## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7562

## Analisis Sentimen Kegiatan Pembersihan Sampah Pada Media Sosial X Menggunakan SVM dan Naïve Bayes
Dendy Aprilianto Nugroho, Firman Noor Hasan *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, DKI Jakarta, Indonesia
Email: 1 dendyaprilianto98@gmail.com, 2,* firman.noorhasan@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: firman.noorhasan@uhamka.ac.id
Abstrak− Aktivitas kegiatan sehari-hari manusia tidak luput dari sampah, hampir semua kegiatan yang dilakukan manusia akan menimbulkan  sampah.  Kebiasaan  buruk  manusia  dengan  membuang  sampah  sembarangan  yang  mengakibatkan  pengaruh terhadap keseimbangan lingkungan. Akibat permasalahan ini, ada komunitas anak muda bernama Pandawara Grup yang ingin membantu  membersihkan  sampah  di  Pantai  Sukabumi,  namun  aksi  tersebut  ditolak  oleh  Kepala  Desa  dan  Karang  Taruna setempat yang membuat banyak opini-opini yang menghasilkan sentimen masyarakat yang terdapat pada tweet di media sosial X.  Karena  hal  ini,  penelitian  ini  dilakukan  agar  dapat  menganalisis  sentimen  terhadap  kegiatan  pembersihan  sampah  yang dilakukan  Pandawara  Grup  di  pantai  Sukabumi  dengan  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes. Tujuan  dari  dibuatnya  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengetahui  sentimen  negatif  maupun  positif  masyarakat  terhadap permasalahan  ini,  serta  menganalisis  perbandingan  akurasi  dari  metode  Support  Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes.  Pada analisis sentimen ini dengan menggunakan 2.339 dataset hingga menghasilkan accuracy tertinggi pada metode Support Vector Machine sebesar 91,67%, sedangkan pada  metode  Naïve Bayes hanya sebesar 63,89%, sehingga ditarik  kesimpulan bahwa metode Support Vector Machine lebih baik untuk mengklasifikasikan sentimen terhadap kegiatan pembersihan sampah yang dilakukan Pandawara Grup di pantai Sukabumi dibandingkan metode Naïve Bayes.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Kegiatan Pembersihan Sampah; Media Sosial X; Support Vector Machine; Naïve Bayes
Abstract− Human daily activities inevitably produce waste, which negatively impacts environmental balance due to the bad habit of indiscriminately disposing of waste. As a result of this issue, there is a youth community named Pandawara Group that wants to help clean up trash on Sukabumi Beach. However, their initiative faced rejection from the local village chief and youth organization,  sparking  various  opinions  on  social  media  platform  X.  Consequently,  this  research  seeks  to  analyze  public sentiment towards Pandawara Group's  waste  cleanup  efforts at Sukabumi Beach using Support Vector Machine and  Naïve Bayes  methods.  The  objective  is  to  gauge  positive  and  negative  sentiments  and  compare  the  accuracy  of  Support  Vector Machine and Naïve Bayes.  In this sentiment analysis using 2,339 datasets, the highest accuracy was achieved using the Support Vector Machine method at 91.67%, whereas the Naïve Bayes method only achieved 63.89%. Thus, it can be concluded that Support  Vector  Machine  is  superior  in  classifying  sentiments  regarding  Pandawara  Group's  waste  cleanup  activities  at Sukabumi Beach compared to Naïve Bayes.
Keywords : Sentiment Analysis; Trash Cleaning Activity; Social Media X; Support Vector Machine; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Era teknologi modern ini membuat internet semakin berkembang begitu pesat dengan mudahnya mengakses suatu internet  bagi  manusia  dan  perkembangan  teknologi  yang  semakin  canggih,  [1]  seperti  contohnya  teknologi smartphone dan jaringan internet yang sudah menuju sinyal 5G untuk memudahkan pengguna dalam mengakses suatu  internet  agar  mendapatkan  informasi  dengan  cepat  dalam  berbagai  aspek  seperti  aspek  kehidupan masyarakat,  bisnis,  pendidikan,  dan  masih  banyak  lainnya  [2].  Hal  ini  membuat  masyarakat  lebih  sering menggunakan  media  sosial  yang  bisa  diakses  oleh  internet  untuk  mengakses  sebuah  informasi  dan  menjalin komunikasi dari jarak dekat maupun jarak jauh daripada menggunakan media cetak, seperti koran, majalah, atau media cetak lainnya yang dahulunya lebih sering digunakan [3].
Berkembangnya internet dan pengguna media sosial yang semakin banyak, serta kemudahan yang diberikan seperti salah satu contohnya yaitu media sosial X  [4]. Pengguna internet pastinya sering menggunakan platform jejaring sosial, platform jejaring sosial yang banyak diakses pengguna internet salah satunya yaitu media sosial X, berdasarkan hasil riset We Are School tahun 2024, pengguna media sosial telah mencapai 167 juta jiwa dengan total keseluruhan populasi jiwa sebesar 276,4 juta jiwa [5]. Pada media sosial X, pengguna biasanya membagikan sebuah postingan atau membagikan sebuah pesan singkat terkait aktivitas sehari-hari antar pengguna ke pengguna lainnya yang disebut dengan tweet [6]. Oleh karena itu, tweet inilah yang akan digunakan untuk melihat bagaimana sentimen dari penggunanya apakah menghasilkan opini-opini yang negatif atau positif mengenai isu tertentu yang terdapat  pada  media  sosial  X,  selain  itu  media  sosial  X  juga  merupakan  salah  satu  media  sosial  yang  dapat mengutarakan pendapatnya secara bebas dengan opini tanpa batas yang dapat  memudahkan para peneliti untuk melakukan analisis sentimen dan juga media sosial X merupakan sarana terbaik [7].
Pada aktivitas kegiatan sehari-hari manusia tidak luput dari sampah, hampir semua kegiatan yang dilakukan manusia akan menimbulkan sampah. Hingga saat ini, permasalahan global yang belum terpecahkan yaitu terkait sampah  yang  dihasilkan  melalui  aktivitas  manusia  [8].  Seiring  berjalannya  waktu  dengan  populasi  yang  akan semakin  meningkat,  jika  tidak  seimbangnya  lahan  pembuangan  juga  akan  mempengaruhi  sampah  yang  akan semakin  bertambah  [9]. Kebiasaan  buruk  manusia  yang diawali dengan  membuang sampah sembarangan  yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7562
mengakibatkan  pengaruh  terhadap  keseimbangan  lingkungan,  maka  diperlukan  langkah  yang  lebih  mendalam dalam diberlakukannya kebijakan mengenai pengelolaan sampah [8].
Salah satu negara dengan populasi terpadat di dunia yaitu Indonesia dengan jumlah sampah meningkat pada awal  tahun  2021  menjadi  28,5  juta  ton/hari  hingga  tahun  2022  menjadi  37,4  juta  ton/hari  [10].  Sesuai  hukum Pemerintahan  Daerah  dalam  Undang-Undang  Nomor  23  Tahun  2014,  masalah  tentang  sampah  termasuk tanggungjawab  pemerintahan  yang  diserahkan  ke  daerah  [11].  Namun,  ada  hal  yang  terjadi  belakangan  ini mengenai sebuah komunitas anak muda bernama Pandawara Grup yang ingin membantu membersihkan sampah di Pantai Loji tepatnya di daerah Sukabumi, namun aksi pembersihan sampah yang akan dilakukan tersebut ditolak oleh Kepala Desa dan Karang Taruna setempat dikarenakan Pandawara Grup mengatakan bahwa pantai tersebut merupakan pantai terkotor ke-4 di Indonesia dan tidak meminta izin terlebih dahulu yang membuat Kepala Desa Sangrawayang tidak terima atas pemberian predikat pantai terkotor ke-4 di Indonesia dan  merasa  bahwa pihak pemerintah seolah-olah tidak dilibatkan dalam kegiatan pembersihan sampah tersebut [12]. Kejadian tersebut yang viral, lalu menimbulkan banyak opini-opini sentimen masyarakat yang terdapat di tweet pada media sosial X untuk dilakukannya analisis sentimen untuk kepuasan terhadap suatu layanan [13].
Analisis  sentimen  merupakan  suatu  teknik  mendapatkan  data  komentar  terhadap  masyarakat  untuk membantu  menganalisis  isi  dari  data  yang  didapatkan  berupa  pandangan  ataupun  opini  negatif  maupun  positif terhadap  suatu  kejadian  [14].  Data  yang  sudah  didapatkan  berupa  komentar  atau  opini,  kemudian  dilakukan analisis  sentimen  untuk  mengetahui  sentimen  perorangan  yang  dapat  dijadikan  tolak  ukur  untuk  mengevaluasi suatu isu atau suatu layanan ke depannya [15].
Pada  penelitian  sebelumnya  mengenai  analisis  sentimen  terhadap  pembobolan  dan  kebocoran  data menggunakan  metode  Naïve Bayes dan  Support Vector Machine  dengan 1.083  dataset yang digunakan  hingga menghasilkan akurasi 97,67% pada metode Naïve Bayes dan 73,75% pada metode Support Vector Machine [16]. Penelitian  lainnya  yaitu  membandingkan  metode  Support  Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes  terkait  kebijakan penghapusan kewajiban skripsi dengan 1.303  dataset menghasilkan akurasi dari algoritma  Naïve Bayes  sebesar 75,00% dan Support Vector Machine sebesar 80,00% [17]. Penelitian lainnya mengenai penggunaan layanan BPJS dengan membandingkan ketiga algoritma yaitu KNN, Decision Tree, dan Naïve Bayes dengan data yang di mining sebanyak  903  dataset,  lalu  dari  ketiga  metode  tersebut  metode  yang  menghasilkan  akurasi  paling  tinggi  yaitu Decision  Tree  sebesar  96,13%,  kedua  KNN  sebesar  95,58%,  dan  terakhir  yaitu  Naïve  Bayes  89,14%  [18]. Penelitian lainnya mengenai gadget berbagai aspek dengan membandingkan ketiga algoritma yaitu Naïve Bayes, SVM, dan k-NN dengan total 1.391 dataset hingga mendapatkan metode yang menghasilkan akurasi tertinggi yaitu metode SVM sebesar 96,43% [19]. Penelitian lainnya yaitu mengkomparasi metode Support Vector Machine dan Naïve  Bayes  dengan  2.334  dataset  hingga  menghasilkan  akurasi  paling  tinggi  pada  algoritma  Support  Vector Machine sebesar 97,56% sedangkan Naïve Bayes sebesar 96,52% [20].
Dalam penelitian ini, peneliti memilih untuk membandingkan metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes mengenai kegiatan pembersihan sampah yang dilakukan Pandawara Grup di pantai Sukabumi, dikarenakan pada  penelitian  terdahulu  belum  pernah  ada  terkait  analisis  sentimen  pada  kegiatan  pembersihan  sampah  yang dilakukan Pandawara Grup di pantai Sukabumi. Tujuan dari penelitian ini yaitu, dari data yang sudah didapatkan, lalu  dilakukan  analisis  sentimen  untuk  mengetahui  sentimen  negatif  maupun  positif,  serta  menganalisis perbandingan akurasi dari kedua metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes. Penelitian ini berkontribusi salah  satunya  adalah  terkait  perbandingan  dengan  membandingkan  Support  Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes, peneliti mengetahui berapa akurat dari kedua metode ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahap-tahap pada metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini yaitu seperti yang terdapat pada gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7562
Tahapan pertama pada metodologi penelitian ini yaitu pengumpulan data, dimana data didapatkan melalui komentar tweet media sosial X yang di crawling menggunakan tools Google Colab, kemudian data yang sudah didapatkan dijadikan  file  berformat csv, selanjutnya data  yang sudah  berformat csv dilakukan pelabelan secara negatif  maupun  positif  secara  manual  oleh  peneliti,  lalu  data  yang  sudah  berlabel  sentimen  dilanjutkan  dalam tahapan preprocessing. Pada tahap preprocessing merupakan tahapan pembersihan data yang semula data berisi data yang sangat kotor menjadi data yang bersih dan lebih terstruktur agar dapat dengan mudah untuk diolah, pada tahapan ini berupa menghilangkan mention, hastag, link, spasi, simbol-simbol dan data duplikat, tidak hanya itu tetapi juga merubah semua sentimen menjadi huruf kecil, kemudian memisahkan sentimen menjadi kata per kata, lalu  menghapus  kata-kata  yang  tidak  relevan  atau  tidak  baku,  selanjutnya  kata-kata  yang  relevan  atau  baku dijadikan kata-kata dasar dengan menghilangkan imbuhan-imbuhannya, terakhir menghapus kata yang tidak terdiri dari 4 – 25 karakter. Sentimen yang sudah melalui tahap preprocessing, lalu dibagi menjadi 80% data uji dan 20% data latih yang kemudian dilanjutkannya tahapan pengimplementasian kedua metode yaitu metode Support Vector Machine  dan  Naïve  Bayes.    Metode  Support  Vector  Machine  adalah  teknik  pembelajaran  mesin  yang  mencari hyperplane terbaik untuk memisahkan kelas dalam data dengan margin maksimum dan dapat menangani data non- linear  menggunakan  fungsi  kernel  [21],  sedangkan  Naïve  Bayes  adalah  salah  satu  algoritma  klasifikasi  dalam pembelajaran mesin berdasarkan teorema Bayes dengan menyederhanakan perhitungan probabilitas kelas dalam data [22]. Data yang sudah dilakukan tahapan pengujian metode, terakhir yaitu pengujian evaluasi untuk melihat dari sisi accuracy, precision, recall dari metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Tahap awal pada penelitian ini yaitu mengumpulkan data yang didapatkan melalui komentar tweet media sosial X dengan kata kunci pencarian “Pandawara Sukabumi” pada tanggal 6 Oktober 2023, kemudian data di  crawling menggunakan bahasa pemrograman Python pada tools Google Colab, lalu dataset di export ke dalam file dengan format csv, seperti gambar 2 di bawah yang menunjukkan proses pengumpulan data.
Gambar 2. Proses Pengumpulan Data
Gambar 3. Presentase Keseluruhan Sentimen

## 3.2 Pelabelan Data
Data  yang  sudah  didapatkan,  kemudian  tahap  selanjutnya  yaitu  melabelkan  dataset  secara  manual  pada  tools Microsoft  Excel  dengan  label  sentimen  negatif  dan  positif.  Pada  proses  pelabelan  dihasilkan  2.876  sentimen negatif  dan  251  sentimen  positif  seperti  yang  terdapat  pada  gambar  3  dari  total  keseluruhan  3.127  data,  serta terdapat contoh dari beberapa data sentimen komentar tweet media sosial X yang terdapat pada tabel 1.

## Tabel 1. Proses Pelabelan Dataset
Text Sentimen @dkristiawan_  malu  kali  tuh  ketauan  gitu....????  Ketauan  selama  ini  si  karang  taruna  ama Kadesnya kagak becus kerjanya Negatif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7562
Text Sentimen Gimana nggak di cap jadi pantai terkotor kalo sampahnya udh sebanyak itu. Kalo gamau dicap jadi pantai terkotor ya bersihin dong pak! Giliran ada yg mau bantuin malah ga terima. Anehh banget kepala desa dan ketua karang tarunannyaðŸ˜† Perkara pantainya diklaim jadi pantai terkotorâ€¦ Negatif Alhamdulillah Pandawara berhasil menginspirasi dan meningkatkan kesadaran pemerintah. tidak perlu ajakan ekstrim cukup aksi nyata dan akan ada pihak2 yg tersentil olehnya Positif Hebat sih pandawara grup berkat jasa mereka memviralkan pantai kotor tersebut jadi ada gerakan untuk  membersihkannya.  Segenap  rakyat  indonesia  pastinya  sangat  berterimakasih  kepada  PG ðŸ‘?ðŸ?¼ https://t.co/qbz7n4Fcmt Positif

## 3.3 Preprocessing
Data yang telah terlabeli, lalu dilakukan tahap selanjutnya yaitu preprocessing. Pada tahapan preprocessing dataset diolah  yang semula data masih sangat kotor menjadi data yang  bersih dan  lebih terstruktur menggunakan  tools RapidMiner  untuk  memudahkan  dilakukan  analisis  sentimen.  Tahap  preprocessing  seperti  contohnya  yang terdapat pada gambar 4, 5, dan 6, diantaranya yaitu: a. Cleansing
Gambar 4. Proses Cleansing Dataset
Pada proses cleansing terbagi lagi menjadi bagian-bagian seperti yang terdapat pada gambar 4, yaitu: 1. Replace URL
Proses cleansing pertama yaitu replace URL untuk menghilangkan link-link yang terdapat pada komentar tweet.
2. Replace Simbol
Proses  cleansing  kedua  yaitu  replace  simbol  untuk  menghilangkan  simbol-simbol  yang  terdapat  pada komentar tweet.
3. Replace Mention
Proses  cleansing  ketiga  yaitu  replace  mention  untuk  menghilangkan  mention  atau tag  kepada  pengguna media sosial lainnya yang terdapat pada komentar tweet.
4. Replace Hastag
Proses cleansing keempat yaitu replace hastag untuk menghilangkan kalimat bertagar yang terdapat pada komentar tweet.
5. Trim
Proses cleansing kelima yaitu trim untuk menghilangkan spasi-spasi yang tidak berguna yang terdapat pada komentar tweet.

## Gambar 5. Proses Missing Values dan Remove Duplicates
6. Remove Missing Values
Proses  cleansing keenam  yaitu  remove  missing  values untuk  menghilangkan komentar tweet  yang  tidak memiliki nilai atau isi berupa komentar tweet di dalamnya.
7. Remove Duplicates
Proses  cleansing ketujuh  yaitu  remove duplicates  untuk menghilangkan komentar  tweet yang sama  atau lebih dari satu tetapi memiliki isi yang sama pada komentar tweet.
Setelah dilakukan proses cleansing  yang semula data masih sangat kotor menjadi data yang bersih dan lebih terstruktur agar lebih mudah untuk diolah analisis sentimennya, seperti contohnya yang terdapat pada tabel 2.
Tabel 2. Proses Cleansing Dataset
Sebelum Sesudah @dkristiawan_ malu kali tuh ketauan gitu....???? Ketauan selama  ini  si  karang  taruna  ama  Kadesnya  kagak  becus kerjanya malu  kali  tuh  ketauan  gitu  Ketauan  selama  ini  si karang taruna ama Kadesnya kagak becus kerjanya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7562
Sebelum Sesudah
Gimana nggak di cap jadi pantai terkotor kalo sampahnya udh sebanyak itu. Kalo gamau dicap jadi pantai terkotor ya bersihin dong pak! Giliran ada yg mau bantuin malah ga  terima.  Anehh  banget  kepala  desa  dan  ketua  karang tarunannyaðŸ˜†  Perkara  pantainya  diklaim  jadi  pantai terkotorâ€¦
Gimana  nggak  di  cap  jadi  pantai  terkotor  kalo sampahnya udh sebanyak itu Kalo gamau dicap jadi pantai terkotor ya bersihin dong pak Giliran ada yg mau bantuin malah ga terima Anehh banget kepala desa  dan  ketua  karang  tarunannya  Perkara pantainya diklaim jadi pantai terkotor
Alhamdulillah  Pandawara  berhasil  menginspirasi  dan meningkatkan  kesadaran  pemerintah. tidak  perlu  ajakan ekstrim cukup aksi nyata dan akan ada pihak2 yg tersentil olehnya Alhamdulillah  Pandawara  berhasil  menginspirasi dan  meningkatkan  kesadaran  pemerintah  tidak perlu ajakan ekstrim cukup aksi nyata dan akan ada pihak yg tersentil olehnya
Hebat  sih  pandawara  grup  berkat  jasa  mereka memviralkan pantai kotor tersebut jadi ada gerakan untuk membersihkannya.  Segenap  rakyat  indonesia  pastinya sangat berterimakasih kepada PG ðŸ‘?ðŸ?¼ https://t.co/qbz7n4Fcmt Hebat  sih  pandawara  grup  berkat  jasa  mereka memviralkan pantai kotor tersebut jadi ada gerakan untuk membersihkannya Segenap rakyat indonesia pastinya sangat berterimakasih kepada PG
Gambar 6. Proses Case Folding sampai Filtering Length
b. Case Folding
Data  yang  sudah  dilakukan  proses  cleansing,  selanjutnya  dilakukan  proses  case  folding.  Case  folding merupakan proses mengubah seluruh huruf pada dataset menjadi huruf kecil menggunakan operator transform cases pada tools RapidMiner [23], seperti contohnya yang terdapat pada tabel 3.

## Tabel 3. Proses Case Folding
Sebelum Sesudah malu  kali  tuh  ketauan  gitu  Ketauan  selama  ini  si karang taruna ama Kadesnya kagak becus kerjanya malu  kali  tuh  ketauan  gitu  ketauan  selama  ini  si karang taruna ama kadesnya kagak becus kerjanya Gimana  nggak  di  cap  jadi  pantai  terkotor  kalo sampahnya udh sebanyak itu Kalo gamau dicap jadi pantai terkotor ya bersihin dong pak Giliran ada yg mau  bantuin  malah ga terima  Anehh banget kepala desa dan ketua karang tarunannya Perkara pantainya diklaim jadi pantai terkotor
gimana  nggak  di  cap  jadi  pantai  terkotor  kalo sampahnya udh sebanyak itu kalo gamau dicap jadi pantai terkotor ya bersihin dong pak giliran ada  yg mau  bantuin  malah  ga  terima  anehh  banget  kepala desa dan ketua karang tarunannya perkara pantainya diklaim jadi pantai terkotor
Alhamdulillah  Pandawara  berhasil  menginspirasi dan meningkatkan kesadaran pemerintah tidak perlu ajakan ekstrim cukup aksi nyata dan akan ada pihak yg tersentil olehnya alhamdulillah pandawara berhasil menginspirasi dan meningkatkan  kesadaran  pemerintah  tidak  perlu ajakan ekstrim cukup aksi nyata dan akan ada pihak yg tersentil olehnya
Hebat  sih  pandawara  grup  berkat  jasa  mereka memviralkan pantai kotor tersebut jadi ada gerakan untuk  membersihkannya  Segenap  rakyat  indonesia pastinya sangat berterimakasih kepada PG
hebat  sih  pandawara  grup  berkat  jasa  mereka memviralkan pantai kotor tersebut jadi ada gerakan untuk  membersihkannya  segenap  rakyat  indonesia pastinya sangat berterimakasih kepada pg
c. Tokenizing
Proses selanjutnya yaitu Tokenizing, Tokenizing merupakan proses memisahkan komentar tweet yang seolah sebuah kalimat menjadi bagian kata per kata [24], seperti contohnya yang terdapat pada tabel 4.
Tabel 4. Proses Tokenizing Sebelum Sesudah malu kali tuh ketauan gitu ketauan selama ini si karang  taruna  ama  kadesnya  kagak  becus kerjanya [‘malu’,  ‘kali’,  ‘tuh’,  ‘ketauan’,  ‘gitu’,  ‘ketauan’,  ‘selama’,
‘ini’,  ‘si’,  ‘karang’,  ‘taruna’,  ‘ama’,  ‘kadesnya’,  ‘kagak’, ‘becus’, ‘kerjanya’]
gimana  nggak  di  cap  jadi  pantai  terkotor  kalo sampahnya udh sebanyak itu kalo gamau dicap jadi pantai terkotor ya bersihin dong pak giliran ada  yg  mau  bantuin  malah  ga  terima  anehh banget  kepala  desa  dan  ketua  karang
[‘gimana’,  ‘nggak’,  ‘di’,  ‘cap’,  ‘jadi’,  ‘pantai’,  ‘terkotor’, ‘kalo’,  ‘sampahnya’,  ‘udh’,  ‘sebanyak’,  ‘itu’,  ‘kalo’, ‘gamau’, ‘dicap’, ‘jadi’, ‘pantai’, ‘terkotor’, ‘ya’, ‘bersihin’, ‘dong’, ‘pak’, ‘giliran’, ‘ada’, ‘yg’, ‘mau’, ‘bantuin’, ‘malah’, ‘ga’,  ‘terima’,  ‘anehh’,  ‘banget’,  ‘kepala’,  ‘desa’,  ‘dan’,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7562
Sebelum Sesudah tarunannya  perkara  pantainya  diklaim  jadi pantai terkotor ‘ketua’,  ‘karang’,  ‘tarunannya’,  ‘perkara’,  ‘pantainya’, ‘diklaim’, ‘jadi’, ‘pantai’, ‘terkotor’] alhamdulillah pandawara berhasil menginspirasi  dan  meningkatkan  kesadaran pemerintah  tidak  perlu  ajakan  ekstrim  cukup aksi  nyata  dan  akan  ada  pihak  yg  tersentil olehnya
[‘alhamdulillah’,  ‘pandawara’,  ‘berhasil’,  ‘menginspirasi’, ‘dan’,  ‘meningkatkan’,  ‘kesadaran’,  ‘pemerintah’,  ‘tidak’, ‘perlu’,  ‘ajakan’,  ‘ekstrim’,  ‘cukup’,  ‘aksi’,  ‘nyata’,  ‘dan’, ‘akan’, ‘ada’, ‘pihak’, ‘yg’, ‘tersentil’, ‘olehnya’]
hebat  sih  pandawara  grup  berkat  jasa  mereka memviralkan  pantai  kotor  tersebut  jadi  ada gerakan  untuk  membersihkannya  segenap rakyat indonesia pastinya sangat berterimakasih kepada pg
[‘hebat’,  ‘sih’,  ‘pandawara’,  ‘grup’,  ‘berkat’,  ‘jasa’, ‘mereka’, ‘memviralkan’, ‘pantai’, ‘kotor’, ‘tersebut’, ‘jadi’, ‘ada’,  ‘gerakan’,  ‘untuk’,  ‘membersihkannya’,  ‘segenap’, ‘rakyat’,  ‘indonesia’,  ‘pastinya’,  ‘sangat’,  ‘berterimakasih’, ‘kepada’, ‘pg’]
d. Stopword Removal
Sentimen  yang  sudah  di  Tokenizing,  lalu  dilakukan  proses  Stopword  Removal  yang  merupakan  proses penghapusan kata-kata yang tidak relevan atau tidak baku yang bereferensi dari file acuan pada website kaggle [25], seperti contohnya yang terdapat pada tabel 5.

## Tabel 5. Proses Stopword Removal
Sebelum Sesudah [‘malu’, ‘kali’, ‘tuh’, ‘ketauan’, ‘gitu’, ‘ketauan’, ‘selama’, ‘ini’,  ‘si’,  ‘karang’,  ‘taruna’,  ‘ama’,  ‘kadesnya’,  ‘kagak’, ‘becus’, ‘kerjanya’] [‘malu’, ‘kali’, ‘tuh’, ‘ketauan’, ‘gitu’, ‘ketauan’,
‘si’,  ‘karang’,  ‘taruna’,  ‘ama’,  ‘kadesnya’, ‘kagak’, ‘becus’, ‘kerjanya’]
[‘gimana’, ‘nggak’, ‘di’, ‘cap’, ‘jadi’, ‘pantai’, ‘terkotor’, ‘kalo’,  ‘sampahnya’,  ‘udh’,  ‘sebanyak’,  ‘itu’,  ‘kalo’, ‘gamau’,  ‘dicap’,  ‘jadi’,  ‘pantai’,  ‘terkotor’,  ‘ya’, ‘bersihin’,  ‘dong’,  ‘pak’,  ‘giliran’,  ‘ada’,  ‘yg’,  ‘mau’, ‘bantuin’,  ‘malah’,  ‘ga’,  ‘terima’,  ‘anehh’,  ‘banget’, ‘kepala’,  ‘desa’,  ‘dan’,  ‘ketua’,  ‘karang’,  ‘tarunannya’, ‘perkara’,  ‘pantainya’,  ‘diklaim’,  ‘jadi’,  ‘pantai’, ‘terkotor’]
[‘gimana’,  ‘nggak’,  ‘cap’,  ‘pantai’,  ‘terkotor’, ‘kalo’,  ‘sampahnya’,  ‘udh’,  ‘kalo’,  ‘gamau’, ‘dicap’,  ‘pantai’,  ‘terkotor’,  ‘ya’,  ‘bersihin’, ‘giliran’, ‘yg’, ‘bantuin’, ‘ga’, ‘terima’, ‘anehh’, ‘banget’,  ‘kepala’,  ‘desa’,  ‘ketua’,  ‘karang’, ‘tarunannya’,  ‘perkara’,  ‘pantainya’,  ‘diklaim’, ‘pantai’, ‘terkotor’]
[‘alhamdulillah’, ‘pandawara’, ‘berhasil’, ‘menginspirasi’, ‘dan’, ‘meningkatkan’, ‘kesadaran’, ‘pemerintah’, ‘tidak’, ‘perlu’, ‘ajakan’, ‘ekstrim’, ‘cukup’, ‘aksi’, ‘nyata’, ‘dan’, ‘akan’, ‘ada’, ‘pihak’, ‘yg’, ‘tersentil’, ‘olehnya’]
[‘alhamdulillah’, ‘pandawara’, ‘berhasil’, ‘menginspirasi’,  ‘meningkatkan’,  ‘kesadaran’, ‘pemerintah’, ‘ajakan’, ‘ekstrim’, ‘aksi’, ‘nyata’, ‘yg’, ‘tersentil’]
[‘hebat’,  ‘sih’,  ‘pandawara’,  ‘grup’,  ‘berkat’,  ‘jasa’, ‘mereka’,  ‘memviralkan’,  ‘pantai’,  ‘kotor’,  ‘tersebut’, ‘jadi’,  ‘ada’,  ‘gerakan’,  ‘untuk’,  ‘membersihkannya’, ‘segenap’,  ‘rakyat’,  ‘indonesia’,  ‘pastinya’,  ‘sangat’, ‘berterimakasih’, ‘kepada’, ‘pg’]
[‘hebat’,  ‘sih’,  ‘pandawara’,  ‘grup’,  ‘berkat’, ‘jasa’, ‘memviralkan’, ‘pantai’, ‘kotor’, ‘gerakan’, ‘membersihkannya’,
‘segenap’, ‘rakyat’, ‘indonesia’, ‘pastinya’,
‘berterimakasih’, ‘pg’]
e. Stemming
Data  sentimen  yang  sudah  tidak  relevan,  selanjutnya  yaitu  dilakukan  proses  stemming,  dimana  proses stemming  merupakan menghapus kata-kata menjadi kata dasar dari kata-kata yang mengandung kata depan, kata sambung, kata ganti [26]. Proses stemming ini juga menggunakan referensi dari file acuan pada website gituhub [27], seperti contohnya yang terdapat pada tabel 6.
Tabel 6. Proses Stemming
Sebelum Sesudah [‘malu’,  ‘kali’,  ‘tuh’,  ‘ketauan’,  ‘gitu’,  ‘ketauan’,  ‘si’, ‘karang’,  ‘taruna’,  ‘ama’,  ‘kadesnya’,  ‘kagak’,  ‘becus’, ‘kerjanya’] [‘malu’,  ‘kali’,  ‘tuh’,  ‘tau’,  ‘gitu’,  ‘tau’,  ‘si’,
‘karang’, ‘taruna’, ‘ama’, ‘kades’, ‘kagak’, ‘becus’, ‘kerja’]
[‘gimana’,  ‘nggak’,  ‘cap’,  ‘pantai’,  ‘terkotor’,  ‘kalo’, ‘sampahnya’,  ‘udh’,  ‘kalo’,  ‘gamau’,  ‘dicap’,  ‘pantai’, ‘terkotor’, ‘ya’, ‘bersihin’, ‘giliran’, ‘yg’, ‘bantuin’, ‘ga’, ‘terima’,  ‘anehh’,  ‘banget’,  ‘kepala’,  ‘desa’,  ‘ketua’, ‘karang’, ‘tarunannya’, ‘perkara’, ‘pantainya’, ‘diklaim’, ‘pantai’, ‘terkotor’]
[‘gimana’, ‘nggak’, ‘cap’, ‘pantai’, ‘kotor’, ‘kalo’, ‘sampah’,  ‘udh’,  ‘kalo’,  ‘gamau’,  ‘cap’,  ‘pantai’, ‘kotor’,  ‘ya’,  ‘bersihin’,  ‘giliran’,  ‘yg’,  ‘bantuin’, ‘ga’,  ‘terima’,  ‘anehh’,  ‘banget’,  ‘kepala’,  ‘desa’, ‘ketua’, ‘karang’, ‘tarunannya’, ‘perkara’, ‘pantai’,
‘klaim’, ‘pantai’, ‘kotor’]
[‘alhamdulillah’,
‘pandawara’, ‘berhasil’,
‘menginspirasi’,
‘meningkatkan’,
‘kesadaran’, [‘alhamdulillah’,  ‘pandawara’,  ‘hasil’,  ‘inspirasi’, ‘tingkat’,  ‘sadar’,  ‘pemerintah’,  ‘ajak’,  ‘ekstrim’, ‘aksi’, ‘nyata’, ‘yg’, ‘sentil’]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7562
Sebelum Sesudah
‘pemerintah’,  ‘ajakan’,  ‘ekstrim’,  ‘aksi’,  ‘nyata’,  ‘yg’, ‘tersentil’] [‘hebat’,  ‘sih’,  ‘pandawara’,  ‘grup’,  ‘berkat’,  ‘jasa’, ‘memviralkan’, ‘pantai’,
‘kotor’,
‘gerakan’, ‘membersihkannya’,  ‘segenap’,  ‘rakyat’,  ‘indonesia’, ‘pastinya’, ‘berterimakasih’, ‘pg’]
[‘hebat’, ‘sih’, ‘pandawara’, ‘grup’, ‘berkat’, ‘jasa’, ‘memviralkan’, ‘pantai’, ‘kotor’, ‘gerak’, ‘bersih’,
‘segenap’, ‘rakyat’,
‘indonesia’, ‘pasti’, ‘berterimakasih’, ‘pg’]
f. Filtering Length
Proses terakhir dari tahapan preprocessing yaitu filtering length, pada proses ini kata yang tidak terdiri dari 4 sampai 25 huruf akan dihapus untuk memudahkan proses analisis sentimen selanjutnya [28], seperti contohnya yang terdapat pada tabel 7.
Tabel 7. Proses Filtering Length Sebelum Sesudah [‘malu’, ‘kali’, ‘tuh’, ‘tau’, ‘gitu’, ‘tau’, ‘si’, ‘karang’, ‘taruna’, ‘ama’, ‘kades’, ‘kagak’, ‘becus’, ‘kerja’] [‘malu’,  ‘kali’,  ‘gitu’,  ‘karang’,  ‘taruna’,  ‘kades’,
‘kagak’, ‘becus’, ‘kerja’]
[‘gimana’,  ‘nggak’,  ‘cap’,  ‘pantai’,  ‘kotor’,  ‘kalo’, ‘sampah’,  ‘udh’,  ‘kalo’,  ‘gamau’,  ‘cap’,  ‘pantai’, ‘kotor’, ‘ya’, ‘bersihin’, ‘giliran’, ‘yg’, ‘bantuin’, ‘ga’, ‘terima’,  ‘anehh’,  ‘banget’,  ‘kepala’,  ‘desa’,  ‘ketua’, ‘karang’,  ‘tarunannya’,  ‘perkara’,  ‘pantai’,  ‘klaim’, ‘pantai’, ‘kotor’]
[‘gimana’,  ‘nggak’,  ‘pantai’,  ‘kotor’,  ‘kalo’, ‘sampah’,  ‘kalo’,  ‘gamau’,  ‘pantai’,  ‘kotor’, ‘bersihin’,  ‘giliran’,  ‘bantuin’,  ‘terima’,  ‘anehh’, ‘banget’,  ‘kepala’,  ‘desa’,  ‘ketua’,  ‘karang’, ‘tarunannya’,  ‘perkara’,  ‘pantai’,  ‘klaim’,  ‘pantai’, ‘kotor’]
[‘alhamdulillah’,  ‘pandawara’,  ‘hasil’,  ‘inspirasi’, ‘tingkat’,  ‘sadar’,  ‘pemerintah’,  ‘ajak’,  ‘ekstrim’,
‘aksi’, ‘nyata’, ‘yg’, ‘sentil’]
[‘alhamdulillah’,  ‘pandawara’,  ‘hasil’,  ‘inspirasi’, ‘tingkat’,  ‘sadar’,  ‘pemerintah’,  ‘ajak’,  ‘ekstrim’,
‘aksi’, ‘nyata’, ‘sentil’] [‘hebat’,  ‘sih’,  ‘pandawara’,  ‘grup’,  ‘berkat’,  ‘jasa’,
‘memviralkan’,  ‘pantai’,  ‘kotor’,  ‘gerak’,  ‘bersih’, ‘segenap’,
‘rakyat’, ‘indonesia’, ‘pasti’, ‘berterimakasih’, ‘pg’] [‘hebat’,  ‘pandawara’,  ‘grup’,  ‘berkat’,  ‘jasa’,
‘memviralkan’,  ‘pantai’,  ‘kotor’,  ‘gerak’,  ‘bersih’, ‘segenap’, ‘rakyat’,
‘indonesia’, ‘pasti’, ‘berterimakasih’]

## 3.4 Implementasi
Data  yang  sudah  melalui  tahap  preprocessing,  selanjutnya  yaitu  tahapan  implementasi.  Tahapan  implementasi pertama yaitu membagi dataset menjadi dua bagian, data uji dan data latih. Data uji dan data latih dibagi dengan persentase 80% untuk data uji dan 20% untuk data  latih, semakin  banyak data uji, semakin  bagus  juga  metode akan mempelajari pola data untuk pengujian data latih untuk menghasilkan akurasi yang tinggi [29]. Total data yang sudah melalui tahap preprocessing hingga mendapatkan data sebanyak 2.339, dengan dibagi menjadi 1.871 data uji dan 468 data latih.

## Gambar 7. Implementasi Metode Support Vector Machine
Data yang sudah dibagi menjadi data uji dan data latih, selanjutnya dilanjutkan pengimlementasian metode Support Vector Machine dengan melatih data sebanyak 468, setelah melatih data menggunakan metode Support Vector Machine nantinya akan menghasilkan confusion matrix yang berisi accuracy, precision, dan recall seperti contohnya proses implementasi dari metode Support Vector Machine yang terdapat pada gambar 7.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7562
Data yang sudah dibagi menjadi data uji dan data latih, selanjutnya dilanjutkan pengimlementasian metode Naïve Bayes dengan melatih data sebanyak 468, setelah melatih data menggunakan metode Naïve Bayes nantinya akan  menghasilkan  confusion  matrix  yang  berisi  accuracy,  precision,  dan  recall  seperti  contohnya  proses implementasi  dari  metode  Naïve  Bayes  yang  terdapat  pada  gambar  8.  Data  yang  sudah  melalui  proses implementasi  metode  Support  Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes,  selanjutnya  yaitu  melihat  metode  mana  yang paling bagus dalam analisis sentimen ini dari hasil confusion matrix kedua metode yang digunakan.

## 3.5 Evaluasi
Data yang sudah dilakukan implementasi kedua algoritma yaitu Support Vector Machine dan Naïve Bayes seperti contohnya yang terdapat pada gambar 7 dan 8, kemudian akan menghasilkan hasil berupa confusion matrix yang berisi accuracy, precision, dan recall untuk melihat metode mana yang paling baik untuk digunakan dalam analisis sentimen terhadap kegiatan pembersihan sampah yang dilakukan Pandawara Grup di pantai Sukabumi.
a. Evaluasi Metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes
1. Support Vector Machine
Data  yang  sudah  melalui  tahapan  implementasi  metode  Support  Vector  Machine,  kemudian  akan menghasilkan confusion matrix. Pada confusion matrix akan menghasilkan True Positif (TP), True Negatif (TN), False Positif (FP), dan False Negatif (FN) seperti yang terdapat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Confusion Matrix Metode Support Vector Machine
True Negatif True Positif Pred. Negatif 428 39 Pred. Positif 0 1
Berdasarkan  implementasi  dari  metode  Support  Vector  Machine  yang  terdapat  pada  gambar  9, menunjukkan bahwa accuracy yang dihasilkan sebesar 91,67%, precision sebesar 100%, dan recall sebesar 2,5%.
Gambar 9. Visualisasi Confusion Matrix Metode Support Vector Machine
Accuracy = (TP+TN) (TP+TN+FP+FN) = (1+428)
(1+428+0+39) = 429 468 = 0,9167 atau 91,67% (1)
Precision = TP (TP+FP) = 1 (1+0) = 1 1 = 1 atau 100%
(2)
Recall = TP (TP+FN) = 1 (1+39) = 1 40 = 0,025 atau 2,5% (3)
2. Naïve Bayes
Data  yang  sudah  melalui  tahapan  implementasi  metode  Naïve  Bayes,  kemudian  akan  menghasilkan confusion matrix. Pada confusion matrix akan menghasilkan True Positif (TP), True Negatif (TN), False Positif (FP), dan False Negatif (FN) seperti yang terdapat pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil Confusion Matrix Metode Naïve Bayes True Negatif True Positif Pred. Negatif 428 39 Pred. Positif 0 1
Berdasarkan implementasi dari metode Naïve Bayes yang terdapat pada gambar 10, menunjukkan bahwa accuracy yang dihasilkan sebesar 63,89%, precision sebesar 7,28%, dan recall sebesar 27,50%.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7562
Gambar 10. Visualisasi Confusion Matrix Metode Naïve Bayes
Accuracy = (TP+TN) (TP+TN+FP+FN) = (11+288) (11+288+140+29) = 299 468 = 0,6389 atau 63,89% (1)
Precision = TP (TP+FP) = 11 (11+140) = 11 151 = 0,07284 atau 7,28% (2)
Recall = TP (TP+FN) = 11 (11+29) = 11 40 = 0,275 atau 27,5% (3)
b. Visualisasi Wordcloud
Visualisasi wordcloud merupakan memperlihatkan hasil kata yang paling sering muncul pada analisis sentimen yang telah dilakukan, semakin besar ukuran kata maka semakin sering juga kata tersebut muncul  [30]. Pada keseluruhan  dataset  sebesar  2.339  data  dihasilkan  visualisasi  wordcloud  pada  data  bersentimen  positif berwarna hijau sedangkan data bersentimen negatif berwarna merah, seperti yang terdapat pada gambar 11 dan gambar 12.
Gambar 11. Wordcloud Sentimen Positif
Berdasarkan wordcloud yang terdapat pada gambar 11, memperlihatkan kata yang paling sering muncul pada sentimen positif yaitu kata “pandawara”, “pantai”, dan “bisa”.
Berdasarkan wordcloud yang terdapat pada gambar 12, memperlihatkan kata yang paling sering muncul pada sentimen  negatif  yaitu  berupa  bentuk kekecewaan  masyarakat terhadap  kegiatan pembersihan sampah  yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7562
dilakukan Pandawara Grup di pantai Sukabumi namun dibatalkan oleh kepala desa dan karang taruna setempat, seperti kata “sampah”, “kades”, dan “bersihin”.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis sentimen yang dilakukan terhadap kegiatan pembersihan sampah yang dilakukan Pandawara Grup  di  pantai  Sukabumi,  dihasilkan  dataset  akhir  yang  mampu  diproses  hingga  akhir  ke  dalam  implementasi metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes sebanyak 2.339 data, dengan 199 data bersentimen positif dan 2.140  bersentimen  negatif  yang  berisi  banyak  kekecewaan  terhadap  kebijakan  pemerintahan  yang  berada  di wilayah Sukabumi terhadap kegiatan pembersihan sampah yang dilakukan Pandawara Grup di pantai Sukabumi. Hasil dari pengujian metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes  menghasilkan accuracy sebesar 91,67% pada  metode  Support  Vector  Machine  dan  63,89%  pada  metode  Naïve  Bayes,  mengartikan  bahwa  accuracy metode Support Vector Machine lebih tinggi dan lebih baik untuk mengklasifikasikan sentimen terhadap kegiatan pembersihan  sampah  yang  dilakukan  Pandawara  Grup  di  pantai  Sukabumi  dibandingkan  metode  Naïve  Bayes. Banyaknya sentimen negatif dibandingkan sentimen positif pada analisis sentimen ini, seharusnya dapat menjadi bahan  pertimbangan  bagi  pemerintahan  daerah  setempat  dalam  mengambil  keputusan  mengenai  kebijakan- kebijakan  agar  tidak  mengecewakan  masyarakat  terkait  suatu  layanan  dan  dapat  meningkatkan  kinerja pemerintahan  ke  depannya.  Rekomendasi  saran  dari  peneliti  untuk  penelitian  selanjutnya,  diharapkan  peneliti selanjutnya dapat lebih memperhatikan terhadap sentimen pendapat pengguna pada tahapan pelabelan dataset agar pada sentimen label positif dan negatif mendapatkan hasil yang lebih baik dan akurat.

## REFERENCES
[1]  Alfandi Safira and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Paylater Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, pp. 59–70, Jan. 2023, doi: 10.31849/zn.v5i1.12856.
[2]  U. Yudatama et al., Memahami Teknologi Informasi. Kaizen Media Publishing, 2023. Accessed: Nov. 09, 2023. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?hl=en&lr=&id=P1HcEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA67&ots=IbIdz291Sh&sig=PpRhR y3NzUL5g_DRmADqLutTNVM&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false
[3]  Y.  W.  S.  Putra  et  al.,  Pengantar  Aplikasi  Mobile.  Penerbit  Haura  Utama,  2023.  Accessed:  Nov.  09,  2023.  [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?hl=en&lr=&id=2tLcEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA35&ots=6KrSgdfjRC&sig=4RreB QDatMWWGzhSD6baVSyPLkQ&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false
[4]  A. R. Abdillah and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Kandidat Calon Presiden Berdasarkan Tweets Di Sosial Media  Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier,”  SMATIKA  JURNAL,  vol.  13,  no.  01,  pp.  117–130,  Jul.  2023,  doi: 10.32664/smatika.v13i01.750.
[5]  A. D. Riyanto, “Hootsuite (We are Social): Data Digital Indonesian 2024,” andi.link. Accessed: Nov. 05, 2023. [Online]. Available: https://andi.link/hootsuite-we-are-social-data-digital-indonesia-2024/
[6]  H.  Dhery,  A.  Assyam,  and  F.  N.  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Perpindahan  Ibu  Kota  Negara  Ke  IKN Nusantara Menggunakan Orange Data Mining,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 1, pp. 341– 349, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.957.
[7]  Ankit and N. Saleena, “An Ensemble Classification System for Twitter Sentiment Analysis,” Procedia Comput Sci, vol. 132, no. 1, pp. 937–946, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.05.109.
[8]  K.  A.  Puspita,  I.  Rachmawati,  and  H.  Sampurna,  “Pengaruh  Implementasi  Kebijakan  Pengelolaan  Sampah  Terhadap Partisipasi Masyarakat di Kota Sukabumi,” Kebijakan : Jurnal Ilmu Administrasi, vol. 14, no. 1, pp. 1–11, Jan. 2023, doi: 10.23969/kebijakan.v14i1.5807.
[9]  O.  Ramdhani,  I.  Yustiana,  and  A.  Fergina,  “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Bank  Sampah  Menggunakan  Metode Prototype  (Studi  Kasus  di  Kampung  Lembur  Sawah,  Sukabumi),”  JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan  Pembelajaran Informatika), vol. 7, no. 3, pp. 757–767, Aug. 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i3.3080.
[10] Kementrian Lingkungan Hidup, “Capaian Kinerja Pengelolaan Sampah,” SIPSN: Sistem Pengelolaan Sampah Nasional. Accessed: Nov. 06, 2023. [Online]. Available: https://sipsn.menlhk.go.id/sipsn/public/data/timbulan
[11] Ditjen PP, “Database Peraturan PerUndang-Undangan,” Peraturan.go.id. Accessed: Nov. 06, 2023. [Online]. Available: https://peraturan.go.id/
[12] BBC News, “Aksi Pandawara Group bersihkan Pantai Loji sempat ditolak kepala desa - Mengapa sampah di pesisir atau sungai tak diurus?,” BBC News Indonesia. Accessed: Nov. 06, 2023. [Online]. Available: https://www.bbc.com/indonesia/articles/cd1jd17p9j7o#:~:text=Pandawara%20Group%20adalah%20sekumpulan%20an ak,Group%20dengan%20mengajak%20warga%20setempat.
[13] M. Dwijayanti, F.  Noor Hasan, and R. Zein Adam, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Pelanggan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus: Grab Indonesia),” Prosiding Seminar Nasional Teknoka, vol. 6, no. 1, pp. 93–99, Jan. 2022, doi: 10.22236/teknoka.v6i1.441.
[14] A. Syakir and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Perilaku Korupsi Pejabat Pemerintah Berdasarkan Tweet Menggunakan Naive Bayes Classifier,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 7, no. 1, pp. 1796–1805, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6648.
[15] M. I. Fikri, T. S. Sabrila, and Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” SMATIKA JURNAL, vol. 10, no. 02, pp. 71–76, Dec. 2020, doi: 10.32664/smatika.v10i02.455.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7562
[16] A. T.  Zy and  W.  Hadikristanto, “Implementasi Algoritma  Metode  Naive Bayes dan Support Vector Machine  Tentang Pembobolan dan Kebocoran Data di Twitter,” Bulletin of Information Technology (BIT), vol. 4, no. 1, pp. 49–56, 2023, doi: 10.47065/bit.v3i1.
[17] R. Yunita and M.  Kamayani, “Perbandingan Algoritma SVM Dan  Naïve Bayes Pada Analisis Sentimen Penghapusan Kewajiban  Skripsi,”  Indonesian  Journal  of  Computer  Science,  vol.  12,  no.  5,  pp.  2879–2890,  Oct.  2023,  doi: 10.33022/ijcs.v12i5.3415.
[18] R. Puspita and A. Widodo, “Perbandingan Metode KNN, Decision Tree, dan Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Pengguna  Layanan  BPJS,”  Jurnal  Informatika  Universitas  Pamulang,  vol.  5,  no.  4,  pp.  646–654,  Dec.  2021,  doi: 10.32493/informatika.v5i4.7622.
[19] J. W. Iskandar and Y. Nataliani, “Perbandingan Naïve Bayes, SVM, dan k-NN untuk Analisis Sentimen Gadget Berbasis Aspek,”  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  vol.  5,  no.  6,  pp.  1120–1126,  Dec.  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i6.3588.
[20] A.  Puji  Astuti,  S.  Alam,  and  I.  Jaelani,  “Komparasi  Algoritma  Support  Vector  Machine  dengan  Naive  Bayes  Untuk Analisis  Sentimen  Pada  Aplikasi  BRImo,”  Jurnal  Bangkit  Indonesia,  vol.  11,  no.  2,  pp.  1–6,  Oct.  2022,  doi: 10.52771/bangkitindonesia.v11i2.196.
[21] F. P. Herlambang and D.  Avianto, “Analisis Sentimen  Opini Pengguna Twitter Terhadap Tragedi  Kanjuruhan Malang dengan Metode Support Vector Machine,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 7, no. 4, pp. 1727–1739, Oct. 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6332.
[22] S. D. Prasetyo, S. S. Hilabi, and F. Nurapriani, “Analisis Sentimen Relokasi Ibukota Nusantara Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan KNN,” Jurnal KomtekInfo, vol. 10, no. 1, pp. 1–7, Jan. 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.
[23] L. A. Sari, N. F. Ramadhita, and F. N. Hasan, “Analysis Of Public Sentiment On Google Play Store TIJE Application Users Using Naïve Bayes Cassifier Method,” JUTIF Jurnal Teknik Informatika, vol. 5, no. 1, pp. 243–251, Feb. 2024, doi: 10.52436/1.jutif.2024.5.1.1648.
[24] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier dan Confusion Matrix pada Analisis Sentimen Berbasis Teks pada Twitter,” Jurnal Sains Komputer dan Informatika (J-Sakti), vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021, doi: 10.30645/j-sakti.v5i2.369.
[25] O. R.  Hartono,  “Indonesian  Stoplist,”  Kaggle.  Accessed:  Feb.  25,  2024.  [Online].  Available: https://www.kaggle.com/datasets/oswinrh/indonesian-stoplist
[26] A. R. Isnain, A. I. Sakti, D. Alita, and N. S. Marga, “Sentimen Analisis Publik terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma SVM,” Jurnal Data Mining dan Sistem Informasi, vol. 2, no. 1, pp. 31–37, Feb. 2021, doi: 10.33365/jdmsi.v2i1.1021.
[27] A. Librian, “Stemming Sastrawi,” Github. Accessed: Mar. 02, 2024. [Online]. Available: https://github.com/sastrawi/sastrawi
[28] A. T. Mukti and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Warganet Terhadap Keberadaan Juru Parkir Liar Menggunakan Metode Naive  Bayes  Classifier,”  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  vol.  8,  no.  1,  pp.  644–653,  Jan.  2024,  doi: 10.30865/mib.v8i1.6982.
[29] R.  Wati,  S.  Ernawati,  and  H.  Rachmi,  “Pembobotan  TF-IDF  Menggunakan  Naïve  Bayes  pada  Sentimen  Masyarakat Mengenai Isu Kenaikan BIPIH,” Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA), vol. 13, no. 1, pp. 84–93, Apr. 2023, doi: 10.34010/jamika.v13i1.9424.
[30] M.  G.  Pradana,  “Penggunaan  Fitur  Wordcloud  dan  Document  Term  Matrix  dalam  Text  Mining,”  Jurnal  Ilmiah Informatika, vol. 8, no. 01, pp. 38–43, 2020, doi: 10.33884/jif.v8i01.1838.