## Analisis Opini Publik Terhadap Undang-Undang KUHP Tahun 2022 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier
Febby Apri Wenando 1
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas
1 febby.apri@it.unand.ac.id*

## Abstract
Sentiment analysis, also called opinion mining, involves an automated process of understanding, extracting, and processing textual data to obtain sentiment information expressed in a person's opinion about a subject or object, usually taking a negative or positive attitude. This research attempts to categorize tweet data into positive and negative sentiments. Using Indonesian language text from the social media platform Twitter, this research utilizes public opinion in these tweets to analyze public sentiment to determine public perceptions regarding the RUU KUHP that has just been passed. The data collection was taken from social media Twitter, totaling 142 tweets data used in this research. This tweet data classification uses the Naïve Bayes Classifier algorithm. Before the analysis, an initial stage is carried out to prepare the data, called the pre-processing step. This stage is carried out to clean the text, including processes such as case folding, tokenization, normalization, and stopword removal. The results of the 142 test data that were classified resulted in 62 positive sentiment data and as many as 80 negative sentiment data. After the evaluation, the performance results of the Naïve Bayes Classifier algorithm were obtained with an accuracy value of 87%.
Keywords: sentiment analysis, undang-undang KUHP, naïve bayes

## Abstrak
Analisis  sentimen,  juga  disebut  penambangan  opini,  melibatkan  proses  otomatis  dalam  memahami,  mengekstraksi,  dan memproses data tekstual untuk mendapatkan informasi sentimen yang diungkapkan dalam opini seseorang tentang suatu subjek atau objek, biasanya mengambil sikap negatif atau positif. Penelitian ini berupaya untuk mengkategorikan data tweet menjadi sentimen positif dan negatif. Dengan menggunakan teks berbahasa Indonesia dari platform media sosial Twitter, penelitian ini memanfaatkan  opini  masyarakat  dalam tweet tersebut  untuk  analisis  sentimen  masyarakat  untuk  mengetahui  persepsi masyarakat terkait Rancangan Undang-Undang KUHP yang baru saja disahkan. Kumpulan data yang digunakan diambil dari social  media  Twitter,  sebanyak  142  data tweet yang  gunakan  pada  penelitian  ini.  Klasifikasi  data tweet ini  menggunakan algoritma Naïve  Bayes  Classifier .  Sebelum  dilakukan  analisis  dilakukan  tahapan  awal  untuk  mempersiapkan  data,  disebut dengan  tahapan pre-processing ,  tahapan  ini  dilakukan  untuk  membersihkan  teks,  meliputi  proses  seperti case  folding , tokenisasi,  normalisasi,  dan stopword  removal .  Hasil  dari  142  data  uji  yang  klasifikasi  menghasilkan  62  data  bersentimen positif  dan  sebanyak  80  data  sentimen  negatif.  Setelah  dilakukan  evaluasi  didapat  hasil  performa  algoritma Naïve  Bayes Classifier dengan nilai akurasi sebesar 87%.
Kata kunci: sentiment analysis, undang-undang KUHP, naïve bayes
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International

## 1. Pendahuluan
Sekretaris Jenderal DPR RI, Indra Iskandar menyatakan bahwa RKUHP disahkan jadi KUHP pada tanggal  6  Desember  2022.  Pengesahan  ini  sesuai dengan  keputusan  badan  musyawarah  DPR  RI. Disahkannya  Rancangan  Kitab  Undang-Undang Hukum Pidana (RKUHP) menjadi KUHP ini, menuai polemik  panjang  di  masyarakat  karena  banyak  pasal- pasal  karet  dan  kontroversial  dalam  KUHP  tersebut, jika diterapkan di Indonesia[1].
RKUHP  banyak  mendapat  kritik  dari  berbagai  pihak. Bahkan,  Koalisi  Nasional  Reformasi  KUHP  telah dibentuk  dan  menolak    pengesahan  RUU  KUHP. Menurut  serikat  pekerja,  proses  pembuatan  RKUHP dipandang  sebagai  bentuk  pembatasan  partisipasi masyarakat  dalam  penyusunan  peraturan  perundang- undangan yang sangat penting.
Pasal-pasal  yang  kontroversial  dalam  RUU  KUHP 2022  yaitu    RKUHP  Dinilai  Mengancam  Kebebasan Pers,  Pasal  RKUHP  Tentang  Akses  Alat  Pencegahan Kehamilan, Pasal RKUHP Tentang Penghinaan Hakim dan masih banyak lagi[2].
Penggunaan jejaring sosial telah menyebar  dan sangat cepat  menjangkau  seluruh  lapisan  masyarakat.  Tidak hanya sebagai sarana bersosialisasi dan berkomunikasi, namun  juga    menyampaikan  aspirasi,  mewakili  apa yang terjadi dan dirasakan masyarakat. [3]. Di jejaring sosial  Twitter,  banyak  pihak  yang  mengutarakan pandangannya terhadap pengesahan KUHP pada tahun 2022. Hal ini dapat dijadikan  acuan untuk mengetahui pendapat  masyarakat  terhadap  berlakunya  KUHP 2022.
Dalam  penelitian  ini,  kita  akan  membahas  langkah- langkah  yang  diambil  untuk  menyelesaikan  proses analisis  sentimen.  Dari tahap  pra-pemrosesan,
kemudian  lanjut  ke  Langkah  analisis  sentimen  untuk mengukur  kualitas  hasil  analisis  menggunakan beberapa parameter seperti akurasi, presisi, dan recall. Terdapat  penelitian  terdahulu  yang  dapat  dijadikan referensi.  Penulis  menyebutkan  jurnal  penelitian pertama yang Mengimplementasikan Analisis Sentimen  Twitter  mengenai  Opini  Masyarakat Terhadap  RKUHP  tahun  2019  dapat  disimpulkan bahwa topik ini tetap perlu untuk dibahas dan dilakukan penelitian  lebih  lanjut  terkait  bagaimana  pendapat masyrakat  terhadap  aturan  dan  kebijakan  yang ditetapkan  oleh  peerintah,  sehingga  bisa  diketahui bagaimana  sentiment  masyarakat  umum  terhadap aturan maupun kebijakan tersebut [4][5][6][7].
Menurut  Liu  (2008),  sentiment  analysis  (analisis sentimen)  atau  sering  disebut  juga  dengan  opinion mining  (penambangan  opini)  adalah  studi  komputasi untuk mengenali dan mengekspresikan opini, sentimen, evaluasi,  sikap,  emosi,  subjektifitas,  penilaian  atau pandangan yang terdapat dalam suatu teks[5][6] [7].
Text  mining memiliki  definisi  menambang  data  yang dalam  bentuk  tekstual  yang  sumber  datanya  biasanya berasal  dari  data,  tujuannya  adalah  mencari  kata-kata yang dapat mewakili isi data sehingga dapat dilakukan analisis hubungan antar data. [8].
Tujuan  dari  Text  Mining  adalah  untuk  memperoleh informasi  berguna dari sekumpulan data. Oleh karena itu,  sumber  data  yang  digunakan  dalam  Text  Mining adalah kumpulan teks yang berformat tidak beraturan. terstruktur atau minimal semi terstruktur. Adapun tugas khusus dari text mining antara lain yaitu pengkategorisasian  teks  ( text  categorization )  dan pengelompokan  teks  ( text  clustering ).  Text  mining merupakan  penerapan  konsep  dan  teknik  data  mining Mencari pola dalam teks, khususnya proses menganalisis  teks  guna  menemukan  informasi  yang berguna untuk tujuan tertentu. Berdasarkan ketidakteraturan struktur data teks, proses text mining memerlukan beberapa langkah awal untuk mempersiapkan dasar agar teks dapat dimodifikasi agar memiliki struktur yang lebih koheren.
Twitter   adalah   jaringan   sosial   yang   paling   cepat berkembang      saat      ini      karena  memungkinkan pengguna untuk berinteraksi  dengan orang  lain  kapan saja,  di  mana  saja dari   komputer   atau   perangkat seluler   mereka (Handoko   and   Neneng   2021) [9]. Sejak  diluncurkan  pada  Juli  2006,  jumlah    pengguna Twitter    telah    berkembang    pesat.    Pada  September 2010,  Twitter  diperkirakan  memiliki  sekitar  160  juta pengguna  terdaftar(Alita,  Fernando,    and    Sulistiani 2020).  Pengguna Twitter sendiri  mungkin  terdiri  dari berbagai  jenis    lingkaran    yang  memungkinkan pengguna  berinteraksi  dengan  teman,  keluarga,  dan kolega   mereka (Fadly  and   Wantoro   2019).
Sebagai   situs   jejaring   sosial, Twitter menyediakan akses bagi penggunanya untuk mengirim pesan  singkat (disebut    Tweets)  hingga    140    karakter  (Darwis, Siskawati,  and  Abidin 2021).  Tweet itu  sendiri  dapat
terdiri dari  pesan  teks  dan  foto(Putra,  Darwis,  and Priandika  2021).  Tweet ini memungkinkan pengguna Twitter  untuk  berinteraksi  lebih  dekat  dengan pengguna Twitter lainnya dengan memposting  tentang pemikiran(Widodo    and    Ahmad    2017),    tindakan, peristiwa    terkini,  berita  terkini,  dan  banyak  lagi (Rusliyawati, Putri, and Darwis 2021).
Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF)  ialah  teknik  penentuan  seberapa  term mewakili  konten  dalam  dokumen  dengan  memberi bobot  ke  masing-masing  kata  yang  terkandung  di dalamnya [10]. Nilai TF-IDF didapat dari perkalian TF dan IDF.
Nilai  TF  didapat  dari  perhitungan  Persamaan 1.  Nilai IDF didapat dari perhitungan Persamaan berikut :
(1)
(2)
Dengan tf ( t,d )  merupakan  nilai  term  frequency t di dokumen d , N t,d merupakan jumlah munculnya term t di dokumen d , N d merupakan total term yang terdapat pada dokumen d , idf t merupakan nilai IDF dari term t , n merupakan  jumlah  koleksi  dokumen,  dan n - k merupakan banyaknya dokumen yang memuat term t .
Pengklasifikasi  Naive  Bayes  adalah  algoritma pembelajaran mesin yang termasuk kedalam supervised  classification  [11].  Pengklasifikasi  Naive Bayes  berasal  Teorema  Bayes,  yang  mengasumsikan bahwa  data  tidak  berkorelasi  secara  statistik,  seperti yang ditunjukkan dalam persamaan. (3).
Naive  Bayes  banyak  digunakan  untuk klasifikasi  teks dimana  salah  satu  penggunaannya  adalah  menyaring spam Email, Analisis Sentimen, Sistem Rekomendasi, dan  lain-lain  [12].  Terlepas  dari  kesederhanaannya, pengklasifikasi  Naive  Bayesian  biasanya  bekerja dengan  baik  dan  banyak  digunakan  karena  sering mengungguli  metode  klasifikasi  yang  lebih  canggih [13] .
(3)
dimana,
P(A|B)  : probabilitas hipotesis A untuk data B P(B|A)   :  probabilitas  data  B  benar  jika  hipotesis  A benar P(A) :  probabilitas  bahwa  hipotesis  A  benar (terlepas dari datanya)
P(B) : data probabilistik (terlepas dari hipotesisnya)

## 2.   Metode Penelitian
Tahapan pada penelitian ini dijelaskan pada Gambar 1.
Rangkaian hasil penelitian berdasarkan urutan/susunan logis  untuk  membentuk  sebuah  cerita.  Isinya menunjukan fakta/data dan jangan diskusikan hasilnya. Dapat  menggunakan  Tabel  dan  Angka  tetapi  tidak menguraikan secara berulang terhadap data yang sama dalam gambar, tabel dan teks. Untuk lebih memperjelas uraian, dapat mengunakan sub judul.
Pembahasan  adalah  penjelasan  dasar,  hubungan  dan generalisasi  yang  ditunjukkan  oleh  hasil.  Uraiannya menjawab  pertanyaan  penelitian.  Jika  ada  hasil  yang meragukan maka tampilkan secara objektif.
3.1. Spesifikasi
Gunakan  tipe  huruf  Times  New  Roman  pada  seluruh naskah,  dengan  ukuran  huruf  10pt  seperti  yang  telah dicontohkan  pada  panduan  penulisan  ini.  Jarak  spasi adalah single dan isi tulisan atau naskah menggunakan perataan  kiri-kanan  ( justified ),  kecuali  pada  tabel, gambar  dan  daftar  rujukan.  Tidak  ada  sub  bab  yang isinya hanya 1 paragraf.
Ukuran  halaman  adalah  A4  (210  mm  x  297  mm). Margin  halaman  adalah  25  mm  atas-bawah,  kiri  dan kanan.  Ditampilkan  dua  kolom  dengan  jarak  antar kolom 0.2pt.
3.2. Layout Naskah
Cara  mudah  membuat  layout  adalah  dengan menggunakan panduan ini secara langsung.
.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.  Pengumpulan Data
Ada berbagai cara untuk melakukan pengumpulan data melalui media sosial Twitter, tentu saja dengan adanya kelebihan  dan  kekurangannya  masing-masing  [14]. Dari  twitter  API[15],  tweepy,  TWINT,  dan  snscrape [16],  penulis  memilih  snscrape  yang  berbasis  bahasa python untuk melakukan crawling data cuitan twitter. Dalam  proses  ini  (dan  proses  selanjutnya),  data disimpan  dalam  file  yang  diformat  csv.  Penulis membuat word cloud untuk menemukan kata-kata yang sering muncul di tweet.
2.2.  Tahap Preprocessing
Penelitian  ini  memerlukan  preprocessing  data  yang meliputi  pengubahan  suatu  dokumen  yang  tidak terstruktur  menjadi  data  terstruktur  untuk  kebutuhan analisis lebih lanjut agar tidak menurunkan kinerjanya sendiri karena model data yang tidak terstruktur cocok untuk  sistem.  [17].  Pada  tahap  preprocessing,  yang digunakan hanya  variabel data komentar tweet saja
2.2.1. Tahapan Cleaning
Agar  kata  cloud  dan  analisis  sentimen  mencerminkan hasil nyata, beberapa pembersihan data harus dilakukan terlebih  dahulu.  Pembersihan  data  dilakukan  dengan menghapus URL, mention, hashtag, emoji, tanda baca, dan  angka.,  melakukan  tahapan  case  folding  guna menyamakan huruf pada data tweet menjadi huruf kecil (lowercase),  juga  melakukan  tokenisasi,  yang  dimana proses  memisahkan  setiap  kata  pada  suatu  data tweet[18].
2.2.2. Tahapan Stopword
Pada  tahapan  Stopword,  menghapus  kata  yang dianggap tidak memberikan dampak terhadap informasi yang ada pada suatu data tweet. Pembersihan data  Stopwords  pada  penelitian  ini  menggunakan library python pySastrawi [19].
2.2.3. Tahapan Stemming
Dilakukan  agar  pada  suatu  data  tweet  yang  memiliki imbuhan  menjadi  kata  dasar  dan  menjadi  suatu  pola untuk  dapat  melakukan  klasifikasi  kata  lain  yang memiliki kata dasar maupun yang memiliki arti serupa namun  berbeda  karena  memiliki  imbuhan  yang beda[17].  Pada  tahap  stemming  ini  menggunakan stemmer  Tala,  dimana  tala  memilih  menggunakan komputasi  dalam  pencarian  kata  dasar  dengan menggunakan algoritma berbasis aturan [20] .

## 2.2.4. Pelabelan Sistem
Dari data crawling cuitan twitter, dipilih 142 Data tweet Twitter menunjukkan contoh data tweet Twitter dengan sentimen  positif  (62  data)  dan  negatif  (80  data).  142 buah data ini kemudian  akan menjadi dataset pelatihan (berlabel)  dan  dataset  pengujian  (data  tidak  berlabel yang sama). Untuk memberi label kelas ini pada setiap timeline, penulis menggunakan kode  dengan layout:0 untuk  perasaan  negatif  dan  1  untuk  perasaan  positif. Pelabelan  positif  (kode=1)  tidak  berarti  kalimat tersebut  mendukung  pengesahan  KUHP  secara eksplisit, tetapi pelabelan positif juga dilakukan untuk cuitan-cuitan  yang  membela  pemerintah  yang  dalam hal ini mengenai pengesahan Undang-Undang KUHP.

## 2.3 Tahap Pemodelan
Saat  ini,  pengklasifikasi  Naïve  Bayes  diterapkan sebagai  metode    klasifikasi  dalam  analisis  sentimen. Pengklasifikasi  Naïve  Bayes  yang  diperkenalkan  ke dalam penambangan data pembelajaran terawasi adalah sebuah  pendekatan  terhadap  guru,  yang  diberi  label kumpulan data (kelas) [21].
2.4. Klasifikasi
Klasifikasinya  menggunakan  pengklasifikasi  Naïve Bayes  dan  dapat  diklasifikasikan  ke  dalam  kategori tertentu  berdasarkan  kata-kata  yang  terdapat  dalam dokumen.
2.5. Evaluasi
Evaluasi  kinerja  dilakukan  untuk  memeriksa  hasil klasifikasi  dengan  mengukur  kebenaran  nilai  sistem. [22]. Parameter yang digunakan untuk mengukur nilai sebenarnya  adalah  akurasi.  Akurasi  adalah  persentase dokumen  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  oleh sistem.  Perhitungan  akurat  menggunakan  metode matriks  konfusi.  Hitung  keakuratannya  menggunakan persamaan (4).
(4)
2.6. Hasil Analisis Sentimen
Hasil  dari  keseluruhan  penelitian  yang  telah dilaksanakan akan disajikan pada program. Setelah itu dapat dilakukan prediksi sentimen dengan menginputkan  teks  pada  program  lalu  dihasilkan penentuan  apakah  teks  tersebut  merupakan  sentimen positif ataupun negatif

## 3.  Hasil dan Pembahasan
3.1. Pengumpulan Data
Dataset  yang  berhasil  diakuisisi  terdiri  dari  501  data. Dari 501 catatan ini, diambil sebanyak 146 data untuk digunakan  pada  tahap  selanjutnya.  Dataset  yang berhasil dikumpulkan ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Crawling Data
3.2. Preprocessing
Setelah  dilakukan  crawling/pengumpulan  data,  maka selanjutnya  dilakukan  tahap  preprocessing  terhadap dataset.  Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  beberapa  hal, yaitu  membersihkan  dataset  dengan  menghilangkan karakter-karakter yang tidak dibutuhkan (emoji, tanda baca,  angka,  url),  case  folding,  serta  menghilangkan tweet  duplikat.  Setelah  dilakukan  pembersihan  ini, dataset  yang  ada  menjadi  142  data.  Data  yang  telah dibersihkan  ini  selanjutnya  akan  diberi  label  secara manual  dengan  ketentuan  0  adalah  sentimen  negatif dan 1 adalah sentimen positif, seperti yang dapat dilihat pada Gambar 3 berikut.

## Gambar 3. Dataset yang Telah Bersih
Selanjutnya,  data  yang  telah  bersih  akan  ditokenisasi dimana pada tahap ini tweet akan dipisahkan kata per kata seperti pada Gambar 3 berikut ini.

## Gambar 4. Dataset Hasil Tokenisasi
Kemudian  akan  dibuat  fungsi  menghapus  stopword pada  seluruh  tweet  di  dataset,  dimana  stopword  ini sebelumnya telah dibuat pada file txt.
Gambar 5. Dataset Hasil Stopwords Removal
Setelah itu, dibuat fungsi stemming untuk menghilangkan  seluruh  kata  berimbuhan  sehingga kata-kata  tersebut  kembali  ke  kata  dasar.  Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 6. Dataset Hasil Stemming

## 3.3. Tahap Pemodelan
3.3.1 Evaluasi
Langkah  terakhir  setelah  pra-pemrosesan  adalah klasifikasi  untuk  menentukan  apakah  data  yang  diuji positif  atau  negatif.  Dari  proses  pelatihan  dengan menggunakan 142 data berlabel diperoleh hasil matriks evaluasi  klasifikasi  yaitu  hasil  pengukuran  akurasi, recall dan  F  seperti  terlihat  pada  Gambar  4.  Untuk
sensor  persepsi  negatif  diperoleh  hasil  akurasi  98%, 100  %  recall,  99%  skor  f1.  Untuk  emosi  positif, dapatkan  akurasi  96,1%,  presisi  100%,  dan  skor  f1 98%.

## Gambar 7. Hasil Classifier Evaluation Matrics

## 3.3.2 Hasil Analisis Sentimen
Dalam  program,  terdapat  bagian  untuk  menentukan prediksi  suatu  kalimat  dan  jenis  sentimen  yang dihasilkan  yakni  sentimen  positif  atau  negatif  seperti yang disajikan pada Gambar 7.

## Gambar 8. Hasil Prediksi Sentimen
Pada  pengujian  untuk  prediksi  diatas,  kalimat “pemerintah  macam  anjing  cuihhh”  menghasilkan output  -0,75  yang  berarti  kalimat  tersebut  termasuk sentimen  negatif.  Kemudian  kalimat  “kuhp  bikin indonesia tidak bebas berpendapat lagi” menghasilkan output  1.00  yang  berarti  kalimat  tersebut  termasuk sentimen positif.

## 4.  Kesimpulan
Kajian  ini  dilakukan  untuk  melihat  bagaimana  reaksi masyarakat  terhadap  pengesahan  KUHP  yang  baru- baru  ini  dilakukan.  Data  menunjukkan,  masyarakat cenderung  bereaksi  negatif  terhadap  hal  ini.  Analisis dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes untuk mengklasifikasikan dataset tweet. Metode Naïve Bayes  merupakan  model  yang  akurat  dengan  nilai akurasi sebesar 87%. Oleh karena itu, penulis berharap penelitian  ini  dapat  memberikan  pencerahan  kepada masyarakat.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang dilakukan,  kedepannya  perlu  dilakukan  perbandingan kecepatan  prediksi  sentimen  antara  Naive  Bayes Classifier dengan metode lainnya (SVM, KNN, dll).

## Daftar Rujukan
[1]  “Tuntut  Cabut  Pengesahan  KUHP  di  Gedung  DPR  RI,  Ketua BEM UI: Ada Pasal Karet dan Kontroversial - Wartakotalive.com.”https://wartakota.tribunnews.com/2022/12/ 15/tuntut-cabut-pengesahan-kuhp-di-gedung-dpr-ri-ketua-bem- ui-ada-pasal-karet-dan-kontroversial (accessed Dec. 19, 2022).
[2]  “Apa  Isi  RKUHP,  Kenapa  Ditolak,  dan  Daftar  Pasal Kontroversial.” https://tirto.id/apa-isi-rkuhp-kenapa-ditolak- dan-daftar-pasal-kontroversial-gzt6 (accessed Dec. 19, 2022).
[3]  M. Z. Ansari, M. B. Aziz, M. O. Siddiqui, H. Mehra, and K. P. Singh, “Analysis of Political Sentiment Orientations on Twitter,” in Procedia Computer Science, 2020, vol. 167, pp. 1821–1828. doi: 10.1016/j.procs.2020.03.201.
[4]  Astiningrum,  M.,  &  Batubulan,  K.  S.  (2020,  September). Implementasi  Analisis  Sentimen  Twitter  Mengenai  Opini Masyarakat  Terhadap  Rkuhp  Tahun  2019.  In  Seminar Informatika Aplikatif Polinema.
[5]  Wenando,  F.  A.,  Hayami,  R.,  &  Anggrawan,  A.  J.  (2020). Analisis  Sentimen  Pada  Pemerintahan  Terpilih  Pada  Pilpres 2019 Ditwitter Menggunakan Algoritme Naïvebayes.
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), 7(1), 101- 106.
[6]  A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “ANALISIS SENTIMEN APLIKASI RUANG GURU DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI,”  Jurnal  Teknoinfo,  vol.  14,  no.  2,  p.  115,  Jul. 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[7]  S.  Literatur  Tentang  Perbandingan  Metode  Untuk  Proses Analisis Sentimen di Twitter and U. Gadjah Mada, “INCORBIZ (Indonesian Closed Corpus for Business) View project Semantic E-Learning  View  project  Nurrun  Muchammad  Shiddieqy Hadna.” [Online].
Available:
https://www.researchgate.net/publication/292831965
[8]  S.  Analisis  Pada  Twitter  CommuterLine,  A.  Pratama  Putra,  Y. Pratama,  E.  Kharisma  Krisnadi,  I.  Purnamasari,  and  D.  Dwi Saputra, “Text Mining untuk Sentimen Analisis dengan Metode Naïve  Bayes,  SMOTE,  N-Gram  dan  AdaBoost  Pada  Twitter CommuterLine,” 2022.
[9]  Y.  Pratiwi  and  A.  Yaqin,  “Klasifikasi  Tweet  Tidak  Senonoh Twitter dengan Naïve Bayes Classifier,” 2022.
[10] Wenando,  F.  A.,  Septiadi,  R.,  Gunawan,  R.,  &  Mukhtar,  H. (2022).  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  untuk  Menganalisis Sentimen  terhadap  Kebijakan  Merdeka  Belajar  Kampus Merdeka pada Komentar Twitter. Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology), 3(2), 152-158.”
[11] M. H. Alsharif, A. H. Kelechi, K. Yahya, and S. A. Chaudhry,
“Machine learning algorithms for smart data analysis in internet of  things  environment:  Taxonomies  and  research  trends,” Symmetry (Basel), vol. 12, no. 1, 2020, doi: 10.3390/SYM12010088.
[12] S. Sawla, “Introduction to Naive Bayes for Classification.”
[13] B.  Wagh,  J.  v  Shinde,  and  N.  R.  Wankhade,  “Sentimental Analysis  on  Twitter  Data  using  Naive  Bayes,”  International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, vol. 5, pp. 316–319, 2016.
[14] A. Troya, R. G. Pillai, C. R. Rivero, Z. Genç, S. Kayal, and D. Araci, “Aspect-Based Sentiment Analysis of Social Media Data With  Pre-Trained  Language  Models,”  2021  5th  International Conference  on  Natural  Language  Processing  and  Information Retrieval (NLPIR), 2021.
[15] P.  E.  Akilandeswari,  R.  Harshita,  and  Sumanth.  Ko.M, “Sentiment  Analysis  using  Machine  Learning  through  Twitter Streaming  API,”  International  Journal  of  Engineering  & Technology, 2018.
[16] R. and S. H. and K. V. and M. E. Chandrasekaran Ranganathan and Desai, “Examining Public Sentiments and Attitudes Toward COVID-19  Vaccination:  Infoveillance  Study  Using  Twitter Posts,” JMIR Infodemiology, vol. 2, no. 1, p. e33909, Apr. 2022, doi: 10.2196/33909.
[17] F. S. Mufidah, S. Winarno, F. Alzami, E. D. Udayanti, and R. R. Sani,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Layanan Shopeefood  Melalui  Media  Sosial  Twitter  Dengan  Algoritma Naïve  Bayes  Classifier,”  JOINS  (Journal  of  Information System),  vol.  7,  no.  1,  pp.  14–25,  May  2022,  doi: 10.33633/joins.v7i1.5883.
[18] A. Perdana, A. Hermawan, and D. Avianto, “Analisis Sentimen Terhadap Isu Penundaan Pemilu di Twitter Menggunakan Naive Bayes  Clasifier,”  Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan
Komputer),  vol.  11,  no.  2,  pp.  195–200,  Jul.  2022,  doi: 10.32736/sisfokom.v11i2.1412.
[19] A.  E.  Budiman  and  A.  Widjaja,  “Analisis  Pengaruh  Teks Preprocessing  Terhadap  Deteksi  Plagiarisme  Pada  Dokumen Tugas Akhir,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 6, no. 3, Dec. 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i3.2892.
[20] F.  Z.  Tala,  “A  Study  of  Stemming  Effects  on  Information Retrieval in Bahasa Indonesia.”
[21] D.  Alita,  Y.  Fernando,  and  H.  Sulistiani,  “IMPLEMENTASI
ALGORITMA  MULTICLASS  SVM  PADA  OPINI  PUBLIK BERBAHASA INDONESIA DI TWITTER,” Jurnal TEKNOKOMPAK, vol. 14, no. 2, p. 86, 2020.
[22] M.  A.  Djamaludin,  A.  Triayudi,  and  E.  Mardiani,  “Analisis Sentimen  Tweet  KRI  Nanggala  402  di  Twitter  menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), vol. 6, no. 2, p. 2022, 2022, doi: 10.35870/jti.