## ANALYSIS SENTIMENT ON THE ACCEPTANCE OF CPNS 2021 ON TWITTER SOCIAL MEDIA USING TEXTBLOB
Widi Astuti 1 ; Elly Firasari 2 ; F. Lia Dwi Cahyanti 3 ; Fajar Sarasati 4 ;
1,4 Bisnis Digital; 2,3 Sistem Informasi;
1,2,3,4 Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia
1,2,3,4 www.nusamandiri.ac.id widiastuti.wtu@nusamandiri.ac.id 1 ; elly.efa@nusamandiri.ac.id 2 ; flia.fdc@nusamandiri.ac.id 3 ; fajar.fss@nusamandiri.ac.id 4 ;
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract — Information  technology  is developing rapidly with the development of hardware  and  hardware  developed  by  the world's  largest  companies.  These  advances have  a  significant  impact  on  human  life. Many  jobs  in  human  life  use  the  help  of technology. data mining technology, one of which is used in the field of research. Data mining  extracts  valuable  information  by analyzing the presence of certain patterns or relationships  from  large  amounts  of  data. Indonesian  government  agencies  routinely organize  the  recruitment  and  selection  of Candidates for Civil Servants (CPNS). Almost every  year  the  government  opens  CPNS formations  and  it  is  never  empty  of applicants.  Prospective  Civil  Servants (abbreviated  as  CPNS)  are  employees  who have  just  passed  the  first  stage  of  the selection  test  for  Candidates  for  Civil Servants.  Minister  for  Administrative Reform  and  Bureaucratic  Reform  (PANRB) Tjahjo  Kumolo  said  the  government  would eliminate  the  recruitment  of  prospective civil servants (CPNS) in 2020. In order to find out  the  enthusiasm  of  the  people  in Indonesia, this study took data from reviews on the Twitter application with the topic of CPNS  Acceptance.  2021.  Using  Textblob sentiment analysis, the sentiment class used was positive, negative and neutral sentiment class, and the data mining method used was Logistic Regression.
Keywords : Data mining, CPNS acceptance, Textblob, SVM, Logistic Regression.
Intisari — Teknologi informasi berkembang pesat  dengan pengembangan perangkat keras dan perangkat keras yang dikembangkan oleh perusahaan terbesar di dunia.  Kemajuan  tersebut  memberikan dampak yang signifikan terhadap kehidupan  manusia.  Banyak  pekerjaan dalam  kehidupan  manusia  menggunakan bantuan  teknologi.  teknologi  data  mining salah  satunya  yang  digunakan  dalam bidang penelitian. Data mining mengekstrak  informasi    berharga  dengan menganalisis  keberadaan  pola  atau hubungan    tertentu  dari  sejumlah  besar data. Instansi pemerintah  Indonesia secara rutin  menyelenggarakan  rekrutmen  dan seleksi Calon Pegawai Negeri Sipil (CPNS). Hampir  tiap  tahun  pemerintah  membuka formasi  CPNS  dan  tidak  pernah  sepi pelamar.  Calon  Pegawai  Negeri  Sipil (disingkat CPNS) adalah pegawai yang baru lulus tes seleksi penerimaan Calon Pegawai Negeri  Sipil  tahap  pertama.  Menteri Pendayagunaan  Aparatur  Negara  dan Reformasi  Birokrasi  (PANRB)  Tjahjo Kumolo  mengatakan  pemerintah  akan meniadakan  rekrutmen  calon  pegawai negeri  sipil  (CPNS)  tahun  2020.  Dalam rangka  ingin  mengetahui  antusiasme masyarakat  di  indonesia  penelitian  ini mengambil  data  dari  ulasan-ulasan  di
aplikasi Twitter dengan topik Penerimaan CPNS  2021.  Menggunakan  sentimen analisis  Textblob  kelas  sentimen  yang digunakan  kelas  sentimen  positif  ,  negatif dan  netral,  dan  metode  data  mining  yang digunakan adalah Logistic Regression. Kata Kunci : Klasifikasi, Penerimaan CPNS, Textblob, Logistic Regression.

## PENDAHULUAN
Instansi  pemerintah  di  Indonesia secara berkala menyelenggarakan rekrutmen  dan  seleksi  Calon  Pegawai Negeri  Sipil  (CPNS).  Hampir  tiap  tahun pemerintah  membuka  formasi  CPNS  dan tidak pernah sepi pelamar. Calon Pegawai Negeri  Sipil  (disingkat  CPNS)  adalah pegawai  yang  baru  lulus    seleksi penerimaan  calon  pegawai  negeri  sipil tahap pertama. Calon PNS tidak memenuhi kewajiban  100%  gaji  PNS.  Anda  akan menerima  persentase  80%  berdasarkan CPNSSK  yang    ditentukan  berdasarkan hukum yang berlaku di Indonesia. Namun, pada  saat  seleksi  akreditasi  CPNS  2018, hanya  128.000 dari  1.700.000 pendaftar yang  lolos  dinilai  gagal,  sehingga  tidak memenuhi  jumlah  individu  yang  layak menduduki  jabatan  pemerintahan.  Kami masih  memiliki  beberapa  tes  seleksi kompetisi  lapangan  (SKB),  sehingga  kami telah  sepenuhnya  lulus  seleksi  CPNS  oleh masing-masing institusi. (Nurafni Kusumawardhani, 2019). Selain itu, proses seleksi  CPNS  di  Indonesia  juga  dinilai sangat  buruk,  dengan  pendaftaran  yang kompleks  dikombinasikan  dengan  pilihan tradisional daripada berdasarkan keahlian dan  kompetensi  secara  keseluruhan, sehingga  mengakibatkan  korupsi,  kolusi dan nepotisme. (Sulaiman, 2021).
Indonesia  merupakan  pengguna  aktif media  social,    berdasarkan  We  are  social dalam  tahun  2020,  Indonesia  mencapai nomor    175,4  Juta  orang  pengakses internet.  Dan  Twitter  adalah  galat    satu platform media yg paling poly pada pakai sang  warga    Indonesia.  Menurut  asal
berdasarkan  We  are  Social  &  Hootsuite tahun  2020,  twitter  menepati  urutan  ke lima  pada  kategori  yang  paling  sering  di gunakan  dengan  jumlah  presentasi  56% setelah Youtube, Whatsapp, Facebook dan Instagram  (We  Are  Social  dan  Hootsuite, 2020).  Berdasarkan  Twitter  merupakan Sebuah  situs  web  yang  menyediakan layanan  microblogging  online    yang memungkinkan  pengguna  untuk  berbagi konten  yang  saat  ini  dibatasi  hingga  280 karakter.  (Informatika,  2018).  Fitur  tweet yang  sering  digunakan  untuk  menuliskan pemikiran, serta opini oleh para pengguna platform  yang  dapat  digunakan  penulis dalam  pengolahan  informasi  yang  sangat berguna.  Adanya  perbedaan  pendapat tersebut  sangat  penting  dan  juga merupakan salah satu pengaruh terpenting pada perilaku manusia untuk mendapatkan hasil dari emosi.
Dengan  latar  belakang  tersebut, penulis    membahas  tentang  analisis  opini publik  tentang  penerimaan  CPNS  di Twitter  di  media  sosial.  Hal  ini  sangat menarik  untuk  ditelaah  dan  menemukan opini publik tentang antusiasme masyarakat  di  tengah  pandemi  yang sedang  berlangsung,  apakah  reaksinya positif, negatif atau netral.

## BAHAN DAN MODEL

## A. Teknik Pengumpulan Data
Ada  beberapa  cara  untuk  mengumpulkan data:
1. Crawling data Crawling data adalah proses mengambil atau  mengunduh  data  dari  server Twitter  dalam  format  data  pengguna dan  tweet  menggunakan  antarmuka pemrograman  aplikasi  (API)  Twitter. (Brata  Mas  Pintoko,  2018).  Objek  pada penelitian  ini  yaitu  Penerimaan  CPNS 2021  yg  sedang  berlangsung  pada Indonesia.  Total  lebih  menurut  3500 data.

## 2. Preprocessing
Pada  tahap  ini  dilakukan  tindak  lanjut dari  data  yang  di  tarik  dengan merapikan data, sortir data, membersihkan  data  dari  duplikat sampai  data  siap  di  gunakan  untuk proeses seanjutnya.
Data yang dibersihkan  adalah  data  yang  Masih banyak simbol dan kata-kata yang tidak perlu (Brata Mas Pintoko, 2018).
3. Sentimen Analysis menggunakan

## Textblob
Sentiment  Analisis  adalah  metode untuk  memahami  dan  mengekstraksi data  opini  secara  otomatis  dan memproses  data  tekstual    untuk menangkap  emosi  yang  terkandung dalam opini tersebut. Pengelompokan data  analisis  sentimen  ini  memiliki beberapa  pendapat  dan  jawaban, termasuk  positif,  negatif,  dan  netral. (Nova  Tri  Romadloni,  Imam  Santoso, 2019).  Analisis  sentimen  juga  dapat disebut  sebagai  suatu  proses  untuk menemukan suatu makna dari perilaku, opini, pandangan, dan emosi dari suatu teks, perkataan, tweets , dan database dengan sumber dari Natural Language Processing
(NLP) (Hernikawati, 2021).
Sedangkan Textblob adalah salah satu library Python2 dan Python3 yang bisa Anda  gunakan  untuk  mengolah  data teks.  Textblob    mudah  diakses  dan dapat  digunakan  untuk  pembuatan prototipe  cepat (Hernikawati, 2021).
4. Modelling
Pemodelan  dilakukan  dengan  tujuan untuk  menguji  keakuratan  prediksi sistem  berdasarkan  data  model  yang dibuat.  (Andini,  2021).  klasifikasi dengan menggunakan algoritma
Logistic  Regression.  Hasil  dari  proses klasifikasi  kemudian  dibandingkan untuk  mengetahui  algoritma  mana yang terbaik akurasinya. Saat mengembangkan metode penelitian eksperimental
menggunakan CRISPDM, metode penelitian  standar  yang  digunakan dalam penambangan data, terdiri dari enam  tahap:  pemahaman  bisnis, pemahaman  data,  persiapan  data, pemodelan,  dan  evaluasi.  ,  Dan  ada langkah-langkah  penyebaran.  (Binsar, 2020).  Model  yang  digunakan  dalam penelitian ini antara lain:
1. Business Understanding
Pada  tahap  ini dilakukan  pemahaman terhadap  objek  penelitian  yang dilakukan dengan menemukan informasi melalui media social twitter tentang  Penerimaan  CPNS  2021  yang sedang  berlangsung  di  Indonesia mengekspresikan  berbagai  macam pendapat  baik  negatif  maupun  positif pada tweet pengguna media sosial.
2. Data Understanding
Pada tahap data understanding adalah proses memahami data yang digunakan  sebagai  bahan  yang diselidiki  dan  memungkinkan  Anda untuk melanjutkan ke langkah berikutnya, pra-pemrosesan. Pada fase ini    proses  pengambilan  data  mentah berjalan  sesuai  dengan  atribut  yang dibutuhkan.  Data  yang  digunakan dalam  survei  ini    berasal  dari  kolom kicauan  di  media  sosial  Twitter.  Di bawah  ini  adalah  Tabel  1  dari  data yang diambil selama fase ini.
Tabel 1. Proses Data Understanding
Date Tweet 04 Juli 2021 'Seleksi CASN Kemenparekraf/  Baparekraf mulai masa pendaftaran 2-21 Juli 2021 #CPNS2021 https://t.co/KF2uRLbamu',D isporapar Jateng #JatengGayeng 05 Juli 2021 'Buruan!  Pendaftaran  CASN Pesisir  Selatan  Tahun  2021 Telah Dibuka https://t.co/ajZp0f7I9c',Hari an Haluan
Date Tweet 06 Juli 2021 'LINK  Pendaftaran  CASN Kemenparekraf  Tahun  2021 Dengan 186 Jumlah Kebutuhan  Formasi  Dari Berbagai Lulusan https://t.co/xQnT22pWqq',P ortal Kudus - Pikiran Rakyat 07 Juli 2021 'Pendaftaran  Seleksi  CASN Kemenag  Dibuka  Hingga  21 Juli 2021 https://t.co/prEsA9OiBs',rad arbangsa.com Sumber: (Astuti, 2022)
3. Data Preparation Tahap    data  preparation        merupakan tahap  dengan  proses  penyiapan  data digunakan dalam  data dibersihkan dan Siap  dapatkan  digunakan  dalam penelitian.  Dalam  text  mining  tahapan awal    yang    akan    dilakukan    adalah tahap    text  preprocessing.  Berikut merupakan  langkah  yang  dilakukan dalam text preprocessing:
4. Modelling
Dalam sesi Modelling ini hendak dicoba metode  pengklasifikasian  informasi yang  sangat  akurat.  Buat  menyamakan ataupun mengkomparasi, pada riset ini hendak digunakan algoritma SVM serta Logistic Regression.
5. Evaluation
Model  yang  terbentuk  akan  diuji menggunakan  confusion  matrixyang akan  mengetahui  tingkat  akurasi. Confusion  matrixakan  menggambarkan Hasil  akurasi  berkisar  dari  prediksi positif  positif,  prediksi  positif  palsu, prediksi  negatif  positif,  dan  prediksi negatif  palsu.  Akurasi    dihitung  dari semua  prediksi  yang  benar  (baik prediksi  positif  maupun  negatif). Dibandingkan  dengan  seluruh  data testing.  Semakin  tinggi  nilai  akurasi, semakin  baik  pula  model  yang dihasilkan.  Pengujian  juga  diukur dengan  menggunakan  ROC  Curve.  ROC Curve  akan  menggambarkan  kelas
positif  dalam  bentuk  kurva.  Pengujian dilakukan dengan menghitung nilai area under  the  curve  (AUC),  dan  semakin tinggi  nilai  kurva  AUC  dan  ROC    maka akan  semakin  baik    model  klasifikasi yang terbentuk.
6. Deployment Sesi  ini  merupakan  sesi  terakhir  dari CRISP  DM  dan  merupakan  hasil  dari semua  tahapan  yang  sebenarnya digunakan sebelumnya. Maknanya merupakan melaksanakan suatu bersumber  pada  pengetahuan  yang didapatkan  dari  aktivitas  mining terhadap informasi. Pelaksanaan dalam riset ini hendak dibesarkan dengan PHP serta MySQL.
HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Proses  @#Annotation  removal  adalah proses  untuk  menghilangkan  teks  yang memiliki  anotasi  @  dan  #.  Proses preprocessing  ini  dilakukan  dengan menggunakan
python yaitu menggunakan regular expression perintah re.sub("([@#][A-Za-z0- 9]+)|(\w+:\/\/\S+)","  ",  text).  Sehingga tweet  dengan  mention  user  dan  hashtag hilang. Tabel
2 menunjukan perbandingan teks sebelum dan sesudah dilakukannya  proses  @#Annotation Removal.
Tabel 2. Perbandingan teks sebelum dan sesudah proses @Annotation Removal
@# Annotation Removal Data sebelum Data sesudah #'@himynameisokk y Pertanyaan seputar  Pendaftaran CASN  2021  agar disampaikan melalui WA Helpdesk 087884112321',BKP SDM_PURWAKARTA pertanyaan seputar pendaftaran  casn agar disampaikan melalui wa helpdesk,BKPSD M_PURWAKART A,
Sumber: (Astuti, 2022) b. Tokenization: Regexp
Proses  Tokenization  merupakan  data tweet  pada  setiap  kata  akan  dipisahkan berdasarkan  berdasarkan  spasi  yang ditemukan(Brata  Mas  Pintoko,  2018). Tokenization  peneliti  gunakan  untuk memisahkan  kata  atau  huruf  dari  tanda baca  dan  simbol  (Eka  Rini  Yulia,  2021).
Regexp adalah proses
untuk menghilangkan  tanda  baca  dan  angka sehingga  hasilnya  adalah  kata.  Proses preprocessing  ini  dilakukan  dengan menggunakan  library  Regexp  di  python. Tabel  3  menunjukan  perbandingan  teks sebelum dan sesudah dilakukannya proses Tokenization: Regexp.
Tabel 3. Hasil Proses Tokenization
Tokenization : Regexp Data sebelum Data sesudah '@Kota_Tangerang Hallo  min,  mau tanya. Untuk menanyakan terkait pendaftaran  CASN kemana ya? Adakah nomor yang bisa dihubungi.  Terima kasih'" tangerang hallo  min  mau tanya untuk menanyakan terkait pendaftaran casn  kemana ya adakah nomor yang bisa  dihubungi terima kasih
Sumber: (Astuti, 2022)
c. Indonesian Stemming Proses  Indonesian  Stemming  adalah Konversi data tweet dari preposisi ke kata dasar  (Brata Mas  Pintoko,  2018).  Proses preprocessing  ini  dilakukan  dengan menggunakan  library  python  Sastrawi. Tabel 4 menunjukkan perbandingan teks sebelum  dan  sesudah    proses  stemming bahasa Indonesia..
Tabel 4. Proses Indonesian Stemming
Indonesian Stemming Data sebelum Data sesudah Buat SobatBKN, yang punya buat sobatbkn, yang punya banyak  tanya putar  daftar banyak pertanyaan seputar pendaftaran CASN 2021 pada portal SSCASN,  akan ada  sesi  tanya jawab live pada akun Instagram BKN
BKNgoidoffcial, di  waktu  yang tertera  berikut Jangan  sampai kelewatan ya casn 2021 pada portal sscasn,  akan ada  sesi  tanya jawab live pada akun instagram  bkn bkngoidoffcial, di  waktu  yang tera ikut jangan  sampai lewat ya
Sumber: (Astuti, 2022)
d. Indonesian Stop Word Removal
Proses  Indonesian  Stop  word  removal adalah Proses menghilangkan kata-kata umum    yang  biasanya  terlihat  dalam jumlah  banyak  dan  dianggap  tidak berarti. Beberapa contohnya adalah  dg, rt, with, ny, d, klo, if, amp, let, make, say, no, ga, krn, nya, ya, si, know, no, uh, for, yes, And soon. Proses prapemrosesan ini dilakukan menggunakan pustaka stopword  Python  NLTK.  Tabel  5 menunjukkan perbandingan teks sebelum dan sesudah prosedur penghapusan stopword bahasa
Indonesia.  Tabel  5.  Hasil  Stop  Word
Removal
Indonesian Stop Word Removal Data sebelum Data sesudah BKNgoid  halo selamat  siang admin BKN saya mau nanya untuk pendaftaran akun seleksi CASN untuk tempat lahir @bkngoid  halo selamat  siang admin bkn nanya pendaftaran akun seleksi casn  lahir  ktp dgn ijazah berbeda. ktp
saya  antara  ktp dgn ijazah berbeda. Ktp depok ijazah bogor. Kira-kira bagaimana  ya solusinya? Terima  kasih, Tyas Murti Lestari depok ijazah bogor. solusinya? terima kasih, tyas murti lestari
Sumber : (Astuti, 2022)s
e. N Chars Filter
Proses  N  Chars  Filter  yaitu  untuk menghapus  kata  yang  kurang  dari  satu suku  kata.  Tabel 6 Menampilkan perbandingan teks sebelum dan sesudah proses penyaringan N-karakter.
Tabel 6. Hasil Nchars Filter N Chars Filter Data sebelum Data sesudah b'Segera  Daftar!  Pemkab Pessel  Buka  Pendaftaran CASN Tahun 2021 https://t.co/ZLsD8Q4oD r',BERITAMINANG segera daftar pemkab pessel  buka pendaftaran casn tahun,BERIT AMINANG Sumber: (Astuti, 2022) F.  Stop Word Removal Pada  tahap  ini,  proses  penghilangan stopword  adalah  untuk  mengecek apakah stopword tersebut mengandung sebuah  kata.  Proses  ini  menghilangkan istilah-istilah  yang  tidak  berarti  dan tidak  relevan.  Istilah  yang  diambil  dari tingkat  tokenisasi  diperiksa  dalam daftar  stopword.  Jika  sebuah  kata dimasukkan  dalam  daftar  stopword, kata itu tidak akan diproses.
G.  Textblob Analysis Sentiment Pada  proses  ini  yaitu  menghitung sentiment  dari  setiap  tweet  untuk memproses data tekstual. Pada tahap ini menggunakan  teknik  Natural  Language Processing  (NLP)  dan  data  tweet
umumnya tergolong kedalam nsupervised  Learning.  Diperlukan  NLP untuk  mengidentifikasi  opini  dan sentimen  dan  mengklasifikasikannya menjadi    label    positif,    negatif,    atau netral.  Library  python  yang  digunakan untuk  identifikasi  analisis  sentimen pada penelitian ini adalah Textblob. Dan dari  masing-masing  tweet  tersebut ditetapkan polaritasnya apakah bermakna positif, negatif, atau netral. Tabel 7. Klasifikasi Identifikasi Analisis Sentimen Textblob Sentiment Count  Percentage Positive 1.527 42,5% Neutral 1.597 44,4% Negative 471 13,1% Total 3.595 100% Sumber: (Astuti, 2022)
Gambar  1.  Hasil  Klasifikasi  Identifikasi Analisis Sentimen Textblob dibawah ini .
Gambar 1. Hasil Klasifikasi Logistic regression Sumber: (Astuti, 2022)
Akurasi  yang  dicapai  adalah  89,70% data    analisis  sentimen  positif,  negatif, dan  netral  terkait  Asumsi  CPNS  2021. 32%  data  tweet  negatif    sesuai  dengan ekspektasi.  Data  tweet  negatif  yang termasuk  dalam prediksi positif adalah 68%,  dan  data  tweet  negatif  yang diprediksi  netral  adalah  0%.  Tweet
negatif  berisi  0,01%  data  tweet  positif, 99n data tweet positif  sesuai ekspektasi, 100%  data  tweet  netral    sesuai ekspektasi,  dan  0,0031%  tweet  netral yang masuk positif.

## Kesimpulan
Hasil  penelitian  ini  telah  ditemukan kesimpulan berdasarkan data yang telah di  dapatkan  dari  media  sosial  twitter mengenai Penerimaan CPNS 2021 pada masyarakat  indonesia  adalah  sebagai berikut 42,5% masyarakat bersentimen Positif,  dan  44,4%  bersentimen  Netral dan  13,1%  bersentimen  Negatif. Kesimpulan  ini  di  buktikan  dengan keakuratan  pengujian  metode  data mining  Logistic  Regression  dengan akurasi  sebesar  89,70%.  Dari  hasil tersebut dapat diartikan bahwa masyarakat indonesia cenderung bersentimen  positif  terhadap  berita penerimaan CPNS.

## REFERENSI
Andini, G. R. dan R. (2021). Analisis Respon
Masyarakat  Pada  Platform  Media
Sosial Twitter Terhadap Tokoh Politik,
Jenderal TNI (PURN.) Gatot Nurmantyo. Jurnal  Ilmiah  Akuntansi Dan Keuangan , 4 (Vol. 4 No. 2 (2021): FairValue :  Jurnal  Ilmiah  Akuntansi dan Keuangan),
12. https://doi.org/https://doi.org/10.3 2670/fairvalue.v4i2.650 Astuti, W. et all. (2022). ANALYSIS
SENTIMENT ON THE ACCEPTANCE OF CPNS 2021 ON TWITTER SOCIAL MEDIA USING TEXTBLOB, 17 (1), 1 – 6. Binsar, T. M. dan F. (2020). Cross-Industry
Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM).
Brata Mas Pintoko, K. M. L. (2018). Analisis
Sentimen  Jasa  Transportasi  Online pada  Twitter  Menggunakan  Metode Naive Bayes Classifier. e-proceeding of Engineering. Eka Rini Yulia, K. S. (2021).  Implementasi
Particle  Swarm  Optimization  (PSO) pada  Analysis  Sentiment  Review Aplikasi  Trafi  Menggunakan  Naive Bayes  (NB).  Jurnal  Teknik  Komputer AMIK BSI.
Hernikawati,  D.  (2021).  Kecenderungan Tanggapan  Masyarakat  Terhadap Vaksin  Sinovac  Berdasarkan  Lexicon Based  Sentiment  Analysis  The  Trend of Public Response to Sinovac Vaccine Based  on  Lexicon  Based  Sentiment Analysis. Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komunikasi , 23 (1), 21 – 31. Informatika, K. K. dan. (2018). Memaksimalkan  Penggunaan  Media Sosial  dalam  Lembaga  Pemerintah . jakarta: Dorektorat Jenderal Informasi dan  Komunikasi  Publik,  Kementerian Komunikasi dan Informatika.
Nova  Tri  Romadloni,  Imam  Santoso,  S.  B.
(2019).  Perbandingan  Metode  Naive
Bayes  ,  KNN,  dan  Decision  Tree Terhadap Analisis Sentimen Transportasi  KRL  Commuter  Line.
Jurnal IKRA-ITH Informatika.
Nurafni  Kusumawardhani,  A.  dan  R.  L. (2019).  Problematika  Seleksi  CPNS 2018 dalam Pengangkatan CPNS yang tidak  Memenuhi  Passing  Grade.  Civil Service.
Sulaiman,  dan D. R. (2021). Opini Peserta Terhadap  Transparansi  Penerimaan CPNS  Melalui  Metode  Computer Assisted Test (CAT). Jurnal Eksos.
We  Are  Social  dan  Hootsuite.  (2020).
Indonesian Digital Report 2020.