## KLASIFIKASI ULASAN APLIKASI LINKEDIN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Adisty Gitacahyani, Ade Irma Purnamasari, Irfan Ali Teknik Informatika, Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl Perjuangan No.10 Kecamatan Kesambi, Kota Cirebon, Indonesia adistygita24@gmail.com

## ABSTRAK
LinkedIn, platform teknologi  dan  bisnis  yang  sangat  penting,  Fokus  utamanya  adalah  meningkatkan konektivitas bisnis, membantu orang membentuk jaringan professional, mengajak orang untuk berbicara tentang ide bisnis, dan menyediakan tempat untuk mencari talenta baru. Tujuan penelitian ini mempelajari emosi dalam komunikasi LinkedIn dan mengetahui pengguna berinteraksi dan menanggapi dalam konteks professional, untuk memeriksa tanggapan pengguna terhadap aplikasi LinkedIn, mengkategorikan kedalam ulasan positif atau negatif, membandingkan  dengan  pesaing,  dan  memberikan  saran  pengembangan  produk.  Dan  mengatasi  masalah preprocessing data. Metode yang digunakan adalah naïve bayes classifier . Metode ini memodelkan probabilitas, dan  efektif  dalam  menangani  data  besar  seperti  ulasan  aplikasi.  Hasil  dari  klasifikasi  ulasan  aplikasi  LinkedIn menggunakan  metode naïve  bayes  classifier dihasilkan  1065  sentimen  positif  dan  793  sentimen  negatif  pada pengguna  aplikasi  LinkedIn.  Dengan  nilai  akurasi  90,31%,  model  secara  umum  memiliki  kemampuan  untuk mengklasifikasikan sebagian besar sampel dengan tepat. Dilihat dari nilai Precision untuk sentimen negatif adalah 88,07%, untuk sentimen positif sekitar 92,00%. Nilai Recall sebesar 89,41% untuk sentimen negatif dan sentimen positif  sebesar  91,37%.  Pada nilai  F1-score sentimen  positif  (1)  dan  sentimen  negatif  “0”  sebesar  88.74%. Penelitian ini menghasilkan rekomendasi penting bagi praktisi tentang cara mengoptimalkan pengguna LinkedIn. Membangun  hubungan  bisnis  yang  kuat,  memahami  preferensi  pelanggan  dan  meningkatkan  pengalaman pengguna.
Kata kunci : Analisis sentimen, Klasifikasi, LinkedIn, Naïve Bayes Classifier

## 1. PENDAHULUAN
LinkedIn  telah  berkembang  menjadi  salah  satu platform paling  penting  dalam  dunia  bisnis  dan teknologi  saat  ini.  Platform  ini,  yang  didirikan  pada tahun  2002,  berfungsi  sebagai  tempat  dimana  para professional  dapat  menjalin  hubungan  dengan  rekan kerja lama dan saat ini. Yang membantu meningkatkan jumlah  koneksi  bisnis,  membantu  membangun jaringan  dalam  industri,  memungkinkan  diskusi  ide bisnis, menyediakan layanan pencarian pekerjaan, dan membantu  mencari  tenaga  kerja  baru[1].  Banyak pengguna  linkedin, baik  individu  maupun organisasi, menggunakan platform untuk  memberikan  sentimen terhadap  aplikasi  linkedin.  Proses  ini  dikenal  dengan analisis  sentiment  yang  mengungkapkan  pendapat pengguna  tentang  berbagai  subjek  melalui  Aplikasi Linkedin[2]. Selanjutnya, melakukan pengklasifikasian  polaritas  dalam  kalimat  menjadi  2 sentimen  yaitu  sentimen  positif  dan  sentimen negatif[3].
Studi  sebelumnya  telah  menggunakan  metode naïve  bayes  classifier untuk  menilai  perasaan  orang tentang efek virus corona. Melalui analisis 796 tweet, mengevaluasi  tanggapan  dan  pandangan  masyarakat tentang  peningkatan  kasus  virus  corona.  Hasil pengujian  yang  menggunakan  tiga  variabel  jumlah data (100,200, dan 500) menunjukkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 67% dan tingkat  kesalahan tertinggi sebesar  33%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  metode naïve bayes classifier tetap stabil dalam
mengklasifikasikan  data  tweet  yang  terkait  dengan efek  virus  corona[4].  Menggunakan  metode  yang sebanding  untuk  mengevaluasi  perasaan  terhadap tempat  wisata  di  Kabupaten  Sukabumi,  dengan  hasil evaluasi  yang  menunjukkan  manfaat  dari  upaya pemerintah  dan  pemangku  kepentingan  untuk meningkatkan  kualitas  tempat  wisata[3].  Dengan menggunakan teknik analisis perasaan yang dihaluskan  dalam  debat  calon  presiden  Indonesia, temuan menujukkan bahwa sentimen positif mendominasi
tweet dengan hashtag #JokowiAminMenangDebat dan
#PrabowoIndonesiaMenang  menunjukkan  optimisme publik[2].  Menggunakan  algoritma Support  Vector Machine untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan hate  speech dalam  berita  online, yang  membantu  netizen  Indonesia  memahami  dan menangani  masalah  ini.  Dan  dalam  menganalisis perasaan  pengguna  Gopay  menggunakan  metode Lexicon  dan  Support  Vector  Machine hasilnya menunjukkan  informasi  penting  tentang  preferensi pengguna terhadap layanan Gopay[5][6].
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  sentimen yang  terlibat  dalam  komunikasi  dan  interaksi  di aplikasi  LinkedIn.  Selain  itu,  untuk  mengetahui pengguna  LinkedIn  berinteraksi,  berkomunikasi  dan berinteraksi  dalam  konteks  professional,  dan  untuk menentukan  adanya  sentimen  positif  atau  sentiment
negatif dalam percakapan dan aktivitas yang terjadi di aplikasi LinkedIn.
Penelitian  ini  memberikan  rekomendasi  penting bagi  praktisi  untuk  meningkatkan  pengguna  Aplikasi LinkedIn.  Menciptakan  hubungan  bisnis  yang  lebih kuat, memahami preferensi pelanggan, dan meningkatkan  pengalaman  pengguna.  Selain  itu, temuan  ini  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat membantu  dan  mengembangkan  teori  dan  teknik dibidang ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah proses pengolahan data secara otomatis yang digunakan untuk mengumpulkan sentimen  dalam  sebuah  negatif  atau  positif  yang memberikan  masyarakat  opini  atau  pendapat  apakah mengetahui  untuk  ini  adalah  analisis  dari  tujuan. Menurut penelitian yang lain Analisis sentimen adalah proses  otomatis  memahami,  mengekstraksi,  dan memproses  teks  atau  dokumen  atau  kalimat  dalam negative  atau    positif[3].  Analisis  sentimen  meliputi penggunaan  penerjemahan  bahasa  alami  dan  analisis teks  untuk  mengenali  dan  menjelaskan  pendapat subjektif dalam informasi. Ini mencakup pemahaman, ekstraksi,  dan  pemrosesan  teks  data  otomatis  untuk mengungkapkan  sentimen  dalam  kalimat  opini[7]. Analisis  sentimen  dapat  diterapkan  pada  pendapat dalam berbagai bidang seperti ekonomi, politik, sosial, dan  hukum[8].  Tahapan  –  tahapan  proses  dalam analisis  sentimen  antara  lain:  normalisasi, case folding , tokenisasi , stopwords removal , stemming .

## 2.2. Aplikasi LinkedIn
Linkedin adalah jaringan sosial yang menyatukan komunitas bisnis yang terdiri dari orang yang mencari pekerjaan  dan  orang  yang  menawarkan  pekerjaan. Situs  web  ini,  yang  didirikan  pada  tahun  2002, memungkinkan  profesional  berhubungan  dengan kolega  lama  dan  baru,  membantu  memperluas hubungan bisnis, membangun jaringan dalam industri, berbicara  tentang  ide  bisnis,  mencari  pekerjaan,  dan mencari  karyawan  baru.  LinkedIn  adalah  salah  satu aplikasi  yang  memiliki  banyak  keunggulan.  Aplikasi ni  memungkinkan  pengguna  menunjukkan  keahlian mereka  melalui  konten  yang  mereka  posting,  dan memungkinkan pengguna berhubungan dengan profesional,  Pelamar  dapat  segera  mengirimkan  data diri, foto, resume, bahkan daftar riwayat hidup kepada perusahaan  yang  sedang  mencari  pekerjaan[9]. Banyak fitur LinkedIn yang memungkinkan pengguna mencari  pekerjaan,  berbagi  konten,  dan  terhubung dengan profesional[10].

## 2.3. Naïve Bayes Classifier
Salah  satu  teknik  pembelajaran  mesin  yang dikenal  sebagai  " Naïve  Bayes "  memanfaatkan perhitungan probabilitas dan statistik yang diciptakan oleh  ilmuwan Inggris Thomas Bayes. Tujuan metode
ini adalah untuk memprediksi kemungkinan pada masa depan berdasarkan pengalaman masa lalu[11].
Studi sebelumnya yang dilakukan oleh Hardi et al.  (2021)  memanfaatkan text  mining dan  Algoritma Naïve  Bayes Classifier untuk  menganalisis  sentimen yang berkaitan dengan physical distancing di Twitter. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  masyarakat  memiliki banyak  pendapat  positif  dan  negatif  tentang penyebaran COVID-19 dan penerapan karantina fisik. Dengan  nilai  AUC  sebesar  0,782,  akurasi  uji Naïve Bayes pada  Instagram  mencapai  50,26%.  Ini menunjukkan  akurasi  yang  baik,  tetapi  garis  AUC yang  lebar  menunjukkan  perubahan  besar  dalam sentimen masyarakat[12].
Adapun  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh Cahyono dan Saprudin (2019) menunjukkan pentingnya  melakukan  analisis  sentimen  ketika berhadapan  dengan  pertumbuhan  media  online, terutama Twitter. Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen  terhadap  tweets  berbahasa  Sunda  dengan menggunakan  metode Naïve Bayes Classifier dengan seleksi  fitur chi-squared statistic .  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa seleksi fitur chi-squared statistic dapat  mengurangi  fitur  yang  tidak  relevan  sambil meningkatkan  akurasi Naïve  Bayes Classifier hingga 78,48%[13].  Adapun  torema Naïve  Bayes  Classifier dapat dilihat dari rumus dibawah ini:
𝑃(𝐻|𝑋) = P(H). P(H)
P(X) (1) Keterangan: X : Data kelas yang belum diketahui H : Hipotesis data
P(H|X)  : Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X(Probabilitas posterior)
P(H) : Probabilitas hipotesis H(probabilitas pior) P(H|X)  :  probabilitas  X  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis H P(X) : Probabilitas Sumber: [14]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan  metode kuantitatif,  yang  menekankan  pada  pengujian  teori dengan menghitung variable penelitian dan menganalisis  data  menggunakan  teknik  statistik. Tahapan  metode  penelitian  ini  ada  empat  meliputi: mengidentifikasi masalah, pengumpulan data, preprocessing , klasifikasi, dan evaluasi. Metode dapat dilihat pada Gambar 1
a. Identifikasi  Masalah  :  Menetapkan  focus  pada permasalahan  terkait  dengan  analisis  sentiment aplikasi LinkedIn.
b. Pengumpulan  Data  ini  menggunakan Web Scraping melalui  ulasan  Google  play  store  dari pengguna aplikasi LinkedIn.
c. Preprocessing, ditahap  ini mempersiapkan  data mentah  untuk  dilakukan  analisis  data,  beberapa teknik dalam preprocessing diantaranya normalisasi ,  case  folding, tokenisasi ,  stopwords removal, dan stemming.
d. Klasifikasi,  pada  tahap  ini  kalsifikasi  teks menggunakan  metode naïve  bayes  classifier. Dilakukan klasifikasi ke dalam kategori sentiment Positif dan Negatif.
e. Evaluasi, tahap terakhir pada penelitian ini untuk melihat  hasil  akurasi  dan  error  rate  yang diperoleh  dari  pengklasifikasian  menggunakan metode naïve bayes classifier.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah  data  ulasan  dari  aplikasi  LinkedIn  pada Google Play store sejumlah 2,75  juta ulasan, peneliti mengambil  sample  5000  data  ulasan  dengan  teknik web scraping . Selanjutnya untuk melakukan pembobotan  yang  efektif  pada  setiap  kata,  langkah pertama dalam proses pengolahan teks untuk mencari nilai  vector  adalah  membersihkan  teks  atau  tahap preprocessing data[15].  Beberapa  tahapan  dalam proses preprocessing data termasuk normalisasi, case folding, tokenisasi ,  stopword  removal  dan  stemming , berikut penjelasannya:

## 4.1. Case Folding
Tabel 1. Tahap case folding No Input Process Output Process 1 “Mau daftar lagi gada kode sms/panggilan samsek” “mau daftar lagi gada kode sms/panggilan samsek” 2 “Gak sesuai dg apa yang dicari,ribet” “gak sesuai dg apa yang dicari,ribet”
Dari  Tabel  l  dapat  dilihat  hasil  dari  tahap case folding yaitu  untuk  membuat teks ulasan tetap dalam bentuk  normal  atau  dikenal  sebagai cash  folding , mengubah seluruh huruf menjadi huruf kecil.
4.2. Stopword Removal
Tabel 1. Tahap stopword removal
No Input Proces Output proces 1 “banyak iklannya” “iklannya” 2 “ga bisa login” “ga login”
Pada  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  selanjutnya tahap stopword  removal yaitu  pada  tahap  ini menghapus  kata-kata  yang  sering  muncul  dalam dokumen tetapi tidak bermakna.

## 4.3. Tokenisasi
Berikut  tampilan  tahap  tokenisasi pada  Tabel  3
dibawah ini: Tabel 2. Tahap tokenisasi No Input Proces Output Proces 1 “pass ganti password ga” “[pass, ganti,password, 2 “gak sesuai dg apa yang dicari,ribet” “[gak, sesuai, dg, apa,
Yang,dicari,ribet]”
Pada Tabel 3 dapat dilihat tahap selanjutnya yaitu proses  pemisahan  teks  menjadi  bagian-bagian  yang dikenal  sebagai  token  yang  dapat  dianalisis.  Token juga  berupa  kata,  angka,  simbol,  tanda  baca,  dan entitas penting lainnya.

## 4.4. Stemming
Berikut tampilan tahap stemming pada Tabel 4:
Tabel 3. Tahap stemming No Input process Output process 1 “kesebar”, “kemana”,mengadaada” “sebar”, “mana”, “mengadaada” 2
“dinilai”, “kendalanya”, “tertera”, “verified” “nilai”, “kendala”, “tera”, “verified”
Pada  tahap  ini  proses  mengubah  bentuk  suatu kata  menjadi  bentuk  kata  dasarnya  atau  menghapus imbuhan.  Untuk  melakukan stemming bahasa Indonesia, library  python sastrawi yang  sudah  di siapkan diawal dapat digunakan.

## 4.5. Klasifikasi
Pada  langkah  ini,  klasifikasi  dilakukan  dengan Naïve  Bayes  Classifier .  Data  dibagi  menjadi  0.40 untuk  data  uji  dan  0.60  untuk  data  pelatihan. Selanjutnya Multinomial naïve bayes digunakan untuk proses  klasifikasi.  Setelah  melakukan  semua  proses pada  tahap  klasifikasi,  yaitu  menghitung  probabilitas antar  kelas  sentimen  pada  kalimatnya , untuk mendapatkan  hasil  prediksi.  Setelah  itu,  tahap berikutnya  dapat  dilakukan  untuk  mengukur  kinerja algoritma klasifikasi.

## 4.6. Evaluasi Model
Berikut  tampilan  hasil  evaluasi  dari  model klasifikasi naïve bayes classifier dibawah ini:
Gambar 2. Tahap evaluasi model klasifikasi naïve bayes classifier
Pada  Gambar  2  menunjukkan  hasil  dari  akurasi pada  pengujian  menggunakan  metode Naïve  Bayes Classifier (NBC)  untuk  analisis  sentiment  pada aplikasi LinkedIn memperoleh hasil sebesar 0.90 yang berarti  sekitar  90%  dari  total  sampel  diklasifikasikan dengan benar oleh model ini
Dalam Confusion Matrix ada empat elemen yang terdiri dari True Positif (TP), True Negatif (TN), False Positif (FP), False  Negatif (FN),  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  1.2  bahwa  Confusion Matrix ini menghasilkan 709 True Negatif (TN), yang menunjukkan bahwa model dengan benar memperkirakan  bahwa  instance  bukanlah  kelas tertentu, dan 969 adalah jumlah True Positif (TP), yang menunjukkan bahwa model dengan benar memperkirakan bahwa  instance adalah kelas. Berikut tampilan gambar Confusion Matrix :
Gambar 3. Hasil confusion matrix
Dari  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  untuk mengevaluasi  kinerja  model  pada  set  data  uji,  bisa dilihat  pada confusion  matrix. Selain  itu  Visualisasi Sentimen di bagi menjadi dua bagian, tahap visualisasi sentimen  ini  untuk  mempermudah  melihat  hasil visualisasi  sentimen  sesuai  dengan  kebutuhan berdasarkan  kategori  label  sentimennya,  yang  terdiri dari:
a. Visualisasi Sentiment Positif Kata-kata yang sering muncul ditampilkan dalam bentuk  visualisasi wordcloud dengan library wordcloud dan matplot sebagai berikut:
Gambar 4. Visualisasi positif review

## wordcloud
Berdasarkan  hasil  dari  visualisasi  sentiment positif  pada  Gambar  4  dimana  kata  yang  sering muncul  dari  Aplikasi  Linkedin  adalah  “sangat membantu”,  “pekerjaan”,  “banyak  informasi”, “profesional”,  ”sangat  bagus”,  “peluang”,  dan ”loker”.
b. Visualisasi Sentimen Negatif Kata-kata yang paling sering muncul ditampilkan dalam  bentuk  visualisasi wordcloud dengan menggunakan library wordcloud dan matplot . Adapun hasil dari visualisasi sentimen negatifnya sebagai berikut:
Gambar 5. Visualisasi negatif reviews wordcloud
Berdasarkan  hasil  visualisasi  sentimen  negatif pada  gambar  5,  kata  yang  sering  muncul  dari aplikasi  linkedin  adalah  “tolong”,  “verifikasi”, “susah”, “tidak bisa”, “coba”, dan “ulang”.

## 4.7. Pembahasan
Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC), dan Google Collaboratory digunakan sebagai alat atau tools yang digunakannya. Preprocessing adalah tahapan analisis, yang terdiri dari beberapa  tahap,  seperti  normalisasi, Case  Folding, Stopwords Removal, Tokenisasi, dan Stemming . Pada tahap  normalisasi,  untuk  melanjutkan  ke  tahap berikutnya,  pelabelan  perasaan  positif  dan  negatif dilakukan  dengan  melihat  skor  pada  ulasan  aplikasi LinkedIn.  Jika  skornya  kurang  dari  tiga,  sentimen ulasannya  bersifat  negatif.  Jika  skornya  empat  dan lima, sentimen ulasannya bersifat positif. Berdasarkan hasil  visualisasi  sentimen  positif,  kata-kata  seperti "sangat membantu", "pekerjaan", "banyak informasi", "profesional", "sangat bagus", "peluang", dan "loker" adalah  yang  paling  sering  muncul  dari  aplikasi LinkedIn.  Sedangkan  hasil  visualisasi  sentiment negative,  kata-  kata  yang  sering  muncul  seperti
“tolong”,  “verifikasi”,  “susah”,  “tidak  bisa”,  “coba”, dan “ulang”.
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  aplikasi  LinkedIn menggunakan metode Naïve  Bayes  Classifier diperoleh  nilai Precision untuk  sentimen  negatif adalah  88,07%,  nilai recall untuk  sentimen  negatif adalah  89,41%,  dan  nilai  F1-score  untuk  sentimen positif  (1)  adalah  88,74%.  Secara  umum  klasifikasi menggunakan metode naïve bayes classifier memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan sebagian besar sampel  dengan  tepat,  dengan  hasil  nilai  akurasi 90,31%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  analisis  sentimen  aplikasi  LinkedIn menggunakan metode naïve bayes classifier dihasilkan  1065  sentimen  positif  dan  793  sentimen negatif  pada  pengguna  aplikasi  LinkedIn;  contoh sentimen  positif  pada  aplikasi  LinkedIn  adalah "Semoga bermanfaat”, dan “tidak bisa”, “coba” adalah contoh sentimen negatif. Dengan nilai akurasi 90,31%, model  secara  umum  memiliki  kemampuan  untuk mengklasifikasikan  sebagian  besar  sampel  dengan tepat.  Dilihat  dari  nilai Precision untuk  sentimen negatif adalah 88,07%, untuk sentimen positif sekitar 92,00%. Nilai Recall sebesar 89,41% untuk sentiment negatif  dan  sentimen  positif  sebesar  91,37%.  Pada nilai  F1-score sentimen  positif  (1)  dan  sentimen negatif  “0”  sebesar  88.74%.  Adapun  saran  untuk peneliti  selanjutnya  Bisa  ditambahkan  fitur  atau peningkatan preprocessing data  untuk  mengetahui apakah  kinerja  model  dapat  ditingkatkan,  dengan mencoba  berbagai  metode  atau  parameter  lainnya, untuk  mengetahui  kinerja  model  dapat  ditingkatkan, dan  untuk  memastikan  kinerja  model  konsisten  dan tidak hanya bergantung pada pembagian data tertentu, pastikan untuk melakukan Cross Validation .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  L.  Damayanti,  P.  C.  Barus,  and  Kartini, “Penelitian  Tentang  LinkedIn,” J.  Edukasi Nonform. , vol. 3, no. 2, pp. 197–206, 2020.
[2]  S.  F.  Pratama,  R.  Andrean,  and  A.  Nugroho, “Analisis  Sentimen  Twitter  Debat  Calon Presiden Indonesia Menggunakan Metode Fined- Grained  Sentiment  Analysis,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, p. 39, 2019, doi: 10.31328/jointecs.v4i2.1004.
[3]  B.  R.  Atmadja,  “Analisis  Sentimen  Bahasa Indonesia  Pada  Tempat  Wisata  Di  Kabupaten Sukabumi  Dengan  Naive  Bayes  Classifier,” Elkom  J. Elektron. dan Komput. , vol. 15, no. 2,
pp. 371–382, 2022,
doi:
10.51903/elkom.v15i2.872.
[4]  N. M. A. J. Astari, Dewa Gede Hendra Divayana, and  Gede  Indrawan,  “Analisis  Sentimen Dokumen  Twitter  Mengenai  Dampak  Virus Corona  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” J. Sist. dan Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 27–29, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.
[5]  A. N. Ulfah and M. K. Anam, “Analisis Sentimen Hate  Speech  Pada  Portal  Berita  Online Menggunakan Support Vector Machine (SVM),” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol.  7,  no.  1,  pp.  1–10,  2020,  doi: 10.35957/jatisi.v7i1.196.
[6]  R.  Mahendrajaya,  G.  A.  Buntoro,  and  M.  B. Setyawan, “Analisis Sentimen Pengguna Gopay Menggunakan  Metode  Lexicon  Based  Dan Support Vector Machine,” Komputek , vol. 3, no. 2, p. 52, 2019, doi: 10.24269/jkt.v3i2.270.
[7]  G. Noer, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes dan  TF-IDF  Dalam  Analisis  Sentimen  Data Ulasan (Studi Kasus: Ulasan Review Aplikasi E- commerce  Shopee  di  Situs  Google  …,” Repository.Uinjkt.Ac.Id , 2023,
[Online].
Available:
https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123 456789/68747%0Ahttps://repository.uinjkt.ac.id /dspace/bitstream/123456789/68747/1/GERAL
D HALIM AL RASYID NOER-FST.pdf
[8]  P.  Arsi  and  R.  Waluyo,  “Analisis  Sentimen Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota  Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine  (SVM),” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  147,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.0813944.
[9]  E. Winarsih, K. E. P. Setiawan, D. R. Rizaldy, D. C. Kasimbara,
Wahyuningsih, and
Fuaduzzakiawan, “Penggunaan Aplikasi
Linkedin Untuk Melamar Pekerjaan Bagi Siswa Smk  Pgri  6  Ngawi,” J-ABDIPAMAS  (Jurnal
Pengabdi.  Kpd.  Masyarakat) ,  vol.  6,  no.  1,  pp. 171–178, 2022, [Online]. Available: http://ejurnal.ikippgribojonegoro.ac.id/index.ph p/J-ABDIPAMAS
[10]  N. Benanda, N. A. Maheswari, N. H. Putri, and S. Ailsa, “Analisis Pengaruh Platform LinkedIn Terhadap  Fenomena  Fear  of  Missing  Out  ( FOMO  )  di  Kalangan  Mahasiswa  ITS,”  vol.  1, no. 4, 2023.
[11]  D. Sudrajat, A. I. Purnamasari, A. R. Dikananda, D. A. Kurnia, and A. Bahtiar, “Klasifikasi Mutu Pembelajaran  Hybrid  berdasarkan  Algoritma C.45,  Random  Forest  dan  Naïve  Bayes  dengan Optimasi  Bootsrap  Areggating  (Bagging)  pada masa  COVID-19,” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) ,  vol.  9,  no.  6,  p.  2227,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5179.
[12]  N. Hardi, Y. Alkahfi, P. Handayani, W. Gata, and M.  R.  Firdaus,  “Analisis  Sentimen  Physical Distancing  pada  Twitter  Menggunakan  Text Mining dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Sistemasi ,  vol.  10,  no.  1,  p.  131, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1118.
[13]  Y.  Cahyono  and  S.  Saprudin,  “Analisis Sentiment Tweets Berbahasa Sunda
Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier  dengan Seleksi Feature Chi Squared Statistic,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 4, no. 3, p. 87, 2019, doi:
10.32493/informatika.v4i3.3186.
[14]  S. Hadianti et al. , “Analisis Sentiment Covid-19 Di  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Dan Svm,” J. Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 58–
63, 2022, [Online]. Available:
www.Kaggle.com.
[15]  N.  A.  Susanti,  M.  Walid,  and  H.  Hoiriyah, “Klasifikasi  Data  Tweet  Ujaran  Kebencian  Di Media  Sosial  Menggunakan  Naive  Bayes Classifier,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol.
6, no. 2, pp. 538–543, 2022, doi:
10.36040/jati.v6i2.5174.