## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7524

## Analisis Sentimen Opini Terhadap Tools Artificial Intelligence (AI) Berdasarkan Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Ingrid Oktavia, Auliya Rahman Isnain *
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar lampung, Indonesia Email: 1 ingrid_oktavia@teknokrat.ac.id, 2,* auliyarahman@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: auliyarahman@teknokrat.ac.id
Abstrak− Penelitian ini bertujuan untuk  menganalisis sentimen masyarakat terhadap Tools Artificial Intelligence (AI) melalui platform Twitter  menggunakan  Algoritma  Naive Bayes Classifier, twitter adalah platform  media sosial  yang populer  untuk berbagi pendapat dan pemikiran, sehingga cocok untuk analisis sentimen. Sentimen analisis adalah proses menganalisis dan memahami opini, sikap, atau perasaan  yang terkandung dalam teks, seperti tweet,  ulasan produk, atau posting  media sosial lainnya.  Masalah  yang  dibahas  dalam  sentimen  analisis  dapat  bervariasi  tergantung  pada  konteksnya  Pengujian  dilakukan menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  dapat  disimpulkan  bahwa  data  yang  terkumpul  sebanyak  2119.  Dalam penelitian ini ada beberapa langkah yang harus di lakukan untuk menganalisis mulai dari Crawling, Labelling, Preprocessing, Split data/Pembagian data Test dan data Train, dan terakhir penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier, hasi analisis data terdapat 2 kategori Positif dan Negatif diperoleh data Positif 58.41% data Negatif 12.43%. Pada percobaan analisis nilai akurasi Naïve  Bayes  mencapai  79.41%,  dengan  presisi  88%,  dan  recall  sebesar  88%.  Tujuan  hasil  penelitian  ini  adalah  tanggapan masyarakat mengenai Tools Artificial Intelligence dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier memberikan hasil sentimen  yang  lebih  baik.  Sehingga  banyak  yang  melihat  AI  sebagai  teknologi  yang  membawa  potensi  besar  untuk meningkatkan kehidupan manusia. Di sisi lain, ada kekhawatiran tentang dampak negatif AI terhadap lapangan kerja, privasi, dan  bahkan  potensi  untuk  mengambil  alih  kendali  manusia.  Kekhawatiran  etis  juga  muncul  terkait  dengan  penggunaan  AI dalam  pengambilan  keputusan  yang  dapat  mempengaruhi  kehidupan  manusia  tanpa  kontrol  yang  memadai.  Maka  Tools Artificial Intelligence dapat diterima oleh masyarakat dikarenakan sudah banyak manfaatnya. Oleh sebab itu,analisis sentimen dan  pengolahan  data  alami  menggunakan  bahasa  pemrograman  Pyhton  untuk  mengkategorikan  data  komentar  pengguna dengan melalui proses pemecahan.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Naïve Bayes Classifier; Tools; Artificial Intelligence; Twitter
Abstract− This research aims to analyze public sentiment towards artificial  intelligence (AI) tools via the Twitter platform using the Naive Bayes classifier algorithm. Twitter is a popular social media platform for sharing opinions and thoughts, making it  suitable  for  sentiment  analysis.  Sentiment  analysis  is  the  process  of  analyzing  and  understanding  opinions,  attitudes,  or feelings contained in text, such as tweets, product reviews, or other social media posts. The problems discussed in sentiment analysis can vary depending on the context. Tests carried out using the Naïve Bayes Classifier algorithm can conclude that the data collected was 2119. In this research, there are several steps that must be taken to analyzethe data, starting with crawling, labeling, preprocessing, splitting  data, dividing test data, and training data, and finally applying the  Naïve Bayes Classifier Algorithm. The results of the data analysis were divided into two categories: positive and negative, with 58.41% positive data and 12.43% negative data. In the analysis experiment, the Naïve Bayes accuracy value reached 79.41%, with a precision of 88%  and  a  recall  of  88%.  The  aim  of  the  results  of  this  research  is  to  examine  the  public's  response  regarding  artificial intelligence  tools  using  the  Naïve  Bayes  Classifier  Algorithm  to  provide  better  sentiment  results.  So  many  see  AI  as  a technology that carries great potential to improve human life. On the other hand, there are concerns about AI's negative impact on employment, privacy, and even its potential to take over human control. Ethical concerns also arise regarding the use of AI in decision-making that can affect human lives  without adequate  control. So artificial intelligence tools  can be accepted by society  because  they  have  many  benefits.  Therefore,  sentiment  analysis  and  natural  data  processing  use  the  Python programming language to categorize user comment data through a breakdown process.
Keywords : Sentiment Analysis; Naïve Bayes Classifier; Tools; Artificial Intelligence; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Artificial Intelligence (AI) telah banyak digunakan di era industri 4.0 dalam bidang industri/manufaktur, ekonomi, pendidikan,  dan  jasa.  Hal  ini  disebabkan  oleh  perkembangan  yang  signifikan  dalam  pasar  bisnis.  Proses mengembangkan  kecerdasan  mesin  dikenal  sebagai  artificial  intelligence  (AI).  Secara  teknis  buatan  intelijen adalah proses menggabungkan komputasi awan, perangkat jaringan, robot, komputer, dan produksi konten digital dalam  berbagai  proses  bisnis  [1].  Teknologi  berbasis  kecerdasan  buatan  (AI)  yang  dihasilkan  oleh  Teknologi Pengaktifan Kunci I4.0, seperti Internet of Things, komputasi awan, teknologi tertanam sistem canggih, data besar, sistem kognitif, virtual, dan augmented reality [2]. Perusahaan riset kecerdasan buatan OpenAI yang berbasis di San Francisco, California, AS, mengembangkan ChatGPT pada tahun 2020 dan akan diperkenalkan secara resmi kepada publik pada tahun 2021 [3]. Pada penelitian chtgpt menggunakan metode Support Vector Machine Jumlah data tweet yang diperoleh dalam penelitian adalah 2000, tetapi telah diubah menjadi 790 setelah preprocessing. Kemudian, hasil preprocessing diolah dengan memasukan model algoritmanya dan menemukan hasilnya dengan menunjukkan  confusion  matriks,  yang  menunjukkan  bahwa  algoritmanya  memiliki  performa  keakuratan  yang cukup baik dengan nilai akurasi 87,6% [4].
Salah satu bidang teknologi yang mempelajari kecerdasan buatan adalah kecerdasan yang memungkinkan mesin  berpikir dengan cara yang  mirip dengan  manusia. Ini dikenal sebagai kecerdasan buatan  [5].Ada  banyak

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7524
perusahaan teknologi  besar  yang  mengembangkan kecerdasan  buatan untuk mempermudah pekerjaan  manusia. Sistem komputer dapat secara otomatis menggunakan data yang dievaluasi untuk belajar dan memutuskan, berkat area kecerdasan buatan (AI) yang dikenal sebagai pembelajaran mesin.
Pembelajaran mesin ini mencakup pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer menyelesaikan masalah,  membuat  keputusan,  mempelajari  pola  data,  dan  bahkan  berinteraksi  dengan  dunia  luar  mereka. Pembelajaran mesin, penglihatan komputer, pemrosesan bahasa alami, dan robotika adalah beberapa cabang AI [6]. Dalam pemrosesan sejumlah besar data yang diketahui dalam berbagai bidang kegiatan, teknologi kecerdasan buatan dapat menghasilkan hasil yang lebih akurat dan menghemat waktu [7].
Pada  umumnya,  masyarakat  merasakan  manfaat  dari  berbagai  teknologi  yang  berkembang  terus. Kemudahan mendapatkan data, sebagai konsekuensi dari kemajuan teknologi, yang juga meningkatkan efektivitas dan efisiensi kegiatan masyarakat, asalkan digunakan dengan hati-hati dan bijak [8]. Penelitian yang terkait dalam penelitian tersebut menggunakan studi literatur dengan mengumpulkan informasi dari artikel jurnal yang relevan. Berdasarkan  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  memanfaatkan  kecerdasan  buatan  untuk  menganalisis sentimen di  media sosial  memberikan keuntungan besar dalam  memproses data dalam  jumlah besar dan dalam waktu yang relatif cepat, serta dalam mengidentifikasi pola unik dalam data [9].
Tujuan  adanya  AI  ini  memanfaatkan  kecerdasan  buatan  untuk  menjawab  pertanyaan  di  internet  salah satunya adalah Chatbot AI. Sangat banyak aplikasi AI yang tersedia untuk masyarakat saat ini, dan ada banyak pilihan  untuk  memenuhi  kebutuhan  setiap  orang.  Banyaknya  pilihan  ini  membuat  masyarakat  bingung  tentang ketepatan masing-masing aplikasi AI.
Tujuan utama untuk menciptakan sistem yang dapat berpikir, belajar, dan bertindak seperti manusia, atau bahkan  melebihi kemampuan  manusia dalam  berbagai aspek. Proses kemajuan teknologi  Artificial  Intelligence (AI) yang sangat populer saat  ini telah berdampak besar pada berbagai aspek kehidupan  manusia  [10]. Dengan kemajuan teknologi kecerdasan buatan, ada peluang baru untuk meningkatkan kualitas pendidikan dan mengatasi berbagai  masalah  yang dihadapi sistem pendidikan di Indonesia.Semua orang, terutama pengguna  media sosial X/Twitter, pasti akan mengomentarinya.
Dengan feature selection PSO, algoritma SVM menghasilkan nilai akurasi 89,50%, akurasi 86,98%, recall 93,00%, dan AUC 0,964. Sebaliknya, algoritma SVM dengan feature selection PSO menghasilkan nilai akurasi 87,50%, akurasi 85,46%, recall 90,50%, dan AUC 0,956  [11] . Dalam penelitian  Aplikasi Speech to Text yang dibuat  dengan  metode  Conformer  berbasis  kecerdasan  buatan  dapat  membantu  penyandang  disabilitas pendengaran memahami sentimen atau emosi dalam teks yang dikonversi suara. Dengan menggunakan kecerdasan buatan  yang  terintegrasi  dalam  metode  Conformer,  penyandang  disabilitas  pendengaran  dapat  memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang teks tersebut [12].
Dalam persepsi komputer AI adalah kemampuan komputer untuk menafsirkan dan memahami informasi dari  dunia  fisik  melalui  pengolahan  gambar,  suara,  atau  data  sensorik  lainnya.  Ini  termasuk  pengenalan  objek, deteksi gerakan, dan navigasi otonom. AI telah membawa dampak besar pada berbagai bidang, termasuk teknologi, kesehatan, keuangan, transportasi, dan banyak lagi.
Untuk itu perlu dilakukannya analisis sentimen, analisis sentimen membantu dalam memahami opini, sikap, dan  persepsi  orang  terhadap  berbagai  entitas  seperti  merek,  produk,  layanan,  atau  topik  tertentu.  Ini  dapat memberikan  wawasan  yang  berharga  untuk  membuat  keputusan  strategis,  baik  itu  dalam  bisnis,  politik,  atau konteks  lainnya.  Dengan  berkembangnya  dunia  Internet  berbagai  teknologi  membantu  publikasi  informasi elektronik  yang  beragam  dengan  cara  yang  efisien  dan  ramah  penggunaan  menawarkan  mekanisme  untuk menyediakan sistem navigasi umum dan basis data terpusat.
Hal ini dapat digunakan oleh siapa saja dengan cara yang tidak terlalu sulit. Penelitian ini di lakukan untuk mengetahui  opini  minat  masyarakat  terhadap  tools  artificial  intelligence  (AI)  [13]  .Media  sosial  adalah  proses pengumpulan,  analisis,  dan  interpretasi  data  dari  platform  media  sosial  untuk  menentukan  opini,  pandangan masyarakat terhadap tools artificial intelligence (AI). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan opini pandangan masyarakat  terhadap  tools  artificial  intelligence  (AI). Meskipun  ada  banyak  keuntungan  dari  penggunaan  AI, penggunaan Twitter tentu akan memengaruhi persepsi masyarakat [14].
Twitter adalah platform media sosial yang populer untuk berbagi pendapat dan pemikiran, sehingga cocok untuk analisis sentimen. Pada proses analisis sentimen biasanya menggunakan algoritma Naive Bayes Clasifier di Twitter  untuk  menemukan  dan  mengklasifikasikan  data  berdasarkan  sentimen  dalam  teks,  seperti  positif  dan negatif,  Kemudian  membandingkan  hasil  dari  algoritma  tersebut  untuk  mengetahui  hasil  dalam  hal  accuracy, precision dan recall [9].
Sentimen analisis adalah proses mengumpulkan, memahami, dan menafsirkan pendapat, opini, dan reaksi yang  dinyatakan  oleh  individu  atau  kelompok  terhadap  suatu topik  atau  entitas  tertentu.  Pemahaman  sentimen terhadap AI adalah krusial karena teknologi ini memiliki dampak yang signifikan pada berbagai aspek kehidupan manusia, termasuk ekonomi, pekerjaan, etika, dan sosial  budaya. Pendekatan sentimen  analisis  memungkinkan kita untuk melacak dan menganalisis bagaimana AI dipandang, diterima, dan dievaluasi oleh masyarakat secara keseluruhan  atau  segmen  tertentu.  Dengan  dilakukannya  penelitian  tersebut  dapat  meneliti  masyarakat  secara umum memandang AI. Apakah mereka melihatnya sebagai ancaman atau kesempatan. Apakah ada ketakutan atau kecemasan tertentu yang terkait dengan perkembangan AI.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7524

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode  yang  digunakan  peneliti  yaitu  menggunakan  opini  yang  didapat  dari  Twitter  dikarenkan  media  sosial adalah  proses  pengumpulan,  analisis,  dan  interpretasi  data  dari  platform  media  sosial  untuk  menentukan  opini, pandangan masyarakat terhadap tools artificial intelligence (AI), sehingga dapat mempermudah untuk mengetahui sentimen bersifat positif atau negatif. Tahap penelitian dapat dilihat dalam Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  gambar  1  terdapat  bagan  tahapan  penelitian  sentimen  analisis,  Tahapan  dalam  analisis  sentimen  dapat bervariasi  tergantung  pada  pendekatan  dan  kompleksitas  proyeknya,  tetapi  secara  umum,  terdapat  beberapa tahapan yang umumnya dilakukan dalam proses analisis sentimen.
a) Crawling Data
Crawling data dapat dilakukan dengan berbagai metode dan teknik. Crawling data memiliki kemampuan untuk mengubah  data  yang  tidak  terstruktur  menjadi  terstruktur  yang  dapat  disimpan  dalam  basis  data.  Dengan demikian, tujuan crawling data adalah untuk menyimpan, mengumpulkan, dan memvalidasi data agar dapat dianggap  sebagai  informasi  yang  berkualitas.  Media  sosail  Twitter  dipilih  sebagai  lokasi  untuk  melakukan crawling data karena banyaknya opini yang tersedia dalam membagikan informasi yang relevan [15].
b) Pre-processing Data
Tujuan dari preprocessing adalah untuk meningkatkan hasil analisis text mining dengan membuat data lebih mudah untuk dikelolah atau digunakan dengan melakukan casefolding, cleansing, tokenzing, stopremovel, dan stemming  [16].  Pra-pemrosesan  data  juga  dikenal  sebagai  pre-processing  data)  adalah  tahap  awal  dalam analisis  data  di  mana  data  yang  telah  dikumpulkan  disiapkan  untuk  analisis  lanjutan.  Berikut  tahapan preprocessing  seperti  cleansing,  case  folding,  tokenzing,  stopremovel,  dan  stemming  Ini  dilakukan  dengan menggunakan software yang dikembangkan oleh google colab [17].
1. Cleansing:  Pada  tahap  ini  penanganan  atau  penghapusan  data  yang  tidak  lengkap,  tidak  valid,  atau menghapus baris atau kolom yang tidak relevan.
2. Case  Folding:  Tahapan  ini  bertujuan  untuk  mengubah  semua  karakter  dalam  teks  menjadi  huruf  kecil (lowercase).
3. Tokenzing: Tahapan ini bertujuan untuk memecah teks menjadi token kecil, yang dapat berupa kata, frasa, simbol, atau elemen lain dari teks yang memiliki makna khusus.
4. Stopremovel: Tahapan ini bertujuan untuk menghapus data penghubung seperti kata “dan”,”atau”,”ke”.
5. Stemming: Tahap ini membantu mengurangi perbedaan antara kata-kata yang memiliki makna yang sama tetapi ditulis dalam bentuk yang berbeda.
c) Labeling Data
Pada  tahap  ini  membedakan  setiap  data  komentar.  Ini  dilakukan  sebagai  data  latih  dengan  tiga  kategori sentimen: positif dan negatif.  Labelisasi menghasilkan data csv yang sudah terlabel [18].
d) Pembagian Data
Peneliti menggunakan kata kunci "Arificial Intelligence" dan bahasa Indonesia untuk mengumpulkan data di Twitter, peroses pengumpulan data ini menggunakan bahasa python [19].
e) Klasifikasi Data Dengan Naïve Bayes
Mulai Crawling Data Pre-Processing Data Pelabelan Data Bagi Dataset Menjadi Data Test dan Data Train Klasifikasi Data Dengan Naïve Bayes Selesai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7524
Dalam tahap ini klasifikasi data dengan Naïve Bayes untuk mendapatkan hasil. Metode klasifikasi Naïve Bayes digunakan  setelah  melalui  berbagai  prosedur.  NaiveBayes  adalah  algoritma  pengajaran  supervised  yang membutuhkan contoh dalam dataset yang telah diberi label sebelumnya [20].

## 2.2 Algoritma Naïve Bayes
Metode Naïve Bayes Classifier Bayes adalah teknik prediksi berbasis probabilitas sederhana yang didasarkan pada penerapan  teorema  Bayes  (atau  aturan  Bayes)  dengan  asumsi  independensi  (ketidak  tergantungan)  yang  kuat. Dengan  kata  lain  dalam  metode  Naïve  Bayes,  model  yang  digunakan  adalah  "model  fitur  independen".  Dalam Bayes  (terutama  Naïve  Bayes),  maksud  independensi  yang  kuat  pada  fitur  adalah  bahwa  sebuah  data  tidak terpengaruh  oleh  adanya  atau  tidaknya  fitur  [21].  Naïve  Bayes  didasarkan  pada  teorema  Bayes  dengan  rumus sebagai berikut (1).
P(H|X) = p( X | H )p(H) P(X) (1)
X  =  Data  dengan  class  yang  belum  diketahui  dapat  diidentifikasi  melalui  berbagai  metode,  termasuk penggunaan algoritma klasifikasi seperti Support Vector Machines (SVM), Decision Trees, K-Nearest Neighbors (KNN), Naïve Bayes atau bahkan dengan menggunakan pendekatan deep learning seperti neural networks. Proses identifikasi class dari data yang tidak diketahui ini sering kali melibatkan proses pelatihan model menggunakan data yang sudah dilabeli untuk membuat prediksi tentang class dari data yang belum diketahui. Selain itu, teknik seperti  cross-validation  dan  hyperparameter  tuning  juga  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  kinerja  model klasifikasi.  H  =  Hipotesis  data  X  merupakan  suatu  class  spesifik  dapat  diuji  melalui  proses  evaluasi  model menggunakan teknik seperti pengujian silang (cross-validation) atau pembagian data menjadi set pelatihan dan set pengujian. Probabilitas posterior (P(H|X) adalah probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X. Ini adalah ukuran kepercayaan  terhadap kebenaran hipotesis H setelah melihat data X. Ini diperoleh dengan menggunakan teorema Bayes, di mana posterior probability diperoleh dengan mengalikan probabilitas data dengan probabilitas hipotesis sebelumnya, kemudian dinormalisasi dengan membaginya dengan probabilitas data. Dengan menghitung P(H|X), kita  dapat  mengetahui.  P(X)  =  Probabilitas  dari  X  mewakili  probabilitas  dari  kemunculan  data  X  tanpa mempertimbangkan hipotesis atau kondisi tertentu. Dalam beberapa kasus, P(X) dapat dihitung secara langsung jika  semua  kemungkinan  data  telah  diidentifikasi  dan  probabilitasnya  diketahui.  Kumpulan  data  yang  diproses dalam  klasifikasi  Naive  Bayes  akan  dikategorikan  dalam  dua kelas:  positif  dan  negatif.  Ciri  utama  metode  ini adalah memperoleh asumsi yang kuat dari setiap kondisi atau peristiwa [22].

## 2.4 Confusion Matrix
Metode Confusion Matrix  yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi.  Metode ini digunakan dalam pengajaran mesin untuk menunjukkan bagaimana kinerja model dalam memprediksi kelas target. Jumlah data yang diklasifikasikan dengan benar dan yang salah ditampilkan dalam tabel dalam matriks kekacauan. Rumus confusional dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Rumus Confusional Matrix Prediction Class Actual Class Pred.Positif Pred.Negatif Negatif TP FN Positif FP TN
Pada tabel 1 dapat dijelaskan Dalam pemodelan statistik, khususnya dalam klasifikasi, Confusion Matrix adalah  tabel  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  prediksi.  Biasanya  digunakan  untuk menggambarkan  kinerja  model  klasifikasi  pada  set  data  uji  yang  telah  dilatih  sebelumnya.  Confusion  Matrix mengandung informasi tentang berapa banyak prediksi yang salah dan benar yang dibuat oleh model klasifikasi pada berbagai kelas target. Dalam Matrix Confusion, ada empat entri utama, yaitu:
1. True Positive (TP): Jumlah sampel yang secara benar diklasifikasikan sebagai positif oleh model.
2. True Negative (TN): Jumlah sampel yang secara benar diklasifikasikan sebagai negatif oleh model.
3. False Positive (FP): Jumlah sampel yang salah diklasifikasikan sebagai positif oleh model (false alarm).
4. False Negative (FN): Jumlah sampel yang salah diklasifikasikan sebagai negatif oleh model (miss). Dengan menggunakan entri-entri di atas dapat menghitung beberapa metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Tujuan evaluasi penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah model yang diusulkan bekerja atau tidak.Metode yang digunakan untuk evaluasi pada penelitian ini adalah confusion  matrix Tabel yang berisi informasi  tentang  perbandingan  hasil  klasifikasi  sistem  (prediksi)  dengan  hasil  klasifikasi  yang  sebenarnya. kemudian untuk “Positif” atau “Negatif” menunjukkan respon orang pada tools artifical intellegence (AI) [23].
Dalam Confusion Matrix True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN)  adalah  empat  istilah  nilai  hasil  klasifikasi  dalam  confusion  matrix  yang  nantinya  akan  digunakan  untuk menghitung  nilai  akurasi,  presisi,  recall,  dan  skor  f1.  Berdasarkan  nilai  dari  confusion  matrix  tersebut,  dapat dihasilkan nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score dengan persamaan berikut (2).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7524
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% (2) Presisi = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3) Recall = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4) 𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2×𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖𝑠×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap penelitian ini akan membahas bagaimana membuat sistem yang dapat menganalisis sentimen komentar pengguna  pada  aplikasi  Twitter  mengenai  Tools  Artificial  Intellegence  menggunakan  metode  klasifikasi  Naïve Bayes secara otomatis, cepat dan tepat. Untuk mencapai tujuan tersebut, langkah-langkah berikut dapat diambil:
1. Pengumpulan  Data:  Mulailah  dengan  mengumpulkan  data  komentar  pengguna  dari  Twitter  yang  berkaitan dengan tools Artificial Intelligence. Dapat menggunakan API Twitter untuk mengakses data secara real-time atau menggunakan dataset yang sudah ada.
2. Preprocessing Data: Lakukan pra-pemrosesan data untuk membersihkan teks dari karakter khusus, tautan, dan kata-kata yang tidak relevan. Proses ini juga mencakup tokenisasi, penghapusan stop word, dan normalisasi teks.
3. Ekstraksi Fitur: Ubah teks yang telah diproses menjadi representasi numerik yang dapat digunakan oleh model klasifikasi.
4. Pembuatan Model Klasifikasi Naïve Bayes: Latih model klasifikasi Naïve Bayes menggunakan data yang telah diproses.  Dapat  menggunakan  pustaka  atau  modul  klasifikasi  Naïve  Bayes  yang  tersedia  dalam  bahasa pemrograman yang Anda gunakan.
5. Validasi Model: Evaluasi performa model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Lakukan  validasi  silang  (cross-validation)  untuk  memastikan  bahwa  model  dapat  menggeneralisasi  dengan baik pada data yang tidak terlihat.
6. Implementasi Sistem: Bangun sistem yang dapat menerima input teks dari pengguna, menganalisis sentimen menggunakan model klasifikasi Naïve Bayes yang telah dilatih, dan memberikan output berupa sentimen dari komentar tersebut.

## 3.1 Crawling Data
Setelah  melakukan  crawling  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python,  data  hasil  crawling  dapat  berupa kumpulan teks komentar yang relevan dengan tools Artificial Intelligence yang dibahas di aplikasi Twitter. Data ini kemudian dapat disimpan dalam format yang sesuai, seperti file CSV atau database, untuk diproses lebih lanjut dalam analisis sentimen. Langkah selanjutnya setelah proses crawling adalah pra-pemrosesan data. Ini melibatkan tahapan-tahapan  seperti  membersihkan  teks  dari  karakter  khusus,  menghapus  tautan  atau  kata-kata  yang  tidak relevan, serta melakukan tokenisasi dan normalisasi teks agar siap untuk diproses lebih lanjut.

## Gambar 2. Data hasil crawling
Pada gambar 2 terdapat data hasil crawling, data hasil crawling dapat digunakan untuk melakukan analisis sentimen terhadap entitas tertentu, seperti merek, produk, layanan, atau topik tertentu. Data ini dapat mencakup ulasan pelanggan, tweet, posting media sosial, atau artikel berita, yang kemudian dianalisis untuk memahami opini, sikap, atau perasaan orang terhadap entitas tersebut.
Kemudian dataset disimpan kedalam csv untuk proses tahap selanjutnya. Setelah ekstraksi fitur, Anda dapat melanjutkan dengan pembuatan model klasifikasi Naïve Bayes seperti yang telah dijelaskan sebelumnya. Model ini akan digunakan untuk menganalisis sentimen dari komentar-komentar yang telah dikumpulkan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7524
Dengan demikian, tahap crawling merupakan langkah awal penting dalam proses analisis sentimen, yang diikuti oleh  tahap  pra-pemrosesan,  ekstraksi  fitur,  pembuatan  model,  evaluasi,  dan  implementasi  sistem  untuk menganalisis sentimen dari data yang telah dikumpulkan.

## 3.2 Pelabelan Data
Labelling dalam sentimen analisis digunakan untuk menentukan apakah suatu teks memiliki sentimen positif dan negatif. Proses ini biasanya memerlukan penggunaan algoritma pembelajaran mesin untuk melakukan klasifikasi otomatis.Pada  tahap  ini  dilakukan  menggunakan  program  Python  dengan  menggunakan  Google  Colaboratory untuk proses pengujiannya, dimana analisis sentimen pelabelan data didapatkan hasil Positif 58.41% dan Negatif 12.43%. Berikut terdapat diagram yang menggambarkan hasil dari proses pelabelan data dalam kategori  positif dan negatif.

## Gambar 3. Data hasil pelabelan data positif dan negatif
Pada  gambar  3  data  yang  telah  di  labelling  dari  banyaknya  dataset  hasil  crawling  yang  nantinya  akan digunakan sebagai data latih klasifikasi Naïve Bayes. Diagram yang menggambarkan hasil pelabelan data dalam kategori positif akan memberikan gambaran visual yang lebih jelas tentang distribusi sentimen dalam data. Dengan menggunakan  diagram  tersebut  dapat  dilihat  seberapa  besar  proporsi  teks  yang  diklasifikasikan  sebagai  positif dibandingkan dengan yang diklasifikasikan sebagai negatif. Ini dapat membantu dalam memahami kecenderungan sentimen dalam data secara lebih intuitif.

## 3.3 Preprocessing
Preprocessing  dalam  sentimen  analisis  adalah  langkah  penting  untuk  membersihkan  dan  menyiapkan  data teks sebelum  analisis  sentimen  dilakukan.  Tujuannya  adalah  untuk  mengoptimalkan  kualitas  data,  menghilangkan noise, dan  mempersiapkan teks agar dapat  diolah lebih  efektif oleh algoritma analisis  sentimen. Berikut adalah beberapa langkah umum dalam preprocessing data untuk sentimen analisis:
1. Cleansing: Pada tahap ini penanganan atau penghapusan data yang tidak lengkap, tidak valid, atau   menghapus baris atau kolom yang tidak relevan.
2. Case  Folding:  Tahapan  ini  bertujuan  untuk  mengubah  semua  karakter  dalam  teks  menjadi  huruf  kecil (lowercase).
3. Tokenzing:  Tahapan  ini  bertujuan  untuk  memecah  teks  menjadi  token  kecil,  yang  dapat  berupa  kata,  frasa, simbol, atau elemen lain dari teks yang memiliki makna khusus.
4. Stopremovel: Tahapan ini bertujuan untuk menghapus data penghubung seperti kata “dan”,”atau”,”ke”.
5. Stemming:  Tahap  ini  membantu  mengurangi  perbedaan  antara  kata-kata  yang  memiliki  makna  yang  sama tetapi ditulis dalam bentuk yang berbeda.

## 3.2.1 Cleansing
Dalam konteks sentimen analisis, preprocessing atau cleansing adalah langkah penting untuk membersihkan dan menyiapkan data teks agar siap untuk analisis lebih lanjut. Langkah-langkah ini bertujuan untuk menghilangkan noise atau gangguan, mengurangi kompleksitas, dan meningkatkan kualitas data untuk memastikan hasil analisis sentimen yang lebih akurat.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7524
Pada  gambar  4  terdapat  data  hasil  cleansing  ,  setelah  langkah-langkah  preprocessing  atau  cleansing dilakukan,  data  teks  siap  untuk  dianalisis  lebih  lanjut  menggunakan  teknik-teknik  analisis  sentimen,  seperti klasifikasi atau analisis  berbasis  aturan. Dengan  melakukan preprocessing dengan  baik  dapat memastikan hasil analisis sentimen yang lebih akurat dan dapat diandalkan.

## 3.2.2 Case Folding
Case  Folding  adalah  proses  dalam  sentimen  analisis  yang  melibatkan  pengubahan  semua  karakter  dalam  teks menjadi  huruf  kecil  atau  huruf  besar,  tergantung  pada  preferensi.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk  mengurangi kompleksitas dalam pemrosesan teks dan memperlakukan kata-kata yang sama dengan bentuk huruf yang berbeda sebagai  entitas  yang sama. Misalnya, dalam kalimat "AI adalah teknologi  yang  menarik", dengan case  folding, teks tersebut akan diubah menjadi "ai adalah teknologi yang menarik" atau “AI ADALAH TEKNOLOGI YANG MENARIK”.

## Gambar 5. Data hasil case folding
Pada gambar 5 terdapat data hasil case folding, dengan melakukan case folding, teks tersebut akan diubah menjadi "AI adalah teknologi yang menarik" atau "ai adalah teknologi yang menarik", tergantung pada preferensi. Dengan demikian, kata-kata yang sama dengan bentuk huruf yang berbeda akan diperlakukan sebagai entitas yang sama.  Hal  ini  membantu  mengurangi  kompleksitas  dalam  pemrosesan  teks  dan  memastikan  konsistensi  dalam analisis sentimen, sehingga mempermudah dalam pengenalan kata-kata dan meningkatkan akurasi hasil analisis.

## 3.2.3 Tokenizing
Tokenizing dalam sentimen analisis adalah proses membagi teks menjadi unit-unit yang lebih kecil, yang disebut token.  Tokenisasi  adalah  langkah  penting  dalam  preprocessing  teks  yang  memungkinkan  analisis  lebih  lanjut, termasuk analisis sentimen. Dengan membagi teks menjadi token, kita dapat mengolah teks lebih terperinci dengan memperlakukan setiap unit sebagai entitas terpisah.

## Gambar 6. Data hasil tokenizing
Pada  gambar  6  terdapat  data  hasil  tokenizing  fungsi  tokenizing  dalam  pemrosesan  teks  sangat  penting karena memungkinkan komputer untuk memahami dan menganalisis teks dengan lebih baik

## 3.3.4 Stopremovel
Stop removal dalam sentimen analisis adalah proses menghapus kata-kata stop (stopwords) dari teks yang akan dianalisis. Kata-kata stop adalah kata-kata umum yang sering muncul dalam teks dan tidak memberikan kontribusi signifikan terhadap makna atau sentimen. Pada tahap ini bertujuan untuk menghapus data penghubung seperti kata “dan”,”atau”,”ke”. Dengan  menghilangkan kata-kata stop, fokus analisis sentimen dapat dipusatkan pada kata- kata kunci yang lebih relevan dan memiliki dampak yang lebih besar terhadap interpretasi keseluruhan teks. Hal ini  membantu  meningkatkan  akurasi  analisis  sentimen  dengan  mengurangi  noise  atau  gangguan  dari  kata-kata yang tidak relevan, sehingga memungkinkan untuk menghasilkan hasil analisis yang lebih tepat dan informatif.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7524
Pada  gambar  7  terdapat  data  hasil  stopremovel,  fungsinya  adalah  untuk  Meningkatkan  Kualitas Representasi: Dengan menghapus stopword, representasi teks yang dihasilkan menjadi lebih fokus pada kata-kata yang memiliki makna dan kontribusi yang lebih signifikan dalam konteks analisis.

## 3.2.5 Stemming
Stemming  dalam  sentimen  analisis  adalah  proses  mengubah  kata-kata  menjadi  bentuk  dasar  atau  kata  dasar mereka, yang disebut sebagai "stems". Tujuannya adalah untuk mengurangi variasi kata-kata yang serupa sehingga kata-kata yang memiliki akar yang sama tetapi ditulis dalam bentuk yang berbeda dapat dianggap sebagai entitas yang sama. Misalnya, kata-kata "berjalan", "berjalan-jalan", dan "berjalan-jalanan" semuanya memiliki akar yang sama, yaitu "jalan".

## Gambar 8. Data hasil stemming
Pada gambar 8 terdapat data hasil stemming dalam sentimen analisis bertujuan untuk mengubah kata-kata menjadi bentuk dasar atau kata dasar mereka, yang disebut sebagai "stems". Dengan melakukan stemming, variasi kata-kata yang serupa dapat direduksi sehingga kata-kata yang memiliki akar yang sama tetapi ditulis dalam bentuk yang berbeda dapat dianggap sebagai entitas  yang sama. Sebagai  contoh, kata-kata "berjalan", "berjalan-jalan", dan "berjalan-jalanan" semuanya  memiliki akar  yang sama,  yaitu "jalan". Dengan  mengubah kata-kata tersebut menjadi bentuk dasarnya dapat mengurangi kompleksitas dalam pemrosesan teks dan meningkatkan konsistensi dalam analisis sentimen. Hal ini membantu dalam menghasilkan representasi teks yang lebih konsisten dan dapat diandalkan, sehingga mendukung keakuratan analisis sentimen secara keseluruhan.

## 3.4 Wordcloud Hasil Sentimen
Wordcloud dalam analisis  sentimen adalah representasi  visual dari kata-kata yang paling umum  muncul dalam teks yang dianalisis, diurutkan berdasarkan frekuensi kemunculannya. Biasanya, dalam konteks analisis sentimen, wordcloud  dapat  memberikan  gambaran  visual  tentang  kata-kata  yang  paling  sering  muncul  dalam  teks  yang berkaitan dengan sentimen positif atau negatif. Adapun visualisasi untuk Wordcloud sentimen positif dan negatif yang dapat dilihat pada gambar berikut. Dengan menggunakan Wordcloud, maka dapat dengan cepat melihat kata- kata yang paling dominan dalam teks yang berkaitan dengan sentimen positif atau negatif. Kata-kata yang lebih sering muncul akan ditampilkan dengan ukuran yang lebih besar dalam Wordcloud, memberikan gambaran yang jelas tentang fokus atau tema yang dominan dalam teks tersebut.
Gambar 9. Data hasil Wordcloud positif
Gambar 10. Data hasil Wordcloud negatif
Pada  gambar  9  terdapat  data  hasil  wordcloud  bagian  positif  dan  pada  gambar  10  terdapat  hasil  data wordcloud bagian  negatif ,data ini  sangat  membantu dalam  memahami konteks dan nuansa dari sentimen  yang diekspresikan  dalam  data  teks,  serta  memudahkan  identifikasi  pola-pola  yang  mungkin  muncul  pada  saat melakukan menganalisis data yang sudah kita kelola sebelumnya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7524

## 3.5 Implementasi Split Data
Pada langkah berikutnya, pembagian data dilakukan. Ini membagi data yang telah diproses menjadi dua bagian: data pelatihan (training data) dan data pengujian (testing data). 70% data pelatihan dibagi dan 30% data pengujian digunakan  untuk  pengujian.  Pembagian  data  ini  penting  untuk  menghindari  overfitting,  di  mana  model  dapat terlalu "menghafal" data pelatihan dan gagal menggeneralisasi dengan baik pada data baru. Dengan menggunakan data pengujian yang terpisah, kita dapat menguji kinerja model pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya dan  mengevaluasi  seberapa  baik  model  tersebut  dapat  memprediksi  sentimen  pada  data  baru.  Data  pelatihan digunakan untuk melatih model klasifikasi sentimen, sementara data pengujian digunakan untuk menguji performa model dan  mengukur seberapa  baik  model tersebut  dapat  menggeneralisasi pada data baru. Dengan  melakukan pembagian data ini, maka dapat menghasilkan model yang lebih handal dan dapat diandalkan dalam melakukan analisis sentimen pada teks yang belum pernah dilihat sebelumnya.

## 3.6 Algoritma Naïve Bayes
Hasil  penerapan  metode  Naive  Bayes  pada  dataset  dengan  2119  data  menunjukkan  akurasi  yang  baik  sebesar 79,41%,  presisi  positif  sebesar  88%,  dan  recall  sebesar  88%.  Hasil  ini  menunjukkan  cara  model mengklasifikasikan  data:  akurasi  menunjukkan  tingkat  kebenaran  klasifikasi  secara  keseluruhan,  presisi menunjukkan  seberapa  tepat  model  menemukan  kasus  positif,  dan  recall  menunjukkan  kemampuan  untuk menemukan  semua  kasus  positif  yang  sebenarnya.  Selain  akurasi,  nilai  presisi  positif  yang  mencapai  88% menunjukkan  bahwa  model  cenderung  menemukan  kasus-kasus  positif  dengan  tepat.  Artinya,  dari  semua  teks yang diklasifikasikan sebagai positif oleh model, sekitar 88% dari mereka memang benar-benar memiliki sentimen positif.  Sementara  itu,  recall  sebesar  88%  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  kemampuan  yang  baik  untuk menemukan  semua  kasus  positif  yang  sebenarnya.  Ini  berarti  sekitar  88%  dari  semua  teks  yang  sebenarnya memiliki sentimen positif berhasil ditemukan oleh model.Secara keseluruhan, hasil ini menunjukkan bahwa model Naive  Bayes  memiliki  kinerja  yang  baik  dalam  mengklasifikasikan  sentimen  pada  dataset  tersebut,  dengan keseimbangan  yang  baik  antara  akurasi,  presisi,  dan  recall.  Hasil  tersebut  merupakan  total  keseluruhan  dari perhitungan akurasi yang telah dilakukan pada gambar 11

## 3.7 Pembahasan
Berdasarkan hasil yang telah diperoleh menggunakan metode algoritma Naïve Bayes Classifier diketahui bahwa penerapan untuk melakukan pengujian data opini masyarakat mengenai tools Artificial Intelligence (AI) memiliki tingkat akurasi yang baik. pada pengujian tersebut dapat dilihat pada gambar 11 berikut.

## Gambar 11. Hasil Tahap pengujian
Gambar 11 memberikan visualisasi hasil pengujian tersebut, yang mencakup akurasi model serta metrik- metrik lain seperti presisi dan recall. Dengan melihat hasil tersebut, dapat diperoleh pemahaman yang lebih baik tentang kinerja dan kehandalan model Naïve Bayes dalam konteks analisis sentimen terhadap opini  masyarakat mengenai Artificial Intelligence (AI)

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dalam  pengujian  data  diatas,  pengujian  dilakukan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes Classifier dapat disimpulkan bahwa data yang terkumpul sebanyak 2119. Algoritma Naive Bayes adalah algoritma yang mudah dipahami dan diimplementasikan. Dalam penelitian ini ada beberapa langkah yang harus di lakukan untuk menganalisis mulai dari Crawling, Labelling, Preprocessing, Split data/Pembagian data Test dan data Train, dan terakhir penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier, hasi analisis data terdapat 2 kategori Positif dan Negatif diperoleh data Positif 58.41% data Negatif 12.43%. Pada percobaan analisis nilai akurasi Naïve Bayes mencapai 79.41%, dengan presisi 88%, dan recall  sebesar 88%. Dari hasil penelitian  ini tanggapan  masyarakat  mengenai tools Artificial Intelligence dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier memberikan hasil sentimen yang  lebih  baik.  Sehingga  banyak  yang  melihat  AI  sebagai  teknologi  yang  membawa  potensi  besar  untuk meningkatkan  kehidupan  manusia.  Ini  mencakup  kemampuan  AI  untuk  meningkatkan  efisiensi,  memberikan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7524
solusi  untuk  masalah  kompleks,  dan  bahkan  meningkatkan  inovasi  di  berbagai  industri. Di  sisi  lain,  ada kekhawatiran tentang dampak negatif AI terhadap lapangan kerja, privasi, dan bahkan potensi untuk mengambil alih kendali manusia. Kekhawatiran etis juga muncul terkait dengan penggunaan AI dalam pengambilan keputusan yang  dapat  mempengaruhi  kehidupan  manusia  tanpa  kontrol  yang  memadai.  Maka  tools  Artificial  Intelligence dapat diterima oleh masyarakat dikarenakan sudah banyak manfaatnya.

## REFERENCES
[1] F. R. Ardiyanto, Y. R. Dewi, Z. A. Fitriyani, and ..., “… of Artificial Intelligence (Ai) for Hijab Business in Mojokerto Using Sentiment Analysis Method Natural Language Processing (Nlp),”  J. …, vol. 12, no. 03, pp. 1592–1600, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.seaninstitute.or.id/index.php/Ekonomi/article/view/2339
[2] R.  Cioffi,  M.  Travaglioni,  G.  Piscitelli,  A.  Petrillo,  and  F.  De  Felice,  “Artificial  intelligence  and  machine  learning applications  in  smart  production:  Progress,  trends,  and  directions,”  Sustain.,  vol.  12,  no.  2,  2020,  doi: 10.3390/su12020492.
[3] Y.  Akbar  and  T.  Sugiharto,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  di  Indonesia  Terhadap  ChatGPT  Menggunakan Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes (Yuma Akbar 1*, Tri Sugiharto 2 ) Analisis Sentimen Pengguna Twitter di Indonesia Terhadap ChatGPT Menggunakan Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes,” J. Sains dan Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 115–122, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.55338/saintek.v4i3.1368
[4] A. D. Pratama, “Analisa Sentimen Masyarakat Terhadap Penggunaan CHATGPT Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM),” vol. 9, no. 1,
pp. 327–338, 2023, [Online]. Available:
https://repository.uksw.edu/handle/123456789/31418%0Ahttps://repository.uksw.edu/bitstream/123456789/31418/3/T 1_672019227_Daftar Pustaka.pdf
[5] Deva  Ayu  Pradani,  Choirul  Anwar,  and  Diah  Armeliza,  “Pengaruh  Pemahaman  Good  Governance  dan  Penguasaan Teknik Audit Berbantuan Komputer terhadap Artificial Intelligence,” J. Akuntansi, Perpajak. dan Audit., vol. 2, no. 3, pp. 496–516, 2021, doi: 10.21009/japa.0203.02.
[6] B. A. Maulana and N. K. S. Noriska, “Penggunaan Machine Learning dalam Analisa Layanan PegadaianDigital Service Terhadap Kepuasan Nasabah,” Indones. J. Contemp. Multidiscip. Res., vol. 2, no. 4, pp. 681–702, 2023.
[7] S. Maharani, S. Rahmawati, and  N.  Dewanti, “Transformation  of artificial  intelligence in the Accounting Profession toward a New Technology Era,” 2023, doi: 10.4108/eai.13-9-2023.2341188.
[8] I. Artikel, “Kepastian hukum karya tulis bantuan kecerdasan buatan sebagai kekayaan intelektual,” no. Ciastech, pp. 223– 229, 2023.
[9] A. Kaharudin, A. A. Supriyadi, and ..., “Analisis Sentimen pada Media Sosial dengan Teknik Kecerdasan Buatan Naïve Bayes:  Kajian  Literatur  Review,”  OKTAL  J.  Ilmu  …,  vol.  2,  no.  6,  pp.  1642–1649,  2023,  [Online].  Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/oktal/article/view/2944%0Ahttps://journal.mediapublikasi.id/index.php/okt al/article/download/2944/1371
[10]  Anastasya  Zalsabilla  Hermawan,  M.  Novianto  Anggoro,  Ditha  Lozera,  and  Asif  Faroqi,  “Studi  Literatur:  Ancaman Serangan Siber Artificial Intelligence (Ai) Terhadap Keamanan Data Di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 581–591, 2023, doi: 10.33005/sitasi.v3i1.363.
[11]  A.  Saepudin,  R.  Aryanti,  E.  Fitriani,  R.  Royadi,  and  D.  Ardiansyah,  “Analisis  Sentimen  Pemanfaatan  Artificial Intelligence di Dunia Pendidikan Menggunakan SVM Berbasis Particle Swarm Optimization,” Comput. Sci., vol. 4, no. 1, pp. 71–79, 2024, doi: 10.31294/coscience.v4i1.2921.
[12]  P.  B.  Utomo,  D.  Wahyudi,  and  A.  K.  Nalendra,  “Implementasi  Convolution-Augmented  Transfomer  Berbasis Kecerdasan Buatan dalam Analisis Sentimen Teks Hasil Konversi Suara ke Teks,” vol. 8, no. 1, pp. 63–71, 2024.
[13]  F. Fidiyanti, A. R. Subagja, R. P. Wachyu, and H. Madiistriyatno, “Analisis Strategi Pengembangan Bisnis Menggunakan Teknologi  Artificial  Intelegence,”  J.  Compr.  Sci.,  vol.  2,  no.  7,  pp.  1994–2001,  2023,  [Online].  Available: https://jcs.greenpublisher.id/index.php/jcs/article/view/425
[14]  A. Wijaya and S. Adi Putra, “Analisis_Sentimen_Artificial_Intelligence_Ai_Pada_,” Sist. Teknol. Inf. Komun., vol. 7, pp. 21–28, 2023.
[15]  A. Nurian, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Google Play Menggunakan Naïve Bayes,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 11, no. 3s1, pp. 1613–1621, 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i3s1.3348.
[16]  J. Florensius Sianipar, Y. R. Ramadhan, and I. Jaelani, “Analisis Sentimen Pembangunan Kereta Cepat Jakarta-Bandung di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive  Bayes,”  Media Online),  vol. 4, no. 1, pp. 360–367, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1033.
[17]  S. Adelia, E. Milanda, J. Santari, D. T. Kesuma, E. Silvia, and F. Kurniawan, “Analisis Sentimen Belajar Programming Pada Media Sosial Youtube Menggunakan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes,” J. Inf. Technol. Ampera, vol. 4, no. 3, pp. 2774–2121, 2023, [Online]. Available: https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
[18]  K. Anwar, “Analisa sentimen Pengguna Instagram Di Indonesia Pada Review Smartphone Menggunakan Naive Bayes,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 2, no. 4, pp. 148–155, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i4.315.
[19]  K. Kritik, T. Kepala, P. Pada, K. Di, M. Metode, and N. Bayes, “Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Tugas ’ Akhir,” 2021.
[20]  N.  R.  Siahaan,  R.  Y.  Tiffany,  S.  R.  E.  Sinaga,  and  ...,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Media  Sosial  Whatsapp Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier,”  J.  Ilm.  …,  no.  02,  pp.  343–354,  2023,  [Online].  Available: https://ejournal.pppmitpa.or.id/index.php/betrik/article/view/104%0Ahttps://ejournal.pppmitpa.or.id/index.php/betrik/ar ticle/download/104/76
[21]  A.  B.  Susanto,  S.  Wiharjo,  and  T.  Liyana,  “Analisis  Data  Minat  Customer  Terhadap  Produk  Dengan  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier: Studi Kasus: Pt Jellyfish Education Indonesia,” Sci. Sacra J. Sains, Teknol. dan Masy., vol. 3, no. 2, pp. 234–241, 2023.
[22]  M.  Arvyantomo  and  N.  Ratama,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Indonesia  terhadap  Invasi  Russia  di  Ukraina

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7524
menggunakan Metode Naive Bayes pada Media Sosial Facebook,” Log. J. Ilmu Komput. …, vol. 1, no. 4, pp. 705–717, 2023, [Online]. Available: https://www.journal.mediapublikasi.id/index.php/logic/article/view/2142
[23]  M. I. Fikri, T. S. Sabrila, Y. Azhar, and U. M. Malang, “Comparison of the Naïve Bayes Method and Support Vector Machine on Twitter Sentiment Analysis,” SMATIKA J. STIKI Inform. J., vol. 10, no. 2, pp. 71–76, 2020.