http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Sentimen Analisis Komentar Masyarakat terhadap Pelayanan Perizinan Berusaha menggunakan Algoritma Naive Bayes dengan Seleksi Genetika Algoritma

## Sentiment Analysis of Public Comments on Licensing Services Seeks to Use the Naive Bayes Algorithm with Genetic Selection Algorithm
1 Abdulatif Patue, 2 Guruh Fajar Sidik, 3 Affady, 4 Abdul Rahman Ismail*
1,2,3 Magister Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro,
4 Universitas Ichsan Gorontalo Utara
Gorontalo, Gorontalo Indonesia *e-mail : abdulrahmanismail@unisan-gorut.ac.id
( received : 29 September 2023, revised : 15 Oktober 2023, accepted : 29 Oktober 2023)

## Abstrak
Dinas Penanaman Moda dan Pelayanan Terpadu Satu Pintu adalah dinas Pelayanan Perizinan untuk mendukung  suatu  daerah  dalam  Potensi  Usaha  dan  Nilai  investasi.  Menghadirkan  Pelaku  Usaha UMKM  dan  Pengusaha  Muda.  Seiring  Berjalannya  Waktu  Pelayanan  Perizinan  dalam  Daerah Khususnya  PTSP  harus  mengetahui  apa  kedala  dan  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  pelaku  usaha dalam hal pelayanan dan produk usaha yang dikeluarkan oleh Dinas Tersebut. Naive Bayes merupakan algoritma  yang  paling  sering  kita  temui  di  beberapa  library  untuk  itu  penelitian  ini  akan  membahas bagaimana  tingkat  akurasi  dari  algoritma  ini.  Kemudian  dilakukan  tambahan  seleksi  fitur  Genetic Algorithm  untuk  meningkatkan  tingkat  akurasi  dari  metode  Naive  Bayes.  Metode  Algoritma  Naive Bayes  dengan  seleksi  Genetic  Algorithm  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  hanya  menggunakan metode Naive Bayes hal ini terbukti dengan perolehan nilai accuracy 83.17%, Precision 86.38%, dan recall 83,05 %.
Kata kunci: Naïve Bayes, Genetic Algorithm

## Abstract
The Investment and One-Stop Integrated Service Office is the Licensing Service service to support an area in terms of business potential and investment value. Presenting MSME Business Actors and Young Entrepreneurs. As time goes by, Licensing Services in the Region, especially PTSP, must know what are the constraints and problems faced by business actors in terms of business services and products issued by the Service. Naïve Bayes is the most common algorithm that we encounter in several libraries. Therefore, this research will discuss the level of accuracy of this algorithm. Then additional selection of Genetic Algorithm features was carried out to increase the accuracy of the Naïve Bayes method. The Naive Bayes Algorithm method with Genetic Algorithm selection is superior compared to only using the Naive Bayes method. This is proven by the acquisition of 83.17% accuracy, 86.38% Precision, and 83.05% recall.
Keywords: Naïve Bayes, Genetic Algorithm

## 1 Pendahuluan
Pada Dinas Penanaman Modal dan Pelayanan Terpadu Satu Pintu  Kabupaten Gorontalo yang berada di Indonesia rata-rata semua Dinas memiliki sebuah sistem aplikasi local dan system aplikasi dari Kementerian Lembaga K/L yang di gunakan untuk proses Pelayanan Perizinan dan Nonperizinan, saat ini  memiliki sebuah aplikasi Sistem Pelayanan Berbasis Elektronik (SPBE) yaitu Online Single Submission  Risk  Base  Approach  (OSS  RBA),  Sicantik  Cloud  dan  Sistem  Informasi  Managemen Bangunan  Gedung  (SIMBG)  yang  berbasis  website  yang  di  gunankan  oleh  Pelaku  Usaha  atau masyarakat untuk melakukan Proses pendaftaran dan penerbitan Izin. sampai pada saat ini Sistem ini di sudah dipakai di seluruh Indonesia sejak bulan Agustus tahun 2021.
Dalam  perkembangan  waktu  yang  terus  berjalan  system  ini  selalu  di  gunakan  oleh  pelaku usaha/masyarakat,  dan  Dinas  Penanaman  Modal  dan  Pelayanan  Terpadu  Satu  Pintu  Kabupaten Gorontalo,  sehingganya  Dinas  Tersebut  memberikan  atau  membuat  kuisioner  dan  diberikan  kepada pelaku  usaha/masyarakat  untuk  mengetahui  komentar  para  pelaku  usaha/masyarakat  dalam  proses pelayanan perizinan dan non perizinan. Untuk pelayanan lebih baik kedepanya Penilaian tersebut bisa di  gunakan  dengan  melakukan  komentar  sesuai  dengan  situasi  keadaan  yang  dialami  pelaku usaha/masyarkat.  Dari  hasil  komentar  yang  ada  maka  dapat  di  lakukan  untuk  melihat  penilaian  dari proses pelayanan ini mendapatakan respon yang baik untuk perbaikan pelayanan [1]. Komentar yang ada akan dilakukan proses klasifikasi dengan hasil output komentar yang di berikan berupa komentar positif  dan  komentar  negative,  Metode  klasifikasi  yang  dapat  di  gunakan  adalah  metode  klasifikasi Naïve  Bayes  [2],[3].  Algoritma  Naïve  Bayes  bertujuan  untuk  mencari probabilitas  dan statisticemprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya  sehingga dikenal  sebagai  Teorema  Bayes [4] , [5].  Sehingga  kemungkinan  klasifiaksi  akan  mendapatkan  hasil yang baik.)

## 2 Tinjauan Literatur
Permasalahan yang muncul pada penelitian tentang analisis sentimen sangat beragam. Dan dari sekian banyak masalah, pada review ini secara garis besar mengelompokkan masalah yang muncul pada penelitian tentang analisis sentimen menjadi 3 (Tiga) kategori yaitu Atribut informasi, Data Processing dan akurasi rendah.
Pada penelitian tentang klasifikasi analisis sentimen terdapat beberapa metode klasifikasi pada data mining yang digunakan. Dengan menggunakan metode tersebut, antar lain sebagai berikut :
Tabel 1. Metode yang sering di gunakan No Metode Jumlah 1 Navie Bayes 10 2 NNC 1 3 KNN 2 4 Genetic Algorithem 3
Terdapat beberapa metode data mining dalam klasifikasi analisis sentimen, pada Tabel 1 terlihat bahwa Naïve Bayes menjadi metode yang paling banyak digunakan dalam penelitian tentang analisis sentimen pada review ini[6], disusul dengan metode SVM, KNN, dan Terdapat satu optimasi fitur yang sering di gunakan adalah Genetic Algorithm [7],[8],[9]. Keempat metode yang sering digunakan oleh peneliti  tersebut  merupakan  metode  klasifikasi  sederhana  menurut  para  peneliti  sehingga  sering digunakan dalam proses klasifikasi khususnya pada klasifikasi analisis sentimen.
Pada  penelitian  ini  yang  di  lakukan  oleh  Siti  Ernawati,  Eka  Rini  Yulia,  Frieyadie,  Samudi merupakan  penelitian  analisis  sentiment  memprediksi  Perusahaan  Fashion  Online.  Penelitian  ini menggunakan 2 algoritma, yaitu algoritma naïve bayes dan Genetic Algorithm [10]. Dataset yang di gunakan merupakan dataset publik tentang memprediksi Perusahaan Fashion Online. Tujuan penelitian ini  menggunakan  algoritma  untuk  mendapatakan  nilai  akurasi  yang  baik.  Berikut  merupakan  nilai akurasi antara Algoritma Naïve Bayes dan Genetic Algorithm [11],[12],[13].

## Tabel 2. Algoritma Confusion Matrix Naïve Bayes setelah menambahkan fitur
Di lihat dari tabel 2 di atas, berdasarkan hasil evaluasi di atas diketahui bahwa Algoritma Naive Bayes setelah penambahan fitur algoritma genetika pemilihan dapat meningkatkan nilai akurasi untuk fashion online tinjauan perusahaan
Klasifikasi Naive Bayes berkinerja sangat baik untuk masalah yang terpisah secara linier dan bahkan untuk masalah yang dipisahkan secara non-linear [14],[15].
Tahapan dalam proses Algorimat NB ini adalah:
1. Menghitung jumlah kelas / label.
2. Menghitung jumlah kasus per kelas
3. Kalikan Semua Variabel Kelas
4. Bandingkan Hasil Per Kelas
Persamaan Teorema Bayes adalah sebagai berikut:
P(A|B) = P(B|A).P(A) P(B) (1) Information: A, B            : kejadian
P(A|B)           : peluang kejadian A bila B terjadi P(B|A)           : probabilitas B yang ditentukan A adalah benar P(A), P(B)     : Probabilitas bebas A dan B

## 3 Metode Penelitian
Pengambilan data pada penelitian kali ini dengan menggunakan google form dengan spesifikasi yang sudah tercantum diatas, berikut adalah kondisi dan tata cara pengambilan dataset nya:
1. Data diambil secara online
2. Menggunakan google form dengan dikirimkan sebuah link
3. Setalah  masyarakat  berkonsultasi  atau  mengambil  surat  izin  mereka  akan  melakukan komentar tetang palayanan
4. Hasil isian komentar masyarat akan di ekspor ke Microsoft excel
5. Kemudian dilakukan preprocesing (tokenisasi, stemming, stopword removal dan TF-IDF).
Pada tahapan pengujian peneliti mencoba menggunakan data testing yang diambil dari 5 data dari 100 komentar. Adapun teknik pengujian yang dilakukan adalah dengan menghitung nilai akurasi, presisi,  dan  recall.  Tingkat  akurasi  merupakan  salah  satu  hal  yang  penting  dalam  pengenalan  pola. Proses ini dilakukan sebagai salah satu tolak ukur evaluasi dalam suatu sistem. Dalam penelitian ini, pengujian  precission  dan  recall  merupakan  pengujian  subyektif  karena  kedua  pegujian  tersebut dilakukan  dengan  memberi  nilai  Positif  atau  Negatif,  sehingga  berdasarkan  nilai  positif  dan  negatif tersebut  rata-rata  precission  dan  recall  didapatkan.  Nilai  recall  dan  precision  membutuhkan  suatu matriks yang disebut dengan confusion matrix. Confusion matrix merupakan metode perhitungan yang berguna untuk menganalisis seberapa baik pengklasifikasian dapat mengenali kelas-kelas yang berbeda.

## Tabel 3.  Confusion Matrix
Prediction class Komentar Positif Komentar Negatif Actual Class Terdekteksi Komentar Positif Tp Fp Terdekteksi Komentar Negatif Fn Tn
Pada kasus ini : tp: true positive (kita memprediksi komentar Masyarakat positif dan memang benar komentar tersebut positif)
a. tn: true negative (kita memprediksi  komentar Masyarakat negative dan memang benar komentar tersebut negarif)
b. fp:  false  positive  (kita  memprediksi  komentar  Masyarakat  positif  dan  ternyata  prekdiksi  salah, ternyata komentar tersebut negatif)
c. fn:  false  negative  (kita  memprediksi  komentar  Masyarakat  negative  dan  ternyata  prediksi  salah, ternyata komentar tersebut positif)
d. np: Jumlah data bernilai prositive
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 252-259                                                                                                            e-ISSN:2540-9719
e. nn: Jumlah data bernilai negative
seperti  telah  dijelaskan  di  atas  bahwa  fn  merupakan  kesalahan  tipe  2  dimana  kesalahan  tu  sangat berbahaya, maka dapat dihitung nilai accuracy, precision, dan recall.
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 𝑛𝑝 + 𝑛𝑛 𝑥 100% 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑡𝑝 𝑡𝑝 + 𝑓𝑛 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑡𝑝

## 𝑡𝑝 + 𝑓𝑝
Model  yang  diusulkan  disajikan  pada  Gambar  1  permodelan  yang  dimulai  dari  pengumpulan dataset  sampai  validasi  dataset.  pada  tahapan  ini  dataset  yang  di  dapat  dilakukan  preparasi  data, preparasi  data  dilakukan  2  kegiatan  yaitu  data  cleansing  dan  data  transform,  berikutnya  dilakukan seleksi  feature  sebelum  dilakukan  klasifikasi,  setelah  proses  klasifikasi  hasil  prediksi  dilakukan validasi. Berikut gambaran dari metode yang yang akan di lakukan
Gambar 1 . Model yang di usulkan

## 4 Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  Komentar  masyarakat  tentang  Pelayanan  Perizinan yang berada pada Dinas Penanaman Modal dan Pelayanan Terpadu Satu Pintu Kabupaten Gorontalo. Data yang di gunakan berjumlah 100 dengan memiliki dua label, yaitu positif dan negatif. Dari jumlah komentar yang ada terdapat  45 berlabel positif dan 55 berlabel negatif. Berikut adalah tabel beberapa dataset yang di gunakan dalam penelitian ini:

## Tabel 4. Contoh Data Set
No  KOMENTAR PELAYANAN Label 1 Untuk Usaha Kandang Ayam Pengurusan NIB sangat mudah Positif 2 Mohon izin ibu/bpk pimpinan kami sebagai masyarakat merasa pelayanan di kabupaten gorontalo terlalu lama. Negatif 3 Alhamdulilah membantu dan tidak ada kendala Positif 4 petugas  perizinan Sangat Baik  dan memberikan informasi dengancepat Positif 5 Pengurusan cukup lama Negatif 6 Proses pengajuan izin sangat lama diterbitkan. Negatif
Pada tabel 4 di atas merupakan komentar dari masyarakat yang di dapatkan dari komentar review pada form google form yang di ambil pada tahun 2021-2022. Tahap data Pengolahan Awal (Preprocessing) Pada tahap ini di lakukan beberapa tahapan di antaranya adalah melakukan filter , tokenisasi , stopword dan stemming , kemudian di lakukan proses tf - idf .
Tabel 5 merupakan proses pencarian nilai dari tf dengan menghitung setiap kata yang muncul pada  setiap  dokumen  atau  komentar,  dari  hasil  tersebut,  kemudian  mencari  nilai  DF  dengan  cara
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
menjumlahkan jumlah kata yang di temukan pada semua dokumen atau komentar, setelah di temukan, lalu di hitung idf. Untuk TF merupakan jumlah banyak keberadaan suatu term dalam satu dokumen.
Table 5. Hasil Perhitungan TF-IDF TF-IDF D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.544068 0 0 0.544068 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.367977 0 0.367977 0 0.367977 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0 0.84509804 0 0 0 0 0 0 0.544068044 0 0 0 0 0.544068 0 0.84509804 0 0 0 0 0 0 0.84509804 0 0 0 0 0 0 0.84509804 0 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.243038 0 0.243038  0.243038  0.243038 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.544068 0 0 0 0.544068 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.544068 0 0.544068 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.544068  0.544068 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0 0 0 0 0 0 0.845098 0
Dari hasil di atas di gunakan persamaan berikut :
Wd, t = tf d, t ∗ IDF t Dari hasil TF pada term 1 (Untuk) pada dokumen 1 bahwa term tersebut berjumlah 1, dan hasi dari IDF itu sendiri adalah 0,8450 maka dapat di masukan pada persamaan di atas sebagai berikut :
Wd, t   = tf d, t ∗ IDF t Wd,t = 1 * 0,8450
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 252-259                                                                                                            e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Wd,t = 0,8450 Maka nilai TF-IDF dari term 1 ( Untuk ) pada dokumen 1 adalah 0,8450. Implementasi naïve Bayes
𝑃 𝑡𝑒𝑟𝑚15 | 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓  = 1 + 1 15.2876  +  37 𝑃 𝑡𝑒𝑟𝑚15 | 𝑃𝑜𝑠𝑜𝑖𝑡𝑖𝑓  = 2 52.2877 𝑃 𝑡𝑒𝑟𝑚15 | 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓  =  0.0295
Evaluasi yang di lakukan menggunakan perhitungan confusion matrix [16] , [17] , hasil evaluasi ini  akan  di  tampilkan  pada  tabel  di  berikut  yang  menunjukan  akurasi  hasil  klasifikasi  di  uji  dengan dataset.
Table 6. Hasil Confusion Matrix Menggunakan Algoritma Naïve Bayes berbasis Genetic
Algorithm Actual true Negatif true Positif precision Predicted pred. positif 15 47 75.81% pred. negatif 32 1 96.97 % recall 68.09% 97.92%
Dari Tabel 6  bahwa dataset yang di gunakan berjumlah 100 komentar, terlihat bahwa pada class Positif di prediksi sebanyak 45 Komentar dan pada class Negatif terdapat 55 komentar. Untuk menghitung nilai akurasi dengan menjumlahkan data class positif yang di prediksi, data class negatif yang di prediksi d kemudian di bagi dengan seluruh jumlah dataset yang ada pada dalam matrix.
𝐴𝑐𝑢𝑟𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 x100% 𝐴𝑐𝑢𝑟𝑟𝑎𝑐𝑦 = 95 98 x 100 %
𝐴𝑐𝑢𝑟𝑟𝑎𝑐𝑦 = 96,94 %
Jika di gunakan pada rumus berikut maka hasilnya seperti di bawah ini :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑃 (𝐴) = 79 79 + 15 𝑥 100%
𝑃 (𝐴) = 79 94 𝑥 100%
P (A)  = 84,04 % Dari Hasil di atas di jumlahkan dan di bagi dengan jumlah class yang ada seperti di bawah ini: All Precision = P(A) = 84,04 % Dari perhitungan di atas bahwa precision dari confusion matrix dengan menggunakan algoritma naïve bayes berbasis Genetic Algorithm sebesar 84,04 %.

## 5 Kesimpulan
Dengan menerapkan algoritma Naive Bayes berbasis Genetic Algorithm dapat memprediksi atribut – atribut  apa  saja  yang  berpengaruh  dalam  klasifikasi  dataset  teks.  GA  ini  hanya  melakukan  sedikit perhitungan  matematis  yang  berhubungan  dengan  masalah  yang  ingin  diselesaikan.  Karena  sifat perubahan  evolusi  alamiah,  maka  algoritma  ini  akan  mencari  penyelesaian  tanpa  memperhatikan proses-proses  yang  berhubungan  dengan  masalah  yang  diselesaikan  secara  langsung  dan  Algoritma genetika dapat diandalkan (robust) Menyediakan optimasi pada ruang berskala besar, Tidak akan rusak jika  terdapat  noise  atau  terjadi  perubahan  input.  Lebih  cepat  dan  lebih  efisien  dibandingkan  dengan
metode  tradisional, Memiliki  kemampuan  paralel  yang  sangat  baik,  Mengoptimalkan  fungsi  kontinu dan  diskrit  dan  juga  masalah  multi-objective,  Berguna  ketika  ruang  pencarian  sangat  besar  dan  ada banyak parameter yang terlibat dan Dapat memberikan daftar solusi yang baik, bukan hanya satu solusi saja.

## Referensi
[1] R. A. Cahya, D. Adimanggala, and A. A. Supianto, “Deep Feature Weighting Based on Genetic Algorithm  and  Naïve  Bayes  for  Twitter  Sentiment  Analysis,”  in 2019  International  Conference  on Sustainable Information Engineering and Technology (SIET) , Lombok,  Indonesia: IEEE, Sep. 2019, pp. 326–331. doi: 10.1109/SIET48054.2019.8986107.
[2] A.  Radaideh,  F.  Dweiri,  and  M.  Obaidat,  “A  Novel  Approach  to  Predict  the  Real  Time Sentimental Analysis by Naive Bayes & RNN Algorithm  during the COVID Pandemic in UAE,” in 2020  International  Conference  on  Communications,  Computing,  Cybersecurity,  and  Informatics (CCCI) , Sharjah, United Arab Emirates: IEEE, Nov. 2020, pp. 1–5. doi: 10.1109/CCCI49893.2020.9256587.
[3] F.-J. Yang, “An Implementation of Naive Bayes Classifier,” in 2018 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI) , Las Vegas, NV, USA: IEEE, Dec. 2018, pp. 301–306. doi: 10.1109/CSCI46756.2018.00065.
[4] Y. K. Saheed, M. A. Hambali, M. O. Arowolo, and Y. A. Olasupo, “Application of GA Feature Selection  on  Naive  Bayes,  Random  Forest  and  SVM  for  Credit  Card  Fraud  Detection,”  in 2020 International Conference on Decision Aid Sciences and Application (DASA) , Sakheer, Bahrain: IEEE, Nov. 2020, pp. 1091–1097. doi: 10.1109/DASA51403.2020.9317228.
[5] A. M. Rahat, A. Kahir, and A. K. M. Masum, “Comparison of Naive Bayes and SVM Algorithm based on Sentiment Analysis Using Review Dataset,” in 2019  8th  International  Conference  System Modeling and Advancement in Research Trends (SMART) , Moradabad, India: IEEE, Nov. 2019, pp. 266–270. doi: 10.1109/SMART46866.2019.9117512.
[6] J. Li and Y. Liang, “Refining Word Embeddings Based on Improved Genetic Algorithm for Sentiment  Analysis,”  in 2020  IEEE  9th  Joint  International  Information  Technology  and  Artificial Intelligence  Conference  (ITAIC) ,  Chongqing,  China:  IEEE,  Dec.  2020,  pp.  213–216.  doi: 10.1109/ITAIC49862.2020.9339058.
[7] N. Morozs, T. Clarke, and D. Grace, “Heuristically Accelerated Reinforcement Learning for Dynamic  Secondary  Spectrum  Sharing,” IEEE  Access ,  vol.  3,  pp.  2771–2783,  2015,  doi: 10.1109/ACCESS.2015.2507158.
[8] A. R. Ismail, I. Labolo, and Y. Handayani, “Implementation of JSON Parsing in Agricultural Productive  Learning  Applications,” SISTEMASI ,  vol.  12,  no.  1,  p.  269,  Jan.  2023,  doi: 10.32520/stmsi.v12i1.2673.
[9] M. Wongkar and A. Angdresey, “Sentiment Analysis Using Naive Bayes Algorithm Of The Data  Crawler:  Twitter,”  in 2019  Fourth  International  Conference  on  Informatics  and  Computing (ICIC) , Semarang, Indonesia: IEEE, Oct. 2019, pp. 1–5. doi: 10.1109/ICIC47613.2019.8985884.
[10] P. P. Surya and B. Subbulakshmi, “Sentimental Analysis using Naive Bayes Classifier,” in 2019 International  Conference  on  Vision  Towards  Emerging  Trends  in  Communication  and  Networking (ViTECoN) , Vellore, India: IEEE, Mar. 2019, pp. 1–5. doi: 10.1109/ViTECoN.2019.8899618.
[11] S.  Ernawati,  E.  R.  Yulia,  Frieyadie,  and  Samudi,  “Implementation  of  The  Naïve  Bayes Algorithm with Feature Selection using Genetic Algorithm for Sentiment Review Analysis of Fashion Online  Companies,”  in 2018  6th  International  Conference  on  Cyber  and  IT  Service  Management (CITSM) , Parapat, Indonesia: IEEE, Aug. 2018, pp. 1–5. doi: 10.1109/CITSM.2018.8674286.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[12] W. M. P.D. and Haryoko, “Optimization Of Parameter Support Vector Machine (SVM) using
Genetic Algorithm to Review Go-Jek’s Services,” in 2019 4th International Conference on Information Technology,  Information  Systems  and  Electrical  Engineering  (ICITISEE) ,  Yogyakarta,  Indonesia: IEEE, Nov. 2019, pp. 301–304. doi: 10.1109/ICITISEE48480.2019.9003894.
[13] B. P. Jocom, N. Hidayat, and P. P. Adikara, “Penerapan Genetic Algorithm Untuk Optimasi Peningkatan Laba Persediaan Produksi Pakaian”.
[14] P. P. Surya and B. Subbulakshmi, “Sentimental Analysis using Naive Bayes Classifier,” in 2019 International  Conference  on  Vision  Towards  Emerging  Trends  in  Communication  and  Networking (ViTECoN) , Vellore, India: IEEE, Mar. 2019, pp. 1–5. doi: 10.1109/ViTECoN.2019.8899618.
[15] A. M. Rahat, A. Kahir, and A. K. M. Masum, “Comparison of Naive Bayes and SVM Algorithm based on Sentiment Analysis Using Review Dataset,” in 2019  8th  International  Conference  System Modeling and Advancement in Research Trends (SMART) , Moradabad, India: IEEE, Nov. 2019, pp. 266–270. doi: 10.1109/SMART46866.2019.9117512.
[16] A. R. Ismail, A. Zainul Fanani, G. F. Shidik, and Muljono, “Implementation Of Naive Bayes Algorithm With Particle Swarm Optimization In Classification Of Dress Recommendation,” in 2020 International Seminar on Application for Technology of Information and Communication (iSemantic) , Semarang, Indonesia: IEEE, Sep. 2020, pp. 174–178. doi: 10.1109/iSemantic50169.2020.9234293.
[17] F. Harahap, A. Y. N. Harahap, E. Ekadiansyah, R. N. Sari, R. Adawiyah, and C. B. Harahap, “Implementation  of  Naïve  Bayes  Classification  Method  for  Predicting  Purchase,”  in 2018  6th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) , Parapat, Indonesia: IEEE, Aug. 2018, pp. 1–5. doi: 10.1109/CITSM.2018.8674324.