## PENGARUH SELEKSI FITUR PADA TINGKAT AKURASI  METODE RANDOM FOREST UNTUK IDENTIFIKASI AKUN BUZZER TWEET TOKOH POLITIK INDONESIA
Ichas Purnama Ginandjar, Puspita Nurul S, Ridwan Ilyas Teknik Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Ichaspurnama12@gmail.com

## ABSTRAK
Media sosial merupakan salah satu bentuk media yang paling banyak digunakan saat ini. Twitter merupakan salah satu media sosial yang digunakan untuk mencari  informasi, seiring peningkatan pengguna twitter, jumlah akun-akun Buzzer pun mengalami peningkatan. Akun buzzer seringkali menyebarkan informasi-informasi hoax dan ujaran kebencian, hal ini dapat menimbulkan kegaduhan di masyarakat. Pada penelitian ini akan digunakan algoritma Random Forest Classifier untuk mendidentifikasi akun-akun buzzer dengan menggabungkan fitur -fitur dataset  dari  penelitian  sebelumnya,  dataset  terbaru  dan  dilakukan  juga  seleksi  fitur  menggunakan Spearman Correaltion Based Feature Selection untuk mencari nilai korelasi dari semua fitur. Pada penelitian ini disimpulkan bahwa sistem mampu mendeteksi akun buzzer dengan tingkat akurasi 74% dan tingkat presisi 76.65% berdasarkan dataset yang sudah didapatkan oleh penulis. Disimpulkan juga bahwa semakin banyak fitur yang digunakan dalam proses klasifikasi semakin tinggi juga tingkatan akurasi yang didapat.
Kata kunci : Buzzer, Politik, Social Network, Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Twitter  adalah  satu  dari  banyak  platform  media sosial  yang  digunakan  oleh  masyarakat  Indonesia dengan total penggunanya mencapai angka 18.45 juta pengguna  [1].  Dengan  banyak  nya  informasi  yang dapat  dicari  di  twitter  banyak  juga  pengguna  yang menggunakan  twitter  untuk  mencari  informasi  akan suatu  hal.Namun  dalam  beberapa  waktu  kebelakang banyak terjadi fenomena akun buzzer,buzzer merupakan  pengguna  media  sosial  yang  memiliki pengaruh  terhadap  pengguna  lain  [2].  Buzzer  dalam penelitian  ini  Sebagian  besar  adalah  orang-orang biasa, biasa nya user twitter akan membaca tweet dari buzzer  lalu  me  retweet  tweet  tersebut  maupun berinteraksi dengan tweet  buzzer. Tujuan dari  buzzer yaitu  menciptakan  informasi  ‘dari  mulut  ke  mulut’ pada  media  sosial.Buzzer  biasa  nya  digunakan  untuk meningkatkan kesadaran atas sesuatu yang  sedang di kampanyekan  baik  itu  brand,event,  hingga  faham politik [3].
Dimulai dari beberapa waktu yang objek yang di promosikan oleh buzzer mulai mengalami perubahan, yang  pada  awalnya  hanya  memasarkan  produk komersil  dari  berbagai  perusahaan  kini  menjadi produk  kebijakan  pemerintah  yang  akan  di  terapkan, tokoh-tokoh  publik  yang  akan  mencalonkan  diri mereka untuk menjadi Pimpinan Lembaga Pemerintahan.  Buzzer  sendiri  di  sini  memiliki  tugas utama yaitu membangun kesadaran rakyat akan calon yang  sedang  melakukan  kampanye  dan  membangun dukungan pada calon tersebut. Dengan budaya media sosial  di  Indonesia  saat  ini  menjadikan  media  sosial sebagai salah satu dari banyaknya peran penting dalam menjalankan  kampanye  politik[4][5].  Di  Indonesia sendiri  efek  dari  buzzer  telah  mencapai  level  yang cukup  buruk  hingga  dapat  menimbulkan  perpecahan
antar  masyarakat[6].  Tren  kemnuculan  buzzer  dalam dunia politik juga terus meningkat setiap tahun nya[7].
Fenomena  buzzer  juga  dapat  menyebabkan misinformasi dikalangan masyarakat terutama mendekati  tahun-tahun  pemilu.  Pada  penelitian  ini akan  dilakukan  penggabungan  dan  pembuatan kombinasi    fitur  dari  penelitian  sebelumnya [8][9][10][11]  fitur  yang  akan  digunakan  yaitu  fitur yang  berfokus  pada  user  based  features  yang  akan digabungkan dan dibuat beberapa kombinasi fitur dari beebrapa  fitur  yang  sudah  didapat  dari  penelitian tersebut,  dari  banyaknya  fitur  yang  didapat  akan dilakukan seleksi fitur menggunakan metode Spearman Correlation-base Feature Selection (SCFS) dengan  data  baru.Untuk  proses  identifikasi  akan dilkakukan  dengan  metode  klasifikasi  dengan menggunakan  metode  pembelajaran  Random  Forest yang  menurut  penelitian  [10]  cukup  baik  untuk melakukan klasifikasi terhadap data twitter. Sehingga hasil dari penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi sebagai tambahan referensi untuk penelitian berikutnya  yang  serupa  baik  dalam  metode  maupun objek yang di teliti.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  sebelumnya  merujuk  kepada  studi yang  telah  dilakukan  sebelumnya  dan  berfungsi sebagai  landasan  bagi  penelitian  yang  sedang dilakukan  dengan  mengadopsi  beberapa  teori  dan metode  dari  penelitian  sebelumnya.  Tabel  1 merupakan beberapa penelitian  mengenai  identifikasi akun buzzer [8][9][10][11].
Tabel 1. Peneliian terdahulu Fitur Hasil Followers Count, Friend Count, Favourite Count, Statuses Count, MonthCreated,Year Created Hasil klasifikasi Decision Tree 88.84% dan hasil perhitungan kurva AUC dengan capaian nilai 0.965.Penelitian user_description, default_profile, geo_enabled,
friends_count,
status_count
,listed_count, followers_count, favourities_count, popularity, followergrowth_rate,
user_account_age, tweet frequency dan friends_growth_rate Hasil skor AUC sebesar 0.9624, nilai precision 0.97443 dan nilai recall sebesar 0.9717 dan f-1 score 0.9730 User based Features,Tweet Based Features,Periodic Features Logistic Regression 75% tingkat akurasi,Multinomi nal Niave Bayes 78% tingkat akurasi,SVM 82% akurasi,Gradient Boosted Trees 86% Most_active_days,Most_active_h ours,
Freq_of_most_hashtag, Location, Verified, Followers Count,
Friend Count, Favourite Count, Statuses Count, Month Created,Year Created Akurasi tertinggi : menggunakan Adaboost 62,3%,Gradient Boosting 60%,Xtrene Gradient Boosting
67,9%,Histogram Basd Gradient
Boosting 63,6%
Tabel  1  menunjukan  fitur  yang  digunakan  pada penelitian  [8][9][10][11]  beserta  hasil  yang  di  capai oleh masing-masing penelitian.

## 2.2. Buzzer
Buzzer  adalah  sebuah  persona  di  twitter  yang menerima  penawaran  dari  pemilik  merek  unutk mengunggah tweet yang berhubungan dengan produk atau layanan  yang dan  mendapatkan keuntungan dari tweet  tersebut.  Buzzer  biasanya  terlahir  dari  orang- orang  biasa,  followers  dari  buzzer  tersebut  akan membaca  tweet  dari  buzzer  dan  me  retweet  nya. Tujuan  utama  dari  buzzer  adalah  menciptakan pembicaraan mulut ke mulut di media. Dari persefektif pemilik  merek  buzzer  adalah  persona  yang  pantas untuk  meningkatkan  kesadaran  masyarakat  dari produk,  layanan,  paham,  maupun  event  yang  ingin dipromosikan dari pemilik merek tersebut[3].
Dalam  industri  pemasaran  digital,  peran  buzzer telah  menjadi  salah  satu  strategi  yang  populer  dan
efektif  dalam  membangun  kesadaran  merek  di kalangan  konsumen.  Keberhasilan  seorang  buzzer tidak  hanya  bergantung  pada  jumlah  pengikut,  tetapi juga pada kemampuan  mereka dalam  menyampaikan pesan  yang  menarik  dan  relevan  kepada  audiens mereka.[3].

## 2.3. Random Forest
Random  forest  classifier  terdiri  dari  kombinasi klasifikasi pohon di mana setiap klasifikasi dihasilkan menggunakan  vektor  acak  yang  diambil  secara independen  dari  vektor  masukan,  dan  setiap  pohon memberikan  suara  unit  untuk  kelas  paling  populer untuk  mengklasifikasikan  vektor  masukan.  Random forest classifier yang digunakan untuk studi ini terdiri dari menggunakan fitur yang dipilih secara acak atau kombinasi fitur di setiap node untuk membuat pohon. Bagging, metode untuk menghasilkan set data latihan dengan  mengambil  contoh  secara  acak  dengan penggantian N kali, di mana N adalah ukuran set data latihan  asli),  digunakan  untuk  setiap  fitur/kombinasi fitur yang dipilih. Setiap contoh (piksel) diklasifikasikan dengan mengambil kelas yang paling banyak  mendapatkan  suara  dari  semua  prediktor pohon  dalam  hutan.  Desain  dari  sebuah  pohon keputusan memerlukan pemilihan metode pengukuran pemilihan  atribut  dan  metode  pruning.  Terdapat banyak  pendekatan  untuk  pemilihan  atribut  yang digunakan  dalam  induksi  pohon  keputusan  dan sebagian  besar  pendekatan  memberikan  pengukuran kualitas langsung ke atribut tersebut[12].
Pengukuran pemilihan atribut yang paling sering digunakan  dalam  induksi  pohon  keputusan  adalah kriteria  Information  Gain  Ratio  dan  Indeks  Gini. Random  forest  classifier  menggunakan  Indeks  Gini sebagai pengukuran pemilihan atribut, yang mengukur ketidakmurnian atribut terkait dengan kelas-kelas[12].
Random  forest  classifier  memiliki  beberapa keunggulan dibandingkan dengan algoritma klasifikasi  lainnya  [13].  Ia  dapat  menangani  data berdimensi tinggi dengan jumlah fitur yang besar dan lebih sedikit rentan terhadap overfitting dibandingkan dengan  algoritma  lainnya.  Selain  itu,  ia  juga  mampu menangani  data  yang  hilang  dan  dapat  memberikan estimasi  pentingnya  fitur,  yang  dapat  berguna  untuk pemilihan fitur[12].
2.4. Spearnab
Correlation-based Feature

## Selection (SCFS)
Metode  Correlation-based  Feature  Selection (CFS)  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan dalam proses seleksi fitur untuk mengevaluasi korelasi antara setiap fitur dalam dataset dengan variabel target. Dalam  metode  ini,  langkah  awal  yang  dilakukan adalah  mengurutkan  fitur-fitur  berdasarkan  korelasi mereka dengan variabel target menggunakan koefisien korelasi  Spearman.  Koefisien  korelasi  Spearman adalah  ukuran  statistik  yang  digunakan  untuk mengukur  hubungan  monoton  antara  dua  variabel yang diukur pada skala ordinal atau skala  yang tidak
terukur.  Dengan  menggunakan  koefisien  ini,  metode CFS mampu mengidentifikasi sejauh mana hubungan relatif  antara  dua  variabel  dengan  memperhatikan urutan relatif data pada kedua variabel tersebut[14].
Korelasi  ini  dihitung  menggunakan  algoritma perhitungan
Spearman’s
Rank Correlation Coefficient[15] :
𝜌 = 1 − 6 ∑ 𝑑 𝑖 2 𝑛(𝑛 2 −1) P  = Koefisien Spearman di  = Jumlah kuadrat dari perbedaan urutan dari setiap pasangan variable n  = Jumlah value pada list X dan list Y Setelah fitur-fitur diurutkan berdasarkan korelasi Spearman, metode CFS melanjutkan dengan menghitung  skor  untuk  setiap  fitur  berdasarkan korelasi  fitur  tersebut  dengan  variabel  target,  serta relevansi fitur tersebut sebagai bagian dari subset fitur lainnya. Skor ini membantu dalam menentukan tingkat relevansi  fitur  dengan  variabel  target  dan  dalam menyeleksi fitur yang paling penting untuk digunakan dalam pembentukan model[14].
Kelebihan dari metode CFS adalah kemampuannya  untuk  mengevaluasi  korelasi  antara fitur-fitur  dengan  variabel  target  secara  lebih komprehensif. Dengan menggunakan koefisien korelasi Spearman, metode CFS dapat mengidentifikasi  korelasi  baik  dalam  bentuk  linier maupun  non-linier  antara  fitur-fitur  dan  variabel target.  Hal  ini  memungkinkan  pemodelan  yang  lebih akurat  dan  efektif  dalam  menganalisis  dataset  yang kompleks[14].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  yang  diambil  dari twitter dengan metode scraping menggunakan liblary snscrape. Data tersebut diambil  berisi data user dan  juga tweet  pada 24  April  2023  s.d  27  April  2023  dengan keyword pencarian antara lain yaitu “Ridwan Kamil”, “Ganjar Pranowo”,  “Puan Maharani” dan “Anies Baswedan”. Proses scraping data  ini  berfokus  pada  pengambilan informasi  data user. Data tweet yang  diperoleh  yaitu sebanyak 20100 data lalu data tersebut dibagi menjadi 4000 data user dengan jumlah data user sebanyak 1000 dari masing-masing tokoh yang akan diteliti.

## 3.2. Pelabelan Data
Setelah  didapat  data user sebanyak  4000  yang terdiri  dari  1000  akun  dari  setiap  tokoh  yang  diteliti, terdapat  sebanyak  2132  akun  yang  berlabel  ‘buzzer’ dan sebanyak 1868 akun yang berlabel ‘non-buzzer’. Pada tahapan ini dilakukan pelabalen terhadap dataset yang  sudah  diperoleh,  label  yang  di  berikan  adalah ’buzzer’  yang  direpresentasikan  dengan  nilai  1  dan ‘non-buzzer’  yang  direpresentasikan  dengan  nilai  0. Definisi  akun  ‘buzzer’  yang  digunakan  adalah  akun yang  berisi  tweet  tentang  satu  tokoh  secarah  terus menerus  dan  tidak  ada  topik  lain  selain  salah  satu tokoh yang di teliti [11].

## 3.3. Data Preprocessing
Pada  tahap  ini  dilakukan  pra-proses  data  yang dimana  terdapat  beberapa  proses  yaitu  pembersihan data  dan  juga  transformasi  data.  Detail  dari  proses tersebut adalah sebagai berikut:
3.3.1. Pembersihan Data
Proses  pembersihan  data  memiliki  beberapa proses didalam  nya  seperti penghapusan atribut  yang tidak  relevan,  pengecekan  data  duplikat,  dan pengecekan missing value dan data kosong.
3.3.2. Transformasi Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  transformasi terhadap  format  data  agar  dapat  digunakan  untuk tahapan  selanjutnya  yaitu  data  mining.  Proses  ini memiliki  beberapa  proses  didalam  nya  seperti  Data Scaling dan Merubah Format Fitur Description.
3.3.3. Penambahan Fitur Dataset
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penambahan  itur dalam  dataset  yang  akan  digunakan  untuk  melatih model  Random  Forest,  fitur-fitur  yang  ditambahkan merupakan fitur yang digunakan pada penelitian[9][11][16]. Tabel 2. Fitur Tambahan Fitur Deskripsi Account_Age Umur akun sejak pembuatan. Popularity Rasio jumlah followers dan gabungan jumlah followers dan following.
Fitur Deskripsi Daily_Frequency Frekuensi harian tweet yang dihasilkan oleh pengguna. Media_Ratio Rasio antara jumlah media dengan jumlah tweet. Follower_Growth_Rate Rasio antara jumlah follower dengan umur akun. Friends_Growth_Rate Rasio antara jumlah following dengan umur akun. Follower_Friends_Ratio Rasio antara jumlah followers dan following. Tabel 2 menjelaskan fitur-fitur yang ditambahkan  pada  dataset  berdasarkan  penelitian sebelumnya.
Tabel 3. Fitur yang Digunakan Setalah dilakukan

## Pemanambahan Fitur
Fitur Account Age Media Ratio Followers Popularity Friends Daily_Frequency Status Count Description_Flag Favorite Count Follower_Growth_Rate Listed Count Friends_Growth_Rate Media Count Follower_Friends_Ratio
Tabel 3 menampilkan fitur-fitur yang digunakan untuk proses selanjutnya yaitu seleksi fitur.

## 3.4. Seleksi Fitur
Pada  tahapan  ini  seleksi  fitur  dilakukan  dengan cara mengevaluasi korelasi antara setiap fitur didalam dataset  dengan  target  variable  yang  dimana  pada penelitian ini Buzzer menjadi target variable tersebut. Setiap  fitur akan diurutkan berdasarkan nilai korelasi yang diperoleh menggunakan metode Spearman yang merupakan  ukuran  statistic  yang  digunakan  untuk mengukur  hubungan  monoton  antara  2  variable  pada skala ordinal.
Tabel 4. Interpretasi nilai spearman correlation
Nilai Korelasi Interpretasi 0.00 – 0.09 Tidak ada korelasi 0.10 – 0.39 Korelasi lemah 0.40 – 0.69 Korelasi sedang 0.70 – 0.89 Korelasi kuat 0.90 – 1.00 Korelasi sangat kuat
Pada  Tabel  4,  didapatkan  beberapa  interpretasi dari  nilai  spearman  correlation.  Didapatkan  bahwa korelasi  dengan  nilai  dibawah  0.4  merupakan  nilai korelasi  yang  lemah.  Untuk  korelasi  dengan  nilai diantara  0.4  sampai  dengan  0.7  merupakan  korelasi sedang.  Dan  terakhir,  edangkan  nilai  korelasi  diatas 0.7 merupakan nilai korelasi yang kuat. Selain itu, nilai pada  table  tersebut  juga  berlaku  untuk  angka  yang negatif.  Artinya  jika  suatu  atribut  memiliki  nilai
korelasi  sebesar  -0.7,  maka  atribut  tersebut  memiliki nilai korelasi yang kuat.

## 3.5. Klasifikasi Random Forest
Pada  tahap  klasifikasi  menggunakan  metode Random  Forest,  terdapat  dua  proses  yang  dilakukan yaitu  proses  training  dan  testing.  Proses  training dilakukan  proses  untuk  membuat  model  Random Forest, setelah model Random Forest terbentuk maka dilakukan  proses  uji  untuk  menguji  klasifikasi  dari model.
Gambar 2. Alur Klasifikasi Random Forest

## 3.6. Evaluasi
Pada  tahapan  ini  dilakukan  evaluasi  dan pengukuran  akurasi  menggunakan  confussion  matrix untuk  mengukur  kinerja  klasifikasi  Random  Forest. Confusion  matrix  dapat  mengetahui  akurasi,  error, presisi dan recall dari suatu prediksi. Jumlah data yang ada  dalam  confusion  matrix  dapat  digambarkan menjadi dua nilai, yaitu akurasi dan nilai error

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Perhitungan Nilai Korelasi Setiap Fitur Didapatkan  bahwa  sistem  dapat  menunjukkan apa  saja  atribut  yang  mempengaruhi  hasil  klasifikasi menggunakan metode Spearman Correaltion.
Gambar 3. Nilai korelasi setiap fitur

## 4.2. Hasil Pengujian Model Random Forest Tanpa Tambahan Fitur
Pada pengujian model ini digunakan model tanpa tambahan fitur yang ditambahakan pada sub Bab 3.3.3 dengan  ukuran  data  uji  sebanyak  10%  dengan  hasil sebagai berikut.
Tabel 5.  Hasil Pengujian Model Random Forest Tanpa Tambahan Fitur Akurasi 73.75% Presisi 72.77% Recal 76.73% Error 26.25%
Tabel 5 menampilkan hasil pengujian dari model random  forest  tanpa  tambahan  fitur  dari  penelitian sebelumnya.
Gambar 4. Confussion matrix model random forest tanpa tambahan fitur

## 4.3. Hasil  Pengujian  Model  Random  Forest  14

## Fitur
Pada  pengujian  model  ini  digunakan  model menggunakan  14  fitur  dengan  ukuran  data  uji sebanyak 10%.
Tabel 6 . Hasil Pengujian Model Random Forest 14
Fitur Akurasi 72.50% Presisi 70.91% Recal 77.23% Error 27.50%
Tabel 6 menampilkan hasil pengujian dari model random forest menggunakan semua fitur (14 fitur)
Gambar 5. Confussion matrix model random forest 14 fitur

## 4.4. Hasil  Pengujian  Model  Random  Forest  10 Fitur
Pada  pengujian  model  ini  digunakan  model menggunakan  10  fitur  dengan  nilai  korelasi  tertinggi dengan ukuran data uji sebanyak 10%.
Tabel 7. Hasil Pengujian Model Random Forest 14
Fitur Akurasi 74.00% Presisi 81.19% Recal 76.73% Error 26.25%
Tabel 7 menampilkan hasil pengujian dari model random  forest  menggunakan  10  fitur  dengan  nilai korelasi  tertinggi  dengan  ukuran  data  uji  sebanyak 10%.

## Gambar 6. Confussion matrix model random forest
14 fitur

## 4.5. Hasil Pengujian Model Random Forest 5 Fitur
Pada  pengujian  model  ini  digunakan  model menggunakan  5  fitur  dengan  nilai  korelasi  tertinggi dengan ukuran data uji sebanyak 10%.
Tabel 8 . Hasil Pengujian Model Random Forest 14 Fitur Akurasi 72.50% Presisi 71.30% Recal 76.24% Error 27.50%
Tabel 8 menampilkan hasil pengujian dari model random  forest  menggunakan  5  fitur  dengan  nilai korelasi  tertinggi  dengan  ukuran  data  uji  sebanyak 10%.
Gambar 7. Confussion matrix model random forest 14 fitur

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil perhitungan dapat disimpulkan bahwa  model  Random  Forest  dengan  14  Fitur memiliki nilai akurasi dan presisi lebih baik dibanding dengan  model  10  fitur  dan  5  fitur,  dimana  model Random  Forest  dengan  14  Fitur  memiliki  nilai  rata- rata  akurasi  sebesar  72.33%  dengan  capaian  akurasi tertinggi  sebesar  74.00%  dan  nilai  rata-rata  presisi dengan rata-rata nilai 74.36% dengan capaian tertinggi dengan nilai presisi sebesar 81.19%.Nilai akurasi dan presisi  mejadi  penting  untuk  mengidentifikasi  secara akurat  dan  tepat  seberapa  banyak  akun  pengguna twitter yang berperan sebagai buzzer dan mengurangi klasifikasi buzzer Ketika sebenarnya pengguna twitter tersebut bukanlah seorang buzzer.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Simon Kemp,  “DIGITAL 2022:  INDONESIA,” www.datareportal.com , Feb. 15, 2022.
[2] 2018 5th International Conference on Data and Software Engineering (ICoDSE) . IEEE, 2018.
[3]  R. Juliadi, “The Construction of Buzzer Identity on Social Media (A Descriptive Study of Buzzer Identity in Twitter),” 2018.
[4]  M. S. Saraswati, “Social Media and the Political Campaign  Industry  in  Indonesia,” Jurnal Komunikasi Ikatan Sarjana Komunikasi Indonesia ,  vol.  3,  no.  1,  Mar.  2018,  doi: 10.25008/jkiski.v3i1.124.
[5]  I.  Syahputra,  S.  Kalijaga,  and  J.  Marsda  Adi Sucipto Yogyakarta, “DEMOKRASI VIRTUAL DAN  PERANG  SIBER  DI  MEDIA  SOSIAL: PERSPEKTIF NETIZEN INDONESIA.”
[6]  S.  Sugiono,  “Fenomena  Industri  Buzzer  Di Indonesia:  Sebuah  Kajian  Ekonomi  Politik Media,” Communicatus: Jurnal Ilmu komunikasi , vol. 4, no. 1, pp. 47–66, Jun. 2020, doi: 10.15575/cjik.v4i1.7250.
[7]  B.  Arianto,  “Salah  Kaprah  Ihwal  Buzzer: Analisis Percakapan Warganet di Media Sosial,” JIIP:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Pemerintahan ,  vol.  5,
no. 1, pp. 1–20, Apr. 2020, doi:
10.14710/jiip.v5i1.7287.
[8]  H. Kurniawan and M. Raja Ali Haji Jl Politeknik Senggarang,  “Jurnal  Sustainable:  Jurnal  Hasil Penelitian  dan  Industri  Terapan  Deteksi  Twitter Bot  Menggunakan  Klasifikasi  Decision  Tree,” vol. 09, no. 01, pp. 31–37, 2020.
[9]  S.  Barhate,  R.  Mangla,  D.  Panjwani,  S.  Gatkal, and  F.  Kazi,  “Twitter  bot  detection  and  their influence  in  hashtag  manipulation,”  in 2020 IEEE 17th India Council International Conference,  INDICON  2020 ,  Institute  of Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  Dec. 2020. doi:
10.1109/INDICON49873.2020.9342152.
[10]  E.  Adali,  Akdeniz  Üniversitesi,  and  Institute  of Electrical and Electronics Engineers, 2. Uluslararası Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği  Konferansı  =  2nd  International Conference on Computer Science and Engineering :  Antalya  -  T̈ürkiye  5-8  Ekim (October) 2017 .
[11]  IEEE  Staff,  A.  Suciati,  A.  Wibowo,  and  P. Mursanto, 2019 3rd International Conference on Informatics and Computational Sciences (ICICoS) . IEEE, 2019.
[12]  M.  Pal,  “Random  forest  classifier  for  remote sensing  classification,” Int  J  Remote  Sens ,  vol. 26,  no.  1,  pp.  217–222,  Jan.  2005,  doi: 10.1080/01431160412331269698.
[13]  Md.  I.  Hossain et  al. , “Heart disease prediction using  distinct  artificial  intelligence  techniques: performance  analysis  and  comparison,” Iran Journal  of  Computer  Science ,  Jun.  2023,  doi: 10.1007/s42044-023-00148-7.
[14]  K.  Pitipaldi,  A.  Bakhtiar,  and  H.  Suliantoro, “ANALISIS KORELASI SPEARMAN SNI ISO STANDAR SISTEM MANAJEMEN KUALITAS  TERHADAP  HAK  KEKAYAAN INDUSTRIAL DI INDONESIA.”
[15]  B.  Siregar,  C.  Aprilia,  F.  D.  Anggaraeni,  and  I. Jaya,  “Klasifikasi  Kecerdasan  Majemuk  pada Anak  Berdasarkan  Posting  Aktivitas  di  Media Sosial Menggunakan
SentiStrength dan Spearman’s  Rank  Correlation  Coefficient,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA
BUDIDARMA ,  vol.  3,  no.  4,  p.  357,  Oct.  2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1500.
[16]  M. Ibrahim, O. Abdillah,  A. F. Wicaksono, and M.  Adriani,  “Buzzer  Detection  and  Sentiment Analysis  for  Predicting  Presidential  Election Results  in  a  Twitter  Nation,”  in Proceedings  - 15th  IEEE  International  Conference  on  Data Mining  Workshop,  ICDMW  2015 ,  Institute  of Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  Jan. 2016, pp. 1348–1353. doi: 10.1109/ICDMW.2015.113