ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGUNA QRIS (QUICK RESPOND CODE INDONESIAN STANDART) PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Pradia Paramita 1) , Ali Ibrahim 2)
1 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya
2 Universitas Sriwijaya Email: 1 pradiaparamita280@gmail.com, 2 aliibrahim@ilkom.unsri.ac.id

## Abstract
Twitter is  currently one of the social media that is widely used by the public. By utilizing Twitter, people  can  now  easily  express  opinions  on  various  matters,  including  the  Quick  Respond  Code Indonesian Standard (QRIS). Based on this, an analysis of public sentiment towards QRIS was carried out on social media Twitter using the Naïve Bayes Classifier algorithm. With the aim of finding out whether public sentiment towards QRIS is positive or negative and looking for the level of accuracy of implementing the Naïve Bayes Classifier algorithm. As many as 913 data obtained on Twitter show that public sentiment towards QRIS is 65% positive and 35% negative. Based on the test results on the system, the Naïve Bayes algorithm shows an accuracy of 99.89%, an average precision of 99.83%, and an average recall of 99.68%.
Keywords: QRIS, Sentiment Analysis, Naïve Bayes Classifier Twitter.

## Abstrak
Twitter  saat  ini  menjadi  salah  satu  media  sosial  yang  banyak  digunakan  masyarakat.  Dengan memanfaatkan  Twitter,  masyarakat  kini  dapat  menyampaikan  pendapat  dengan  mudah  untuk berbagai hal, termasuk terhadap Quick Respond Code Indonesian Standart (QRIS). Berdasarkan hal tersebut dilakukan analisis sentimen publik terhadap QRIS pada sosial media Twitter menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Dengan tujuan guna mencari tahu apakah sentimen masyarakat terhadap QRIS bersifat positif atau negatif dan mencari tingkat akurasi dari penerapan algoritma Naïve Bayes Classifier. Sebanyak 913 data yang di dapat pada Twitter menunjukkan sentimen publik terhadap  QRIS  bersifat  65%  positif  dan  35%  negatif.  Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  sistem, algoritma Naïve Bayes menunjukkan hasil accuracy sebesar 99.89%, rata-rata precision 99.83%, dan rata-rata recall 99.68%.
Keywords: QRIS, Sentiment Analysis, Naïve Bayes Classifier Twitter.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang terjadi saat ini tidak dapat lepas dari pengaruhnya terhadap berbagai aspek kehidupan manusia. Teknologi menjadi alat yang dapat memudahkan berbagai kebutuhan  manusia,  menggunakan  teknologi, bermacam hal dapat dilakukan dengan mudah. Teknologi yang terus berkembang memberikan berbagai peluang untuk memudahkan transportasi,
informasi,
pendidikan,
dan belanja, seperti perkembangan  e-wallet  yang  saat  ini  dapat dilakukan dengan smartphone (Mahendrajaya et al., 2019). E-wallet sendiri merupakan salah satu  jenis  uang  elektronik  dimana  uang
disimpan  bukan  dalam  bentuk  kartu  chip, melainkan  di  server  (Aji  et  al.,  2020).  Di Indonesia terdapat berbagai penyedia e-wallet berbasis  server  seperti  Go-Pay,  OVO,  Dana, Link-aja, M-banking dan lain sebagainya. Banyaknya jenis e-wallet yang tersedia di Indonesia  dinilai  kurang  efesien  karna pengguna  nantinya  perlu  memiliki  banyak aplikasi di handphonenya. Hal ini mendorong Bank  Indonesia  mencari  strategi  dan  metode yang  tepat  untuk  memproses  transaksi  ritel dengan  cepat  dan  hampir  tanpa  uang  tunai, antara  lain  dengan  menggunakan  kode  QR yang disebut Quick Respond Code Indonesian Standard  (QRIS).  QRIS  merupakan  standar

## 2 | Jurnal JOISIE, Volume  7, Nomor 1, Juni 2023
kode  QR  yang  dikembangkan  oleh  Bank Indonesia  dan  Asosiasi  Sistem  Pembayaran Indonesia  (ASPI)  untuk  transaksi  digital melalui  aplikasi  uang  elektronik  berbasis server atau mobile bank.
Penelitian  yang  dilakukan  (Setiawan  & Mahyuni, 2020) menyatakan melalui penggunaan  transakasi  standar  kode  QR tunggal, penyedia barang dan jasa ( merchant ) tidak  perlu  memiliki  jenis  kode  QR  yang berbeda  dari  setiap e-wallet yang  berbeda.
Penggunaan QRIS baru-baru ini menjadi tren positif  baik  bagi  pelaku  bisnis  maupun konsumen.  Mengingat  manfaat  pemrosesan transaksi non tunai yang lebih efisien, UMKM yang  menggunakan  QRIS  dapat  membantu meningkatkan  usahanya,  terutama  di  masa pandemi saat ini. Pemberlakuan QRIS sebagai sistem  pembayaran  baru  tentu  mendapat banyak tanggapan dari masyarakat. Meskipun sistem  pembayaran  QRIS  mudah  digunakan, namun tidak semua orang berkomentar positif tentang sistem pembayaran QRIS, namun ada juga  yang  berkomentar  negatif.  Masyarakat kini  dapat  memberikan  opininya  di  berbagai media,  media  yang  banyak  digunakan  untuk menyampaikan pendapat saat ini adalah sosial media.
Salah  satu  media  sosial  yang  banyak digunakan  masyarakat  saat  ini  adalah  media sosial  Twitter,  yang  mencapai  lebih  dari  58 persen  dari  jumlah  populasi  masyarakat Indonesia.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka perlu  dilakukan  analisis  sentimen  publik terhadap penerapan QRIS untuk mencari tahu bagaimana  sentimen  masyarakat  apakah termasuk  positif  ataupun  negatif. Analisis sentimen  merupakan  proses  pemahaman, mengekstraksi  dan  pengolahan  data  tekstual secara  otomatis  agar  mendapatkan  informasi yang  ada  dalam  sebuah  kalimat  opini (Buntoro, 2017). Pada penelitian ini sentimen dibagi dengan menghitung jumlah kata positif dan  negatif  yang  ada  pada  setiap  opini.  Jika memiliki  lebih  banyak  jumlah  kata  positif maka akan dianggap sebagai sentimen positif, tetapi  jika  jumlah  kata  lebih  banyak  negatif maka  akan  termasuk  sentimen  negatif (Pamungkas & Kharisudin, 2021).
Berdasarkan  uraian  tersebut,  penelitian ini  melakukan  analisis  sentimen  opini  publik pada media sosial Twitter terhadap penerapan QRIS sebagai media pembayaran di Indonesia dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes
Classifier . Naïve Bayes merupakan salah satu algoritma  pembelajaran  induktif  yang  efektif dan  efisien  bagi  machine  learning  dan  data mining  (Ashari  Muin,  2016).  Pada  penelitian oleh  (Nurul  et  al.,  2019)  penerapan  Naïve bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 72%, sehingga algoritma Naïve Bayes dipilih karena dinilai  mempunyai  pemrosesan  yang  efisian dan akurasi yang tinggi jika di implementasikan pada data berjumlah banyak dan bervariasi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 PENGAMBILAN DATA
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan merupakan  data  sentimen  opini  publik terhadap  QRIS  pada  Twitter  pada  bulan Januari  s/d  April  pada  tahun  2023  yang  akan diklasifikasikan  menjadi  sentimen  positif  dan sentimen  negatif.  Pada  proses  pengumpulan data yang telah dilakukan dengan menggunakan  kata  kunci  “transaksi  qris” didapatkan  dataset  sebanyak  913  data tweets . Pada tabel 1 berikut merupakan sampel dataset hasil dari pengambilan data.
Tabel 1. Sampel Dataset
Text AKu suka transaksi pake QRIS kalo mau bayar apa aja #ValidNoDebat #BRImoInAja @BANKBRI_ID @nisadanila @tristanedward_ Wah gue juga pernah tuh transaksi pakai qris BCA padahal udah berhasil tapi di merchant belum masuk pembayarannya @mandiricare min, qris lagi error ya?? tadi pas transaksi malah pembayaran tertunda gitu, TAPI kepotong saldonya?? https://t.co/lJemg7TbKb
@kudila_ @BANKBRI_ID Setuju Valid No Debat,
Semenjak pake qris jadi mudah buat transaksi @BANKBRI_ID #BRImoInAja
@BANKBRI_ID transaksi pake QRIS emang jauh
lebih simple

## 2.2 PEMBERSIHAN DATA
Pembersihan data ( Data cleaning ) adalah proses  membersihkan  noise  dan  data  yang tidak memiliki konsistensi maupun data yang dinilai  tidak  relevan  (Rerung,  2018).  Proses cleaning  data  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan  menghilangkan  kata  RT  ( retweet ), mention  (@username),  url  (http://situs.com), hastag dan simbol-simbol yang tidak diperlukan.
Paramita,,Analisis Sentimen Terhadap Pengguna Qris (Quick Respond Code Indonesian Standart) Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifie , 1-6 | 3
Tabel 2. Data Cleaning Sebelum Cleaning Setelah Cleaning AKu suka transaksi pake QRIS kalo mau bayar apa aja ValidNoDebat #BRImoInAja @BANKBRI_ID AKu suka transaksi pake QRIS kalo mau bayar apa aja @nisadanila @tristanedward_ Wah gue juga pernah tuh transaksi pakai qris BCA padahal udah berhasil tapi di merchant belum masuk pembayarannya Wah gue juga pernah tuh transaksi pakai qris BCA padahal udah berhasil tapi di merchant belum masuk pembayarannya @mandiricare min, qris lagi error ya?? tadi pas transaksi malah pembayaran tertunda gitu, TAPI kepotong saldonya?? https://t.co/lJemg7TbKb min qris lagi error ya tadi pas transaksi malah pembayaran tertunda gitu TAPI kepotong saldonya @kudila_ @BANKBRI_ID Setuju Valid No Debat, Semenjak pake qris jadi mudah buat transaksi @BANKBRI_ID #BRImoInAja Setuju Valid No Debat, Semenjak pake qris jadi mudah buat transaksi @BANKBRI_ID transaksi pake QRIS emang jauh lebih simple transaksi pake QRIS emang jauh lebih simple

## 2.3 PREPOCESSING DATA
Tahap Preprocessing dilakukan  untuk membersihkan  data  dari  kata-kata  yang  tidak diperlukan  (Salehudin  Basryah  et  al.,  2021).
Berikut  adalah  beberapa  tahapan  dalam Processing Data pada penelitian ini:
1. Case Folding, pada tahapan ini semua kata yang berhuruf besar akan diubah menjadi lowercase atau huruf kecil.
Tabel 3. Hasil Case Folding
Text aku suka transaksi pake qris kalo mau bayar apa aja wah gue juga pernah tuh transaksi pakai qris bca padahal udah berhasil tapi di merchant belum masuk pembayarannya
min qris lagi error ya tadi pas transaksi malah pembayaran tertunda gitu tapi kepotong saldonya setuju valid no debat semenjak pake qris jadi mudah buat transaksi transaksi pake qris emang jauh lebih simple
2. Tokenizing adalah  langkah  dimana kalimat  dipecah  menjadi  istilah  atau kata. Tokenizing bertjuan  untuk memisahkan  semua  kata  dari sebuah paragraf, kalimat dan halaman menjadi kata bentuk tunggal
(Najjichah et al., 2019).
Tabel 4. Hasil Tokenizing
Text [“aku”, “suka”, “transaksi”, “pake”, “qris”, “kalo”, “mau”, “bayar”, “apa”, “aja”] [“wah”, “gue”, “juga”, “pernah”, “tuh”, “transaksi”, “pakai”, “qris”, “bca”, “padahal”, “udah”, “berhasil”,
“tapi”, “di”, “merchant”, “belum”, “masuk”, “pembayarannya”]
[“min”, “qris”, “lagi”, “error”, “ya”, “tadi”, “pas”, “transaksi”, “malah”, “pembayaran”, “tertunda”, “gitu”, “tapi”, “kepotong”, “saldonya”] [“setuju”, “valid”, “no”, “debat”, “semenjak”, “pake”, “qris”, “jadi”, “mudah”, “buat”, “transaksi”] [“transaksi”, “pake”, “qris”, “emang”, “jauh”, “lebih”, “simple”]
3. Stopword  Removal adalah  tahapan menghilangkan  kata  yang  tidak penting  yang  sering  ditemukan  pada sebuah dokumen dan pada penentuan topik  dokumen.  Misalnya  “dan”, “atau”,  “sebuah”,  “adalah”,  dalam dokumen  dengan  Bahasa  Indonesia (Najjichah  et  al.,  2019).  Pada penelitian ini juga dilakukan penghapusan kata yang kurang dari 4 huruf  guna  menghilangkan  kata singkatan.
Tabel 5. Hasil Stopword removal
Text suka transaksi pake qris kalo bayar juga pernah transaksi pakai qris padahal udah berhasil tapi merchant belum masuk pembayarannya qris lagi error tadi transaksi malah pembayaran tertunda gitu tapi kepotong saldonya setuju valid debat semenjak pake qris jadi mudah buat transaksi transaksi pake qris emang jauh lebih simple
4. Stemming adalah tahap tahap dimana suatu kata diubah menjadi dasar kata dengan  cara  menghapus  imbuhan awalan  atau  akhiran  pada  kata tersebut (Najjichah et al., 2019).
Tabel 6. Hasil Stemming
Text suka transaksi pakai qris kalau bayar juga pernah transaksi pakai qris padahal sudah berhasil tapi merchant belum masuk bayar qris lagi error tadi transaksi malah bayar tertunda begitu tapi kepotong saldonya setuju valid debat semenjak pakai qris jadi mudah buat transaksi transaksi pake qris memang jauh lebih simple

## 4 | Jurnal JOISIE, Volume  7, Nomor 1, Juni 2023

## 2.4 PELABELAN DATA
Proses  selanjutnya  adalah  data  labeling, dimana labeling dilakukan untuk membersihkan data sebelum diimplementasikan di classifier model.
Pelabelan  data  dilakukan  secara  manual, dimana penulis membaca data dan menentukan  apakah  data  tersebut  positif  atau negatif.
Tabel 7. Data Labeling Text Sentimen suka transaksi pakai qris kalau bayar Positif juga pernah transaksi pakai qris padahal sudah berhasil tapi merchant belum masuk bayar Negatif qris lagi error tadi transaksi malah bayar tunda begitu tapi kepotong saldonya Negatif setuju valid debat semenjak pakai qris jadi mudah buat transaksi Positif transaksi pake qris memang jauh lebih simple Positif 2.5 NAÏVE BAYES
Penelitian ini mengimplementasikan klasifikasi  dan  pemodelan  data  berdasarkan algoritma Naïve Bayes. Naïve Bayes memanfaatkan teori probabilistik guna
memperkirakan  suatu  probabilitas  dimasa mendatang berdasarkan pengalaman masa lalu (Joni  Kurniawan  et  al.,  2022).  Dalam penelitian  ini,  klasifikasi  dilakukan  dengan mencari nilai accuracy, recall , dan precission . Accuracy,  recall, dan precission merupakan beberapa cara yang digunakan dalam pengukuran performa dalam suatu klasifikasi.
Menurut  (Fajar  et  al.,  2018) accuracy adalah  persentase  dari  jumlah  identifikasi sentimen  yang  benar. Accuracy dihitung dengan  membagi  total  sentimen  yang  benar dengan  total  data  dan  data  uji.  Berikut merupakan  persamaan  yang  digunakan  untuk menghitung accuracy (Wie & Siddik, 2022).
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+FP+FN
(1)
Recall merupakan  rasio  prediksi  positif benar terhadap keseluruhan data dari data yang merupakan rasio postif yang benar (Sajwan &
Ranjan,  2019) .  Berikut  persamaan  yang digunakan untuk menghitung Recall .
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒
(2)
Precission adalah rasio dari jumlah objek yang  terdeteksi  dengan  benar  atau  True Positive  dibandingkan  dengan  seluruh  data yang diprediksi positif (Kusuma et al., 2021). Berikut merupakan persamaan yang digunakan untuk menghitung Precision. 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (3)
3. PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  data  ulasan  yang digunakan  di  dapat  melalui  sosial  media Twitter. Dengan jumlah dataset sebanyak 913 data,  pada  grafik  dibawah  ini  menunjukkan hasil  klasifikasi  dataset  menjadi  sentimen positif  dan  negatif  terbagi  menjadi  597 komentar positif dan 316 komentar negatif.

## Gambar 1. Hasil Sentimen
Selanjutnya  untuk  melakukan  analisis sentimen  digunakan  algoritma  Naïve  Bayes dengan mencari nilai dari accuracy, recall, dan precision . Hasil Uji yang terdapat pada gambar menunjukkan  accuracy  sebesar  99.89%,  rata- rata  precision  99.83%,  dan  rata-rata  recall 99.68%.

## Gambar 2. Hasil Uji Sistem
Perhitungan manual juga dilakukan untuk menghitung akurasi, presisi, dan recall dengan menggunakan model Naïve Bayes.
Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifie , 1-6 | 5
1. Accuracy
Accuracy   = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+FP+FN x 100%
= 597+316 597+316+0+1 x 100%
= 913 914 x 100%
= 99,89%
2. Precission
Precission = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 x 100%
Positif = 597 597+1 x 100% = 99,83%
Negatif  = 316 316+0 x 100% = 100%
3. Recall Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 x 100%
Positif = 597 597+0 x 100% = 100%
Negatif = 316 316+1 x 100% = 99,68%
Hasil  pengujian  data  menggunakan metode  Naïve  Bayes  menunjukkan  bahwa akurasi  sistem  dalam  klasifikasi  dinyatakan baik  dengan  hasil  akurasi  sebesar  99,89%, hasil  precission  menunjukkan  nilai  99,83% untuk  label  positif,  dan  label  negatif  sebesar 100%,  hasil  recall  untuk  label  positif  sebesar 100% dan label negatif sebesar 99,68%.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini menggunakan klasifikasi sentimen  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes. Pengumpulan data penelitian diambil pada sosial  media  Twitter  menggunakan  kata  kunci “transaksi  qris”  dimulai  dari  bulan  Januari-April pada  tahun 2023  mendapatkan  data  sebanyak  913 dataset.  Sentimen  yang  dihasilkan  menunjukkan sentimen  publik  terhadap  QRIS  bersifat  positif dengan persentase sebanyak 65% sentimen positif dan  35%  sentimen  negatif.    Berdasarkan  hasil pengujian  pada  sistem,  algoritma  Naïve  Bayes menunjukkan hasil accuracy sebesar 99.89%, rata- rata precision 99.83%, dan rata-rata recall 99.68%.
Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  Naïve  Bayes memiliki hasil akurasi yang baik untuk klasifikasi pada data yang berjumlah besar.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti mengucapkan terimakasih kepada  semua  pihak  yang  telah  membantu sehingga penelitian ini dapat dilaksanakan.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Aji, H. M., Berakon, I., & Riza, A. F. (2020).
The  Effects  of  Subjective  Norm  and Knowledge  About  Riba  On  Intention  to Use  E-Money  In  Indonesia.  Journal  of Islamic  Marketing , 12 (6),  1180–1196. https://doi.org/10.1108/JIMA-10-2019- 0203
Ashari Muin, A. (2016). Metode Naive Bayes Untuk  Prediksi  Kelulusan (Studi  Kasus:
Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi). Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer ,
2 (1). http://ejournal.fikom- unasman.ac.id
Buntoro,  G.  A.  (2017).  Analisis  Sentimen Calon  Gubernur  DKI  Jakarta  2017  Di Twitter. In Integer Journal (Vol. 2, Issue
1). https://t.co/jrvaMsgBdH
Fajar,  R.,  Program,  S.,  Rekayasa,  P.,  Lunak,
N., &
Bengkalis, R. (2018). Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes Terhadap  Analisis  Sentimen  Opini  Film Pada Twitter. 3 (1).
Joni Kurniawan, W., Sanjaya, R., & Diantika, D.  (2022).  Diagnosa  Penyakit  Ikan Gurami  Menggunakan  Naïve  Bayes Classifier Berbasis Web. JOISIE Journal Of  Information  System  And  Informatics Engineering , 6 (Desember), 127–136.
Kusuma, T. A. A. H., Usman, K., & Saidah, S.
(2021). People  Counting  for  Public Transportations  Using  You  Only  Look
Once Method. Jurnal Teknik Informatika
(Jutif) , 2 (1), 57–66. https://doi.org/10.20884/1.jutif.2021.2.2. 77
Mahendrajaya,  R.,  Buntoro,  G.  A.,  & Setyawan, M. B. (2019). url: http://studentjournal.umpo.ac.id/index.p hp/komputek Analisis Sentimen Pengguna Gopay Menggunakan Metode Lexicon  Based  Dan  Support  Vector Machine.
http://studentjournal.umpo.ac.id/index.p hp/komputek

## 6 | Jurnal JOISIE, Volume  7, Nomor 1, Juni 2023
Najjichah,  H.,  Syukur,  A.,  &  Subagyo,  H.
(2019).  Pengaruh  Text  Preprocessing Dan  Kombinasinya  Pada  Peringkas Dokumen  Otomatis  Teks  Berbahasa Indonesia. In Jurnal Teknologi Informasi (Vol. 15, Issue 1). http://research.
Nurul, S., Fitriyyah, J., Safriadi, N., Esyudha, E.,  &  #3,  P.  (2019). JEPIN (Jurnal Edukasi  dan  Penelitian  Informatika)
Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter
Menggunakan  Metode  Naive Bayes . http://dev.twitter.com.
Pamungkas,  F.  S.,  &  Kharisudin,  I.  (2021). Analisis Sentimen dengan SVM. 4 , 628– 634.
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ prisma/
Rerung, R. R. (2018). Penerapan Data Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk Promosi Produk. Jurnal  Teknologi  Rekayasa , 3 (1),  89. https://doi.org/10.31544/jtera.v3.i1.2018 .89-98
Sajwan, V., & Ranjan, R. (2019). Classifying Flowers  Images  by  Using  Different Classifiers  in  Orange. International Journal  of  Engineering  and  Advanced Technology , 8 (6 Special Issue 3), 1057– 1061. https://doi.org/10.35940/ijeat.F1334.098 6S319
Salehudin Basryah, E., Erfina, A., & Warman,
C.  (2021).  Analisis  Sentimen  Aplikasi Dompet  Digital  Di  Era  4.0  Pada  Masa Pendemi  Covid-19  Di  Play  Store Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier.
Setiawan, I. W. A., & Mahyuni, L. P. (2020). Qris Di Mata Umkm: Eksplorasi Persepsi Dan Intensi Umkm Menggunakan Qris.
Wie,  J.  V.,  &  Siddik,  M.  (2022).  Penerapan
Metode Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasi  Tingkat  Obesitas  Pada
Pria. JOISIE  Journal  Of  Information
System  And  Informatics  Engineering ,
6 (Desember), 69–77. https://www.kaggle.com/,