## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 1 April 2024, pp: 231-239 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Comparison of Support Vector Machine and Naïve Bayes Algorithms for Sentiment Analysis of the Metaverse

## Komparasi Algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen pada Metaverse
Dea Nurmastin Novianti 1* , Diqy Fakhrun Shiddieq 2 , Fikri Fahru Roji 3 , Wati Susilawati 4
1,2,3 Program Studi Bisnis Digital, Universitas Garut, Indonesia
4 Program Studi Manajemen, Universitas Garut, Indonesia
Email: 1 24025120014@fekon.uniga.ac.id, 2 diqy@uniga.ac.id,
3 fikri@uniga.ac.id, 4 w.susilawati@uniga.ac.id
Received Nov 07th 2023; Revised Dec 31th 2023; Accepted Jan 14th 2024 Corresponding Author: Dea Nurmastin Novianti

## Abstract
The Metaverse has captured the world's attention due to its ability to merge the real and virtual worlds. Interest in the Metaverse has been on the rise, fueled  due to the effects of the COVID-19,  the development project the National Capital Integrated  Coastal  Development  (IKN),  and  the  growing  usage  of  digital  platforms.  Discussions  about  the  Metaverse escalated further after Facebook rebranded itself as Meta. The objective oh study is to evaluate and contrast the maximum level accuracy levels between the  SVM and the Naïve Bayes in analyzing public responses to the Metaverse.  This study utilizes sentiment analysis method. The use of these two algorithms adds novelty to this research. The study utilizes data collected from Twitter (x) and simulates sentiment analysis using SVM and Naïve Bayes algorithms. Derived from the study findings, is revealed that  SVM algorithm achieves concerning prepecision 90.32%, precision of 0.90, and recall of 0.86, during the implementation the Naïve Bayes reaches  concerning precision of 84.23%, precision of 0.87, and recall of 0.84. This research provides insights into Metaverse trends and compares the highest accuracy results between two algorithms.
Keyword: Metaverse, Naïve Bayes, Sentiment Analysis, SVM

## Abstrak
Metaverse  telah  mencuri  perhatian  dunia  karena  kemampuannya  untuk  menggabungkan  dunia  nyata  dan  dunia  virtual. Minat terhadap metaverse semakin meningkat seiring dengan dampak pandemi COVID-19 dan proyek pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN), serta pertumbuhan penggunaan platform digital. Perbincangan isu metaverse semakin meroket naik setelah perusahaan Facebook merubah namanya menjadi Meta. Studi ini bertujuan untuk membandingkan  akurasi tertinggi antara metode algoritma Naïve Bayes dengan SVM dalam menganalisis respons masyarakat terhadap metaverse. Studi ini menggunakan  metode  sentiment  analisis.  Penggunaan  dua  algoritma  menjadi  keterbaruan  penelitian.  Studi  kali  ini menggunakan data yang diambil dari Twitter (x) dan disimulasikan menggunakan sentiment analisis dari algoritma SVM dan  algoritma Naïve Bayes . Berdasarkan penelitian, ditemukan bahwa akurasi algoritma SVM mencapai 90,32% presisi sebesar 0,90 dan recall sebesar 0,86, sedangkan algoritma Naïve Bayes mencapai 84,23% presisi sebesar 0,87 dan recall  sebesar  084.  Dengan  adanya  penelitian  ini  dapat  memberikan  wawasan  terhadap  tren  metaverse,  serta membandingkan hasil akurasi tertinggi antara  dua algoritma.
Kata Kunci: Metaverse, Naïve Bayes, Sentimen analisis, SVM

## 1. PENDAHULUAN
Pada era teknologi terus berkembang, konsep metaverse telah mencuri perhatian masyarakat Indonesia maupun  dunia  [1].  Metaverse  merupakan  dunia  maya  yang  menggabungkan  unsur-unsur  dari  dunia  nyata dengan teknologi digital. Menciptakan lingkungan bagi para pengguna dapat berinteraksi, berkolaborasi satu sama lain dan merasakan pengalaman baru  [2]–[4]. Metaverse mulai ramai di bicarakan setelah perusahaan Facebook mengganti nama induk perusahaan menjadi Meta Platform Inca atau Meta [5]–[7]. Awalnya istilah metaverse pertamakali di perkenalkan oleh Neal Stephenson dalam sebuah novel [8]. Metaverse semakin ramai
di  perbincangkan  setelah  adanya  isu  pembuatan  Ibu  Kota Negara  secara  virtual  [9].  Isu  metaverse  semakin ramai setelah adanya dampak COVID-19 yang membuat dibatasinya interaksi sosial [10].
Hal ini membuat metaverse menjadi trending topik yang di perbicangkan di berbagai media sosial [11]. Media  sosial  memiliki  peran  yang  signifikan  dalam  membentuk  pandangan  masyarakat  mengenai  tren teknologi dan bagaimana pengguna menanggapi serta merasakan fenomena [12]. Biasanya Twitter (X) media sosial yang kerap kali dipakai untuk berbicara mengenai hal baru dan berbagi pandangan  [13], [14]. Twitter (X)    telah  menjadi  tempat  di  mana  masyarakat  dapat  berdiskusi,  berdebat,  dan  menggunakan  pendapat mengenai berbagai topik termasuk metaverse [15]–[17].
Penelitian  ini  mencoba  untuk  memahami  fenomena  polarisasi  pandangan  masyarakat  Indonesia  di Twitter (X) terkait metaverse. Menyoroti perbedaan sikap yang dapat mempengaruhi adopsi adanya teknologi. Analisis  sentimen  menjadi  alat  yang  bermanfaat  dalam  menganalisis  respons  masyarakat  terhadap  isu-isu tertentu. [18], [19] . Studi ini meneliti mengenai analisis sentimen terhadap isu adanya  metaverse. Pengambilan data dari Twitter (X) berupa tweet (cuitan) masyarakat yang dapat dijadikan sebagai data untuk studi kali ini [20]. Data yang diambil  dari Twitter (X) tersebut akan dapat diproses menggunakan text mining  [21], [22]. Selantutnya data tersebut akan dilabeli  ke dalam tiga kelas label dengan positif, negatif, dan netral [23], [24]. Analisis sentimen dilakukan menggunakan pendekatan komparatif antara dua algoritma yaitu Naïve Bay es dan SVM sebagai keterbaruan dalam studi ini.
Keunggulan Naive Bayes terletak pada sederhananya, kecepatannya, dan tingkat akurasinya yang tinggi [25]. Di sisi lain, Support Vector Machine (SVM) dapat  mengenali hyperplane yang terpisah dengan maksimal antara  dua  kelas  berbeda  [26].  Akurasi  dari  hasil  mengkalsifikasikan  digunakan  sebagai  indikator  untuk menentukan  model  pengujian  terbaik  dalam  konteks  klasifikasi  sentimen  [27].  Penggunaan  dua  algoritma bertujuan  untuk  menguji  sejauh  mana  efektivitas    antara  algoritma Naïve  Bayes dengan Support  Vector Machine (SVM) dalam mengelompokan sentimen di Twitter (X) dan menjadi keterbaruan dalam penelitian ini. Maksud dari penelitian ini untuk menggali respons masyarakat indonesia ketika adanya  tren metaverse melalui  ekspresi  digital  di  Twitter  (X).    Penelitian  ini  akan  memberikan  wawasan  yang  lebih  menyeluruh mengenai  bagaimana  tren  metaverse  dipahami  dan  diterima  di  Indonesia.    Menyediakan  wawasan  dan implikasi  potensial  terhadap  adopsi  teknologi  bagi  pengambil  kebijakan,  perusahaan,  dan  individu  terkait adanya  metaverse.  Meskipun  terdapat  pro,  kontra  maupun  netral  terkait  hadirnya  tren  metaverse  bagi masyarakat Indonesia.
Banyak  penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  dengan  sentimen  analisis  menggunakan  metode  dari Support Vector Machine [28], [29]. Penelitian terdahulu dilakukan oleh Siti Sumayah menggunakan Support Vector Machine dengan hasil akurasi 81% dari 2504 data  [6]. Penelitian terdahulupun pernah dilakukan pada komparasi  algoritma Support  Vector  Machine (SVM) dengan Naive  Bayes untuk  sentimen  analisis.  Seperti pada aplikasi BRImo yang di lakukan oleh Anggi Puji dengan hasil akurasi 97,56%, namun pada Naive Bayes dengan akurasi 96,52% dari 5000 ulasan yang di ambil [30] . Artinya pada penelitian terdahulu, penggunaaan algoritma Support Vector Machine ditambah dengan Naive Bayes bertujuan untuk melakukan komparasi agar mengetahui nilai akurasi mana yang lebih  baik [31], [32]. Beberapa penelitian terdahulu yaitu:
Tabel 1. Research GAP Penelitian Algoritma Objek Akurasi Sumber Data [6] SVM Metaverse 8i% Twitter [21] Naïve Bayes Telkomsel 83,02% Website Telkomsel [22] Naïve Bayes BMKG 69,675 Twitter [28] SVM Kenaikan Harga BBM 86,67% Twitter [29] SVM Komplain Mahasiswa 69,75% Website Kampus [30] K-Nearest Neighbor Resesi Ekonomi 85% Twitter [32] Naïve Bayes Ojek Online 80% Twitter Sekarang SVM & Naïve Bayes Metaverse Twitter
Penelitian ini mengisi gap pada penelitian sebelumnya dengan melakukan komparasi  dua algoritma. Algoritma yang akan dibandingkan antara algoritma Naive Bayes dengan Support Vector Machine (SVM) . Sehingga membuat keterbaruan pada penelitian terdahulu.  Dengan penggunaan dua algoritma dapat dilihat perbandingan hasil akurasi dari algoritma Support Vector Machine (SVM) juga Naive Bayes yang membuat keterbaruan  pada  penelitian  ini.  Pada  akhirnya  studi  ini  akan  menghasilkan  pengetahuan  baru  mengenai pandangan masyarakat indonesia terkait isu metaverse.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  diterapkan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine (SVM), dengan tahapan pada gambar:
Gambar 1. Alur Metode

## 2.1 Crawling Data
Pengumpulan  data-data  melalui  Twitter  (X)  menggunakan  Bahasa  pemrograman  Python.  Awalnya, peneliti membuat koneksi ke API Twitter (x) dengan library seperti Tweepy. Dengan menentukan parameter pencarian  seperti  kata  kunci  dan  rentang  tanggal,  skrip  Python  meminta  data  dari  API  Twitter  (X)  dan menyimpannya dalam format excel. Data yang diambil melibatkan tweet-tweet terkait dengan topik atau kata kunci  yang  ditetapkan  [33].  Proses  ini  merupakan  pengambilan  data  primer,  yang  dikumpulkan  untuk penelitian ini [34].

## 2.2 Data Prepocessing
Pra-pemrosesan pada penelitian analisis sentimen melibatkan serangkaian langkah untuk membersihkan dan  mempersiapkan  data  teks  sebelum  dianalisis  oleh  model.  Data  disimpan  pada  Microsoft  excel  dan menggunakan  Bahasa  pemrograman  Phyton.    Tujuannya  adalah  meningkatkan kualitas  data  dan  membantu model memahami konteks serta makna sebenarnya dari teks [35]. Langkah-langkah pra-processing data untuk analisis sentimen melibatkan sejumlah langkah guna menyiapkan data sebelum dilakukan analisis sentimen. Langkah-langkah yang dilalui mencakup Case Folding, lalu Tokenizing, Normalization, selanjutnya Filtering , dan terakhir Stemming . Transformasi data dimulai dengan tahap Case Folding , di mana data diubah menjadi huruf kecil. Pembersihan data dilakukan melalui penyaringan, yaitu menghilangkan kata yang tidak terdapat informasi.  Selama  proses Tokenizing ,  selanjutnya  data  akan  dipisahkan  menjadi  kata-kata  individu. Normalization dilakukan untuk mengubah kata-kata sehari-hari dan perbaikan kesalahan ketik menggunakan bahasa  Indonesia.  Penghapusan Stopword dilakukan  dengan  menghilangkan  kata  yang  mempunyai  sedikit makna.  Selanjutnya Stemming untuk  menemukan  arti  kata  dasar.  Selanjutnya  data  akan  di cleaned atau dibersihkan dan disimpan dengan format excel.
Tabel 2 . Hasil Pengumpulan Data Sebelum di Bersihkan
No Komentar 1 BERITA  TERPOPULER  LADY  BOSS:  Bank  Penyedia  Bunga  Rendah  untuk KPR hingga Cara Berinvestasi di Metaverse 2 Hebohnya metaverse adalah hebohnya dunia bisnis, khususnya bisnis digital. Bagi bisnis  masa  depan,  maka  dunia  digital  menawarkan  cuan  melimpah  ruah  lewat metaverse ini. #Headline ....
62676 @lesyeuxdeniny Ini dari metaverse mana y 62677
"Budak korporat nih kalau ngga sambat emang rasanya kurang, ya
No Komentar
Kalau Sobat Maya biasanya ngapain habis lembur biar seger lagi? Kalau MinMaya biasanya hangout virtual, nih.

## 2.3 Klasifikasi Sentimen Dengan Algoritma SVM dan Naive Bayes
Klasifikasi  sentimen  melibatkan  pemisahan  teks  menjadi  tiga  klasifikasi  yaitu  positif,  negatif,  atau netral. Algoritma Support Vector Machine (SVM) bekerja dengan membangun pemisah linear antara kategori, sedangkan Naive Bayes menggunakan probabilitas untuk menentukan sentimen berdasarkan kemunculan kata- kata [32]. SVM fokus pada pemisahan linier yang optimal, sementara Naive Bayes mengandalkan perhitungan probabilitas untuk memprediksi sentimen berdasarkan informasi statistik dari data  [36].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1      Data Selection
Data  yang  diambil  untuk  penelitian  ini  menggunakan  teknik scraping dan  library  pada  Twitter  (X). Pengambilan data menggunakan kata kunci metaverse.  Menghasilkan 71.233 data respon. Pengambilan data di  ambil  dari  Januari  2022  sampai  dengan  Maret  2023.  Setelah  data  terkumpul  selanjutnya  adalah menyesuaikan data sehingga menggunakan 62,677 data. Selanjutnya  memberikan label positif, negative dan netral pada data. Klasifikasi data dilakukan dengan pembobotan pada tiap kalimat, 1 artinya positif, 0 artinya netral, dan -1 artinya negative.

## 3.2      Prepocessing
Data yang terkumpul dilakukan preprocessing. Diawali dengan tahapan cleaning yaitu mengubah data dengan mengubah formatnya menjadi kecil dan menghapus berbagai macam symbol-simbol. berikutnya tahap tokenizing, yaitu pemecahan kalimat menjadi penggalan kata. Dilanjutkan dengan filtering untuk membuang kata yang tidak diperlukan. Tahapan terakhir yaitu stemming, yaitu  proses menghapuskan imbuhan pada kata. Pembersihan  data  pada  studi  ini  sesuai  dengan  penelitian  lalu  dilakukan  oleh  Syafrizal  [37].  Tabel  3 menunjukan contoh dari hasil preprocessing .
Tabel 3. Hasil Prepocessing Proses Hasil Data Collection km warga metaverse ya Cleaning Data kamu warga metaverse iya Tokenizing ['kamu', 'warga', 'metaverse', 'iya'] Filtering ['warga', 'metaverse', 'iya'] Stemming Pelabelan ['warga', 'metaverse'] 0 untuk netral

## 3.3      Support Vector Machine Classification dan Naïve Bayes Classification
Tahap selanjutnya adalah melakukan akurasi  dengan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Na ïve  Bayes .  Perhitungan  keakuratan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Phyton.  Untuk  melakukan pemodelan  sentimen  analisis,  dataset  dibuatkan  data  pelatihan  dan    pengujian  memiliki  perbandingan  0,1. Sehingga 90 persen data untuk tahap pelatihan 10% data untuk di uji. Data pelatihan dipakai untuk konstruksi model  melalui  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dan Naïve  Bayes .  Pada Support  Vector  Machine (SVM)  menyertakan fungsi variabel dan yang bisa digunakan selama proses pengelompokkan. Pada algoritma Naive Bayes terletak pada kemudahan penggunaannya, kecepatan eksekusi, dan tingkat akurasi yang tinggi. Pemodelan pada algoritma Support Vector Machine (SVM) menghasilkan akurasi sebesar 90,32% sementara itu,  dalam  algoritma Naïve  Bayes menghasilkan  akurasi  84,23%.  Hasil  klasifikasi  didapatkan    1906  ulasan negative,  54719  ulasan  netral  dan,  4019  ulasan  positif.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  terdahulu  untuk komparasi  algoritma  SVM  dengan Naïve  Bayes .  Akurasi  tertinggi  pada  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  di bandingkan Naïve Bayes . Seperti pada penelitian serupa pada komparasi dari aplikasi BRImo yang di lakukan oleh Anggi Puji dengan akurasi 97,56% pada Support Vector Machine (SVM) ,  dan hasil akurasi 96,52%  pada Naïve  Bayes dari  5000  ulasan  yang  di  ambil.  Penelitian  serupa  pernah  dilakukan  oleh  Siti Sumiyah  namun  menghasilkan  akurasi  81%  menggunakan  perhitungan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)    dari  2504  data.  Pada  penelitian  ini  tingkat  akurasinya  lebih  tinggi  daripada  pada  penelitian  Siti Sumiyah.  Penggunaan  Algoritma Naive  Bayes dikenal  karena  kecepatan  dan  efisiensinya,  terutama  saat digunakan pada dataset besar [38]. Sedangkan  penggunaan algoritma Support Vector Machine (SVM),  dinilai efektif dalam menangani dataset yang tidak seimbang, di mana jumlah sampel positif dan negatif tidak sama [39]. Maka dari itu pada penelitian ini penggunaan dari algoritma Support Vector Machine (SVM) dinilai lebih baik karena menghasilkan akurasi lebih besar daripada dengan algoritma Naïve Bayes. Berikut hasil klasifikasi sentimen:
Tabel 4. Hasil Klasivikasi SVM dan
Naïve Bayes
Sentimen Jumlah ulasan SVM Jumlah ulasan Naïve Bayes Persentase Positif 4019 4019 6,24% Negatif 1906 1906 3,04% netral 5479 5479 87,39%
Berikutnya  mengenai Confussion  Matrix yang  digunakan  untuk  mengukur  perhitungan  akurasi  pada data mining:
Gambar 3. Confusion Matrix SVM
Akurasi sebesar 0,9023 (90,23%), presisi sebesar 0,90 (90%) dan recall sebesar 0,86 (86%).
Gambar 4. Confusion Matrix Naïve Bayes
Hasil akurasi 0,84 atau 84%, dengan ketelitian sebesar 0,87 (87%) dan pemanggilan sebesar 0,84 (84%). Selanjutnya mengenai kata-kata atau corpus yang sering muncul:
Gambar 6 . Kata Dari Ulasan Negative
Gambar 7. Kata dari Ulasan Netral
Selanjutnya WorldCloud yaitu representasi dari kumpulan kata yang intensitasnya besar pada teks [40]. Dalam WorldCloud konteks kata kunci metaverse:

## Gambar 8. WorlCloud sentiment positif
Dalam  ulasan  positif  memiliki  beberapa  kata  dengan  intensitas  tinggi  yaitu  “partnership”,  “private”, “public”. Ini mengartikan jika isu metaverse mencerminkan focus utama pada kerjasama, sector swasta, dan sector  publik  dalam  pengembangan  metaverse.  Artinya  adanya  metaverse  dapat  melibatkan  berbagai  sektor untuk ikut berperan aktif dan berkolaborasi satu sama lain.
Gambar 9 . WorlCloud sentiment negative
Selanjutnya  pada  sentiment  negatif  terdapat  beberapa  kata  yang  frekuensinya  tinggi  yaitu:  mikir”, “rebut”, “mark”. Ini mengindikasi adanya kritikan dan kehkawatiran terhadap metaverse. Seperti kekhawatiran mengenai etika penggunaan metaverse, adanya kontroversi terutama perihal keamanan data dan privasi atau dampak social lainnya. WordCloud ini menunjukan adanya sentimen negative dengan fokus pemikiran pada krikit, kontroversi dan pandangan negative karena terpengaruhi berbagai hal penerimaan metaverse.
Gambar 10 . WorlCloud sentiment netral
Kemudian  pada  sentimen  netral  frekuensi  kata  yang  besar  terdapat  pada  kata  “dunia’,  “berita”, “populer”. Mengindikasikan adanya pandangan yang seimbang terhadap isu metaverse. Hal ini menunjukkan jika isu metaverse dianggap sebagai bagian dari dunia digital yang popular dan diikuti oleh berita yang objektif dan penilaian netral terhadap perkembangan metaverse.

## 4. KESIMPULAN
Data yang dikumpulkan menggunakan scrapping pada Twitter (X) menghasilkan total 71,233 data. Data yang  digunakan  sebanyak  62,677  setelah  dilakukan  proses  penghapusan  spam  dan  iklan.  Data  tersebut dilakukan pelabelan yang menghasilkan 1906 ulasan negative, 54719 ulasan netral dan, 4019 ulasan positif. Selanjutnya data yang sudah dilabeli akan dilakukan pemodelan dengan algoritma Support Vector Machine (SVM)  dan Naïve Bayes. Hasilnya menunjukan hasil ketepatan tertinggi pada algoritma SVM menghasilkan akurasi  atau  ketepatan    90,32%    dan  84,23%  pada  algoritma Naïve  Bayes .  Artinya  pada  penelitian  ini penggunaan  algoritma  SVM  lebih  baik  daripada  penggunaan  algoritma Naïve  Bayes .  Hal  ini  senada  pada penelitian  sebelumnya,  dimana  penggunaan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  menghasilkan  nilai akurasi  tinggi  daripada  algoritma Naïve  Bayes .  Hal  ini  menjawab  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk mengetahui  akurasi  tertinggi  pada  dua  algoritma  yang  digunakan.  Hasilnya  penggunaan  pada  algortima Support  Vector  Machine (SVM)  lebih  tinggi  daripada Naïve  Bayes .    Selanjutnya  menganalisis  data menggunakan  WordCloud  untuk  mengetahui  apa  saja  yang  mempengaruhi  perspektif  masyarakat  terhadap metavese. Dengan demikian, algoritma Support Vector Machine (SVM) , menjadi pilihan yang lebih optimal dalam  mengelompokkan  respons  masyarakat  terhadap  metaverse.    Hal  ini  dapat  memberikan  wawasan  dan pandangan  yang  lebih  akurat bagi  pengambil  kebijakan,  perusahaan  ataupun  individu  terkait  adanya  adopsi metaverse  di  Indonesia.  Berdasarkan  penelitian  ini,  untuk  saran  pada  penelitian  selanjutnya  dengan memperkaya penggunaan algoritma yang dapat mengkomparasikan lebih dari dua algoritma. Pengambilan data
yang lebih variatif seperti data dari Instagram, Facebook dan lainnya.  Penggunaan data melalui media sosial memiliki kekurangan pada trend yang sering berubah. Untuk penelitian berikutnya dapat mempertimbangan pengambilan data selain dari media sosial.

## REFERENSI
[1] A. Wildan, M. S. Milah, M. Taufik, and T. Santika, “Problematika Hukum Aset Digital Era Disrupsi 5.0 Di Indonesia Melalui Pendekatan Legislasi,” 2022.
[2] S.  As,  M.  Rohman,  and  &  E.  Sutadji,  “PENGALAMAN  GAME  YANG  MENYENANGKAN UNTUK MENGIDENTIFIKASI TIPE DUNIA METAVERSE SEBAGAI MODEL PEMBELAJARAN YANG INOVATIF,” 2022.
[3] B. Pamungkas and M. Yusuf, “Transformasi Pelayanan Publik Kota Di Era Metaverse.”
[4] F. De Felice, C. De Luca, S. Di Chiara, and A. Petrillo, “Physical and digital worlds: implications and opportunities  of  the  metaverse,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  217,  pp.  1744–1754,  2023,  doi: 10.1016/j.procs.2022.12.374.
[5] A. Devrim and Y. Düzce, “Entrepreneurship in The World of Metaverse: Virtual or Real?”
[6] S.  Sumayah,  F.  Sembiring,  and  W.  Jatmiko,  “ANALYSIS  OF  SENTIMENT  OF  INDONESIAN COMMUNITY ON METAVERSE USING SUPPORT VECTOR MACHINE ALGORITHM,” vol. 4, no. 1, 2023, doi: 10.20884/1.jutif.2023.4.1.417.
[7] M. Fuad Nasvian and R. Afif, “Public Opinion on Facebook Rebrand to Meta: A Twitter Big Data Analysis on the First 24 Hours After Meta Launched Opini Publik Terhadap Rebrand Facebook ke Meta: Analisis Data Besar Twitter pada 24 Jam Pertama Setelah Meta Diluncurkan.”
[8] Y. Indarta, A. Ambiyar, A. D. Samala, and R. Watrianthos, “Metaverse: Tantangan dan Peluang dalam Pendidikan,” J. Basicedu , vol. 6, no. 3, pp. 3351–3363, Mar. 2022, doi: 10.31004/basicedu.v6i3.2615.
[9] A.  Sastra  Miragi  and  S.  Abidin,  “ANALISIS  WACANA  PEMINDAHAN  IBU  KOTA  NEGARA INDONESIA DI MEDIA ONLINE TEMPO.”
[10] M.  Almasri,  Q.  A.  Ahmed,  A.  Turkestani,  and  Z.  A.  Memish,  “Hajj  abattoirs  in  Makkah:  risk  of zoonotic  infections  among  occupational  workers,” Vet.  Med.  Sci. ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  428–434,  Aug. 2019, doi: 10.1002/vms3.169.
[11] Y. Mulati, “Analisis Penggunaan Teknologi Metaverse terhadap Pembentukan Memori pada Proses Belajar,” Ideguru  J.  Karya  Ilm.  Guru ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  120–128,  Nov.  2022,  doi: 10.51169/ideguru.v8i2.480.
[12] I. Havili and Y. Lestari, “SOCIAL MEDIA DARLING: SEBUAH KONSTRUKSI SOSIAL ATAS REALITAS,” 2023.
[13] K.  Fitria  and  Y.  Febrianti,  “THE  INTERPRETATION  AND  ATTITUDE  OF  BODY  SHAMING BEHAVIOR ON SOCIAL MEDIA (A DIGITAL ETHNOGRAPHY STUDY ON INSTAGRAM),” Diakom  J. Media dan Komun. , vol. 3, no. 1, pp. 12–25, Sep. 2020, doi: 10.17933/diakom.v3i1.78.
[14] D. Larasaty and G. E. Subakti, “Analisis Freedom of Speech di Media Sosial Twitter dengan Kaitannya terhadap Adab Generasi Muda Islam dalam Berinteraksi di Media Sosial,” 2022.
[15] D.  Inayah et  al. ,  “Seminar  Nasional  Official  Statistics  2020:  Statistics  in  The  New  Normal:  A Challenge of Big Data and Official Statistics IMPLEMENTASI SOCIAL NETWORK  ANALYSIS DALAM  PENYEBARAN  INFORMASI  VIRUS  CORONA  (COVID-19)  DI  TWITTER (Implementation Social Network Analysis in Distribution of Corona Virus (Covid-19) Information on Twitter).”
[16] O. S. D. Silaen, H. Herlawati, and R. Rasim, “Analisis Sentimen Mengenai Gangguan Bipolar Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Komtika (Komputasi dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 62–73, Nov. 2022, doi: 10.31603/komtika.v6i2.8198.
[17] A. Aura  Avdijan, “Pengungkapan Diri Mahasiswa  tentang Kehidupan Perkuliahan di Media  Sosial Twitter  (Studi  pada  Akun  Autobase  @Collegemenfess)  Student  Self-Disclosure  on  Twitter  Social Media (Virtual Ethnographic Study of Autobase Account @Collegemenfess),” J. Ilmu Komun. , vol. 11, pp. 206–219, 2022, doi: 10.33508/jk.v11i2.4250.
[18] P. M. Nirmala Dharmapatni and N. L. P. Merawati, “Penerapan Algoritma Support Vector Machine Dalam Sentimen Analisis Terkait Kenaikan Tarif BPJS Kesehatan,” J. Bumigora Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 105–112, Sep. 2020, doi: 10.30812/bite.v2i2.904.
[19] M.  Ghozali,  “REKONSEPTUALISASI  PEMANTAUAN  PEMILU  MELALUI  MEDIA SENTIMENT ANALYSIS,” Indones. J. Islam. Commun. , vol. 1, no. 1, pp. 1–25, 2018.
[20] M.  A.  Al  Fachri  and  U.  Athiyah,  “Komparasi  Model  Analisis  Sentimen  Pada  Twitter  Terhadap Kemahalan Minyak Goreng dengan Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine,” Infotekmesin , vol. 14, no. 2, pp. 194–199, Jul. 2023, doi: 10.35970/infotekmesin.v14i2.1759.
[21] D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional,” vol. 15, no. 1.
[22] A.  M.  Pravina,  I.  Cholissodin,  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini  Maskapai
Penerbangan  pada  Dokumen  Twitter  Menggunakan  Algoritme  Support  Vector  Machine  (SVM),” 2019. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[23] M.  Mauludin  Rohman  and  S.  Adinugroho,  “Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  Aplikasi  Mobile  JKN Menggunakan  Metode  Maximum  Entropy  dan  Seleksi  Fitur  Gini  Index  Text,”  2021.  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[24] H.  B.  Tambunan  and  T.  W.  D.  Hapsari,  “Analisis  Opini  Pengguna  Aplikasi  New  PLN  Mobile Menggunakan  Text  Mining,” PETIR ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  121–134,  Dec.  2021,  doi: 10.33322/petir.v15i1.1352.
[25] M.  Iqbal  Zakasih,  W.  Tri  Handoko,  and  J.  Tri  Lomba  Juang  No,  “ANALISIS  SENTIMEN PENGGUNA  TWITTER  TENTANG  NFT  (NON  FUNGIBLE  TOKEN)  DENGAN  METODE
NAIVE BAYES CLASSIFIER,” 2022. [Online]. Available: http://e-
journal.stmiklombok.ac.id/index.php/jireISSN.2620-6900
[26] S. R. K. W. Tommy Rustandi, D. Suhaedi, and Y. Pemanasari, “Pemetaan Hyperplane Pada Support Vector  Machine,” Bandung  Conf.  Ser.  Math. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  109–119,  Aug.  2023,  doi: 10.29313/bcsm.v3i2.8187.
[27] D.  Ferarizki,  M.  Fikry,  F.  Yanto,  and  F.  Insani,  “KLIK:  Kajian  Ilmiah  Informatika  dan  Komputer Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ancaman Resesi Ekonomi 2023 dengan Metode K-Nearest Neighbor,” Media Online) , vol. 4, no. 2, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i2.1315.
[28] S. Rabbani, D. Safitri, N. Rahmadhani, A. A. F. Sani, and M. K. Anam, “Perbandingan Evaluasi Kernel SVM untuk Klasifikasi Sentimen dalam Analisis Kenaikan Harga BBM,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 153–160, Oct. 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i2.897.
[29] T. Sinta Peringkat,  berdasarkan S. Dirjen Penguatan RisBang Kemenristekdikti, A. Mustopa, A. Yadi Kuntoro,  and  P.  Studi  Ilmu  Komputer,  “ALGORITMA  KLASIFIKASI  NAIVE  BAYES  DAN SUPPORT  VECTOR  MACHINE  DALAM  LAYANAN  KOMPLAIN  MAHASISWA”,  [Online]. Available: www.bsi.ac.id
[30] A. P. Astuti, S. Alam, and I. Jaelani, “Komparasi Algoritma Support Vector Machine Dengan Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Pada Aplikasi BRImo,” Bangkit Indones. , vol. XI, no. 02, 2022.
[31] H.  Tuhuteru  and  A.  Iriani,  “Analisis  Sentimen  Perusahaan  Listrik  Negara  Cabang  Ambon Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Naive Bayes Classifier,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 3, no. 3, pp. 394–401, Oct. 2018, doi: 10.30591/jpit.v3i3.977.
[32] D. Garbian Nugroho, Y. Herry Chrisnanto, A. Wahana Jurusan Informatika, and F. Matematika dan Ilmu  Pengetahuan  Alam  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Jalan  Terusan  Jenderal  Sudirman, ANALISIS SENTIMEN PADA JASA OJEK ONLINE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES .
[33] A. Amalia, D. Rahmawati, and M. Sholik, “Rancang Bangun Aplikasi Sentimen Pendapat Masyarakat Indonesia Terhadap Vaksin COVID-19 Dengan Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory Berbasis Web 43.”
[34] F. Fahru Roji, N. Gia Ginasta, Y. Cahyan, D. Rahayu, and D. Ramdani, “Review Analysis of SatuSehat Application Using Support Vector Machine and Latent Dirichlet Allocation Modeling,” 2023.
[35] W. Astriningsih and D. Hatta Fudholi, “Identifikasi Multi Aspek Dan Sentimen Analisis Pada Review Hotel Menggunakan Deep Learning,” 2023. [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[36] J.  Rusman,  Z.  Haryati,  and  D.  A.  Michael,  “OPTIMISASI  HIPERPARAMETER  TUNING  PADA METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH  KOPI,” J.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  195–202,  2023,  doi: 10.35508/jicon.v11i2.12571.
[37] S. Syafrizal, M. Afdal, and R. Novita, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PLN Mobile Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  dan  K-Nearest  Neighbor,” MALCOM  Indones.  J.  Mach.  Learn. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 10–19, Dec. 2023, doi: 10.57152/malcom.v4i1.983.
[38] NURUL AFIFAH, Dony Permana, Dodi Vionanda, and Dina Fitria, “Sentiment Analysis of Electric Cars Using Naive Bayes Classifier Method,” UNP J. Stat. Data Sci. , vol. 1, no. 4, pp. 289–296, Aug. 2023, doi: 10.24036/ujsds/vol1-iss4/68.
[39] Y.  E.  Kurniawati,  “Class  Imbalanced  Learning  Menggunakan  Algoritma  Synthetic  Minority  Over- sampling Technique-Nominal (SMOTE-N) pada Dataset Tuberculosis Anak,” 2019.
[40] W.  P.  Anggraini  and  M.  S.  Utami,  “KLASIFIKASI  SENTIMEN  MASYARAKAT  TERHADAP KEBIJAKAN KARTU PEKERJA DI INDONESIA,” Fakt. Exacta , vol. 13, no. 4, p. 255, Feb. 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v13i4.7964.