujuan untuk mengidentifikasi pengaruh-pengaruh  terhadap  kepuasan  dan ketidakpuasan  pengguna  terhadap  aplikasi SIGNAL,  serta  memberikan  saran  kepada pengembang  aplikasi  untuk  meningkatkan kualitas  layanan  dan  fitur  yang  disediakan. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  berkontribusi dalam pengembangan pengetahuan dan teknologi, terutama dalam analisis sentimen dan penerapan dompet digital didalam aplikasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Analisis sentimen adalah proses mengidentifikasi  dan  mengkategorikan  emosi (positif,  negatif,  atau  netral)  yang  terkandung dalam  teks  dengan  menggunakan  teknik analisis  teks.  Analisis  sentimen  sering  dipakai untuk  mengungkap  opini  atau  pandangan pelanggan, pengguna, atau masyarakat terhadap suatu produk, layanan, atau gagasan. Beberapa contoh  penggunaan  analisis  sentimen  adalah klasifikasi  review,  pengenalan  emosi,  analisis media sosial, dan sebagainya [3].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Imam dkk
Google Play adalah layanan distribusi digital yang  diciptakan  oleh  Google.  Google  Play menawarkan  beragam  konten  digital,  seperti aplikasi, game, musik, film, buku, majalah, dan sebagainya,  yang  dapat  diakses  melalui perangkat  Android,  Chrome  OS,  atau  web. Google Play juga menawarkan fitur-fitur seperti Google Play Protect, Google Play Pass, Google Play  Games,  dan  sebagainya,  yang  dapat memperkaya pengalaman pengguna [4].
Naive  Bayes  adalah  kelompok  algoritma klasifikasi  yang  didasarkan  pada  Teorema Bayes.  Algoritma  ini  berasumsi  bahwa  setiap fitur yang digunakan untuk mengklasifikasikan data  bersifat  mandiri,  atau  tidak  berkaitan dengan  fitur  lainnya,  jika  diketahui  label kelasnya.  Naive  Bayes  juga  termasuk  dalam algoritma pembelajaran generatif, yang artinya algoritma  ini  berusaha  memodelkan  distribusi data  input  untuk  setiap  kelas.  Naive  Bayes memiliki  kelebihan  dalam  hal  sederhana, efisien, dan mudah diaplikasikan [5].
Aplikasi  samsat  digital  (signal)  adalah aplikasi  resmi  yang  dapat  digunakan  untuk membayar  pajak  kendaraan  bermotor  secara online  dan  mendapatkan  dokumen  digital berupa  e-pengesahan,  e-tbpkp,  dan  e-kd. Aplikasi  ini  dikembangkan  oleh  Korlantas Polri,  Kemendagri,  PT  Jasa  Raharja,  dan  PT Beta  Pasifik  Indonesia.  Aplikasi  ini  dapat diunduh di Google Play Store atau App Store. Aplikasi  ini  dapat  digunakan  di  27  provinsi di Indonesia  dan  mendukung  berbagai  metode pembayaran  melalui  bank  Himbara  dan  bank daerah.  Aplikasi  ini  juga  memiliki  fitur verifikasi biometrik wajah untuk memverifikasi identitas pemilik kendaraan.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  metode  yang  dipakai yaitu  Knowledge  Discovery  in  Database (KDD), adalah metode yang mencari informasi yang  berguna  dari  kumpulan  data  yang  besar. Metode  ini  terdiri  dari  beberapa  tahap,  yaitu pemilihan data (Data Selection), pra- pemrosesan (Preprocessing), Tranfomasi
(Transformation),  pengumpulan  data  (Data Mining), dan Evaluasi [6]. Gambaran detail dari setiap  tahap  dalam  metode  penelitian  ini  akan dijelaskan di bawah ini.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Dalam  tahap  pengumpulan  data,  penulis mendapatkan data yang akan dijadikan dataset untuk  penelitian.  Data  tersebut  berupa  ulasan aplikasi  Samsat  Digital  Nasional  (SIGNAL) yang  diambil  dari  situs  Google  Play  dengan menggunakan  teknik  scraping  dengan  bantuan Google  Colab,  yaitu sebuah  alat  atau  platform yang  menggunakan  bahasa  pemrograman Python.  Dari  teknik  scraping  ini,  penulis mendapatkan 1000 ulasan dengan kategori yang paling relevan.

## 3.2. Pelabelan Otomatis
Dalam  langkah  pelabelan  otomatis,  data ulasan  yang  telah  terkumpul  kemudian  diberi label secara otomatis. Ulasan dengan skor 1 dan 2 dianggap sebagai sentimen negatif, sementara ulasan  dengan  skor  4  dan  5  dianggap  sebagai sentimen  positif.  Ulasan  dengan  skor  3 dianggap  sebagai  sentimen  netral,  dan  oleh karena  itu  dianggap  tidak  berpengaruh  atau diabaikan. Sebagai hasilnya, langkah Handling Missing  Value-Ignore  Tuple  dilakukan  untuk menghapus nilai yang kosong.
3.3. Pra-pemrosesan  (Preprocessing)
Dalam tahap pra-pemrosesan (Preprocessing),  penulis  melakukan  tahapan yang  diperlukan  untuk  mengoptimalkan  hasil Analisis Sentimen. Gambar berikut menunjukkan  alur  tahapan pra-pemrosesan (Preprocessing).
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Imam dkk

## 3.4. Pembobotan TF-IDF
Untuk memberi bobot pada setiap fitur atau kata, penulis mengubah data teks menjadi data numerik  dalam  tahap pembobotan  dengan  TF- IDF  (Term  Frequency-Inverse  Document Frequency).  Pada  tahap  ini  menunjukkan tingkatan  kepentingan  sebuah  kata  di  dalam dokumen  [7].  Hasil  perhitungan  TF  dan  IDF adalah  bobot  setiap  kata.  Kata  yang  memiliki bobot  besar  berarti  muncul  lebih  banyak  di dalam dokumen, dan sebaliknya. [8].

## 3.5. Pembuatan Data Uji dan Data Latih
Penulis  melakukan  langkah  penting  dalam data  mining  yaitu  membuat  data  uji  dan  data latih.  Data  ini  digunakan  untuk  melatih  dan menguji model [9]. Penulis membangun model dengan  data  latih  yang  sudah  memiliki  label. Penulis  mengecek  akurasi  model  dengan  data uji yang dibuat dari proses training sebelumnya [10].

## 3.6. Klasifikasi Naïve Bayes
Penulis  memilih  metode  klasifikasi  Naive Bayes  yang  memiliki  algoritma  sederhana namun akurat dan cepat. Metode ini menghitung probabilitas dengan menggunakan konsep  Bayes  [11].  Metode  klasifikasi  yang digunakan pada penelitian ini yaitu perhitungan probabilitas  yang  menggunakan  pendekatan metode  Bayes.  Rumusnya  adalah  menyatukan prior  probability  dan  conditional  probability untuk menghitung probabilitas setiap kemungkinan pada klasifikasi. [12].
3.7. Evaluasi
3.8. Cara  klasifikasi  dalam  penelitian  ini memanfaatkan perhitungan probabilitas dengan menggunakan  metode  Bayes.  Formula  ini mengkombinasikan  probabilitas  awal  dan probabilitas  bersyarat  untuk  mengestimasi probabilitas dari setiap kemungkinan klasifikasi.
3.9. Penulis mengevaluasi keabsahan klasifikasi melalui penghitungan tingkat keakuratan,  ketepatan,  dan  pemanggilan.  Nilai dari  parameter  ini  dihasilkan  dari  matriks kebingungan yang terdiri dari TP rate, TN rate, FP  rate,  dan  FN  rate.  Penulis  melakukan perbandingan  antara  klasifikasi  menggunakan metode  seleksi  fitur  TF-IDF  dan  klasifikasi
tanpa  menggunakan  metode  seleksi  fitur  TF- IDF untuk tujuan evaluasi [13].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  hasil  dan  pembahasan Analisis Sentimen yang sudah dilakukan.

## 4.1. Scraping Data
Langkah pertama adalah melakukan scraping  data  dengan  memasukkan  tautan  dari aplikasi  Samsat  Digital  Nasional  (SIGNAL) yang  tersedia  pada  Google  Play.  Penulis mengambil  sampel  data  sebanyak  1000  data ulasan.  Berikut  ini  adalah  hasil  proses  dari teknik scraping.
Gambar 3. Hasil Scraping Data

## 4.2. Pelabelan Otomatis
Penulis melakukan pelabelan pada aplikasi SIGNAL  sebagai  langkah  selanjutnya.  Ulasan dengan  skor  1-2  adalah  sentimen  negatif, sedangkan  ulasan  dengan  skor  4  dan  5  adalah sentimen  positif.  Ini  adalah  hasil  pelabelan. Ulasan dengan skor 3 tidak diikutsertakan atau dianggap  null  karena  merupakan  sentimen netral,  sehingga  penulis  membersihkan  nilai null  dengan  tahap  Handling  Missing  Value- Ignore Tuple.
Berikut  ini  adalah  hasil  dari  tahap Handling Missing Value-Ignore Tuple .
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Imam dkk
Penulis mengabaikan ulasan dengan score 3 atau  null  karena  termasuk  sentimen  netral, sehingga  penulis  melakukan  tahap  Handling Missing Value-Ignore Tuple untuk menghapus nilai null. Ini adalah hasil dari tahap tersebut.

## Gambar 5. Hasil Tahapan Handling Missing Value- Ignore Tuple

## 4.3. Preprocessing
Penulis  melakukan  tahap  preprocessing sebagai langkah berikutnya karena dataset dari text  mining  biasanya  tidak  terstruktur.  Penulis mengambil ulasan awal dari scraping, kemudian  melanjutkan  dengan  tahap  Case Folding,  Stopword  Removal,  tokenizing,  dan Stemming.

## Gambar 6. Data Mentah

## 4.3.1. Case Folding
Penulis mengubah semua kata atau kalimat menjadi  huruf  kecil  dalam  tahap  Case Folding.  Ini  adalah  hasil  dari  tahap  tersebut. [14].
4.3.2. Stopword Removal
Penulis menghapus atau
menghilangkan  kata  yang  tidak  berarti  atau tidak  penting  dalam  teks  dalam  tahap Stopword  Removal  agar  hanya  fokus  pada kata-kata yang penting. [15].

## Gambar 8. Hasil Stopword Removal

## 4.3.3. Tokenizing
Tahap  Tokenizing  adalah  langkah berikutnya.  Tahapan  ini  dapat  membagi dokumen  menjadi  kata-kata  yang  terpisah [16].  Berikut  ini  adalah  hasil  dari  proses tokenizing.

## Gambar 9. Hasil Tokenizing

## 4.3.4. Stemming
Tahap  Stemming  adalah  lanjutan  dari tahap sebelumnya. Tahapan ini dapat mengubah kata menjadi bentuk dasarnya. Jadi pada tahap ini  kata-kata  yang  berimbuhan  akan  disaring menjadi bentuk standarnya [17].
Table 1.  Hasil Stemming Kata Asli Hasil Stemming Membantu Bantu Dipermudah Mudah Totalnya Total Pembayaran Bayar

## 4.4. Hasil Akurasi
Dari  tahapan  yang  sudah  dilakukan,  maka didapatkan  nilai  prediksi  untuk  akurasinya,
sebagai berikut.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Imam dkk

## Gambar 10. Hasil Akurasi

## KESIMPULAN
Kesimpulan  klasifikasi  ulasan  pengguna aplikasi  Samsat  Digital  Nasional  (SIGNAL) pada  Google  Play  menggunakan  Naïve  Bayes Classifier sebagai berikut.
1. Tahapan ini terdiri dari pemilihan data, pra- pemrosesan data, transformasi data, penambangan data, dan evaluasi data.
2. Dalam  konteks  ini,  Setelah  melakukan klasifikasi,  diperoleh  hasil  dengan  tingkat ketepatan  95%,  tingkat  keakuratan  89%, tingkat  keberhasilan  mengenali  kembali 85%, dan skor f1 87%.
3. Secara  keseluruhan,  kami  menggunakan sejumlah  1000  data  ulasan.  Dari  jumlah tersebut,  terdapat  759  data  yang  dipakai menjadi  data  latih,  sementara  190  data lainnya dipakai menjadi data uji.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  dan  bersyukur  kepada  semua pihak  yang  telah  memberikan  dukungan  dan berperan aktif dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  I.  Tanggraeni  and  M.  N.  N.  Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve  Bayes,” JATISI  (Jurnal  Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi) ,  vol.  9, no. 2, pp. 785–795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[2] F.  F.  Irfani,  “Analisis  Sentimen  Review Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” JBMI (Jurnal
Bisnis, Manajemen, dan Informatika) ,  vol.  16,  no.  3,  pp.  258–266, 2020, doi: 10.26487/jbmi.v16i3.8607.
[3] H. Utami, “Analisis Sentimen dari Aplikasi Shopee  Indonesia  Menggunakan  Metode Recurrent  Neural  Network,” Indonesian Journal of Applied Statistics , vol. 5, no. 1, p. 31, May 2022, doi: 10.13057/ijas.v5i1.56825. [4] R. Wahyudi et al. , “Analisis Sentimen pada review Aplikasi Grab di Google Play Store Menggunakan  Support  Vector  Machine,” JURNAL  INFORMATIKA ,  vol.  8,  no.  2, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji [5] R.  Rachman,  R.  N.  Handayani,  and  I. Artikel, “Klasifikasi Algoritma Naive Bayes
Dalam  Memprediksi  Tingkat  Kelancaran Pembayaran Sewa Teras UMKM,” JURNAL INFORMATIKA ,  vol.  8,  no.  2,  2021, [Online].
Available:
http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji
[6] J.  C.  Aponno,  “Penerapan  Algoritma Sentimen  Analysis  dan  Naïve  Bayes terhadap opini pengunjung di tempat wisata pantai  Pintu  Kota,  Kota  Ambon,” JATISI (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi) ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  3180–3188, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i4.2697.
[7] P.  W.  Ratiasasadara,  S.  Sudarno,  and  T. Tarno, “Analisis Sentimen Penerapan Ppkm Pada  Twitter  Menggunakan  Naive  Bayes Classifier  Dengan  Seleksi  Fitur  Chi- Square,” Jurnal   Gaussian ,  vol.  11,  no.  4,
pp. 580–590, 2022, doi: 10.14710/j.gauss.11.4.580-590.
[8] J.  A.  Septian,  T.  M.  Fachrudin,  and  A. Nugroho,  “Analisis  Sentimen  Pengguna Twitter  Terhadap  Polemik  Persepakbolaan Indonesia  Menggunakan  Pembobotan  TF- IDF  dan  K-Nearest  Neighbor,” Journal  of Intelligent System and Computation , vol. 1,
no. 1, pp. 43–49, 2019, doi:
10.52985/insyst.v1i1.36.
[9] D.  B.  Kharisma,  “Membangun  Kerangka Pengaturan  Startup  Di  Indonesia,” Jurnal Rechts  Vinding:  Media  Pembinaan  Hukum Nasional , vol.  10, no. 3, p. 431, 2021, doi: 10.33331/rechtsvinding.v10i3.766.
[10]  M.  R.  A.  Nasution  and  M.  Hayaty, “Perbandingan  Akurasi  dan  Waktu  Proses Algoritma  K-NN  dan  SVM  dalam  Analisis Sentimen Twitter,” Jurnal Informatika , vol. 6,  no.  2,  pp.  226–235,  2019,  doi: 10.31311/ji.v6i2.5129.
[11]  L.  B.  Ilmawan  and  M.  A.  Mude, “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Support Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes  untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Tekstual  di Google Play Store,” ILKOM Jurnal Ilmiah ,
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Imam dkk
vol.  12,  no.  2,  pp.  154–161,  2020,  doi: 10.33096/ilkom.v12i2.597.154-161.
[12]  W.  Yulita,  “Analisis  Sentimen  Terhadap Opini Masyarakat Tentang Vaksin Covid-19 Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier,” Jurnal Data Mining dan Sistem
Informasi ,  vol.  2,  no.  2,  p.  1,  2021,  doi: 10.33365/jdmsi.v2i2.1344.
[13]  D.  Rustiana  and  N.  Rahayu,  “Analisis Sentimen  Pasar  Otomotif  Mobil:  Tweet Twitter Menggunakan Naïve Bayes,” Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan
Ilmu Komputer , vol. 8, no. 1, pp. 113–120, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i1.841.
[14]  D.  Darwis,  N.  Siskawati,  and  Z.  Abidin, “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Analisis  Sentimen  Review  Data  Twitter Bmkg  Nasional,” Jurnal  Tekno  Kompak , vol.  15,  no.  1,  p.  131,  2021,  doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
[15]  S.  Khairunnisa,  A.  Adiwijaya,  and  S.  Al Faraby,  “Pengaruh  Text  Preprocessing terhadap  Analisis  Sentimen  Komentar Masyarakat  pada  Media  Sosial  Twitter
(Studi Kasus Pandemi COVID-19),” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 406, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.
[16]  N.  Fitriyah,  B.  Warsito,  and  D.  A.  I. Maruddani, “Analisis Sentimen Gojek Pada
Media  Sosial  Twitter  Dengan  Klasifikasi Support Vector Machine (Svm,” Jurnal  Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 376–390,
2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.28932.
[17]  R. Oktafiani, A. Hermawan, and D. Avianto, “Pengaruh  Komposisi  Split  data  Terhadap Performa  Klasifikasi  Penyakit  Kanker
Payudara Menggunakan Algoritma Machine  Learning,” Jurnal  Sains  dan Informatika , pp. 19–28, 2023, doi: 10.34128/jsi.v9i1.622.