## Analisis Sentimen Pada Agen Perjalanan Online Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (Sentiment Analysis of Online Travel Agent Using Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor)
Eka Wahyu Sholeha [1] , Selviana Yunita [2]* , Rifqi Hammad [3] , Veny Cahya Hardita [4] , Kaharuddin [5]
[1] Teknologi Rekayasa Komputer Jaringan, Politeknik Tanah Laut
[2] Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali
[3]] Rekayasa Perangkat Lunak, Universitas Bumigora
[4] Teknik Informatika, STMIK Palangka Raya
[5]] Teknik Perangkat Lunak, Universitas Universal
E-mail: ekwahyus@politala.ac.id, selviana.yunita@unda.ac.id, rifqi.hammad@universitasbumigora.ac.id, venycahya@stmikplk.ac.id, kahar.olvaldo@gmail.com

## KEYWORDS:
ABSTRACT Sentiment Analysis, Online Travel Agent, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor Social media has impact for decision maker to get more insights broadly. Including for online travel agent company, where costumer’s interest to use online travel agent for their chosen agent will grows along with the high number of customer’s satisfaction. As a one of the most important  point  in  distribution,  company  provides  a  platform  that  reliable  and  effective  to purchase a trip and share information of their experience through Online travel agent. It is important to know how consumer considerate which one the online travel agent they choose. One of their method is looking at the reviews. Facebook is one of social media that provide numerous reviews through comments sections. The research purposes are twofold, algorithm comparison  and  reveal  the  effect  of  uppercase  as  well  as  punctuation  mark.  The  accuracy comparison between Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor is provided against the datasets. This  research  collects  the  data  from  user  comments  on  Facebook  about  the  biggest  three online travel agents in Indonesia. We classify the comments into three categories which are positive, negative, and neutral. The result of this research is found that K-Nearest Neighbor have  slightly  higher  accuracy  than  the  Naïve  Bayes.  Moreover,  lowercase  text  without punctuation achieves better accuracy for both of algorithm.

## KATA KUNCI:
ABSTRAK Analisis Sentimen, Agen Perjalanan Online, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor Sosial media memiliki dampak yang besar bagi para pembuat keputusan untuk mendapatkan informasi  secara  luas.  Termasuk  bagi  perusahaan  agen  perjalanan  online,  dimana ketertarikan  pelanggan  untuk  pemilihan  agen  perjalanan  akan  bertumbuh  sejalan  dengan tingginya  kepuasan  pelanggan.  Sebagai  salah  satu  poin  terpenting  dalam  distribusi, perusahaan menyediakan media yang terpercaya dan efektif untuk membeli tiket perjalanan dan  berbagi  informasi  tentang  pengalaman  perjalanannya  dalam  menggunakan  agen perjalanan online. Sangat penting bagi perusahaan untuk mengetahui bagaimana pelanggan mempertimbangkan  agen  perjalanan  online  yang  ingin  dipilih.  Salah  satu  metode  yang digunakan  adalah  melihat  ulasan  yang  diberikan.  Facebook  merupakan  salah  satu  sosial media  yang  menyediakan  ulasan  yang  tak  terhitung  pada  bagian  komentar.  Penelitian  ini bertujuan ganda, yaitu untuk membandingkan algoritma, serta menemukan efek dari huruf kapital serta tanda baca. Perbandingan akurasi antara Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor diberikan terhadap kumpulan data. Penelitian ini mengumpulkan data dari komentar para pengguna Facebook terhadap tiga agen perjalanan online terbesar di Indonesia. Komentar di kelompokkan menjadi tiga kategori, yaitu positif, negatif, dan netral. Hasil dari penelitian ini menemukan jika K-Nearest Neighbor memiliki akurasi yang sedikit lebih tinggi dibandingkan Naïve  Bayes.  Selain  itu,  penggunaan  huruf  kecil  tanpa  tanda  baca  memiliki  akurasi  yang lebih baik untk kedua algoritma.

## I. PENDAHULUAN
Big Data yang dihasilkan melalui media sosial telah  menciptakan  berbagai  kesempatan  bagi  para pembuat  keputusan  untuk  memperoleh  wawasan lebih  baik  [1].  Sebagai  salah  satu  poin  terpenting dalam  distribusi,  perusahaan  menyediakan  media yang  terpercaya  dan  efektif  untuk  membeli  tiket perjalanan dan berbagi informasi tentang pengalaman  perjalanannya  dalam  menggunakan agen  perjalanan online [2]. Daily Social telah menyelenggarakan  sebuah  survei  tentang  agen perjalanan online pada ttahun 2018 di Indonesia, dan hasilnya  menunjukkan  bahwa  71,44%  responden menggunakan  travel  agen online untuk  reservasi tiket  pesawat  [3].  Berdasarkan  fakta  ini,  penting untuk mengetahui bagaimana pelanggan mempertimbangkan  pilihan  agen  perjalanan online yang  ingin  digunakan.  Salah  satu  metode  yang digunakan  adalah  dengan  melihat  pada  ulasan- ulasan yang ada, baik itu ulasan yang baik ataupun buruk. Facebook adalah salah satu sosial media yang menyediakan  ulasan  yang  tak  terhitung  melalui bagian komentar dan banyak pelanan menggunakan komentar-komentar  ini  untuk  menilai  kinerja  agen perjalanan online . Penilaian terhadap komentar oleh pelanggan terbagi menjadi penilaian positif, negatif, dan netral.
Penilaian  terhadap  analisis  sentimen  perlu dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  komentar konsumen  di  media  sosial,  khususnya  dalam penelitian  ini  melalui Facebook .  Adopsi  luas  dari web dan media sosial melibatkan pengguna dengan memberikan  komentar,  ulasan,  dan  umpan  balik. Selain  itu,  keuntungan  yang  diperoleh  oleh perusahaan  yaitu  perusahaan  dapat  memberikan rancangan  produk  yang  lebih  baik,  pelayanan, meningkatkan pengalaman pengguna, serta mengatur kinerja perusahaan. Keuntungan- keuntungan tersebut dapat dicapai dengan melakukan analisis terhadap masukan pengguna [4]. Analisis  sentimen  adalah  salah  satu  bidang  ilmu yang menggunakan Natural Languange Processing (NLP), teks analisis, dan teknik komputasional untuk mengotomisasi  ekstraksi  atau  klasifikasi  ulasan sentimen  [5].  Hal  ini  tersebar  dalam  banyak  bisnis dan  non  bisnis  aspek  seperti website ,  pemasaran, informasi  pelanggan,  aplikasi,  buku-buku,  dan mempengaruhi dalam proses pengambilan
keputusan.  Saat  ini  pengambilan  keputusan  banyak didasari  oleh  analisis  sentimen  [6].  Teorema Bayesian  adalah  dasar  dari  algoritma Naïve  Bayes yang bekerja dengan asumsi independen yang tinggi dan  klasifikasi  probabilistik  sederhana  [7].  Untuk membandingkan  hasil  akurasi,  penelitian  ini  juga menggunakan K-Nearest  Neighbor karena K- Nearest  Neighbor adalah  salah  satu  dari  algoritma umum untuk menyelesaikan masalah klasifikasi [8]. K-Nearest  Neighbor memiliki  prinsip  kerja  dengan cara  mencari  jarak  paling  dekat  diantara  data  yang akan dievaluasi dengan tetangga yang ada pada data pelatihan  [9],  algoritma  ini  merupakan  salah  satu algoritma  yang  sederhana  untuk  memecahkan klasifikasi  serta  mampu  memberikan  hasil  yang signifikan dan kompetitif [10].
Penelitian  ini  akan  membahas  tentang  analisis sentimen  konsumen  terhadap  tiga  agen  perjalanan online terbesar  di  Indonesia,  dan  pengukurannya akan  berdasarkan  komentar  konsumen  di  halaman Facebook agen perjalanan online tersebut. Komentar-komentar  tersebut  akan  diberikan  label positif,  negatif,  atau  netral.  Pengujian  dilakukan dengan  menggunakan Waikato  Environment  for Knowledge Analysis atau yang lebih dikenal dengan nama Weka versi 3.9. Weka adalah sebuah aplikasi opensource yang  digunakan  hampir  pada  semua algoritma machine learning  dengan  antarmuka pengguna grafis yang berisi kumpulan algoritma dan visualisasi  untuk  pemodelan  prediktif  dan  analisis data [11]. Weka dipilih sebagai alat pengujian karena Weka  mendukung  beberapa  tugas data  mining standar  khususnya  pre-prosesing  data,  regresi, visualisasi, clustering ,  seleksi  fitur,  dan  klasifikasi [12]. Tujuan penelitian ini adalah untuk menemukan akurasi yang lebih baik antara algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest  Neighbor ,  juga  untuk  menemukan penggunaan  huruf  kecil  seta  tanda  baca  dapat mempengaruhi akurasi.
Dalam penelitian ini, tiga agen perjalanan online terbesar digunakan untuk menilai sentimen terhadap komentar pelanggan menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes . Naïve Bayes adalah metode klasifikasi  mesin  pembelajaran  yang  digunakan untuk konsep sepervisi dan pembelajaran statistik.

## II. M ETODOLOGI

## A. Studi Literatur

## A.1. Analisis Sentimen
Didunia,  informasi  tekstual  secara  garis  besar dikategorikan  menjadi  dua  kategori  utama,  yaitu fakta  dan  opini.  Fakta  adalah  ekspresi  objektif terhadap  peristiwa,  entitas,  dan  propertinya. Pendapat biasanya berdasarkan atas ekspresi subjek dan mendeskripsikan sentimen subjek, persetujuan, atau  perasaan  terhadap  entitas,  peristiwa  dan propertinya. Analisis sentimen adalah area penelitian komputasional  yang  mengekstraksi  pendapat  antar tingkatan (positif, negatif, atau netral) dari teks atau dokumen  [13][14].  Analisis  sentimen  juga  dikenal sebagai opinion  mining ,  yaitu  penentuan  polaritas kontekstual  dalam  sebuah  dokumen  [15].  Analisis sentimen  dikategorikan  kedalam  dua  pendekatan utama, berbasis lexicon dan machine learning [16]. Pendekatan  berbasis Lexicon bergantung  pada kamus lexicon. Kamus lexicon menampung  daftar kata lexical dengan  nilai  positif  atau  negatif  yang ditentukan  [17][18].  Pendekatan Machine  learning dikategorikan menjadi dua, supervised learning dan unsupervised learning. Machine Learning mengandalkan  pola  dalam  teks  dan  memprediksi lebih baik untuk melatih model data [19][20]. Pada klasifikasi  sentimen, machine  learning memiliki akurasi  yang  lebih  baik  bahkan  lebih  cepat dibandingkan metode berbasis Lexicon [21][22][23]. Penelitian  sebelumnya  melakukan  klasifikasi informasi  dan  mengekstraksi  aspek  menggunakan ontologi, kemudian mengkategorikan dalam positif, negatif,  dan  netral  menggunakan supervised learning .  Kemudian  menggunakan  Weka  untuk menggunakan  algoritma machine  learning ,  dan penilaian  efisiensi  dilakukan  dengan  menggunakan strategi pencarian temu kembali informasi [23].
A.2. Naïve Bayes Classifier Naïve  Bayes  Classifier adalah  sebuah  metode algoritma klasifikasi yang berdasarkan pada konsep probabilitas.  Teorema  Bayes  adalah  dasar  konsep untuk metode Naïve Bayes. Naïve Bayes merupakan salah  satu  alat  klasifikasi  yang  kompeten  [24]. Pekerjaan  terkait Naïve  Bayes dilakukan  dengan membandingkan  tiga  metode machine  learning seperti Naïve  Bayes , Support  Vector  Machines (SVM),  dan Maximum  Entrophy. Penelitian  ini mengkaji efisiensi pembelajaan mesin menggunakan
ulasan  yang  ada  pada  Amazon  API,  dan  untuk melatih  klasifikasi machine  learning, digunakan unigram.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa machine  learning bekerja  dengan  baik  dalam unigram berbobot, dan juga SVM memiliki akurasi terbaik [25]. Wongkar melakukan analisis sentimen melalui  twitter  pada  proses  pemilihan  presiden  di Indonesia  yang  bertujuan  untuk  menemukan  yang terbaik antara lexicon sentimen seperti W-WSD[26], SentiWordNet [27], TextBlob kemudian diuji dengan supervised  machine  learning seperti Naïve  Bayes dan  SVM.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa TextBlob berkinerja relatif lebih baik [28].
A.3. K-Nearest Neighbor K-Nearest  Neighbor merupakan  salah  satu algoritma  artificial  learning  yang  berbasis  pada kesamaan  yang  bekerja  berdasarkan  tetangga terdekat  karena .  K-Nearest  Neighbor merupakan algoritma  yang  membutuhkan  pelatihan  data  dan nilai  K  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  untuk mencari  K  terdekat  berdasarkan  jarak  komputasi [29].
Penelitian terdahulu bertujuan untuk mempelajari kinerja  jaringan  klasifikasi  K-nearest  ketika menggunakan  pengukuran  jarak  yang  berbeda. Termsauk  juga  sebelas  matrik  jarak  seperti Spearman , korelasi, Cosine, Minkowski, Euclidean, Standardized  eucledean,  City  block,  Hamming, Jaccard,  Chebychev,  Mahalanobis ,  dan  Korelasi. Deret  eksperimen  dilakukan  pada  delapan  deret syntetics dataset dan hasilnya menunjukkan bahwa City  Block,  Chebychev,  Euclidean,  Mahalanobis, Minkowski , dan Standarized Euclidean memberikan akurasi tertinggi dalam perhitungan jarak [30].
Tripathi  menggabungkan  algoritma  N-gram  dan jaringan K-terdekat untuk menilai analisis sentimen di Twitter .  Algoritma  N-gram  berlaku  untuk ekstraksi  ciri,  dan  KNN  untuk  mengklasifikasikan data  menjadi  positif,  negatif,  atau  netral.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  sistem  yang  diusulkan berkinerja  baik  dibandingkan  dengan  sistem  yang ada dengan berbasis SVM [31].
Penelitian sebelumnya yang lain menggabungkan Algoritma Crow search dengan  algoritma  KNN. Algoritma Crow Search berlaku  untuk  pemilihan fitur  dan  untuk  mengklasifikasikan,  menggunakan teknik  K- nearest tetangga  dan  TF  ditambahkan untuk  menghitung  dan  menghitung  frekuensi  kata. Hasilnya menunjukkan bahwa model yang diusulkan
206 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 4, Pebruari 2022, hlm. 203-208
memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  daripada  model KNN,  dan  memiliki F-measure yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  KNN  dan  C4.5,  dan  dengan pemilihan fitur, meningkatkan akurasi hingga 27%, daripada KNN [32].

## B. Metode Penelitian
Proses  pada  metodologi  penelitian  ini  dimulai dengan  mengumpulkan  data  yang  berasal  dari Facebook .  Data  dikumpulan  dari  3  fanpage  agen perjalanan online yang ada di Facebook . Jumlah data yang dikumpulkan adalah 1500 komentar.  Aplikasi yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  adalah aplikasi facepager [33]. Jangka waktu pengumpulan data  adalah  tiga  bulan,  yaitu  selama  periode september, oktober, dan november 2020.
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan dataset development  dengan  memberikan  label  secara manual  dengan  label  positif,  negatif,  dan  neutral. Setelah  proses  pemberian  label  selesai,  proses selanjutnya  adalah  proses  pembersihan  data. Pembersihan data dilakukan dengan menghilangkan huruf  kapital  dan  tanda-tanda  baca,  dan  kemudian ekstraksi  fitur.  Fitur-fitur  tersebut  akan  diproses dengan menggunakan machine learning yaitu Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor . Dalam penelitian ini, proses machine learning menggunakan Weka versi 3.9.
Setelah proses dengan machine learning selesai, langkah  selanjtnya  adalah  evaluasi.  Evaluasi dilakukan dengan dua metode, yaitu 10-Fold Cross Validation [34] dan Confusion Matrix [35]. Adapun alur penelitian pada penelitian ini dapat dilihat pada Gbr 1.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Setelah  data  dikumpulkan,  langkah  selanjutnya adalah  pengembangan dataset dengan  memberikan label  secara  manual  dengan  positif,  negatif,  atau netral.  Gambar  2  menunjukkan  bahwa  agen perjalanan online A memiliki jumlah terbanyak pada komentar  positif  yaitu  29,51%,  kedua  yaitu  agen perjalanan online C dengan 23,77% komentar positif, dan  yang  ketiga  adalah  agen  perjalanan online B dengan  4,42%  komentar  positif.  Nilai  dari  data komentar  tersebut  dibperoleh  dengan  memberikan label secara manual.

## Gbr 2. Diagram Jumlah Dataset
Ketika  proses  pengembangan dataset selesai, langkah  selanjutnya  adalah  pembersihan  data  atau stemming. Proses Stemming adalah proses normalisasi  komentar  untuk  mengurangi  jumlah variasi data dengan arti yang mirip. Proses stemming diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi  data  dan proses  analisis  lebih  mudah.  Proses stemming dilakukan  dengan  dua  langkah  berikut:  1) Mengeliminasi  huruf  kapital,  sehingga  diharapkan dapat  mempersempit  variasi  kata  dengan  hasil dengan  hasil  yang  sama  namun  terdeteksi  berbeda karena  adanya  perbedaan  dalam  penggunaan  huruf besar  dan  kecil.  2)  Menghilangkan  tanda  baca sehingga  membuat  proses  analisis  lebih  fokus terhadap  analisis  kata.  Hasil  dari  proses stemming dapat dilihat pada Tabel 1.
TABEL 1 D ATASET S ETELAH P ROSES S TEMMING Komentar Analis izin share yaa Positif keren saya suka Positif buruk sekali penanganan masalahnya Negatif cara pesennya gimana ya Netral seharus nya ga usah di bikin ribet Negatif
49.5 1 4.42 23.7 7 24.2 1 12.5 25.1 7 26.1 6 82.8 1 50.6 9 A B C Positif Netral Negatif
Komentar Analis gak konsisten nih Negatif
Setelah  proses stemming ,  proses  pengujian dilakukan  dengan Naïve  Bayes dan K-Nearest Neighbor . Data kemudian diuji dengan menggunakan  beberapa  variasi,  antara  lain  data tanpa  tanda  baca,  dengan  huruf  kecil,  dan  data dengan tanda baca, gabungan huruf kapital dan huruf kecil  (campuran).  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan Weka versi 9.2. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 2 .
TABEL 2 P ERSENTASE H ASIL P ENGUJIA D ATASET Algoritma Campuran Tanpa Tanda Baca Huruf Kecil K-Nearest Neighbor 48.87% 49.34% 52.35% Naïve Bayes 48.99% 49.34% 52.35%
Dengan algoritma K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes ,  terlihat  bagwa  akurasi  tertinggi  dicapai  saat data seluruhnya menggunakan huruf kecil.
Proses akurasi telah selesai dilakukan pada seluruh dataset ,  langkah  selanjutnya  adalah  menguji  setiap agen  perjalanan online menggunakan  metode  10- Fold Cross Validation.Gambar 3 menunjukkan hasil dari pengujian menggunakan metode 10-Fold Cross Validation.  A,  B,  dan  C  merupakan  nama  yang digunakan untuk merepresentasikan agen perjalanan online di Indonesia .
Gbr . 3 Hasil Pengujian Agen Perjalanan Online

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dengan  1500  data komentar dari 3 fanpage Facebook agen perjalanan online,  ditemukan  bahwa  algoritma K-Nearest Neighbor memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  pada rata-rata dibandingkan Naïve Bayes . Penelitian juga
menunjukkan bahwa akurasi tertinggi ketika seluruh data  menggunakan  huruf  kecil  untuk  kedua algoritma, dengan akurasi 52,35%. Hasil akurasi ini diperoleh dengan pengujian menggunakan Weka 3.9 menggunakan  dataset  dengan  yang  dilabeli  manual sebagai data training.

## U CAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dapat  dilaksanakan  dengan  baik berkat  dukungan  dari  berbagai  pihak.  Oleh  karena itu,  penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pimpinan dan kolega kami di Politeknik Tanah Laut, Universitas  Darwan  Ali,  Universitas  Bumigora, STMIK Palangka Raya, Universitas Universal.

## R EFERENSI
[1] S. . Miaha, H. . Vub, J. Gammackc, and M. McGrath, “A Big Data Analytics Method for Tourist Behaviour Analysis,” Inf. Manag. , vol. 54, pp. 771–785, 2016.
[2] M. . Navarro, C. . Manero, M. . Campillo, and M. P. Iglesias, Strenght of  Online  Travel  Agencies  from  the Perspective of Digital Tourist . USA: IGI Global, 2019.
[3] F. Zebua, “Laporan DailySosial: Survey Online Travel Agencies  (OTA)  2018,” Daily  Social ,  2018. https://dailysocial.id/post/laporan-dailysocial-survey- online-travel-agencies-ota-2018  (accessed  Jun.  01, 2021).
[4] M. Ghiassi and S. Lee, “A domain transferable lexicon set  for  Twitter  sentiment  analysis  using  a  supervised machine  learning  approach,” Expert  Syst.  witf  Appl. , vol. 106, pp. 197–216, 2018.
[5] B.  Agarwal,  N.  Mittal,  P.  Bansal,  and  S.  Garg2, “Sentiment  Analysis  Using  Common-Sense  and Context  Information,” Comput.  Intell.  Neurosci. ,  vol. 2015, pp. 1–9, 2015.
[6] J.  .  Matthew,  G.  Spencer,  and  Z.  Andrea,  “Potential applications  of  sentiment  analysis  in  educational research  and  practice  –  Is  SITE  the  friendliest conference? In: Slykhuis, D., Marks, G. (Eds.),” 2015.
[7] R.  S.  Perdana  and  A.  Pinandito,  “Combining  Likes- Retweet  Analysis  and  Naïve  Bayes  Classifier  within Twitter for Sentiment Analysis,” Univesitas Brawijaya,
2018.
[8] U. Shafique and H. Qaiser, “A Comparative Study of Data Mining Process Models (KDD, CRISP- DM and SEMMA),” Int. J. Innov. Sci. Res. , vol. 12, no. 1, pp. 217–222, 2014.
[9] A. G. Novianti and D. Prasetyo, “Penerapan Algoritma K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  untuk  Prediksi  Waktu Kelulusan  Mahasiswa,”  in Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM) , 2017, pp. 108–113.
[10] D.A.Adeniyi,  Z.Wei,  and  Y.Yongquan,  “Automated web  usage  data  mining  and  recommendation  system
51.8 3 85.1 1 55.7 8 51.8 3 83.0 2 55.7 8 O T A   A O T A   B O T A   C KKN Naive Bayes
208 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 4, Pebruari 2022, hlm. 203-208
using  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  classification method,” Appl. Comput. Informatics , vol. 12, no. 1, pp. 90–108, 2016.
[11] S.  Hussain,  N.  A.  Dahan,  F.  M.  Ba-Alwib,  and  N. Ribata,  “Educational  Data  Mining  and  Analysis  of Students’  Academic  Performace  Using  WEKA,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 9, pp. 447– 459, 2018.
[12] Kou, “WEKA Packages,” Weka , 2016. https://weka.sourceforge.io/packageMetaData/ (accessed Jun. 01, 2021).
[13] M.  Azam,  T.  Ahmed,  F.  Sabah,  and  M.  .  Hussain, “Feature Extraction based Text Classification using K- Nearest Neighbor Algorithm,” IJCSNS Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur. , vol. 18, no. 12, 2018.
[14] A.  A,  Y.  A,  and  V.  DK,  “Multimodal  sentiment analysis via  RNN  variants,”  in In  IEEE  international conference on big data, cloud computing, data science and engineering (BCD) , 2019, pp. 19–23.
[15] M. S. Bhatia, K. Sharma, and K. Bhatia, “Strategies for mining  opinions:  A  survey,”  in Proceedings  of  the IEEE 2nd International Conference on Computing for Sustainable Global Development , 2015, pp. 262–266.
[16] W.  Medhat,  A.  Hassan,  and  H.  Korashy,  “Sentiment analysis  algorithms  and  applications:  A  survey,” Ain Shams Eng. J. , vol. 5, no. 4, pp. 1093–1113, 2014.
[17] S. Ahire, “A Survey of Sentiment Lexicons,” 2015.
[18] S.  Akter  and  M.  T.  Aziz,  “Sentiment  analysis  on facebook group using lexicon-based approach.,” 2016.
[19] D.  Anand  and  D.  Naorem,  “Semi-supervised  Aspect Based  Sentiment  Analysis  for  Movies  Using  Review Filtering,” Procedia Comput. Sci. , vol. 84, pp. 86–93, 2016.
[20] M.  Meire,  M.  Ballings,  and  D.  Van  den  Poel,  “The added value of auxiliary data in sentiment analysis of Facebook posts,” Decis. Support Syst. , vol. 89, pp. 93– 112, 2016.
[21] V.  A.  Rohani  and  S.  Shayaa,  “Utilizing  machine learning in Sentiment Analysis: SentiRobo approach,” 2015.
[22] B. Samal, A. K. Behera, and M. Panda, “Performance analysis of supervised machine learning techniques for sentiment analysis,” 2017.
[23] M. S. Bhatia, K. K. B. Sharma, and P. Das, “Opinion Target  Extraction  with  Sentiment  Analysis,” Int.  J. Comput. , vol. 17, no. 3, pp. 136–142, 2018.
[24] L.  Zhang,  L.  Jiang,  C.  Li,  and  G.  Kon,  “Two  feature weighting approaches for naive Bayes text classifiers,”
Knowledge-Based Syst. , vol. 100, pp. 137–144, 2016.
[25] A. S. Rathor, A. Agarwal, and P. Dimri, “Comparative Study  of  Machine  Learning  Approaches  for  Amazon
Reviews,” Procedia Comput. Sci. , vol. 132, pp. 1552– 1561, 2018.
[26] M. Wongkar and A. Angdresey, “Sentiment Analysis Using  Naive  Bayes  Algorithm  Of  The  Data  Crawler: Twitter,” 2019.
[27] M. Husnain, M. M. S. Missen, N. Akhtar, M. Coustaty, S. Mumtaz, and V. B. S. Prasath, “A systematic study on the role of SentiWordNet in opinion mining,” Front.
Comput. Sci. , vol. 15, 2021.
[28] A.  Hasan,  S.  Moin,  A.  Karim,  and  S.  Shamshirband, “Machine  Learning-Based  Sentiment  Analysis  for Twitter Accounts,” Math. Comput. Appl. , vol. 23, no. 1,
2018.
[29] J.  Diz,  G.  Marreiros,  and  A. Freitas,  “Applying  Data Mining  Techniques  to  Improve  Breast  Cancer Diagnosis,” J. Med. Syst. , vol. 40, no. 9, 2016.
[30] K.  Chomboon,  P.  Chujai,  P.  Teerarassamee,  K. Kerdprasop, and N. Kerdprasop, “An Empirical Study of  Distance  Metrics  for  K-Nearest  Neighbor Algorithm,” 2015.
[31] G.  Tripathi  and  G.  Singh,  “Sentiment  Analysis Approach  based  N-gram  and KNN  Classifier,” Int.  J. Adv. Res. Comput. Sci. , vol. 9, no. 3, 2018.
[32] A.  Allahverdipoor  and  F.  .  Gharehchopogh,  “An Improved  K-nearest  Neighbor  with  Crow  Search Algorithm  for  Feature  Selection  in  Text  Document Classification,” J. Adv. Comput. Res. Q. Sari Branch, Islam. Azad Univ. , vol. 9, no. 2, pp. 37–48, 2018.
[33] S. . Solloum, C. Mhamdi, M. Al-Emran, and K. Shaalan, “Analysis  and  Classification  of  Arabic  Newspaper’s Facebook Page using Text Mining Techniques,” Int. J. Inf. Technol. Languange Stud. , vol. 1, no. 2, pp. 8–17, 2017.
[34] T.-T.  Wong  and  P.-Y.  Yeh,  “Reliable  Accuracy Estimates from k-Fold Cross Validation,” EEE Trans. Knowl. Data Eng. , vol. 32, no. 8, pp. 1586–1594, 2019.
[35] E. Morvant, S. Koco, and L. Ralaivola, “PAC-Bayesian Generalization Bound on Confusion Matrix for Multi- class  Classification,”  in International  Conference  on Machine Learning , 2018, pp. 815–822.