Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 265
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Analisis Sentimen Persepsi Publik Terhadap Kasus Bullying Siswa Cilacap Menggunakan Pendekatan Machine Learning
Muhammad Alfarizi 1 , Muhammad Rizqy 2 , Rifqi Imam Ghufroni 3 , Dzaki Fathurahman 4 , Rahmad Dani Saputra 5 , Fandi Kurniawan 6
1,4,5,6 Sistem Informasi, Universitas Muhammadiyah Kotabumi, Kotabumi, Indonesia
2,3 Sistem Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah, Kotabumi, Indonesia Email: 1 Malfa.2059201079@umko.ac.id, 2 muham.2059201009@umko.ac.id,
3 rifqi.2059201016@umko.ac.id, 4 dzaki.2059201023@umko.ac.id,
5 rahmatdani46970@gmail.com, 6 fandi.kurniawan@umko.ac.id

## Abstrak
Analisis  sentimen  jadi  pendekatan  yang  berarti  dalam  memahami  anggapan  dan  opini masyarakat  terhadap  suatu  peristiwa,  sangat  utama  kala  mengaitkan  aksi  kekerasan semacam  bullying.  Kasus  bullying  siswa  SMP  di  Cilacap,  Jawa  Tengah,  pada  bulan September  2023  jadi  sorotan  publik  dan  menarik  atensi  melalui  media  sosial,  sangat utama  di  platform  YouTube.  Studi  ini  dicoba  dengan  tujuan  utama  mempraktikkan algoritma klasifikasi Naive Bayes dalam melakukan analisis sentimen terhadap komentar di media sosial terpaut kasus bullying. Tata metode studi mengaitkan crawling data, pra- pemrosesan  mengenakan  RapidMiner,  konsumsi  TF-  IDF  buat  representasi  dokumen, dan implementasi Naive Bayes Classifier. Hasil analisis sentimen menunjukkan tingkatan akurasi  sebesar  98.  19%,  dengan  kemampuan  yang  besar  dalam  mengklasifikasikan komentar sebagai positif, negatif, maupun netral. Meski demikian, evaluasi mengenakan confusion  matrix  berkata  sebagian  kasus  negatif  yang  teridentifikasi  tidak  benar. Kesimpulan  dari  studi  ini  dapat  memberikan  pengetahuan  berharga  tentang  tata  cara masyarakat merespons dan berpendapat terhadap aksi bullying di zona sekolah.
Kata  Kunci: Analisis  Sentimen,  Bullying  Siswa  SMP,  Media  Sosial,  YouTube,  Algoritma Naive Bayes.

## I. PENDAHULUAN
Di  era  globalisasi  dan  kemajuan  teknologi  yang  pesat,  masalah  kekerasan, terutama  perundungan  terhadap  siswa,  telah  menjadi  sorotan  utama  di masyarakat.  Perundungan  bukan  lagi  sekadar  fenomena  lokal;  ia  telah menyeberang batas geografis, memasuki dunia media sosial, dan menimbulkan tantangan baru dalam penanganan dan pencegahannya [1]. Contoh nyata dari masalah ini terjadi pada September 2023, di mana insiden kekerasan di sebuah SMA  di  Cilacap, Jawa  Tengah,  mendapat  perhatian  luas  setelah  video  kejadian tersebut  tersebar  di  media  sosial.  Video  tersebut  menampilkan  siswa  yang

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
266 | Analisis Sentimen Persepsi Publik Terhadap Kasus Bullying Siswa .....
terlibat  masih  mengenakan  seragam  sekolah,  menimbulkan  kekhawatiran  dan diskusi publik mengenai fenomena perundungan di kalangan pelajar [2].
Kasus  ini  tidak  hanya  menarik  perhatian  terhadap  masalah  perundungan  di sekolah, tetapi juga memicu debat mengenai respon publik terhadap kebijakan pemerintah, khususnya yang berkaitan dengan isu perpindahan ibu kota negara. Di  sinilah  YouTube,  sebagai  salah  satu  platform  media  sosial  utama,  berperan penting  dalam  menggambarkan  pandangan  masyarakat.  Teknik  data  mining menjadi alat krusial dalam proses ini, memungkinkan pengklasifikasian, prediksi, dan pengelompokan data untuk memahami opini publik secara lebih mendalam [3].
Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi dan menganalisis emosi  warga  dalam  respon  mereka  terhadap  isu  perundungan,  dengan  fokus khusus pada interaksi di media sosial. Analisis sentimen akan digunakan untuk membedakan  tanggapan  masyarakat  yang  negatif,  positif,  dan  netral, memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai pandangan dan sikap mereka terhadap  isu  ini.  Pemahaman  yang  lebih  detil  terhadap  respon  ini  diharapkan bisa  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap  pengembangan  strategi pencegahan perundungan yang lebih efektif dan menyeluruh [4].
Dalam rangka mencapai tujuan ini, penelitian akan mengadopsi metode analisis benih untuk mengungkap pola sikap dan pendapat masyarakat. Pendekatan ini akan  memperluas  pemahaman  tentang  sikap  masyarakat  terhadap perundungan,  dengan  mengumpulkan  dan  menganalisis  data  dari  berbagai sumber,  termasuk  video  dari  YouTube  yang  telah  menarik  perhatian  publik. Melalui pendekatan ini, penelitian berupaya untuk memberikan pandangan yang lebih komprehensif tentang situasi perundungan di kalangan siswa SMA Cilacap.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  algoritma  klasifikasi  Naive  Bayesian  dalam analisis  sentimen  untuk  mencapai  keakuratan  yang  lebih  tinggi  dalam mengklasifikasikan  respon  warga.  Dengan  demikian,  hasil  penelitian  ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berharga dalam menanggapi dan menangani  masalah  perundungan  di  kalangan  pelajar,  serta  menginformasikan strategi pencegahan yang lebih efektif dan berkelanjutan untuk masa depan.

## 2. METODE

## 2.1  Algoritma Naive Bayes
Algoritma Naive Bayes Classifier ialah algoritma yang digunakan untuk mencari nilai probabilitas paling tinggi dan mengklasifikasi informasi uji pada jenis yang

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Alfarizi, Muhammad Rizqy, at all | 267
sangat  pas  di  masa  depan.  Pada  metode  ini  dianggap  mudah  dan  efektif  di gunakan  pada  analisis  perusahaan.  Naïve  bayes  menggunaka  tenik  supervised klasifikasi objek untuk masa depan dengan menerapkan label kelas atau catatan menggunakn  probabilitas  bersyarat[3].  Berikut    beberapa  komponen  utama Naive Bayes.
1) Teorema  Bayes:  Naive  Bayes  didasarkan  pada  teorema  Bayes,  yang menyatakan  hubungan  antara  distribusi  probabilitas  bersyarat.  Untuk kejadian A  dan  B ,  teorema  Bayes  dapat  dituliskan  sebagai: P(y ∣ X)= P(X)P(X ∣ y)×P(y) . 2) Kemerdekaan:  Secara  khusus,    Naive  Bayes  berasumsi  bahwa  semua fitur  yang  digunakan  untuk  mendeskripsikan  suatu  kasus  atau  objek tidak  bergantung  satu  sama  lain  karena  kelasnya.  Meskipun  asumsi- asumsi  ini  seringkali  tidak  sesuai  dengan  situasi  nyata,  keunggulan komputasi  yang  diberikannya  menjadikannya  metode  yang  cepat  dan efisien.
3) Evaluasi:  Naive  Bayes  digunakan  untuk  masalah  klasifikasi  dimana  kita mencoba  memprediksi kelas suatu kasus berdasarkan karakteristiknya. Ini  dapat  digunakan,  misalnya,  dalam  klasifikasi  spam  email,  diagnosis medis, atau klasifikasi dokumen.
4) Belajar dari data:  Model Bayesian yang naif belajar dari data pelatihan yang  diberikan.  Selama  klasifikasi,  model  ini  mempelajari  distribusi probabilitas fitur di setiap kelas. Dengan kata lain, model ini mempelajari seberapa sering suatu fitur muncul di setiap kelas.
5) Rumus dasar: Dalam klasifikasi biner, Naive Bayes menggunakan rumus dasar: P(y ∣ X)=P(X)P(X ∣ y) ⋅ P(y) Di  mana: P(y ∣ X) adalah  probabilitas kelas y  jika diberikan properti  X. P(X ∣ y) adalah  probabilitas  properti X dari  kelas  tertentu y. P(y) adalah  probabilitas  prior  dari  kelas y.
P(X) adalah probabilitas prior dari fitur X.
6) Aplikasi:  Bergantung  pada  distribusi  data  dan  asumsi  yang  relevan, Naive  Bayes  dapat  digunakan  dalam  beberapa  variasi,  termasuk  Naive Bayes  Gaussian,  Naive  Bayes  Multinomial,  dan  Naive  Bayes  Bernoulli.

## Meskipun asumsi independensi yang kuat menjadikannya “naif”, namun
Naive  Bayes  seringkali  memberikan  hasil  yang  baik  dalam  praktiknya dan sering digunakan dalam berbagai aplikasi klasifikasi.

## 2.2 Data Mining
Informasi  mining  merupakan  serangkaian  proses  buat  mengekplorasi  informasi memakai pc dengan proses ekstraksi serta bisa menggali pola berarti informasi. Informasi  mining  dipecah  jadi  sebagian  kelompok  ialah:  Prediksi,  Ekstimasi, Klasifikasi,  Pengklusteran  serta  Asosia.  Informasi  mining  selaku  Metode pendidikan pc mempunyai sebagian tahapan supaya menciptakan pengetahuan.

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
268 | Analisis Sentimen Persepsi Publik Terhadap Kasus Bullying Siswa .....
Berikut  ini  ialah  proses  pengolahan  informasi  mining  [6].  Data  mining  dapat didefinisikan  sebagai  suatu  proses  untuk  dapat  mencari  pola  dari  beberapa kumpulan  data  yang  terdapat  didalam  database  yang  kemudian  dianalisis sehingga dapat menghasilkan suatu informasi untuk dimanfaatkan pada proses berikutnya[10]. Gambar 1 merupakan tahapan data mining.
Gambar 1. Tahapan Data Mining
Berikut  ini  tahapan-tahapan  Knowledge  Mining  atau  Penemuan  Pengetahuan dalam Basis Data (KDD).
1) Integrasi Data: Ini adalah tahap awal di mana sampel data dari berbagai sumber dikumpulkan dan digabungkan.
2) Pemilihan data: Langkah ini terdiri dari pembuatan kumpulan data target atau  pemfokusan  pada  subkumpulan  variabel  dan  pola  informasi  yang hasilnya akan diuji.
3) Pembersihan  data:  Proses  pembersihan  terlebih  dahulu  data  yang tersimpan untuk mendapatkan data yang tidak berubah.
4) Transformasi Data: Sesi untuk mengubah data menjadi informasi yang valid.
5) Penambangan data: Langkah ini terdiri dari pencarian pola-pola menarik dalam  representasi  yang  diberikan  tergantung  pada  tujuan penambangan data.
6) Evaluasi:  Langkah  ini  terdiri  dari  interpretasi  dan  evaluasi  pola  yang ditambang.
7) Informasi:  Langkah  terakhir  dalam  membantu  pengguna  mengambil keputusan berdasarkan informasi yang mereka terima.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Alfarizi, Muhammad Rizqy, at all | 269

## 2.3 Text Mining
Text  mining  merupakan  proses  mengekstrak  data  dari  kumpulan  dokumen dengan  memakai  tools  analisis  yang  ialah  komponen  dari  informasi  mining. Tools analisis tersebut bisa digunakan buat kategorisasi data ataupun bacaan, dan  pengelompokan  bacaan.  Sumber  informasi  yang  digunakan  dalam  text mining merupakan kumpulan pola bahasa natural yang sanggup menganalisis informasi  bacaan  semi-  terstruktur  serta  tidak  terstruktur.  Analisis  sentimen merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  text  mining  yang  menekuni  metode  buat mencerna  serta  menganalisis  emosi  yang  tercantum  dalam  sesuatu  bacaan. Tujuan  dari  analisis  sentimen  merupakan  buat  mengklasifikasikan  sentimen pada  sesuatu  bacaan,  baik  itu  sentimen  positif,  negatif,  ataupun  netral.[7]. Text  mining  bisa  dipecah  jadi  7  bidang  bersumber  pada  karakteristiknya. Walaupun  mempunyai  perbandingan  bidang,  ketujuh  bidang  tersebut mempunyai keterkaitan satu sama lain. semacam yang tertera pada Gambar 2.
Gambar 2. 7 Bidang Text Mining

## 2.4 Text Preprocessing
Preprocessing  merupakan  proses  buat  mensterilkan  serta  mempersiapkan informasi  mentah  buat  dianalisis.  Proses  ini  umumnya  dicoba  dengan  metode menghapus  informasi  yang  tidak  relevan  ataupun  mengganti  informasi  supaya lebih gampang dianalisis. Preprocessing sangat berarti dalam analisis sentimen, paling utama di media sosial, sebab bacaan di media sosial kerap kali informal,

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
270 | Analisis Sentimen Persepsi Publik Terhadap Kasus Bullying Siswa .....
tidak  terstruktur,  serta  berisi noise  [2].  Pre-Processing  Text  memiliki  tahapan berikut .
1) Cleaning  ataupun  Pembersihan  bacaan  merupakan  proses  buat melenyapkan ciri baca serta kepribadian yang tidak relevan dari bacaan. Proses ini dicoba buat membuat bacaan lebih gampang dianalisis serta tingkatkan akurasi hasil analisis.
2) Transform  case,  Proses  dimna  mengganti  seluruh  huruf  pada  bacaan jadi huruf kecil. Transformasi huruf dicoba buat mempermudah analisis bacaan.
3) Tokenization,  merupakan  proses  memecah  bacaan  jadi  unit-  unit  kecil yang lebih gampang dianalisis.
4) Stopwords  merupakan  perkata  universal  yang  tidak  membagikan  data berarti  dalam  analisis  bacaan.  Stopword  umumnya  digunakan  dalam mesin  pencari  buat  melenyapkan  perkata  yang  tidak  relevan  dengan pencarian.

## 2.5 Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  proses  buat  menguasai  emosi  yang  tercantum dalam  bacaan.  Analisis  sentimen  bisa  digunakan  buat  memastikan  apakah bacaan tersebut mempunyai emosi netral, negatif ataupun positif.[5]. YouTube merupakan  platform  media  sosial  yang  membolehkan  pengguna  buat menyaksikan ataupun mengunggah dan memberikan video secara free. YouTube bisa  diakses  oleh  siapa  saja  di  dunia,  serta  pada  Oktober  2019,  YouTube merupakan platform media sosial kedua yang sangat terkenal di dunia, dengan jumlah pengguna aktif menggapai 2 miliyar orang.
Naive Bayes Naive Bayes merupakan tata cara klasifikasi yang simpel serta kilat buat memprediksi kelas sesuatu ilustrasi. Tata cara ini memakai teorema Bayes buat  menghitung  probabilitas  kemunculan  fitur-  fitur  tertentu  dalam  sesuatu kelas. Misalnya, buat memprediksi apakah seorang mempunyai pekerjaan bergaji besar,  kita  bisa  memakai  tata  cara  Naive  Bayes  dengan  fitur-  fitur  semacam umur,  tipe  kelamin,  serta  pemasukan.  Bila  kita  mempunyai  informasi  tentang ilustrasi  orang-  orang  yang  mempunyai  pekerjaan  bergaji  besar,  kita  bisa menghitung  probabilitas  timbulnya  tiap  fitur  dalam  kelas  tersebut.  Setelah  itu, kita  bisa  memakai  probabilitas  ini  buat  memprediksi  apakah  seorang  dengan fitur- fitur tertentu cenderung mempunyai pekerjaan bergaji besar.

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Alfarizi, Muhammad Rizqy, at all | 271

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tahapan Pelaksanaan
Alur  dalam  tahapan  pelaksanaan  analisis  dilakukan  dalam  beberapa  tahapan seperti Gambar 3.
Gambar 3. Tahapan Pelaksanaan

## 3.2 Crawling Data
Dalam  proses  pengindeksan,  diperoleh  total  1175  komentar  dengan menggunakan Google Colab Python. Peneliti membersihkan data dari nilai yang hilang,  redundansi,  dan  duplikat.  Metode  crawling  digunakan  ketika pengumpulan  informasi  tersebut  crawling  merupakan  cara  untuk  mendapatkan sebuah  konten  informasi  yang  ada  pada  web  [8].  Awal  mula  digunakan  nya Metode  pengindeksan  yang  digunakan  oleh  browser  adalah  dengan  mengisi indeksnya. Pengindeksan struktur data yang besar dikaitkan dengan kemacetan dan kurangnya manajemen konten [9].

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
272 | Analisis Sentimen Persepsi Publik Terhadap Kasus Bullying Siswa .....

## 3.3 Pre-Processing
Pre-processing  Data  Pada  proses  pre-processing,  data  mentah  disiapkan menjadi  data  set  melalui  proses  pengolahan  data  untuk  digunakan  sebagai model  dalam  pembelajaran  mesin.  Adapun  tahapan  dari pre-processing  data yaitu:
Gambar 4. Tahapan Pre Processing Data
Tahapan pre- processing informasi ialah diawali dari proses membaca file excel yang lebih dahulu telah ditaruh kala di crawling, setelah itu jalani pembersihan informasi(  cleansing)  yang  ditaruh  di  dalam  satu  posisi  spesial  dinamakan subprocess,  setelah  itu  dilanjutkan  dengan  memakai  operator  filter  examples buat melenyapkan ataupun menghapus kolom informasi youtube yang kosong, tidak hanya itu pakai pula operator remove duplicates buat menghapus informasi ganda ataupun informasi youtube yang sama ataupun dicetak kesekian. Sehabis seluruh proses berakhir, informasi ditaruh ke dalam file excel yang baru selaku dataset  buat  proses  analisis  sentiment  [1].  Proses  berikutnya  dalam pre- processing  merupakan  melaksanakan  stemming  ataupun  dengan  kata  lain melenyapkan  imbuhan  di  tiap  perkata  yang  sudah  diproses  lebih  dahulu sehingga  keluaran  dari  proses  pre-  processing  ini  telah  bisa  digunakan  buat dicoba  perhitungan  dengan  memakai  algoritma  naive  bayes  classfier  ataupun support vector machine. Buat proses stemming pada riset ini memakai website aplikasi  secara  online  di  web  gataframework.  com  setelah  itu  ditambahkan dengan stemming memakai file regexp.
Gambar 5. Rangkaian Proses Pada Rapidminer

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Alfarizi, Muhammad Rizqy, at all | 273

## 3.4 TF-IDF
Dataset  yang  sudah  melewati  proses  pelabelan  wajib  berupa  angka.  Dataset tersebut  dirubah  jadi  angka  memakai  tata  cara  TF-  IDF.  Tata  cara  ini  bekerja buat  memastikan  keterikatan  kata(term)  terhadap  dokumen  dengan membagikan nilai pada tiap kata [4].
Gambar 6. Hasil TF=IDF
Gambar 7. Hasil Total TF-IDF

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
274 | Analisis Sentimen Persepsi Publik Terhadap Kasus Bullying Siswa .....
Pada Gambar 7 terdapat 14 Row no, pada word negatif, in documents 271 dan total  271. Word  anak,  in  document  184  dan  total  245.  Word  positif,  in documents 223 dan total 223. Word pelaku, in documents 90 dan total 104. Word hukum, in documents 92 dan total 97. Word orang, in documents 83 dan total 96. Word biar, in documents 68 dan total 79. Word sekolah, in documents 54 dan total 75. Word polisi, in documents 61 dan total 73, Word korban, in documents 43 dan total 53. Word umur, in documents 43 dan total 52. Word penjara, in documents 35 dan total 38.   Word kalo, in documents 29 dan total 34. Word guru, in documents 25 dan total 33.

## 3.5 WordCloud
Word cloud merupakan visualisasi informasi bacaan yang menunjukkan perkata dari  kumpulan  informasi  bacaan  di  sesuatu  model  yang  telah  dibentuk. Visualisasi  tersebut  menarangkan  kalau  terus  menjadi  besar  dimensi  sesuatu kata  hingga  perkata  tersebut  yang  frekuensi  kemunculannya  lebih  banyak ataupun kerap timbul dari sesuatu informasi bacaan [3].
Gambar 8 . Word Cloud Hasil Analisa

## 3.6 Naïve Bayes Classifier
Dalam  penelitian  ini  menggunakna  salah  satu  algoritma  Naïve  Bayes.  Ini  telah biasa  memandang  tingkatan  akurasi  algoritma  buat  melaksanakan  proses analisis  sentiment.  Dengan  dorongan  aplikasi  rapidminer  digunakan  operator Naïve Bayes Classifier buat tersebut percobaan semacam foto dibawah ini[5].
Gambar 9. Naïve Bayes Classifier Operator

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Alfarizi, Muhammad Rizqy, at all | 275
Pada algoritma Naïve Bayes Classifier dataset yang digunakan berjumlah 1175 total keseluruhan yang sudah dibersihkan atau difilter pada proses sebelumnya, selanjutnya  data  dibagi  menjadi  74%  data  latih  dan  26%  data  uji  dengan pembagian  data  latih  yang  digunakan  875  yang  sudah  diberi  sentiment  dan data  uji  298  yang  tidak  diberi  sentiment.  Hasil  nilai  akurasinya  berada  pada angka 93,71% seperti Gambar 10.
Gambar 10. Akurasi Naïve Bayes Classifier

## 4. KESIMPULAN
Analisis dari hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa sistem atau model yang digunakan  memiliki  presisi  yang  sangat  tinggi,  yaitu  100%,  dalam mengklasifikasikan respon positif. Ini menunjukkan bahwa semua prediksi positif yang  dilakukan  oleh  sistem  adalah  akurat.  Namun,  tingkat  recall  untuk  kelas positif  adalah  92,64%,  yang  menandakan  bahwa  ada  sejumlah  kasus  positif yang  belum teridentifikasi  sepenuhnya  oleh  sistem.  Sementara  itu,  untuk  kelas negatif,  presisi  yang  dicapai  adalah  69,95%,  yang  mengindikasikan  bahwa terdapat  kemungkinan  kecil  beberapa  prediksi  negatif  mungkin  tidak  akurat. Namun,  tingkat  recall  untuk  kelas  negatif  mencapai  100%,  artinya  sistem berhasil  mengidentifikasi  semua  kasus  negatif  dengan  benar.  Kesimpulan  ini memberikan  wawasan  penting  mengenai  efektivitas  dan  keterbatasan  sistem dalam mengklasifikasikan berbagai jenis respon.

## REFERENSI
[1] A. Tan, "Text Mining: The state of the art and the challenges," Bulletin of Roszdravnadzor, vol. 4, pp. 9 – 15, 2017.
[2] Y. Saraswati, T. Suprihatiningsih, and S. Pranowo, "Pengaruh Pendidikan Kesehatan  Tentang  Bullying  Dengan  Metode  Ceramah  Menggunakan
Leaflet Dan Lcd Terhadap Sikap Bullying Pelajar Smpn 4 Cilacap," Pros. Semin.  Nas.  dan  Disem.  Penelit.  Kesehat.,  vol.  1,  no.  1,  pp.  125 – 128, 2018. [3] S.  Sahar,  "Analisis  Perbandingan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Naïve Bayes Clasiffier Pada Dataset Penyakit Jantung," Indones. J. Data Sci., vol.
1, no. 3, pp. 79 – 86, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i3.20.

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
276 | Analisis Sentimen Persepsi Publik Terhadap Kasus Bullying Siswa .....
[4] A.  Deolika,  K.  Kusrini,  and E.  T.  Luthfi,  "Analisis  Pembobotan  Kata  Pada Klasifikasi Text Mining," J. Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, p. 179, 2019, doi:
10.36294/jurti.v3i2.1077. [5] M.  Christianto,  J. Andjarwirawan,  and  A.  Tjondrowiguno,  "Aplikasi  analisa sentimen  pada  komentar  berbahasa  Indonesia  dalam  objek  video  di website  YouTube  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  classifier,"  J.  Infra, vol. 8.1, pp. 255 – 259, 2020.
[6] J. Budiarto, "Identifikasi Kebutuhan Masyarakat Nusa Tenggara Barat pada Pandemi Covid-19 di Media Sosial dengan Metode Crawling," vol. 2, no. 4, pp. 244 – 250, 2021.
[7] A.  Putri  dan  A.  Muzakir,  "Analisis  sentimen  cyberbullying  kpop  di  media sosial twitter menggunakan metode naive bayes," 2022.
[8] Calyptra, "Studi deskriptif perilaku bullying pada remaja," 2014.
[9] D. Krstini ć , M. Braovi ć , L. Š eri ć , dan D. Bo ž i ć - Š tuli ć , "Multi-label classifier performance evaluation with confusion matrix," 2020.
[10] G. L. Webb, E. Keogh, dan R. Miikkulainen, "Naïve Bayes," 2010.
[11] L.  Ardiani,  H.  Sujaini,  dan  T.  Tursina,  "Implementasi  sentiment  analysis tanggapan masyarakat terhadap pembangunan di Kota Pontianak," 2020.
[12] Y. Liu, X. Huang, A. An, dan X. Yu, "SSAP: Storylines and sentiment aware pre-trained model for story ending generation," 2007.
[13] S. Raghavan dan H. Garcia-Molina, "Crawling the Hidden Web," 2000.
[14] M. Najork dan A. Heydon, "High-performance website crawling," pp. 25 – 45, Springer US, 2002.
[15] B.  Mirkin,  "Informasi  analysis,  mathematical  statistics,  machine  learning, informasi  mining:  Similarities  and  differences,"  in  2011  International
Conference on Advanced Computer Science and Information Systems, pp.
8, December 2011.