## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021 e-ISSN: 2656-4882 p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi Published By DRPM-UBD
278
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Pemilihan Metode dan Algoritma dalam Analisis Sentimen di Media Sosial : Sistematic Literature Review
Yerik Afrianto Singgalen 1
1 Atma Jaya Catholic University of Indonesia, Jakarta, Indonesia. Email: 1 yerik.afrianto@atmajaya.ac.id

## Abstract
This article uses Systematic Literature Review (SLR) to classify sentiment analysis based on case studies, methods, social media, and platforms. The coding stage is divided into three stages, namely the open, selective, and axial coding. The literature study on sentiment analysis is divided into two parts: identifying gaps based on case studies and data sources and  identifying  gaps  based  on  the  methods  or  algorithms  used.  The  gap  identification results  based  on  case  studies  and  data  sources  show  that  popular  review  topics  are synonymous with entertainment, economic and political content. Therefore, the quantity of research with review topics related to the implementation of education, the dynamics of  the  bureaucracy,  health  facilities  and  services,  and  non-governmental  organization ’ s activities  need  to  be  increased.  Meanwhile,  the  most  dominant  platforms  used  as  data sources are website and mobile-based applications. The results of the gap identification based on the method and algorithm show that the quantity of research with the Naive Bayes Classifier (NBC) and Support Vector Machine (SVM) method or algorithm is more dominant than the k-Nearest Neighbor (k-NN) and Lexicon-based. Thus, it is necessary to  increase  the  number  of  other  classification  methods  such  as  Particle  Swarm Optimization, BM25, Decision Tree, K-Means, and Neural Networks.
Keywords : Sentiment Analysis, Systematic Literature Review, Portal Garuda

## 1. PENDAHULUAN
Artikel  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  perkembangan  riset  tentang  analisis sentimen  berdasarkan  studi  kasus,  metode,  media  sosial,  dan  platform  yang digunakan.  Pendekatan Sistematic  Literature  Review (SLR)  digunakan  untuk mengidentifikasi  kesenjangan  riset,  metodologi,  teori,  serta  empiris  ( research  gap, methodology  gap,  theoretical  gap,  empirical  gap ).  Adapun,  database  elektronik  yang digunakan  sebagai  sumber  naskah  ialah  Portal  Garuda  dengan  batas  rentang publikasi tahun 2016-2021. Berdasarkan hasil penelusuran ilmiah, kajian analisis sentimen  dapat  ditinjau  berdasarkan  studi  kasus,  metode,  media  sosial  atau platform  teknologi  informasi  yang  digunakan. Mas’udah et  al.,  [1]  mengadopsi

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
pendekatan analisis sentimen untuk mengidentifikasi opini publik melalui media sosial Twitter terkait isu pemindahan Ibu Kota Indonesia. Selanjutnya, Eginda  et al.,  [2]  menganalisis  sentimen  layanan  perusahaan  Astra  Honda  Motor menggunakan  metode Term  Frequency-Inversed  Document  Frequency (TF-IDF)  dan Naive Bayes . Hal ini menunjukkan bahwa studi kasus, metode, media sosial atau platform teknologi informasi yang digunakan, dapat digunakan sebagai indikator untuk mengidentifikasi perkembangan riset dengan topik analisis sentimen.
Muthia [3]  menunjukkan  adanya  tiga proses  yang dilakukan  dalam menganalisis sentimen  hasil  review  buku  dari  platform  website  ( goodreads.com )  menggunakan Algoritma Naive Bayes. Tahapan tersebut ialah tahap preprocessing ( tokenization, removing stopword, stemming, generate n-grams ); feature selection (calculate the entropy) untuk  memperoleh training  data; learning  method  ( naive  bayes )  untuk testing  data. Selain  itu,  Rustiana  &  Rahayu  [4]  dalam  menganalisis  sentimen  pasar  otomotif mobil menggunakan data media sosial Twitter, menunjukkan adanya  proses case folding, convert emotion, cleansing, stop removal , dan convert negation , sebelum masuk ke tahap tokenisasi dan stemming . Adapun, Chandani et al., [5] menunjukkan bahwa proses pengolahan data set untuk analisis sentimen ialah text processing, komparasi feature  selection,  classifier, dan evaluation. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  proses pengolahan data selalu menyesuaikan metode klasifikasi yang digunakan.
Metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis  sentimen  sangat  bergantung  pada studi kasus. Seperti halnya, Ulfah & Anam [6] yang menggunakan Support Vector Machine (SVM)  untuk  menganalisis  ujaran  kebencian  pada  portal  berita  online. Disisi  lain,  Tuhuteru  [7]  juga  mengadopsi Support  Vector  Machine (SVM)  untuk menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap  pembatasan  sosial  berskala  besar melalui media sosial Facebook dan Twitter berdasarkan kata kunci. Adapun, Yudha & Wahyudi [8] menunjukkan bahwa hasil analisis sentimen review film berbahasa asing  memiliki  nilai accuracy,  precision,  and  recall yang  lebih  tinggi  dengan  metode Support Vector Machine (SVM), dibandingkan metode Naive Bayes Classifier (NBC) dan  k-Nearest  Neighbours  (k-NN).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan metode juga dipengaruhi oleh tingkat accuracy, precision, and recall.
Popularitas  topik  analisis  sentimen  perlu  dianalisis  menggunakan Sistematic Literature Review untuk mengidentifikasi kesenjangan riset, metodologi, teori, serta empiris  ( research  gap,  methodology  gap, theoretical  gap,  empirical  gap ).  Secara kuantitas, naskah ilmiah dengan topik analisis sentimen di Portal Garuda perlu diidentifikasi berdasarkan tahun publikasi. Selain itu, perlu dianalisis pola penggunaan metode berdasarkan  studi  kasus.  Mempertimbangkan  hal  tersebut, Sistematic  Literature Review menjadi pendekatan yang relevan untuk menganalisis secara tematik serta merekomendasikan hal-hal yang perlu diakomodir dalam pembahasan  mengenai analisis sentimen untuk pengembangan riset di masa mendatang.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode Sistematic  Literature  Review (SLR)  dapat  digunakan  untuk  mengkaji suatu persoalan secara mendalam dengan mengidentifikasi kesenjangan dari penelitian terdahulu.  Fernando    et al., [9] menggunakan metode Sistematic  Literature  Review (SLR)  untuk  mengidentifikasi  kelayakan  teknologi  sebagai  kebutuhan  bisnis  di perusahaan  logistik.  Selain  itu,  metode Sistematic  Literature  Review (SLR)  dapat digunakan untuk mengidentifikasi persoalan bidang ilmu masing-masing [10] – [14]. Meskipun  demikian, database elektronik  Portal  Garuda  khususnya  artikel  yang menggunakan  metode Sistematic  Literature  Review (SLR)  terkait  dengan  analisis sentimen  perlu  ditingkatkan.  Adapun,  tahapan Sistematic  Literature  Review (SLR) dalam kajian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Sistemsatic Literature Review
Sumber : Nvivo 12 Plus
Gambar 1 merupakan deskripsi tahapan perencanaan, implementasi dan pelaporan berdasarkan  metode Sistematic  Literature  Review (SLR).  Pada  tahap  perencanaan, pertanyaan penelitian dirumuskan  untuk menetapkan metode, batasan serta fokus

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
utama  dari  kajian  mengenai  analisis  sentimen.  Metode  yang  ditetapkan  ialah Sistematic  Literature  Review (SLR),  batasan  atau  ruang  lingkup  pembahasan  ialah artikel  dengan  topik  analisis  sentimen  untuk  menganalisis  kesenjangan  ( gap ) sebagaimana  penjelasan  berikut  ini  : Research  Gap ,  merupakan  kesenjangan kuantitas literatur berdasarkan topik riset; Empirical Gap , merupakan kesenjangan kuantitas  literatur  berdasarkan  studi  kasus  tersebut; Theoretical  Gap ,  merupakan kesenjangan  kuantitas  riset  pada  pembahasan  yang  mendalam  mengenai  aspek teoretis; Methodological gap , merupakan kesenjangan kuantitas riset pada alur atau metode penelitian yang digunakan dalam menganalisis sentimen berdasarkan studi kasus. Dengan demikian, hasil Sistematic Literatur Review (SLR) dapat memberikan rekomendasi penelitian lanjutan, berdasarkan hasil analisis kesenjangan (gap).
Pada  tahap  implementasi, Sistematic  Literatur  Review (SLR)  dilakukan  melalui penelusuran database elektronik pada portal garuda ( garuda.ristekbrin.go.id ). Artikel yang  ditelusuri  dibatasi  pada  rentang  publikasi  tahun  2016-2021.  Adapun,  kata kunci  yang  digunakan  ialah  analisis  sentimen . Metode Sistematic  Literatur  Review (SLR) diadopsi untuk mengidentifikasi kesenjangan ( gap ) yang dapat diklasifikasi menjadi empat bagian yakni research gap, empirical gap, theoretical gap, methodological gap. Jumlah  artikel  yang  direview  sebanyak  140  naskah. Instrumen  yang  digunakan sebagai pendukung proses Sistematic Literature Review ialah aplikasi Mendeley dan Nvivo 12 Plus. Seleksi dan klasifikasi artikel berdasarkan aspek relevansi dilakukan menggunakan Mendeley, kemudian dilanjutkan dengan proses open coding, selective coding, axial coding di aplikasi Nvivo 12 Plus. Tahap penyandian terbuka ( open coding ) merupakan  proses  identifikasi  konsep  dimana  data  diklasifikasi  menjadi  bagian disktrit,  kemudian  ditelaah  untuk  mengidentifikasi  persamaan  dan  perbedaan. Topik, studi kasus, metode, platform, dan media sosial dikelompokan berdasarkan kategori.  Tahap penyandian selektif ( selective coding ) merupakan proses pemilahan kategori yang akan dibahas berdasarkan fokus kajian. Tahap penyandian axial ( axial coding )  adalah  proses  realisasi  kategori  dan  sub-kategori  berdasarkan  teori  yang relevan.  Setelah  menyelesaikan  tahap  penyandian  ( coding ),  visualisasi  relasi  antar entitas ditampilkan dalam bentuk project map .

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3. 1  Studi Kasus dan Sumber Data
Berdasarkan hasil penyandian terbuka, selektif dan axial, dapat diketahui bahwa kesenjangan  literatur  dan  kajian  empiris  terkait  dengan  analisis  sentimen  dapat ditinjau  dari  studi  kasus  dan  sumber  data  yang  digunakan.  Adapun,  hasil penyandian axial berdasarkan klasifikasi topik dan studi kasus menggunakan Nvivo 12  Plus,  pengelompokan  hasil  peninjauan  pustaka  dapat  dikelompokkan berdasarkan entitas seperti pada Gambar 2.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
282 | Pemilihan Metode dan Algoritma dalam Analisis Sentimen .....
Gambar 2 . Hasil Klasifikasi Studi Kasus Kajian Analisis Sentimen Sumber : Hasil Penyandian Axial Menggunakan Nvivo 12 Plus
Gambar  2  merupakan  hasil  penyandian  axial  artikel  yang  diklasifikasikan berdasarkan studi kasus, dengan deskripsi topik ulasan sebagai berikut : perguruan tinggi [15]; covid-19 [16], [17]; usaha waralaba [18]; ulasan video [19], [20]; ulasan produk [21] – [26]; ulasan pelanggan guest house [27]; ulasan aplikasi mobile [28] – [31]; pornografi [32]; travel agent [33], [34]; topik viral desa penari [35]; tokoh publik [36], [37]; solusi pengelolaan sampah [38]; sistem pencarian kost [39]; ruang belajar dan ruang guru [40]; perusahaan penjual online [24], [41], [42]; pengguna aplikasi mobile [43]. Hal ini menunjukkan bahwa kajian analisis sentimen terkait dengan ulasan  video,  produk,  aplikasi  mobile,  travel  agent,  tokoh  publik,  perusahaan penjualan online menjadi populer.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Author1, Author2, at all | 283
Selanjutnya,  ulasan  dalam  kajian  analisis  sentimen  bersifat  kontekstual  seperti halnya ulasan mobil [4], [44], [45] ; ulasan mengenai hotel [46], [47]; ulasan film [5], [8], [48] – [57]; ulasan buku [3]; ulasan penggunaan aplikasi m-banking [58], [59]; Restoran  [60] – [64];  registrasi  ulang  kartu  SIM  [65];  rating  [66];  popularitas  e- commerce [67]; performa klub sepak bola [68]; perbandingan akurasi dan waktu proses algoritma [69]; penggunaan antibiotik di Indonesia [70]; pengguna twitter [22],  [71] – [74];  pengguna  marketplace  [75] – [77].  Berdasarkan  klasifikasi  studi kasus,  kajian  mengenai  review  mobil,  hotel,  film,  aplikasi  m-banking,  restoran, twitter dan marketplace merupakan studi kasus yang ramai digunakan para peneliti terdahulu.
Dalam perkembangannya, kajian analisis sentimen menjadi holistik dengan topik dan studi kasus yang komprehensif, sepertihalnya ulasan tentang : pengguna gopay [78]; pemilihan presiden  [79], [80]; pembangunan infrastruktur [81]; pembatasan sosial berskala besar [7]; pelayanan jasa internet [82]; pelanggan toko online [24], [83], [84]; pariwisata [85] – [90]; bakal calon [91], [92]; sarana transportasi [93] – [95]; penilaian  kinerja  dosen  [96];  mengukur  persepsi  produk  [97];  media  sosial berbahasa indonesia [98]; maskapai [99] – [101]; layanan sistem informasi akademik [102]; layanan perusahaan   [2];  layanan haiDJPb [103]; kurikulum  [104];  kuliner [105], [106]; konten radikal [107], [108]; komparasi teknik klasifikasi [5], [48], [109], [110]. Dengan demikian, dapat diketahui bahwa kuantitas riset analisis sentimen yang populer ialah ulasan pelanggan toko online, pariwisata, opini publik tentang sarana transportasi, bakal calon presiden, penilaian dosen, mskapai penerbangan, kuliner, konten radikal dan komparasi teknik klasifikasi.
Beberapa penelitian terdahulu juga melakukan analisis sentimen dengan mengulas hal-hal sebagai berikt : komparasi fitur seleksi  [111]; kinerja KPU Pemilu [112]; kepuasan pengguna penyedia  layanan komunikasi  seluler  [113];  kepuasan  dalam proses  pendidikan [114]; kehadiran  Mass  Rapid  Transit (MRT)  [115];  kebijakan pemindahan Ibukota Republik Indonesia [1], [116], [117]; kebijakan ganjil genap [118] – [120]; jasa ojek online [121], [122]; jasa ekspedisi barang [123]; impor beras [124]; hotel [125]; ujaran kebencian [6]; evaluasi kinerja dosen [126], [127]; Dewan Perwakilan Rakyat  [128]; debat calon presiden [129]; debat calon gubernur [130]; dataset  Indonesia  [131];  cyberbullying  [132];  calon  gubernur  [133] – [136];  berita kebakaran  hutan  [137];  asuransi  [138];  acara  televisi  [139],  [140].  Berdasarkan kuantitas  riset,  dapat  diketahui  bahwa  ulasan  sentimen  analisis  dengan  topik kebijakan  pemindahan  ibukota  Republik  Indonesia,  kebijakan  ganjil  genap,  jasa ojek online, evaluasi kinerja dosen, calon gubernur dan acara televisi.
Hasil penyandian  axial menggunakan Nvivo 12  Plus  terhadap 138 naskah  yang ditelaah, ulasan film menjadi topik yang paling populer dengan jumlah 12 naskah. Adapun, analisis sentimen terkait ulasan produk, aplikasi mobile, dan ulasan terkait pariwisata, masing-masing berjumlah  enam artikel.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa topik ulasan yang populer terkait dengan konten hiburan dan ekonomi. Meskipun

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
284 | Pemilihan Metode dan Algoritma dalam Analisis Sentimen .....
demikian, topik yang berhubungan dengan penyelenggaraan pendidikan, dinamika birokrasi  pemerintahan,  fasilitas  dan  layanan  kesehatan,  serta  aktivitas  lembaga swadaya masyarakat perlu dikaji menggunakan pendekatan analisis sentimen. Studi kasus  dalam  kajian  analisis  sentimen  berhubungan  dengan  sumber  data  dari platform aplikasi berbasis website, mobile maupun desktop sebagaimana Gambar 3 berikut.
Gambar 3 . Hasil Klasifikasi Platform dan Sumber Data dalam Kajian Analisis Sentimen
Sumber : Hasil Penyandian Axial Menggunakan Nvivo 12 Plus
Gambar 3 merupakan hasil penyandian axial terhadap platfrom yang digunakan sebagai  sumber  data  pada  kajian  analisis  sentimen.  Hasil  klasifikasi  platform aplikasi terbagi menjadi tiga bagian yakni aplikasi berbasis desktop, website dan mobile.  Adapun  klasifikasi  aplikasi  berbasis  website  yang  digunakan  sebagai sumber  data  ialah  :  jd.id;  zomato.com;  consumeraffairs.com;  kaskus;  google review;  bukalapak;  shopee;  tokopedia;  kumparan;  line  today;  trustpilot.com;

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
jpnn.com; tribunnews.com; lazada; agoda.com; booking.com; expedia; pegi-pegi; sitejabber.com;  detik.com;  trip advisor;  yelp.com;  airlinequality.com;  cornelledu; goodreads.com; IMDb.com. Selain itu, aplikasi berbasis mobile yang teridentifikasi ialah  :  google  playstore;  BNI;  BCA;  google  street  view;  line;  waze;  whatsapp. Adapun, aplikasi berbasis desktop yang digunakan ialah aplikasi internal perguruan tinggi.  Sumber  data  yang  digunakan  berhubungan  dengan  studi  kasus  analisis sentimen. Selain itu, media sosial yang digunakan dalam analisis ialah foursquare, facebook, youtube, instagram, dan twitter.
Hasil  identifikasi  kesenjangan  berdasarkan  studi  kasus  dan  sumber  data  yang digunakan  untuk  mengulas  topik  berdasrakan  analisis  sentimen  terbatas  pada ketersediaan  ruang  partisipatif  dan  komunikasi  antar  pengguna  aplikasi. Perkembangan teknologi digital memungkinkan terjadinya perubahan trend atau popularitas  pengguna  media  sosial  berdasarkan  norma  subjektif,  kemudahaan penggunaan aplikasi hingga fitur yang menarik. Dalam konteks penyelenggaraan pendidikan  di  era  digital,  platform  pembelajaran  daring  dapat  digunakan  dan dievaluasi  berdasarkan  sentimen.  Demikian  halnya,  isu  pandemic  Covid-19 meningkatkan intensitas penggunaan apliaksi digital sebagai bagian dari protokol kesehatan. Hal ini berarti bahwa kondisi pandemi Covid-19 mendorong partisipasi publik untuk berinteraksi di ruang virtual dengan alasan keselamatan. Disisi lain, implikasi  pandemi  Covid-19  juga  dialami  oleh  penyelenggara  pendidikan, pengusaha  rumah  makan  atau  restoran,  sehingga  mendorong  pemanfaatan teknologi. Oleh sebab itu, kuantitas riset dengan topik ulasan yang berhubungan dengan  penyelenggaraan  pendidikan,  dinamika  birokrasi  pemerintahan,  fasilitas dan  layanan  kesehatan,  serta  aktivitas  lembaga  swadaya  masyarakat,  perlu ditingkatkan.

## 3.2    Penggunaan Metode dan Algoritma
Metode  atau  algoritma  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasi  sentimen berhubungan dengan konteks atau studi kasus dan sumber data yang digunakan. Seperti halnya Darma et al., [140] mengadopsi algoritma Support Vector Machine dan Algoritma  Genetika  untuk  menganalisis  sentimen  penonton  terhadap  suatu program acara Televisi. Disisi lain, Akhmad  et al., [116] menggunakan algoritma Term-Based Random Sample dan metode Klasifikasi Naive Bayes untuk menganalisis sentimen  kebijakan  pemindahan  Ibukota  Republik  Indonesia.  Hal  ini  berarti bahwa penggunaan metode atau algoritma untuk analisis sentimen tergantung pada studi kasus dan sumber data, sebagaimana Gambar 3 berikut ini.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
286 | Pemilihan Metode dan Algoritma dalam Analisis Sentimen .....
Gambar 3. Hasil Klasifikasi Metode dan Algoritma dalam Kajian Analisis Sentimen
Sumber : Hasil Penyandian Axial Menggunakan Nvivo 12 Plus
Gambar 3 menunjukkan bahwa hasil klasifikasi metode dan algoritma dalam kajian analisis sentimen ialah sebagai berikut : Text Mining Phyton; Term-Based Random Sampling;  Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF);  Support Vector Machine (SVM); Stochastic Gradient Descent (SGD); Query Expansion; Penyandingan  (Coding);  Particle  Swarm  Optimization;  Neural  Network;  Naive Bayes  Classifier  (NBC);  Maximum  Entropy;  Machine  Learning;  Lexicon-Based; Leivenshtein Distance; Learning Vector Quantization; Latent Semantic Indexing; k-Nearest Neighbour (k-NN); K-Means; Jaro Winkler Distance; Hidden Markov Model  (HMM);  Fined-Graned  Sentiment  Analysis;  Feature  Selection  Query Expansion  Ranking;  Extreme  Learning  Machine  (ELM); Decision  Tree;  Confix Stripping Stremmer; C.45; Boosting Weighted Extreme Learning Machine; BM25; Bidirecional Encoder Representations; Backpropagation; dan Algoritma Genetika.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Metode  klasifikasi  Naive  Bayes  Classifier  (NBC)  masih  menjadi  metode  yang populer  digunakan  dalam  analisis  sentimen.  Selanjutnya  ialah  metode  Support Vector  Machine  (SVM),  k-Nearest  Neighbour  (k-NN), dan  Lexicon-based.  Hal tersebut  dapat  dilihat dari kuantitas  penyandian  axial  pada metode Naive  Bayes Classifier (NBC) sebanyak 67 referensi, Support Vector Machine (SVM) sebanyak 34  referensi, k-Nearest  Neighbour  (k-NN)  sebanyak 28 referensi,  dan  Lexicon- based  sebanyak  12  referensi.  Oleh  sebab  itu,  perlu  ditingkatkan  kuantitas  riset analisis sentimen dengan mengadopsi metode atau algoritma yang berbeda, seperti BM25, Deicision Tree, K-Means, dan Neural Network. Adapun, hasil identifikasi kesenjangan analisis sentimen menggunakan Sistmatic Literature Review pada portal garuda, berdasarkan visualisasi projectmap Nvivo 12 plus dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil Identifikasi Kesenjangan Analisis Sentimen Menggunakan Sistematic Literature Review Sumber : Hasil Penyandian Axial Menggunakan Nvivo 12 Plus
Gambar  3  merupakan  hasil  identifikasi  kesenjangan  analisis  sentimen menggunakan Sistematic Literature Review pada database elektronik Portal Garuda. Berdasarkan hasil telaah 138 artikel yang terpublikasi pada rentang waktu 2016-

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
2021,  dapat  diketahui  bahwa  bahwa  topik ulasan  yang  populer  didominasi oleh konten  hiburan  dan  ekonomi.  Hal  ini  menunjukkan  adanya  kesenjangan  riset berdasarkan studi kasus dan sumber data yang digunakan. Oleh sebab itu, perlu ditingkatkan  riset  analisis  sentimen  pada  topik  yang  berhubungan  dengan penyelenggaraan  pendidikan,  dinamika  birokrasi  pemerintahan,  fasilitas  dan layanan kesehatan, serta aktivitas lembaga swadaya masyarakat. Selain itu, metode klasifikasi  Naive  Bayes  Classifier  (NBC)  masih  menjadi  metode  yang  populer digunakan dalam analisis sentimen. Oleh sebab itu, perlu ditingkatkan kuantitas riset analisis sentimen dengan mengadopsi metode atau algoritma yang berbeda, seperti BM25, Deicision Tree, K-Means, dan Neural Network, sebagaimana studi kasus dan platfrom sumber data yang hendak digunakan. Dengan demikian dapat diketahui adanya  kesenjangan  riset,  metodologi,  teori,  serta  empiris  ( research  gap, methodology gap, theoretical gap, empirical gap ) pada analisis sentimen.

## 3.3    Analisis Sentimen di Media Sosial
Pemilihan metode serta penggunaan algoritma dalam analisis sentimen di media sosial  menjadi  penting  untuk  dikaji  secara  ilmiah  karena  adanya  pengaruh signifikan  antara  sentimen  negatif  maupun  positif  di  ruang  komunikasi  virtual (Media  Sosial)  terhadap  dimensi  sosial  dan  ekonomi  [141] – [143].  Penelitian terdahulu  menunjukkan  bahwa  sentimen  merupakan  pusat  dari  pelbagai  kajian komunikasi  dimana  negativitas  dan  polarisasi  dalam  komunikasi  politik  hingga ulasan produk dan komentar memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kondisi ekonomi, kehidupan sosial, politik, hingga isu-isu pembangunan yang terintegrasi dengan teknologi informasi [144]. Oleh sebab itu, aplikasi media sosial dirancang menggunakan  metode  serta  algoritma  yang  dapat  mendeteksi  serta mengklasifikasikan tema atau topik pembahasan pengguna (user) di media sosial [145].  Hal ini menunjukkan pentingnya analisis metode dan penggunaan algoritma dalam menganalisis sentimen di media sosial.
Perkembangan  kajian  tentang  analisis  sentimen  bersifat  holistik  dan  fluktuatif karena adanya ketergantungan pada intensitas pemakaian teknologi. Sebagai upaya memperkirakan isu-isu populer terkait ruang lingkup pemakaian teknologi digital, maka  studi kasus atau ruang lingkup pembahasan berdasarkan rentang waktu perlu diklasifikasi  dan  dianalisis  secara  ilmiah.  Seperti  halnya  studi  kasus  sektor pariwisata di masa pandemi Covid-19 menjadi populer dikaji berdasarkan analisis sentimen di media sosial pada tahun 2020-2021 [146].  Dinamika interaksi antar pengguna  media  sosial  dinilai  representatif  sehingga  menjadi  data  yang  penting untuk dianalisis sebagai rekomendasi pengembangan ekonomi [147], [148]. Hal ini menunjukkan bahwa ruang lingkup pembahasan atau studi kasus tentang analisis sentimen di media sosial perlu diidentifikasi dari waktu ke waktu.
Intensitas  penggunaan media  sosial  telah membentuk habitus baru  dimana  user dengan  mudah  mengakses  informasi  populer  berdasarkan  hasil  perankingan.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Author1, Author2, at all | 289
Adapun,  kredibilitas  layanan  sistem  informasi  dievaluasi  dan  dinilai  kredibel, berdasarkan sentimen pengguna sistem informasi dalam bentuk hasil review atau testimoni  [149].  Selain  itu,  isu-isu  yang  dapat  dianalisis  dari  media  sosial berhubungan dengan dimensi sosial-politik [150], sosio-ekonomi [151], dan sosio- kultural  [152].  Apabila  diklasifikasikan  berdasarkan  isu  populer,  kajian  tentang analisis sentimen di media sosial di tahun 2021 lebih banyak membahas tentang pandemi Covid-19 [153] – [155]. Selanjutnya, pembatasan aktivitas sosial di pelbagai negara yang meningkatkan penggunaan teknologi digital menjadi stimulus konversi persoalan sosial, budaya,  ekonomi, politik  dan  lingkungan  yang  dikampanyekan secara  digital  [156] – [162].  Hal  ini  menunjukkan  adanya  habitus  baru  yang direkonstruksi  oleh  para  pengguna  media  sosial  yang  bersifat  holistik,  sehingga perlu dianalisis secara kontekstual berdasarkan pendekatan sentiment analysis.
Berdasarkan hasil penelusuran ilmiah,  kajian  tentang  sentimen analisis  di media sosial  memiliki  kesenjangan  yang  dapat  diidentifikasi  dan  diklasifikasikan berdasarkan  karakteristik  kesenjangan  riset,  metodologi,  teori,  serta  empiris ( research gap, methodology gap, theoretical gap, empirical gap ). Dalam konteks pembahasan penelitian  ini,  kesenjangan  metodologi  dan  empiris  sangat  dominan,  khususnya pada  penggunaan  metode  dan  ruang  lingkup  pembahasan  perlu  ditingkatkan. Berdasarkan hasil penelusuran metode dan algoritma untuk analisis sentimen di media  sosial,  metode  klasifikasi Naive  Bayes  Classifier (NBC)  masih  dominan dibandingkan dengan BM25, Deicision Tree, K-Means, dan Neural Network . Disisi lain, ruang lingkup pembahasan atau studi kasus, masih dominan pada konten hiburan dan ekonomi dibandingkan dengan isu-isu yang relevan  dengan penyelenggaraan pendidikan, dinamika birokrasi pemerintahan, fasilitas dan layanan kesehatan, serta aktivitas  lembaga  swadaya  masyarakat.  Dengan  demikian,  rekomendasi  riset selanjutnya  ialah  pengembangan  analisis  sentimen  di  media  sosial  dengan menggunakan metode atau algoritma yang variatif ( BM25, Deicision Tree, K-Means, dan  Neural  Network )  dan  relevan  dengan  studi  kasus  atau  ruang  lingkup pembahasan pada penyelenggaraan pendidikan, dinamika birokrasi pemerintahan, fasilitas dan layanan kesehatan, serta aktivitas lembaga swadaya masyarakat, perlu ditingkatkan.

## 4.   KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil Sistematic  Literature  Review (SLR)  dapat  diketahui  adanya kesenjangan  riset,  metodologi,  teori,  serta  empiris  ( research  gap,  methodology  gap, theoretical gap, empirical gap ) pada analisis sentimen yang dapat direkomenasi sebagai penelitian  lanjutan.  Hasil  identifikasi  kesenjangan  berdasarkan  studi  kasus  dan sumber  data  menunjukkan  bahwa  kuantitas  kajian  analisis  sentimen  pada  topik yang  berhubungan  dengan  penyelenggaraan  pendidikan,  dinamika  birokrasi pemerintahan,  fasilitas  dan  layanan  kesehatan,  serta  aktivitas  lembaga  swadaya masyarakat, perlu ditingkatkan. Selain itu, terdapat kesenjangan pada aspek metode atau algoritma, sehingga  perlu  ditingkatkan kuantitas  riset  dengan  topik analisis

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
sentimen menggunakan metode atau algoritma BM25 , Deicision Tree , K-Means , dan Neural Network sesuai dengan studi kasus dan ketersediaan sumber data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Mas’udah,  E.  D.  Wahyuni,  and  A.  A.  Arifiyanti,  “Analisis  Sentimen: Pemindahan Ibu Kota Indonesia Pada Twitter,” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol.
1, no. 2, pp. 397 – 401, 2020.
[2] N.  A.  Eginda,  P.  P.  Adikara,  and  R.  C.  Wihandika,  “Analisis  Sentimen Layanan  Astra  Honda  Motor  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  dan Identifikasi  Aspek  pada  Layanan  Menggunakan  DBSCAN,” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, pp. 929 – 937, 2020.
[3] D.  A.  Muthia,  “Analisis  Sentimen  Pada  Review  Buku  Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Paradig. , vol. XVI, no. 1, pp. 8 – 16, 2016.
[4] D.  Rustiana  and  N.  Rahayu,  “Analisis  Sentimen  Pasar  Otomotif  Mobil:
Tweet Twitter Menggunakan Naïve Bayes,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 1, pp. 113 – 120, 2017.
[5] V.  Chandani,  F.  I.  Komputer,  and  U.  D.  Nuswantoro,  “Komparasi Algoritma  Klasifikasi  Machine  Learning  Dan  Feature  Selection  pada Analisis  Sentimen  Review  Film,” J.  Intell.  Syst. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  56 – 60,
2016.
[6] A. N. Ulfah and M. K. Anam, “Analisis Sentimen Hate Speech Pada Portal Berita  Online  Menggunakan  Support  Vector  Machine  (SVM),” JATISI
(Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 1, pp. 1 – 10, 2020.
[7] H . Tuhuteru, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Pembatasan Sosial Berksala  Besar  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine,” Inf.
Syst. Dev. , vol. 5, no. 2, pp. 7 – 13, 2020.
[8] S. W. Yudha and M. Wahyudi, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Untuk Analis is Sentimen Review Film Berbahasa Asing,” Semin. Nas. Inform. Sist. Inf. Dan Keamanan Siber , pp. 180 – 185, 2018.
[9] E.  Fernando,  D.  Touriano,  and  D.  F.  Murad,  “Karakteristik  Kelayakan Teknologi RFID sebagai Kebutuhan Bisnis pada Perusahaan Logistik di Indonesia :  Sistematik  Literature  Review,” J.  Sist.  Komput.  dan  Kecerdasan
Buatan , vol. 2, no. 2, pp. 15 – 22, 2019.
[10] R.  Lestari,  A.  Yusuf,  R.  Hargono,  and  F.  E.  B.  Setyawan,  “Review Sistematik:  Model  Pemulihan  Penderita  Gangguan  Jiwa  Berat  Berbasis Komunitas,” Arter.  J. Ilmu Kesehat. , vol. 1, no. 2, pp. 123 – 129, 2020.
[11] W. Ode, A. Muliani, M. A. Adam, and H. Tahir, “ Hubungan antara stres, depresi,  kortisol  dan  periodontitis  kronis:  tinjauan  sistematik,” Makassar Dent. J. , vol. 8, no. 2, pp. 73 – 78, 2019.
[12] A.  Wibowo,  “Review  Sistematik:  Elemen -Elemen  Utama  dalam Membangun Budaya Keselamatan Pasien di Rumah Sakit,” J. Adm. Rumah Sakit Indones. , vol. 3, no. 3, pp. 231 – 238, 2017.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
[13] A. I. Mutiudin, “Efektivitas proses penyembuhan luka dengan penggunaan modern wound dressing pada pasien ulkus diabetik: a sistematik review,”
J. Keperawatan Kebidanan , vol. 3, no. 2, pp. 12 – 21, 2019.
[14] T. Solehati, C. E. Kosasih, Y. Rais, N. Fithriyah, D. Darmayanti, and N. R. Puspitasari,  “Kangaroo  Mother  Care  Pada  Bayi  Berat  Lahir  Rendah : Sistematik Review,” Promot. J. Kesehat. Masy. , vol. 8, no. 1, p. 83, 2018.
[15] I.  Rozi,  S.  Pram ono,  and  E.  Dahlan,  “Implementasi  Opinion  Mining (Analisis Sentimen) Untuk Ekstraksi Data Opini Publik Pada Perguruan Tinggi,” J. EECCIS , vol. 6, no. 1, pp. 37 – 43, 2016.
[16] R. Kurniawan and A. Apriliani, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Virus  Coron a  Berdasarkan  Opini  Dari  Twitter  Berbasis  Web  Scraper,” Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) , vol. 5, no. 1. p. 67, 2020.
[17] A. K. Fauziyyah and D. H. Gautama, “Analisis Sentimen Pandemi Covid19 Pada Streaming Twitter Dengan Text Mining Python ,” J. Ilm. SINUS , vol. 18, no. 2, p. 31, 2020.
[18] T. Mardiana, H. Syahreva, and T. Tuslaela, “Komparasi Metode Klasifikasi Pada  Analisis  Sentimen  Usaha  Waralaba  Berdasarkan  Data  Twitter,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 267 – 274, 2019.
[19] D. Wahyu, P. Lestari, R. S. Perdana, and P. P. Adikara, “Klasifikasi Video
Clickbait  pada  YouTube  Berdasarkan  Analisis  Sentimen  Komentar Menggunakan Learning Vector Quantization ( LVQ ) dan Lexicon- Based Features,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 3, no.
2, pp. 8772 – 8777, 2019.
[20] F. D. Alkadri, Y. A. Sari, and Sutrisno, “Analisis Sentimen Ulasan Video Animasi  Menggunakan  Metode  Latent  Semantic  Indexing,” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 3, no. 1, pp. 503 – 509, 2019.
[21] D. J. Haryanto, L. Muflikhah, a nd M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen Review
Barang  Berbahasa  Indonesia  Dengan  Metode  Support  Vector  Machine
Dan  Query  Expansion,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 9, pp. 2909 – 2916, 2018.
[22] S.  Robbana,  “Analisis  Sentim en  Review  Produk  Smartphone  Pada Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan Pembobotan Jumlah Likes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 10, 2020.
[23] A.  W.  Attabi,  L.  Muflikhah,  and  M.  A.  Fauzi,  “Pen erapan  Analisis Sentimen untuk Menilai Suatu Produk pada Twitter Berbahasa Indonesia dengan Metode Naïve Bayes Classifier dan Information Gain,” J. Pengemb.
Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 11, pp. 4548 – 4554, 2018.
[24] A.  Faesal,  A.  Muslim,  A.  H . Ruger,  and  K.  Kusrini,  “Sentimen  Analisis Terhadap Komentar Konsumen Terhadap Produk Penjualan Toko Online Menggunakan Metode K- Means,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 2, pp. 207 – 213, 2020.
[25] B. Gunawan, H. S. Pra tiwi, and E. E. Pratama, “Sistem Analisis Sentimen

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
292 | Pemilihan Metode dan Algoritma dalam Analisis Sentimen .....
pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 4, no. 2, p. 113, 2018.
[26] M.  Y.  Ardiansyah,  M.  A.  Fauzi,  and  S.  Adinugroho,  “Penerapan  Term Frequency  -  Modified  Inverse  Document  Frequency  pada  Analisis Sentimen  Ulasan  Barang  menggunakan  Metode  Learning  Vector Quantization,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 6, pp. 5592 – 5598, 2019.
[27] W. Paulina, F. A. Bachtiar, and A. N. Rusydi, “Analisis S entimen Berbasis Aspek  Ulasan  Pelanggan  Terhadap  Kertanegara  Premium  Guest  House Menggunakan Support Vector Machine,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu
Komput. , vol. 4, no. 4, pp. 1141 – 1149, 2020.
[28] K. I. Ruslim, P. P. Adikara, and Indriati, “Analisis S entimen Pada Ulasan Aplikasi Mobile Banking Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Lexicon Based Features,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol.
3, no. 7, pp. 6694 – 6702, 2019.
[29] F.  Gunawan,  M.  A.  Fauzi,  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis  Sen timen  Pada Ulasan Aplikasi Mobile Menggunakan Naive Bayes dan Normalisasi Kata Berbasis Levenshtein Distance (Studi Kasus Aplikasi BCA Mobile),” Syst. Inf. Syst. Informatics J. , vol. 3, no. 2, pp. 1 – 6, 2017.
[30] S. R. Wardhana and D. Purwitasari, “Klasifi kasi Multi Class Pada Analisis Sentimen  Opini  Pengguna  Aplikasi  Mobile  Untuk  Evaluasi  Faktor Usability,” INTEGER J. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 1 – 15, 2019.
[31] A.  N.  Royyan,  Indriati,  and  L.  Muflikhah,  “Analisis  Sentimen  Review Aplikasi  Mobile  Dengan  Menggunakan  Metode  Modified  K-Nearest Neighbour  (  MK- NN  ),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Univ.
Brawijaya , vol. 2, no. 10, pp. 3157 – 3161, 2018.
[32] A. M. Pudjajana and D. Manongga, “Sentimen Analisis Tweet Pornografi Kaum Homoseksual Indones ia Di Twitter Dengan Naive Bayes,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 313 – 318, 2018.
[33] L.  Widiastuti,  “Pemilihan  Fitur  Pada  Analisis  Sentimen  Review  Travel Online  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam  Penerapan  Mutual Information Dan Particle Swarm Optimization ( PSO ),” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, p. 10, 2018.
[34] S.  Ernawati  and  R.  Wati,  “Penerapan  Algoritma  K -Nearest  Neighbors Pada Analisis Sentimen Review Agen Travel,” J. Khatulistiwa Inform. , vol.
VI, no. 1, pp. 64 – 69, 2018.
[35] R. Arief and K. Imanuel, “Analisis Sentimen Topik Viral Desa Penari Pada Media Sosial Twitter Dengan  Metode Lexicon Based,” J. Ilm. Matrik , vol. 21, no. 3, pp. 242 – 250, 2019.
[36] I.  T.  S.  A.  Pamungkas,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Tokoh  Publik Menggunakan Algoritma Support Vector Machine ( Svm ),” Log!K@ , vol.
8, no. 1, pp. 69 – 79, 2018.
[37] J. A. Pratama, Y. Suprijadi, and Z. Zulhanif, “The Analisis Sentimen Sosial Media  Twitter  Dengan  Algoritma  Machine  Learning  Menggunakan

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Software R,” J. Fourier , vol. 6, no. 2, p. 85, 2017.
[38] V. Effendy, “Analisis Sentimen Berbahasa Indonesia Dengan Pendekatan Lexicon Based (Studi Kasus : Solusi Pengelolaan Sampah),” Komputa  J. Ilm. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 49 – 54, 2016.
[39] F. O. Suryanputra, B. W. Yohanes, and S. Nugroho, “Analisis Sentimen untuk  Komentar  pada  Sistem  Pencarian  Kost  Menggunakan  Metode Support Vector Machine (SVM),” Techné  J. Ilm. Elektrotek. , vol. 16, no. 01, pp. 41 – 47, 2017.
[40] M.  R.  Firdaus,  F.  M.  Rizki, F.  M.  Gaus,  and  I.  K.  Susanto,  “Analisis Sentimen  Dan  Topic  Modelling  Dalam  Aplikasi  Ruangguru,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 66, 2020.
[41] D. Wulandari,  Indriati,  and  C. Dewi,  “Analisis  Sentimen p ada  Ulasan  ‘ Lazada  ’  Be rbahasa  Indonesia  Menggunakan  BM25  dan  K-Nearest Neighbor  (  K- NN  )  dengan  Perbaikan,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf. dan  Ilmu Komput. , vol. 3, no. 5, pp. 5017 – 5023, 2019.
[42] S. Ernawati, “Penerapan Particle Swarm Optimization Untuk Seleksi Fitur Pada  Analisis  Sentimen  Review  Perusahaan  Penjualan  Online Menggunakan Naive Bayes,” J. Evo , vol. 4, no. 1, pp. 45 – 54, 2016.
[43] S. R. Wardhana, D. Purwitasari, and S. Rochimah, “Analisis Sentimen Pada Review Pengguna Aplikasi Mobile Untuk Evaluasi Faktor Usability,” J. Sist. dan Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 128 – 136, 2016.
[44] J.  Reynaldo,  P.  P.  Adikara,  and  R.  C.  Wihandika,  “Analisis  Sentimen Mengenai Produk Toyota Avanza Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Versi 3 ( LVQ 3 ) dengan Seleksi Fitur Chi Square , Lexicon-
Based Features serta Normalisasi Min- Max,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, pp. 830 – 839, 2020.
[45] H. Prasetya, G. A. Buntoro, and D. Mustikasari, “Analisis Sentimen Pada Channel  Autonetmagz  Terhadap  Review  Mobil  Almaz  2019  Dengan Metode Naive Bayes Classifier Dan Lexicon Based,” Komputek , vol. 4, no.
1, p. 58, 2020.
[46] R. Cahyani and P. P. Adikara, “Analisis Sentimen terhadap Ulasan Hotel menggunakan Boosting Weighted Extreme Learning Machine,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 8, pp. 7767 – 7773, 2019.
[47] A. Taufik, “Optimasi Particle Swarm Optimization Sebagai Seleksi Fitur Pada Analisis Sentimen Review Hotel Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. III, no. 2, pp. 40 – 47, 2017.
[48] H.  Sumarno,  “Komparasi  algoritma  klasifikasi  machine  learning  pada analisis sentimen film berbahasa Indonesia,” Bina Insa. Ict J. , vol. 4, no. 2, pp. 189 – 196, 2017.
[49] S.  Budi,  “Text  Mining  Untuk  Analisis  Sentimen  Review  F ilm Menggunakan Algoritma K- Means,” Techno.COM , vol. 16, no. 1, pp. 1 – 8, 2017.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
294 | Pemilihan Metode dan Algoritma dalam Analisis Sentimen .....
[50] R. I.  Permatasari et al. ,  “Analisis Sentimen  Film pada  Twitter  Berbahasa Indonesia Menggunakan Ensemble Features dan Naïve Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 11, pp. 5921 – 5927,
2018.
[51] A. Z. Amrullah, A. Sofyan Anas, and M. A. J. Hidayat, “Analisis Sentimen Movie Review Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square,” Jurnal , vol. 2, no. 1, pp. 40 – 44, 2020.
[52] A. Kurniawan, Indriati, and S. Adinugroho, “Analisis Sentimen Opini Film Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  dan  Lexicon  Based  Features,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 9, pp. 8335 – 8342, 2019.
[53] F. Rozy, S. Rangkuti, M. A. Fauzi, Y. A. Sari, E. Dewi, and L. Sari, “Analisis Sentimen  Opini  Film  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  dengan Ensemble Feature  dan  Seleksi Fitur  Pearson  Correlation  Coefficient,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Univ.  Brawijaya ,  vol.  2,  no.  12,  pp. 6354 – 6361, 2018.
[54] C.  A.  Putri,  “Analisis  Sentimen Review Film  Berbahasa  Inggris Dengan Pendekatan Bidirectional Encoder Representations from Transformers,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 181 – 193,
2020.
[55] P. Antinasari , R. S. Perdana, and M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen Tentang Opini  Film  Pada  Dokumen  Twitter  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan Naive Bayes Dengan Perbaikan Kata Tidak Baku,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 12, pp. 1733 – 1741, 2017.
[56] N. S. Fathullah, Y. A. Sari, and P. P. Adikara, “Analisis Sentimen Terhadap Rating dan Ulasan Film dengan menggunakan,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 590 – 593, 2020.
[57] F.  Ratnawati,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Ter hadap  Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 3, no. 1, p. 50, 2018.
[58] N.  C.  Wirawan  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis  Sentimen  Dengan  Query Expansion  Pada  Review  Aplikasi  M-  Banking  Menggunakan  Metode Fuzzy  K-Nearest Neighbor  (  Fuzzy k- NN  ),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 1, pp. 362 – 368, 2018.
[59] I. D. Onantya, Indriati, and P. P. Adikara, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi  BCA  Mobile  Menggunakan  BM25  Dan  Improved  K-Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2575 – 2580, 2019.
[60] W.  Parasati,  F.  A.  Bachtia r,  and  N.  Y.  Setiawan,  “Analisis  Sentimen Berbasis Aspek pada Ulasan Pelanggan Restoran Bakso President Malang dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 4, pp. 1090 – 1099, 2020.
[61] D.  A.  Muthia,  “Analisis  Sentimen  Pada  Review  Restoran  Dengan  Teks Bahasa  Indonesia  Mengunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” Jurnalilmu Pengetah. Dan Teknol. Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 39 – 45, 2017.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
[62] R.  Sari,  “Analisis  Sentimen  Review  Restoran  menggunakan  Alg oritma Naive Bayes berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Inform. , vol. 6, no.
1, pp. 23 – 28, 2019.
[63] L. D. Utami, “Integrasi Metode Information Gain untuk Seleksi Fitur dan AdaBoost  untuk  Mengurangi  Bias  pada  Analisis  Sentimen  Review Restoran Menggun akan Algoritma Naive Bayes,” J. Intell. Syst. , vol. 1, no.
2, pp. 120 – 126, 2016.
[64] D.  A.  Muthia,  “Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Text  Mining  Untuk Analisis Sentimen Pada Review Restoran,” J. PILAR Nusa Mandiri , vol. 14,
no. 1, pp. 69 – 74, 2018.
[65] M. Kusmira, “Analisis Sentimen Registrasi Ulang Kartu SIM Pada Twitter Menggunakan Algoritma SVM dan K- NN,” Inti Nusa Mandiri , vol. 14, no.
1, pp. 133 – 138, 2019.
[66] K.  A.  B.  Permana,  M.  Sudarma,  and  W.  G.  Ariastina,  “Analisis  Rating Sentimen pada Video di Media Sosial Youtube Menggunakan STRUCT- SVM,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 18, no. 1, p. 113, 2019.
[67] A. S. Widagdo, “Analisis Tingkat Kepopuleran E -Commerce Di Indonesia Berdasarkan Sentimen Sosial Media Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 1 – 5, 2020.
[68] S. R. M. Pakpahan, Indriati, and Marji, “Analisis Sentimen Tentang Opini Performa Klub Sepak Bola Pada Dokumen Twitter Menggunakan Support Vector Machine Dengan Perbaikan Kata Tidak Baku,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 7, pp. 7259 – 7267, 2019.
[69] M.  R.  A.  Nasution  and  M.  Hayaty,  “Perbandingan  Akurasi  dan  Waktu Proses Algoritma K- NN dan SVM dalam Analisis Sentimen Twitter,” J.
Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 226 – 235, 2019.
[70] O.  Dwiraswati  and  K.  N.  Sire gar,  “Analisis  Sentimen  pada  Twitter terhadap  Penggunaan  Antibiotik  Di  Indonesia  Dengan  Naive  Bayes Classifier,” Media Inf. , vol. 15, no. 1, pp. 1 – 9, 2019.
[71] A. Nugroho, “Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Ekstrasi Fitur N- Gram,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, p. 200, 2018.
[72] R. Habibi, D. B. Setyohadi, and E. Wati, “Analisis Sentimen Pada Twitter Mahasiswa Menggunakan Metode Backpropagation,” J. Inform. , vol. 12, no.
1, pp. 103 – 109, 2016.
[73] R.  Maulana  and  S.  Redjeki,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  Berbasis  Cloud Computing,” J. TAM ( Technol. Accept. Model ) , vol. 6, no. 1, pp. 23 – 28, 2016.
[74] A.  V.  Sudiantoro  and  E.  Zuliars o,  “Analisis  Sentimen  Twitter Menggunakan  Text  Mining  Dengan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier,” Din. Inform. , vol. 10, no. 2, pp. 398 – 401, 2018.
[75] S.  Hanifah,  I.  Indriati,  and  M.  Marji,  “Analisis  Sentimen  Kepuasan Pengguna  Pada  Ulasan  Aplikasi  Marketplace  Menggunakan  Metode BM25F dan Neighbor-Weighted K- Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 10, pp. 10309 – 10315, 2019.
[76] Y. M. Febrianti, I. Indriati, and A. W. Widodo, “Analisis Sentimen Pada Ulasan ‘Lazada ’ Berbahasa Indonesia Menggunakan K-Nearest Neighbor
( K- NN ) Dengan Perbaikan Kata Menggunakan Jaro Winkler Distance,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10, pp. 3689 – 3698, 2018.
[77] S. Rahayu, Kusrini, and H. Sismoro, “Sentimen Analisis Review Pengguna Marketplace Online Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” J. Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 3, pp. 181 – 186, 2018.
[78] R. Mahendrajaya, G. A. Buntoro, and M. B. Setyawan, “Analisis Sentimen Pengguna  Gopay  Menggunakan  Metode  Lexicon  Based  Dan  Support Vector Machine,” Komputek , vol. 3, no. 2, p. 52, 2019.
[79] I. Kurniawan and A. Susanto, “Implementasi Metode K -Means dan Naïve Bayes  Classifier  untuk  Analisis  Sentimen  Pemilihan  Presiden  (Pilpres) 2019,” Eksplora Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 1 – 10, 2019.
[80] A. F. Sabily, P. P. Adikara, and M. A. Fauzi, “Analisis S entimen Pemilihan Presiden 2019 pada Twitter menggunakan Metode Maximum Entropy,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 5, pp. 4204 – 4209, 2019.
[81] A.  Fitri  Niasita,  P.  P.  Adikara,  and  S.  Adinugroho,  “Analisis  Sentimen Pembangunan  Infrastruktur  di  Indonesia  dengan  Automated  Lexicon Word2Vec dan Naive- Bayes,” J-Ptiik , vol. 3, no. 3, pp. 2673 – 2679, 2019.
[82] F.  F.  Haranto  and  B.  W.  Sari,  “Implementasi  Support  Vector  Machine Untuk Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Pelayanan Telkom
Dan Biznet,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 171 – 176, 2019.
[83] F. V. Sari and A. Wibowo, “Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online Jd. Id Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp.
681 – 686, 2019.
[84] L.  Shanty  and  W.  Wele,  “Analisis  Sentimen  Review  Shopee  Berbahasa Indonesia Menggunakan Improved K-Nearest Neighbor dan Jaro Winkler Distance,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 7, pp. 7172 –
7179, 2019.
[85] Y.  T.  Pratama,  F.  A.  Bachtiar,  and  N.  Y.  Setiawan,  “Analisis  Sentimen Opini  Pelanggan  Terhadap  Aspek  Pariwisata  Pantai  Malang  Selatan Menggunakan TF- IDF dan Support Vector Machine,” J. Pengemb. Teknol.
Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 12, pp. 6244 – 6252, 2018.
[86] R. Y. Hayuningtyas and R. Sari, “Analisis Sentimen Opini Publik Bahasa Indonesia Terhadap Wisata Tmii Menggunakan Naïve Bayes Dan Pso,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. 16, no. 1, pp. 37 – 42, 2019.
[87] M.  A.  Fauzi  and  S.  Adinugroho,  “Analisis  Sentimen  Pariwisata  di  Kota Malang  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  dan  Seleksi  Fitur  Query
Expansion  Ranking  Image  Processing  View  project  Smart  Wheelchair
View project,” Researchgate.Net , vol. 2, no. 8, pp. 2766 – 2770, 2018.
[88] O. Somantri and D. Dairoh, “Analisis Sentimen Penilaian Tempat Tujuan Wisata  Kota  Tegal  Berbasis  Text  Mining,” J.  Edukasi  dan  Penelit. Inform. ,

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
vol. 5, no. 2, p. 191, 2019.
[89] Statiswaty,  Rusnia,  and  N.  Ransi,  “Analisis  Sentimen  Wisata  Baha ri  Di Sulawesi  Tenggara  Memanfaatkan  Media  Sosial  Twitter  Dengan Menggunakan  Metode  Lexicon,” semanTIK ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  161 – 168,
2017.
[90] R. Ferryawan, Kusrini, and F. W. Wibowo, “Analisis Sentimen Wisata Jawa Tengah Menggunakan Naϊve Bayes,” J. Inf. Politek. Indonusa Surakarta , vol.
5, no. 3, pp. 55 – 60, 2019.
[91] 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, 2019.
[92] A. A. Amrullah, A. Tantoni, N. Hamdani, R. T. R. L. Bau, M. R. Ahsan, and  E.  Utami,  “Reviewatas  Analisis  Sentimen  Pada  Twitter  Sebagai Representasi Opini Publik Terhadap Bakal Calon Pemimpin,” Pros. Semin.
Nas. Multi Disiplin Ilmu Call Pap. Unisbank , vol. 2, no. 1, pp. 978 – 979, 2016.
[93] M.  W.  Pertiwi,  “Analisis  Sentimen  Opini  Publik  Mengenai  Sarana  Dan Transportasi  Mudik  Tahun  2019  Pada  Twitter  Menggunakan  Algoritma
Naïve Bayes, Neural Network, KNN dan SVM,” Inti Nusa Mandiri , vol. 14,
no. 1, pp. 27 – 32, 2019.
[94] A.  A .  Paramitha,  Indriati,  and  Y.  A.  Sari,  “Analisis  Sentimen  Terhadap Ulasan  Pengguna  MRT  Jakarta  Menggunakan  Information  Gain  dan Modified  K- Nearest Neighbor,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf. dan  Ilmu  Komput. , vol. 4, no. 4, pp. 1125 – 1132, 2020.
[95] N. T. Romadlon i, I. Santoso, and S. Budilaksono, “Perbandingan Metode Naive  Bayes  ,  Knn  Dan  Decision  Tree  Terhadap  Analisis  Sentimen
Transportasi Krl,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 1 – 9, 2019.
[96] A.  R.  Nur  Shafiya,  Ahmad  Afif,  “Analisis  Sentimen  Opini  Mahasi swa Terhadap  Saran  Evaluasi  Kinerja  Dosen  Menggunakan TF-IDF  dan  K- Nearest  Neighbor,” Progr.  Stud.  Sist.  Informasi,  Fak.  Ilmu  Komputer,  Univ. Brawijaya , vol. 3, no. 6, pp. 5647 – 5655, 2019.
[97] A.  S.  Akbar,  E.  Sediyono,  and  O.  D.  Nurhayati,  “Analisis  Senti men Berbasis Ontologi di Level Kalimat untuk Mengukur Persepsi Produk,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 5, no. 2, pp. 84 – 97, 2016.
[98] P.  S.  M. Suryani,  L.  Linawati,  and  K.  O. Saputra, “Penggunaan  Metode Naïve  Bayes  Classifier  pada  Analisis  Sentimen  Facebook  Berbahasa Indonesia,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 18, no. 1, p. 145, 2019.
[99] M.  Yasid,  “Analisis  Sentimen  Maskapai  Citilink  Pada  Twitter  Dengan Metode Naãve Bayes,” J. Ilm. Inform. , vol. 7, no. 02, p. 82, 2019.
[100] A.  M.  Pravina,  I.  Cholissodin,  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis  Sentimen Tentang  Opini  Maskapai  Penerbangan  pada  Dokumen  Twitter Menggunakan  Algoritme  Support  Vector  Machine  (SVM),” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2789 – 2797, 2019.
[101] R. Wati, “Penerapan Algoritma Genetika Untuk Seleksi Fitur Pada Analisis Sentimen Review Jasa Maskapai Penerb angan,” J. Evolusi , vol. 4, no. 1, pp.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
25 – 31, 2016.
[102] L.  R.  Dharmawan,  I.  Arwani,  and  D.  E.  Ratnawati,  “Analisis  Sentimen pada Sosial Media Twitter Terhadap Layanan Sistem Informasi Akademik Mahasiswa Universitas Brawijaya dengan Metode K- Nearest Neig hbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, pp. 959 – 965, 2020.
[103] L. K. Harsono, Y. Alkhalifi, Nurajijah, and W. Gata, “Analisis Sentimen Stakeholder  atas  Layanan  haiDJPb  pada  Media  Sosial  Twitter  Dengan Menggunakan Metode Support V ector Machine dan Naïve Bayes,” J. Ilmu- ilmu Inform. dan Manaj. , vol. 14, no. 1, pp. 36 – 44, 2020.
[104] N.  D.  Mentari,  M.  A.  Fauzi,  and  L.  Muflikhah,  “Analisis  Sentimen Kurikulum  2013  Pada  Sosial  Media  Twitter  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighbor  dan  Feat ure  Selection  Query  Expansion  Ranking,” J.
Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 8, pp. 2739 – 2743, 2018.
[105] N.  D.  Pratama,  Y.  A.  Sari,  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis  Sentimen  Pada Review  Konsumen  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Dengan  Seleksi Fitur  Chi  Square  Untuk  Rekomendasi  Lokasi  Makanan  Tradisional,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 9, pp. 2982 – 2988, 2018.
[106] R.  Asmara,  A.  Basuki,  and  M.  U.  H.  Al  Rasyid,  “Analisis  Sentimen Temporal  Tentang  Kuliner  Di  Kota  Surabaya  Berbasis  Gender Menggunakan Bahasa Indonesia,” Technomedia J. , vol. 5, no. 1, pp. 67 – 81,
2020.
[107] F.  Alvianda  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis  Sentimen  Konten  Radikal  Di Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  ( SVM ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 3, no. 1, pp. 241 – 246, 2019.
[108] B.  Andrianto  and  S.  Adinugroho,  “Analisis  Sentimen  Konten  Radikal Melalui  Dokumen  Twitter  Menggunakan  Metode  Backpropagation,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 12, pp. 7380 – 7385, 2018.
[109] J. Ipmawati, Kusrini, and E. Taufiq Luthfi, “Komparasi Teknik Klasifikasi Teks Mining Pada Analisis Sentimen,” Indones. J. Netw. Secur. , vol. 6, no. 1, pp. 28 – 36, 2017.
[110]  V.  Christanti et  al. ,  “Perbandingan  Pengklasifikasi  K -Nearest  Neighbor Dan  Neighbor-Weighted  K-Nearest  Neighbor  Pada  Sistem  Analisis Sentimen Dengan Data Microblog,” Front. J. Sains Dan Teknol. , vol. 1, no.
April, pp. 81 – 90, 2018.
[111] Y.  T.  Arifin,  “Komparasi Fitur  Seleksi  Pada  Algoritma  Support  Vector Machine  Untuk  Analisis  Sentimen  Review,” J.  Inform.  UBSI ,  vol.  3,  no.
September, pp. 191 – 199, 2016.
[112] A.  S.  Amirul  Haj,  V.  Amrizal, and  A.  Arini, “Analisis  Sentimen Kinerja KPU Pemilu 2019 Menggunakan Algoritma K-Means Dengan Algoritma Confix Stripping Stemmer,” J. Innov. Inf. Technol. Appl. , vol. 2, no. 01, pp.
9 – 18, 2020.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
[113] U. Rofiqoh, R. S. Perdana, and M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen Tingkat Kepuasan Pengguna Penyedia Layanan Telekomunikasi Seluler Indonesia Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine dan Lexion Based Feature,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 1, no.
12, pp. 1725 – 1732, 2017.
[114] Sunardi  and  A.  Fadlil,  “Analisis  Sentimen  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes Classifier Pada Angket Mahasiswa,” Saintekbu , vol. 10, no. 2, pp. 1 – 9, 2018.
[115]  S. Afrizal, H. N. Irmanda, N. Falih, a nd I. N. Isnainiyah, “Implementasi Metode  Naïve  Bayes  untuk  Analisis  Sentimen  Warga  Jakarta  Terhadap Kehadiran Mass Rapid Transit,” J. Inform. , vol. 4221, pp. 157 – 168, 2019.
[116] S.  Akhmad,  P.  P.  Adikara,  and  R.  C.  Wihandika,  “Analisis  Sentimen Kebijakan Pemindahan Ibukota Republik Indonesia dengan Menggunakan
Algoritme Term-Based Random Sampling dan Metode Klasifikasi Naïve
Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 10, pp. 10086 – 10094, 2019.
[117]  M. I. D. Sakariana, Idriati, and C. D ewi, “Analisis Sentimen Pemindahan Ibu  Kota  Indonesia  Dengan  Pembobotan  Term  BM25  Dan  Klasifikasi Neighbor Weighted K- Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, pp. 748 – 755, 2020.
[118]  D. Suci, A. Yanti, and P. P. Adikara , “Analisis Sentimen Tentang Kebijakan Ganjil  Genap  Kendaraan  Bermotor  di  DKI  Jakarta  Pada  Twitter Menggunakan BM25 dan K- Nearest Neighbor,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2626 – 2631, 2019.
[119] N. Ruhyana, “Analisis Sentimen Terhadap Penerapan Sistem Plat Nomor Ganjil / Genap Pada Twitter Dengan Metode Klasifikasi Naive Bayes,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 94 – 99, 2019.
[120] H.  S.  Utama,  D.  Rosiyadi,  D.  Aridarma,  and  B.  S.  Prakoso,  “Se ntimen Analisis Kebijakan Ganjil Genap Di Tol Bekasi Menggunakan Algoritma Naive  Bayes  Dengan  Optimalisasi  Information  Gain,” J.  Pilar  Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 247 – 254, 2019.
[121] D. G. Nugroho,  Y.  H.  Chrisnanto,  and  A.  Wahana,  “Analisis  Sentimen Pada  Jasa  Ojek  Online  Menggunakan  Metode Naive  Bayes,”  in Prosiding SNST ke-7 Tahun 2016 , 2016, pp. 156 – 161.
[122] W.  Setyobudi,  A.  Alwi,  and  I.  P.  Astuti,  “Sentimen  Analisis  Twitter Terhadap Penyelenggaraan Gojek Traveloka Liga 1 Indonesia,” Komputek , vol. 2, no. 1, p. 56, 2018.
[123] R. Raksanagara, Y. H. Chrisnanto, and A. I. Hadiana, “Analisis Sentimen Jasa Ekspedisi Barang Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Pros. SNST ke- 7 Tahun 2016 , pp. 19 – 24, 2016.
[124]  R.  A. Nandini,  Y.  A.  Sari,  and  P.  P.  Adikara, “Analisis Sentimen  Impor Beras 2018 Pada Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Pembobotan Jumlah Retweet,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. ,
vol. 3, no. 4, pp. 3396 – 3406, 2019.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
300 | Pemilihan Metode dan Algoritma dalam Analisis Sentimen .....
[125] M. H. Azhar, P. P. Adikara, and Y. A. Sari, “Ana lisis Sentimen pada Ulasan Hotel  dengan  Fitur  Score  Representation  dan  Identifikasi  Aspek  pada Ulasan Menggunakan K- Modes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 9, pp. 2777 – 2782, 2018.
[126]  S. W. U. Vitandy, A. A. Supiant o, and F. A. Bachtiar, “Analisis Sentimen Evaluasi  Kinerja  Dosen  menggunakan  Term  Frequency-  Inverse Document Frequency dan Naïve Bayes Classifier,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 6, 2019.
[127] B. A. Sevsa and M. D. R Wahyudi, “Ana lisis Sentimen pada Indeks Kinerja Dosen  Fakultas  SAINTEK  UIN  Sunan  Kalijaga  Menggunakan  Naive Bayes Classifier,” J. Buana Inform. , vol. 10, no. 2, p. 112, 2019.
[128] A. Faisal, Y. Alkhalifi, A. Rifai, and W. Gata, “Analisis Sentimen Dewan Perwakilan Rakyat Dengan Algoritma Klasifikasi Berbasis Particle Swarm Optimization,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 5, no. 2, p. 61, 2020.
[129] S. F. Pratama, R. Andrean, and A. Nugroho, “Analisis Sentimen Twitter Debat  Calon  Presiden  Indonesia  Menggunakan  Metode  Fined-Grained Sentiment Analysis,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, p. 39, 2019.
[130] R.  Y.  Yanis,  “Analisis  Sentimen  terhadap  Debat  Pemilihan  Gubernur Jakarta Tahun 2017,” Aiti , vol. 15, no. 2, pp. 128 – 134, 2018.
[131]  R. Ferdiana, F. Jatmiko, D. D. Purwanti, A. S. T. Ayu, and W. F. Dicka, “Dataset  Indonesia  untuk  Analisis  Sentimen,” J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 4, p. 334, 2019.
[132] W.  A.  Luqyana,  I.  Cholissodin,  and  R.  S.  Perdana,  “Analis is  Sentimen Cyberbullying  Pada  Komentar  Instagram  dengan  Metode  Klasifikasi Support  Vector  Machine,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf. dan  Ilmu  Komput.  Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 11, pp. 4704 – 4713, 2018.
[133] G. A. Buntoro, “Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter,” INTEGER J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 32 – 41, 2017.
[134] G.  A.  Buntoro,  “Analisis  Sentimen  Calon  Gubernur  Jawa  Timur  2018 Dengan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Informatics Pelita Nusant. , vol. 4, no. 1, pp. 27 – 32, 2019.
[135] A.  R.  T.  Lestari,  R.  S.  Perdana,  and  M.  A.  Fauzi,  “Analisis  Sentimen Tentang  Opini  Pilkada  DKI  2017  Pada  Dokumen  Twitter  Berbahasa Indonesia Menggunakan Näive Bayes dan Pembobotan Emoji,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 12, pp. 1718 – 1724, 2017.
[136] A. Deviyanto and M. D. R. Wahyudi, “Penerapan Analisis Sentimen Pada Pengguna  Twitter  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighbor,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 3, no. 1, p. 1, 2018.
[137] L.  A.  Utami,  “Analisis  Sentimen  O pini  Publik  Berita  Kebakaran  Hutan Melalui  Komparasi  Algoritma  Support  Vector  Machine  dan  K-Nearest Neighbor  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,
vol. 13, no. 1, pp. 103 – 112, 2017.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Author1, Author2, at all | 301
[138]  L.  Oktasari,  Y.  H.  Chrisnanto,  and  R.  Yuniar ti,  “Text  Mining  Dalam Analisis Sentimen Asuransi Menggunakan Metode Niave Bayes Classifier,”
Pros. SNST , vol. 7, pp. 37 – 42, 2016.
[139] W.  E.  Nurjanah,  R.  S.  Perdana,  and  M.  A.  Fauzi,  “Analisis  Sentimen Terhadap  Tayangan  Televisi  Berdasarkan  Opini  Masyarakat pada  Media Sosial  Twitter  menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan Pembobotan Jumlah Retweet,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 1, no. 12, pp. 1750 – 1757, 2017.
[140] I.  M.  B.  S.  Darma,  R.  S.  Perdana,  and  Indriati,  “Penerapan  Sentimen Analisis  Acara  Televisi  Pada  Twitter  Menggunakan  Support  Vector Machine dan Algoritma Genetika sebagai Metode Seleksi Fitur ,” J. Pengemb.
Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 998 – 1007, 2018.
[141] L.  Wu,  N.  A.  Dodoo,  T.  J.  Wen,  and  L.  Ke,  “Understanding  Twitter conversations about artificial intelligence in advertising based on natural language processing,” Int. J. Advert. , no. May, pp. 1 – 18, 2021.
[142] X. Sibande, R. Gupta, R. Demirer, and E. Bouri, “Investor Sentiment and (Anti)  Herding  in  the  Currency  Market:  Evidence  from  Twitter  Feed Data,” J. Behav. Financ. , vol. 0, no. 0, pp. 1 – 17, 2021.
[143]  S. Duz Tan an d O. Tas, “Social Media Sentiment in International Stock Returns and Trading Activity,” J. Behav. Financ. , vol. 22, no. 2, pp. 221 – 234,
2021.
[144] W.  van  Atteveldt,  M.  A.  C.  G.  van  der  Velden,  and  M.  Boukes,  “The Validity of  Sentiment  Analysis:  Comparing  Manual  Annotation,  Crowd- Coding,  Dictionary  Approaches,  and  Machine  Learning  Algorithms,” Commun. Methods Meas. , vol. 15, no. 2, pp. 121 – 140, 2021.
[145]  M. Chenworth, J. Perrone, J. S. Love, R. Graves, W. Hogg-Bremer, and A. Sarker,  “Methadone  and  suboxon e®  mentions  on  twitter:  thematic  and sentiment analysis,” Clin. Toxicol. , vol. 0, no. 0, pp. 1 – 14, 2021.
[146] Y. Lu and Q. Zheng, “Twitter public sentiment dynamics on cruise tourism during the COVID- 19 pandemic,” Curr. Issues Tour. , vol. 24, no. 7, pp. 892 –
898, 2021.
[147] R. Selmi, S. Hammoudeh, Y. Errami, and M. E. Wohar, “Is COVID -19 Related Anxiety an Accelerator for Responsible and Sustainable Investing ?
A Sentiment Analysis,” Appl. Econ. , vol. 53, no. 13, pp. 1528 – 1539, 2021.
[148]  E.  Saltman,  F.  K ooti,  and  K.  Vockery,  “New  Models  for  Deploying Counterspeech:  Measuring  Behavioral  Change  and  Sentiment  Analysis,” Stud. Confl. Terror. , vol. 0, no. 0, pp. 1 – 24, 2021.
[149] N. T. Brison and A. N. Geurin, “Social Media Engagement as a Metric for Ranking  U .S. Olympic  Athletes  as  Brand  Endorsers,” J.  Interact.  Advert. ,
vol. 0, no. 0, pp. 1 – 51, 2021.
[150] F. Gilardi, T. Gessler, M. Kubli, and S. Müller, “Social Media and Political Agenda Setting,” Polit. Commun. , vol. 00, no. 00, pp. 1 – 22, 2021.
[151]  S. S. Öztürk and M. E. Bilgiç, “Twitter & bitcoin: are the most influential

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
accounts really influential?,” Appl. Econ. Lett. , vol. 00, no. 00, pp. 1 – 4, 2021.
[152] P.  Kusawat  and  S.  Teerakapibal,  “The  Roles  of  Culture  in  Online User Reviews: An Empirical Investi gation,” J. Glob. Mark. , vol. 34, no. 3, pp. 1 –
16, 2021.
[153]  M.  S.  Al- Zaman,  “Social  media  and  COVID -19  information  in Bangladesh,” Media Asia , vol. 0, no. 0, pp. 1 – 8, 2021.
[154]  T.  Morgan,  M.  Carey,  M.  Gott,  L.  Williams,  V.  Egli, and  N.  Anderson, “More than mortality data: a news media analysis of COVID-19 deaths in
Aotearoa, New Zealand,” Kotuitui , vol. 0, no. 0, pp. 1 – 13, 2021.
[155] A. Cerezo, A. Ramirez, T. O’Shaughnessy, A. Sanchez, S. Mattis, and A. Ross,  “Understanding  the  Power  of  Social  Media  d uring  COVID-19: Forming  Social  Norms  for  Drinking  among  Sexual  Minority  Gender Expansive College Women,” J. Homosex. , vol. 68, no. 4, pp. 560 – 576, 2021.
[156] K. Pemberton and J. Takhar, “A critical technocultural discourse analysis of Muslim fashion blogg ers in France: charting ‘restorative technoscapes,’”
J. Mark. Manag. , vol. 37, no. 5 – 6, pp. 387 – 416, 2021.
[157] F. Mangiò, G. Pedeliento, and D. Andreini, “Branding Rhetoric in Times of a Global Pandemic: A Text- Mining Analysis,” J. Advert. , vol. 0, no. 0,
pp. 1 – 18, 2021.
[158] J. Christodoulou and A. Lac, “Examining the communication of gender roles  to  parents:  a  quantitative  content  analysis  of  online  birth congratulations cards,” Psychol. Sex. , vol. 00, no. 00, pp. 1 – 12, 2021.
[159] A. Sinpeng, “Hashtag activism: social media and the #FreeYouth protests in Thailand,” Crit. Asian Stud. , vol. 53, no. 2, pp. 192 – 205, 2021.
[160] K. Ruijgrok, “Illusion of control: how internet use generates anti -regime sentiment in authoritarian regimes,” Contemp. Polit. , 2020.
[161]  A.  Hendrikx  an d  D.  Castro,  “Netflix’s  community  relationship management. An analysis of its Facebook- USA page,” J. Media Bus. Stud. , vol. 00, no. 00, pp. 1 – 18, 2021.
[162] M. Avital, T. B. Jensen, and S. Dyrby, “The social fabric framework: steps to eliciting the social making of organisations in the digital age,” Eur. J. Inf.
Syst. , vol. 00, no. 00, pp. 1 – 27, 2021.