http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Analisis Sentimen terhadap Kendaraan Listrik menggunakan Algoritma Naïve Bayes

## Sentiment Analysis of Electric Vehicles using the Naïve Bayes Algorithm
1 Adhitia Erfina*, 2 Rita Ajeng Lestari
12 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi Dan Komputer, Universitas Nusa Putra
Jalan Raya Cibatu Cisaat No.21, Cibolang Kaler, Kec.Cisaat, Sukabumi Regency, Jawa Barat 43155 *email: adhitia.erfina@nusaputra.ac.id
( received : 12 November 2022, revised : 12 Desember 2022, accepted : 20 Desember 2022)

## Abstrak
Resolusi Industri yang semakin berkembang membuat banyak transisi disegala bidang.  Penggunaan Kendaraan BBM yang  meningkat membuat stok bahan bakar minyak  Indonesia menipis. Kendaraan listrik  merupakan  salah  satu  jenis  kendaraan  yang  menggunakan  tenaga  listrik.  Dengan  hadirnya kendaraan  listrik  diharapkan  menjadi  solusi  atas  pernghematan  bahan  bakar  minyak.  Kelebihan  lain dari  kendaraan  listrik  menyebutkan  bahwa  kendaraan  listrik  menghasilkan  emisi  yang  rendah sehingga  selain  menghemat  stok  bahan  bakar  minyak  juga  pencemaran  udara  akan  semakin berkurang. Namun demikian kehadiran kendaraan listrik masih menjadi pro dan kontra di masyarakat. Salah satu media yang yang menjadi tempat masyarakat mengeluarkan pendapat adalah media sosial Youtube.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan K-Fold  Cross  Validation dan  algoritma Naïve Bayes . Dari pengujian tersebut dihasilkan nilai akurasi sebesar 82% dengan polaritas sentimen yang didapat  yaitu  sentimen  negatif  sebesar  82%  sedangkan  sentimen  positif  sebesar  18%.  Tujuan  dari adanya penelitian ini adalah untuk mengetahui polaritas sentimen serta nilai akurasi yang didapatkan. Diharapkan  dengan  adanya  penelitian ini  dapat tersampaikan  kepada  para  pihak  terkait  dengan  baik guna kemajuan dimasa yang akan datang
Kata kunci: Kendaraan Listrik, Naïve Bayes, K-Fold Cross Validation

## Abstract
Industrial  resolutions  that  are  increasingly  developing  make  many  transitions  in  all  fields.  The increasing  use  of  fuel  for  vehicles  makes  Indonesia's  fuel  stocks  run  low.  Electric  vehicles  are  one type of vehicle that uses electricity. The presence of electric vehicles is expected to be a solution to save fuel oil. Another advantage of electric vehicles is that electric vehicles produce low emissions so that  apart  from  irritating  fuel  stocks,  air  pollution  will  also  be  reduced.  However,  the  presence  of electric  vehicles  is  still  a  pro  and  contra  in  society.  One  of  the  media  where  people  express  their opinions is the social media Youtube. Testing was carried out using the K-Fold Cross Validation and the Naïve Bayes algorithm. From this test, an accuracy value of 82% was obtained with the polarity of  the  sentiment  obtained,  namely  negative  sentiment  of  82%  while  positive  sentiment  of  18%.  The purpose of this study is to determine the polarity of sentiment and the accuracy value obtained. It is hoped that this research can be properly conveyed to related parties for future progress
Keywords: Electric Vehicle, Nave Bayes, K-Fold Cross Validation

## 1 Pendahuluan
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  dengan  status  kepemilikan  kendaraan  cukup  banyak. Sampai  saat  ini  kepemilikan  kendaraan  di  Indonesia  tercatat  sebanyak  150  juta  unit  [1].    Pada kendaraan sepeda motor Indonesia menempati posisi ke 3 di dunia pengguna sepeda motor terbanyak [2].  BBM  merupakan  salah  satu  hasil  dari  bentuk  pengolahan  minyak  bumi  yang  menjadi  sumber bahan  bakar  kendaraan.  Penggunaan  kendaraan  yang  meningkat  menyebabkan  stok  bahan  bakar
minyak  bumi  Indonesia  menipis  sehingga  harga  BBM  melonjak.  Kendaraan  bermotor  juga  menjadi penyumbang  emisi  atau  pencemaran  udara.    Indonesia  masuk  kedalam  urutan  17  dari  118  negara dengan kualitas udara terburuk di dunia [3].
Dalam  rangka  pencarian  solusi  atas  menipisnya  stok  bahan  bakar  minyak  dan  menuju  ke lingkungan bebas emisi, maka pemerintah berupaya untuk mengalihkan penggunaan kendaraan BBM ke  kendaraan  listrik.  Peralihan  ini  diperkuat  dengan  dikeluarkannya  kebijakan  Peraturan  Presiden Nomor  55  Tahun  2019  yang  membahas  Percepatan  Program  Kendaraan  Bermotor  Listrik  Berbasis Baterai  [4].  Serta  Instruksi  Presiden  (INPRES)  Nomor  7  Tahun  2022  yang  membahas  penggunaan kendaraan  listrik  di  pemerintahan  [5].  Presiden  Joko  Widodo  melalui  Kementrian  Perindustrian mengintruksikan  untuk  memproduksi  kendaraan  listrik  dalam  waktu  yang  singkat.  Meskipun  sudah terbit peraturan serta rencana pemerintah mengenai peralihan kendaraan listrik, kehadiran kendaraan listrik di lingkungan masyarakat masih menjadi pro dan kontra.
Dengan  adanya  hal  tersebut  maka  menjadi  pemikiriran  bagi  peneliti  untuk  membuat  sebuah analisa mengenai pendapat masyarakat perihal kendaraan listrik. Analisis sentimen merupakan sebuah proses  analisa  mengenai  suatu  kejadian  atau  objek  menggunakan  suatu  algoritma.  Algoritma Naïve Bayes merupakan algoritma yang dapat memprediksi peluang dimasa yang akan datang berdasarkan kejadian  sebelumnya  [6].  Youtube  merupakan  salah  satu  media  sosial  untuk  menonton  video  yang didalamnya  memuat  banyak  komentar  atau  tanggapan  dari  video  tersebut.  Karena  mengandung tanggapan maka media sosial Youtube dapat dijadikan penelitian untuk melakukan analisis sentimen.
Penelitian ini dilakukan menggunakan metode K-Fold Cross Validation beserta algoritma Naïve Bayes .  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  yang  didapatkan  serta polaritas  sentimen  mana  yang  memiliki  nilai  tertinggi.  Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  pada penelitian ini  adalah  Bahasa  pemrograman python dengan  teknik  yang  digunakan  saat  pengumpulan data yaitu scraping data.

## 2 Tinjauan Literatur
Artanti  Inez  Tanggraeni  dan  Melkior  N.  N.  Sitokdana,  melakukan  penelitian  pada Google Play  Store terhadap  aplikasi  mobile  Sentuh  Tanahku  yang  merupakan  aplikasi  guna  efisiensi pengurusan  pertanahan  pada  Kementerian  ATR/BPN.  Data  yang  terkumpul  sebanyak  642  ulasan  di analisis  mengunakan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier yang  menghasilkan  akurasi  sebesar  89% dengan ulasan positif yang lebih banyak dari pada ulasan negatif yang artinya aplikasi sentuh tanahku dapat dimengerti oleh pengguna [7].
Dianati  Duei  Putri,  Gigih  Forda  Nama,  dan  Wahyu  Eko  Sulistiono,  melakukan  penelitian pada media sosial Twitter terhadap kinerja atau kemampuan kerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR), data  yang  terkumpul  sebanyak  1246  data  di  analisis  mengunakan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier yang  menghasilkan  akurasi  sebesar  80%  dengan  komentar  negatif  yang  lebih  banyak  dari  pada komentar  positif  dan  netral,  yang  artinya  masih  banyak  pengguna  media  social  Twitter  yang beranggapan bahwa kinerja DPR masih kurang [8].
Ike  Verawati  dan  Bagas  Sonas  Audit,  melakukan  penelitian  pada  media  sosial  Twitter terhadap  produk  provider By.u .  Dengan  mengunakan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier dihasilkan tingkat  akurasi  terbesar  sebesar  85  %  dengan  komentar  positif  yang  lebih  banyak  dari  pada  ulasan negatif, yang artinya produk provider By.u dirasa cukup baik oleh kebanyakan pengguna [9].
Anisa  Putri dan  Ari Muzakir,  melakukan  penelitian mengenai  cyberbullying  di  media  sosial Twitter  pada  penggemar  Kpop.  Dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes data  sebanyak  2000 diproses  dan  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  67.27%  dengan  komentar  netral  yang  lebih  banyak dari pada komentar positif dan negatif, dimana komentar netral tersebut berisi tentang diskusi [10].
Ulfa  Kurniasih  dan  Akrim  Teguh  Suseno,  melakukan  penelitian  mengenai  tanggapan masyarakat  terhadap  adanya  kenaikan  BBM  dan  bantuan  subsidi  upah.  Penelitian  ini  menggunakan dua  macam  dataset  yang  di  proses  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes.  Dari  hasil  penelitian didapatkan  rata-rata  nilai  akurasi  sebesar  81,64%  dan  nilai  presisi  92,89%.  Dari  penelitian  tersebut kebanyakan  masyarakat  menolak  adanya  kenaikan  BBM  dan  disisi  lain  masyarakat  menyambut positif upaya pemerintah terhadap adanya bantuan subsidi upah [11].
Adhitia Erfina et al, melakukan penelitian mengenai vaksinasi Covid19 di Indonesia pada media sosial  Twitter.  Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  6  kata  kunci  yaitu  “ covid  vaccine,  corona
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
vaccine, synovac vaccine, astrazeneca vaccine, Sinopharm vaccine dan Indonesian vaccine ”. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengetahui tanggapan yang diberikan masyarakat serta jenis vaksin yang menarik minat masyarakat. Dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier data tersebut diproses dan menghasilkan nilai akurasi tertinggi untuk covid vaccine sebesar 94,74% dengan polaritas  sentimen  tertinggi  yaitu sentimen  positif.  Adapun jenis  vaksin  yang  mendapatkan  polaritas sentimen positif tertinggi yaitu Sinopharm Vaccine dan yang mendapatkan polaritas sentimen negarif tertinggi yaitu astrazeneca vaccine [12] .
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai akurasi yang didapatkan dengan menggunakan algoritma Naive Bayes sudah diatas 50% yang artinya nilai  akurasi  tersebut  baik,  sehingga  menjadi  acuan  peneliti  untuk  menggunakan  algoritma Naïve Bayes .

## 3 Metode Penelitian
Gambar 1. Metode Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakana  pada  penelitian  ini  yaitu  komentar  pada  media  sosial  Youtube. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  scraping  data.  Proses  scraping  dilakukan dengan  menggunakan  library youtube-comment-scraper-python yang  berada  pada  bahasa pemrograman Python .  Hasil  dari  pengumpulan  data  tersebut  disimpan  dalam  sebuah  file  berbentuk csv .

## 3.2 Pelabelan Data
Pelabelan data dilakukan guna mengetahui sentimen yang terdapat dalam sebuah kalimat dataset. Label sentimen penelitian ini yang terbagi menjadi 2 jenis yaitu positif, dan negatif. Sentimen positif yaitu  kalimat  yang  bersifat  mendukung  atau  setuju  dengan  kehadiran  kendaraan  listrik.  Sentimen negatif untuk kalimat yang bersifat kurang atau tidak setuju atas kehadiran kendaraan listrik.

## 3.3 Tahap Preprocessing
Tahap Preprocessing merupakan  tahap  membersihkan  data  mentah  menjadi  data  yang  mudah dipahami. Tahap Preprocessing ini sangat perlu dilakukan dalam sebuah analisis sentimen. Tahapan ini terbagi menjadi 5 tahapan yaitu
1. Cleaning, yaitu proses pembersihan data dari karakter yang tidak diperlukan.
2. Case Folding, yaitu proses penyamaratan tulisan. Contoh semua kata diubah menjadi huruf kecil, AKU menjadi aku, Aku menjadi aku.
3. Tokenize, yaitu suatu proses dimana kalimat dipecah menjadi beberapa kata
4. Stopword, yaitu  proses  menghapus  kata  yang  tidak  berarti.  Pada  tahap  ini  digunakan  kamus stopword berbahasa Indonesia dan bahasa Inggris
5. Stemming, yaitu  proses  menghapus  kata  imbuhan  yang  ada  pada  dataset  sehingga  menjadi  kata dasar.

## 3.4 Wordcloud
Wordcloud merupakan suatu metode untuk menampilkan  kata-kata dalam dataset secara visual. Dengan  adanya Wordcloud dapat terlihat  kata  mana  saja  yang  sering  muncul  pada  dataset.  Semakin banyak  kata  tersebut  muncul,  maka  semakin  besar  ukuran  kata  pada Wordcloud .  Dengan menggunakan library  Wordcloud pada python , Wordcloud didapatkan  setelah  dataset  melalui  tahap preprocessing.

## 3.5 K-Fold Cross Validation
K-Fold  Cross  Validation merupakan  suatu  metode  pengujian  yang  dimana  antara  data  training dan  data  testing  terbagi  secara  merata  sebanyak  nilai  K  yang  ditentukan  [13].  Data  training merupakan  data  yang  digunakan  untuk  membangun  model,  dan  data  testing  merupakan  data  untuk memvalidasi  model.  Dengan  metode  ini  pengujian  terhadap  data  training  dan  data  testing  lebih terjamin karena semua data telah digunakan. Algoritma yang digunakan adalah Naïve Bayes Naïve  Bayes merupakan  pengelompokan  data  dengan  menggunakan  metode  statistik  dan probabilitas  [14].  Dalam  menentukan  estimasi  ukuran  pengelompokan Naïve  Bayes hanya membutuhkan jumlah data training yang kecil. Jika memiliki 2 kejadian yang terpisah maka Teorema Bayes dirumuskan dengan [15]
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1) Keterangan : P : Probabilitas X
: Data dengan class yang belum ditentukan H : Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X)  : Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X P(X|H)  : Probabilitas X berdasarkan kondisi hipotesis H P(H) : Probabilitas hipotesis H P(X) : Probabilitas X

## 4 Hasil dan Pembahasan
4.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan berasal dari komentar Youtube dengan kata kunci “kendaraan listrik”. Data yang  berhasil  dikumpulkan  adalah  sebanyak  771  data.  Setelah  dilakukan  pengecekan  terdapat
beberapa  data  yang  tidak  relevan  terhadap  penelitian  serta  terdapat  data  ganda  sehingga  data  yang diproses adalah sebanyak 567 data.

## Tabel 1. Hasil Pengumpulan Data

## Komentar
Biaya ganti baterainya mahal, yang Viar 5 juta yang gesit 7 juta perbiji (itu baterai setelah  5  tahun  itu  harus  diganti).  Satu  satunya  cara  yang  paling  ergonomis  kalau pakai  motor  listrik  harus  pakai  jasa  swap  baterai  (jadi  kita  sewa,  gak  beli  baterai) tapi sayangnya saat ini perusahaan swap baterai belum rata se-Indonesia.
Saya  yakin  dalam  waktu  5  tahun  kedepan,  harga  dari  kendaraan  listrik  akan  lebih terjangkau,  juga  berbagai  macam  part  untuk  keperluan  EV  ini  akan  semakin terjangkau  juga...Semoga  saja  kita  juga  bisa  mengembangkan  pembangkit  listrik yang lebih maju daripada yang sekarang...

## 4.2 Pelabelan Data
Dari  hasil  pelabelan  didapatkan  sentimen  positif  sebanyak  102  data,  dan  sentimen  negatif sebanyak 465 data.
Tabel 2. Hasil Pelabelan Data Komentar Sentimen
Biaya ganti baterainya mahal, yang Viar 5 juta yang gesit 7 juta  perbiji
(itu  baterai  setelah  5  tahun  itu  harus  diganti).  Satu  satunya  cara  yang paling ergonomis kalau pakai motor listrik harus pakai jasa swap baterai (jadi  kita  sewa,  gak  beli  baterai)  tapi  sayangnya  saat  ini  perusahaan swap baterai belum rata se-Indonesia. Negatif
Saya  yakin  dalam  waktu  5  tahun  kedepan,  harga  dari  kendaraan  listrik akan lebih terjangkau, juga berbagai macam part untuk keperluan EV ini akan  semakin  terjangkau  juga...Semoga  saja  kita  juga  bisa mengembangkan  pembangkit  listrik  yang  lebih  maju  daripada  yang sekarang... Positif

## Gambar 2. Diagram Persentase Pelabelan
Berdasarkan  gambar  diagram  diatas  dapat  dilihat  bahwa  sentimen  positif  di  presentasikan  sebesar 18,0% dan sentiment negatif di presentasikan sebesar 82,0%.

## 4.3 Tahap Preprocessing
Yaitu  suatu  proses  pembersihan  data  yang  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  data yang akurat. Pada tahap Preprocessing penelitian ini terbagi atas:
1. Cleaning ,  yaitu tahapan  menghapus  data-data  yang  tidak  digunakan  seperti  simbol,  tanda  baca, nomor, dan spasi berlebih.
2. Case Folding , yaitu proses mengubah huruf pada kalimat menjadi huruf kecil semua.
3. Tokenize , yaitu proses memisahkan kalimat berdasarkan spasi
4. Stopword , yaitu proses menghilangkan kata-kata yang tidak bermanfaat
5. Stemming , yaitu proses mengubah kata pada kalimat menjadi kata dasar.
Tabel 3. Tahap Preprocessing Tahapan Komentar Scraping Biaya  ganti  baterainya  mahal,  yang  Viar  5  juta  yang  gesit  7  juta perbiji  (itu  baterai  setelah  5  tahun  itu  harus  diganti).  Satu  satunya cara yang paling ergonomis kalau pakai motor listrik harus pakai jasa swap baterai (jadi kita sewa, gak beli baterai) tapi sayangnya saat ini perusahaan swap baterai belum rata se-Indonesia. Cleaning Biaya ganti baterainya mahal yang viar  juta yang gesit  juta perbiji itu  baterai  setelah    tahun  itu  harus  diganti  satu  satunya  cara  yang paling  ergonomis  kalau  pakai  motor  listrik  harus  pakai  jasa  swap baterai  jadi  kita  sewa  gak  beli  baterai  tapi  sayangnya  saat  ini perusahaan swap baterai belum rata se Indonesia Case Folding biaya  ganti  baterainya  mahal  yang  viar   juta  yang  gesit  juta  perbiji itu  baterai  setelah    tahun  itu  harus  diganti  satu  satunya  cara  yang paling  ergonomis  kalau  pakai  motor  listrik  harus  pakai  jasa  swap baterai  jadi  kita  sewa  gak  beli  baterai  tapi  sayangnya  saat  ini perusahaan swap baterai belum rata se Indonesia Tokenize ['biaya', 'ganti', 'baterainya', 'mahal', 'yang', 'viar', 'juta', 'yang', 'gesit', 'juta',  'perbiji',  'itu',  'baterai',  'setelah',  'tahun',  'itu',  'harus',  'diganti', 'satu',  'satunya',  'cara',  'yang',  'paling',  'ergonomis',  'kalau',  'pakai', 'motor',  'listrik',  'harus',  'pakai',  'jasa',  'swap',  'baterai',  'jadi',  'kita', 'sewa',  'gak',  'beli',  'baterai',  'tapi',  'sayangnya',  'saat',  'ini', 'perusahaan', 'swap', 'baterai', 'belum', 'rata', 'se', 'indonesia'] Stopword biaya ganti baterainya mahal viar juta gesit juta perbiji baterai diganti satunya  ergonomis  pakai  motor  listrik  pakai  jasa  swap  baterai  sewa gak beli baterai sayangnya perusahaan swap baterai Indonesia Stemming biaya  ganti  baterai  mahal  viar  juta  gesit  juta  biji  baterai  ganti  satu ergonomis pakai motor listrik pakai jasa swap baterai sewa gak beli baterai sayang usaha swap baterai indonesia

## 4.4 Wordcloud
Wordcloud merupakan  bentuk  visualisasi  dari  kata-kata  yang  sering  muncul  pada  dataset penelitian.  Adapun  kata-kata  yang  paling  sering  mucul  pada  dataset  yaitu  kata  “listrik”,  “motor”, “kendara”, “harga”, dan lain-lain.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 3. Wordcloud

## 4.5 K-Fold Cross Validation
Pada  tahap  ini  dilakukan K-Fold  Cross  Validation sebanyak  10  kali  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes .  Data  training  dan  data  testing  dibagi  sesuai  banyaknya  pengujian  K-Fold  yang dilakukan. Kelebihan dilakuaknnya K-Fold Cross Validation ini adalah bersifat stabil.
Tabel 4. Pengujian K-Fold Cross Validation K Akurasi 1 60% 2 67% 3 77% 4 93% 5 79% 6 84% 7 84% 8 91% 9 95% 10 91%
Akurasi tertinggi didapatkan pada pemrosesan K-Fold ke-9 sebesar 95%, akurasi terendah didapatkan pada  pemrosesan K-Fold ke-1  sebesar  60%.  Rata-rata  akurasi  yang  didapatkan  yaitu  sebesar  82% dengan nilai presisi sebesar 41%.
Tabel 5. Hasil Klasifikasi average Akurasi 0.8206453634085212 average Presisi 0.4103226817042606 average Recall 0.47430299324112085 average f1-score 0.47430299324112085

## 5 Kesimpulan
Algoritma Naïve  Bayes sudah  terbukti  dapat  melakukan  analisis  terhadap  kendaraan  listrik. Dengan menggunakan metode K-Fold Cross Validation dan algoritma Naïve Bayes , nilai akurasi yang didapatkan penelitian ini adalah sebesar 82% dengan nilai presisi 41%, nilai recall, 47% dan nilai f1- score sebesar 47%. Sentimen yang sering muncul pada dataset yaitu sentimen negative  sebesar 82% sedangkan sentiment positif sebesar 18%. Dari hasil penelitian memperlihatkan bahwa sebagian besar
masyarakat masih ragu terhadap kualitas dari kendaraan listrik. Belum meratanya listrik di Indonesia menjadi  salah  satu  alasan  banyaknya  sentimen  negatif  didapatkan.  Maka  dari  itu  diharapkan pemerintah dapat merealisasikan pemrataan sumber daya listrik di Indonesia serta menginformasikan lebih  dalam  kepada  masyarakat  perihal  keuntungan  atau  manfaat  yang  didapatkan  dengan  adanya transpormasi  kendaraan  ini.  Penelitian  selanjutnya  perlu  dilakukan  perbandingan  dengan  algoritma lainnya  seperti  Support  Vector  Machine  (SVM),  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  dan  lain  sebagainya. Serta penggunaan media social lainnya seperti Twitter, Facebook, dan Instagram.

## Referensi
[1] Korlantas Polri, “Jumlah Data Kendaraan Per Polda.” ttp://rc.korlantas.polri.go.id:8900/eri2017/laprekappolda.php  (accessed Nov. 06, 2022). [2] D. Harie, Filosofi Biker . Guepedia, 2021. [Online]. Available:
https://www.google.co.id/books/edition/FILOSOFI_BIKER/tLpLEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=0
[3] Iqair,  “Kualitas  Udara  di  Indonesia.”  https://www.iqair.com/id/indonesia  (accessed  Nov.  06, 2022).
[4] JDIH  BPK  RI,  “Percepatan  Program  Kendaraan  Bermotor  Listrik  Berbasis  Baterai  (Battery Electric Vehicle) untuk Transportasi Jalan.”
https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/116973/perpres-no-55-tahun-2019    (accessed  Nov. 07, 2022).
[5] JDIH  BPK  RI,  “Penggunaan  Kendaraan  Bermotor  Listrik  Berbasis  Baterai  (Battery  Electric Vehicle) Sebagai Kendaraan Dinas Operasional dan/atau Kendaraan Perorangan Dinas Instansi Pemerintah Pusat dan Pemerintahan Daerah.” https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/225262/inpres-no-7-tahun-2022  (accessed  Nov.  07, 2022).
[6] T. Sanubari, C. Prianto, and N. Riza, Odol (one desa one product unggulan online) penerapan metode  Naive  Bayes  pada  pengembangan  aplikasi  e-commerce  menggunakan  Codeigniter . Kreatif, 2020. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=s4j%5C_DwAAQBAJ
[7] A.  I.  Tanggraeni  and  M.  N.  N.  Sitokdana,  “Analisis  Sentimen  Aplikasi  E-Government  pada Google  Play  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[8] D.  Duei  Putri,  G.  F.  Nama,  and  W.  E.  Sulistiono,  “Analisis  Sentimen  Kinerja  Dewan Perwakilan  Rakyat  (DPR)  Pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier,” J. Inform.  dan  Tek.  Elektro  Terap. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  34–40,  2022,  doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[9] I.  Verawati,  “Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  Untuk  Analisis  Sentiment  Pengguna  Twitter Terhadap  Provider  By.u,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  pp.  1411–1417,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i3.4132.
[10] A.  M.  Anisa  Putri,  “Analisis  Sentimen  Cyberbullying  Kpop  Di  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Ilm. Indones. , vol. 7, no. 9, pp. 12421–12432, 2022.
[11] U. Kurniasih and A. T. Suseno, “Analisis Sentimen Terhadap Bantuan Subsidi Upah ( BSU ) pada  Kenaikan  Harga  Bahan  Bakar  Minyak  (  BBM  ),”  vol.  6,  pp.  2335–2340,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i4.4958.
[12] A. Erfina et al. , “Indonesian Twitter Sentiment Analysis Application on The Covid l9 Vaccine Using  Naive  Bayes  Classifier,”  in 2021  IEEE  7th  International  Conference  on  Computing, Engineering and Design (ICCED) , 2021, pp. 1–6. doi: 10.1109/ICCED53389.2021.9664864.
[13] B.  Santoso  and  A.  I.  S.  Azis, Machine  Learning  \&  Reasoning  Fuzzy  Logic  Algoritma, Manual, Matlab, \& Rapid Miner . Deepublish, 2020. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=4j%5C_YDwAAQBAJ
[14] N. L. W. S. R. Ginantra et al. , Data Mining dan Penerapan Algoritma . Yayasan Kita Menulis, 2021. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=v0gtEAAAQBAJ
[15] D. A. Pratiwi, R. M. Awangga, and M. Y. H. Setyawan, Seleksi Calon Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa  Teknik  Informatika  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes .  Kreatif,  2020.  [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=d6wGEAAAQBAJ