## PENERAPAN ANALISIS SENTIMEN DAN NAIVE BAYES TERHADAP OPINI PENGGUNAAN KENDARAAN LISTRIK DI TWITTER

## Abstract
[Application Of Sentiment Analysis And Naive Bayes To Electric Vehicle Usage Opinions On Twitter] Twitter is the most popular social media today. Can find out various Twitter responses that fall into the positive, neutral, or  negative  categories.  Technological  advances  at  this  time  are  so  rapid  that  vehicles  will  provide  fuel  for electric power or are called electric vehicles. Indonesia has become a country that encourages acceleration in the  use  of  electric  vehicles,  according  to  the  Minister  of  State-Owned  Enterprises  circular  letter.  The advancement  of  electric-powered  vehicles  is  an  innovation  and  technology  that  will  continue  to  develop  and transform. With the presence of the electric vehicle, the Indonesian government will serve as an important guest vehicle at the G20 Summit activities in Bali, Indonesia. The purpose of this study is to determine the public's response to  electric vehicles which are currently  widely used among the people of Indonesia. To find out  the public response, sentiment  analysis is needed through the responses of  Twitter users. By generating positive, neutral, or negative categories. Based on the results of the classification of sentiment analysis on the support of electric vehicles. Data collection uses the Twitter API as an open source that can retrieve Twitter user responses, then  the  data  cleaning  process  is  carried  out,  converting  Indonesian  to  English,  then  tested  using  the  Naïve Bayes algorithm, and visualizing twitter data using python. Based on the classification results, public response to electric vehicles is more positive with 82% precision and 44% recall. By having 80% data accuracy through the  Naive  Bayes  confusion  matrix  through  the  text  mining  process,  python  text  blob,  and  word  cloud  as  the relationship between words and twitter text.
Keywords: API; Electric Vehicles; KTT G20; Naive Bayes; Pythons; Sentiment Analysis; Twitter.

## Abstrak
Twitter merupakan media sosial paling populer pada saat ini. Dapat mengetahui berbagai tanggapan Twitter yang termasuk kategori positif, netral atau negatif. Kemajuan teknologi pada saat ini begitu pesat sehingga kendaraan akan  menyediakan  bahan  bakar  tenaga  listrik  atau  disebut  kendaraan  listrik.  Indonesia  menjadi  negara  yang mendorong percepatan dalam penggunaan kendaraan listrik, dari hasil surat edaran menteri BUMN. Kemajuan kendaraan  bertenaga  listrik  menjadi  inovasi  dan  teknologi  yang  akan  terus  berkembang  dan  bertransformasi. Dengan hadirnya kendaraan listrik tersebut pemerintah Indonesia akan dijadikan sebagai kendaraan tamu penting pada kegiatan KTT G20 di Bali, Indonesia. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui respon masyarakat terhadap  kendaraan  listrik  yang  saat  ini  banyak  dipergunakan  pada  kalangan  masyarakat  Indonesia.  Untuk mengetahui respon publik tersebut diperlukannya analisis sentimen melalui tanggapan pengguna twitter .  Dengan menghasilkan  kategori  positif,  netral  atau  negatif.  Berdasarkan  hasil  klasifikasi  analisis  sentimen  terhadap dukungan  kendaraan  listrik.  Pengumpulan  data  menggunakan Twitter  API sebagai open  source yang  dapat mengambil  respon  pengguna twitter ,  kemudian  dilakukan  proses  pembersihan  data,  pengubahan  bahasa Indonesia ke bahasa Inggris, kemudian diuji menggunakan algoritma Naïve Bayes , dan visualisasi data twitter menggunakan python .  Berdasarkan  hasil  klasifikasi,  respon  masyarakat  terhadap  kendaraan  listrik  lebih mengarah  positif  dengan  presisi  82%  dan recall 44%.  Dengan  memiliki  akurasi  data  80%  melalui confusion matrix Naïve Bayes melalui proses text mining , text blob python , dan word cloud sebagai hubungan antara kata dan teks twitter .
Kata Kunci: API; Analisis Sentimen; Kendaraan Listrik; KTT G20; Naïve Bayes; Python; Twitter.
Adittia Agustian 1) , Tukino 2) dan Fitria Nurapriani 3)
1 2 3) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Buana Perjuangan Karawang e-mail : si19.adittiaagustian@mhs.ubpkarawang.ac.id

## 1. Pendahuluan
Semakin meningkatnya  teknologi digital saat  ini yang dapat  mengubah kehidupan manusia melalui media internet. seiring dengan pertumbuhan data digital yang setiap hari  terus tumbuh dan semakin besar (Priyatna, Hananto, and Nova 2020). Teknologi internet dapat membawa perubahan di beberapa bidang, seperti pendidikan, perdagangan,  dan  komunikasi  sosial.  Jumlah  pengguna  media  sosial  yang  semakin  pesat  di  era  sekarang  ini sehingga dapat  memberikan informasi  atau komentar baik  melalui dunia digital maupun dengan dunia maya. (Darwis,  Siskawati,  and  Abidin  2021).  Dengan  meningkat  secara  cepat  teknologi  dan  informasi  dapat memberikan data dengan jumlah besar dengan didukungnya kelola teknologi informasi yang baik (Lia Hananto et al. 2021). Penggunaan media sosial di era saat ini dengan hasil informasi yang diperoleh We Are Social . Pada tahun 2022, pada bulan Januari, pengguna aktif media sosial di Indonesia meningkat sekitar 12,35% sebanyak 191 juta, dibandingkan tahun sebelumnya sebanyak 170 juta pengguna (Kemp 2022).
Seiring  dengan perkembangan teknologi  yang terus meningkat.  Sehingga ada teknologi  bahan bakar yang semula  berbahan  bakar  minyak  menjadi  tenaga  listrik  yang  dapat  menstabilkan  CO 2 atmosfer  (Prianjani  and Sutopo  2018).  Dengan  transformasi  kendaraan  bertenaga  listrik  menjadi  langkah  awal  untuk  menstabilkan pencemaran udara yang terjadi di dunia. (Tulus Pangapoi Sidabutar 2020). Meski tidak banyak kendaraan listrik, peningkatan  penjualan  kendaraan  listrik  akan  meningkat  seiring  berjalannya  waktu.  Hasil  statistik  Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia (GAIKINDO) tahun 2020, pemasaran kendaraan listrik sudah 121 unit yang sudah dipasarkan namun pada tahun 2021 terjadi peningkatan pemasaran hingga 70% dan sekitar 395 unit sudah  dipasarkan.  (Gaikindo  2020).  Seiring  waktu,  jumlah  kendaraan  listrik  akan  terus  meningkat.  Karena kendaraan listrik bisa dikatakan ramah lingkungan, mesin senyap dan penggunaan baterai bisa menghemat biaya. Dengan mengubah bahan bakar minyak menjadi tenaga listrik menjadi kelebihan pada teknologi tersebut dengan memiliki daya tahan yang lebih lama dan hemat dalam pemakaian dalam peningkatan industri kendaraan listrik di Indonesia (Veza et al. 2022).
Pemerintah  mengeluarkan  PP  Nomor  55  Tahun  2019  tentang    Kendaraan  listrik  mengenai  Percepatan Program Kendaraan Listrik Berbasis Baterai Untuk Angkutan Jalan. Dengan dikeluarkannya PP tersebut maka terjadinya  perbincangan  serta  tanggapan  masyarakat  melalui  media  sosial  terutama  pada  media  sosial  twitter dengan  berbagai  opini  terhadap  kehadiran  kendaraan  listrik  (Darwis  et  al.  2021).  kendaraan  bertenaga  listrik tersebut  akan  dipergunakan  di  acara  besar  KTT G20  di  Bali.  Dengan  bermunculan  hashtag  #kendaraanlistrik sehingga banyaknya tanggapan tentang kendaraan listrik.
Data  yang  dihasilkan  melalui  twitter  dengan  menghasilkan  data  yang  penting  dengan  memanfaatkan  data tersebut. Untuk melakukan eksplore informasi yang menghasilkan knowledge dengan mengumpulkan data yang berdasarkan tanggapan pengguna twitter berdasarkan sentiment positif, netral  dan negatif. Melalui penerapan analisis sentimen untuk  penelitian ini dengan analisa tanggapan, perasaan dan pandangan masyarakat  tentang kehadiran kendaraan listrik dengan melakukan scraping data twitter . Meningkatnya kendaraan bertenaga listrik di seluruh dunia dengan perlahan lahan melakukan transformasi bahan bakar minyak menjadi tenaga listrik yang dapat  berpengaruh  terhadap  kehidupan  manusia. Dengan  mengambil  isu  –  isu  baik  itu  positif,  netral  maupun negatif (Azizi Hakim et al. 2022).
Melalui  penerapan  analisis  sentimen  opini  dan  tanggapan  masyarakat  dengan  diklasifikasikan  pandangan terhadap kendaraan listrik yang terbagi ke dalam sentimen positif, netral dan negatif untuk menentukan tingkat akurasi  melalui  proses  text  mining  dan  pengelompokan  berdasarkan  kategori  sentimen  yang  telah ditentukan (Tukino 2019). Dalam mengambil tanggapan masyarakat melalui twitter tidak semua dijadikan sebagai analisa (Meiyanti  and  Sandy  2021).  Sehingga  dilakukannya  penyortiran.  Salah  satu  penelitian  yang  sudah dilakukan oleh  Anni  Karimatul  Fauziyyah  dan  Deden  Hardan  Gautaman  dengan  mengambil  topik  “Analisis  Sentimen Pandemi Covid-19 Pada Streaming Twitter dengan Text Mining Python ” penelitian terkait menganalisa terhadap opini covid-19 melalui data twitter yang menghasilkan sentiment positif, netral dan negatif menggunakan text mining (Fauziyyah  2020).  Lalu  ada  penelitian  yang  sudah  menerapkan  algoritma  dalam  menentukan  analisis sentimen  yaitu  penelitian  dari  Dedi  Darwis  dkk. Dengan  mengambil  penelitian  “Penerapan  Algoritma Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional” dengan menghasilkan  akurasi  69,97% (Darwis et al. 2021).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisa  sentimen  terhadap  rencana  kendaraan  listrik  pada  acara KTT G20 Bali, Indonesia. Dalam analisis sentimen tersebut diperlukan scraping data twitter dengan mengambil kata  kunci  “kendaraan  listrik”  melalui  akses  API  ( Application  Programming  Interface ).  Berikutnya
dilakukannya pembersihan data untuk memfilter data yang dapat menghasilkan klasifikasi berdasarkan kategori tanggapan melalui algoritma Naïve Bayes dengan menggunakan bahasa pemprograman python. Klasifikasi data twitter dilakukan antar hubungan kata – kata menggunakan fungsi word cloud untuk menghasilkan klasifikasi kata  analisis  sentimen  terhadap  tanggapan  kendaraan  listrik  ke  dalam  kategori  tanggapan  positif,  netral  atau negatif.

## 2. Metode

## A. Pengambil Data Twitter
Penelitian  ini  menggunakan  flow  model  dengan  tahapan  awal  melalui  proses  scraping  data  Twitter  API (Khairunnisa, Adiwijaya, and Faraby 2021). Untuk mengakses API, diperlukan kunci dalam proses scraping data twitter.  Dengan  mengambil  kata  kunci  pada  variabel  yaitu  “Kendaraan  Listrik”  dimulai  tanggal  8  Juli  2019 sampai 10 Oktober 2022. Yang dapat menghasilkan data twitter sebanyak 1589 tweet . Data Twitter terdiri dari username , tweetcreatedts , dan text . Dalam mengolah data menggunakan python . Dari hasil scraping data twitter disimpan ke drive .

## B. Proses Cleaning Data Twitter
Dari  hasil scraping  data, maka dilakukan tahapan cleaning  data untuk  menghapus beberapa karakter yang sering  muncul pada text twitter tersebut  yang memiliki tidak memiliki makna didalamnya (Duei Putri, Nama, and Sulistiono 2022). Lalu dilakukan pengubahan huruf kapital menjadi huruf kecil ( Case Folding ).

## C. Mengubah Bahasa Indonesia Menjadi Bahasa Inggris
Dalam  menentukan  analisis  sentimen.  Konversi  bahasa  Indonesia  ke  bahasa  Inggris  dilakukan  untuk mendapatkan hasil sentimen yang baik. Fungsi untuk mengubah bahasa ke bahasa Inggris adalah googletrans sebagai library python untuk mengubah bahasa.

## D. Klasifikasi analisis sentiment
Klasifikasi data twitter pada sentimen untuk digunakan pengelompokan kategori sentimen positif, netral atau negatif.  Dengan  menghasilkan confusion  matrix sebagai  hasil  akhir  akurasi  algoritma Naïve  Bayes dalam mengklasifikasikan  sentimen.  Melalui  fungsi  polaritas  akan  menghasilkan  nilai  -1,0  dan  mendekati  1  dapat menghasilkan  polaritas  positif,  sedangkan  polaritas  0  menghasilkan  nilai  netral  dan  mendekati  -1  maka menghasilkan negatif.

## E. Alur model analisis sentimen twitter python
Crawling data dan Scraping data twitter Proses preprocessing Save data menjadi csv Cleaning Data Mengubah bahasa indonesia menjadi bahasa inggris Data di uji menggunakan algoritma Naïve Bayes Menentukan Sentimen Positif Netral Negatif Confusion metrix Visualisasi grafis analisis menggunakan word cloud Hasil  Akhir KEY API TWITTER
Gambar 1. Alur Model Analisis Sentimen Twitter

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  untuk  menganalisis  pendapat  pengguna twitter terhadap rencana  kendaraan  listrik  pada  gelaran acara KTT G20 dengan menggunakan analisis sentimen. Pengambilan data pada twitter melalui scraping dengan kata kunci kendaraan listrik selama 8 Juli 2019 sampai 10 Oktober 2022, yang menghasilkan 1589 tweet . Data twitter terdiri dari username , tweetcreatedts dan text . Berikut gambar fungsi scraping data twitter .
Gambar 2. Python Crawling Data dan Scraping Data Twitter
Hasil scraping dilakukan  proses cleaning terhadap  data twitter untuk  penghapusan  mention,  simbol link , sticker , hashtag , angka ,  data duplicate ,  merubah huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil  dan  melakukan stopword . Dalam melakukan proses cleaning data twitter menggunakan library NLTK dan sastrawi.
Tabel 1. Proses cleaning data twitter
No Text Clean Tweet Mention Remove link/angka Remove Hashtag Huruf kapital menjadi huruf kecil 1 @kegblgnunfaedh Inilah alasan pentingnya kendaraan berbasis motor listrik harus murah, @Kemendag @Kemenperin_RI @KemenkeuRI @kemenkomarves Inilah alasan pentingnya kendaraan berbasis motor listrik harus murah Inilah alasan pentingnya kendaraan berbasis motor listrik harus murah Inilah alasan pentingnya kendaraan berbasis motor listrik harus murah alasan kendaraan berbasis motor listrik murah 2 Jelang KTT G20, Polri Pastikan Kesiapan Posko Dan Kendaraan Listrik.!! #StrategiPerkuatEkonomi RI https://t.co/ym8hSlo8Pn Jelang KTT G20, Polri Pastikan Kesiapan Posko Dan Kendaraan Listrik.!! #StrategiPerkuatEkon omiRI https://t.co/ym8hSlo8 Pn Jelang KTT G20 Polri Pastikan Kesiapan Posko Dan Kendaraan Listrik Strategi Perkuat EkonomiRI Jelang KTT G20 Polri Pastikan Kesiapan Posko Dan Kendaraan Listrik Strategi Perkuat EkonomiRI jelang,ktt polri pasti kesiapan posko kendara listrik strategi perkuat ekonomi ri 3 Begini disuruh pindah semuanya dari kompor sampai kendaraan pakai listrik, ditempat kami yg sering mati listrik bisa2 kelaparan Begini disuruh pindah semuanya dari kompor sampai kendaraan pakai listrik, ditempat kami yg sering mati listrik bisa2 kelaparan Begini disuruh pindah semuanya dari kompor sampai kendaraan pakai listrik ditempat kami yg sering mati listrik bisa2 kelaparan Begini disuruh pindah semuanya dari kompor sampai kendaraan pakai listrik ditempat kami yg sering mati listrik bisa kelaparan suruh,pind ah kompor kendara pakai listrik tempat mati listrik lapar
Dari 1589 tweet setelah dilakukan preprocessing data dapat diperoleh 1161 data twitter . Dalam melakukan analisis sentiment maka dilakukan pengubahan bahasa indonesia menjadi bahasa inggris untuk memberikan hasil yang  tepat.  Dengan  menginstall library python googletrans sebagai  fungsi  untuk  mengubah  bahasa  menjadi inggris. Tabel 2. hasil sebelum diubah bahasa inggris dan setelah diubah menjadi bahasa inggris.
Tabel 2. Pengubahan Bahasa Indonesia Menjadi Bahasa Inggris
No Sebelum Diubah Setelah Diubah 1 jalang ktt polri pasti kesiap posko kendara listrik strategi perkuat ekonomi ri bitch  at  the  police  meeting  for  sure  the  electric vehicle command post is ready to strengthen the economy 2 dukung gera go green hidup sehat kendara listrik harga  mahal  pake  pertamax  nggak  ramah kantong support gera go green, live healthy, electric ride, expensive  price  using  Pertamax,  not  pocket friendly 3 batas kendara pribadi kebun raya cibodas sabtu minggu luas banget banget mobil listrik keliling sana The  private  driving  limit  of  the  Cibodas Botanical Gardens on Saturdays and Sundays is very wide, electric cars go around there 4 pln  hebat  dorong  tumbuh  kendara  listrik indonesia Great PLN encourages the growth of Indonesian electric vehicles 5 sobat  gatrik  inovasi  hasil  tim  dosen  its  lintas multidisiplin  dukung  konferensi  tingkat  tinggi gindonesia  ekosistem  kendara  listrik  indonesia stasiun  tukar  baterai  kendara  listrik  umum spbklu pintar listrik untuk semua pal  gatrik,  the  innovation  result  of  its multidisciplinary  lecturer  team,  supports  the GIndonesia high-level conference, the Indonesian  electric  vehicle  ecosystem,  battery exchange station, general electric vehicle, smart spbklu, electricity for all
Setelah melakukan data scraping dan data preprocessing . Dalam melakukan analisis sentimen, proses dalam menentukan klasifikasi sentimen positif, netral dan negatif. Perlu adanya algoritma pendukung keakuratan data sentimen  pada  informasi  kendaraan  listrik  melalui  perhitungan Naïve  Bayes dengan  fungsi textblob dan menghasilkan polaritas yang dihasilkan.
Dengan hasil nilai sentiment ada beberapa contoh untuk menunjukkan sampel data twitter pada hasil sentimen berdasarkan nilai polaritas dengan variabel kendaraan listrik dengan memberikan hasil berupa sentimen positif, netral dan negatif. Berikut sampel data twitter yang berhasil menghasilkan nilai polaritas.
Tabel 3. Sentimen dan Nilai Polaritas pada data twitter Polaritas Tweet Sentimen 0.3182 bitch at the police meeting for sure the electric vehicle command post is ready to strengthen the economy Positif 0.3182 Minister  of  Transportation,  full-year  electric  vehicle  incentives,  fast  news, economic money, the Indonesian economy Positif 0.0 Incessantly invites residents to order to transfer electric vehicles Netral 0.0 shell eco marathon Indonesia ntb complete electric drive sem shell eco marathon circuit mandalika Netral -0.8316 evil conspiracy of the Chinese electric vehicle business Negatif -0.7717 crisis threatens official driving instructions orders to replace electric cars Negatif
Perbandingan  antara  klasifikasi  manual  dan  hasil  klasifikasi Naïve  Bayes menghasilkan  hasil  sementara persentase sentimen positif sebesar 42,98% sedangkan 52,02% menghasilkan polaritas sentimen netral, dan 0,5% menghasilkan  polaritas  sentimen  negatif.  Melalui  hasil  sementara  klasifikasi  menunjukkan  bahwa  hasil pengguna twitter terhadap kehadiran kendaraan listrik masih memberikan sentimen netral yang dapat diartikan tidak ada pihak yang berpihak atau tidak membantu  dalam perubahan yang terjadi. Meski  ada sentimen yang lebih  netral,  banyak  yang  memberikan  tanggapan  positif  terhadap  kendaraan  listrik  sebagai  dukungan  dan kemajuan teknologi bahan bakar listrik. Dari gambar 3 dapat dijadikan sebagai pertimbangan untuk dilakukannya edukasi dan penjelasan tentang transformasi kendaraan berbahan bakar minyak menjadi tenaga listri.
Gambar 3. Visualisasi analisis sentimen
Polaritas sentimen menghasilkan visualisasi word cloud pada gambar 4, dengan menghasilkan tiga kelompok yaitu kelompok kata positif dengan jenis warna kuning, netral dengan jenis hijau atau negatif dengan jenis biru. Kelompok kata yang sering muncul ditampilkan dengan ukuran lebih besar dibandingkan dengan kelompok kata yang jarang muncul.

## Gambar 4. Analisis word cloud
Perhitungan dengan fungsi Confusion matrix dengan menghasilkan tingkat akurasi sebesar  80%, presisi 82% dan recall 80%. Dengan pengguna twitter yang memberikan tanggapan positif lebih besar dibandingkan dengan tanggapan netral atau negatif yang terlihat  pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil confusion metricx. Precision Recall F1-score Support Negatif 0.82 0.44 0.58 135 Netral 0.72 0.93 0.81 461 Positif 0.91 0.78 0.84 565 Accuracy 0.80 1161 Macro avg 0.82 0.72 0.74 1161 Weighted avg 0.82 0.80 0.80 1161

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini mengumpulkan data menggunakan metode scraping pada data Twitter melalui kata kunci yang dicari.  Pengambilan  data  dilakukan  mulai  tanggal  8  Juli  2019  -  10  Oktober  2022.  Hasil  pengujian  algoritma
Naïve Bayes menghasilkan 3 kelompok klasifikasi positif sebesar 42,98%, netral sebesar 52,02% atau negatif sebesar 0,5%.  Perhitungan confusion  matrix dalam menguji  algoritma Naïve Bayes untuk  mengklasifikasikan kata dari pengguna twitter yang menghasilkan tingkat akurasi 80%, presisi 82% dan recall 80%. Dan perhitungan sentimen positif dengan presisi  91% dan recall 78%. Berdasarkan perhitungan Naïve Bayes bahwa pengguna twitter lebih banyak beranggapan yang berisi ajakan dan saran dalam penggunaan kendaraan listrik namun ada pengguna yang mendukung kehadiran kendaraan listrik sebanyak 565. Dengan demikian tanggapan pengguna twitter sudah sesuai dengan peraturan pemerintah.

## Daftar Pustaka
Azizi Hakim, Moh, Erik Heriana, Sony Sukmara, Dwi Susanto, Fakultas Teknologi dan Informatika universitas Mathla,  and  ul  Anwar  Banten.  2022.  “Implementasi  Kendaraan  Dengan  Penggerak  Motor  Listrik.” 02(01):2022.
Darwis, Dedi, Nery Siskawati, and Zaenal Abidin. 2021. “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen  Review  Data  Twitter  Bmkg  NasionalA.” Jurnal  Tekno  Kompak 15(1):131.  doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
Duei Putri, Dianati, Gigih Forda Nama, and Wahyu Eko Sulistiono. 2022. “Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan  Rakyat  (DPR)  Pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier.” Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan 10(1):34–40. doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
Fauziyyah, Anni Karimatul. 2020. “Analisis Sentimen Pandemi Covid19 Pada Streaming Twitter Dengan Text Mining Python.” Jurnal Ilmiah SINUS 18(2):31. doi: 10.30646/sinus.v18i2.491.
Gaikindo. 2020. GAIKINDO Auto Insight .
Kemp, Simon. 2022. “Digital-2022-Indonesia-February-2022-V01_compressed.Pdf.” 24–84.
Khairunnisa, Syifa, Adiwijaya Adiwijaya, and Said Al Faraby. 2021. “Pengaruh Text Preprocessing Terhadap Analisis Sentimen Komentar Masyarakat Pada Media Sosial Twitter (Studi Kasus Pandemi COVID-19).” Jurnal Media Informatika Budidarma 5(2):406. doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.
Lia Hananto, April, Priati Assiroj, Bayu Priyatna, Nurhayati, Ahmad Fauzi, Aviv Yuniar Rahman, and Shofa Shofiah  Hilabi.  2021.  “Analysis  of  Drug  Data  Mining  with  Clustering  Technique  Using  K-Means Algorithm.” Journal of Physics: Conference Series 1908(1). doi: 10.1088/1742-6596/1908/1/012024.
Meiyanti, Rini, and Cut Lika Mestika Sandy. 2021. “Klasifikasi Jenis Suara Wanita Berdasarkan Register Suara Dalam  Teknik  Bernyanyi  Secara  Real  Time  Menggunakan  Algoritma  BAM  Dan  Algoritma  Viterbi.”
Jurnal Tika 5(3):60–69. doi: 10.51179/tika.v5i3.17.
Prianjani,  Dana,  and  Wahyudi  Sutopo.  2018.  “Studi  Komparasi  Penelitian  Standar  Kendaraan  Listrik  Dunia Dengan Standar Kendaraan Listrik Indonesia.” Prosiding SNST Ke-9 13.
Priyatna, Bayu, April Lia Hananto, and Muhammad Nova. 2020. “Application of UAT ( User Acceptance Test ) Evaluation Model in Minggon E-Meeting Software Development.” Systematics 2(3):110–17.
Tukino, Baenil Huda. 2019. “TechnoXplore Jurnal Ilmu Komputer & Teknologi Informasi ISSN : 2503-054X Vol 4 No: 1, April 2019.” Jurnal Ilmu Komputer & Teknologi Informasi 4(1):28–37.
Tulus Pangapoi Sidabutar, Victor. 2020. “Kajian Pengembangan Kendaraan Listrik Di Indonesia: Prospek Dan Hambatannya.” Jurnal Paradigma Ekonomika 15(1):21–38. doi: 10.22437/paradigma.v15i1.9217.
Veza, Ibham, Asif Afzal, M. A. Mujtaba, Anh Tuan Hoang, Dhinesh Balasubramanian, Manigandan Sekar, I.
M. R. Fattah, M. E. M. Soudagar, Ahmed I. EL-Seesy, D. W. Djamari, A. L. Hananto, N. R. Putra, and Noreffendy  Tamaldin.  2022.  “Review  of  Artificial  Neural  Networks  for  Gasoline,  Diesel  and Homogeneous  Charge  Compression  Ignition  Engine:  Review  of  ANN  for  Gasoline,  Diesel  and  HCCI Engine.” Alexandria Engineering Journal 61(11):8363–91. doi: 10.1016/j.aej.2022.01.072.