## Analisis Sentimen Masyarakat Mengenai RUU Perampasan Aset Di Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes

## Analysis of Public Sentiment Regarding RUU Perampasan Aset on Twitter Using Naïve Bayes Method
Kivandi Nugroho 1 Firman Noor Hasan 2*
1.2 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiya Prof. Dr. Hamka, Indonesia
1 kivarosss@gmail.com, 2 firman.noorhasan@uhamka.ac.id
*Penulis Korespondensi:
Firman Noor Hasan firman.noorhasan@uhamka.ac.id Riwayat Artikel Diterima : 25 Juli 2023 Direview  : 23 Agustus 2023 Disetujui  : 12 September 2023 Terbit : 20 Desember 2023

## Abstrak
Perkembangan  dunia  semakin  berkembang  terlebih  dalam  media  sosial,  salah  satunya  adalah  Twitter. Twitter sendiri merupakan media sosial yang dapat diakses oleh berbagai kalangan untuk berkomunikasi, selain itu terdapat berbagai macam opini masyarakat yang cukup variatif. Pengumpulan data dari Twitter ini dapat digunakan untuk melakukan analisis sentimen supaya mengetahui opini masyarakat. Penelitian yang dilakukan peneliti adalah  analisis sentimen masyarakat mengenai RUU Perampasan Aset yang  tak kunjung disahkan. Dalam penelitian ini dimulai dari pengambilan data, processing, Implementasi Data dan evaluasi menggunakan tools rapidminer. Dalam proses pengambilan data peneliti menggunakan kata kunci “RUU Perampasan Aset” data yang berhasil diperoleh sebanyak 413 tweet, yang kemudian diolah di tahapan Preprocessing  sehingga  nantinya  dapat  dianalisis  menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  dalam  proses  ini didapati data sebanyak 179 tweet. Hasil yang didapati berupa analisis positif dan negatif mengenai RUU Perampasan Aset, diperoleh hasil sebanyak 131 tweet positif atau 73% tweet positif dan hanya 48 tweet negatif atau 27% tweet negatif. Untuk class precision positif 91%, dan class recall sebesar 42%. Sedangkan untuk class  precision negatif  37%,  dan class  recall sebesar  90%,  sehingga  mendapatkan  hasil accuracy sebesar 55%. Sehingga peneliti menyimpulkan bahwa banyak orang yang mengharapkan disahkannya RUU Perampasan  Aset  karena  dapat  menyita  seluruh  harta  dari  koruptor,  dengan  begitu  diharapkan  dapat membuat infrastruktur lebih baik untuk kemajuan dan kemakmuran rakyat Indonesia.
Kata kunci: Analisis Sentimen; Naïve Bayes; RUU Perampasan Aset; Twitter

## Abstract
The development of the world is growing, especially in social media, one of which is Twitter. Twitter itself is a social media that can be accessed by various groups to communicate, besides that there are various kinds of public opinions that are quite varied. Data collection from Twitter can be used to conduct  sentiment  analysis  in  order  to  find  out  public  opinion.  The  research  conducted  by researchers is an analysis of public sentiment regarding the Asset Forfeiture Bill that has never been passed. This research starts from data collection, processing, data implementation and evaluation using  rapidminer  tools.  In  the  process  of  retrieving  data,  researchers  used  the  keyword  "RUU Perampasan  Aset",  the  data  obtained  was  413  tweets,  which  were  then  processed  at  the Preprocessing stage so that later they could be analyzed using the Naïve Bayes Method in this process
179 tweets were obtained. The results obtained in the form of positive and negative analysis of the RUU Perampasan Aset, obtained as many as 131 positive tweets or 73% positive tweets and only 48 negative tweets or 27% negative tweets. For positive class precision 91%, and class recall of 42%. As for the negative class precision of 37%, and class recall of 90%, so as to get an accuracy result of 55%. the researchers concluded that many people expect the passing of the RUU Perampasan Aset because it can confiscate all assets from corruptors, so it is hoped that it can make infrastructure better for the progress and prosperity of the Indonesian people.
Keywords: Sentiment Analysis; Naïve Bayes; RUU Perampasan Aset; Twitter

## 1. Pendahuluan
Pada saat ini perkembangan dunia semakin berkembang begitu juga dalam media sosial, di era saat ini kita merasakan kebanjiran data yang bersumber dari media sosial, salah satunya adalah Twitter [1].  Twitter sendiri dapat dimanfaatkan menjadi salah satu sumber mencari data tentang tanggapan  orang-orang  mengenai  tragedi  atau Trending  topic yang  sedang  viral  [2].  Contoh penggunaanya  dalam  analisis  sentimen  yang  merupakan  tinjauan  dari  sudut  pandang  orang- orang mengenai sesuatu tragedi sesuai fakta yang ada [3].
Akhir-akhir  ini  banyak  opini  masyarakat  yang  dapat  dijumpai  di  media  sosial  Twitter,  karena Twitter merupakan media sosial  yang dapat digunakan semua kalangan untuk berkomunikasi tanpa batas [4]. Twitter berisi banyak sekali data mengenai opini pada masyarakat dan cukup variatif [5]. Pengumpulan data pada Twitter sangat gemar dilakukan saat ini karena banyaknya orang yang membagikan opini mereka melalui cuitan, komentar, maupun kritikan pada tragedi atau topik yang sedang hangat [6].
Tweet  atau  cuitan  sendiri  adalah  sebuah  teks  yang  di  tuliskan  oleh  pengguna  untuk menyampaikan opini penulis ke dalam topik terkini, dalam Tweet inilah peneliti dapat mengambil data yang bisa di analisis apakah orang ini pro atau kontra dengan topik tersebut [7].  Data Twitter tersebut  akhirnya  akan  dianalisis  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mengetahui pandangan dari publik mengenai topik yang akan dibahas peneliti [8].
Data  ini nantinya akan diolah menggunakan komputer yang bertujuan untuk memproses data yang terkumpul menjadi sebuah informasi yang dapat digunakan [9]. Peneliti pada kali ini akan menggunakan  Metode Naïve  Bayes  Classifier yang  merupakan  sebuah machine  learning ,  yang dapat mengasumsikan bahwa data tersebut sesuai dengan sampel yang diberikan [10]. Kelebihan dalam menggunakan metode ini ialah mempunyai akurasi serta kecepatan yang tinggi jika jumlah informasi atau dataset yang dimiliki besar [11].
Penelitian yang dilakukan kali ini berkaitan tentang RUU Perampasan Aset yang tak kunjung di sahkan, bagaimana pendapat orang-orang di sosial media mengenai topik ini. RUU Perampasan aset senidiri adalah sebuah upaya yang dilakukan oleh negara untuk mengambil alih penguasaan atau  kepemilikan  aset,  dari  pelaku  tindak  pidana  yang  didasari  putusan  pengadilan  yang mempunyai  kekuatan  hukum  tetap  tanpa  didasarkan  pada  penghukuman terhadap  pelakunya [12].
Peneliti melakukan pengumpulan data pada Twitter menggunakan rapidminer dengan kata kunci “RUU  Perampasan  Aset”,  data  yang  diambil  mulai  tanggal  21 -23  Juni  2023  dan  berhasil mendapatkan dataset berbentuk  teks  sebanyak  413  yang  nantinya  akan  melewati  tahapan preprocesing , labeling, Implementasi Data, dan evaluasi menggunakan Naïve Bayes dan diambil sebuah kesimpulan dari hasil yang didapati.
Pada penelitian sebelumnya analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan naïve bayes juga
melalui  tahapan-tahapan  seperti  pengumpulan  data, preprocessing  dataset, pelabelan dataset, data  latih,  data  uji,  implementasi  algoritma,  pengujian  evaluasi  dan  penyusunan  laporan  [13]. Perbedaan  dengan  penelitian  sebelumnya  adalah  dari  tools  yang  digunakan,  pada  penelitian sebelumnya menggunakan python dan penelitian kali ini menggunakan rapidminer. Selain itu dari topik yang akan dibahas juga berbeda sebelumnya membahas mengenai efektivitas belajar daring di masa pandemi, penelitian sekarang membahas tentang RUU Perampasan Aset yang tak kunjung di sahkan.

## 2. Metode Penelitian
Gambar dibawah adalah ilustrasi tahapan yang dilakukan dalam analisis sentimen mengenai opini masyarakat di media sosial Twitter. Metodologi yang akan digunakan ada beberapa tahapan yaitu pengumpulan  data , preprocessing, labeling,  implementasi  data menggunakan  Naïve  Bayes,  dan diakhiri dengan evaluasi dari hasil analisis sentimen [14].
Pada gambar 1 tahapan penelitian, peneliti memulai dengan melakukan pengumpulan data pada Twitter dengan kata kunci “RUU Perampasan Aset” pada tanggal 21 -23 juni 2023 dan berhasil mendapatkan dataset sebanyak  413  data  yang  berbentuk  teks.  Selanjutnya  dilakukan preprocessing dimana  akan  membersihkan  dan  menyaring  kalimat  dari  data  duplikat, hastag , retweet , url, symbol, mention , dan trim , sehingga dapat di lakukan labeling dan implementasi data. Pada proses analisis dilakukan menggunakan rapidminer dengan Metode Naïve Bayes, setelah mendapatkan hasilnya maka peneliti melakukan evaluasi

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## Pembahasan
Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  beberapa  tahapan  seperti  pengumpulan  data , preprocessing, labeling, implementasi  data,  dan  evaluasi.  Peneliti  menggunakan  data  Twitter sebagai sumber data yang digunakan untuk analisis sentimen, dengan menggunakan rapidminer sebagai tools yang berfungsi untuk melakukan analisis [15]. Data yang didapati berupa dataset berbentuk  teks  yang  masih  mentah  dan  perlu  diolah  sebelum  dilakukan  implementasi  data menggunakan Naïve Bayes.
Hasil Pengumpulan Data
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 2. Proses Pengpumpulan Data
Pada  gambar  2  proses  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  mengambil  komentar  pada media  sosial  dengan  menggunakan tools yang  disediakan  oleh  rapidminer  dengan operator retrieve twitter [16] . Pencarian pada Twiter menggunakan kata kunci “RUU Perampasan Aset”, yang diambil mulai tanggal 21-23 Juni 2023, data yang diperoleh berupa teks komentar sebanyak 413 dataset .
Tabel 1 .  Hasil Crawling Data Date Id Teks 2023-06-23 06:57:59 1672031209483034624 RT  @logikapolitikid:  Makanya  banyak  partai  yg terus nyerang si partai kecil @psi_id. Karena sejauh ini cuma PSI yg berteriak lantang mend… 2023-06-23 06:53:28 1672030071408979969  RT @mazzini_gsp: Terahkir bulan Mei lalu katanya mau dibahas, sekarang udah Juni, RUU Perampasan Aset belum jelas nasibnya. Padahal RUU ini… 2023-06-21 14:17:50 1671417123091144705 IMRON  WAGE,  PETANI  YANG  JALAN  KAKI  DARI SEMARANG KE JAKARTA: SAYA DUKUNG JOKOWI & MAHFUD MD SUPAYA RUU PERAMPASAN ASET DISAHKAN DPR! @nongandah Full Video Youtube: https://t.co/pfjq1XznZg https://t.co/ph1EWZXxP0 2023-06-22 07:14:43 1671673031218053120 @Uki23  @psi_id  Usung  pengesahan  RUU PERAMPASAN  ASET  Bung...  rakyat  pasti mendukung

## Preprocessing
Pada gambar 3 adalah proses yang dilakukan peneliti untuk menyaring data yang akan di analisis. Dalam  melakukan  penyaringan  diawali  dengan  membaca dataset menggunakan  operator read CSV . Tahapan subproses akan diperlihatkan seperti pada gambar 4, setelah subproses dilanjutkan Filter  examples menggunakan missing  value yang  berfungsi  menghapus  data  yang  kosong. Setelahnya Remove Duplicate berfungsi untuk menghapus data yang isinya sama atau duplikat [17].
Gambar 3. Tahapan Pre-Processing
Pada  gambar  4  merupakan  tahapan cleaning yang  berisikan  macam-macam  operator Replace yang berfungsi untuk menghapus data yang digunakan untuk dianalisis seperti Retweet (RT), Url (link), Hastag (#), Mention (@), Symbol ([!~?,.:"';'#*@%$&()-]) , dan Trim (spasi) [18].
Tabel 2. Hasil Preprocessing NO Input Output 1 RT @logikapolitikid: Makanya banyak partai yg terus  nyerang  si  partai  kecil  @psi_id.  Karena sejauh ini cuma PSI yg berteriak lantang mend… Makanya  banyak  partai  yg  terus nyerang  si  partai  kecil  Karena  sejauh ini cuma PSI yg berteriak lantang mend 2 RT  @mazzini_gsp:  Terahkir  bulan  Mei  lalu katanya mau dibahas, sekarang udah Juni, RUU Perampasan  Aset  belum  jelas  nasibnya. Padahal RUU ini… Terahkir  bulan  Mei  lalu  katanya  mau dibahas  sekarang  udah  Juni  RUU Perampasan Aset belum jelas nasibnya Padahal RUU ini 3 IMRON WAGE, PETANI YANG JALAN KAKI DARI SEMARANG  KE  JAKARTA:  SAYA  DUKUNG JOKOWI  &  MAHFUD  MD  SUPAYA  RUU PERAMPASAN ASET DISAHKAN DPR! @nongandahFull Video Youtube: https://t.co/pfjq1XznZg https://t.co/ph1EWZXxP0 IMRON  WAGE  PETANI  YANG  JALAN KAKI  DARI  SEMARANG  KE  JAKARTA SAYA DUKUNG JOKOWI MAHFUD MD SUPAYA  RUU  PERAMPASAN  ASET DISAHKAN DPR Full Video Youtube 4 @Uki23  @psi_id  Usung  pengesahan  RUU PERAMPASAN  ASET  Bung...  rakyat  pasti mendukung Usung pengesahan RUU PERAMPASAN ASET Bung rakyat pasti mendukung Tabel 2 adalah contoh dari hasil input dan output , dataset yang awalnya berjumlah 413 setelah melakukan preprocesing data yang didapati berjumlah 179 data.

## Labeling
Setelah data berhasil disaring, dilakukan proses labeling pada data sebanyak 40 dari 179 data secara manual, dan selanjutnya dilakukan validasi oleh peneliti untuk menentukan apakah tweet tersebut termasuk dalam kategori positif atau negatif yang nantinya digunakan sebagai data latih naïve  bayes  [19].  Tabel  3  berisi  contoh  bagaimana  peneliti  melakukan  labeling  dan  memberi sentimen pada komentar yang memiliki kategori positif dan negatif.
Gambar 4 . Bagian Subproses
Tabel 3. Hasil Labeling NO Teks Sentimen 1 Makanya banyak partai yg terus nyerang si partai kecil. Karena sejauh ini cuma PSI yg berteriak lantang mend Positif 2 Terahkir  bulan  Mei  lalu  katanya  mau  dibahas  sekarang  udah  Juni  RUU Perampasan Aset belum jelas nasibnya Padahal RUU ini Positif 3 IMRON WAGE PETANI YANG JALAN KAKI DARI SEMARANG KE JAKARTA SAYA DUKUNG JOKOWI MAHFUD MD SUPAYA RUU PERAMPASAN ASET DISAHKAN DPR Full Video Youtube Positif 4 Malu gak bos lulusan UI kalah sama lulusan SMK belajar yg benar Kalo mau demo  itu  desak  Dhewan  tu  mensahkan  RUU  Perampasan  Aset  Koruptor Mahasewa skrg gak punya otak Dungu Negatif 5 Luh dukung RUU PERAMPASAN ASET KORUPTOR yg dr PUSAT gak tong Mana bacot kadrun Negatif 6 Mau di bayar biar tanda tangani RUU perampasan aset kruptor itu sama DPRwaduh  memang  duit  itu  berharga  juga  ya  tapi  gak  bisa  di  makan duitxkok doyan banget sihkarna duit itu bisa untuk menukar pantesan DPR matrek semuaya ya Hasani yg ngasik bayaranx ya tar negatif

## Implementasi Data
Pada  tahapan  ini  menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  yang  merupakan  proses  penggunaan operator  Naïve  Bayes  yang  berfungsi  untuk  mengklasifikasikan  data  labeling,  sehingga mendapatkan sebuah data model yang dipelajari oleh naïve bayes. Nantinya data tersebut akan digunakan sebagai dictionary pada tahap implementasi untuk mengetahui sentimen yang positif dan negatif pada data yang sentimennya masih kosong [20].
Pada gambar 5 diawali dengan membuka dataset menggunakan read CSV yang sebelumnya sudah diberikan labeling sebanyak 40, lalu menjadikan sentimen menjadi role label menggunakan Set Role . Dilanjutkan filter  examples yang  digunakan  untuk  menyaring  data  yang memiliki  isi, lalu merubah data nominal menjadi teks menggunakan nominal to text agar dapat di baca oleh naïve bayes dan pada tahapan process document akan diperlihatkan pada gambar 6. Setelah melakukan
Gambar 5. Pembuatan Data Latih Naive Bayes
tokenize,  transform  cases,  stopword  dan  filter  token  (by  Length) selanjutnya  menyimpan  di dictionary model  yang  digunakan  untuk  menyimpan  keputusan  naïve  bayes  dan  data  latih digunakan untuk menyimpan hasil data yang akan digunakan pada tahapan implementasi [21].
Pada gambar 6 termasuk dalam penggunaan preprocessing , dokumen ini berisi berbagai proses seperti Tokenize berfungsi  untuk  memisahkan  kalimat  menjadi  kata-kata ,  Transform  Case berfungsi untuk merubah semua huruf menjadi kecil , Filter Stopword berisikan file dataset, dan Filter Tokens(By Length) membuat parameter minimal 4 karakter dan maksimal 25 karakter [22] .
Pada  gambar  7  adalah  proses  implementasi  Metode  Naïve  Bayes  melalui  beberapa  tahapan diawali dengan membaca dataset menggunakan read CSV . Selanjutnya filter examples digunakan untuk  menyaring  kata  yang  masih  belum  terisi,  lalu  merubah nominal  to  text sehingga  dapat dilakukan tahapan process document seperti pada gambar 6. Setelahnya operator Union digunakan untuk  menggabungkan  data  latih  yang  sebelumnya  dibuat  pada  gambar  5,  lalu  gunakan filter examples lagi  yang  berfungsi  untuk melihat  teks yang  sama,  dan  mengisi mising  value dengan perhitungan rata-rata, lalu digabungkan dengan model yang menyimpan keputusan naïve bayes pada gambar 5 menggunakan Apply Model .
Gambar 6. Process Document
Gambar 7. Proses Implementasi Metode Naive Bayes
Gambar 8. Proses Prediksi Data Validation
Gambar 10. Wordcloud
Setelah  melakukan  implementasi,  tahap  selanjutnya  adalah  prediksi  data  validation  untuk mendapatkan hasil yang akurat, data dibagi terlebih dahulu menjadi 8:2 dengan 80% training dan 20% data validation [23]. Pada gambar 8, dimulai dengan membaca dataset pada implementasi data sebelumnya menggunakan Read CSV. Set Role digunakan untuk memberikan label pada hasil prediksi analisis sentimen, selanjutnya menggunakan operator Split Data untuk membagi data 8:2 dengan 80% menjadi data latih yang akan dilanjutkan melalui naïve bayes, yang kemudian akan digabungnya dengan 20% data uji menggunakan Apply Model , dilanjutkan operator performance untuk  melihat  akurasinya.  Didapati  nilai  akurasi  sebesar  55%  yang  berasal  dari  179 dataset dengan perbandingan training dan testing 80:20.
Evaluasi
Pada gambar 9 dapat dilihat warna biru menunjukkan sebagai jawaban positif sebanyak 131 atau 73%, sedangkan warna merah menunjukkan sebagai jawaban negatif yang hanya berjumlah 48 atau 27%. Hasil ini membuat peneliti menyimpulkan bahwa banyak orang yang kemungkinan mengharapkan  disahkannya  RUU  Perampasan  Aset  karena  dalam  RUU  Perampasan  Aset dijelaskan  untuk  menyita  seluruh  harta  atau  aset  dari  kasus  korupsi sehingga  koruptor  dapat dimiskinkan, dan aset tersebut masuk dalam kas negara, kas negara ini lah yang diharapkan dapat membuat infrastruktur lebih baik, untuk kemajuan dan kemakmuran rakyat Indonesia.
Berdasarkan pada gambar 10 adalah kata yang sering muncul. Terdapat banyak kata koruptor yang  kemudian  diikuti  oleh  korupsi  dan  sahkan,  yang  merupakan  alasan  utama  adanya  opini masyarakat mengenai pengesahan RUU Perampasan Aset. Dapat dilihat juga ada sebagian yang membicarakan capres, partai, jokowi dan puan. Tentunya bila ada partai yang ikut mendukung RUU Perampasan Aset, memungkinkan untuk menaikan jumlah suara pemilu pada 2024 karena mendapatkan kepercayaan dari masyarakat terhadap partai tersebut.
Gambar 9. Diagram Pie

## Gambar 11. Confusion Matrix
Hasil Confusion Matrix pada gambar 11 menunjukkan 11 true positif, 9 true negatif, 1 false positif dan 15 false negative , yang kemudian dapat dihitung hasil precision, recall dan accuracy. Didapati hasilnya berupa class precision positif 91%, dan class recall sebesar 42%. Sedangkan untuk class precision negatif 37%, dan class recall sebesar 90%, sehingga mendapatkan hasil accuracy sebesar 55%. Perhitungan Confusion Matrix dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Confusion Matrix Precision Recall Positif 𝑃 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) 11 (11 + 1) = 0.91
𝑅 = 𝑇𝑃
(𝑇𝑃 + 𝐹𝑁) 11 (11 + 15) = 0.42 Negatif 𝑃 = 𝑇𝑁 (𝑇𝑁 + 𝐹𝑁) 9 (9 + 15) = 0.37
𝑅 = 𝑇𝑁
(𝑇𝑁 + 𝐹𝑃) 9 (9 + 1) = 0.90 Accuracy 𝐴 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁) (11 + 9) (11 + 1 + 9 + 15) = 0.55

## 4. Penutup
Penelitian ini menggunakan Metode Naïve Bayes dengan tools rapidminer untuk menganalisis dan implementasi  komentar  terkait  RUU  Perampasan  Aset  yang  tak  kunjung  di  sahkan,  beragam komentar  disampakaikan  masyarakat  pada  sosial  media  Twitter.  Twitter  sendiri  merupakan sosial media yang dapat digunakan oleh semua kalangan untuk berkomunikasi yang berisi banyak sekali data mengenai opini masyarakat. Peneliti melakukan analisi sentimen dengan mengambil data dari twitter menggunakan kata kunci “RUU Perampasan Aset”, dalam proses processing dan implementasi  menggunakan tools rapidminer.  Data  yang  diolah  menghasilkan  hasil  prediksi sebanyak 131 tweet positif atau 73% tweet positif dan hanya 48 tweet negatif atau 27% tweet negatif. Akurasi yang diperoleh dari penelitian sebesar 55% dari data sebanyak 179 yang diberi labeling sebanyak 40. Membuat peneliti menyimpulkan bahwa banyak orang yang mengharapkan disahkannya  RUU  Perampasan  Aset  karena  dalam  RUU  Perampasan  aset  dijelaskan  untuk
menyita  seluruh  harta  dari  kasus  korupsi  sehingga  koruptor  dapat  dimiskinkan  yang  dapat mengembalikan  kas  negara,  kas  negara  ini  lah  yang  diharapkan  dapat  membuat  infrastruktur lebih baik untuk kemajuan dan kemakmuran rakyat Indonesia. Saran untuk penelitian selanjutnya yaitu dengan memperbanyak lagi dataset yang diambil sehingga bisa membuat data latih dan data uji untuk mendapatkan akurasi yang lebih baik.

## 5. Referensi
[1] I. T. Julianto, D. Kurniadi, M. R. Nashrulloh, and A. Mulyani, “Twitter Social Media Sentiment Analysis Against Bitcoin Cryptocurrency Trends Using Rapidminer,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 5, pp. 1183 – 1187, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.5.289.
[2] I.  Riadi  and  A.  Fadlil,  “Analisis  Sentimen  HateSpeech  pada  Pengguna  Layanan  Twitter dengan Metode Naïve Bayes Classifier ( NBC ),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no. 2, pp. 0 – 9, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.5984.
[3] Normah, B. Rifai, S. Vambudi, and R. Maulana, “Analisa Sentimen Perkembangan Vtuber Dengan Metode Support Vector Machine Berbasis SMOTE,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8,
no. 2, pp. 174 – 180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[4] S.  A.  Sutresno,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Indonesia  Terhadap  Dampak  Penurunan Global Sebagai Akibat Resesi di Twitter,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 4, pp. 1959 – 1966, 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.3149.
[5] R.  T.  Aldisa  and  P.  Maulana,  “Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Terhadap  Vaksinasi Booster COVID- 19 Dengan Perbandingan Metode Naive Bayes, Decision Tree  dan SVM,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  106 – 109,  Jun.  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1581.
[6] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 697 – 711, 2021, doi: 10.30645/j-sakti.v5i2.369.
[7] Jimmy, E. H. Hermaliani, and L. Kurniawati, “Analisis Klasifikasi Sentimen Pengguna Media Sosial  Twitter  Terhadap  Penundaan  Pemilu  Presiden  Tahun  2024,” J.  Indones.    Manaj. Inform. dan Komun. , vol. 4, no. 2, pp. 570 – 579, May 2023, doi: 10.35870/jimik.v4i2.243.
[8] R.  Watrianthos,  M.  Giatman,  W.  Simatupang,  and  R.  Syafriyeti,  “Analisis  Sentimen Pembelajaran  Campuran  Pada  Twitter  Data  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 6, pp. 166 – 170, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3383.
[9] Syahril  Dwi  Prasetyo,  Shofa  Shofiah  Hilabi,  and  Fitri  Nurapriani,  “Analisis  Sentimen Relokasi Ibukota Nusantara Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan KNN,” J. KomtekInfo , vol. 10, pp. 1 – 7, 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.
[10] A.  Perdana,  A.  Hermawan,  and  D.  Avianto,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Isu  Penundaan Pemilu  di  Twitter  Menggunakan  Naive  Bayes  Clasifier,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) , vol. 11, no. 2, pp. 195 – 200, 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i2.1412.
[11] R. Amelia, D. Darmansah, N. S. Prastiwi, and M. E. Purbaya, “Impementasi Algoritma Naive Bayes  Terhadap  Analisis Sentimen  Opini  Masyarakat  Indonesia  Mengenai Drama  Korea Pada  Twitter,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  2,  p.  338,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3895.
[12] R.  Saputra,  “Tantangan  Penerapan  Perampasan  Aset  Tanpa  Tuntutan  Pidana (Nonconviction  Based  Asset  Forfeiture)  Dalam  Ruu  Perampasan  Aset  Di  Indonesia,” INTEGRITAS , vol. 3, no. 1, p. 115, Mar. 2017, doi: 10.32697/integritas.v3i1.158.
[13] A.  Wibowo,  Firman  Noor  Hasan,  Rika  Nurhayati,  and  Arief  Wibowo,  “Analisis  Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Keefektifan Pembelajaran Daring Selama Pandemi COVID-19 Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” J. Asiimetrik J. Ilm. Rekayasa Inov. , vol. 4, pp. 239 – 248, 2022, doi: 10.35814/asiimetrik.v4i1.3577.
[14] R. Vindua and A. U. Zailani, “Analisis Sentimen Pemilu Indonesia Tahun 2024 Dari Media
Sosial Twitter Menggunakan Python,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no. 2, pp.
479 – 487, 2024, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.5945.
[15] D.  S.  Utami  and  A.  Erfina,  “Analisis  Sentimen  Pinjaman  Online  di  Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , vol.
1, no. 1, pp. 299 – 305, 2021, [Online]. Available: https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/sismatik/article/view/34.
[16] C.  F.  Hasri  and  D.  Alita,  “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Support  Vector Machine Pada Analisis Sentimen Terhadap Dampak Virus Corona Di Twitter,” J. Inform. dan Rekayasa  Perangkat  Lunak ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  145 – 160,  2022,  doi: doi.org/10.33365/jatika.v3i2.2026.
[17] Irvandi, B. Irawan, and O. Nurdiawan, “NAIVE BAYES DAN WORDCLOUD UNTUK ANALISIS SENTIMEN WISATA HALAL PULAU LOMBOK,” INFOTECH J. , vol. 9, no. 1, pp. 236 – 242, May 2023, doi: 10.31949/infotech.v9i1.5322.
[18] F. N. Hasan, F. Sidik, and P. Afikah, “Sentiment Analysis of Community Response on Cooking Oil Price Increase Policy with Naïve Bayes Classifier Algorithm,” J. Linguist. Komputasional , vol. 5, no. 2, pp. 71 – 76, 2022, doi: 10.26418/jlk.v5i2.99.
[19] D.  Aryanti,  “Analisis  Sentimen  Ibukota  Negara  Baru  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 4, pp. 524 – 531, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i4.1944.
[20] V. H. Taralandu and M. A. I. Pakereng, “Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Terhadap Tragedi  Kanjuruhan,” J.  Ilm.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  2022,  doi: 10.35889/jutisi.v12i1.1206.
[21] M. Y. Hidayatulloh, A. Sunanto, and M. F. Afelino, “Optimasi Sentimen Analisis Informatif dan  Tidak  Informatif  dari  Tweet  di  BMKG  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  dan Metode Teknik Pengambilan Sampel Minoritas Sintetis,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 7, pp. 1 – 12, 2023, doi: 10.30645/j-sakti.v7i1.565.
[22] A.  R.  Dewi,  S.  Diana,  M.  A.  Fakhrezi, N.  Awang,  H.  Ma’arif,  and  D.  D.  Saputra,  “Sentimen Analisis  Terhadap  Puan  Maharani  Sebagai  Kandidat  Calon  Presiden  2024  Berdasarkan Opini  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Dan  Adaboost,” JSiI  (Jurnal  Sist. Informasi) , vol. 10, no. 1, pp. 75 – 80, Mar. 2023, doi: 10.30656/jsii.v10i1.5785.
[23] F. Sidik, I. Suhada, A. H. Anwar, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” J. Linguist. Komputasional , vol. 5, no. 1, p. 34, 2022, doi: 10.26418/jlk.v5i1.79.