## PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI MYPERTAMINA
Husain Taufiqqurrahman, Fetty Tri Anggraeny, Muhammad Muharrom Al Haromainy Informatika, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Surabaya, Indonesia 19081010075@student.upnjatim.ac.id

## ABSTRAK
MyPertamina merupakan suatu platform layanan keuangan digital yang dikembangkan oleh PT Pertamina. Tujuannya serupa dengan aplikasi seperti OVO dan Dana. Pengguna yang memanfaatkan aplikasi MyPertamina saat  bertransaksi  di  SPBU  menghadapi  beberapa  masalah  signifikan.  Ini  termasuk  kesulitan  saat  mencoba membuka  aplikasi  MyPertamina,  keterbatasan  pilihan  pembayaran  LinkAja  di  sejumlah  SPBU,  seringnya kegagalan  saat  mencoba  mendaftar  akun,  dan  kasus  di  mana  transaksi  berhasil  namun  poin  hadiah  tidak bertambah.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  penelitian  ini  akan  mengimplementasikan  dua  algoritma klasifikasi yaitu Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor dalam melakukan analisis sentimen ulasan pada aplikasi MyPertamina. Dataset ulasan yang diujikan terbagi menjadi tiga label sentimen yaitu  negatif, netral, dan positif dengan jumlah dataset yang digunakan sebanyak 1500 data ulasan yang discrapping dari Google Play Store. Dari hasil  pengujian,  didapat  hasil  berupa  algoritma  Naïve  Bayes  memiliki  tingkat  akurasi  75%  dan  algoritma  K- Nearest Neighbor memiliki tingkat akurasi yang berkisar antara 56% sampai 73%.
Kata kunci: MyPertamina, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Analisis Sentimen

## 1. PENDAHULUAN
MyPertamina merupakan suatu platform layanan keuangan  digital  yang  dikembangkan  oleh  PT Pertamina.  Tujuannya  serupa  dengan  aplikasi  seperti OVO  dan  Dana.  Melalui  MyPertamina,  pengguna diberikan  kemampuan  untuk  melakukan  pembelian produk dari Pertamina, termasuk bahan bakar (BBM), dan  menghubungkannya  dengan  akun e-wallet LinkAja. Saldo yang tersedia di akun LinkAja tersebut kemudian  dapat  dimanfaatkan  untuk  melunasi pembelian  bahan  bakar. Aplikasi MyPertamina dapat diunduh melalui platform Google Play Store dan App Store [1].
Pengguna yang memanfaatkan aplikasi MyPertamina saat bertransaksi di SPBU  menghadapi beberapa  masalah  signifikan.  Ini  termasuk  kesulitan saat  mencoba  membuka  aplikasi  MyPertamina, keterbatasan pilihan pembayaran LinkAja di sejumlah SPBU,  seringnya  kegagalan  saat  mencoba  mendaftar akun, dan kasus di mana transaksi berhasil namun poin hadiah  tidak  bertambah.  Hal  ini  mengakibatkan penurunan kepercayaan konsumen terhadap MyPertamina  dan  menyebabkan  kurangnya  insentif bagi  konsumen  untuk  memanfaatkan  MyPertamina dalam transaksi mereka. [2].
Analisis sentimen  merupakan  suatu teknik  yang digunakan untuk secara otomatis mengambil data teks dan  mengolahnya  dengan  tujuan  untuk  memahami opini  atau  sudut  pandang  yang  terkait  dengan  suatu topik atau entitas tertentu, seperti individu, organisasi, produk,  atau  hal  lain,  yang  terdapat  dalam  sejumlah data yang dianalisis. [3]. Terdapat berbagai algoritma yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi dalam konteks analisis sentimen, termasuk tetapi tidak terbatas pada Naïve Bayes Classifier , Random Forest , K-Nearest  Neighbor , Support  Vector  Machine ,  dan
sejumlah algoritma lainnya yang dapat berguna dalam proses tersebut.
Algoritma Naïve  Bayes merupakan  algoritma klasifikasi  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan dan menggabungkan  nilai  dari  kumpulan  data  yang diberikan [4] dengan berdasarkan teorema Bayes [5].
Algoritma K-Nearest  Neighbor adalah  metode klasifikasi  objek  berdasarkan  data  pelatihan  yang paling  dekat  dengannya  [6].  KNN  juga  merupakan metode algoritma supervised learning , di  mana kelas yang  paling  banyak  muncul  (mayoritas)  yang  akan menjadi kelas hasil klasifikasi [7].
[8] melakukan penelitian untuk membandingkan kinerja  algoritma Naïve  Bayes dan K-Nearest Neighbor dalam  menganalisis  opini  publik  tentang COVID-19  di  platform Twitter .  Dataset  yang digunakan dalam penelitian ini berisi 1.098 opini yang diperoleh melalui API Twitter , dengan 610 opini yang bersifat  positif  dan  488  opini  yang  bersifat  negatif. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  akurasi  yang menggunakan  metode  klasifikasi Naïve  Bayes mencapai  63,21%,  sementara  metode  klasifikasi K- Nearest Neighbor mencapai 58,10%.
Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  penelitian  ini akan  melakukan  pengujian  terhadap  dataset  ulasan yang diujikan terbagi menjadi tiga label sentimen yaitu negatif, netral, dan positif dengan jumlah dataset yang digunakan  sebanyak  1500  data  ulasan yang discrapping dari Google Play Store.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  suatu  teknik  yang digunakan untuk secara otomatis mengambil data teks dan  mengolahnya  dengan  tujuan  untuk  memahami
opini  atau  sudut  pandang  yang  terkait  dengan  suatu topik atau entitas tertentu, seperti individu, organisasi, produk,  atau  hal  lain,  yang  terdapat  dalam  sejumlah data  yang  dianalisis  [3].  Kegunaan  analisis  sentimen menurut  [9]  ialah  diantaranya  memprediksi  hasil pemilu,  mendapatkan  umpan  balik  pada  obat-obatan, membandingkan  produk  serupa,  menganalisa  isu kesehatan  mental  serta  mempelajari  ulasan  dari produk, film, maskapai penerbangan hingga hotel, dan menganalisis kekurangan suatu produk.

## 2.2. MyPertamina
MyPertamina merupakan suatu platform layanan keuangan  digital  yang  dikembangkan  oleh  PT Pertamina.  Tujuannya  serupa  dengan  aplikasi  seperti OVO  dan  Dana.  Melalui  MyPertamina,  pengguna diberikan  kemampuan  untuk  melakukan  pembelian produk dari Pertamina, termasuk bahan bakar (BBM), dan  menghubungkannya  dengan  akun e-wallet LinkAja. Saldo yang tersedia di akun LinkAja tersebut kemudian  dapat  dimanfaatkan  untuk  melunasi pembelian  bahan  bakar. Aplikasi MyPertamina dapat diunduh melalui platform Google Play Store dan App Store [1].
2.3. Valance  Aware  Dictionary  and  Sentiment Reasoner (VADER)
VADER  (  Valance  Aware  Dictionary  and Sentiment  Reasoner merupakan  sebuah  alat  analisis sentimen berbasis leksikon atau kosakata yang spesifik digunakan  dalam  mengekstraksi  sentimen  yang diekspresikan di media sosial [10]. Penilaian sentimen analisis yang dilakukan oleh VADER terbagi menjadi 4  kategori  yaitu pos,  neu,  neg dan compound. Penggunaan  nilai compound ini  berguna  dalam menetapkan  batas  standar  untuk  mengklasifikasikan kalimat  sebagai  positif,  netral,  atau  negatif.  Nilai compound yang lebih besar dari atau sama dengan 0,05 dianggap  positif,  skor compound kurang  dari  atau sama  dengan  -0,05  dianggap  negatif,  dan  skor compound antara -0,05 dan 0,05 dianggap netral [11].
2.4. Synthetic Minority Over Sampling Technique (SMOTE)
SMOTE  merupakan  teknik oversampling yang meningkatkan  jumlah  data  dalam  kelas  minoritas dengan  menciptakan  data  sintetis  dari instance - instance kelas  minoritas  yang  ada.  Dalam  SMOTE, oversampling dilakukan  dengan  mengambil  contoh dari kelas  minoritas dan kemudian  mencari k-nearest neighbor untuk setiap contoh tersebut. Hasilnya adalah penciptaan instance sintetis daripada sekadar menggandakan instance kelas minoritas yang ada [12].
2.5. Text Preprocessing Menurut  [13], Text  Preprocessing merupakan tahap  yang  dilakukan  untuk  menyiapkan  data  awal sebelum  menggunakan  algoritma  untuk  melakukan proses klasifikasi. Data dari Internet adalah data yang tidak  terstruktur,  sehingga  diperlukan  proses  atau
preprocessing  agar  data  tersebut  dapat  digunakan. Karena  hal  tersebut,  diperlukanlah  tahap  text preprocessing sebelum  nantinya dilakukan penentuan fitur  [14].  Tahapan  text  preprocessing  yang  akan dilakukan  pada  penelitian  ini  ialah case  folding , cleaning ,  normalisasi,  tokenisasi, stopword  removal , dan stemming.

## 2.6. Ekstraksi Fitur (TF-IDF)
Dataset  yang  telah  mengalami  proses  pelabelan harus  diubah  menjadi  bentuk  angka.  Dataset  tersebut dikonversi  menjadi  angka  menggunakan  metode TF- IDF [13]. Metode TF-IDF ( Term Frequency – Inverse Document Frequency ) merupakan suatu metode yang menggabungkan 2 cara untuk memberikan bobot pada kata  [15].  Perhitungan  TF-IDF  dapat  dilakukan menggunakan  library sklearn yaitu TfidfTransformer [16] dengan persamaan sebagai berikut.
𝑊 = 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 ×  𝑖𝑑𝑓 𝑡 = 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 ×  𝑙𝑛 ( 1 + 𝑁 1 +  𝑑𝑓 𝑡 ) (1)
Keterangan :
𝑊 = Bobot TF-IDF
𝑡𝑓 𝑡,𝑑 = Jumlah frekuensi kata 𝑖𝑑𝑓 𝑡 = Jumlah inverse frekuensi dokumen tiap kata
𝑑𝑓 𝑡 = Jumlah frekuensi dokumen tiap kata N  = Jumlah total dokumen

## 2.7. SEMMA
SEMMA  merupakan  singkatan  dari  ( Sample , Explore , Modify , Model ,  and Access )  merupakan metode data mining yang dikembangkan oleh lembaga SAS ( Suite of Analytic ) Institute . Metode SEMMA ini dimasukkan  ke  dalam  platform  perangkat  lunak komersial SAS Enterprise Miner [17] .

## 2.8. Naïve Bayes
Algoritma Naïve  Bayes merupakan  algoritma klasifikasi  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan dan menggabungkan  nilai  dari  kumpulan  data  yang diberikan  [4]  serta  didasarkan  pada  Teorema  Bayes [18].  Walaupun  klasifikasi  Algoritma Naïve  Bayes dapat  dikatakan  sebagai  algoritma  klasifikasi  yang sederhana,  tetapi  hasil Naïve  Bayes  Classifier merupakan  metode supervised  learning ,  sehingga setiap  data  perlu  diberikan  label  sebelum  proses training dilakukan  [15].  Teorema  Bayes  dapat dijabarkan sebagai berikut.
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴) 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) (2) Keterangan : P(A|B) = probabilitas terjadinya A jika B terjadi
P(A) = probabilitas A terjadi
P(B|A) = probabilitas terjadinya B jika A terjadi P(B) = probabilitas B terjadi
2.9. K-Nearest Neighbor Algoritma K-Nearest  Neighbor adalah  metode klasifikasi  objek  berdasarkan  data  pelatihan  yang paling dekat dengannya [6]. Ada beberapa cara untuk mengukur  jarak  kedekatan  antar  data  pada  algoritma K-Nearest Neighbor diantaranya menggunakan euclidean distance dan cosine similiarity . Jarak antara tetangga,  baik  dekat  atau  jauh,  sering  diukur menggunakan euclidean distance . Untuk pengklasifikasian teks, pengukuran jarak menggunakan Cosine Similarity lebih umum digunakan  [19].  Langkah-langkah  dalam  menghitung metode  K-Nearest  Neighbor  menggunakan  cosine similarity ialah sebagai berikut.
1) Membagi  dua  data  menjadi  data  uji  dan  data latih
2) Menghitung jarak antara data uji di setiap label data  menggunakan  cosine  similarity  dengan jarak semua data latih. Rumus cosine similarity adalah sebagai berikut.
𝑐𝑜𝑠𝑆𝑖𝑚(𝐴, 𝐵) = 𝐴 . 𝐵 ||𝐴||   × ||𝐵|| (3) Keterangan :
A . B = perkalian (dot) dari vektor ‘A’ dengan ‘B’ || A || = panjang (besaran) dari vektor ‘A’
|| B || = panjang (besaran) dari vektor ‘B’
3) Urutkan  hasil cosine  similarity berdasarkan parameter  k  yang  ditentukan.  Jika  k=3  artinya akan dipilih 3 nilai terbesar dari hasil perhitungan cosine similarity .
4) Selanjutnya,  gunakan  mayoritas  atribut  kelas berdasarkan  k  tetangga  terdekat  yang  sudah dipilih untuk menentukan prediksi kelas.

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini ialah Sample,  Explore,  Modify,  Model,  and  Access (SEMMA).

## Gambar 1. Proses SEMMA
3.1. Sample
Sample merupakan tahap pertama pada SEMMA. Tahap  ini  berfokus  pada  pengambilan  sampel  data. Pada tahap ini dilakukan proses scrapping data ulasan MyPertamina di Google Play Store .
3.2. Explore Tahap  kedua  yaitu Explore ,  pada  tahap  ini menjelaskan  mengenai  hasil  scraping  yang  ada  pada tahap  Sample.  Tahapan  ini  menggunakan  software Microsoft Excel dalam melihat hasil scraping.

## Gambar 2. Data ulasan mypertamina
Hasil  dari  eksplorasi  ini  menggunakan  data ulasan  aplikasi  MyPertamina  tanggal  30  September 2018  sampai  dengan  25  Juni  2023  sebanyak  1.500 ulasan.  Data-data  yang  diambil  terdiri  dari  kolom at , dan, content seperti yang terdapat pada Gambar 1 .
3.3. Modify
Tahap  ketiga  yaitu Modify, merupakan  proses yang  digunakan  untuk  memodifikasi  data.  Tahapan yang  dilakukan  ialah text  preprocessing yang  berupa case  folding , cleaning ,  normalisasi,  tokenisasi, stopword removal dan stemming . Setelah tahapan text preprocessing  selesai  dilakukan  tahapan  translasi, pelabelan sentimen, ekstraksi fitur, handling imbalance  data ,  dan  pembagian  data  pada  skema pengujian.
3.4. Model
Tahapan selanjutnya merupakan tahap pemodelan  yaitu  dengan  melakukan  komputasi  pada data  ulasan  yang  sudah  melalui  tahap modify dengan menggunakan  model  algoritma  Naïve  Bayes  dan K- Nearest Neighbor
3.5. Assess
Tahap terakhir  merupakan tahap assess , dimana tahapan ini merupakan tahap untuk mengukur kinerja serta  mengevaluasi  algoritma  klasifikasi  pemodelan dari  komputasi  yang  sudah  dilakukan.  Pengukuran yang dilakukan berupa accuracy, precision, recall dan F1-score .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  pada  menggunakan  bahasa pemrograman Python yang  melakukan  perbandingan penggunaan  algoritma Naïve  Bayes dan K-Nearest Neighbor .

## 4.1. Sample
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  yaitu data ulasan aplikasi  MyPertamina versi android  yang berasal dari Google Play Store. Data yang digunakan merupakan  data  teks  berbahasa  Indonesia  sebanyak 1500 ulasan yang paling relevan. Data tersebut diambil menggunakan library google-play-scrapper  dengan bahasa  pemrograman  Python.  Data  yang  diambil terdiri  dari  dua  kolom  yaitu  kolom at yang  berisikan waktu ulasan tersebut ditulis dan kolom content yang berisikan ulasan dari pengguna aplikasi MyPertamina.
4.2. Explore
Pada tahap Explore, data yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 1500 data. Berdasarkan kolom at data yang digunakan yaitu data pada rentang waktu 30 September 2018 sampai dengan 25 Juni 2023. Pada tahap  ini,  peneliti  juga  melihat  kata-kata  yang pengejaannya  salah  maupun  kata  dalam  bahasa  gaul untuk kemudian dibuat kamus normalisasinya.

## 4.3. Modify
Pada tahap Modify, peneliti hanya menggunakan data  kolom  content  yang  berisikan  seluruh  ulasan pengguna  aplikasi  MyPertamina.  Proses  yang  akan dilakukan  pada  tahapan  Modify  ini  terdiri  dari preprocessing  data  berupa case  folding , cleaning , normalisasi,  tokenisasi, stopword  removal ,  dan stemming .
Setelah  selesai  melakukan  tahap  normalisasi, data  akan  terbagi  menjadi  dua  yaitu  untuk  tahap translasi  untuk  dilakukan  pelabelan  sentimen  dengan VADER dan  tahap  tokenisasi  yang  akan  digunakan untuk proses ekstraksi fitur.
Tabel 1. Hasil pelabelan sentimen Label Jumlah Sentimen Negatif 892 Netral 167 Positif 441
Pada  tahap  pelabelan  sentimen,  label  sentimen minoritas dalam  hal  ini  label Netral  memiliki  jumlah perbandingan  yang sangat jauh dengan  label Negatif. Untuk  itu  diperlukan  penyeimbangan  data  minoritas dengan cara melakukan teknik oversampling menggunakan  SMOTE  yang  hasilnya  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan hasil oversampling Label Sebelum SMOTE Setelah SMOTE Negatif 892 892 Netral 167 892 Positif 441 892
Setelah selesai melakukan tahapan preprocesing , terdapat  tahapan  pembobotan  kata  ekstrasi  fitur dengan TF-IDF. Proses terakhir pada tahap Modify ini ialah membagi data untuk skema pengujian.
Pembagian  data  pada  algoritma Naïve  Bayes akan  terbagi  menjadi  dua  yaitu  data  latih  sebanyak 70%  dan  data  uji  sebanyak  30%.  Pada  algoritma  K- Nearest  Neighbor,  pembagian  data  akan  terbagi menjadi dua yaitu data latih sebanyak 70% dan data uji sebanyak  30%  serta  menggunakan  k  atau  jumlah tetangga  terdekat  sebanyak  3,5,7,9,  dan  11  seperti yang tertera pada Tabel 3.
Tabel 3. Skema pengujian K-Nearest Neighbor
Algoritma Jumlah k Data latih Data uji K-Nearest Neighbor
3
70%
30% 5 7
9

## 4.4. Model
Setelah selesai melakukan tahap Modify , tahapan selanjutnya  ialah  Model.  Tahapan  ini  akan  melakuan komputasi  dengan  model algoritma Naïve Bayes  dan K-Nearest Neighbor.
Algoritma  Naïve  Bayes  yang  akan  digunakan pada penelitian ini ialah algoritma Multinomial Naïve Bayes.  Hal  ini  didasarkan  pada  penelitian  yang dilakukan oleh [20]. Penelitian tersebut menghasilkan kesimpulan  yaitu  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi ialah  algoritma  Multinomial  Naïve  Bayes  dengan tingkat akurasi 63,74% .
Algoritma kedua sebagai model pembanding dari Naïve  Bayes  ialah K-Nearest  Neigbors .  Penggunaan model  KNN  pada  penelitian  ini  akan  menggunakan metode Cosine  Similarity dalam  mengukur  tingkat kemiripan antar kalimat.
4.5. Assess
Tahap  terakhir  pada  SEMMA  ialah Assess . Tahapan ini akan mengulas hasil pengujian dari kedua model yang ada. Tahapan Assess yang akan dilakukan ialah accuracy , precision , recall dan F1-score .  yang terdapat pada library classification report .
Gambar 3. Classification Report Multinomial Naïve Bayes
Hasil  pengujian  pertama  menggunakan  model algoritma Multinomial Naïve Bayes dengan data latih 70%,  dan  data  uji  30%.  Pada  Gambar  3.  didapatkan prediksi accuracy sebesar 75%, precision 75%, recall 75% dan f1-score 75%.
Gambar 4. Classification Report KNN k=3
Hasil  pengujian  kedua  menggunakan  model algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  jumlah  k sebanyak  3,  data  latih  70%,  dan  data  uji  30%.  Pada Gambar 4. didapatkan prediksi accuracy sebesar 73%, precision 75%, recall 72% dan f1-score 70%.
Gambar 5. Classification Report KNN k=5
Hasil  pengujian  ketiga  menggunakan  model algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  jumlah  k sebanyak  5,  data  latih  70%,  dan  data  uji  30%.  Pada Gambar 5. didapatkan prediksi accuracy sebesar 68%, precision 71%, recall 68% dan f1-score 66%.
Gambar 6. Classification Report KNN k=7
Hasil  pengujian  keempat  menggunakan  model algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  jumlah  k sebanyak  7,  data  latih  70%,  dan  data  uji  30%.  Pada Gambar 6. didapatkan prediksi accuracy sebesar 65%, precision 68%, recall 64% dan f1-score 62%.
Gambar 7. Classification Report KNN k=9
Hasil  pengujian  keempat  menggunakan  model algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  jumlah  k sebanyak  9,  data  latih  70%,  dan  data  uji  30%.  Pada Gambar 7. didapatkan prediksi accuracy sebesar 62%, precision 65%, recall 62% dan f1-score 59%.
Gambar 8. Classification Report KNN k=11
Hasil  pengujian  keempat  menggunakan  model algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  jumlah  k sebanyak 11, data latih 70%, dan data uji 30%. Pada Gambar 8. didapatkan prediksi accuracy sebesar 59%, precision 61%, recall 58% dan f1-score 55%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  sentimen  ulasan terhadap aplikasi MyPertamina di Google Play Store, dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  Naïve  Bayes mendapatkan  hasil accuracy sebesar  75%, precision sebesar 75%, recall sebesar 75%, dan f1-score sebesar 75%  jika  dibandingkan  dengan  semua  model  yang diuji  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor yang  memiliki  nilai accuracy berkisar  antara  59% sampai  dengan  73%,  nilai precision berkisar  antara 61% sampai dengan 75%, nilai recall berkisar antara 58% sampai dengan 72%, dan nilai f1-score berkisar antara 55% sampai dengan 70%. Adapun saran untuk penelitian berikutnya ialah dapat melakukan komparasi dengan berbagai algoritma klasifikasi yang lain, agar memiliki hasil komparasi yang beragam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Lutfi,  A.  Annisa  Fitriani,  I.  Ramadani,  N. Azahra  Putri,  and  Y.  Shizuka  Nelsi,  “Efekvitas Penggunaan  Aplikasi  My  Pertamina  Di  Era Kenaikan Bbm Bersubsidi,” vol. 1, no. 2, 2022.
[2]  R.  Muhammad  Ibrahim  and  N.  Novandriani Karina Moeliono, “Persepsi Konsumen Pada My Pertamina (Studi Pada Penggunaan My Pertamina  Kota  Bandung),” J.  Ilm.  Mhs.  Ekon.
Manaj. Accredit. SINTA , vol. 4, no. 2, pp. 396– 413, 2020, [Online]. Available: http:jim.unsyiah.ac.id/ekm
[3]  C.  F.  Hasri  and  D.  Alita,  “Penerapan  Metode Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Support  Vector Machine  Pada  Analisis  Sentimen  Terhadap Dampak  Virus  Corona  Di  Twitter,” J.  Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 3, no. 2, pp. 145–160, 2022, [Online]. Available:
http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika
[4]  R.  Y.  Hayuningtyas,  “Penerapan  Algoritma Naïve  Bayes  untuk  Rekomendasi  Pakaian Wanita,” J.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  18–22, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i1.4685.
[5]  I. W. A. Argodi, E. Y. Puspaningrum, and M. M. Al  Haromainy,  “Implementasi  Metode  Tf-Idf Dan  Algoritma  Naive  Bayes  Dalam  Aplikasi Diabetic  Berbasis  Android,” J.  Tek.  Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer(TEKNIK) , vol. 3, no. 2,  pp.  23–33,  2023,  [Online].  Available: http://journal.amikveteran.ac.id/index.php/tekni k/article/view/2009%0Ahttps://journal.amikvete ran.ac.id/index.php/teknik/article/download/200 9/1610
[6]  F. Tangguh Admojo, “Indonesian Journal of Data and Science Klasifikasi Aroma Alkohol Menggunakan Metode KNN,” Indones.  J.  Data an Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 34–38, 2020.
[7]  S.  Nurjanah,  A.  M.  Siregar,  and  D.  S. Kusumaningrum,  “Penerapan  Algoritma  K  – Nearest  Neighbor  (KNN)  Untuk  Klasifikasi Pencemaran Udara Di Kota Jakarta,” Sci. Student J.  Information,  Technol.  Sci. ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 71–76, 2020, [Online]. Available:
http://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/ind ex.php/ssj/article/view/14
[8]  M.  Syarifuddin,  “Analysis  of  Public  Opinion Sentiment Regarding Covid-19 on Twitter Using the  Naïve  Bayes  and  Knn  Method,” Inti  Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 23–28, 2020.
[9]  P. K. Tiwari, M. Sharma, P. Garg, T. Jain, V. K. Verma, and A. Hussain, “A Study on Sentiment Analysis  of  Mental  Illness  Using  Machine Learning  Techniques,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci. Eng. , vol. 1099, no. 1, p. 012043, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1099/1/012043.
[10]  R.  Astrada  Fathurrahman,  “Analisis  Sentimen Pasar Saham dari Berita Keuangan menggunakan Algoritma  Pencocokan  String,”  no.  13519113, 2021, [Online]. Available: https://ekonomi.kompas.com/read/2017/11/03/2 21703226/kenaikan-
[11]  C.  J.  Hutto  and  E.  Gilbert,  “VADER:  A parsimonious  rule-based  model  for  sentiment analysis  of  social  media  text,” Proc.  8th  Int. Conf.  Weblogs  Soc.  Media,  ICWSM  2014 ,  pp. 216–225, 2014, doi: 10.1609/icwsm.v8i1.14550.
[12]  E. Sutoyo and M. A. Fadlurrahman, “Penerapan SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi Television
Advertisement
Performance  Rating  Menggunakan  Artificial
Neural  Network,” J.  Edukasi  dan  Penelit. Inform. ,  vol.  6,  no.  3,  p.  379,  2020,  doi: 10.26418/jp.v6i3.42896.
[13]  S.  Mulyani  and  R.  Novita,  “Implementation  of the  Naive  Bayes  Classifier  Algorithm  for Classification  of  Community  Sentiment  About Depression on Youtube,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 5, pp. 1355–1361, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.5.374.
[14]  F.  Tri  Anggraeny,  I.  Yuniar  Purbasari,  and  E. Fitria  Wulandari,  “Undergraduate  Thesis Supervisor  Recommendation  Based  On  Text Similarity,”  no.  10,  pp.  86–94,  2019,  [Online].
Available: https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/icitb/art icle/view/2077
[15]  A.  Sabrani,  I.  W.  Gede  Putu  Wirarama Wedashwara,  and  F.  Bimantoro,  “METODE MULTINOMIAL  NAÏVE  BAYES  UNTUK KLASIFIKASI ARTIKEL ONLINE TENTANG GEMPA  DI  INDONESIA  (Multinomial  Naïve Bayes  Method  for  Classification  of  Online Article  About  Earthquake  in  Indonesia),” Jtika , vol.  2,  no.  1,  pp.  91–92,  2020,  [Online]. Available: http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/
[16]  F.  Pedregosa et  al. ,  “Scikit-learn:  Machine Learning  in  Python,” JMLR ,  pp.  2825–2830, 2011,  Accessed:  Apr.  09,  2023.  [Online]. Available: http://scikit-learn.sourceforge.net.
[17]  L.  A.  Kurgan  and  P.  Musilek,  “A  survey  of Knowledge Discovery and Data Mining process models,” Knowl. Eng. Rev. , vol. 21, no. 1, pp. 1– 24, 2006, doi: 10.1017/S0269888906000737.
[18]  A.  M.  Rahat,  A.  Kahir,  and  A.  K.  M.  Masum, “Comparison  of  Naive  Bayes  and  SVM Algorithm  based  on  Sentiment  Analysis  Using Review Dataset,” Proc. 2019 8th Int. Conf. Syst. Model. Adv. Res. Trends, SMART 2019 , pp. 266– 270, 2020, doi:
10.1109/SMART46866.2019.9117512.
[19]  R. R. A. Siregar, Z. U. Siregar, and R. Arianto, “Klasifikasi Sentiment Analysis Pada Komentar Peserta Diklat Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Kilat , vol. 8, no. 1, pp. 81–92, 2019, doi: 10.33322/kilat.v8i1.421.
[20]  N.  Umar  and  M.  Adnan  Nur,  “Application  of Naïve Bayes Algorithm Variations On Indonesian  General  Analysis  Dataset  for Sentiment  Analysis,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist. dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  585– 590, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i4.4179.