## SENTIMENT ANALYSIS DENGAN NAÏVE BAYES BERBASIS ORANGE TERHADAP RESIKO PEMBANGUNAN IKN
Al Munawaroh, Reno Ridhoi, Rudiman Teknik Informatika, Universitas Muhammadiah Kalimantan Timur Jl. Ir. H. Juanda No.15, Sidodadi, Kec, Samarinda Ulu, Kota Samarinda 2111102441181@umkt.ac.id

## ABSTRAK
Keputusan pemindahan Ibu Kota Negara (IKN) ke Kalimantan Timur memicu perubahan signifikan dalam pembangunan  nasional.  Studi  ini  menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap  risiko  pembangunan  IKN,  fokus pada  ketidakpastian  dan  dampak  lingkungan.  Ketidakpastian  dan  dampak  lingkungan  pembangunan  IKN menjadi  perhatian  utama  masyarakat.  Penelitian  ini  bertujuan  memahami  opini  dan  pandangan  masyarakat terkait  risiko  tersebut.  Penelitian  bertujuan  mengidentifikasi  sentimen  publik,  khususnya  perasaan  resah  dan kekhawatiran,  terhadap  pembangunan  Ibu  Kota  Negara  di  Kalimantan  Timur.  Dengan  menggunakan  metode analisis sentimen Naïve Bayes dan data dari media sosial, termasuk Twitter, Instagram, dan Facebook, penelitian ini  melakukan  preprocessing,  klasifikasi,  dan  evaluasi  sentimen.  Hasil  analisis  sentimen  menunjukkan  bahwa masyarakat  mengekspresikan  kekhawatiran,  terutama  terkait  dampak  lingkungan  dan  kurangnya  kepastian. Metode Naïve Bayes memberikan akurasi sebesar 87%, menghasilkan  enam jenis emosi, dengan sentimen suka cita  mendominasi.  Studi  ini  memberikan  dasar  data  untuk  pengambilan  keputusan  dan  menyoroti  pentingnya memperhatikan pandangan masyarakat dalam kebijakan Pembangunan.
Kata kunci : IKN, Analisis Sentimen, Naïve Baye

## 1. PENDAHULUAN
Keputusan  pemindahan  ibu  kota  provinsi  DKI Jakarta  ke  Kalimantan  Timur  disahkan  melalui Undang-Undang  Nomor  3  Tahun  2022  tentang  Ibu Kota  Provinsi.  Undang-undang  tersebut  disahkan Dewan  Perwakilan  Rakyat  (DPR)  pada    18  Januari 2022  dan  diundangkan  oleh  Presiden  Joko  Widodo pada    22  Januari  2022.  Undang-undang  tersebut mengatur  bahwa    IKN  berlokasi  di    Kecamatan Samboja, Kabupaten Kutai Kartanegara,  Kalimantan Timur,  dan  Kecamatan  Sepak,  Kabupaten  Penajam Paser  Utara.  Keputusan  tersebut  memicu  perubahan besar  dalam  konteks  pembangunan  nasional.  Jakarta dengan  jumlah penduduk 10,6  juta  jiwa  menghadapi berbagai  permasalahan,  antara  lain  kemacetan  lalu lintas, kesenjangan sosial, polusi udara, dan krisis air bersih.  Pemindahan  ibu  kota  diharapkan  dapat meringankan  beban    berat    Jakarta.  Pertimbangan keselamatan  juga  berperan  penting  dalam  penentuan lokasi  baru,  karena  Kalimantan  Timur  dinilai memiliki  risiko  rendah  terhadap  bencana  alam seperti  banjir,  tsunami,  kebakaran  hutan,  gunung berapi,  dan  tanah  longsor.  Letak  Kalimantan  Timur yang strategis di  Indonesia tengah dan kedekatannya dengan  kawasan  perkotaan  maju  seperti  Balikpapan dan Samarinda  menjadi pertimbangan penting ketika merencanakan  pemindahan  ibu  kota.  Dalam  konteks ini,  analisis  sentimen  terhadap  risiko  pembangunan di  Ibu  Kota   (IKN)  menjadi  penting  untuk  mengkaji pandangan dan reaksi masyarakat terhadap perubahan tersebut [1].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Analisis  sentimen  adalah teknik  yang digunakan untuk  menganalisis  perasaan  dan  emosi    yang
terkandung  dalam  teks.  Teknologi  ini  menggunakan teknik  Natural  Languange  Processing  (NLP)  untuk mengidentifikasi  kata  dan  frasa  yang  menunjukkan emosi tertentu, misalnya emosi positif, negatif, netral, atau  emosi  yang  lebih  spesifik  seperti  senang,  sedih, marah,  dan  takut  [2].  Tujuannya  adalah  untuk memahami  perasaan  dan  emosi  yang  diungkapkan penulis  teks.  Kegunaannya  adalah  untuk  memantau opini  publik,  meningkatkan  kualitas  produk  dan layanan,  dan  membuat  keputusan  yang  lebih  baik. Analisis  sentimen  dapat  digunakan  di  media  sosial untuk  memahami  sentimen  publik  terhadap    produk, layanan,  atau  acara  tertentu  [3].  Melalui  analisis sentimen, solusi yang dapat diambil adalah melibatkan pemahaman  lebih  mendalam terhadap pandangan  dan respons  masyarakat  terhadap  pemindahan  ibu  kota negara  ke  Kalimantan  Timur,  khususnya  terkait dengan  resiko  pembangunan  Ibu  Kota  Negara  (IKN). Analisis  sentimen  ini  didasarkan  pada  data  yang dikumpulkan  melalui  media  sosial  dalam  hal  ini adalah Twitter/X, Instagram dan Facebook.
Naive  Bayes  merupakan  metode  klasifikasi sederhana  yang  menghitung  seluruh  probabilitas berdasarkan  teorema  Bayes  yang  dikombinasikan dengan kombinasi nilai frekuensi dari database.Tujuan dari  tugas  klasifikasi  adalah  untuk  memprediksi  label kelas  untuk  sampel  tertentu  berdasarkan  serangkaian fitur  atau  karakteristik  [4].  Kelebihan  algoritma pengklasifikasi Naïve adalah mudah digunakan karena memiliki  alur  komputasi  yang  singkat  dan  hanya memerlukan  sedikit  data  latih  untuk  memperkirakan parameter  klasifikasi  (variasi  rata-rata  variabel)    dan nilai  numeriknya  terhadap  atribut  yang  tidak berhubungan [5].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi
dan memahami opini serta pandangan publik terhadap resiko  pemindahan  Ibu  Kota  Negara  ini  melalui platform media sosial. Peneliti juga dapat menganalisis  tren  dan  perubahan  opini  dari  waktu  ke waktu untuk memahami bagaimana persepsi masyarakat  terhadap  risiko  pembangunan  IKN berkembang dengan  Analisis Sentimen  [6]. Penelitian ini  dapat  bermanfaat  memberikan  dasar  data  untuk pembuat  kebijakan  dalam  mengambil  keputusan terkait dengan pembangunan Ibu Kota Negara, dengan mempertimbangkan sentimen dan pandangan masyarakat. Peneliti  juga  mengusulkan  metode Naive Bayes berbasis Orange untuk mengklasifikasikan data sentimen positif dan negatif [7].
Untuk  mengetahui  kepuasan  konsumen terhadap suatu  aplikasi,  Anda  dapat  menggunakan  analisis sentimen,  seperti  survei  yang  membahas  perasaan terhadap  opini  feminis.  Analisis  ini  menggunakan dataset sebanyak 600 data yang dibagi menjadi 80 data latih dengan total 400 data dan 20 data uji dengan total 200 data untuk periode 27 Juli hingga 8 Agustus 2022. Hasil    evaluasi  kinerja  analisis  sentimen  opini  publik mengenai  feminisme  dengan  menggunakan  metode Naive Bayes adalah akurat. Dari 600 data, recall 86%, presisi  89%,  skor  Fi  86%, dan rasio  80: 20.    Karena hasil  akurasi  sebesar  87  dapat  dikatakan  baik,  maka metode  Naive  Bayes  dinilai  sangat  baik  untuk menganalisis  opini  masyarakat  mengenai  feminisme [8].
Dari penjelasan di atas,  penelitian  ini dilakukan karena  pembangunan  Ibu  Kota  Negara  baru memberikan banyak sekali pendapat terkait resiko dari pembangunan  tersebut  [9].  Karena  banyaknya pendapat  pro  dan  kontra  dari  opini  masyarakat tersebut,  untuk  dapat  melihat  tingkat  sentimen  opini masyarakat  terhadap  resiko  pembangunan  IKN, dilakukanlah  analisis  sentimen  dengan  tahapan  yang dimulai  dari  pengumpulan  data  sampai  pada  hasil analisis  [10].  .  Oleh  karena  itu,  temuan  analisis sentimen  menunjukkan  bahwa  sentimen  masyarakat dapat  dikategorikan  menjadi  sentimen  positif  dan sentimen  negatif.  Hasil    penelitian  ini    menunjukkan tingkat  akurasi    analisis  sentimen  yang  dilakukan menggunakan Naive Bayes  [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Di  bawah  ini  adalah  gambaran  umum  dari langkah-langkah  pengujian  data  penelitian  yang dilakukan [12].

## 3.1. Analisis Data
Pengumpulan  data  dilakukan  secara  berkala sesuai  dengan  tahapan  dari  penelitian,  yang  dimulai dari tanggal 10 November 2023.
a. Literature  Review : analisis  dari  penelitian sebelumnya dan penyelidikan topik  yang terkait dengan  masalah  yang  berkaitan  dengan  text mining.
b. Sosial Analyst :  menganalisis permasalahan dan fakta yang sedang berkembang di masyarakat.
c. Digital  Exploration :  mengumpulkan  data  dari sosial  media  Twitter/X,  Instaram  dan  Facebook sebagai platform yang  menyediakan  forum terbuka dimana  masyarakat dapat bebas  berbagi pendapat, diskusi dan pandangan yang berhubungan dengan topik Resiko Pembangunan IKN. Pencarian opini
menggunakan kumpulan komentar secara manual  dengan  memasukkan  kata  kunci  yang berhubungan dengan topik Resiko
Pembangunan  IKN  baru  di  kotak  pencarian menggunakan hashtag. Contoh #ResikoIKN.
d. Data Pre-proccess Text : penentuan atribut kelas dan  direktori  kata  dasar  dibandingkan  dengan kamus  opini  sentimen  untuk  mengetahui  isi opini sentimen (positif,negatif). Semua informasi komentar ditandai berdasarkan ketegori  yaitu  positif  dan  negatif  dan  ditandai secara manual.
e. Text Mining Data Classification dengan Orange Text Mining yang memproses sentimen komentar  pengguna  dan  membuat  grafiknya dalam bentuk diagram [13].

## 3.2. Pengolahan Data
Dataset  yang  digunakan  diambil  melalui komentar  Media  Sosial  Twitter,  Instagram  dan Facebook melalui proses indexing menggunakan alat Orange Text Mining. Seluruh dataset yang digunakan untuk menganalisis opini terhadap Resiko Pembangunan  IKN  baru  pada  Media  Sosial Twitter/X,  Instagram  dan  Facebook  sebanyak  500 komentar  menggunakan  hashtag yaitu  #IKN, #BeritaIKN #ResikoIKN, #PembangunanIKN, #IKNNusantara,    #ResikopembangunanIKN  yang masing-masing  hastag  periode  pengumpulan  yang telah  ada  sejak  tanggal  10  November  2023  sampai tanggal  terakhir  indexing  yaitu  27  November  2023 [14].
Social media Development                Microsoft Exel Aplikasi Orange

## Gambar 2. Ilustrasi proses pengambilan data
Orange adalah  platform  analisis  data  visual open-source yang  memungkinkan  pengguna  untuk melakukan  berbagai  tugas  analisis  data  tanpa
Literature Review Social Analysis Digital Exploration Data Preprocess Text Text Mining Data Classification
memerlukan  keahlian  pemrograman  atau  statistik yang mendalam [15].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model    pengujian  data  yang  diusulkan  adalah Naive  Bayes  untuk  mengetahui  keakuratan  model yang diuji dan mencapai hasil  terbaik dalam analisis sentimen  publik.  Untuk  mentransformasikan  data, kami menggunakan fungsi outlier yang tersedia pada program Orange .  Outlier  mengacu  pada  data  yang tidak  biasa atau tidak  normal dalam data  yang  harus diperbaiki sebelum melanjutkan ke langkah berikutnya.  Untuk  menggambarkan  informasi  lebih jelas, disajikan gambar dibawah ini :
Gambar 3. Skenario Penelitian
Penelitian ini memanfaatkan Tools Orange Text Mining  yang  diambil  dari  sosial  media  Twitter, Instagram dan Facebook digunakan untuk pengambilan sampel dalam penelitian.

## 4.1. Corpus Viewer
Corpus Viewer digunakan peneliti untuk melihat text  file  dan  memiliki  beberapa  fitur  contoh  nya ( search  features )  dan  ( display  features )  contohnya ID,  username,  komentar  SosMed,  Tanggal  dan  No. Semua  fitur  yang  disebutkan  bisa  dipilih  dan  di seleksi  oleh  peneliti  sesuai  kebutuhan,  seperti  yang ditampilkan dibawah ini :
Gambar 4. Crawling Data

## 4.2. Pre-Processing Text
Preprocessing  adalah  proses  menyiapkan  data mentah  sebelum  diproses  lebih  lanjut.  Pengolahan data  pada  umumnya  dilakukan  dengan  cara
menghilangkan  data  yang  tidak  sesuai  atau mengubah  data  pada  sistem  untuk  memudahkan pengolahan.  Pra-pemrosesan  sangat  penting  ketika melakukan  analisis  sentimen,  terutama  di  media sosial,  yang  banyak  mengandung  kata  dan  frasa informal,  tidak  terstruktur,  serta  noise.  Tahapan prapemrosesan teks ditunjukkan di bawah ini. a. Cleansing adalah  langkah  menghilangkan  tanda baca  dan  karakter  pada  teks  yang  tidak mempengaruhi penelitian. Membersihkan karakter seperti tanda baca, URL situs, dll.
b. Convert  Case yaitu  Mengubah  semua  huruf  pada teks  menjadi  huruf  kecil    sesuai  dengan  bentuk hurufnya.
c. Tokenization melibatkan  pembagian  teks  kalimat atau  paragraf  menjadi  beberapa  bagian  terpisah. Langkah  ini  membagi  teks    menjadi  kalimat berdasarkan  spasi  dan  tanda  baca  untuk  analisis teks tingkat berikutnya.
d. Stopwords yang biasa digunakan dalam pencarian seperti  mesin  pencari  Google.  Untuk  menghapus banyak  kata  kerja,  kata  sifat,  dan  kata  diskusi lainnya, Anda dapat menambahkan indeks teks ke daftar stopword.
Gambar 6. Pre-Processing Text

## 4.3. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  proses  mengekstrak dan  menilai  informasi  sentimen  atau  pendapat  dari suatu  sumber  data,  seperti  ulasan  pelanggan,  tweet, artikel  berita,  atau  entri  blog.  Tujuan  dari  analisis sentimen  adalah  untuk  memahami  bagaimana  orang merespons  terhadap  suatu  produk,  layanan,  merek, atau topik tertentu. Peneliti  menggunakan salah satu sentiment  analisis  metode  vader  dengan  tujuan memperoleh  hasil  dalam  bentuk  atribut  positif  atau netral yang ditampilkan pada gambar dibawah ini :

## Gambar 7. Pre-processing text

## 4.4. Tabel Data
Tabel data merupakan output  respon penentuan atribut    yang  akan  ditampilkan  sebagai  output  pada widget  pemilihan  kolom  pada  langkah    sebelumnya. Tabel datanya ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
Gambar 8. Pre-Processing Text
4.5. Test And Score
Test and score adalah proses untuk mengevaluasi  kinerja  model  pembelajaran  mesin. Proses  ini  dilakukan  setelah  model  telah  dilatih  dan digunakan  untuk  memprediksi  data  uji.  Widget  ini dapat digunakan untuk berbagai algoritma pembelajaran  mesin,  termasuk  klasifikasi,  regresi, dan  clustering.  Fungsi  utama  widget  Test  and  Score adalah  untuk  menghitung  kinerja  model  berdasarkan kumpulan  data  uji.  Kumpulan  data  uji  adalah kumpulan  data  yang  tidak  digunakan  untuk  melatih model.  Kumpulan  data  uji  digunakan  untuk mengevaluasi  kinerja  model  yang  telah  dilatih.  Test and  Score  dengan  menggunakan  model  naive  bayes dan  SVM  sebagai  pembanding,  ditampilkan  pada gambar dibawah ini.
Gambar 9. Test and Score
4.6. Confusion Matrix
Confusion matrix adalah matriks yang menunjukkan  bagaimana  model  mengklasifikasikan data uji. Confusion matrix memiliki empat sel, yaitu :
a. True Positive (TP) : Data yang sebenarnya positif dan diklasifikasikan dengan benar oleh model.
b. True  Negative  (TN)  :  Data  yang  sebenarnya negatif  dan  diklasifikasikan  dengan  benar  oleh model.
c. False Positive (FP): Data yang sebenarnya negatif tetapi diklasifikasikan sebagai positif oleh model.
d. False  Negative  (FN):  Data  yang  sebenarnya positif tetapi diklasifikasikan sebagai negatif oleh model.
Fungsi confusion matrix adalah untuk mengevaluasi  kinerja  model  pembelajaran  mesin. Confusion matrix dapat digunakan untuk menghitung berbagai  ukuran  kinerja  model,  termasuk  Akurasi, Sensitivitas, Presisi dan Recall. Tabel dari confusion matrix ditampilkan dibawah ini.
Gambar 10. Confusion Matrix

## 4.7. Topic Modeling
Selain pengolahan data menggunakan teknologi word cloud, metode pengolahan data yang digunakan dalam  penelitian  ini    juga    melibatkan    teknik lainnya.  Topic  Modeling  merupakan  salah  satu teknik    dalam  analisis  teks  yang    menggunakan pendekatan    unsupervised    learning,    yaitu    dengan mengelompokkan    data    menggunakan    algoritma berbasis  statistik  untuk menganalisis  kata-kata  dari teks    asli,    sehingga    dapat    mengidentifikasi    pola dalam    dataset    yang  besar.  Hasil  analisis  topic modeling mengeluarkan  8  topik yang  akan ditampilkan pada gambar berikut.
Gambar 11. Topic Modeling

## 4.8. Tweet Profiler
Tweet  Profiler  mengambil  data  opini  untuk setiap  tweet  (atau  dokumen)  dari  server.  Utilitas widget  ini  dapat  mengirim  data  ke  server  tempat model    menghitung  probabilitas  atau  nilai  sentimen. Widget  ini  mendukung  tiga  kategori  suasana  hati yang  berbeda:  Ekmans,  Plutchiks,  dan  Mood  State Profiles  (POMS).  Ada  tiga  jenis  klasifikasi  emosi: Ekmans,  Plutchiks,  atau  profil  emosi.  Klasifikasi multi-kelas mengembalikan satu kemungkinan sentimen  per  dokumen,  sedangkan  klasifikasi  multi- tag  menggunakan  kolom  yang  disediakan  untuk
setiap sentimen untuk mengembalikan  nilai  studinya. Kemudian, penelitian ini menggunakan atribut konten untuk  menganalisis  dan  mengklasifikasikan  beberapa emosi  Ekman  serta  mengeksplorasi  variabel  emosi yang  dikumpulkan  melalui  Orange.  Untuk  penelitian ini,    memutuskan  untuk  menggunakan  klasifikasi Ekman  dengan  Opti  Multi-Class  dan  mengeksplorasi variabel  emosi  yang  dikelompokkan  menggunakan Orange  Data  Mining,  seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar di bawah.
Gambar 12. Tweet Profiler

## 4.9. Word Cloud
Word cloud digunakan  sebagai  visualisasi  yang memperkuat  hasil  analisis  topic  modeling.  Seperti yang terlihat pada gambar 8 kata-kata dasar dari teks tweet  yang  mendominasi  adalah  ”IKN”  Word  cloud menggunakan  klasifikasi  berdasarkan  kategori  yang dikenal. Jumlah kemunculan kata dasar ”IKN" dalam korpus  sebanyak  406  kali.  kombinasi  kata  dasar "IKN" dan "pembangunan" menempati urutan ketiga dalam  daftar  kata-kata  terbanyak  dengan  jumlah kemunculan  lebih  dari  111  kali  dalam  korpus.yang akan di tampilkan pada gambar dibawah ini.

## Gambar 13. Word Cloud
4.10. Distribution Utilitas distribusi digunakan untuk menampilkan  distribusi  nilai  atribut  diskrit  atau kontinu. Jika data Anda berisi variabel kategori, Anda dapat  menyesuaikan  distribusinya    berdasarkan kategori  tersebut.  Setelah  Anda  melihat  pratinjau
profil Anda di widget, korpus Anda akan dikompilasi di  widget  distribusi.  Hasil  penelitian  menunjukkan enam jenis emosi terdeteksi dari masukan data media sosial. Studi di bawah memiliki 6 bentuk emosi yang di  dominasi  suka  cita  (Joy)  sebanyak  65,80%    dan terkejut  (Surprise)  23,60%,  takut  (Fear)  6,40%, menjijikkan  (Disgust)  2%,  sedih  (Sadness)  1,40%, marah  (Anger)  0,80%  yang  akan  di  tampilkan  pada gambar dibawah ini.
Gambar 12. Distribution
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan pembahasan dan pengujian sentiment analysis media sosial Twitter/X, Instagram dan  Facebook  terhadap  resiko  pembangunan  IKN menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan  SVM sebagai  pembanding  menggunakan  Orange  dengan kata dasar IKN sebanyak 406 kali dengan kombinasi kata  Pembangunan  sebanyak  111  kali.  Dataset  yang digunakan diambil dari komentar media sosial  mulai tanggal 27 November 2023. Hasil yang mendapatkan nilai akurasi tertinggi yakni menggunakan  metode  Naïve  Bayes  yang  di bandingkan  dengan  metode  SVM  dapat  kita  lihat pada  Tabel  Distribution  yang  menampilkan  data bentuk  emosi  pertama  yaitu  Joy  (Suka  Cita)  yang berfokus pada komentar Negatif. Respon masyarakat sebanyak  68%  Suka  Cita  dalam  artian  komentar negatif  dikarenakan  masyarakat  benar-benar  merasa resah  terkait  banyaknya  kemungkinan  resiko  yang terjadi  akibat  pembangunan  Ibu  Kota  Negara tersebut.  Diikuti  dengan  bentuk  emosi  kedua  yaitu surprise  (kaget)  sebanyak  23%  dari  komentar  yang mengarah  pada  opini  negatif  dengan  masyarakat indonesia yang beranggapan
pemerintah
mengabaikan  resiko  atas  dipindahkannya  Ibu  Kota Negara. Dilanjutkan dengan emosi ketiga fear (takut) sebanyak 6% dikarenakan pembangunan Infrastruktur  IKN  akan  berdampak  besar  terhadap lingkungan  bahkan  pulau  Kalimantan.  Untuk mengatasi  kekhawatiran  masyarakat,  perlu  adanya komunikasi  yang  lebih  transparan  dan  berkelanjutan dari pemerintah terkait perkembangan pembangunan. Penguatan  keterlibatan  publik  dalam  pengambilan
keputusan  dapat  meningkatkan  akseptabilitas  proyek dan  memperkuat  legitimasi  kebijakan.  Dengan demikian,  pemerintah  dapat  memastikan  bahwa perubahan  ini  memberikan  manfaat  positif  yang berkelanjutan dan meredakan kekhawatiran masyarakat  terkait  resiko  pembangunan  Ibu  Kota Negara baru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Y.  A.  Pradana,  I.  Cholissodin  and  D. Kurnianingtyas,  "AnalisisSentimen  Pemindahan Ibu  Kota  Indonesia  pada  Media  Sosial  Twitter menggunakan  Metode  LSTM  dan  Word2Vec," Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu  Komputer, vol.  7,  no.  5,  pp.  2389-2397, 2023.
[2]   R.  A.  Fauzianto  and  Supatman,  "ANALISIS SENTIMEN OPINI MASYARAKAT TERHADAP TECH WINTER PADA TWITTER MENGGUNAKAN NATURAL LANGUANGE PROCESSING," JURNAL SYNTAX  DMIRATION, vol.  4,  no.  9,  pp.  1577- 1585, 2023.
[3]   L. Ardiani, H. Sujaini and Tursina, "Implementasi  Sentiment  Analysis  Tanggapan Masyarakat  Terhadap  Pembangunan  di  Kota Pontianak," Jurnal  Sistem  dan  Tejnologi Informasi, vol. 8, no. 2, pp. 183-190, 2020.
[4]   S.  D.  Prasetyo,  S.  . S.  Hilabi  and  F.  Nurapriani, "Analisis  Sentimen  Relokasi  Ibukota  Nusantara Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  dan KNN," Jurnal KomtekInfo, vol. 10, no. 1, pp. 1- 7, 2023.
[5]   Y.  Sarwiyah,  N.  Rahaningsih  and  F.  M. Basysyar,  "Data  Nasabah  Produk  Asuransi Kendaraan  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes  Pada  PT.  Jasaraharja  Putera," Jurnal Ilmiah  Manajemen  Informatika  dan  Komputer, vol. 04, no. 03, pp. 124-130, 2020.
[6]   Y.  Akbar  and  T.  Sugiharto,  "Analisis  Sentimen Pengguna  Twitter  di  Indonesia  Terhadap ChatGPT  Menggunakan  Algoritma  C4.5  dan NaïveBayes," Jurnal  Sains  dan  Teknologi, vol. 5, no. 1, pp. 115-122, 2023.
[7]   Y.  Nurtikasari,  S.  Alam  and  T.  I.  Hermanto, "Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Terhadap Film Pada Platform TwitterMenggunakan Algoritma  Naive  Bayes," INSOLOGI:  Jurnal
Sains dan Teknologi, vol. 1, no. 4, pp. 411-423, 2022.
[8]   W. Wahyuni, "Analisis Sentimen terhadap Opini
Feminisme Menggunakan Metode Naive Bayes," Jurnal InformatikaEkonomi Bisnis, vol. 4, no. 4, pp. 148-153, 2022.
[9]   D. F. Insani and A. Zamzamy, "Analisis Framing Pemberitaan
Media Online CNBC Indonesia.com  dan  Kompas.com  Mengenai Dampak Lingkungan Pemindahan Ibukota Negara," INNOVATIVE:  Journal  of  Social Science  Research, vol.  3,  no.  4,  pp.  2981-2993, 2023.
[10]  A.  Muzaki  and  A.  Witanti,  "SENTIMENT ANALYSIS  OF  THE  COMMUNITY  IN  THE TWITTER  TO  THE2020  ELECTION  IN PANDEMIC COVID-19 BY METHOD NAIVE BAYES CLASSIFIER,"
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), vol. 2, no. 2, pp. 101-107, 2021.
[11]  D.  Aryanti,  "Analisis  Sentimen  Ibukota  Negara Baru  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier," Journal  of  Information  System Research  (JOSH), vol.  3,  no.  4,  pp.  524-531, 2022.
[12]  N.  Legiawati,  T.  I.  Hermanto  and  Y.  R. Ramadhan,  "Analisis  Sentimen  Opini  Pengguna Twitter  Terhadap  Perusahaan  Jasa  Ekspedisi Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Berbasis PSO," JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer), vol. 9, no. 4, pp. 930-937, 2022.
[13]  D.  D.  Putri,  G.  F.  Nama  and  W.  E.  Sulistiono, "ANALISIS  SENTIMEN  KINERJA  DEWAN PERWAKILAN RAKYAT (DPR) PADA
TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER," Jurnal Informatika  dan  Teknik  Elektro  Terapan (JITET), vol. 10, no. 1, pp. 34-40, 2022.
[14]  A.  F.  Nugraha  and  I.  Kurniawati,  "Naïve  Bayes dan  Support  Vector  Machine  Berbasis  PSO untuk  Seleksi  Fitur  pada  Sentiment  Analysis," Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS), vol. 4, no. 2, pp. 56-61, 2022.
[15]  H.  D.  A.  Assyam  and  F.  N.  Hasan,  "Analisis Sentimen  Twitter  Terhadap  Perpindahan  Ibu Kota  Negara  Ke  IKN  Nusantara  Menggunakan Orange  Data  Mining," KLIK:  Kajian  Ilmiah Informatika  dan  Komputer, vol.  4,  no.  1,  pp. 341-349, 2023.