Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 842-851 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Sentimen Terhadap Kebijakan Pemerintah Tentang Larangan Mudik Hari Raya Idulfitri di Indonesia Tahun 2021 Menggunkan Metode Naïve Bayes
Abdul Aziz 1 , Fauziah 2 , Iskandar Fitri 3
Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Jl. Sawo Manila No.61, Pasar Minggu, Jakarta Selatan 12520, (021) 7806700 abbddul.aziz.97@gmail.com, fauziah@civitas.unas.ac.id, iskandarfitri66@gmail.com

## Abstract
Social media as a place to access and disseminate information has grown very rapidly, one of which  is  Twitter.  Twitter,  as  a  place  for  information  flow,  is  a  rich  source  for  seeking  public opinion and sentiment analysis. Twitter in this study was used as a source to obtain data about the 2021 homecoming in Indonesia. The purpose of this study is to determine public satisfaction with government policies regarding the ban on going home in Indonesia in 2021. The data to be processed  is  Indonesian-language  tweets,  the  keywords  are  #mudik  and  #diarangmudik,  the length  of  data  collection  is  1  week,  with  lots  of  data  generated  as  many  as  1000.  Sentiment analysis in this study using the  Naïve Bayes Classification method. The steps in this study are first  crawling  Twitter  data  which  is  then  stored  in  csv  format,  second  preprocessing  which consists of tokenizer, case folding, cleansing and stop removal, third Naive Bayes classification which will be carried out after going through the Pre-processing stage, where the results of the classification tweets tend to be positive or negative or neutral. The results of this study obtained an  accuracy  of  56.52%  with  each  positive  sentiment  value  of  62.28%,  negative  sentiment  as much as 46.72% and neutral sentiment as much as 66.50%.
Keywords : Sentiment Analysis, Nave bayes, Text Mining

## Abstrak
Media sosial sebagai tempat untuk mengakses dan menyebarkan informasi telah berkembang sangat pesat, salah satunya adalah Twitter. Twitter sebagai tempat arus informasi, merupakan sumber  yang kaya  untuk  mencari  pendapat  masyarakat  dan  analisis sentimen.  Twitter  pada penelitian ini digunakan sebagai sumber untuk mendapatkan data tentang mudik tahun 2021 di  Indonesia.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kepuasan  masyarakat terhadap kebijakan pemerintah tentang  larangan mudik di Indonesia tahun 2021. Data yang akan di proses merupakan tweet berbahasa Indonesia, kata kunci yaitu #mudik dan #dilarang mudik,  lama  pengumpulan  data  adalah  1  minggu,  dengan  banyak  data  yang  dihasilkan sebanyak  1000.  Analisis  sentimen  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  Naïve  Bayes Classifier.  Langkah-langkah  pada  penelitian  ini  pertama  crawling  data  Twitter  yang selanjutnya di simpan dalam format csv, kedua preprocessing yang terdiri dari tokenizer, case folding, cleansing dan stop removal, ketiga klasifikasi Naive bayes yang akan dilakukan setelah melalui  tahap  Pre-processing,  dimana  hasil  klasifikasi  tweet  berkecenderungan  positif  atau negatif  atau  netral.  Hasil  dari  penelitian  ini  di  dapatkan  akurasi  56,52%  dengan  masing- masing nilai preicision sentimen positif sebanyak 62,28%, sentiment negatif sebanyak 46,72% dan sentimen netral sebanyak 66,50%.
Kata kunci : Analisis Sentimen, Naïve Bayes, Text Mining
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 842-851 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. PENDAHULUAN
Mudik  merupakan  kegiatan  pulang  ke  kampung  halaman  yang  identik dengan  hari  raya  keagamaan  seperti  hari  raya  Idulfitri.  Momen  mudik digunakan sebagai sarana untuk berkumpul dengan sanak saudara dan orang tua. Berbagai macam Transportasi baik umum maupun pribadi bisa digunkan untuk alat  transportasi  ketika mudik.  Kegiatan mudik banyak ditemukan di negara-negara  dengan  sebagian  besar  penduduk  beragama  Islam  seperti Malaysia,  Bangladesh  dan  Indonesia.  Pada  tahun  2021  seiring  dengan meningkatnya  jumlah  korban  terinveksi  virus  Corona  maka  pemerintah membuat kebijakan larangan mudik  yang dimuat  dalam “Surat Edaran (SE) Satuan Tugas Penanganan Covid-19 No. 13 Tahun 2021”, kebijkan ini diambil sebagai  upaya  pemerintah  dalam  menangani  dan  menekan  laju  penularan virus  covid-19.  Kebijkan  yang  diambil  pemerintah  mendapat  respon  positif dan juga negatif dari masyarakat. Banyak kalangan masyarakat menyambut baik  kebijakan  pemerintah  untuk  meniadakan  mudik  lebaran  tahun  2021 sebagai  upaya  pencegahan  penularan  Covid-19.  Namun  banyak  juga masyarakat  yang  tidak  puas  bahkan  menentang  kebijakan  tersebut, khususnya perantau.
Platform  media  sosial  khususnya Twitter menjelang  Idulfitri  banyak diramaikan  dengan  topik  pembahasan  “mudik”  masyarakat  dari  semua kalangan  memberikan  opini  serta  pandangan  mereka  tentang  kebijakan pemerintah  meniadakan  mudik  hari  raya  Idulfitri  tahun  2021  di  Indonesia melalui  tweet  yang  mereka  unggah. Twitter sebagai  tempat  arus  informasi merupakan  sumber  yang  kaya  untuk  belajar  tentang  pendapat  orang  dan analisis  sentiment.  Analisis  sentimen  kini  telah  menjadi  pendekatan  yang dominan  digunakan  untuk  mengekstrak  sentimen  dan  penilaian  tentang topik  tertentu  dari  sumber  online,  yang  terbagi  menjadi  tiga  kategori  yaitu positif, negatif dan netral
Text  mining  adalah  proses  mengambil  informasi  dari  data  yang benbentuk teks untuk mengetahui permasalahan pada sebuah topik tertentu [1].  Pada  analisis  sentiment  Text  mining  mampu  menganalisa  dan mengidentifikasi jenis emosional pada sebuah pernyataan [2].
Naïve  Bayes Classifier  merupakan  salah  satu  teknik  pembelajaran  text mining. Metoda klasifikasi Naïve Bayes bersumber pada teorema Bayes, yaitu klasifikasi  yang  memanfaatkan  metode  statistik  serta  probabilitas  yg diciptakan  oleh  Thomas  Bayes  [3]. Naïve  Bayes dapat  memperkirakan peluang di masa yang akan datang dengan mempelajari pengalaman di masa lalu [4]. Opini yg sangat kuat (naif) tentang independensi dari masing-masing peristiwa adalah ciri khas Naive Bayes Classifier [5].
Penelitian  ini  berfokus  pada  analisis  klasifikasi  sentimen  data  dengan menerapkan Naive  Bayes  Classifier untuk  menghasilkan  opini  yang mengandung  sentimen  positif,  negatif  atau  netral  yang  bertujuan  untuk memprediksi kepuasan masyarakat terhadap kebijakan  pemerintah  tentang larangan mudik di Indonesia tahun 2021.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 842-851 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Gambar  1  merupakan  rangkaian  proses  pada  penelitian.  Data  yang dikumpulkan  (crowling  data)  merupakan  opini  yang  diambil  dengan berdarkan  tanggapan  masyarakat  mengenai  kebijakan  pemerintah  tentang larangan mudik hari raya  Idulfitri tahun 2021 melalui media sosial Twitter . setelah data set terkumpul selanjutnya dilakukan proses Pre-processing yang terdiri dari tokenizing, cleansing, case folding dan stopword removel. Kalimat opini yang telah melalui proses Pre-processing berupa kalimat dalam tulisan bahasa  Indonesia  yang  mudah  dimengerti.  Setelah  tahap Pre-processing selanjutnya kalimat akan diberikan label (labeling) dan akan melewati tahap pembobotan  kata  (TF-IDF),  pemberian  label  dilakukan  secara  manual  pada dataset.  Proses  terkahir  adalah  klasifikasi  menggunakan  algoritma Naïve Bayes Classifier.
Gambar 1. Proses Metodologi Penelitian.

## 2.1. Input Data
Data Twitter tentang opini masyarakat mengenai kebijakan pemerintah tentang  larang  mudik  di  Indoneisa  tahun  2021  akan  diambil  dengan menggunakan metode pengumpulan tweets yang disediakan oleh API Twitter ( crowling data)  lalu  disimpan  dalam  format  csv.  Data  yang  diambil  adalah data  tweets  dengan  hashtag  #mudik  dan  #dillarangmudik,  pengumpulan data dilakukan selama 1 minggu dari tanggal 8 Juli 2021 sampai dengan 15 Juli 2021 dengan jumlah tweet yang terkumpul adalah 1000 buah.

## 2.2. Data Pre-processing
Pre-processing merupakan tahap pertama dalam pengolahan data yang berfungsi untuk membersihkan dataset. Metode yang digunakan pada tahap Pre-processing pada peneilitian ini yaitu:
a) Tokenizer merupakan  proses membagi data teks menjadi token dan menguraikannya menjadi bentuk kata-kata.
b) Cleansing merupakan proses untuk membersihkan data dengan cara menghilangkan  bagian-bagian  data  yang  tidak  sesuai  atau  tidak relevan.
c) Case folding merupakan proses untuk mengubah setiap kata menjadi lower case atau huruf kecil.
d) Stopword  Removal merupakan  proses  menghilangkan  konjungsi yang  tidak  mempunyai  arti  (stopwords).  Penghapusan  stopword  ini menggunakan  library  Sastrawi.  Misalnya  :  “yang”,  “di”,  “ke”,  “atau”, “ada”, “ikut”, “maka”, “dan”, dll.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 842-851 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.3. Labeling
Labeling data merupakan pemberian label pada masing masing tweet. Pada penelitian ini diberikan 3 label sebagai parameter yaitu, negarif, positif dan netral. Cara menentukan masing-masing label pada tweet adalah sebagai berikut:
a) Pilih kata/tweet yang mempunyai sentimen positif , sentimen negatif juga sentimen netral.
b) Apabila kata sentimen positif > kata sentiment negatif, maka label sentimennya adalah positif (1).
c) Apabila kata sentimen positif < kata sentiment negatif, maka label sentimennya adalah negatif (-1).
d) Apabila kata sentimen positif = kata sentimen negatif, maka label sentimennya adalah netral (0).

## 2.4. TF-IDF
Pembobotan  kata  (TF-IDF)  berfungsi  untuk  mengubah  tekstual  yang telah melalui tahapan prerocessing ke dalam bentuk numeric. Rumus TF-IDF
a) Hitung term frequency (tf t,d )
b) Hitung weighting term frequency (Wtf)
W 𝑡𝑓𝑡, = { 1 + 𝑙𝑜𝑔10 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 , 𝑖𝑓 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 > 0
0, 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠e (1)
c) Hitung document frequency (df

## 2.5. Naïve Bayes
Bayes  memprediksi  data  dengan  menggunkaan  probabilitas  yang sangat sederhana dan bersumber pada teori Bayes dengan independensi atau ketidak  terikatan  yang  kuat  (naif)  [6].  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa Bayes  menggunkan  model  fitur  independent  dalam  melakukan  klasifikasi data.
Pada  model  Naive  Bayes,  yang  dimaksud  independensi  atau  ketidak terikatan  terhadap  fitur  adalah  sebuah  fitur  pada  sebuah  dataset  tidak behubungan  dengan  ada  atau  tidaknya  fitur  lain  dalam  dataset  yang  sama. Prediksi Bayes bersumber pada teori Bayes dengan rumus sebagai berikut:
( ) ( )
(2)
Penjelasan :
1) P(H/E)  Probabilitas  akhir  bersyarat  atau  conditional  probabilitas, yaitu  suatu  hipotesis  H  terjadi  jika  diberikan  bukti  (evidence)  E terjadi.
2) P(E/H)  Probabilitas  sebuah  bukti  E  terjadi  akan  memengaruhi hipotesis H.
3) P(H)  adalah  Probabilitas  awal  (priori)  hipotesis  H  terjadi  tanpa memandang bukti apapun.
4) P(E)  Probabilitas  awal  (priori)  bukti  E  terjadi  tanpa  memandang hipotesis/bukti yang lain.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 842-851 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  beberapa  tahapan  pada  proses klasifikasi  untuk  menganalisis  sentimen  opini  terhadap  kebijakan pemerintah tentang larangan mudik tahun 2021 di Indonesia. Dataset berasal dari  media  sosial Twitter yang  diambil  menggunakan  teknik  Crawling  lalu disimpan  dalam  format  csv.  Tweet  tersebut  berbahasa  Indonesia,  yang mengandung  sentimen  positif,  negatif  dan  netral.  Tweet  dengan  kata  kunci atau  hashtag  #mudik  dan  #dilarangmudik.  Proses  klasifikasinya  dengan metode Naïve  Bayes ,  kemudian  diproses  oleh  pemrograman  python  pada tools jupyter notebook serta menggunkan aplikasi Rapid Miner.

## 3.1. Pre-peprocessing Data
Data hasil Crowling yang telah disimpan dalam format csv selanjutnya diolah  dalam  proses Pre-processing .  Metode Pre-processing yang  di  pakai yaitu tokenizer, cleansing,case folding dan stop removel . Contoh data hasil pre- prcessing
Table 1. hasil Pre-processing Sebelum Pre-processing Sesudah Pre-processing 'Sedih lebaran kali ini tidak ada mudik padahal sehat tpi dilarang mudik. /n Karena lebaran kurang lengkap tanpa mu dik\n#jomblo #lebaran #mudik' sedih lebaran ini tidak ada mudik padahal sehat tapi larang mudik karena lebaran kurang lengkap tanpa mudik Jangan mudik demi mencegah penularan covid- 19\n#MudikDilarang #mudik #mudik2021 \nTentramkan Negeri https://t.co/xSBTNaIp8N' jangan mudik cegah nular covid
Setelah Pre-processing ,  kemudian  dilakukan  proses  pelabelan  dengan label 1 pada kata yang mengandung sentimen positif . label 0 pada kata yang mengandung  sentimen  netral  dan  label  -1  pada  kata  yang  mengandung sentiment negatif. Pada tahap labeling ini didapatkan opini positif sebanyak 360,  opini  netral  sebanyak  340  dan  opini  negatif  sebanyak  300.  Proses selanjutnya  melakukan  pembobotan  kata  dengan  metode  TF-IDF,  untuk menghitung term pada dokumen.

## 3.2. Hasil
Metode Naïve Bayes Classifier memaksimalkan setiap  kemunculan dan frekuensi  fitur  pada  setiap  tanggapan/opini  untuk  mendapatkan  tingkat akurasi  yang  tinggi  [7].  Akurasi  yang  dihasilkan  oleh  model Naïve  Bayes dipengaruhi  oleh  banyaknya  data  training  yang  dipakai.  Pada  penelitian  ini data training yang dipakai sebanyak 1000 data dengan 360 data positif, 340 data netral dan 300 data negatif, dalam melakukan pengujian menggunakan teknik  sebanyak  lima  kali  atau  disebut  juga  five-Fold  Cross  Validation  (5-
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 842-851 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Fold),  adalah  dengan  membagi  dataset  kedalam  5  bagian.  Setiap  Fold  yang akan diuji  bejumlah 200 data random yang mempunyai data berbeda. Hasil analisis dari pengujian data menggunakan metode Naïve Bayes . Hasil Uji dari masing-masing bagian adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Uji data Fold1
Gambar 3. Uji data Fold2
Gambar 4. Uji data Fold3
Gambar 5. Uji data Fold4
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 842-851 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 6. Uji data Fold5
Setelah pengujian selesai dilakukan pada semua fold, berikutnya hitung nilai rata-rata dari nilai precision, recall dan accuracy.
Tabel 2. Data rata-rata hasil Uji
Pada Tabel 2  dapat  di lihat  nilai  Accuracy  data keseluruhan mencapai 56,52%.  Nilai  precision  data  opini  netral  memiliki  persentase  yang  lebih besar dibanding dengan nilai precision opini negatif dan positif yaitu 66,50%. Opini  positif  mempuanyai  nilai  persentase  recall  terbesar  yaitu  73%, besarnya  nilai  persentase  recall  opini  positif  dapat  diartikan  sebagai keberhasilan pada sistem dengan hanya  mempunyai sedikit data yang salah pada proses klasifikasi. Dari hasil penelitian dapat diketahui sebagai berikut:
1) Nilai opini yang paling banyak muncul dalam menanggapi kebijkakan pemerintah tentang  larangan mudik  tahun 2021 di Indonesia adalah merupakan kategori opini netral dimana opini netral merupakan opini yang memiliki nilai bobot sama besar antara negatif dan positif,
2) Nilai  opini  terbanyak  kedua  adalah  positif,  kategori  sentimen  positif adalah  kategori  opini  masyarakat  yang  mendukung  kebijakan pemerintah tenntang larangan mudik tahun 2021 di Indonesia
3) Nilai  opini  dengan  nilai  tekecil  adalah  negarif.  Kategori  sentiment negatif  merupakan  kategori  opini  masyarakat  yang  menentang  atau tidak  setuju  dengan  adanya  kebijakan  pemerintah  tentang  larangan mudik tahun 2021 di Indonesia
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 842-851 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.3. Pembahasan
Penelitian  yang  dimulai  dengan  mengumpulkan  tweets  (crowling) hingga  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode Naïve  Bayes masih memiliki  banyak  permasalahan  sehingga  membuat  penelitian  ini  tidak bekerja secara maksimal. Permasalah yang ditemukan diantaranya:

## a) Data Tidak Seimbang
Ketidak  seimbangan  jumlah  dataset  berakibat  pada  hasil  klasifikasi yang  tidak  maksimal.  Dataset  yang  digunakan  berjumlah  1000  data  dengan 360  data  opini  positif,  300  data  opini  negatif  dan  340  data  opini  netral. Jumlah  data  yang  tidak  seimbang  pada  masing-masing  kategori menyebabkan  kesalahan  pada  sistem  saat  melakukan  proses  klasifikasi. misalkan  pada  kalimat  “boleh  atau  tidak  boleh  tetap  mudik  gas”,  pada  saat tahap  labeling  kalimat  tersebut  masuk  dalam  kategori  opini  negatif  karena menentang kebijkan pemerintah, tapi setelah diproses dan diuji oleh sistem ternyata  hasilnya  kalimat  tersebut  masuk  dalam  kategori  opini  netral.  Jadi dapat  di  simpulkan  bahwa  data  yang  tidak  seimbang  menyebabkan  sistem bekerja kurang baik sehingga penelitian ini bekerja kurang maksimal.

## b) Dataset Tidak Tepat
Data  set  tidak  tepat  menyebabkan  banyak  ditemukan  kesalahan  pada proses  klasifikasi  kategori  pada  data  uji  yang  digunakan.  Contoh  pada kategori positif terdapat kata “mudik” yang berasal dari kata “jangan mudik” kemudian pada kategori negatif juga terdapat kata “mudik” yang berasal dari kata  “ayo  mudik”.  Kata  yang  sama  pada  dua  kategori  yang  berbeda  ini menyebabkan  terjadi  kesalahan. contoh lain kalimat “ayo gas mudik jangan takut sama pemerintah” seharusnya kalimat tersebut  terklasifikasi  kedalam kategori  negatif,  tetapi  pada  saat  data  diolah  oleh  sistem  kalimat  tersebut masuk  dalam  kategori  positif,  hal  ini  disebabkan  karena  dalam  kalimat tersebut  terdapat  kata  “mudik”  dan  kata  mudik  terdapat  dalam  kategori positif.  Jadi  kesimpualnnya  adalah  penggunaan  dataset  yang  kurang  tepat menimbulkan  permasalahan  pada  proses  klasifikasi  dan  mengakibatkan kinerja sistem tidak maksimal.

## c) Pemahaman Klasifikasi Sentimen
Kesulitan  dalam  memahami  dataset  yang  diolah  juga  merupakan penyebab  proses  klasifikasi  tidak  berjalan  secara  maksimal.  contoh  pada opini  yang  pada  kalimat  awal  memberikan  opini  positif  atau  netral sedangkan  di  akhir  kalimat  memberikan  opini  negatif,  ataupun  pada  kasus sebaliknya.  Kesulitan  pemahaman  kalsifikasi  ini  berakibat  pada  performa sistem karena sistem akan mendeteksi sentiment pada kalimat yang berada di awal saja.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 842-851 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4. SIMPULAN
a) Penelitian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  data  opini  sebanyak 1000 data dan diproses dengan menggunkana metode naïve dengan 5 kali uji data terpisah yang masing-masing data uji sebanyak 200 buah mendapat nilai akurasi keseluruhan sebanyak 56,52%.
b) Hasil  analisis  sentimen  menunjukan  nilai  opini  netral  menempati peringkat  pertama  dengan  nilai  precision  66,50%.  Hasil  ini menunjukan  bahwa  antusias  masyarakat  tidak  terlalu  tinggi  dalam menanggapi kebijkan pemerintah tentang larangan mudik tahun 2021 di Indonesia.
c) Hasil  analisis  sentimen  menunjukan  nilai  opini  positif  menempati posisi  kedua  dengan  nilai  precision  62,28%  dan  masih  lebih  besar daripada  opini  negatif  yang  menempati  posisi  ketiga  dengan  nilai precision  46,72%.  Hasil  ini  menunjukan  bahwa  kebijkan  pemerintah tentang larangan mudik tahun 2021 di Indonesia masih di nilai cukup baik bagi sebagian orang.
d) Faktor  Data  yang  tidak  seimbang,  data  set  yang  tidak  tepat  serta kurangnya  pemahaman  dalam  klasifikasi  sentimen  mengakibatkan proses  klasifikasi  tidak  berjalan  secara  maksimal  dan  hanya mendapatkan  nilai  akurasi  sebanyak  56,52%.  Pada  penelitian selanjutnya kualitas dataset perlu di  tingkatkan agar mendapat hasil yang lebih maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Irma  Sukumbang,“Penerapan  Data  Mining  Penjualan  Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori. Jurnal Teknik Komputer”, Vol 4, No. 1, 157-159, 2018.
[2]  C. W, Dimas Bagus, “Text Mining Pada Media Sosial Twitter Studi Kasus: Masa  Tenang  Pilkada  DKI  2017  Putaran  2”,  Repository  Universitas Jember: 26- 28, 2018.
[3]  R.  Sari,  and  Hayuningtyas,  R.  Y,”Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes Untuk  Analisis  Sentimen  Pada  Wisata  TMII  Berbasis  Website”, Indonesian Journal on Software Engineering, Vol 5, No. 2,  52–58, 2019.
[4]  A.  Pandhu,  and  W.  Diki,  “Analisa  sentimen  dan  Klasifikasi  Komentar Positif  Pada Twitter dengan Naïve  Bayes Classification  Sentiment Analysis and Classification of Positive”, JURNAL SWABUMI, Vol 8, No. 2, 115-117, 2020.
[5]  Mulah, Nanlir Salau and Zainon, Wan  Mohd Nazme Wan, “Advances in Machine  Learning  Algorithms  for  Hate  Speech  Detection  in  Social Media”, A Review, Vol 9, No. 1, 8836-8837, 2021.
[6]  Pertiwi  Astri,  “Sentiment  Analysis  of  the  Impact  of  Covid-19  on Indonesia's  Economy  through  Social  Media  Using  the  ANN  Method. Jurnal Mantik”, Vol 4 No. 1, 608-611, 2020
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 842-851 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[7]  S.  Afrizal,  H.  N.  Irmanda,  N.  Falih,  and  I.  N.  Isnainiyah,  “Implementasi Metode Naïve  Bayes untuk  Analisis  Sentimen  Warga  Jakarta  Terhadap kehadiran Mass Rapid Transit”, J. Inform, Vol. 4221, 155-167, 2019
[8]  Kursini  and  Lutfi,  Ema  Tufik,  “Algoritma  Data  Mining”.  Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2009.
[9]  Mumtaz  Fairuzul,  “Kupas  Tuntas  Motodologi  Penelitian”,  Yogyakarta: Pustaka Diantara, 2016.