## ANALISIS SENTIMEN SISTEM E-TILANG PADA PLATFORM TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Shella Ayudya Aryani Armand, Moch Hafid T, Muhammad Rafi Muttaqin Program Studi Teknik Informatika S1, STT Wastukancana Purwakarta Jalan Cikopak No. 53, Mulyamekar, Kec.Babakancikao, Kab. Purwakarta, Jawa Barat shellaayudya06@wastukancana.ac.id

## ABSTRAK
Berita yang belakangan ini menjadi sorotan di media sosial Twitter di Indonesia adalah penerapan sistem e- Tilang,  yang  merupakan  langkah  baru  dari  pemerintah  dalam  mewujudkan  Good  Governance.  Sistem  ini diharapkan  dapat  mendisiplinkan  para  pengendara  kendaraan  bermotor  yang  sering  melakukan  pelanggaran berlalu  lintas.  Banyak  masyarakat  memiliki  pendapat  yang  beragam  mengenai  penerapan  sistem  ini,  ada  yang setuju dan ada yang tidak setuju. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis sentimen terhadap sistem e-Tilang atau pendapat  masyarakat  untuk  mengelompokkan  komentar-komentar  tersebut  menjadi  kesan  positif,  netral,  dan negatif. Algoritma Naive Bayes dipilih untuk analisis karena memiliki nilai probabilitas atau peluang tertinggi untuk pengklasifikasian data. Proses pelabelan data pada Twitter menggunakan Bahasa Pemrograman Python dan Lexicon Based dengan menggunakan tools Google Colab. Data kemudian melewati empat tahapan preprocessing, yaitu  transformation,  tokenizing,  filtering,  dan  stemming.  Setelah  data  selesai  dipreprocessing,  dilakukan pembobotan  TF-IDF  untuk  mengetahui  banyaknya  kemunculan  kata  dalam  setiap  komentar.  Hasil  dari pengklasifikasian  data  menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  dievaluasi  menggunakan  Confusion  Matrix  pada tools Google Colab. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa presisi positif sebesar 43%, presisi negatif sebesar 38%, dan presisi netral sebesar 85%.  Sementara itu, recall positif sebesar 43%,  recall negatif  14%, dan recall netral sebesar  95%,  dengan  akurasi  keseluruhan  mencapai  80%.  Dari  hasil  analisis  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa tanggapan masyarakat mengenai sistem e-Tilang yang diterapkan oleh pemerintah Indonesia cenderung netral.
Kata kunci: analisis sentimen, e-Tilang, Naive Bayes, Twitter, Python
1. PENDAHULUAN
Dalam kehidupan sosial, mengungkapkan sentimen  kepada  orang  lain  menjadi  kegiatan  sehari- hari.  Kemajuan  teknologi  juga  memungkinkan masyarakat  mengungkapkan  pendapat  melalui  media sosial  seperti  Twitter.  Twitter  merupakan  jejaring sosial  terbesar  di  dunia  dan  telah  menghasilkan keuntungan mencapai USD 145 juta [1].
Saat  ini,  di  Twitter  khususnya  di  Indonesia, permasalahan  yang  sedang  menjadi  perbincangan adalah penerapan sistem e-Tilang [1]. Sistem e-Tilang merupakan  langkah  baru  yang  diambil  pemerintah Indonesia  dalam  mewujudkan  Good  Governance, tetapi  penerapannya  menimbulkan  pro  dan  kontra. Beberapa  pihak  mendukung  sistem  ini  karena menganggapnya  dapat  mencegah  kenakalan  penegak hukum dari pungutan liar, menciptakan ketertiban, dan meningkatkan  akuntabilitas  uang  denda.  Namun, sebagian  pihak  tidak  setuju  karena  merasa  sistem  e- Tilang  masih  belum  optimal,  seperti  mudahnya pemalsuan atau pencopotan nomor polisi, dan adanya beberapa laporan tentang kesalahan tilang yang terjadi. [2].
Analisis  sentimen  adalah  studi  yang  bertujuan untuk  menganalisis  opini,  sentimen,  dan  emosi  yang terdapat  dalam  dokumen  atau  data.  Text  mining merupakan proses otomatis untuk teks yang bertujuan untuk  mendapatkan  informasi  yang  berguna  dari sekumpulan  dokumen  atau  mencari  kata-kata  yang dapat mewakili isi dokumen sehingga memungkinkan
analisis  keterhubungan  antar  dokumen[3].  Penulis memilih  metode  Naïve  Bayes  Classifier  dalam  text mining  karena  metode  ini  sering  bekerja  lebih  baik dalam  banyak  situasi  dunia  nyata  yang  kompleks. Naïve  Bayes  Classifier  merupakan  salah  satu algoritma  klasifikasi  yang  berbasis  probabilitas  dan dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisis  sentimen dengan  memprediksi  sentimen  positif,  negatif,  atau netral dari teks.
Penelitian  ini  sangat  membantu  pemerintah dalam  melakukan  evaluasi  terhadap  program  yang dijalankan, khususnya terkait dengan sistem e-Tilang. Dengan  melakukan  analisis  sentimen  masyarakat terhadap sistem e-Tilang, pemerintah dapat mendapatkan  informasi  yang  berharga  tentang pandangan dan reaksi masyarakat terhadap implementasi  sistem  ini.  Tanpa  adanya  evaluasi  dari masyarakat,  pemerintah  akan  kesulitan  mengetahui sejauh  mana  keberhasilan  sistem  e-Tilang  yang dijalankan  serta  memahami  aspek-aspek  yang  perlu diperbaiki untuk meningkatkan efektivitasnya. Dengan  demikian,  penelitian  ini  dapat  menjadi landasan  penting  dalam  pengambilan  keputusan  dan peningkatan program yang sedang berjalan. [4].
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  menentukan  sentimen  dalam teks,  apakah  positif,  negatif, atau  netral.  Populer  dan berdampak dalam berbagai bidang kehidupan [5].
2.2. Sistem E-Tilang E-Tilang adalah tilang elektronik untuk meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  penegakan hukum  lalu  lintas.  Masyarakat  bisa  membayar  denda melalui  aplikasi  setelah  data  tercatat.  Ini  membuat proses tilang lebih transparan dan terencana [6].

## 2.3. Twitter
Twitter  adalah  platform  media  sosial  di  mana orang  dari  seluruh  dunia  dapat  mengungkapkan pendapat  mereka.  Data  yang  dihasilkan  di Twitter memiliki potensi besar untuk dianalisis, karena dapat diekstrak  menjadi  informasi  penting  melalui  analisis opini  (opinion  mining).  Opini  mengenai  berita, peluncuran  produk,  atau  tren  tertentu  dapat  diamati dengan baik di Twitter [7].

## 2.4. Naive Bayes
Naïve  Bayes adalah  algoritma  pengklasifikasi probabilistik sederhana yang menghitung probabilitas berdasarkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dataset. Algoritma ini mengasumsikan atribut independen jika nilai variabel kelas diketahui [8].

## 2.5. Text Mining
Text  Mining  adalah  metode  yang  mencari informasi  penting  dari  dokumen  teks  melalui  teknik preprocessing, pencarian, ekstraksi data, dan pengkategorian.  Ini  adalah  cabang  analisis  data  dan pemrosesan  bahasa  alami,  yang  tujuannya  adalah mengenali  pola  dan  keterkaitan  kata-kata  dalam  teks untuk  mengekstrak  informasi  bermakna.  Metode dalam  Text  Mining  termasuk  klasifikasi,  analisis sentimen,  ekstraksi  entitas,  dan  penambangan  topik [3].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  menggunakan  data  dari  sistem  e- Tilang di Indonesia dalam periode 09 Desember 2021 hingga 24 Mei 2023. Setelah cleaning, data berkurang menjadi 1.696 tweet dengan label 3 kelas: positif (150 data), netral (1.453 data), dan negatif (93 data).

## 3.1. Kerangka Pemikiran
Proses  ini  mengubah  data  mentah  menjadi informasi yang dapat diklasifikasikan ke dalam kelas tertentu  setelah  pengolahan  data.  Berikut  merupakan kerangka pemikiran yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## 3.2. Studi Literature
Tahap awal penelitian adalah melakukan review jurnal-jurnal  sebelumnya  yang  menggunakan  metode Naive  Bayes  untuk  analisis  sentimen.  Hasil  review menjadi  referensi  dan  pedoman  untuk  merumuskan tahapan  penelitian  yang  akan  dilakukan,  termasuk memilih  dan  mengadaptasi  pendekatan  dan  metode dari  penelitian  terdahulu  sesuai  dengan  tujuan penelitian yang ingin dicapai.

## 3.3. Crawling Data
Penelitian ini menggunakan dataset dari Twitter yang  dikumpulkan  melalui  proses  pencarian  data menggunakan  NodeJS  dan  Command  Prompt.  Data berupa  tweet  dari  platform  Twitter.  NodeJS  adalah platform  untuk  menjalankan  kode  JavaScript  di  sisi server atau backend.

## 3.4. Cleaning
Tahap  cleaning  membersihkan  tweet  dari  kata- kata  tidak  dibutuhkan,  menghapus  data  duplikat  dan kosong.  Jumlah  data  berkurang  dari  1.882  tweet menjadi 1.696 tweet. Berikut merupakan contoh hasil dari tahapan cleaning dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Cleaning

## 3.5. Labelling
Proses  labelling  menetapkan  sentimen  pada setiap  tweet  menggunakan  library  lexicon  based. Library  ini  berisi  daftar  kata-kata  dengan  nilai sentimen  untuk  klasifikasi  ke  dalam  tiga  kategori: positif,  netral,  dan  negatif,  berdasarkan  nilai compound  [3].  Berikut  merupakan  contoh  hasil tahapan labelling dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Labelling

## 3.6. Text Preproessing
Preprocessing adalah tahap penting dalam proses klasifikasi  teks  yang  mengubah  data  teks  tidak terstruktur  menjadi  data  terstruktur  dan  bersih.  Ini mempermudah  proses  klasifikasi  menggunakan metode  naive  bayes  atau  metode  klasifikasi  teks lainnya dan mempengaruhi kualitas serta akurasi hasil klasifikasi [9].

## 3.7. Transformation
Pada  tahap  pertama  preprocessing,  dilakukan Case  Folding  untuk  menyamaratakan  penggunaan huruf kapital pada data input. Hal ini mengubah semua huruf  menjadi  huruf  kecil  (lowercase),  menghindari perbedaan dalam penggunaan huruf kapital yang dapat mempengaruhi  analisis teks  [10].  Berikut  merupakan contoh  hasil  dari  tahapan transformation  (case folding) dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Transformation

## 3.8. Tokenizing
Tokenizing  adalah  proses  memisahkan  teks menjadi  unit-unit  lebih  kecil  yang  disebut  token, seperti kata-kata atau kalimat. Tujuannya adalah untuk mempermudah pengelolaan dan analisis data teks [10]. Berikut  merupakan  contoh  hasil tokenizing dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Tokenizing

## 3.9. Filtering
Stop  word  removal  adalah  proses  menghapus kata-kata tidak penting atau informatif dalam analisis teks atau sentimen. Contoh stop words dalam Bahasa Inggris adalah "and", "or", "this", "the", "is", "in", "of", "a".  Dalam  Bahasa  Indonesia,  contoh  stop  words
adalah  "dan",  "atau",  "ini",  "yang",  "adalah",  "dari", "sebuah", dan lainnya [11]. Berikut merupakan contoh hasil dari tahapan fitering dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Filtering

## 3.10. Stemming
Stemming adalah proses dalam pengolahan teks yang  bertujuan  untuk  menghilangkan  imbuhan  atau afiks  pada  kata-kata  agar  diperoleh  kata  dasar  atau bentuk  dasar  dari  kata  tersebut.  Imbuhan-imbuhan yang dihilangkan biasanya berupa awalan (prefix) atau akhiran (suffix) pada kata. Proses stemming dilakukan untuk  mengurangi  variasi  bentuk  kata  dalam  teks  ke bentuk kata dasarnya [12]. Berikut merupakan contoh hasil stemming dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Stemming

## 3.11. TF-IDF
TF-IDF  adalah  metode  yang  menghitung  bobot kata  dalam  dokumen  dengan  menggabungkan  Term Frequency  dan  Inverse  Document  Frequency.  Bobot kata ini menunjukkan pentingnya kata dalam dokumen sambil mempertimbangkan kemunculan kata tersebut dalam  seluruh  koleksi  dokumen.  Metode  ini  sangat berguna  dalam  analisis  teks  untuk  mengidentifikasi kata-kata  yang  paling  relevan  dan  informatif  dalam suatu dokumen [13]. Berikut merupakan sampel yang digunakan untuk TF-IDF dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 2. Sampel TF-IDF No Teks 1. dapat seluruh layan polisi genggam mulai urus skck etilang lainlain aplikasi super apps presisi
2. keluh kesah tiap ngerem auto buta nah gimana dapat
3. etilang jalan toll max cepat km ga ideal

## 3.12. Term Frequency
Term  Frequency  (TF)  adalah  metode  untuk menghitung  frekuensi  kemunculan  suatu  kata  dalam dokumen.  Bobot  kata  ini  adalah  jumlah  frekuensi
kemunculan  kata  tersebut  dalam  dokumen  tersebut. Berikut hasil Term Frequency dapat diihat pada tabel 2.
Tabel 3. Hasil Term Frequency TERM TF d1 d2 d3
dapat 1 1 0 seluruh 1 0 0 layan 1 0 0 polisi 1 0 0 genggam 1 0 0 mulai 1 0 0 urus 1 0 0 skck 1 0 0 etilang 1 0 1 lainlain 1 0 0 aplikasi 1 0 0 super 1 0 0 apps 1 0 0 presisi 1 0 0 keluh 0 1 0 kesah 0 1 0 tiap 0 1 0 ngerem 0 1 0 auto 0 1 0 buta 0 1 0 nah 0 1 0 gimana 0 1 0 jalan 0 0 1 toll 0 0 1 max 0 0 1 cepat 0 0 1 km 0 0 1 ga 0 0 1 ideal 0 0 1

## 3.13. Inverse Document Frequency
Inverse  Document  Frequency  (IDF)  adalah metode  untuk  mengukur  seberapa  jarang  suatu  kata muncul  dalam  seluruh  koleksi  dokumen.  Bobot  kata ini berbanding terbalik dengan frekuensi kemunculannya  dalam  seluruh  dokumen.  Semakin jarang  kata  muncul  dalam  dokumen,  semakin  tinggi bobotnya,  menunjukkan  tingkat  keunikannya  dalam membedakan  dokumen  dari  yang  lain.  Rumus  IDF dapat dilihat pada persamaan 1:
IDF=  log  (jumlah  dokumen  /  jumlah  frekuensi  kata terpilih)
Berikut merupakan hasil IDF dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Inverse Document Frequency TERM DF IDF dapat 2 0,176 seluruh 1 0,477 Layan 1 0,477 Polisi 1 0,477 Genggam 1 0,477 Mulai 1 0,477 Urus 1 0,477 Skck 1 0,477
TERM DF IDF Etilang 2 0,176 Lainlain 1 0,477 Aplikasi 1 0,477 Super 1 0,477 Apps 1 0,477 Presisi 1 0,477 Keluh 1 0,477 Kesah 1 0,477 Tiap 1 0,477 Ngerem 1 0,477 Auto 1 0,477 Buta 1 0,477 Nah 1 0,477 Gimana 1 0,477 Jalan 1 0,477 Toll 1 0,477 Max 1 0,477 cepat 1 0,477 km 1 0,477 ga 1 0,477 ideal 1 0,477

## Tabel 5. Hasil TF-IDF
TERM TF IDF d1 d2 d3 dapat 0,176 0,176 0 seluruh 0,477 0 0 layan 0,477 0 0 polisi 0,477 0 0 genggam 0,477 0 0 mulai 0,477 0 0 urus 0,477 0 0 skck 0,477 0 0 etilang 0,176 0 0,176 lainlain 0,477 0 0 aplikasi 0,477 0 0 super 0,477 0 0 apps 0,477 0 0 presisi 0,477 0 0 keluh 0 0,477 0 kesah 0 0,477 0 tiap 0 0,477 0 ngerem 0 0,477 0 auto 0 0,477 0 buta 0 0,477 0 nah 0 0,477 0 gimana 0 0,477 0 jalan 0 0 0,477 toll 0 0 0,477 max 0 0 0,477 cepat 0 0 0,477 km 0 0 0,477 ga 0 0 0,477 ideal 0 0 0,477 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Klasifikasi Naive Bayes
Naïve Bayes merupakan metode pengklasifikasi probabilistik  sederhana  berdasarkan  teorema  Bayes. Digunakan dalam analisis teks, pengenalan pola, dan klasifikasi  data.  Prinsip  dasarnya  adalah  menghitung probabilitas  kemunculan  kelas  berdasarkan  atribut
dalam  data.  Asumsi  independensi  antar  atribut memudahkan perhitungan
probabilitas dan implementasi metode ini [8].

## 4.2. Model Klasifikasi Naive Bayes
Gambar 8. Hasil Klasifikasi Naive Bayes

## 4.3. Evaluasi (Confusion Matrix)
Confusion Matrix adalah tabel yang membandingkan hasil klasifikasi model dengan kelas sebenarnya.  Dari  sini,  kita  dapat  menghitung  metrik evaluasi  kinerja  model  seperti  akurasi,  presisi,  dan recall.  Akurasi  mengukur  ketepatan  klasifikasi keseluruhan, presisi mengukur identifikasi data positif, dan recall mengukur kemampuan menemukan semua data positif [8].

## 1. Perhitungan Akurasi
Akurasi = TP + TN + TI Jumlah Data × 100% = 10 + 7 + 255 339 × 100% = 272 339 × 100%
= 0,8 × 100% =  80%

## Rumus 1. Perhitungan Akurasi

## 2. Perhitungan Presisi Positif
Presisi Positif              = TP TP + FP1 + FP2 × 100% = 10 10 + 11 + 2 × 10 = 10 23 × 100%

## = 0,43 × 100% =  43%

## Rumus 2. Perhitungan Presisi Positif

## 3. Perhitungan Presisi Negatif
Presisi Negatif = TN TN + FN1 + FN2 × 100%
= 7 7 + 2 + 9 × 100%
= 7 18 × 100%
= 0,38 × 100% =  38%
Rumus 3. Perhitungan Presisi Negatif

## 4. Perhitungan Presisi Netral
Presisi Netral               = TI TI + FI1 + FI2 × 100% = 255 255 + 11 + 32 × 100% = 255 298 × 100% = 0,85 × 100% =  85%
Rumus 4. Perhitungan Presisi Netral
5. Perhitungan Recall Positif 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 Positif               = TP FN1 + FI1 + TP × 100% = 10 2 + 11 + 10 × 100%    = 10 23 × 100%
= 0,43 × 100% =  43%
Rumus 5. Perhitungan Recall Positif
6. Perhitungan Recall Negatif 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 Negatif             = TN FP1 + FI2 + TN × 100% = 7 11 + 32 + 7 × 100%   = 7 50 × 100%
= 0,14 × 100% =  14%
Rumus 6. Perhitungan Recall Negatif
7. Perhitungan Recall Netral 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 N𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙             = TI FN2 + FP2 + TI × 100%
= 255 9 + 2 + 255 × 100% = 255 266 × 100% = 0,95 × 100% =  95% Rumus 7. Perhitungan Recall Netral

## 4.4. Word Cloud
Word  cloud  adalah  metode  efektif  untuk memvisualisasikan  informasi  dari  dokumen  dalam kategori  negatif,  positif,  dan  netral  tentang  sistem  e- tilang.  Word  cloud  digunakan  untuk  menampilkan kata-kata  yang  sering  muncul  dalam  penelitian  ini. Kata-kata yang muncul lebih sering ditampilkan lebih besar  dan  mencolok,  memberikan  gambaran  visual tentang frekuensi kata-kata yang relevan dalam setiap kategori  [8].  Berikut  merupakan  hasil  dari  tahapan word cloud dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Word Cloud

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  analisis  sentimen  terhadap sistem  e-tilang  menunjukkan  tanggapan  masyarakat cenderung  netral.  Setelah  melalui  proses  Confusion Matrix didapatkan presisi netral 85% dan recall netral 95%,  tetapi perlu ditingkatkan pada kelas positif dan negatif. Akurasi keseluruhan mencapai 80%. Analisis ini  memberikan  informasi  penting  bagi  pemerintah dalam memahami respons masyarakat terhadap sistem e-tilang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Apriliana  Zunia  Lutfina,  “EFEKTIVITAS PENGGUNAAN E-TILANG TERHADAP PELANGGARAN LALU LINTAS DI POLRES MAGELANG,” J. Komun. Huk. Univ. Pendidik. Ganesha , 2019.
[2]  K.  Manso,  F.  D.  J.  Lengkong,  and  Y.  Londa, “IMPLEMENTASI PROGRAM ELEKTRONIK TILANG  (E-TILANG)  PADA  DIREKTORAT LALU LINTAS (DITLANTAS) POLDA SULAWESI UTARA,” 2022.
[3]  A.  Retno et  al. ,  “Sistem  Koreksi  Kesalahan Pengetikan Kata Kunci dalam Pencarian Artikel Menggunakan  Algoritma  Jaro-Winkler,” Semin. Inform. Apl. Polinema , 2020.
[4]  I.  Gunaawan  and  Y.  Fernando,  “SISTEM PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  KULIT PADA KUCING MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB,” J.  Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 2, no. 2, pp. 239–247, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika
[5]  T. Ernayanti, M. Mustafid, A. Rusgiyono, and A.
R. Hakim, “PENGGUNAAN SELEKSI FITUR CHI-SQUARE DAN ALGORITMA MULTINOMIAL  NAÏVE  BAYES  UNTUK ANALISIS SENTIMEN PELANGGGAN TOKOPEDIA,” J.  Gaussian , vol. 11, no. 4, pp. 562–571, Feb.
2023, doi: 10.14710/j.gauss.11.4.562-571.
[6]  M. Arifin, K. Prasetyo, J. Vivaldi, A. Sander, K. Khothimah, and R. Ardhana, “Tingkat Kesadaran Masyarakat  Terhadap  Penerapan  Sistem  E- Tilang  Kota  Surabaya,” Student  J.  Public Manag. , 2020.
[7]  N. M. A. J. Astari, Dewa Gede Hendra Divayana, and  Gede  Indrawan,  “Analisis  Sentimen Dokumen  Twitter  Mengenai  Dampak  Virus Corona  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” J. Sist. dan Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 27–29, Nov. 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.
[8]  E.  Manalu,  F.  A.  Sianturi,  and  M.  R.  Manalu, “PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK
MEMPREDIKSIJUMLAH PRODUKSI BARANG BERDASARKAN DATAPERSEDIAAN DAN
JUMLAH
PEMESANAN  PADACV.  PAPADAN  MAMA
PASTRIES,” J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, p. 1, 2021.
[9]  H.  Ma’rifah,  A.  Prasetya  Wibawa,  and  M.  I. Akbar,  “Sains,  Aplikasi,  Komputasi  dan Teknologi  Informasi  Klasifikasi  artikel  ilmiah dengan berbagai skenario preprocessing,” Sains, Apl. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 70, 2020.
[10]  E.  B.  Santoso  and  A.  Nugroho,  “Analisis Sentimen  Calon  Presiden  Indonesia  2019 Berdasarkan  Komentar  Publik  Di  Facebook,” Eksplora Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 60–69, Sep. 2019, doi: 10.30864/eksplora.v9i1.254.
[11]  S.  Ramadhani,  D.  Azzahra,  and  T.  Z, “Comparison  of  K-Means  and  K-Medoids Algorithms  in  Text  Mining  based  on  Davies Bouldin  Index  Testing  for  Classification  of Student’s Thesis,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 13, no. 1, pp. 24–33, May 2022, doi: 10.31849/digitalzone.v13i1.9292.
[12]  A.  R.  Hidayati,  A.  S.  Fitrani,  M.  A.  Rosid,  F. Sains,  and  D.  Teknologi,  “Analisa  Sentimen Pemilu  2019  Pada  Judul  Berita  Online Menggunakan  Metode  Logistic  Regression,” J. Penerapan Sist. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 298–305, 2023.
[13]  D.  Atika,  A.  Ari  Aldino,  S.  Informasi,  J.  Pagar Alam  No,  L.  Ratu,  and  K.  Kedaton,  “TERM FREQUENCY-INVERSE
DOCUMENT FREQUENCY SUPPORT VECTOR MACHINE  UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN OPINI MASYARAKAT TERHADAP TEKANAN MENTAL PADA MEDIA SOSIAL TWITTER,” 2022. [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI