## ANALISIS SENTIMEN PADA PENGGUNA TWITTER TERHADAP PROGRAM KAMPUS MERDEKA MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES
Ahmad Nursidik Dinar, Agung Susilo Yuda Irawan, Yuyun Umaidah Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia
1910631170157@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Pembuatan berbagai jenis program Kampus Merdeka ramai saat ini, hal ini menyebabkan munculnya banyak masalah  yang  menyertainya.  dalam  tiga  tahun  pelaksanaannya,  banyak  kesalahan  yang  terus  berulang,  seperti keterlambatan  pencairan  uang  saku  untuk  biaya  hidup  mahasiswa  selama  menjalankan  program.  Masalah  ini bahkan menyebabkan mahasiswa membuat petisi untuk menuntut pencairan yang lebih cepat, namun hal tersebut tidak memberikan dampak yang signifikan karena masalah keterlambatan pencairan uang saku terulang kembali. Namun,  tweet  yang  diposting  oleh  peserta  di  Twitter  dapat  dijadikan  sumber  informasi  yang  penting  dan bermanfaat.  Oleh  karena  itu,  analisis  sentimen  dapat  digunakan  sebagai  solusi  untuk  mengolah  suara  tersebut dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi program  Kampus  Merdeka  agar  dapat  menghindari  mengulangi  kesalahan  yang  sama  di  masa  depan,  dengan mengklasifikasikan pendapat tentang program Kampus Merdeka berdasarkan kelas positif dan negatif. Pengujian dilakukan  dengan  menggunakan  empat  skenario,  yang  berarti  data  dibagi  menjadi  dua  bagian  dengan perbandingan 90:10, 80:20, 70:30  dan 60:40 untuk data training dan data testing. Hasil evaluasi  menunjukkan bahwa pembagian dataset 90:10 adalah yang terbaik dengan menghasilkan akurasi yang terbaik baik yaitu 97,92%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Naïve Bayes, Kampus Merdeka, Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Program  Kampus  Merdeka,  yang  merupakan inisiatif  baru  dari  Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan,  menjadi  salah  satu  topik  yang  sedang ramai  diperbincangkan  oleh  masyarakat  saat  ini. Program  ini  bertujuan  untuk  mendorong  mahasiswa untuk menguasai berbagai ilmu yang dapat membantu mereka  memasuki  dunia  kerja.  Namun,  meskipun program  ini  memiliki  tujuan  yang  baik,  rencana pelaksanaannya  yang  dikeluarkan  oleh  Menteri Pendidikan dan Kebudayaan telah membawa berbagai komentar di kalangan masyarakat Indonesia.
Oleh  karena  itu,  diperlukan  analisis  untuk mengevaluasi  program  Kampus  Merdeka  agar  dapat menghindari mengulangi kesalahan yang sama di masa depan.  Analisis  ini  dapat  dilakukan  melalui  berbagai media,  dan  salah  satu  media  yang  dapat  digunakan sebagai alat untuk melakukan analisis adalah Twitter.
Sebelumnya, sebuah penelitian telah menggunakan  komentar  terhadap  calon  presiden Indonesia  sebagai  objek  penelitiannya.  Dalam penelitian tersebut, digunakan algoritma Naive Bayes Classifier  dan  berhasil  mencapai  tingkat  akurasi sebesar  60%  [1].  Namun,  dalam  studi  lain  tentang analisis  sentimen  yang  dilakukan  dengan  algoritma Naive  Bayes  Classifier  juga  digunakan  objek penelitiannya  adalah  maskapai  penerbangan  berhasil mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  81%  dalam melakukan analisis sentimen pada objek penelitiannya [2].
Dari uraian latar belakang yang telah dijabarkan, maka akan dilakukan sebuah penelitian yang bertujuan untuk  melakukan  analisis  sentimen  pada  pengguna
Twitter  terkait  dengan  program  Kampus  Merdeka. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengumpulkan  opini dan  pendapat  dari  para  pengguna  Twitter  terkait dengan  pelaksanaan  program  Kampus  Merdeka. Metode  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  algoritma  Naïve  Bayes  yang  dikenal  sebagai salah  satu  algoritma  yang  terkenal  dan  masuk  dalam 10 besar algoritma pada data  mining [3]. Diharapkan bahwa penelitian ini akan memberikan hasil yang baik dan  dapat  dijadikan  acuan  dalam  pengembangan program Kampus Merdeka di masa depan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Kampus Merdeka
Kampus  Merdeka  adalah  kebijakan  Menteri Pendidikan dan Kebudayaan, Nadiem Makarim, yang memberikan  kesempatan  bagi  mahasiswa  untuk mengambil  mata kuliah di  luar program studi selama tiga  semester.  Mahasiswa  dapat  mengeksplorasi  dan memilih  mata  kuliah  yang  diinginkan  di  universitas [4].

## 2.2. Twitter
Twitter  ialah  platform  media  sosial  gaya microblogging  yang  didirikan  oleh  Jack  Dorsey  dan diluncurkan  pada  Juli  2006.  Twitter  populer  di kalangan  pendidik  untuk  keperluan  profesional  dan penelitian [5].

## 2.3. Analisis Sentimen
Analisis sentimen ialah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari  opini,  perasaan,  penilaian,  review,  dan sikap  seseorang  terhadap  suatu  objek,  seperti
organisasi,  layanan,  produk,  isu,  individu,  dan peristiwa.  Analisis  ini  bertujuan  untuk  memahami pandangan  individu  yang  menunjukkan emosi positif atau  negatif  terhadap  objek  tertentu,  khususnya  pada media  sosial.  Saat  ini,  analisis  sentimen  menjadi  inti dari penelitian media sosial [6].

## 2.4. Text Mining
Text  mining  adalah  ilmu  yang  mengolah  teks menjadi  informasi  melalui  pola  statistik  untuk memprediksi  pola  dan  tren.  Tujuannya  adalah  untuk menganalisis  sikap,  perasaan,  pendapat,  penilaian, evaluasi,  dan  emosi  individu  terhadap  topik, organisasi,  layanan,  orang,  atau  aktivitas  tertentu menurut Liu [7].

## 2.5. Knowledge Discovery in Database (KDD)
KDD adalah proses untuk menemukan informasi baru  yang  lebih  berharga  dan  mudah  dipahami  dari gudang  data  yang  besar  dan  kompleks  [8].  Metode KDD  menggabungkan  dan  menginterpretasikan  hasil yang diperoleh dari gugusan data dengan menggunakan ilmu lain. Proses KDD dimulai dengan menetapkan tujuan dan diakhiri dengan evaluasi.

## 2.6. Data Selection
Sebelum memulai fase ekstraksi informasi, KDD harus  melakukan  Data  Selection.  Data  yang  terpilih akan  digunakan  dalam  proses  data  mining  dan disimpan dalam file terpisah dari database operasional. Dalam  pengumpulan  data  menggunakan  teknik sampling,  teknik  sampling  adalah  proses  memilih sampel data yang representatif yang dapat menjelaskan semua  data  dalam  kumpulan  data  tertentu  dengan menguji sebagian data [9].

## 2.7. Preprocessing
Preprocessing  adalah  proses  persiapan  data mentah,  biasanya  dengan  menghilangkan  data  yang tidak relevan atau tidak sesuai, atau mengubah data ke dalam format yang lebih mudah diproses oleh sistem. Ini  adalah  langkah  penting  dalam  analisis  sentimen, terutama  untuk  data  media  sosial  yang  tidak terstruktur,  karena  berisi  kata-kata  dan  kalimat informal  yang  menimbulkan  banyak  noise  [10]. Sebelum  melakukan  data  mining,  data  harus dibersihkan  agar  sesuai  dengan  KDD.  Proses pembersihan meliputi perbaikan kesalahan data seperti kesalahan penulisan, pemeriksaan ketidakkonsistenan data, dan penghapusan data duplikat.

## 2.8. Text Transformation
Text  transformation  dilakukan  agar  dapat menggunakan  algoritma  dalam  pembelajaran  dengan mudah, seperti pencarian data numerik [11]. Proses ini melibatkan  pemecahan  kalimat  menjadi  kata-kata, kemudian  mengubah  himpunan  kata  menjadi  term vector  menggunakan  algoritma  TF-IDF.  Hal  ini diperlukan karena himpunan kata tidak dapat langsung digunakan dalam algoritma pembelajaran.

## 2.9. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  menggali  informasi atau  pola  dari  data  yang  sebelumnya  dianggap  tidak berguna  atau  tersembunyi.  Data  yang  dianggap sampah  karena  tidak  terstruktur  dan  tidak  berguna dapat diubah menjadi informasi atau pengetahuan baru yang berguna melalui data mining [12].

## 2.10. Evaluation
Tahap evaluasi adalah tahap terakhir dari proses KDD  yang  mencakup  kesimpulan  yang  diambil  dari data  mining.  Untuk  mengukur  akurasi,  penelitian  ini menggunakan  confusion  matrix.  Hasil  dari  data mining  harus  disajikan  dalam  format  yang  dapat dipahami oleh para pemangku kepentingan.

## 2.11. Naïve Bayes Classifier (NBC)
Algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) adalah metode  klasifikasi  yang  menggunakan  teorema Bayesian  dari  ilmu  statistik  untuk  memprediksi probabilitas  keanggotaan  kelas.  Algoritma  ini  sangat efektif  dalam  mengklasifikasikan  data  nominal. Teorema Bayes yang menjadi dasar dari algoritma ini dapat dirumuskan secara sederhana [12].

## 2.12. Confusion Matrix
Confusion  matrix  adalah  sebuah  matriks  yang digunakan  untuk  mengukur  kualitas  klasifikasi  suatu algoritma pada kelas tertentu [13]. Matriks ini penting untuk  mengevaluasi  kualitas  model  statistik  atau algoritma data mining. Ada  beberapa  jenis confusion matrix  yang  digunakan  untuk  menguji  model  data mining,  seperti  Accuracy  dan  lainnya.  Pada  tabel  1 berikut dapat dilihat bentuk confusion matrix.
Tabel 1. Confusion matrix [14] Actual Class Predicted Class + - + TP TN - FP FN

## 2.13. Accuracy
Banyak  peneliti  setuju  bahwa  accuracy  (rasio jumlah  sampel  yang  diklasifikasikan  dengan  benar dengan jumlah total sampel) adalah metrik yang paling masuk  akal.  Namun,  ketika  jumlah  data  di  setiap kategori bervariasi, akurasi tidak lagi dianggap sebagai ukuran yang andal karena memberikan perkiraan yang terlalu optimis tentang kemampuan mengklasifikasikan kelas mayoritas [15]. Perhitungan accuracy dapat dirumuskan sebagai berikut.
Accuracy = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 +𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 +𝐹𝑁 (1)
2.14. Tools
Peneliti akan
menggunakan bahasa pemrograman dan coding environment untuk menunjang  penelitian.  Bahasa  pemrograman  adalah bahasa  buatan  yang  digunakan  untuk  mengontrol
perilaku  mesin  seperti  komputer.  Sementara  itu, coding environment adalah alat yang digunakan untuk menjalankan  bahasa  pemrograman  dari  barisan  kata- kata  menjadi  sebuah  aksi.  Dalam  penelitian  ini, peneliti akan menggunakan beberapa bahasa pemrograman dan coding environment untuk mendukung penelitian yang dilakukan.

## 2.15. Python
Python adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan  di  berbagai  sistem  operasi.  Python termasuk  dalam  kategori  bahasa  pemrograman  tipe interpreted language yang artinya kode program tidak perlu  diterjemahkan  ke  dalam  kode  komputer  yang dapat  dipahami  sebelum  dieksekusi,  melainkan diterjemahkan saat runtime. Bahasa pemrograman ini dikembangkan oleh Guido Van Rossum dan memiliki banyak  aplikasi,  seperti  dalam  bidang  ilmiah  dan numerik,  dengan  menggunakan  library  seperti  twint, pandas, dan scikit-learn [16].

## 2.16. Google Colab
Google  Collaboratory  atau  Google  Interactive Notebook  adalah  sebuah  layanan  cloud  gratis  dari Google  yang  bekerja  seperti  Notebook  Jupyter. Pengguna  tidak  perlu  menginstalnya  terlebih  dahulu. Layanan  ini  dapat  dengan  mudah  terhubung  ke Notebook  Jupyter  di  komputer  pengguna  sendiri (runtime  lokal),  Google  Drive,  atau  Github.  Google Colab  mendukung  pekerjaan  kolaboratif,  seperti membagikan kode secara online [17].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, digunakan metodologi KDD (Knowledge  Discovery  in  Database)  sebagai  metode untuk mengidentifikasi pola dalam data yang relevan, bermanfaat, dan mudah dipahami. Berdasarkan proses KDD (Knowledge Discovery in Database) yang telah dipaparkan dalam tinjauan pustaka diatas, dapat dibuat alur penelitian dengan tahapan yaitu:

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah merumuskan  masalah  untuk  menjawab  mengapa penelitian  perlu  dilakukan.  Kampus  Merdeka  adalah kebijakan  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan Nadiem  Makarim,  namun  program  ini  mengalami masalah dalam pelaksanaannya, seperti keterlambatan pencairan  uang  saku  yang  sering  terjadi.  Mahasiswa yang  mengikuti  program  sangat  terdampak  oleh masalah  ini,  dan  beberapa  bahkan  harus  meminjam uang dari pinjaman online untuk memenuhi kebutuhan mereka.
Peneliti  menemukan  beberapa  alasan  mengapa penelitian  ini  perlu  dilakukan.  Pertama,  analisis sentimen  pengguna  media  sosial  terhadap  program Kampus  Merdeka  dapat  memberikan  informasi penting tentang respons masyarakat terhadap program ini.  Dengan  memahami  sentimen  pengguna  media sosial,  pemerintah  dan  stakeholder  terkait  dapat meningkatkan  kualitas  program  ini.  Kedua,  metode Naive  Bayes  diharapkan  dapat  menghasilkan  hasil analisis  sentimen  yang  lebih  efektif  dan  efisien dibandingkan  dengan  metode  analisis  lainnya. Terakhir,  dengan  menguji  performa  metode  Naive Bayes  dalam  melakukan  analisis  sentimen  dari pengguna  media  sosial  Twitter  terhadap  program Kampus  Merdeka,  peneliti  dapat  mengevaluasi keakuratan  dan  kinerja  metode  tersebut  dan memberikan  kontribusi  pada  pengembangan  ilmu pengetahuan dan teknologi.
Setelah  menentukan  tujuan  dan  merumuskan masalah,  peneliti  melakukan  pencarian  literatur  yang cermat  dan  teliti,  termasuk  referensi  terbaru  dalam bidang  yang  akan  diteliti.  Kemudian,  peneliti membaca  dan  menganalisis  setiap  sumber  yang relevan  dan  mencari  gagasan  baru  yang  dapat diterapkan  dalam  penelitian  ini.  Peneliti  dapat mengembangkan kerangka teoretis untuk mengorganisir konsep-konsep kunci dan memperjelas hubungan  antara  variabel  yang  akan  diteliti.  Setelah itu, peneliti merancang metode penelitian yang sesuai dengan  tujuan  dan  hipotesis  yang  telah  ditetapkan. Dengan melakukan studi literatur secara komprehensif,  peneliti  dapat  membangun  landasan teoritis  yang  kuat  dan  meningkatkan  validitas  dan reliabilitas penelitian.
Data  tweet  diambil  dari  media  sosial  Twitter yang terkait dengan kata kunci “@KampusMerdeka” atau  “#KampusMerdeka”  dan  menggunakan  bahasa Indonesia mulai bulan Agustus 2022 hingga Desember 2022.  Awalnya,  terdapat  6.474  data  yang  berhasil diambil dengan menggunakan library Python bernama twint.
Setelah crawling data selesai, langkah berikutnya adalah  memilih  data  yang  sesuai  dengan  batasan penelitian.  Setelah  dipilih,  jumlah  data  awal  6.474 berkurang menjadi 1.911 data. Hanya atribut teks yang digunakan  untuk  pembersihan  data  dan  klasifikasi selanjutnya.
Dalam  tahap  pre-processing  pada  pengolahan data tweet, terdapat beberapa langkah yang dilakukan. Pertama-tama,  setiap  kata  pada  dataset  akan  diubah menjadi  huruf  kecil  atau  lower  case,  serta  dilakukan penghapusan karakter yang tidak berpengaruh seperti tanda baca, simbol, link/url, dan angka pada tahap case folding. Selanjutnya, tweet akan dibagi menjadi kata- kata pada tahap tokenisasi untuk memudahkan proses transformasi selanjutnya. Setelah tokenizing, dilakukan  normalisasi  untuk  memperbaiki  kata-kata dengan  kesalahan  pengejaan  atau  kata-kata  yang disingkat.  Kemudian,  dilakukan filtering  atau penghilangan stopword pada kata-kata yang dianggap tidak  relevan  untuk  klasifikasi  selanjutnya,  seperti kata-kata  umum  dalam  bahasa  Indonesia  diantaranya "dan",  "atau",  dan  "namun".  Untuk  melakukan  tahap ini, digunakan library nltk pada Python, dan dilakukan juga filtering manual untuk memperbaiki hasil. Tahap terakhir dalam pre-processing adalah stemming, yang berfungsi  untuk  mengurangi  frekuensi  kata  turunan dengan menghapus imbuhan pada kata. Untuk proses stemming pada data tweet, digunakan library Sastrawi di Python.
Setelah  tahap  pre-processing  selesai,  dilakukan pembobotan  sentimen  untuk  pelabelan  data  dengan menggunakan  metode  TF-IDF  (Term  Frequency  – Inverse  Document  Frequency)  yang  menggunakan fungsi TfidfVectorizer pada library sklearn. Selanjutnya, dilakukan tahap klasifikasi menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes dengan menggunakan  library  sklearn.  naive_bayes  pada bahasa pemrograman Python, yang menyediakan kelas MultinomialNB  untuk  melatih  dan  membuat  model. Sebelumnya,  perlu  disiapkan  data  training  dan  data testing  yang  akan  digunakan  dalam  proses  pelatihan dan  pengujian  model.  Setelah  tahap  klasifikasi, dilakukan evaluasi performa model dengan mengukur akurasi menggunakan confusion matrix.
Berikut  empat  skenario  pembagian  data  yang dilakukan  dan  hasil  akurasi  yang  didapatkan  dari setiap scenario.

## 4.1. Skenario 1
Berikut dapat dilihat pada Gambar 6 pembagian data training dan testing dengan perbandingan 90:10.
Gambar 6. Pembagian Data Skenario 1
Berdasarkan  Gambar  7,  hasil  dari  klasifikasi menggunakan  Naive  Bayes  dengan  seleksi  fitur  TF- IDF pada perbandingan 90:10 didapatkan hasil dengan nilai akurasi 97.92%.

## 4.2. Skenario 2
Berikut dapat dilihat pada Gambar 8 pembagian data training dan testing dengan perbandingan 80:20.
Gambar 8. Pembagian Data Skenario 2
Gambar 9. Evaluasi Skenario 2
Berdasarkan  Gambar  9,  hasil  dari  klasifikasi menggunakan  Naive  Bayes  dengan  seleksi  fitur  TF- IDF pada perbandingan 80:20 didapatkan hasil dengan nilai akurasi 97.66%.

## 4.3. Skenario 3
Berikut dapat dilihat pada Gambar 10 pembagian data training dan testing dengan perbandingan 70:30.
Gambar 10. Pembagian Data Skenario 3
Gambar 11. Skenario 3
Berdasarkan  Gambar  11,  hasil  dari  klasifikasi menggunakan  Naive  Bayes  dengan  seleksi  fitur  TF- IDF pada perbandingan 70:30 didapatkan hasil dengan nilai akurasi 96.86%.

## 4.4. Skenario 4
Berikut dapat dilihat pada Gambar 12 pembagian data training dan testing dengan perbandingan 60:40.
Gambar 13. Evaluasi Skenario 4
Berdasarkan  Gambar  13,  hasil  dari  klasifikasi menggunakan  Naive  Bayes  dengan  seleksi  fitur  TF- IDF pada perbandingan 60:30 didapatkan hasil dengan nilai akurasi 96.33%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  melakukan  analisis  sentiment terhadap  program  Kampus  Merdeka  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  melalui  beberapa tahap, yaitu crawling data, preprocessing, transformasi data,  dan  penerapan  algoritma.  Setelah  validasi  oleh ahli  bahasa  Indonesia,  diperoleh  data  sebanyak  1911 dokumen yang kemudian dilakukan preprocessing dan transformasi  dengan  menggunakan  teknik  TF-IDF. Data kemudian dibagi menjadi data training dan data testing untuk melatih dan menguji model.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa model yang dibangun  cukup  akurat  dalam  melakukan  sentiment analysis  terhadap  program  Kampus  Merdeka  dengan nilai akurasi terbesar 0.979166666 atau setara dengan 97,92% dari perbandingan data 90:10.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah menggali metode pelabelan data yang lebih baik untuk meningkatkan  nilai  akurasi.  Selain  itu,  peneliti  dapat menggunakan  metode  pembobotan  dan  seleksi  fitur seperti  N-Gram,  Particle  Swarm  Optimization,  Chi Square,  dan  Stable  Mutation  Jump  Strategy  untuk meningkatkan performa model.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yana,  A.A.  and  Santoso,  T.,  2020,  November. Sentiment  analysis  of  facebook  comments  on indonesian  presidential  candidates  using  the naïve  bayes  method.  In  Journal  of  Physics: Conference Series (Vol. 1641, No. 1, p. 012012). IOP Publishing.
[2] Negara,  A.B.P.,  Muhardi,  H.  and  Putri,  I.M., 2020.  Analisis  sentimen  maskapai  penerbangan menggunakan  metode  naive  bayes  dan  seleksi fitur  information  gain.  J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput, 7(3).
[3] Brunton, S.L. and Kutz, J.N., 2022. Data-driven science  and  engineering:  Machine  learning, dynamical  systems,  and  control.  Cambridge University Press.
[4] Leuwol, N.V., Wula, P., Purba, B., Marzuki, I., Brata, D.P.N., Efendi,  M.Y., Masrul, M., Sahri, S.,  Ahdiyat,  M.,  Sari,  I.N.  and  Gusty,  S.,  2020. Pengembangan Sumber Daya Manusia Perguruan  Tinggi:  Sebuah  Konsep,  Fakta  dan
Gagasan. Yayasan Kita Menulis.
[5] Carpenter, J., Tani, T., Morrison, S. and Keane,
J.,  2022.  Exploring  the  landscape  of  educator professional  activity  on  Twitter:  An  analysis  of 16 education-related Twitter hashtags.
Professional  Development  in  Education,  48(5), pp.784-805 .
[6]  Septian, J.A., Fachrudin, T.M. and Nugroho, A., 2019.  Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter Terhadap  Polemik  Persepakbolaan  Indonesia Menggunakan  Pembobotan  TF-IDF  dan  K- Nearest Neighbor. INSYST: Journal of Intelligent System and Computation, 1(1), pp.43- 49.
[7]  Luqyana,  W.A.,  Cholissodin,  I.  and  Perdana, R.S.,  2018.  Analisis  Sentimen  Cyberbullying Pada  Komentar  Instagram  dengan  Metode Klasifikasi  Support  Vector  Machine.  Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer e-ISSN, 2(11), pp.4704-4713.
[8]  Widaningsih,  S.,  2019.  Perbandingan  Metode Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4, 5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm. Jurnal Tekno Insentif, 13(1), pp.16-25.
[9]  Asroni,  A.,  Fitri,  H.  and  Prasetyo,  E.,  2018. Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means  pada  Pengelompokkan  Data  Calon Mahasiswa Baru di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta  (Studi  Kasus:  Fakultas  Kedokteran dan  Ilmu  Kesehatan,  dan  Fakultas  Ilmu  Sosial dan  Ilmu  Politik).  Semesta  Teknika,  21(1), pp.60-64.
[10]  Syakuro, A., 2017. Analisis sentimen masyarakat terhadap  e-commerce  pada media sosial menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  dengan  seleksi  fitur  Information  Gain (IG)  (Doctoral  dissertation,  Universitas  Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim).
[11]  Kalra, V. and Aggarwal, R., 2017. Importance of Text  Data  Preprocessing  &  Implementation  in RapidMiner. ICITKM, 14, pp.71-75.
[12]  Suntoro,  J.,  2019.  DATA  MINING:  Algoritma dan  Implementasi  dengan  Pemrograman  php. Elex Media Komputindo.
[13]  Arifin,  O.  and  Sasongko,  T.B.,  2018.  Analisa perbandingan tingkat performansi metode support vector machine dan naïve bayes classifier untuk klasifikasi jalur minat SMA. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, 6(1), pp.1- 2.
[14] Aldean, M.Y., Paradise, P. and Nugraha, N.A.S., 2022.  Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap Vaksinasi  Covid-19  di  Twitter  Menggunakan Metode Random Forest  Classifier (Studi Kasus: Vaksin  Sinovac).  Journal  of  Informatics Information  System  Software  Engineering  and Applications (INISTA), 4(2), pp.64-72.
[15]  Tanggraeni,  A.I.  and  Sitokdana,  M.N.,  2022. Analisis Sentimen Aplikasi E-Government Pada Google  Play  Menggunakan  Algoritma  Naïve
Bayes.  JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan
Sistem Informasi), 9(2), pp.785-795.
[16]  Applications  for  python  (no  date)  Python.org. Available
at:
https://www.python.org/about/apps/#scientific- and-numeric (Accessed: October 20, 2022). [17]  Applications  for  python  (no  date)  Python.org. Available at: https://www.python.org/about/apps/#scientific- and-numeric (Accessed: October 20, 2022).