Hal 930−937 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Analisis Sentimen Opini Pengguna Twitter Terhadap Perusahaan Jasa Ekspedisi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berbasis PSO
Nenden Legiawati 1,* , Teguh Iman Hermanto 2 , Yudhi Raymond Ramadhan 3
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana, Purwakarta, Indonesia Email: 1 nenden.legiawati@stt-wastukancana.ac.id, 2 teguhiman@wastukancana.ac.id, 3 yudhi.raymond@wastukancana.ac.id Email Penulis Korespondensi: nenden.legiawati@stt-wastukancana.ac.id Submitted 03-08-2022 ; Accepted 14-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Jasa ekspedisi digunakan dalam proses pengiriman barang ataupun jual beli dengan jarak jauh. Twitter menjadi media sosial dalam berbagi informasi dan opini, termasuk opini pada jasa ekspedisi baik bersifat negatif maupun positif. Permasalahan yang terjadi apakah banyaknya opini pada jasa ekspedisi benar memiliki sentimen positif atau negatif. Solusi untuk permasalahan yang terjadi yaitu dengan analisis  sentimen,  membantu  dalam  mengelompokkan  data  dan  memprediksi  data  tweet  tersebut.  Tujuan  penelitian  ini  untuk memprediksi data tweet yang mengandung sentimen dengan menggunakan metode klasifikasi data yaitu algoritma naïve bayes dengan menghitung nilai dari data tweet jasa ekspedisi anteraja yang memiliki hasil accuracy 87,77%, precision 76,67%, recall 52,27%. JNE dengan accuracy 81,48%, precision 71,43%, dan recall 62,50%. JNT dengan accuracy 91,46%, precision 48,15%, recall 86,67%. Shopee Express dengan accuracy 92,68%, precision 9,09%, recall 16,67% dan Sicepat dengan accuracy 91,50%, presision 100,00% dan recall 38,10%. Particle Swarm Optimization (PSO) berfungsi untuk meningkatkan nilai hasil dari klasifikasi naïve bayes dengan hasil dari anteraja accuracy 91,70%, precision 82,05%, recall 72,73%. JNE accuracy 93,83%, precision 88,00%, recall 91,67%. JNT accuracy 92,18%, precision 70,97%, recall 81,48%. Shopee Express accuracy 94%, precision 20,00%, recall 33,33% dan Sicepat accuracy 95,42%, precision 93,75%, recall 71,43%. Dari hasil penelitian naïve bayes dan Particle Swarm Optimization (PSO) dapat dibandingkan bahwa Particle Swarm Optimization (PSO) terbukti mampu meningkatkan nilai dari naïve bayes .
Kata Kunci: Jasa Ekspedisi; Twitter; Analisis Sentimen; Naïve Bayes; Particle Swarm Optimization (PSO)

## Abstract
Expeditions are used in the process of delivering goods or selling them remotely. Twitter has become a social media for information sharing and opinions, including those on the expeditionary services both negative and positive. The solution for the problem which occurs is that of sentiment analysis, helpful in grouping the data and predicting the tweet. The aim of the research to predict sentient tweeted data using a file classification method, naive bayes's algorithm calculated the value of the tweets of the Anteraja expedition service that had the results  accuracy 87,77%, precision 76,67%, recall 52,27%. JNE  with accuracy 81,48%, precision 71,43%, dan recall 62,50%. JNT with accuracy 91,46%, precision 48,15%, recall 86,67%. Shopee Express with accuracy 92,68%, precision 9,09%, recall 16,67% and Sicepat with accuracy 91,50%, presision 100,00% dan recall 38,10%. Particle Swarm Optimization (PSO) serves to increase the value of the results of the nave Bayes classification with the results of Anteraja accuracy 91,70%, precision 82,05%, recall 72,73%. JNE accuracy 93,83%, precision 88,00%, recall 91,67%. JNT accuracy 92,18%, precision 70,97%, recall 81,48%. Shopee Express accuracy 94%, precision 20,00%, recall 33,33% and Sicepat accuracy 95,42%, precision 93,75%, recall 71,43%. From the results of naïve bayes research and Particle Swarm Optimization (PSO) it can be compared that Particle Swarm Optimization (PSO) is proven to be able to increase the value of nave Bayes.
Keywords : Expeditions; Twitter; Sentiment Analytics; Naïve Bayes, Particle Swarm Optimization (PSO)

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  banyak  digunakan  diberbagai  bidang  salah  satunya  bidang  jasa  ekspedisi  atau  jasa  pengiriman barang, digunakan dalam proses pengiriman barang ataupun jual beli barang baik secara online maupun offline. Pada era digital telah menjadikan perusahaan jasa pengiriman memiliki peran sentral dalam distribusi barang kepada konsumen[1], internet  memudahan  masyarakat  dalam  melakukan  kegiatan  jual  beli  di e-commerce maupun  mengirim  barang, masyarakat bisa memilih jasa ekspedisi apa saja yang tersedia. Banyak sekali manfaat dari jasa ekspedisi tak lepas dari adanya  kekurangan  yang  dimiliki  pada  masing-masing  perusahaan  ekspedisi,  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi kekurangan dari jasa ekspedisi yaitu pendapat atau opini, pendapat pelanggan akan menggambarkan pandangan mereka terhadap layanan ekspedisi dan mempengaruhi pandangan orang lain[2] dengan kecenderungan atau preferensi tertentu terhadap perspektif dan ideologi akan tetapi bersifat tidak objektif[3]. Salah satu media sosial yang dapat digunakan untuk analisa data adalah Twitter[4].
Twitter  merupakan  jenis  media  sosial  cukup  popular  dan  diminati  oleh  seluruh  masyarakat  dunia  termasuk Indonesia [5] yang menyediakan berbagai informasi, salah satu informasi yaitu opini pengguna twitter yang berisi tweet- tweet yang berkaitan dengan jasa ekspedisi dan digunakan oleh masyarakat untuk sekedar meluapkan emosinya maupun membagikan suatu informasi[6]. Para pengguna twitter membagikan tweet mengandung sentimen baik positif maupun negatif  terhadap  kepuasan  dalam  menerima  layanan  kurir  perusahaan  jasa  ekspedisi.  Banyaknya  opini  tweet  dari pengguna twitter membuat data tweet tersebut apakah benar memiliki sentimen positif atau negatif. Untuk memudahkan dalam memprediksi dan mengelompokkan data tweet pengguna twitter maka membutuhkan analisis sentimen yang dapat menjadi solusi dalam permasalahan prediksi sentimen terhadap data tweet.
Analisis  sentimen  dipandang  sebagai  alat  bisnis  intelijen  yang  diinginkan,  karena  kemampuannya  dapat mengekstrak opini publik tentang topik tertentu, produk atau jasa yang tertanam dalam teks-teks yang tidak terstruktur [7]. Dengan analisis sentimen    data tweet  pada opini pengguna media sosial twitter dapat  membantu  penelitian dalam
Hal 930−937 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
menganalisis  data  dengan  mengidentifikasi,  mengelompokkan,  dan  memprediksi  kata  yang  memiliki  kemunculan terbanyak untuk diklasifikasikan dengan cara menghitung kata tersebut menggunakan algoritma Naïve Bayes . Algoritma Naive  Bayes adalah  salah  satu  algoritma  klasifikasi  berdasarkan  teorama  bayesian  pada  statistika, algoritma Naive  Bayes dapat  digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas  keanggotaan  suatu  kelas  [8].  Kelebihan menggunakan Naive  Bayes yaitu  telah  teruji  mempunyai  akurasi  serta  kecepatan  yang  besar  jika  digunakan  dalam database  dengan  informasi  yang  besar  [9].  Dalam  penelitian  ini  algoritma Naïve  Bayes membantu  dalam  melakukan klasifikasi data. Particle Swarm Optimization merupakan sebuah evolusi algoritma yang efisien [10]. Kelebihan metode optimasi Particle  Swarm  Optimization (PSO)  adalah  mempunyai  konsep  sederhana,  mudah  diimplementasikan  dan efisien dalam perhitungan jika dibandingkan dengan algoritma matematika dan teknik optimisasi heuristik lainnya[11].
Ada beberapa artikel yang berkaitan dengan penelitian ini seperti yang dilakukan oleh Muhammad Raihan Fais Sya’ bani, Ultach Enri, Tesa Nur Padilah dengan judul “Analisis Sentimen Terhadap Bakal Calon Presiden 2024 dengan Algoritma Naïve Bayes” menggunakan metode Knowledge Discovery from Data dan menggunakan algoritma naïve bayes melalui perhitungan skor sentimen. Algoritme naïve bayes yang didapatkan dari dataset pertama adalah 73,68 akurasi dan AUC 0,74 pada fold ke-7, dataset kedua adalah 71,43 untuk akurasi dan AUC 1,0 pada fold ke – 5, untuk dataset ketiga nilai akurasi yang didapat 60% dan AUC 0,92 pada fold ke-1, dan untuk dataset terakhir nilai akurasi yang didapatkan adalah  62,5%  dan  AUC  0,65  pada  fold  ke-3.[5]  artikel  tersebut  berkaitan  dengan  algoritma naïve  bayes yang  sesuai dengan penelitian ini.
Pada  artikel  lainnya  dengan  judul  “Impementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Opini Masyarakat  Indonesia  Mengenai  Drama  Korea  Pada  Twitter”  dan  penulis  data  yang  digunakan  adalah  komentar  dari twiitter  yang  membahas  drama  korea  dan  penerapan  algoritma  naïve  bayes  dalam  pengelompokkan  sentimen  positif, netral  dan  negative  berdasarkan  data  ulasan  komentar  drama  korea  yang  dikumpulkan  dan hasil  yang  diberikan menunjukkan  nilai  presentase  sebesar  69%  dengan  perhitungan  algoritma  naive  bayes.   [9]  Pada  penerapan  algoritma naïve bayes yang mengelompokkan sentimen poitif dan negatif berkaitan dengan penelitian ini.
Pada  artikel  lainnya  pada  tahun  2021  dengan  judul  “Metode  Seleksi  Fitur  Untuk  Klasifikasi  Sentimen Menggunakan Algoritma Naive Bayes:  Sebuah  Literature Review”, pada    perbandingan rata-rata nilai akurasi  dengan kombinasi antara algoritma Naive Bayes dan seleksi fitur Particle Swarm Optimization (PSO) memiliki nilai paling tinggi yaitu 89.08%.  Berdasarkan literature review yang telah dilakukan dari 25 artikel ilmiah dapat diketahui  bahwa seleksi fitur Particle  Swarm  Optimization (PSO)  merupakan  metode  seleksi  fitur  yang  cocok  dan  menghasilkan  hasil  terbaik apabila dikombinasikan dengan algoritma klasifikasi Naive Bayes .[12] pada artikel tersebut berkaitan dengan penelitian. Berdasarkan  artikel  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  algoritma naïve  bayes dapat mengklasifikasikan  data  dan Particle  Swarm  Optimization (PSO)  dapat  memberikan  peningkatan  terbaik  ketika dikombinasikan dengan algoritma naïve bayes .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini peneliti merangkai kerangka penelitian, seperti pada Gambar 1. Kerangka penelitian.
Hal 930−937 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 2.1 Crawling Data Twitter
Dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  tweet  dari  pengguna  twitter  yang  diambil  ( Crawling )  di  media  sosial  twitter dengan memanfaatkan customer key, customer secret, access token dan access key yang diperoleh dari Twitter API.[13]

## 2.2 Preprocessing Text
Mempersiapkan sebuah teks menjadi daya yang siap diolah lebih lanjut dan bertujuan untuk menghilangkan noise, serta mengambil fitur penting yang ada pada dokumen teks[14] dengan melakukan cleanning, tokennization, transformation, filtering dan labeling.

## 2.1 Naïve Bayes
Algoritma naïve bayes berfungsi untuk mengklasifikasikan data dan mencari nilai akurasi data. Menghitung probabilitas kata ke-n ditentukan dengan menggunakan teknik laplacian smoothing :
P(t n |c) +1 (1) P(tn | c) = 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝑡𝑛,𝑐)+1 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝑐)+ | 𝑉 | (2)
Keterangan : count(tn,c) = Jumlah term tn yang ditemukan di seluruh data pelatihan dengan kategori c count(c) = Jumlah term di seluruh data pelatihan dengan kategori c V = Jumlah seluruh tem pada data pelatihan[15]

## 2.2 Particle Swarm Optimization (PSO)
PSO banyak digunakan untuk  memecahkan masalah  optimasi  dan sebagai  pemecah masalah seleksi  fitur  [16] dengan tujuan untuk mengoptimalkan dan meningkatkan data hasil dari algoritma naïve bayes .

## 2.3 Evaluasi (Confusion Matrix)
Dilakukan dengan tahap pengujian pada data tweet dengan menggunakan confusion matrix untuk melihat hasil akurasi dari  naïve  bayes  dan  PSO  ( Particle  Swarm  Optimization ).  Evaluasi  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat keberhasilan dari suatu model.[17]
2.4 Visualisasi
Visualisasi dilakukan untuk menyederhanakan data yang sudah diolah kedalam bentuk grafik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis sentimen pada data twitter melalui beberapa tahapan pengolahan sehingga menghasilkan data yang diinginkan, berikut adalah tahapan dalam mengolah data dan hasilnya.

## 3.1 Crawling Data Twitter
Crawling data twitter pada 5 perusahaan jasa ekspedisi yaitu JNE, JNT, SiCepat, Anteraja dan Shopee Express. Crawling data twitter menggunakan aplikasi Orange versi 3.32.0 dengan memanfaatkan operator twitter yang terkoneksi internet dan terhubung pada twitter API. Dijabarkan pada Gambar 2. Operator twitter.

## Gambar 2. Operator twitter
Pada Gambar 3. Operator twitter dihubungkan dengan operator data table dan operator save data untuk menyimpan data hasil crawling kedalam bentuk microsoft excel .
Gambar 3. Operator-operator crawling data Twitter
Hal 930−937 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Peneliti mengambil 1000 data dari masing-masing 5 perusahaan dan memiliki  total 5000 data crawling ,  seperti pada sampel Gambar 4. Hasil crawling data twitter untuk anteraja.
Gambar 4. Hasil Crawling data twitter

## 3.2 Preprocessing Text
Preprocessing text dilakukan untuk mengolah data agar terstruktur  dan mempersiapkan data yang akan diklasifikasikan. Preprocessing  text dilakukan  dengan  bantuan  aplikasi Rapidminer versi  9.9.000  dengan  melakukan  tahapan  sebagai berikut.

## 3.2.1 Cleanning
Cleanning berfungsi  untuk  membersihkan data dari  adanya noise , spam  data tweet, menghapus RT, URL, simbol  dan nama pengguna. Dari hasil crawling data twitter memiliki total 5000 data dan setelah cleanning total data ada 4520 data. Tabel 1. Sampel dari data crawling yang belum di cleanning dan sudah di cleanning .
Tabel 1. Cleanning data tweet Sebelum Cleanning Sesudah Cleanning Pake Sicepat Lama banget @SicepatExpress #lama Pake Sicepat Lama banget

## 3.2.2 Tokenization
Tokenization berfungsi untuk memecah kalimat pada data tweet menjadi kata tunggal untuk dilanjutkan kepada proses pembobotan kata. Seperti pada Tabel 2. Data sebelum dan sesudah Tokenization
Tabel 2. Data sebelum dan sesudah Tokenization
Sebelum Tokenization
Pake Sicepat Lama banget Sesudah Tokenization Pake Sicepat Lama banget

## 3.2.3 Transformation
Proses yang dilakukan oleh transformation adalah proses untuk merubah data tweet menjadi huruf kecil. Tabel 3. Sampel data dari data transformation.
Tabel 3. Data Transformation Sebelum Transformation Sesudah Transformation Pake Sicepat Lama banget @SicepatExpress #lama pake sicepat lama banget
Terdapat parameter di transformation untuk mengubah kata menjadi lower case , seperti Gambar 5.
Hal 930−937 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.2.4 Filtering
Filtering digunakan  dalam  proses  menghilangkan  kata-kata  yang  sering  muncul,  tidak  memiliki  makna  dan  tidak mempengaruhi isi data tweet. Pada penelitian ini penulis menggunakan filtering stopwords yang membantu penulis dalam proses filtering. Pada Tabel 4.Sampel data filtering dengan menghapus kata “pake”.
Tabel 4. Data sesudah Filtering
Sebelum Filtering Sesudah Filtering pake sicepat lama banget sicepat lama banget

## 3.2.5 Labeling
Labeling dilakukan untuk mengelompokkan setiap data tweet menggunakan microsoft excel dengan memberikan atribut kelas  pada  setiap  data  tweet  yang  berisi  kalimat  positif  dan  kalimat  negatif.  Pada  tahap  labeling statement yang mengandung  kalimat  netral,  berita  dan  bahasa  selain  bahasa  Indonesia  oleh  peneliti  dihapus,  sehingga  data  yang  di labeling memiliki 847 data  diantaranya Anteraja 229 data, JNE 81 data, JNT 179 data, Shopee Express 205 data, dan Sicepat 153 data. Tabel 5. Adalah sampel dari data tweet yang sudah labeling .
Tabel 5. Data sesudah labeling
Sesudah Labeling sicepat lama banget Negatif jne alhamdulillah aman sampe sekarang Positif

## 3.3 Naïve Bayes
Pada  tahap  klasifikasi  algoritma naïve  bayes dilakukan  pengambilan  data  sampel  pada  salah  satu  data  tweet  untuk melakukan perhitungan manual menggunakan term frequency (tf) mengambil data sampel untuk training pada Tabel 6.
Tabel 6. Data Training
Data tweet jne alhamdulillah aman sampe sekarang
Berdasarkan pada data diatas probabilitas pada data tweet yang menggunakan term frequency menghasilkan 5 kata tunggal yang terdapat pada Tabel 7.
Tabel 7. Kemunculan term frequency (tf) No Kata Positif  Negatif 1 jne 1 0 2 alhamdulillah 1 0 3 aman 1 0 4 sampe 1 0 5 sekarang 1 0 5 0
Pada proses klasifikasi untuk data training adalah dengan menghitung setiap kategori positif dan negatif yang ada pada sampel data training , diketahui pada data training term positif berjumlah 5 dan dari hasil perhitungan menghasilkan data pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil perhitungan klasifikasi data training No Kata Positif Negatif 1 jne 0,125 0,0666666667 2 alhamdulillah 0,125 0,0666666667 3 aman 0,125 0,0666666667 4 sampe 0,125 0,0666666667 5 sekarang 0,125 0,0666666667
Setelah dilakukan proses klasifikasi data training maka selanjutnya melakukan klasifikasi pada data testing , seperti Tabel 9. Menampilkan sampel data yang digunakan.
Tabel 9. Data training dan data testing Dokumen Data tweet Sentimen D1 jne alhamdulillah aman sampe sekarang positif D2 pake sicepat lama banget negatif D3 jne pengiriman lama ?
Hal 930−937 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pada data testing untuk D3 yaitu “jne pengiriman lama” termasuk pada data training yaitu dengan kata “jne”dan “lama”. Hasil dari perhitungan klasifikasi untuk menentukan sentimen D3 dengan menghitung kata “jne”dan “lama”.
P(Uji|Positif)
(1)
=P(Positif)xP(jne|positf)xP(lama|positif)
=0,5 x 0,125 x 0,0625 =0,00390625
P(Uji|Negatif)
(2)
=P(Negatif)xP(jne|negatif)xP(lama|negatif)
=0,5 x 0,0666666667 x 0,133333333 =0,00444444444 Dari kesimpulan perhitungan nilai probabilitas tertinggi yaitu ada pada data testing P(Uji|Negatif) sehingga tweet D3 termasuk kedalam sentimen “negatif”.

## 3.4 Particle Swarm Optimization (PSO)
Pada  model Particle  Swarm  Optimization (PSO)  dan naïve  bayes menggunakan  aplikasi rapidminer untuk mengoptimalkan data hasil dari naïve bayes menggunakan operator-operator dalam memproses hasil, pada  Gambar 6. Menampilkan operator-operator yang digunakan untuk model Particle Swarm Optimization (PSO) dan naïve bayes
Gambar 6. Naïve Bayes dan Particle swarm optimization (PSO)

## 3.5 Evaluasi Confusion Matrix
Pada    tahap  evaluasi confusion  matrix di rapidminer dengan  algoritma naïve  bayes mengambil  sampel  data  anteraja menghasilkan nilai accuracy 87,77%, precision 76,67% dan recall 52,27%. Dijabarkan pada Gambar 7. Hasil evaluasi confusion matrix naïve bayes
Gambar 7. Evaluasi confusion matrix naïve bayes
Untuk  perbandingan  model  p article  swarm  optimization (PSO)  dengan  algoritma naïve  bayes peneliti menggunakan sampel anteraja dengan menghasilkan nilai accuracy 91,70%, precision 82,05%, recall 72,73%.  Gambar 8. Menampilkan hasil dari evaluasi confusion matrix p article swarm optimization (PSO) dengan naïve bayes
Gambar 8. Evaluasi confusion matrix partical swarm optimization (PSO) dan naïve bayes
Hal 930−937 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Dari hasil perhitungan dan membandingkan nilai hasil model naïve bayes dan metode particle swarm optimization (PSO) terbukti memiliki peningkatan dengan tingkat akurasi dari 87.77% meningkat menjadi 91.70%

## 3.6 Visualisasi
Visualisasi dilakukan untuk menyederhanakan data yang sudah diolah kedalam bentuk grafik.  Seperti pada Gambar 9. Menampilkan  5  grafik  data  dengan  data  5  perusahaan  jasa  ekspedisi  yaitu  Anteraja,  JNE,  JNT,  ShopeeExpress  dan Sicepat.

## Gambar 9 . Visualisasi

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  terhadap  analisis  sentimen  dengan  menggunakan  metode naïve  bayes dan  model Particle  Swarm Optimization (PSO) dengan mengolah data di Rapidminer dan perhitungan manual memiliki perbedaan nilai accuracy , precision dan recall . Pada naïve bayes nilai accuracy untuk perusahaan jasa ekspedisi Anteraja yaitu memiliki accuracy 87,77%,  precision  76,67%,  recall  52,27%.  JNE  dengan accuracy 81,48%, precision 71,43%,  dan recall 62,50%.  JNT dengan accuracy 91,46%, precision 48,15%, recall 86,67%. Shopee Express dengan accuracy 92,68%, precision 9,09%, recall 16,67% dan Sicepat dengan accuracy 91,50%, presision 100,00% dan recall 38,10%. Pada model Particle Swarm Optimization (PSO) perusahaan Anteraja memiliki accuracy 91,70%, precision 82,05%, recall 72,73%. JNE memiliki accuracy 93,83%, precision 88,00%, recall 91,67%. JNT memiliki accuracy 92,18%, precision 70,97%, recall 81,48%. Shopee  Express  memiliki accuracy 94%, precision 20,00%, recall 33,33%  dan  Sicepat  memiliki accuracy 95,42%, precision 93,75%, recall 71,43%.  Dari  hasil  perbandingan  tingkat accuracy menunjukan  bahwa Particle  Swarm Optimization (PSO) mampu menaikan nilai accuracy hasil dari naïve bayes pada 5 perusahaan jasa ekspedisi.

## REFERENCES
[1] I.  W.  G.  Wiryawan,  “Urgensi  Perlindungan  Kurir  Dalam  Transaksi  E-Commerce  Dengan  Sistem  COD  (Cash  On  Delivery)  I  Wayan  Gde Wiryawan,” J. Anal. Huk. , vol. 4, no. 2, pp. 187–202, 2021, [Online]. Available: http://journal.undiknas.ac.id/index.php/JAH/article/view/3126
[2] N. Ika, P. Kalingara, O. N. Pratiwi, and H. D. Anggana, “Analisis Sentimen Review Customer Terhadap Layanan Ekspedisi Jne Dan J & T Express Menggunakan Metode Naïve Bayes Sentiment Analysis Review Customer of Jne and J & T Express Expedition  Services Using Naïve Bayes Method,” vol. 8, no. 5, pp. 9035–9048, 2021.
[3] F. Ratnawati, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 3, no. 1, p. 50, 2018, doi: 10.35314/isi.v3i1.335.
[4] F. F. Mailo and L. Lazuardi, “Analisis Sentimen Data Twitter Menggunakan Metode Text Mining Tentang Masalah Obesitas di Indonesia,” J. Inf. Syst. Public Heal. , vol. 4, no. 1, pp. 28–36, 2019.
[5] M.  R.  F.  Sya’bani,  U.  Enri,  and  T.  N.  Padilah,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Bakal  Calon  Presiden  2024  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes,” JURIKOM J. Ris. Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 265–273, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3989.
[6] E. Y. Hidayat, R. W. Hardiansyah, and A. Affandy, “Analisis Sentimen Twitter untuk Menilai Opini Terhadap Perusahaan Publik Menggunakan Algoritma Deep Neural Network,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 2, pp. 108–118, 2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i2.2021.108-118.
[7] S. S. Salim and J. Mayary, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Dompet Elektronik Dengan Metode Lexicon Based Dan K – Nearest Neighbor,” J. Ilm. Inform. Komput. , vol. 25, no. 1, pp. 1–17, 2020, doi: 10.35760/ik.2020.v25i1.2411.
[8] I. S. Muhammad Soekarno Putra, Sri Dharma Wati, “Pada Media Sosial Youtube Menggunakan Algoritma,” J. Ilm. betrik , no. 02, pp. 1–7, 2021.
[9] R. Amelia, N. S. Prastiwi, and M. E. Purbaya, “Impementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Mengenai Drama Korea Pada Twitter,” J. Ris. Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 338–343, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3895.
[10]  R. Sari, “Analisis Sentimen Review Restoran menggunakan Algoritma Naive Bayes berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Inform. , vol. 6,
Hal 930−937 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
no. 1, pp. 23–28, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i1.4695.
[11]  K.  F.  Irnanda,  A.  P.  Windarto,  and  I.  S.  Damanik,  “Optimasi  Particle  Swarm  Optimization  Pada  Peningkatan  Prediksi  dengan  Metode Backpropagation Menggunakan Software RapidMiner,” J. Ris. Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 122–130, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3836.
[12]  F.  Septianingrum  and  A.  S.  Y.  Irawan,  “Metode  Seleksi  Fitur  Untuk  Klasifikasi  Sentimen  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes:  Sebuah Literature Review,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 799, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.2983.
[13]  F. S. Jumeilah, “Klasifikasi Opini Masyarakat Terhadap Jasa Ekspedisi JNE dengan Naïve Bayes,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 8, no. 1, p. 92, 2018, doi: 10.21456/vol8iss1pp92-98.
[14]  D. Ayu Wulandari, R. Rohmat Saedudin, R. Andreswari, P. S. Studi, and S. Informasi, “Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Terhadap Reaksi Masyarakat Pada Ruu Cipta Kerja Menggunakan Metode Klasifikasi Algoritma Naive Bayes Analysis of Twitter Social Media Sentiment on the Public’S Reaction To the Drafts of Job Creation Law Using the Cla,” vol. 8, no. 5, pp. 9007–9016, 2021.
[15]  A. Rahman and A. Doewes, “Online News Classification Using Multinomial Naive Bayes,” ITSMART J. Ilm. Teknol. dan Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 32–38, 2017.
[16]  A.  Taufik,  “Optimasi  Particle  Swarm  Optimization  Sebagai  Seleksi  Fitur  Pada  Analisis  Sentimen  Review  Hotel  Berbahasa  Indonesia Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Tek. Komput. , vol. III, no. 2, pp. 40–47, 2017.
[17]  A.  Yoga,  A.  Nugraha,  and  F.  F.  Abdulloh,  “Optimasi  Naive  Bayes  dan  Cosine  Similarity  Menggunakan  Particle  Swarm  Optimization  Pada Klasifikasi Hoax Berbahasa Indonesia,” vol. 6, pp. 1444–1451, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4170.