e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Sentiment Analysis User Ajaib Application Using Naïve Bayes Algorithm
Suwanda Aditya Saputra 1 , Beni Rahmatullah 2 , Pungkas Budiyono 3
Department of Information Technology 1,2,3
Faculty of Engineering and Informatics 1,2,3
Universitas Bina Sarana Informatika 1,2,3
suwanda.sdz@bsi.ac.id 1 , beni.brh@bsi.ac.id 2 , pungkas.pby@bsi.ac.id 3
Received: September 28, 2022 Revised: October 18, 2022 Accepted: November 16, 2022 .  Issue Period: Vol.6 No.2 (2022), Pp. 497-505
Abstrak: Banyak keuntungan  yang didapat jika  setiap orang bisa  berinvestasi  salah satunya investasi saham yang sudah banyak dikenal masyarakat. Untuk memudahkan dan meningkatkan minat para investor dalam menabung saham  pada sekuritas maka diperlukan  sebuah  teknologi  aplikasi  yang  dapat  menunjang  transaksi  investasi. Aplikasi  Ajaib  mejadi salah  satu cara untuk mempermudah  berinvestasi  baik saham maupun  reksadana.  Untuk  memberikan  informasi  kepada  masyarakat  perlu  adanya analisis sentimen bagaimana pendapat pengguna aplikasi Ajaib menggunakan metode Naïve  Bayes dengan  hasil scraping review pada google play sebanyak  400 review . selanjutnya  dilakukan  tahap  pengolahan  teks  hingga  tahap  klasifikasi,  sehingga mendapatkan  nilai  akurasi  89.00%,  nilai recall 93.50%,  nilai precision 86.36%  dan nilai AUC 0.570 dan 5 kata teratas diantaranya kata aplikasi 186 diulang, kata ajaib 77  diulang,  kata  bagus  76  diulang,  kata  inventasi  72  diulang  dan  kata  mudah  72 diulang. Dari hasil yang ada dapat disimpulkan  bahwa sentiment positif lebih banyak daripada sentimen negative pada aplikasi ajaib.
Kata kunci: analisis sentimen, sekuritas, naïve bayes
Abstract: There are many advantages if everyone can invest in stock investments that are  well  known  to  the  public.  To  facilitate  and  increase  the  interest  of  investors  in storing  shares  in  securities,  a  technology  application  is  needed  that  can  assist investment  transactions.  Ajaib  Application  is  one  way  to  invest  in  both  stocks  and mutual  funds.  To  provide  information  to  the  public,  it  is  necessary  to  have  a sentiment  analysis  on  how  the  opinion  of  Ajaib  application  users  uses  the  Naïve Bayes method  with the results of scraping  reviews on Google  Play as many as 400 reviews.  then  the  text  processing  stage  is  carried  out  to  the  classification  stage,  so that  it  gets  an  accuracy  value  of  89.00%,  recall  value  93.50%,  precision  value 86.36%  and  AUC  value  0.570  and  the  top  5  words  include  application  words  186 repeated,  magic  words  77  repeated,  good  words  76,  investment  words  72  repeated and  72  easy  words  repeated.  From  the  results,  it  can  be  said  that  there  are  more positive sentiments than negative sentiments in the Ajaib Application.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Keywords: sentiment analysis, sekuritas, naive bayes

## I. PENDAHULUAN
Investasi sanggup tingkatkan kesejahteraan pada waktu akan datang, sehingga menghindari inflasi yang kerap terjadi. Investasi bisa dicoba dengan sebagian metode, ialah investasi pada keuangan serta berwujud[1]. Bertepatan pada 2 Maret 2009, Bursa Efek Indonesia( BEI) sudah meluncurkan sistem perdagangan baru dengan nama JATS, Jakarta Automatic Trading System yang sudah membagikan kesempatan kepada warga dimana dalam jam perdagangan bursa buat memakai sistem perdagangan saham secara online . Kesempatan inilah yang sudah menarik atensi investor buat berupaya memakai sarana yang sudah dirancang Bursa Efek Indonesia. Kecanggihan sistem teknologi data salah satu kunci energi tarik warga buat berinvestasi.
Investasi  jadi  metode  yang  lumayan  baik  buat  mempersiapkan  keuangan  di  masa  depan.  Banyak keuntungan  yang  didapat  bila  tiap  orang  dapat  berinvestasi  salah  satunya  investasi  saham  yang  telah  banyak diketahui warga. Tetapi pada realitasnya sedikit sekali atensi investasi saham di Indonesia yang diakibatkan oleh sebagian aspek antara lain kurang pengetahuan warga, warga merasa kalau investasi membutuhkan modal yang besar,  serta  kerumitan  dalam  transaksi  investasi.  Lewat  teknologi  hingga  bisa  menolong  para  investor  buat melaksanakan transaksi  investasi lebih gampang dengan modal yang lumayan terjangkau. Buat mempermudah serta tingkatkan atensi para investor dalam menabung saham pada sekuritas hingga dibutuhkan suatu teknologi aplikasi yang bisa mendukung transaksi investasi.
Ajaib  Group  menaungi  Ajaib  Sekuritas(  PT  Ajaib  Sekuritas  Asia)  serta  Ajaib  Reksa  Dana(  PT  Takjub Teknologi  Indonesia)  yang  berdiri  semenjak  2018.  Meningkatkan  aplikasi  sekuritas  Ajaib  selaku  industri investasi dengan  fasilitas Mobile serta Online Trading yang terbaik di  Asia Tenggara  serta diminati oleh para investor saham ritel dari golongan milenial dan layanan saham serta reksa dana Ajaib Group bisa diakses secara online ,  oleh  bermacam  susunan  warga.  Pemerintah  melaksanakan  sebagian  upaya  buat  meningkatkan  atensi warga  buat  berinvestasi  di  pasar  modal  Indonesia,  ialah  kampanye“  Ayo  Nabung  Saham”  yang  dicanangkan pada  tahun  2015.    Teknologi  berkecepatan  besar  dikala  ini  apalagi  telah  jadi  kebutuhan  sebagian  orang[2]. Dengan terus menjadi pesatnya pertumbuhan teknologi data spesialnya di industri keuangan, bermacam lembaga keuangan berupaya membagikan akses bermacam  layanan serta kemudahan akses data keuangan kepada klien . Informasi Digital 2021, perkembangan pengguna media sosial di Indonesia pada Januari 2021 merupakan 170, 0 juta pengguna media sosial. Jumlah ini bertambah 6, 3% ataupun 10 juta antara tahun 2020 serta 2021[3]. Oleh sebab  itu,  guna  mengenali  opini  publik,  penulis  hendak  melakukan  analisis  sentiment[4].  Sudah  banyak  riset yang  dicoba  dengan  memakai  analisis  sentimen  buat  mengenali  opini  pengguna  sesuatu  produk, opini  politik, serta opini tentang film yang sudah diluncurkan[5]. Salah satu metode buat memperoleh opini publik dalam riset merupakan  lewat  media  sosial.  Sebab  media  sosial  umumnya  digunakan  selaku  platform  buat  jual  beli, membagikan  data,  opini  serta  selaku  media  buat  mengabdikan  diri.  Bersumber  pada  keadaan  tersebut,  buat melaksanakan  analisis sentimen periset  memakai  sumber  informasi  ialah  informasi dari review dari play store memakai tata cara scrapping.
Google Play merupakan  layanan konten digital kepunyaan Google yang terdiri dari toko produk online semacam  musik,  lagu,  novel,  aplikasi,  permainan,  ataupun  pemutar  media. Google  Play bisa  diakses  lewat website, aplikasi android( Play Store), serta Google Televisi . Di Google Play, tidak hanya toko produk online, ada  pula  fitur  evaluasi  untuk  pelanggan  buat  membagikan  pembahasan  tentang  kelebihan  serta  kekurangan memakai  aplikasi  Ajaib.  Bermacam  berbagai  pembahasan  sudah  diberikan  oleh  pengguna,  mulai  dari  kalimat yang halus serta agresif. Pengguna Google Play pula bisa membagikan evaluasi berbentuk skor bintang (antara 1-  5)  bergantung  pada  evaluasi  tiap-  tiap  pengguna.  Serta  perihal  terakhir,  pengguna  dapat  pula  membagikan skor "like" pada  pendapat  seorang  itu  mewakili  atensi  ataupun  ketidaksukaan  seorang  terhadap  aplikasi  yang digunakan.  Bersumber  pada  riset  lebih  dahulu,  algoritma Naives  Bayes  (NB) ialah  algoritma  klasifikasi  yang banyak  digunakan  oleh  para  periset  di  bidang text  mining .  Tata  cara Naïve  Bayes ialah  tata  cara  yang  bisa digunakan  buat  mengelompokkan  opini  dengan  baik[6].  Hasil  riset  meyakinkan  kalau  tata  cara Naïve  Bayes
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
classifier  (NBC) baik  buat permasalahan distribusi terstruktur menimpa  fitur  lunak di Google Play  Store serta buat  mengotomatisasi  kategorisasi  fitur  lunak android di Google  Play  Store [7].  Algoritma  ini  pula  digunakan dalam riset ini dalam klasifikasi review pengguna aplikasi Ajaib. Dengan tujuan supaya algoritma yang diseleksi sangat akurat sehingga dapat menganalisis review pengguna aplikasi Ajaib.

## II. METODE DAN MATERI
Riset  ini  memakai  tata  cara  kualitatif  serta  tahapan  dalam  riset  buat  analisis  sentimen,  diawali  dari pengumpulan informasi sampai ditemui hasil analisis.
Pengambilan Data
Review google play Data Ulasan dan Labeling Preprocessing Cross Validation

## Model Evaluasi
Gambar 1 Kerangka Pemikiran

## 2.1. Data Mining
Data mining merupakan  proses  yang  memakai  kecerdasan  buatan,  matematika,  statistik,  serta  metode pendidikan  mesin  buat  mengenali  serta  mengekstrak  data  yang  bermanfaat  dari  bermacam database skala besar[8]. Data mining pula didefinisikan selaku proses otomatis dari informasi yang sangat besar serta bertujuan buat  memperoleh  ikatan  ataupun  pola  yang  menguntungkan.  Data mining bisa  dikatakan  selaku  proses pendukung  pengambilan  keputusan  yang  mencari  pola  data  dalam  informasi.  Pencarian  ini  bisa  dicoba  oleh pengguna[9].

## 2.2. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  proses  buat  memastikan  sentimen  ataupun  komentar  seorang  yang diwujudkan  dalam  bacaan  serta  bisa  dikategorikan  selaku  sentimen  positif  ataupun  negatif[10].  Analisis sentimen  mengacu  pada  bidang  luas  pemrosesan  bahasa  natural,  linguistik  komputasi,  serta  penambangan bacaan yang bertujuan buat menganalisis sentimen, komentar, perilaku, penilaian, evaluasi, serta emosi seorang apakah pembicara ataupun penulis terpaut dengan produk, topik, jasa, organisasi, orang, ataupun aktivitas yang lain[11].  Analisis  sentimen  pula  bisa  dimaksud  selaku  data  tekstual  secara  universal  yang  dibagi  atas  data
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
factual  (objektif) serta opini  (subjektif)[12]. Analisis sentimen pula  ialah riset komputasi dari opini, sentimen, serta emosi yang diungkapkan secara tekstual[13].

## 2.3. Klasifikasi
Klasifikasi  ialah  sesuatu  proses  yang  bertujuan  buat  memastikan  sesuatu  obyek  kedalam  sesuatu  kelas ataupun  jenis  yang telah didetetapkan  lebih dahulu. Klasifikasi  merupakan proses dari  pembangunan terhadap sesuatu  model  yang  mengklasifikan  sesuatu objek  cocok  dengan  atribut–  atributnya[14].  Klasifikasi  informasi maupun dokumen pula bisa diawali dari membangun ketentuan klasifikasi tertentu yang memakai data training yang kerap diucap selaku tahapan pembelajaran serta pengujian digunakan selaku data testing[15]. Dalam riset ini memakai satu algoritma saja, ialah Naïve Bayes.

## 2.4. Naive Bayes
Metode ini memakai teorema Bayes , yang ditemukan oleh Thomas Bayes abad ke- 18[16]. Naïve Bayes Classification (NB) merupakan klasifikasi statistik yang bisa digunakan memprediksi probabilitas keanggotaan dalam sesuatu kelas. Bagi Wu serta Kumar, algoritma Naïve Bayes ialah metode klasifikasi yang terkenal serta tercantum  dalam  10  algoritma  terbaik  dalam  data mining . Naïve  Bayes memakai  cabang  matematika  yang diketahui  dengan  teori  probabilitas  guna  menciptakan  kesempatan  terbanyak  dari  mungkin  klasifikasi  dengan memandang frekuensi tiap klasifikasi pada data latih[17].

## III. PEMBAHASA DAN HASIL

## 3.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  sumber  data  yaitu  dari  data review pengguna  aplikasi  yang  diperoleh  dari Playstore atau google  play .  Pengambilan  data  dari  data review aplikasi  ajaib  yang  ada  di play  store menggunakan  metode scraping dengan  bahasa  pemrograman python .  Total  data  kometar  yang  diambil  500, untuk  menetukan  status review komentar  pengguna  ajaib  yang  ada  di google  play berdasarkan  perolehan “bintang”. kemudian di kelompokan ke dalam 3 kelompok dengan mengelompokan rating 1 dan 2 sebagai label negatif,  rating  3  sebagai  label  netral  dan  rating  4  dan  5  sebagai  label  positif,  namun  data  yang  dipakai  hanya berlabel positif dan negatif yang terdiri dari 200 komentar label positif dan 200 komentar label negatif.

## 3.2. Data Preprocessing
Dalam text  mining tahapan  awal  yang  akan  dilakukan  adalah  tahapan preprocessing agar  teks  yang memiliki isi yang tidak sempurna seperti data yang hilang, data yang tidak valid atau juga hanya sekedar salah ketik.  Selain  itu,  ada  juga  atribut-atribut  data  yang  tidak  relevan.  Data  tersebut  lebih  baik  dibuang  karena keberadaannya  bisa  mengurangi  mutu  atau  akurasi.  Teks  yang  belum  diolah  biasanya  memiliki  karakteristik dimensi  yang  tinggi,  terdapat noise pada  data  dan  terdapat  struktur  teks  yang  tidak  baik.  Berikut  merupakan tahapan yang dilakukan dalam preprocessing : 1. Tokenize
Proses  tokenisasi  ini,  semua  kata  yang  ada  di  dalam  tiap  dokumen  akan  dikumpulkan  dan  dihilangkan  tanda baca, serta dihilangkan juga simbol, serta karakter khusus ataupun bukan huruf.
Tabel I. perbandingan teks sebelum dan sesudah dilakukan proses Tokenization Regexp
Data Sebelum Data Sesudah
Tampilan  apk  nya  mudah  dipahami,  sudah  disiapkan  berita, analisis fundamental, teknikal, bahkan sentimental. Maju terus Ajaib  !!!  .  Sedikit  saran  untuk  tampilan  portofolio  nya  di tambahkan total gain/loss, sehingga bisa tahu dalam 1 periode Minggu/  bulan  trading  nya  profit  atau  rugi.  Terimakasih Ajaib!!!
tampilan  apk  nya  mudah  dipahami    sudah disiapkan  berita    analisis  fundamental teknikal    bahkan  sentimental    maju  terus ajaib              sedikit  saran  untuk  tampilan portofolio  nya  di  tambahkan  total  gain  loss sehingga  bisa tahu dalam    periode  minggu
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
bulan trading nya profit atau rugi terimakasih ajaib 2. Indonesian Stemming
Proses Indonesian Stemming adalah  proses  untuk  mencari  kata  dasar  (root)  dari  tiap  kata  hasil  dari  proses filtering yang terdapat dalam suatu dokumen. Pencarian root sebuah kata dapat memperkecil hasil indeks tanpa harus menghilangkan makna.
Tabel 2. perbandingan teks sebelum dan sesudah dilakukannya proses Indonesian Stemming .
Data Sebelum Data Sesudah
tampilan  apk  nya  mudah  dipahami    sudah  disiapkan  berita analisis fundamental  teknikal  bahkan sentimental  maju terus ajaib              sedikit  saran  untuk  tampilan  portofolio  nya  di tambahkan total gain loss  sehingga bisa tahu dalam   periode minggu  bulan trading nya profit atau rugi  terimakasih ajaib
tampil  apk  nya  mudah  paham  sudah  siap berita  analisis  fundamental  teknikal  bahkan sentimental  maju  terus  ajaib  sedikit  saran untuk tampil portofolio  nya di tambah total gain  loss  sehingga  bisa  tahu  dalam  periode Minggu  bulan  trading  nya  profit  atau  rugi terimakasih ajaib
3. Stopwords Removal
Pada tahap ini proses pembuangan stopword , untuk mengetahui suatu kata masuk ke dalam stopword atau tidak relevan. Adapun term yang memperoleh dari tahap tokenisasi dicek dalam suatu daftar stopword , apabila sebuah kata masuk kedalam daftar stopword maka kata tersebut tidak akan diproses lebih lanjut.
Tabel 3. Perbandingan teks sebelum dan sesudah dilakukannya proses stopword removal . Data Sebelum Data Sesudah
tampil apk nya mudah paham sudah siap berita analisis fundamental teknikal bahkan sentimental maju terus ajaib sedikit saran untuk tampil portofolio nya di tambah total gain loss sehingga bisa tahu dalam periode Minggu bulan trading nya profit atau rugi terimakasih ajaib
tampil apk mudah paham berita analisis fundamental teknikal sentimental maju ajaib saran tampil portofolio total gain loss periode minggu trading profit rugi
terimakasih ajaib
4. Filter Tokens (By Length) Filter tokens (by Length) proses  ini kata-kata yang  memiliki panjang karakter kurang dari 4 dan  lebih dari 25 akan dihapus, seperti kata di, ada, oleh yang merupakan kata-kata yang tidak mempunyai makna tersendiri jika dipisahkan dengan kata yang lain dan tidak terkait dengan kata sifat yang berhubungan dengan sentimen.
3.3. Modelling
Merupakan fase pemilihan  teknik mining dengan  menentukan  algoritma  yang  akan  digunakan. Tools yang  digunakan  adalah  RapidMiner.  Hasil  pengujian  model  yang  dilakukan  adalah  mengklasifikasikan  data review aplikasi ajaib menggunakan algoritma Naive Bayes .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 2. Pemodelan Naive Bayes Pada Rapidminer

## 3.4. Model Evaluasi
Tahap  evaluasi  bertujuan  untuk  menentukan  nilai  guna  dari  model  yang  berhasil  dibuat  pada  langkah sebelumnya. Untuk evaluasi, digunakan validasi silang 10 kali lipat. Dari hasil pengujian model, algoritma yang digunakan  menghasilkan  nilai Accuracy (Confusion  Matrix) dan AUC  (Area  Under  Curve). Kemudian mendapatkan hasil grafik ROC dengan nilai AUC (Area Under Curve).
3.5. Nilai Akurasi Algoritma Naive Bayes
Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  data review komentar  pengguna aplikasi ajaib di Google Play . Pada percobaan ini menggunakan algoritma Naive Bayes Menggunakan 400 data user review yang menghasilkan nilai akurasi (Confusion Matrix) sebagai berikut:
Gambar 3. Nilai Akurasi Ajaib Dengan Algoritma Naive Bayes
Jumlah True Positive (TP) adalah 169 record yang tergolong positif dan False Positive (FP) sebanyak 31 record yang  tergolong  Negatif.  Selanjutnya,  187  catatan  Negatif  Benar  (TN)  diklasifikasikan  sebagai  Negatif  dan  13 catatan  Negatif  Palsu  (FN)  diklasifikasikan  sebagai  Negatif.  Berdasarkan  tabel  diatas  terlihat  bahwa  tingkat akurasi review pengguna aplikasi Ajaib menggunakan algoritma Naive Bayes adalah 89,00%.
3.6. Nilai AUC Aplikasi Ajaib Dengan Algoritma Naive Bayes
Berikut  hasil  dari  pengujian  data riview user  Ajaib  dengan  400  data  menggunakan  Algoritma Naïve Bayes menghasilkan AUC = 0,570.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 4. Kurva Naive Bayes 3.7. Nilai Recall dan Precision Aplikasi Ajaib dengan Algoritma Naive Bayes Hasil  pengujian  data  dari  pengguna  aplikasi  Ajaib  dengan  400  data  menggunakan Naïve  Bayes adalah sebesar 93,50% untuk recall dan precision . Berikut adalah hasil pengolahan datanya.
Gambar 5. Nilai Recall Naive Bayes
Gambar 6. Nilai Precision Naive Bayes . IV. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian analisis sentimen yang dilakukan dengan sumber data dari riview pengguna aplikasi ajaib menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes dalam pengolahan data di peroleh nilai akurasi 89.00%, nilai recall 93.50%, nilai precision 86.36% dan nilai AUC 0.570. Selain itu kata yang paling banyak di ulang dari 400 review pengguna aplikasi ajaib dan diambil  5 kata teratas diantaranya kata aplikasi 186 diulang, kata ajaib 77 diulang, kata bagus 76 diulang, kata inventasi 72 diulang dan kata mudah 72 diulang. Dari hasil yang ada dapat disimpulkan  bahwa sentiment positif lebih banyak daripada sentimen negative pada apalikasi ajaib.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## REFERENASI
[1]  Alisa  Fitriyani,  Agung  Triayudi  (2022)  “Analisis  Sentimen  Reksadana  Pada  Aplikasi  Bibit  Menggunakan Metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN),” Jurnal Riset Informatika. vol. 4, no. 2, Maret 2022. P-ISSN: 2656-1743 | E-ISSN: 2656-1735.
[2] Indah Ramadhani. N (2021) “Pengaruh Pengetahuan, Manfaat Dan Risiko Investasi Terhadap minat Investasi Pada mahasiswa fakultas Ekonomi dan Bisnis universitas sumatera Utara”.
[3] Gunawan, B., Pratiwi, HS, & Pratama, EE (2018) “Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes.” Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 4(2), 118. https://doi.org/10.26418/jp.v4i2.27526 .
[4] Park, CW, & Seo, DR (2018). “Analisis sentimen korpus Twitter terkait dengan asisten kecerdasan buatan.” Konferensi Internasional ke-5 2018 tentang Rekayasa dan Aplikasi Industri, 2018, 495–498 ICIEA https://doi.org/10.1109/IEA.2018.838715 .
[5] Sandoval-Almazan, R., & Valle-Cruz, D. (2018). “Facebook impact and sentiment analysis on political campaigns.” ACM International Conference Proceeding Series. https://doi.org/10.1145/3209281.3209328 .
[6] Wisnu, H., Afif, M., & Ruldevyani, Y. (2020). Sentiment analysis on customer satisfaction of digital payment in Indonesia: A comparative study using KNN and Naïve Bayes. Journal of Physics: Conference Series, 1444(1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1444/1/012034.
[7] Fairuz, F. (2017). “Klasifikasi Review Software Pada Google Play Menggunakan Pendekatan Analisis Sentimen (Universitas Gajah Mada).” Universitas Gajah Mada. Retrieved from http://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/d etail/112855.
[8] J. Ipmawati, Kusrini, and E. Taufiq Luthfi, (2017 ) “Komparasi Teknik Klasifikasi Teks Mining Pada Analisis Sentimen,” Indones. J. Netw. Secur.
[9] E. N. Sari, (2013 ) “Analisa Algoritma Apriori untuk Menentukan Merek Pakaian yang Paling Diminati pada Mode Fashion Group Medan,” Pelita Inform. Budi Darma.
[10] N. Muchammad Shiddieqy Hadna, P. Insap Santosa, and W. Wahyu Winarno (2016) “Studi Literatur Tentang Perbandingan Metode Untuk Proses Analisis Sentimen Di Twitter,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun.
[11] U. M. Boy (2014) “Analisis Sentimen Pada Twitter Menggunakan Text Mining Skripsi,”.
[12] C. B. Safari (2012) “Skripsi Analisis Sentimen Menggunakan Metode Klasifikasi SVM.” Jakarta: Universitas Pendidikan Indonesia.
[13] J. Ipmawati, Kusrin, and E. T. Luthfi (2017 ) “Komparasi Teknik Klasifikasi Teks Mining Pada Analisis Sentimen,” IJSE –Indonesian J. Softw. Eng., Vol 6 2 No 1.
[14] Susilowati, Elly, et al ( 2015) “Implementasi Metode Support Vector Machine Untuk Melakukan Klasifikasi Kemacetan Lalu Lintas Pada Twitter.” E-Proceeding of Engineering, vol. 2, no. 1, pp. 1–7.
[15] Raharjo, Suwanto, and Edi Winarko (2014 ) “Klasterisasi, Klasifikasi Dan Peringkasan Teks Berbahasa Indonesia.”, vol. 8, no. Kommit, 2014, pp. 391–401.
[16] Suyanto (2017) “Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data.” Bandung: Informatika Bandung.
[17] A. Mukminin and D. Riana (2017)   “Komparasi Algoritma C4 . 5 , Naïve Bayes Dan Neural Network Untuk Klasifikasi Tanah,” J. Inform.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com