JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia

## Identifikasi Kebutuhan Masyarakat Nusa Tenggara Barat pada Pandemi Covid-19 di Media Sosial dengan Metode Crawling

## (Requirements Identification for NTB People in pandemic covid-19 at Social
Media Using Crawling Method)
Jian Budiarto [1]*
[1] Rekayasa Perangkat Lunak, Universitas Bumigora Mataram
E-mail: jian.budiarto@gmail.com
KEYWORDS: ABSTRACT Social Media Sentiment, covid-19 pandemic, NTB requirements People can write to the government about what they want through social media in the freedom of information era. Especially in the Covid-19 pandemic, the public's desire for government attention is getting  higher.  The  purpose  of this  activity  is  to collect  community  needs  at the beginning of the pandemic. The period of information retrieval is from March 30 to April 5,
2020.  The  activity  uses  the  crawling  method,  which  is  gathering  information  with  browser tools.  The  implementation  stage  starts  from  taking  information  with  selenium,  identifying posts and comments with Html tags, calculating the emergence of issues with N-gram NLP, and analyzing sentiment with Naive Bayes and Support-Vector Machine. The results showed that  the  community  did  not  have  panic  to  need  foods  with  a  total  reaction  of  172.  The community was more worried about the spread of outbreaks from outside NTB with a reaction of 1,421.

## KATA KUNCI:
ABSTRAK Sentimen Media Sosial, Pandemi covid19, Kebutuhan NTB Pada  era  kebebasan  informasi  ini,  masyarakat  dapat  menulis  kebutuhan  yang  diinginkan kepada  pemerintah  melalui  media  sosial.  Terutama  pada  kondisi  pandemi  covid-19, keinginan  masyarakat  untuk  mendapat  perhatian  pemerintah  semakin  tinggi.  Tujuan penelitian ini adalah untuk menghimpun kebutuhan masyarakat pada awal masa pandemi.
Periode pengambilan informasi dilakukan pada tanggal 30 maret sampai dengan 5 april 2020. Kegiatan menggunakan metode crawling yaitu penghimpunan informasi dengan alat bantu browser. Tahapan pelaksanaan dimulai dari pengambilan informasi dengan
selenium,.identifikasi posting  dan  komentar  dengan  Tag HTML , menghitung  kemunculan isu  dengan  N-gram  NLP,  dan  analisis  sentimen  dengan  naive  bayes  dan  Support-Vector Machine. Hasil  penelitian  diketahui  bahwa masyarakat  tidak memiliki  kepanikan terhadap kebutuhan  bahan  pokok  dengan  jumlah  reaksi  172.  Masyarakat  lebih  khawatir  terhadap faktor peredaran wabah dari luar NTB dengan reaksi 1.421.

## I. PENDAHULUAN
Dalam  membangun Public  Issue  and  Trust Management ,  Biro  Humas  dan  Protokol  Provinsi Nusa Tenggara Barat bertugas menghimpun isu dan aspirasi  publik  tentang  Gubernur  dan  Wakil Gubernur  NTB  yang  tersebar  melalui  media  sosial (lokal  dan  nasional).  Namun,  untuk  memperoleh informasi  tersebut  secara  cepat,  tepat  dan  lengkap tidak  dapat  dilakukan  oleh  tim  Humas  &  Protokol secara manual. Tim tersebut membutuhkan aplikasi artificial  intelligence yang  dapat  menyajikan  data tersebut secara otomatis dan real time setiap hari.
Tujuan kegiatan  ini untuk melakukan  identifikasi kebutuhan masyarakat NTB di masa pandemi covid- 19.  Hal  ini  dalam  mendukung  program  NTB Gemilang  di  lingkungan  Biro  Humas  dan  Protokol Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat.  Kegiatan  ini menggabungkan metode crawler dilengkapi dengan klasifikasi naive bayes dan support  vector machine pada sentimen analisis.
Data  mining atau  penemuan  pengetahuan  adalah prosedur menggunakan teknik statistik dan berbasis pengetahuan  untuk  menganalisis  data  dengan  pola tambang  yang  memiliki  makna  dari  kumpulan  data
yang  luas  dan  mengubahnya  menjadi  informasi bermanfaat  [1].  Pengumpulan  informasi  tersebut menggunakan  metode crawling . Crawling adalah cara  untuk  mendapatkan  konten  informasi  yang berada  pada  website[2].  Teknik  pengumpulan informasi dapat menghimpun data secara keseluruhan maupun secara spesifik fokus pada data tertentu  [3].  Pada  awalnya  metode crawler digunakan  oleh  peramban  web  untuk  melakukan pengisian  indeks  mereka.  Kendala  yang  dihadapi dalam melakukan teknik crawling struktur data yang besar  dan  kurangnya  kontrol  terpusat  terhadap konten.  Marc  merekomendasikan  cara  membangun dan  mengoperasionalkan crawler dengan  performa tinggi [4].
Salah  satu  pendekatan  metode  statistika  yang dapat melakukan pengkategorian adalah klasifikasi. Klasifikasi merupakan salah satu teknik data mining yang digunakan untuk membangun suatu model dari sampel  data  yang  belum  terklasifikasi  untuk digunakan  mengklasifikasi  sampel  data  baru  ke dalam kelas-kelas yang sejenis. Klasifikasi termasuk ke dalam supervised learning karena  menggunakan sekumpulan  data  untuk  dianalisis  terlebih  dahulu, kemudian pola dari hasil analisis tersebut digunakan untuk  pengklasifikasian  data  uji  [5].  Proses klasifikasi  data  terdiri  dari  pembelajaran  dan klasifikasi.  Pada  pembelajaran  data training dianalisis  menggunakan  algoritma  klasifikasi, selanjutnya  pada  klasifikasi  digunakan  data  testing untuk memastikan tingkat akurasi.Terdapat beberapa  algoritma  pada  metode  yaitu Naive  bayes dan Support Vector Machine (SVM).
Naive  Bayes  adalah  salah  satu  algoritma  teknik data  mining  yang  menerapkan  teori  Bayes  dalam klasifikasi  dimana  algoritma  ini  mengasumsikan bahwa  atribut  suatu objek  bersifat  independen  atau bebas. Metode Naive Bayes telah banyak digunakan dalam  penelitian  mengenai text  mining ,  beberapa kelebihan Naive Bayes diantaranya adalah algoritma sederhana  tapi  memiliki  akurasi  yang  tinggi  [6]. Teknik Support-Vector  Machine (SVM)  bersumber dari  teori  pembelajaran  statistik  dan  telah menunjukkan hasil empiris yang menjanjikan dalam berbagai  aplikasi  praktis  dari  pengenalan  digit tulisan  tangan  sampai  kategorisasi  teks.  SVM  juga bekerja  sangat  baik  pada  data  dengan  banyak dimensi dan menghindari kesulitan dari permasalahan dimensionalitas [7]. Dengan mengkombinasikan  2  metode  tersebut  diharapkan
mendapatkan  hasil  yang  sesuai  dengan  kebutuhan pemerintah daerah Nusa Tenggara Barat.
Naive  bayes dan  SVM  telah  digunakan  pada berbagai  kebutuhan  antara  lain  sebagai spam filtering [8], spasial prediction [9], liver prediction [10], identifikasi seismic dan nuklir[11], Sedangkan peneliti lain lebih banyak menggunakan naive bayes dan  SVM  pada  sentimen  analisis  seperti  analisis sentimen  hate  speech [12]  ,  membandingkan  SVM dan naive bayes wikitologi [13] , deteksi sentimen di Twitter,  perbandingan  SVM  dan  naive  bayes[14]  , klasifikasi  kepribadian  [15]  dan  sentimen  analisis Facebook status menggunakan naive bayes [16].
Data  mining  atau  penemuan  pengetahuan  adalah prosedur menggunakan teknik statistik dan berbasis pengetahuan  untuk  menganalisis  data  dengan  pola tambang  yang  memiliki  makna  dari  kumpulan  data yang  luas  dan  mengubahnya  menjadi  informasi bermanfaat  [17].  Menurut  Mirkin  data  mining didefinisikan  sebagai  suatu  proses  untuk  mencari pola  dari  sekumpulan  data  yang  terdapat  di  dalam database  untuk  kemudian  dianalisis  sehingga menghasilkan  suatu  informasi  tertentu  untuk  dapat dimanfaatkan pada proses selanjutnya [18].

## II. METODOLOGI

## A. Metode Crawling
Pengambilan  informasi  dengan  menggunakan teknologi crawler dapat  menghimpun  data  secara otomatis. Crawler yang  dibutuhkan  menyesuaikan dengan karakteristik media sosial masing-masing.
Adapun  langkah  umum  dalam  pengambilan informasi crawling sebagai berikut.
Gbr. 1 Alur kerja metode crawling
246   JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 2, No. 4, Pebruari 2021, hlm. 244-250
1) Mendefinisikan target alamat situs yang diproses
Pada tahap ini data alamat situs ditentukan terlebih dahulu. Dalam kasus ini alamat situs yang digunakan adalah  media  sosial  lokal  NTB  di  Facebook, Instagram, dan Twitter.
2) Pencarian informasi ( crawling )
Sebuah  komputer  yang  telah  terkoneksi  dengan internet  ditanamkan  sebuah  program  crawler. Program  ini  menggunakan  sumber  kode Selenium [19] untuk melakukan otomatisasi. Pada waktu yang telah  dijadwalkan,  program  tersebut  akan  berjalan dan  membuka  situs  yang  telah  ditentukan sebelumnya.  Tugas  dari  program  tersebut  adalah mengidentifikasi postingan dan komentar menggunakan struktur Tag Html.
Konten  dan  artikel  yang  telah  didapatkan  diolah kembali dengan menggunakan N-gram pada Natural Language  Processing untuk  menghitung  jumlah kemunculan  isu  di  hari  tersebut.  Kemunculan  isu dikategorikan  dalam  beberapa  kata  yang  telah ditentukan  seperti  masker,  pelabuhan,  bandara  dan sebagainya.  Cara  menghitung  kategori  masih dilakukan  dengan  cara  sederhana.  Jika  konten  atau komentar berisi kata yang ditentukan, maka konten masuk ke kategori tersebut.
3) Menentukan  sentimen  dengan  menggunakan SVM dan Naive Nayes.
Tingkat  prioritas  tindakan  dan  pelaksanaan kebijakan  ditentukan  oleh  sentimen  yang  diberikan masyarakat. Keluhan oleh masyarakat akan memberikan sentimen  negatif terhadap pemerintah. Oleh karena itu, penting untuk mengetahui sentimen masyarakat di postingan dan komentar media sosial milik pemerintah dan influencer di  NTB. Sentimen masyarakat  dapat  diketahui  dengan  menggunakan SVM  dan  Naive  Bayes.  Proses  pembelajaran sentimen dalam kosakata bahasa indonesia menggunakan  metode  SVM  [20].  Dataset  tersebut dapat  diunduh  pada  sumber  berikut  [21].  Dengan demikian,  proses  pengenalan  sentimen  tidak  perlu dilakukan kembali.
Dalam  menentukan  sentimen  metode  SVM dilengkapi  dengan  metode  Naive  Bayes.  Postingan dan komentar yang tidak dapat dideteksi sentimennya  oleh  SVM  dapat  diperbaiki  oleh metode Naive Bayes.

## B. Lokasi Pelaksanaan
Data  yang  digunakan  merupakan  data  primer. Data diperoleh secara langsung dari hasil pengambilan  informasi  komentar  dari  sosial  media seperti  Facebook,  Instagram  dan  Twitter  berbagai akun sosial milik Dinas Provinsi, Official Gubernur dan Wakil Gubernur, Influencer dari pers media.
Pengambilan informasi dibedakan menjadi beberapa  kategori  antara  lain:    komentar  netizen pada  status  sosial  media  Dinas  Provinsi,  komentar netizen  terhadap  status  Gubernur  dan  Wakil Gubernur, dan komentar netizen terhadap status pers media ( influencer ).

## C. Waktu Pengambilan Informasi
Informasi  diambil  pada  periode  30  Maret  2020 sampai  dengan  5  April  2020.  Periode  ini  adalah periode  awal  covid-19  masuk  ke  wilayah  NTB. Waktu  pengambilan  dimulai  pukul  00.00  sampai 21.00  WITA  setiap  harinya.  Kepanikan  terjadi  di media sosial, sehingga kecepatan dalam memperoleh informasi  dibutuhkan  pemerintah  daerah  dalam mengambil keputusan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kebutuhan  masyarakat  NTB  yang  diperoleh  dari hasil crawler media  sosial  dapat  dijelaskan berdasarkan platform masing-masing sebagai berikut.

## A. Kebutuhan di Media Sosial Facebook.
Pada  media  sosial  Facebook  data  diambil  pada periode 30 maret 2020 sampai dengan 5 April 2020 setiap pukul 21.00 WITA. Data telah dikategorikan seperti pada gambar berikut.
Pada media sosial Facebook, kategori “kedatangan dan kepulangan warga”  menjadi perhatian tertinggi selama  periode  awal  pandemi  dengan  total keseluruhan sebesar 242 reaksi  masyarakat. Hal  ini diikuti  oleh  kategori  “pelabuhan”  dengan  jumlah reaksi  235  kali,  sedangkan  “bandara“  dengan  214 reaksi.
Gbr. 3 Kategori kebutuhan  terendah di Facebook
Pada Gbr 3 diketahui kebutuhan masyarakat dalam jumlah  reaksi  rendah  adalah  kebutuhan  “masker” sebesar  66  reaksi.  Diikuti  oleh  kebutuhan  akan “karantina  wilayah”  sebesar  51  reaksi.  Sedangkan kategori  “kebutuhan  pokok”  mendapatkan  jumlah reaksi 49.

## B. Kebutuhan di Media Sosial Instagram
Pada  media  sosial  Instagram,  data  diambil  pada periode 30 maret 2020 sampai dengan 5 April 2020 setiap pukul 21.00 WITA. Data telah dikategorikan seperti pada gambar berikut.
Gbr. 4 Kategori kebutuhan tertinggi di Instagram
Berdasarkan  Gbr  4,  kebutuhan  masyarakat tertinggi  ada  pada  kategori  “pelabuhan”  dengan jumlah reaksi 39 kali. Hal ini diikuti dengan kategori “bandara”  dengan  jumlah  reaksi  sebesar  38. Sedangkan  kategori  “kedatangan  dan  kepulangan warga“ mendapatkan reaksi 28 kali.
Gbr. 5 Kategori kebutuhan terendah di Instagram
Dalam  kategori  reaksi  rendah  kategori  “APD” mendapatkan  reaksi  sebesar  16  kali.  Hal  ini  diikuti oleh kategori “masker” dengan jumlah reaksi 11 kali. sedangkan kategori “kebutuhan pokok” mendapatkan reaksi sebesar 10.
C. Kebutuhan di Media Sosial Twitter
Pada  media  sosial  Twitter,  percakapan  tentang pandemi di NTB masih rendah. Hal ini karena media sosial ini belum banyak digunakan oleh masyarakat NTB. Data percakapan di Twitter telah dikategorikan sebagai berikut.
21 10 8 1 14 12 18 5 9 12 6 1 5 9 8 9 13 5 2 23 2 7 11 0 6 5 3 3 4 1 0 7 1 5 2 2 2 2 4 0 0 2 0 5 10 15 20 25 Kategori Kebutuhan di Facebook masker karantina wilayah
kebutuhan pokok tes corona
APD hand sanitizer cicilan kredit 0 18 4 4 12 1
0 18 4 5 9 2
0 10 8 3 5 2 0 8 5 5 4 3 0 10 5 5
2 0 0 5 7 4 4 0 0
20 Kategori Kebutuhan di Instagram
pelabuhan bandara
Kedatangan & Kepulangan pasien positif karantina wilayah
0 8 5 0 2 1 0 2 3 1 3 2 0 3 4 2 1 0 1 1 3 1 2 1 0 2 3 0 1 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 2 4 6 8 10 Kategori Kebutuhan di Instagram APD masker
kebutuhan pokok tes corona makanan hand sanitizer cicilan kredit
1 3 1 5 5 3 0 3 3 1 2 0 0
3 1 0 0 0 0
2 0 1 0 0
2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 2 4 6 Kategori Kebutuhan di Twitter pasien positif cicilan kredit
tes corona kebutuhan pokok karantina pendatang Kedatangan & Kepulangan pelabuhan
248   JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 2, No. 4, Pebruari 2021, hlm. 244-250
Di  media  sosial  Twitter,  kategori  percakapan masyarakat “pasien positif” memiliki reaksi tertinggi dengan  jumlah  sebesar  18.  Hal  ini  diikuti  oleh kategori  “cicilan  kredit”  dengan  jumlah  reaksi sebesar  9  kali.  Sedangkan  kategori  “tes  corona” mendapatkan reaksi 4 kali.
Gbr. 7 Kategori kebutuhan terendah di Twitter
Kebutuhan  masyarakat  lainnya  seperti  “hand sanitizer”,  “masker”,  “cicilan  kredit”,  “karantina wilayah” masih dibawah 5 kali reaksi setiap harinya.
Berdasarkan data yang telah disajikan pada setiap media  sosial,  urutan  popularitas  masyarakat  Nusa Tenggara  Barat  dalam  menyampaikan  aspirasinya adalah media Facebook, Instagram, dan Twitter. Hal ini  dapat  terjadi  karena  masyarakat  menganggap bahwa sosok Gubernur Nusa Tenggara Barat sangat aktif  di  media  sosial  Facebook.  Masyarakat memberikan  komentar  pada  kolom  komentar Facebook  dan  berharap  bahwa  informasi  tersebut dapat langsung diterima oleh Gubernur. Oleh karena itu,  masalah  yang terjadi  segera dapat terselesaikan dengan baik.

## D. Sentimen Kebutuhan Berdasarkan Kategori
Prioritas  pelaksanaan  penanggulangan  pandemi merekomendasikan menggunakan sentimen sebagai tolak ukur. Dengan adanya sumsi bahwa kebutuhan masyarakat  yang  mendesak  atau    tidak  optimalnya pelayanan semasa pandemi menyebabkan munculnya sentimen negatif. Berikut kami tampilkan sentimen masyarakat berdasarkan kategori.
Gbr. 8 Sentimen berdasarkan kategori
Pada  gambar    7  diketahui  bahwa  kategori “karantina  pendatang”  menjadi  sentimen  negatif tertinggi dengan nilai 26%. Selanjutnya diikuti oleh kategori “pasien positif” dengan jumlah sebesar 24%. Sedangkan kekhawatiran masyarakat akan “kedatangan dan kepulangan warga” mendapatkankan sentimen negatif sebesar 22%.
Mengetahui  sentimen  terhadap  masing-masing kategori  bukan  satu-satunya  indikator  dalam menentukan  prioritas  pelaksanaan  penanggulangan pandemi.  Di  sisi  lain,  ada  indikator  lain  seperti jumlah reaksi yang telah dibahas sebelumnya.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  jumlah  pengambilan  informasi kebutuhan  masyarakat pada periode 30 Maret  2020 –  5  April  2020  di  seluruh  sosial  media  dapat dihimpun sebagai berikut.

## TABEL I REKAPITULASI JUMLAH KEBUTUHAN MASYARAKAT
PADA AWAL PANDEMI No  Kebutuhan Jumlah Sentimen 1 pelabuhan 275 87% 2 Kedatangan & Kepulangan  272 78% 3 bandara 252 83% 4 pasien positif 209 76% 5 karantina pendatang 147 74%
0 1 2 3 4 Kategori Kebutuhan di Twitter hand sanitizer masker
cicilan kredit karantina wilayah karantina pendatang APD Kedatangan & Kepulangan 1 1 2 3 3 3 6 13 17 18 22 24 26 99 99 98 97 97 97 94 87 83 82 78 76 74 0% 20% 40% 60% 80% 100% hand sanitizer cicilan kredit APD tes corona kebutuhan pokok makanan masker pelabuhan bandara karantina wilayah Kedatangan & Kepulangan pasien positif karantina pendatang Sentimen Kebutuhan Masyarakat negatif positif
No  Kebutuhan Jumlah Sentimen 6 makanan 91 97% 7 masker 77 94% 8 karantina wilayah 73 82% 9 kebutuhan pokok 62 97% 10 tes corona 58 97% 11 APD 38 98% 12 cicilan kredit 20 99% 13 hand sanitizer 19 99%
Berdasarkan  data  pada  tabel  diatas,  diketahui bahwa  kebutuhan  masyarakat  di  mesia  sosial  lebih cenderung  pada  proteksi  dan  penyebaran  virus covid19 dari luar NTB. Hal ini dengan jumlah reaksi masyarakat  NTB  yang  menyebutkan  bersifat proteksi dalam kategori Pelabuhan (275), Kepulangan  &  Kedatangan  (272),  Bandara  (252), Karantina  Pendatang  (147)  dan  sebagainya.  Total reaksi pada kecenderungan ini adalah 1.421 reaksi.
Sedangkan  masyarakat  tidak  terlalu  khawatir tentang kebutuhan pokok masyarakat Makanan (91), dan Masker (77), Kebutuhan Pokok (62) dan Hand Sanitizer (19)  dengan  total  keseluruhan  pada kecenderungan  ini  sebesar  172  reaksi.  Masyarakat tidak terlalu khawatir akan adanya kelangkaan bahan pokok.  Hal  ini  tentu  sangat  positif,  sehingga  di masyarakat tidak  terjadi gejala Panic Buying.
Langkah  terakhir  dalam  menimbang  prioritas penanggulangan  kebijakan  harus  dikombinasikan dengan  sentimen.  Berikut  kami  lampirkan  5 rekomendasi  prioritas  penanggulanagan  bencana pandemi berdasarkan kategori.

## TABEL II REKOMENDASI PRIORITAS PENANGGULANGAN BENCANA DI AWAL PANDEMI
No  Kebutuhan Jumlah Sentimen 1 pelabuhan 275 87% 2 Kedatangan & Kepulangan  272 78% 3 bandara 252 83% 4 pasien positif 209 76% 5 karantina pendatang 147 74% 6 karantina wilayah 73 82% Pada tabel diatas merupakan prioritas penanggulangan  bencana  berdasarkan  urgenitas  di media  sosial.  Alasan  yang  digunakan  untuk menentukan  prioritas  tersebut  adalah  jumlah  reaksi masyarakat  yang  besar.  Hal  ini  menandakan  isu tersebut berdampak luas kepada masyarakat. Selain itu,  6  rekomendasi  yang  telah  dipilih  memiliki
sentimen dibawah 90%. Hal ini dikhawatirkan dapat mengganggu kondisi masyarakat.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kami  ucapkan  kepada  Biro  Humas dan  Protokol  Setda  Provinsi  NTB  yang  telah memberikan kesempatan untuk melakukan penelitian dan pengabdian.

## R EFERENSI
[1] S.  Tufféry, Data  Mining  and  Statistics  for  Decision Making . John Wiley & Sons, 2011.
[2] S.  Raghavan  dan  H.  Garcia-Molina,  "Crawling  the Hidden Web," 2000. http://ilpubs.stanford.edu:8090/456/  (diakses  February 13, 2021).
[3] G.  Pant,  P.  Srinivasan,  dan  F.  Menczer,  "Crawling  the Web,"  dalam Web  Dynamics:  Adapting  to  Change  in Content,  Size,  Topology  and  Use ,  M.  Levene  dan  A. Poulovassilis,  Ed.  Berlin,  Heidelberg:  Springer,  2004, hlm. 153–177.
[4] M.  Najork  dan  A.  Heydon,  "High-Performance  Web Crawling,"  dalam Handbook  of  Massive  Data  Sets ,  J. Abello,  P.  M.  Pardalos,  dan  M.  G.  C.  Resende,  Ed. Boston, MA: Springer US, 2002, hlm. 25–45.
[5] D. Sartika, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes, Nearest Neighbour, dan Decision Tree pada Studi Kasus Pengambilan Keputusan Pemilihan Pola Pakaian | JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi),” Diakses: Feb 13, 2021. [Daring]. Tersedia pada:
http://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/view/78.
[6] D.  Olson  dan  D.  Delen,  "Advanced  Data  Mining Techniques," 2008, doi: 10.5860/choice.45-6838.
[7] I.  Rish,  "An  Empirical  Study  of  the  Naïve  Bayes Classifier," IJCAI 2001 Work Empir Methods Artif Intell , vol. 3, Jan 2001.
[8] W.  Feng,  J.  Sun,  L.  Zhang,  C.  Cao,  dan  Q.  Yang,  "A support vector machine based naive Bayes algorithm for spam  filtering,"  dalam 2016  IEEE  35th  International
Performance Computing and Communications Conference  (IPCCC) ,  Des  2016,  hlm.  1–8,  doi: 10.1109/PCCC.2016.7820655.
[9] B.  T.  Pham,  D.  Bui,  I.  Prakash,  dan  M.  B.  Dholakia, "Evaluation  of  predictive  ability  of  support  vector machines  and  naive  Bayes  trees  methods  for  spatial prediction  of  landslides  in  Uttarakhand  state  (India) using GIS," vol. 10, no. 1, hlm. 10, 2016.
[10]  D.  S.  Vijayarani  dan  M.  S.  Dhayanand,  "Liver  Disease Prediction using SVM and Naïve Bayes Algorithms."
[11]  L. Dong, X. Li, dan G. Xie,  "Nonlinear Methodologies for  Identifying  Seismic  Event  and  Nuclear  Explosion Using  Random  Forest,  Support  Vector  Machine,  and Naive  Bayes  Classification," Abstract  and  Applied Analysis , 2014.
250   JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 2, No. 4, Pebruari 2021, hlm. 244-250
https://www.hindawi.com/journals/aaa/2014/459137/ (diakses January 28, 2020).
[12]  G. A. Buntoro,
“ANALISIS SENTIMEN HATESPEECH PADA TWITTER DENGAN METODE  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER  DAN
SUPPORT VECTOR MACHINE,” J. Din. Inform. , vol. 5,  no.  2,  Sep  2016,  Diakses:  Jan  28,  2020.  [Daring]. Tersedia
pada:
http://ojs.upy.ac.id/ojs/index.php/dinf/article/view/975.
[13]  S. Hassan, M. Rafi, dan M. S. Shaikh, "Comparing SVM and naïve  Bayes  classifiers  for  text  categorization  with Wikitology  as  knowledge  enrichment,"  dalam 2011 IEEE  14th  International  Multitopic  Conference ,  Des 2011, hlm. 31–34, doi: 10.1109/INMIC.2011.6151495.
[14]  S.  Rana  dan  A.  Singh,  "Comparative  analysis  of sentiment  orientation  using  SVM  and  Naive  Bayes techniques,"  dalam 2016  2nd  International  Conference on  Next  Generation  Computing  Technologies  (NGCT) , Okt 2016, hlm. 106–111, doi:
10.1109/NGCT.2016.7877399.
[15]  B. Y. Pratama dan R. Sarno,  "Personality classification based  on  Twitter  text  using  Naive  Bayes,  KNN  and SVM,"  dalam 2015  International  Conference  on  Data and  Software  Engineering  (ICoDSE) ,  Nov  2015,  hlm. 170–174, doi: 10.1109/ICODSE.2015.7436992.
[16]  C. Troussas, M. Virvou, K. J. Espinosa, K. Llaguno, dan J. Caro, "Sentiment analysis of Facebook statuses using Naive  Bayes  classifier  for  language  learning,"  dalam
IISA 2013 , Jul 2013, hlm. 1–6, doi:
10.1109/IISA.2013.6623713.
[17]  D. S. Jasim, "Data Mining Approach and Its Application to  Dresses  ...," moam.info .  https://moam.info/data- mining-approach-and-its-application-to-dresses- _599343111723ddcb690daa67.html  (diakses  February 13, 2021).
[18]  B.  Mirkin,  "Data  analysis,  mathematical  statistics, machine  learning,  data  mining:  Similarities  and differences,"  dalam 2011  International  Conference  on Advanced  Computer  Science  and  Information  Systems ,
Des 2011, hlm. 1–8. [19]  “SeleniumHQ
Browser Automation.”
https://www.selenium.dev/ (diakses Feb 14, 2021).
[20]  Jan  Kristanto  Wibisono  dan  M.  S.  Drs.  Edi  Winarko, “OPINION  MINING  PADA  TWITTER  UNTUK BAHASA INDONESIA DENGAN METODE SUPPORT  VECTOR  MACHINE  DAN  METODE BERBASIS  LEXICON,”  Thesis,  [Yogyakarta] : Universitas Gadjah Mada, 2013.
[21]  J. Kristanto, jankristanto/mythesis . 2017.