Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4834

## OPTIMASI
NAIVE BAYES MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA PADA KLASIFIKASI

## KOMENTAR CYBERBULLYING PADA MEDIA SOSIAL X
Syifa Fauzia Tahir 1 , Castaka Agus Sugianto 2
1,2 Politeknik  TEDC  Bandung;  Jl.  Politeknik  Jl.  Pesantren  No.2,  Cibabat,  Kec.  Cimahi  Utara,  Kota Cimahi, Jawa Barat 40513; telp (022) 6645951
Received: 13 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: cyberbullying; Naive Bayes; Algoritma Genetika; Klasifikasi .

## Corespondent
Email: syifatahirfauzia@gmail.com
Abstrak. Penetrasi pengguna internet di Indonesia meningkat signifikan dari tahun  ke  tahun.  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII) melaporkan bahwa penetrasi internet di Indonesia telah mencapai 79,5% pada tahun  2024,  melibatkan  lebih  dari  221  juta  jiwa  dari  total  populasi  sekitar 278,69  juta  jiwa.  Peningkatan  ini  sebesar  1,4%  dibandingkan  survei sebelumnya,  menunjukkan  tren  kenaikan  penggunaan  internet  di  tengah masyarakat  Indonesia.  Namun,  di  balik  peningkatan  penetrasi  pengguna internet  yang  cukup  menggembirakan,  terdapat  fakta  bahwa  kasus cyberbullying  juga  meningkat  cukup  tinggi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengatasi  masalah  ini  dengan  memanfaatkan  machine  learning,  khususnya algoritma  Naive  Bayes,  untuk  mengklasifikasikan  tweet  yang  mengandung unsur  cyberbullying  secara  otomatis  di  X.  Algoritma  genetika  digunakan untuk  mengoptimalkan  pemilihan  fitur,  meningkatkan  akurasi  model. Metodologi  penelitian  mencakup  pengumpulan  data,  preprocessing, transformasi teks menggunakan TF-IDF, klasifikasi dengan Naive Bayes, dan evaluasi  dengan  confusion  matrix.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa model  yang  dioptimalkan  mencapai  akurasi  77,34%,  presisi  73,79%,  recall 98,17%,  dan  skor  F1  84,25%,  menunjukkan  efektivitas  model  dalam mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  komentar  cyberbullying.  Penelitian  ini menyimpulkan bahwa penggunaan Algoritma Genetika untuk mengoptimalkan  model  Naive  Bayes  merupakan  pendekatan  yang  efektif dalam mendeteksi cyberbullying di media sosial sepeti X.
Abstract. The  penetration  of  internet  users  in  Indonesia  has  increased significantly  year  by  year.  According  to  the  Indonesian  Internet  Service Providers  Association  (APJII),  internet  penetration  in  Indonesia  reached 79.5%  in  2024,  involving  more  than  221  million  people  out  of  a  total population of around 278.69 million. This is an increase of 1.4% compared to the previous survey, showing a rising trend of internet use among Indonesians. However,  behind  the  encouraging  increase  in  internet  penetration,  the  fact remains  that  cases  of  cyberbullying  have  also  risen  significantly.  This research aims to address this issue by utilizing machine learning, specifically the  Naive  Bayes  algorithm,  to  automatically  classify  tweets  containing elements of cyberbullying on X. Genetic algorithms are employed to optimize feature selection, enhancing the model's accuracy. The methodology includes data  crawling,  preprocessing,  text  transformation  using  TF-IDF, classification with Naive Bayes, and evaluation with a confusion matrix. The results  indicate  that  the  optimized  model  achieves  an  accuracy  of  77.34%, precision  of  73.79%,  recall  of  98.17%,  and  F1  score  of  84.25%, demonstrating  the  model's  effectiveness  in  detecting  and  classifying cyberbullying  comments.  The  study  concludes  that  the  use  of  Genetic Algorithm  to  optimize  the  Naive  Bayes  model  is  an  effective  approach  in detecting cyberbullying on social media like X.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Penetrasi  pengguna  internet  di  Indonesia meningkat  signifikan  dari  tahun  ke  tahun. Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) melaporkan bahwa penetrasi internet di Indonesia  telah  mencapai  79,5  persen  pada tahun 2024, melibatkan lebih dari 221 juta jiwa dari  total  populasi  sekitar  278,69  juta  jiwa. Peningkatan ini sebesar 1,4 persen dibandingkan survei sebelumnya, menunjukkan tren  kenaikan  penggunaan  internet  di  tengah masyarakat  Indonesia  [1].  Namun,  di  balik peningkatan  penetrasi  pengguna  internet  yang cukup  menggembirakan,  terdapat  fakta  bahwa kasus  cyberbullying  juga  meningkat  cukup tinggi.
Menurut laporan dari Asosiasi Jasa Penyelenggara  Internet  Indonesia  (APJII), sebanyak  1.895  siswa  (45,35%)  dari  3.077 siswa SMP dan SMA usia 13-18 di 34 provinsi di  Indonesia  mengaku  pernah  menjadi  korban cyberbullying, sementara 1.182 siswa (38,41%) lainnya  menjadi  pelaku.  Melihat  data  tersebut, cyberbullying menjadi isu yang sangat serius. Cyberbullying merupakan bentuk penindasan  yang  dilakukan  oleh  pelaku  untuk mengganggu atau melecehkan korban menggunakan perangkat teknologi [2] . Bullying dapat  terjadi  dalam  berbagai  bentuk,  seperti penghinaan,  penyebaran  rumor,  pengucilan, pelecehan, intimidasi, serta ungkapan kebencian melalui kata-kata yang kasar [3].
Korban cyberbullying berisiko mengahadapi berbagai  masalah  kesehatan  mental,  seperti penurunan prestasi akademik, kecemasan yang berlebihan, depresi, kesulitan berpikir dan tidur, hingga kecenderungan melukai diri atau bunuh diri.  Secara  keseluruhan,  cyberbullying  yang dialami  korban  dapat  memberikan  tekanan psikologis  yang  mendalam.  Korban  mungkin mengalami  gangguan  mental  ringan  hingga parah  yang  mengganggu  kesehatan  fisik  dan mental mereka [4].
Salah  satu  media  sosial  terbesar  yang digunakan  manusia  untuk  bertukar  informasi dan  berinteraksi  adalah X. Berdasarkan DataReportal,  ada sekitar  24,69 juta  pengguna X di  Indonesia  per  Januari  2024  [5]. X telah menjadi  salah  satu  platform  terbesar  yang
digunakan oleh banyak orang untuk menyebarkan pesan-pesan agresif dan mengintimidasi  melalui tweet yang  bersifat agresif,  dengan  tujuan  merendahkan  individu berdasarkan satu atau lebih dari tiga karakteristik  umum,  yaitu  demografi  seperti jenis kelamin, ras, dan orientasi seksual . [4].
Dalam mengatasi masalah ini, perlu adanya upaya  nyata  dan  segera  untuk  mencegah semakin meluasnya cyberbullying di Indonesia, terutama  di X .  Salah  satunya  dengan mendeteksi  komentar tweet yang  mengandung unsur cyberbullying . Teknologi machine learning dapat digunakan untuk secara otomatis mengklasifikasikan komentar
yang mengandung  unsur bullying atau  tidak  salah satunya  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes. Naïve  Bayes  adalah  metode  klasifikasi  yang sederhana  namun  banyak  digunakan  karena mudah diimplementasikan dan memiliki performa yang baik dalam berbagai situasi [6]. Algoritma ini digunakan
untuk mengidentifikasi  pola  komentar cyberbullying di platform media sosial X .
Naïve Bayes merupakan algoritma klasifikasi dalam data mining yang mengasumsikan  bahwa  setiap  atribut  berdiri sendiri  dan  tidak  saling  berkaitan.  [ 7 ].  Oleh karena  itu,  diperlukan  penggunaan  algoritma genetika (GA) untuk mengoptimalkan pemilihan atribut atau variabel dalam algoritma Naïve Bayes, dengan harapan dapat meningkatkan  tingkat  akurasi.  Algoritma Genetika  adalah  salah  satu  jenis  algoritma evolusioner yang sangat populer, algortima ini menggunakan  gen  dan  kromosom  untuk mewakili  individu,  yang  dalam  hal  ini  adalah solusi yang sesuai. Tujuan utamanyanya adalah menemukan serangkaian variabel yang optimal [8].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Klasifikasi Klasifikasi adalah proses
untuk mengidentifikasi  pola  yang  membagi  data  ke dalam  berbagai  kelas.  Pola-pola  ini  dapat ditemukan  menggunakan machine  learning , yaitu kecerdasan buatan yang belajar dari data
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
historis  untuk  meningkatkan  kinerja  sistem. Metode ini dapat mengklasifikasikan objek atau data  berdasarkan  informasi  prediktif  dengan tingkat presisi yang tinggi [9].

## 2.2. Algoritma Naive Bayes
Naive  Bayes  adalah  sekumpulan  algoritma klasifikasi  yang  menggunakan  dasar Teorema Bayes [ 10 ].  Algoritma  ini  menganggap  bahwa setiap fitur yang digunakan untuk mengklasifikasikan  data  bersifat  independen atau tidak bergantung pada fitur lain, jika label kelasnya diketahui. Naive Bayes juga termasuk dalam  algoritma  pembelajaran  generatif,  yang berarti  algoritma  ini  berupaya  memodelkan distribusi  data  input  untuk  setiap  kelas.  Naive Bayes memiliki keunggulan dalam kesederhanaan,  efisiensi,  dan  kemudahan penerapannya. [ 11 ].

## 2.3. Algoritma Genetika
Algoritma  Genetika  merupakan  suatu  teknik pencarian  ( Seach  Technique )  dan  teknik optimasi  yang  cara  kerjanya  meniru  peroses utama  dan  perubahan  struktur  genetik  pada makhluk  hidup  [12].  Algoritma  Genetika menggunakan        probabilitas    transisi  untuk memilih  kromosom  yang paling unggul guna mendapatkan solusi yang optimal [13]

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode
pengumpulan  data  melalui crawling  tweet , diikuti  oleh preprocessing yang  meliputi pembersihan, tokenisasi, dan pelabelan. Setelah itu,  dilakukan  transformasi  teks  menggunakan pembobotan  kata  TF-IDF,  pemilihan  fitur dengan algoritma genetika, klasifikasi menggunakan  Naive  Bayes,  dan  evaluasi menggunakan confusion matrix . Berikut gambar 3.1 diagram alur.
Gambar 3. 1 Diagram Alur
3.1. Data Selection
Tahap  ini  dilakukan  untuk  pengumpulan data  yang      akan      diproses      dengan      teknik crawling data dilanjutkan   dengan select data sesuai      kebutuhan  penelitian  dan  pelabelan data.

## 3.2. Pembobotan Kata
Teknik TF-IDF diterapkan dalam penerjemahan teks untuk memberi bobot pada kata-kata dalam sebuah  dokumen.  Tujuan  dari  TF-IDF  adalah untuk  menentukan  kata-kata  yang  paling signifikan  dalam  sebuah  dokumen  atau kumpulan  dokumen. Term  Frequency (TF) menunjukkan  frekuensi  kemunculan  sebuah kata dalam dokumen tersebut [14].
3.3. Text Preprocessing
Tahap    ini    bertujuan    meningkatkan  kualitas teks,  membentuk,  membersihkan  data  dan memudahkan  proses  analisis  lebih      lanjut. Proses prepocessing terdiri   dari tahap cleaning proses  ini  melibatkan  menghilangkan  atribut yang  tidak  penting  dalam  teks,  tahap  case folding  proses    teks    diubah    menjadi    huruf kecil,tahap Tokenizing dilakukan    untuk memecah kalimat   menjadi   kata   per-kata   dan menentukan  struktur      setiap      kata,  tahap filtering  dilakukan  penyaringan      kata      pada data   yang   terdapat   dalam stopword list , tahap stemming dilakukan menghilangkan afiks atau imbuhan dari kata.

## 3.4. Feature Selection
Algoritma yang di gunakan untuk seleksi atribut adalah algoritma genetika.

## 3.5. Metode Klasifikasi
Metode  Naive  Bayes  akan  diterapkan  untuk klasifikasi.  Selanjutnya,  Naive  Bayes  akan diperkuat  menggunakan  algoritma  genetika untuk  mengoptimalkan  parameter-parameter klasifikasi.  Setelah  itu,  kedua  model  akan dievaluasi  menggunakan  data  pengujian  untuk membandingkan kinerja mereka dalam mengklasifikasikan. 3.6. Validasi
Proses validasi dilakukan menggunakan Stratified  K-Fold  Cross-Validation dengan  10 fold untuk membagi dataset menjadi 10 subset. Model dilatih pada 9 subset dan divalidasi pada
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
1  subset  secara  bergantian.  Nilai  akurasi  dari setiap  fold  dirata-ratakan  untuk  mendapatkan nilai akurasi keseluruhan.

## 3.7. Evaluasi
Tahap  evaluasi  dilakukan  untuk  penilaian kinerja  algoritma  yang  telah  digunakan.
Confusion
matrix digunakan untuk merepresentasikan  hasil  prediksi  dari  model yang  sudah  terbentuk,  mencakup precision, recall,  f1-score,  dan  accuracy untuk  setiap kelas dalam dataset .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  hasil  dan   pembahasan  yang di dapat dari penelitian yang dilakukan:

## 4.1. Data Selection
Proses  pengumpulan  data tweet dilakukan dengan memanfaatkan tweet-harvest . Pencarian dan  pengumpulan  opini  masyarakat  di X didasarkan  pada thread atau  komentar  yang telah  dikumpulkan  dalam  kurun  waktu  tiga bulan.  Data  yang  didapat  dari  hasil  crawling disimpan  ke  dalam  database.  Penelitian  ini menggunakan  data  terdiri  dari  1176 tweet berbahasa  Indonesia  mengenai cyberbullying menggunakan  komentar  thread  yang  ada  di X . Data  ini  kemudian  akan  diproses  melalui preprocessing .
4.2. Preprocessing
Dalam  proses preprocessing terdapat  6  tahap yang  dilakukan.  Diawali  dengan  data  asli  dari hasil  crawling  data,  dilanjutkan  dengan  proses case  folding,  cleaning,  tokenized,  stopword removal, stemming dan terakhir pelabelan data. 4.2.1. Case folding
Pada  tahap  ini  dilakukan  perubahan  semua karakter  huruf  menjadi  huruf  kecil.  Berikut gambar 4.1 hasil proses case folding.

## Gambar 4.1 Tabel Case Folding
4.2.2. Cleaning
Pada  proses cleaning dilakukan  penghapusan URL,  @ mention ,  # hashtag dan  delimiter
(karakter angka & simbol). Berikut gambar 4.2 hasil proses cleaning.

## Gambar 4.2 Tabel Cleaning
4.2.3. Tokenized
Tahapan ini melakukan pemisahan setiap tweet menjadi  sebuah  kata  tunggal  ( term ).  Tujuan tahapan  ini  adalah  memisahkan  setiap  kata, dimana  biasanya  setiap  kata  dipisahkan  oleh spasi.  Berikut  gambar  4.3  hasil  proses tokenized.

## Gambar 4.3 Tabel Tokenized

## 4.2.4. StopWord Removal
Menghapus kata kunci, seperti menghapus kata- kata  yang  tidak  relevan  dari  teks.  Ketepatan bobot ditingkatkan. Menghilangkan "dan" atau kata-kata seperti ini. Tahap ini dilakukan untuk mengoptimalkan  data,  data  yang  tidak  terlalu penting  dan  tidak  akan  mengurangi  performa klasifikasi  akan  dihilangkan.  Berikut  gambar 4.4 hasil proses stopword removal.

## Gambar 4.4 Tabel StopWord Removal

## 4.2.5. Stemming
Proses  pemetaan  dan  penguraian  berbagai bentuk  ( variants )  dari  suatu  kata  menjadi bentuk  kata  dasarnya  ( stem ),  dengan  cara menghilangkan menghilangkan imbuhan- imbuhan  baik  itu  berupa  prefiks,  sufiks, maupun  konfiks  yang  ada  pada  setiap  kata.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Berikut  gambar  4.5  hasil  proses stemming.

## Gambar 4.5 Tabel Stemming

## 4.2.6. Labelling
Data  yang  telah  di  stemming  selanjutnya dilakukan pelabelan data dimana kata-kata yang mempunyai  unsur bullying akan  dilabeli ‘ bullying’ dan yang tidak ‘ nonbullying’. Berikut gambar 4.6 hasil proses labelling

## Gambar 4.6 Tabel Labeling

## 4.3. Pembobotan Kata
Pada  tahap  ini,  pembobotan  kata  yang digunakan  adalah  teknik  TF-IDF  ( Term
Frequency-Inverse Document Frequency ). Pembobotan  kata  dilakukan  setelah  proses steemming dilakukan.  Menghasilkan matriks fitur  dengan  dimensi  823  x  3097  untuk  data pelatihan dan 353 x 3097 untuk data pengujian.

## 4.4. Hasil Evaluasi
Hasil  pengujian  ini  melibatkan  penilaian terhadap  klasifikasi    yang  telah  dilakukan  dan analisis terhadap hasil  pemodelan  yang  telah dilaksanakan.

## 4.4.1. Pengujian Naive Bayes + GA
Pengujian
yang dilakukan dengan
menggunakan  Naive  Bayes  +  Algoritma Genetika  yakni Stratified  K-Fold  Cross- Validation dengan  10  fold.  Setelah  dioptimasi akan menghasilkan peningkatan akurasi, presisi, recall , dan skor F1. Berikut gambar 4.7 hasil pengujian NB + GA.
Gambar 4.7 Diagram hasil Naive Bayes + GA
Optimasi  model  Naive  Bayes  Multinomial menggunakan algoritma genetika menghasilkan peningkatan performa dalam klasifikasi komentar cyberbullying di  media  sosial  X.
Model  yang  dioptimasi  mencapai  akurasi 77.34%,  presisi  73.79%, recall 98.17%,  dan skor F1 84.25%. Ini menunjukkan bahwa model sangat efektif dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan komentar bullying, membuktikan bahwa algoritma genetika berhasil  meningkatkan  kinerja  model  secara keseluruhan.  Kemudian,  untuk  hasil confusion matrix ditunjukkan pada Gambar 4.8

## Gambar 4.8 Hasil Confusion Matrix (NB+GA)
Dari gambar 4.8 mendeteksi komentar bullying , dengan  208  dari  211  komentar bullying diklasifikasikan  dengan  benar  dan  hanya  3 komentar bullying yang  salah  diklasifikasikan sebagai nonbullying .  Namun,  terdapat  82 komentar nonbullying
yang salah diklasifikasikan  sebagai bullying ,  sementara hanya 60 komentar nonbullying diklasifikasikan  dengan  benar.  Hasil  ini menunjukkan efektivitas tinggi dalam
mendeteksi bullying ,  tetapi  masih  ada  ruang untuk  perbaikan  dalam  mengurangi false positives.
4.4.2. Pengujian Naive Bayes
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Sedangkan model Naive Bayes tanpa optimasi menghasilkan gambar 4.9 berikut.

## Gambar 4.9 Diagram hasil Naive Bayes
Dari gambar 4.9 menunjukkan akurasi sebesar 73.09%,  presisi  81.26%, recall 73.09%,  dan skor  F1  sebesar  68.19%.  Ini  menunjukkan bahwa  model  mampu  mengklasifikasikan komentar  dengan  tingkat  keakuratan  yang cukup  baik,  namun  masih  ada  ruang  untuk perbaikan  terutama  dalam  keselarasan  antara presisi dan recall, yang tercermin dalam skor F1 yang  lebih  rendah.  Model  ini  cukup  efektif, namun  hasil  metrik  evaluasi  menunjukkan bahwa  ada  potensi  peningkatan  kinerja  yang signifikan  dengan  optimasi  lebih  lanjut. Kemudian,  untuk  hasil confusion  matrix ditunjukkan pada Gambar 4.10
Gambar 4.10 Hasil Confusion Matrix NB
menunjukkan  bahwa  model  Naive  Bayes Multinomial tanpa optimasi mengklasifikasikan semua  211  komentar bullying dengan  benar, namun salah mengklasifikasikan 101 komentar nonbullying sebagai bullying .  Hanya  41 komentar nonbullying yang  diklasifikasikan dengan  benar.  Ini  menunjukkan  efektivitas tinggi dalam mendeteksi bullying , tetapi masih ada banyak false positives .
4.4.3. Hasil Perbandingan

## Gambar 4.11 Diagram Hasil Perbandingan
Diagram  perbandingan  menunjukkan  bahwa model Naive Bayes Multinomial yang dioptimasi dengan algoritma genetika ( Genetic +  MultinomialNB )  memiliki  performa  yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  model  Naive Bayes Multinomial tanpa optimasi (MultinomialNB).  Model  yang  dioptimasi mencapai akurasi 77.34% dibandingkan dengan 73.09%,  presisi  73.79%  dibandingkan  dengan 81.26%, recall 98.17%  dibandingkan  dengan 73.09%,  dan  skor  F1  84.25%  dibandingkan dengan  68.19%.  Terlihat  bahwa  optimasi dengan algoritma genetika meningkatkan recall secara  signifikan,  meskipun  presisi  sedikit menurun.  Secara  keseluruhan,  model  yang dioptimasi  menunjukkan  peningkatan  kinerja yang  signifikan,  terutama  dalam  mendeteksi komentar bullying dengan  lebih  akurat,  yang tercermin  dari  nilai recall dan  skor  F1  yang lebih tinggi.

## 5. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, dilakukan uji coba model optimasi dengan menggunakan
Algoritma  Naive  Bayes  dan  Algoritma Genetika  sebagai  Optimasi.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  melihat  hasil  dari  optimasi terhadap Cyberbullying media sosial X, dimana sering  kali  terdapat bullying di  kalangan masyarakat  yang  nantinya  akan  menyebabkan kontroversi.  Data  yang  bersumber  dari  X dengan total 1176 data yang dimana setelah di labeling  menghasilkan  709  data Bullying dan 467 data Non Bullying .
Penelitian  ini  berhasil  meningkatkan kinerja model Naive Bayes Multinomial untuk klasifikasi  komentar cyberbullying dengan optimasi algoritma genetika, mencapai  akurasi 77.34%,  presisi  73.79%, recall 98.17%,  dan skor  F1  84.25%.  Kelebihan  utama  adalah
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
kemampuan deteksi bullying yang sangat baik, namun terdapat kekurangan dalam jumlah false positives yang  tinggi.  Untuk  pengembangan selanjutnya, perlu dieksplorasi metode optimasi tambahan  dan  penggunaan dataset yang  lebih beragam  untuk  meningkatkan  presisi  dan generalisasi model.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  APJII,  "Jumlah  Pengguna  Internet  Indonesia Tembus  221  Juta  Orang,"  [Online].  Available: https://apjii.or.id/berita/d/apjii-jumlah- pengguna-internet-indonesia-tembus-221-juta- orang . [Accessed: Jul. 12, 2024].
[2]  M.  F.  Rizki,  K.  Auliasari,  and  R.  P.  Prasetya, "Analisis  Sentiment  Cyberbullying  pada  Sosial Media X Menggunakan Metode Support Vector Machine,"  JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika), vol. 5, no. 2, Sep. 2021.
[3] Zaenal, Y. Salim, and L. B. Ilmawan, "Analisis Sentimen  terhadap  Komentar  Negatif  di  Media Sosial  Facebook  dengan  Metode  Klasifikasi Naïve  Bayes,"  Buletin  Sistem  Informasi  dan Teknologi Islam, vol. 1, no. 4, Nov. 2020.
[4] M.  A.  Rahman,  "Implementasi  Machine Learning pada Application Programming Interface untuk Klasifikasi Komentar Cyberbullying," [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/ .  [Accessed:  Jul.
12, 2024].
[5] DIGITAL 2024: INDONESIA, [Online]. Available: https://datareportal.com/reports/digital-2024- indonesia . [Accessed: Jul. 12, 2024].
[6] N. C. Siregar, R. A. R. Siregar, and Y. D. S. M.,
"Implementasi  Metode  Naive  Bayes  Classifier (NBC) Pada Komentar Warga Sekolah
Mengenai Pelaksanaan Pembelajaran Jarak Jauh (PJJ),"  Jurnal  Teknologia  Aliansi  Perguruan Tinggi (APERTI) BUMN, vol. 3, no. 1, 2020. [7] E.  Martantoh  and  N.  Yanih,  "Implementasi
Metode Naïve Bayes untuk Klasifikasi Karakteristik  Kepribadiaan  Siswa  di  Sekolah MTS Darussa’adah Menggunakan PHP
MySQL," JTSI, vol. 3, no. 2, pp. 166-175, Sep.
2022.
[8]  C.  A.  Sugianto  and  T.  H.  Apandi,  "Algoritma Genetika untuk Optimalisasi Klasifikasi
Kepuasan Pelayanan e-KTP," Jurnal & Penelitian  Teknik  Informatika,  vol.  3,  no.  1,
2018.
[9]  R.  R.  Karim  and  A.  Herlangga,  "Implementasi Klasifikasi  Senjata  Tradisional  Jawa  Barat Menggunakan  Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  Metode  Transfer  Learning," JITET  (Jurnal  Informatika  dan  Teknik  Elektro Terapan), vol. 12, no. 2, Apr. 2024.
[10]  H.  Ardyanti,  R.  Goejantoro,  and  F.  D.  T. Amijaya,  "Perbandingan  Metode  Klasifikasi Naïve  Bayes  dan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (Studi Kasus:  PT  Asuransi  Jiwa  Bersama  Bumiputera Tahun 2018)," Jurnal EKSPONENSIAL, vol. 11, no. 2, Nov. 2020.
[11] I. F. Rahman, A. N. Hasanah, and N. Heryana, "Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi Samsat  Digital  Nasional  (SIGNAL)  dengan Menggunakan Metode  Naïve Bayes Classifier," JITET  (Jurnal  Informatika  dan  Teknik  Elektro Terapan), vol. 12, no. 2, Apr. 2024.
[12]  N.  Asiah,  M.  Musyrifah,  and  N.  Zulkarnaim, "Implementasi  Algoritma  Genetika  dalam Rekomendasi Makanan untuk Penderita Obesitas," JITET (Jurnal Informatika dan Teknik
Elektro Terapan), vol. 12, no. 2, Apr. 2024. [13] A. Nugroho and Y. Religia, "Analisis Optimasi Algoritma Klasifikasi Naive Bayes menggunakan Genetic Algorithm dan Bagging," JURNAL  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 3, Jun. 2021.
[14] B. A. Maulana, R. A. Fauzi, R. I. Agustin, S. A. Azhaar,  and  T.  Rohana,  "Komparasi  Algoritma Naïve Bayes dan SVM untuk Analisis Sentimen X Korupsi Bansos Beras Masa Pandemi," JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan), vol. 12, no. 2, Apr. 2024.