## Klasifikasi Sentimen Tragedi Kanjuruhan Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Iqbal Salim Thalib * , Siska Kurnia Gusti, Febi Yanto, Muhammad Affandes
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950111696@students.uin-suska.ac.id, 2 siskakurniagusti@uin-suska.ac.id, 3 febiyanto@uin-suska.ac.id,
4 affandes@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950111696@students.uin-suska.ac.id Submitted: 20/02/2023 ; Accepted: 21/03/2023 ; Published: 31/03/2023
Abstrak – Peristiwa Kanjuruhan Malang terjadi pada tanggal 1 Oktober dengan mengakibatkan 132 orang meninggal, 96 orang luka berat, dan 484 luka ringan. Penyebab kerusuhan itu terjadi karena dipicu provokasi antara suporter Arema Malang dan supporter  Persebaya  Surabaya  yang  menyebutkan  kata-kata  kasar  dan  tindakan  provokatif  lainnya  yang  menimbulkan kemarahan di kedua sisi. Analisis sentimen tragedi  Kanjuruhan dengan metode  Naive Bayes dilakukan melalui  tweet yang diambil melalui Twitter untuk memahami persepsi masyarakat terhadap kejadian tersebut. Algoritma Naïve Bayes dilakukan untuk klasifikasi sentimen data tweet yang diterapkan dengan mengolah teks tweet dan mengklasifikasikannya menjadi positif, negative, dan netral. Dalam penelitian ini menggunakan data sebanyak 4843 data dan dilakukan dengan data tweet yang telah di  crawling  menghasilkan  sebanyak  2.042  data.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi  sentimen  serta  mengetahui tingkat akurasi pada algoritma Multinomial Naïve Bayes dalam tragedi Kanjuruhan dengan menggunakan dataset yang berupa tweet dari media sosial twitter. Data tweet yang telah diproses dibagi menjadi dua jenis yaitu data latih mendapatkan sebanyak 90% dan data uji sebanyak 10%.   Hasil klasifikasi ini mendapatkan  accuracy Naïve Bayes sebesar 75%  dengan precission sebesar  73%,  recall  sebesar  75%,  dan  nilai  f1-score  sebesar  74%.  Hasil  data  tweet  yang  digunakan  dipenelitian  ini  bisa ditanggapan bahwa algoritma Naïve Bayes mempunyai nilai akurasi yang cukup baik.
Kata Kunci: Klasifikasi; Multinomial Naïve Bayes; Sentimen; Tragedi Kanjuruhan; Twitter
Abstract – The Kanjuruhan Malang incident occurred on October 1 and resulted in 132 deaths, 96 serious injuries and 484 minor injuries. The cause of the riot occurred due to provocation between Arema Malang supporters and Persebaya Surabaya supporters who mentioned harsh words and other provocative actions that caused anger on both sides. Sentiment analysis of the Kanjuruhan tragedy using the Naive Bayes method was conducted through tweets taken through Twitter to understand the public's perception of the incident. The Naïve Bayes algorithm is performed for the sentiment classification of tweet data which is applied by processing the tweet text and classifying it into positive, negative, and neutral. In this study using data as  much as  4843  data  and  carried  out with  tweet  data  that  has  been  crawled  resulting in  2,042 data.  This  research  aims  to  classify sentiment and determine the level of accuracy in the Multinomial Naïve Bayes algorithm in the Kanjuruhan tragedy using a dataset in the form of tweets from twitter social media. The processed tweet data is divided into two types, namely 90% training data and 10% test data.  The results of this classification get a Naïve Bayes accuracy of 75% with a precission of 73%, recall of 75%, and f1-score value of 74%. The results of the tweet data used in this study can be concluded that the Naïve Bayes algorithm has a fairly good accuracy value.
Keywords : Classification; Multinomial Naïve Bayes; Sentiment; Kanjuruhan Tragedy; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Stadion Kanjuruhan merupakan stadion  sepak bola milik Pemerintah Provinsi  Malang.  Terjadi kerusuhan pada tanggal  1  Oktober  2022  pasca  pertandingan  Arema  Malang  vs  Persebaya  Surabaya. Sekelompok  suporter Aremania  atau  Arema  FC  masuk  ke  lapangan  dan  tidak  terima  dengan  hasil  pertandingan  tersebut.  Polisi menanggapi  situasi  tersebut  dengan  menembakkan  gas  air  mata  dilapangan  dan  dalam  stadion.  Gas  air  mata membuat suporter panik dan lari keluar sampai mereka diinjak-injak dengan mengakibatkan 132 orang meninggal, 96 orang luka berat, dan 484 luka ringan. Kerusuhan itu terjadi karena penyelenggara liga sepak bola Indonesia yang  tidak  memahami  tugas  dan  tidak  profesional  serta  tidak  bertanggung  jawab.  Sampai  saat  ini  tragedi Kanjuruhan masih belum terselesaikan dan banyak diperbincangkan oleh masyarakat Indonesia terutama di sosial media Twitter. [1].
Twitter  dapat  digunakan  melalui  handphone  atau  komputer  sehingga  memudahkan  penggunanya  untuk menyampaikan pendapatnya secara bebas. Pada saat ini banyak menggunakan Twitter karena sosial media Twitter mudah  digunakan  di  berbagai  kalangan  masyarakat,  karena  melalui  Twitter  kita  dapat  dengan  mudah  bertukar pendapat dan juga mendapatkan teman baru. Indonesia menjadi salah satu negara terbesar dalam menggunakan media  Twitter  untuk  tweet  setiap  hari  [2].  Data  mining  merupakan  proses  penelitian  mendalam  dan  analisis informasi sejumlah data yang besar dalam mencapai model tersembunyi diantara kelompok dari sejumlah besar data [3]. Metode Data Mining dapat menerapkan metode matematika, artificial intelligence, dan Machine Learning [4] [5]. Metode Naïve Bayes pada twitter dilakukan untuk memahami opini masyarakat dalam tragedi Kanjuruhan Malang.
Algoritma  Naïve  Bayes  memiliki  teknik  klasifikasi  [6]  yang  menggunakan  metode  dalam  pengambilan keputusan untuk memperoleh hasil yang cukup baik terhadap masalah klasifikasi. Algoritma Naïve Bayes dibagi
menjadi beberapa algoritma yaitu Multinomial Naive Bayes dan Bernoulli Naive Bayes. Algoritma Multinomial Naive Bayes dipilih karena memiliki akurasi yang tinggi untuk perhitungan sederhana. Analisis sentiment tragedi Kanjuruhan  Malang  dilakukan  melalui  tweet  yang  diambil  pada  Twitter  untuk  memahami  persepsi  masyarakat terhadap  kejadian  tersebut  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes.  Selain  itu  analisis  sentimen  menggunakan metode Naïve Bayes telah dilakukan oleh beberapa penelitian terdahulu seperti opini pada komentar terhadap E- KTP [7], penggunaan sistem plat pada kendaraan nomor ganjil atau genap [8], sentimen terhadap opini film [9]– [12], dan sentimen terhadap data Tweet Lazada [13].
Berdasarkan penelitian sebelumnya mengenai “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring di Twitter Selama COVID-19  Implementasi  Naive  Bayes”. Tujuan  penelitian  ini  untuk  menganalisis  opini  publik  tentang  daring selama pandemi COVID-19 di Indonesia pada awal November 2020. Hasil dari penelitian ini menghasilkan 30% positif,  69%  negatif,  dan  1%  netral  beberapa  tweet  mengungkapkan  kekecewaannya  karena  kata  "stres"  dan "malas" adalah kata yang umum digunakan dalam dialog selama ini. Berlandaskan hasil tersebut dapat disimpulkan pembelajaran online di Indonesia belum maksimal dilaksanakan selama masa pandemi [14].
Berdasarkan penelitian lainnya dengan Judul Analisis Opini Calon Gubernur Jawa Timur 2018 Memakai Naive Bayes Classifier. Penelitian ini menerapkan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan data Twitter melalui kata kunci Gus Ipul dan Khofifah. Penelitian ini bertujuan untuk pengembangan analisis sentimen calon Gubernur Jawa Timur 2018 dengan optimal dan maksimal pada Twitter. Hasil dari penelitian ini menunjukkan nilai dari dataset Khofifah akurasi 77% %, presisi 79,2%, recal 77%. Untuk hasil dataset GusIpul akurasi 76%, presisi 74,4%, recal 76%.[15].
Penelitian yang sejenis juga dengan judul Analisis perasaan sarkasme dalam bahasa Indonesia. Penelitian ini  menerapkan  metode  Naive  Bayes  dan  Support  vector  Machine.  Tujuan  penelitian  ini  mendapatkan menganalisis pengaruh interjeksi dan unigram dalam mengklasifikasikan frasa sarkasme dalam bahasa Indonesia. Hasil dari  penelitian ini  pengembangan  akurasi  yang dicapai  dengan menggunakan fitur interjeksi cara  metode Classifier Naive Bayes mendekati dari 8%, dan pada metode SVM peningkatan lebih dari 13%. Pada penjabaran sarkasme ini Naive Bayes menaruh akurasi yg lebih baik dibandingkan SVM kernel polynomial [16].
Penelitian yang sejenis juga dengan judul “Sentimen Analisis Pelanggan Shopee pada Twitter menerapkan Algoritma Naïve Bayes”. Penelitian ini memakai metode Naïve Bayes dan data Shopee di Twitter. Maksud dari penelitian ini mengetahui jumlah komentar positif dan negatif di media sosial Twitter Shopee. Hasil dari penelitian ini  jumlah  komentar  positif  dan  negatif  setara  yaitu  150:150,  karena  300  data  yang  diperoleh  dan  tingkat keakurasiannya 97% [17]. Penelitian yang sejenis juga dengan judul Analisis opini berbasis text mining terhadap rating  tempat  wisata  di  Kota  Tegal.  Penjelasan  ini  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan  Decision  Tree. Penjelasan ini menyediakan informasi yang membawa keputusan bagi pendatang dan pengelola objek wisata untuk digunakan sebagai sumber informasi tentang objek wisata. Hasil penelitian ini mendapatkan metode Naïve Bayes dengan tingkat accuracy 73,33%, dan Decision Tree 60.83% [18].
Pada permasalahan yang ada saat  ini maka untuk  mendapatkan suatu  pengetahuan sentimen pada setiap opini perlu adanya Analisis Sentimen. Analisis sentiment salah satunya bidang penelitian Text Mining yang terkait dengan ruang lingkup yang lebih lebar [19]. Tujuan pembahasan ini buat mengetahui opini masyarakat yang telah diklasifikasi terkait tragedi Kanjuruhan menggunakan Teknik Text Mining. Text Mining mengarah pada Teknik yang digunakan untuk menganalisis data teks terstruktur dan semi-terstruktur [20]. Algoritma yang dipakai pada penelitian ini Multinominal Naïve Bayes yang menciptakan metode untuk klasifikasi text Mining dalam analisis sentiment. Metode algoritma ini diaplikasikan untuk memperoleh sentimen dengan kelas positif, negatif, dan netral dengan data Twitter Adapun diambil sebesar 4843 data dari query pencarian “Kanjuruhan”.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Algoritma  Multinomial  Naive  Bayes  metode  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  karena  memiliki  ketelitian  yang tinggi untuk perhitungan yang sederhana. Berikut adalah proses untuk mendapatkan tingkat kinerja yang tinggi.

## 2.1 Pengumpulan Data
Data  bagi  penelitian  ini  bermula  dari  tweet  di  situs  media  sosial  Twitter.  Pengumpulan  data  dilakukan  untuk mendapatkan  data  dari  media  sosial  Twitter  yang  berikutnya  proses  analisis  sentimen  dilakukan  untuk mendapatkan  informasi  baru  berupa  sentimen  yang  muncul  baik  sentimen  positif,  negatif,  dan  netral.  Data dikumpulkan dengan cara Crawling data dengan menggunakan RapidMiner.

## 2.2 Prepocessing Text
Tahapan Prepocessing Text dilakukan untuk mengubah teks dan membersihkan text agar siap untuk dikelola ke klasifikasi. Adapun tahapan yang dilakukan dalam preprocessing text yaitu Case Folding, Cleaning, Tokenizing, Filtering, dan Stemming.
Case Folding berguna untuk mengganti seluruh informasi dalam text dari huruf besar menjadi kecil atau sebaliknya. Tahapan kedua, yaitu Cleaning untuk membersihkan data dari karakter yang tidak dibutuhkab seperti tanda  baca  dan  beberapa  karakter  lainnya.  Selanjutnya,  Tokenizing  untuk  tahap  ini  memotong  setiap  kalimat menjadi kata. Selanjutnya adalah Stopword Removal untuk membuang kata yang tidak dibutuhkan, Tahap terakhir, Stemming untuk pemotongan kata imbuhan menjadi kata dasar.

## 2.3 Pelabelan Data
Pada tahap sebelumnya preprocessing, akan diperoleh data yang telah bersih. Data tersebut kemudian diberikan label  negative,  positif,  dan  netral.  Pada  proses  pelabelan  data  label  dibuat  menentukan  apakah  tweet  tersebut termasuk dalam label positif yang berisi pujian. Pada label negatif mencakup sindiran atau kritik. Sedangkan label netral mencakup memberi informasi komentar yang biasa saja tanpa menggunakan tanggapan positif dan negatif. Proses pelabelan data dilakukan dengan manual memakai metode crowd sourching.

## 2.4 Pembobotan Tf-Idf
Pada  proses  preprocessing  yang  sudah  selesai,  jadi  langkah  selanjutnya  melakukan  perhitungan  menggunakan metode TF-IDF. Metode TF-IDF akan membantu hitung kata-kata yang muncul. Perhitungan TF-IDF dilakukan dengan cara menggunakan rumus.
TF(d,t) = f(d,t) (1)
IDF(t) = log( N d df(t) ) (2)
Keterangan : 𝑇𝐹 ( 𝑑 , 𝑡 ) : Term frequency 𝑓 ( 𝑑 , 𝑡 ) : Terusan term t pada dokumen d 𝐼𝐷𝐹 ( 𝑡 ) : Inverse document frequency 𝑁𝑑 : Total dokumen 𝑑𝑓 ( 𝑡 ) : Dokumen secara keseluruhan term t Perhitungan TF-IDF dari suatu kata dilakukan dengan Persamaan
TF - IDF = TF(d,t) .IDF(t) (3)

## 2.5 Klasifikasi Naïve Bayes
Metode  Naïve  Bayes  proses  klasifikasi  yang  dipakai  dalam  klasifikasi  sentimen  pada  text  mining.  Klasifikasi Naïve Bayes membentuk teknik machine learning yang popular bagi klasifikasi dan pemilihan teks penampilan yang  bagus  [21].  Metode  ini  terbukti  akurat  dan  bila  diterapkan  pada  kumpulan  data  besar.  Langkah-langkah mengklasifikasi sentiment dengan metode Naïve Bayes yaitu menetapkan nilai term pada dokumen, menetapkan jumlah seluruh term dan yang terakhir menetapkan jumlah IDF pada term. Banyak metode Naïve Bayes digunakan dalam teknik klasifikasi khususnya di sosial mediaTwitter menggunakan berbagai metode seperti Gaussian Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes, dan Multinomial Naive Bayes.

## 2.6 Evaluasi
Pada tahap evaluasi, hasil klasifikasi  diverifikasi  dengan menghitung nilai  keaslian  sistem . Skala statistik yang dilakukan buat menghitung nilai efisiensi sistem disebut akurasi. Akurasi dihasilkan oleh faktor dari penjumlahan yang muncul dalam persamaan.
akurasi= TP+TN TP+FP+TF+TN (4)
Keterangan : TP = True Positif, positif diakui secara benar TN = True Negatif, negatif diakui secara benar FP = False Positif, negatif terdeteksi positif

## FN = False Negatif, positif terdeteksi negative

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Data yang diperoleh tersebut ditemukan melalui proses Crawling di media sosial Twitter. Jumlah data yang didapatkan menghasilkan 4843 tweet. Contoh data bisa diperhatikan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Hasil Crawling Data

## 3.2 Preprocessing Text
Pada tahap preprocessing, sebelum menggunakan data pada tweet, data bersih harus didapatkan dan diberi label. Langkah-langkah preprocessing sebagai berikut.
a. Case Holding
Prosedur  mengubah  semua  data  yang  ada  ditext  dari  huruf  besar  menjadi  kecil  atau  sebaliknya.  Dapat diperhatikan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Case Holding

## Sebelum
Bertemu presiden FIFA, Jokowi akan bangun Kanjuruhan jadi stadion mewah Internasional Sesudah
bertemu presiden fifa, jokowi akan bangun kanjuruhan jadi stadion mewah internasional
b. Cleaning
Selanjutnya cleaning yaitu untuk membersihkan data dari karakter yang tidak diperlukan seperti tanda baca dan beberapa karakter lainnya. Dapat diperhatikan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Cleaning

## Sebelum
Bertemu presiden FIFA, Jokowi akan bangun Kanjuruhan jadi stadion mewah Internasional Sesudah
bertemu presiden fifa jokowi akan bangun kanjuruhan jadi stadion mewah internasional
c. Tokenizing
Selanjutnya tokenizing yaitu tahap ini memotong setiap kalimat menjadi kata. Dapat diperhatikan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Tokenizing

## Sebelum
Bertemu presiden FIFA, Jokowi akan bangun Kanjuruhan jadi stadion mewah Internasional Sesudah
bertemu, presiden, fifa, jokowi, akan, bangun, kanjuruhan, jadi, stadion, mewah, internasional
d. Stopword Removal
Sesudah itu stopword removal yaitu melepaskan kata yang tidak penting. Dapat diperhatikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Stopword Removal

## Sebelum
Bertemu presiden FIFA, Jokowi akan bangun Kanjuruhan jadi stadion mewah Internasional Sesudah
presiden, fifa, jokowi, kanjuruhan, stadion, mewah, internasional
e. Stemming
Selanjutnya  yang  terakhir  stemming  adalah  pemotongan  kata-kata  imbuhan  menjadi  kata  dasar.  Dapat diperhatikan pada Tabel 5.

## Tabel 5. Stemming
Sebelum
Bertemu presiden FIFA, Jokowi akan bangun Kanjuruhan jadi stadion mewah Internasional Sesudah
presiden, fifa, jokowi, kanjuruhan, stadion, mewah, internasional

## 3.3 Pelabelan Data
Berdasarkan  pelabelan  data  sebanyak  2.042  tweet  diklasifikasikan  menjadi  3  bagian,  yaitu  positif, negatif,  dan netral.  Pelabelan  data  sentimen  positif  menghasilkan  sebanyak  1.550  tweet,  pelabelan  data  sentimen  negatif menghasilkan  sebanyak  444,  dan  pelabelan  data  sentimen  netral  menghasilkan  sebanyak  46  tweet  dapat diperhatikan pada gambar 3.
Gambar 3. Presentase Sentimen Tragedi Kanjuruhan

## 3.4 Pembobotan TF-IDF
Selanjutnya  tahapan  pembobotan  TF-IDF  membantu  untuk  menghitung  kata  yang  muncul.  Nilai  bobot  dalam dokumen Term Frequency-Inversed Document Frequency (TF-IDF) diperoleh berlandaskan frekuensi munculnya kata-kata. Hasil pembobotan TF-IDF dapat diperhatikan pada Tabel 6.
Tabel 6. TF-IDF TERM TF-IDF d1 d2 d3 d4 Pasien 0,151  0 0 0 Korban 0,151  0 0 0 Kanjuruhan 0 0 0 0 Sembuh 0,151  0 0 0 Brutal 0 0,2 0 0 Jokowi 0 0,1 0 0,043 Rekontruksi 0 0 0,12 0 Lapangan 0 0 0,12 0 Bola 0 0 0,12 0 Jatim 0 0 0,12 0 Presiden 0 0 0 0,086 Fifa 0 0 0 0,086 Stadion 0 0 0 0,086 Mewah 0 0 0 0,086 Internasional 0 0 0 0,086

## 3.5 Klasifikasi Multinomial Naïve Bayes
Setelah bobot Term Frequency-Inversed Document Frequency dihitung, selanjutnya menerapkan algoritma Naïve Bayes melalui varian Multinomial Naïve Bayes. Klasifikasi tersebut dibagi menjadi 3 kelas, yaitu positif, negatif, dan netral dengan 90% data latih dan 10% data testing. Proses klasifikasi diterapkan dengan menggunakan Jupyter Notebook dan bahasa pemrograman Python.
76% 22% 2% Sentimen positf negatif netral

## 3.6 Evaluasi
Setelah  proses  klasifikasi  dan  analisis  sentimen,  Langkah  berikutnya  adalah  pengujian.  Dilakukan  proses klasifikasi dan evaluasi menggunakan model klasifikasi teks Multinomial Naïve Bayes. Hasil evaluasi digunakan untuk mengevaluasi akurasi model naïve bayes dan hasil menggunakan Confusion Matrix dapat diperhatikan pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil Confusion Matrix
Berdasarkan  gambar  diatas  mendapatkan  hasil  evaluasi  sebagai  uji  accuracy  Naïve  Bayes  sebesar  75%  yang terbilang cukup baik dengan precission sebesar 73%, recall sebesar 75%, dan nilai f1-score sebesar 74%. Hasil evaluasi diperlihatkan pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Evaluasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  pada  proses  penelitian  diatas  pada  klasifikasi  sentimen  terhadap  tragedi Kanjuruhan dengan algoritma Multinomial Naïve Bayes memakai data yang diperoleh dari media sosial Twitter. Algoritma Naïve Bayes dilakukan untuk klasifikasi sentimen data tweet yang diterapkan dengan mengolah teks tweet  dan mengklasifikasikannya menjadi positif,  negative, dan netral. Klasifikasi  dilakukan  dengan data tweet yang telah di crawling sebanyak 2.042. Data tweet yang telah diproses dibagi menjadi dua jenis yaitu data latih mendapatkan sebanyak 90% dan data uji sebanyak 10%. Hasil dari uji accuracy Naïve Bayes sebesar 75% dengan precission sebesar 73%, recall sebesar 75%, dan nilai f1-score sebesar 74%. Dari hasil dataset yang berupa tweet pada sosial media  twitter  yang diterapkan dalam penelitian ini,  dari sini dapat disimpulkan bahwa Multinomial Naive Bayes mempunyai akurasi klasifikasi sentimen yang cukup baik pada tweet, namun untuk meningkatkan akurasi  dalam  klasifikasi  sentimen  dapat  digunakan  distribusi  lain  dari  Naïve  Bayes  dan  juga  dengan menambahkan jumlah data, kemudian dapat menambahkan fitur-fitur lain seperti Lexion Based.

## REFERENCES
[1]  T.  Prasetyo,  H.  Zakaria,  and  P.  Wiliantoro,  “Analisis  Layanan  Pelanggan  PT  PLN  Berdasarkan  Media  Sosial  Twitter Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” OKTAL : Jurnal Ilmu Komputer dan Sains, vol. 1, no. 06, pp. 573–582, 2022, [Online]. Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/oktal
[2]  W. P. Anggraini and M. S. Utami, “Klasifikasi Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan Kartu Prakerja di Indonesia,” Faktor Exacta, vol. 13, no. 4, p. 255, Feb. 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v13i4.7964.
[3]  S.  Tualeka,  F.  Alameka,  and  N.  Wanti  Wulan  Sari,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Penjualan  Dan Penempatan Stok Barang Pada Cv Pasti Jaya Houseware Menggunakan Algoritma Apriori,” SEMINASTIKA, vol. 3, no. 1, pp. 115–123, Nov. 2021, doi: 10.47002/seminastika.v3i1.258.
[4]  S.  Anastassia  Amellia  Kharis  and  A.  Haqqi  Anna  Zili,  “Learning  Analytics  dan  Educational  Data  Mining  pada  Data Pendidikan,” Jurnal Riset Pembelajaran Matematika Sekolah, vol. 6, 2022.
[5]  M.  Rianto,  R.  Rusdiah,  and  H.  Ichwan,  “Penerapan  Data  Mining  Dengan  Metode  Naïve  Bayes  Dan  Learning  Vector Quantization Credit Rating Dalam Memprediksi Kelayakan Pemberian Kredit Oleh PT. BPR Lebak Sejahtera,”  Jurnal Teknologi Informasi, vol. 1, 2022.
[6]  N. D. Ramadhani, “ANALISIS KINERJA ALGORITMA NAÏVE BAYES,” 2019.
[7]  Mihuandayani,  E.  Feriyanto,  Syarham,  and  Kusrini,  “Opinion  Mining  Pada  Komentar  Twitter  E-KTP   Menggunakan Naive Bayes Classifier,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia , 2018.
[8]  N.  Ruhyana,  “Analisis  Sentimen Terhadap  Penerapan Sistem  Plat Nomor  Ganjil/Genap  Pada  Twitter Dengan  Metode Klasifikasi Naive Bayes,” Jurnal IKRA-ITH Informatika, vol. 3, no. 1, 2019, [Online]. Available: www.situs.com
[9]  T. Ansyor Lorosae and B. Dwi Prakoso, “Analisis Sentimen Berdasarkan Opini Masyarakat Pada Twitter Menggunakan Naive Bayes,” UNIVERSITAS AMIKOM Yogyakarta, 2018.
[10] R. Fajar, S. Program, P. Rekayasa, N. Lunak, and R. Bengkalis, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter,” JURNAL INOVTEK POLBENG -SERI INFORMATIKA, vol. 3, no. 1, 2018.
[11] Y. Nurtikasari, Syariful Alam, and Teguh Iman Hermanto, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Film Pada Platform Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” INSOLOGI: Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 1, no. 4, pp. 411– 423, Aug. 2022, doi: 10.55123/insologi.v1i4.770.
[12] F. Rozy, S. Rangkuti, M. A. Fauzi, Y. A. Sari, E. Dewi, and L. Sari, “Analisis Sentimen Opini Film Menggunakan Metode Naïve  Bayes  dengan  Ensemble  Feature  dan  Seleksi  Fitur  Pearson  Correlation  Coefficient,”  Jurnal  Pengembangan TeknologiInformasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 12, pp. 6354–6361, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id [13] D. Setian and I. Seprina, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Data Tweet Lazada Menggunakan Text Mining Dan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Bina Darma Conference on Computer Science, 2019.
[14] W.  A.  Prabowo  and  C.  Wiguna,  “Analisis  Sentimen  Pembelajaran  Daring  Pada  Twitter  di  Masa  Pandemi  COVID- 19Menggunakan Metode Naïve Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 5, no. 1, p. 149, Jan. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[15] G. A. Buntoro, “Analisis sentimen Calon Gubernur Jawa Timur 2018 Dengan Metode Naive Bayes Classifier,” Journal Of Informatics Pelita Nusantara, vol. 4, no. 1, 2019.
[16] L.  Septiani  and  Y.  Sibaroni,  “Sentiment  Analysis  Terhadap  Tweet  Bernada  Sarkasme  Berbahasa  Indonesia,”  2019. [Online]. Available: https://twitter.com/hipwee/status/734249192273645568?y
[17] A. H. Ruger, S. Analisis, P. Shopee, M. Suyanto, and M. P. Kurniawan, “Sentimen Analisis Pelanggan Shopee di Twitter menggunakan Algoritma Naive Bayes,” JIFOTECH (JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY, vol. 1, no. 2, 2021.
[18] O.  Somantri,  “Analisis  Sentimen  Penilaian  Tempat  Tujuan  Wisata  Kota  Tegal  Berbasis  Text  Mining,”  JEPIN  (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) , vol. 5, no. 2, 2019, [Online]. Available: www.google.com/maps
[19] D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional,” Jurnal TEKNO KOMPAK, vol. 15, no. 1, 2021.
[20] B. Mas Pintoko and K. Muslim, “Analisis Sentimen Jasa Transportasi Online pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” e-Proceeding of Engineering, 2018.
[21] S.  Sandino  Berutu,  “Text  Mining  dan  Klasifikasi  Sentimen  Berbasis  Naïve  Bayes  Pada  Opini  Masyarakat  terhadap Makanan  Tradisional,”  Jurnal  Sistem  Komputer  dan  Informatika  (JSON)  Hal:  254−,  vol.  262,  no.  2,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i2.5138.