## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 2 April 2024, pp: 556-562 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Comparison of Naive Bayes and SVM Algorithms in Twitter Sentiment Analysis on Electric Car Use in Indonesia

## Perbandingan Algoritma SVM dan Naïve Bayes dalam Analisis Sentimen Twitter pada Penggunaan Mobil Listrik di Indonesia
Widia Ningsih 1 , Baginda Alfianda 2 , Rahmaddeni 3* , Denok Wulandari 4
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Amik Riau, Indonesia
4 Jurusan Teknik Komputer, Institut Az Zuhra, Indonesia
E-Mail: 1 2310031802029@sar.ac.id, 2 2310031202922@sar.ac.id,
3 rahmaddeni@sar.ac.id, 4 denokwulandari18@gmail.com
Received Nov 24th 2023; Revised Jan 22th 2024; Accepted Feb 28th 2024 Corresponding Author: Rahmaddeni

## Abstract
Sentiment analysis can classify sentiment based on the polarity of the text within a phrase and determine it  as positive, negative, or neutral sentiment. This sentiment data was obtained from the  social network Twitter based on Indonesian queries.  The  purpose  of  this  study  is  to  understand  public  opinion  on  specific  topics  communicated  on  Twitter  in Indonesian and to support efforts to conduct market research on public opinion. The collected data goes through  manual labeling, preprocessing, and modeling processes, and a classification model is created through a training process. The data collection technique was performed by searching for records using the search term “electric vehicle” on the website Kaggle.com. The algorithms used to build a classification model based on the data obtained in this study are Naive Bayes Algorithm and Support Vector Machine. The accuracy value of the classification implementation  obtained by the Naive Bayes algorithm was 63.02%, and the  accuracy of the support vector machine was 70.82%. We can conclude that the support vector machine algorithm has the highest accuracy value.
Keywords: Analisis, Electric Car, Naïve Bayes, Support Vector Machine, Twitter.

## Abstrak
Analisis sentimen dapat mengklasifikasikan sentimen berdasarkan polaritas teks dalam sebuah frasa dan menentukannya sebagai  sentimen  positif,  negatif,  atau  netral.  Data  sentimen  ini  diperoleh dari  jejaring  sosial  Twitter  berdasarkan  kueri bahasa  Indonesia.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memahami  opini  publik  mengenai  topik  tertentu  yang dikomunikasikan di Twitter dalam bahasa Indonesia dan untuk mendukung upaya melakukan riset pasar terhadap opini publik. Data yang dikumpulkan melalui proses pelabelan manual, preprocessing , dan pemodelan, dan model klasifikasi dibuat  melalui  proses  pelatihan.  Teknik  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mencari  catatan  menggunakan  istilah pencarian  “kendaraan  listrik”  di  website  Kaggle.com.  Algoritma  yang  digunakan  untuk  membangun  model  klasifikasi berdasarkan  data  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  adalah  Algoritma Naive  Bayes dan Support  Vector  Machine .  Nilai akurasi  implementasi  klasifikasi  yang  diperoleh  algoritma Naive  Bayes sebesar  63,02%  dan  akurasi support  vector machine sebesar  70,82%.  Dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma support  vector  machine mempunyai  nilai  akurasi  yang paling tinggi.
Kata kunci: Analisis, Mobil Listrik, Naïve Bayes, Support Vector Machine, Twitter.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam perkembangannya, mobil listrik merupakan mobil yang menggunakan bahan bakar alternatif. Mobil  listrik  didefinisikan  sebagai  kendaraan  yang  digerakkan  oleh  satu  atau  lebih  motor  listrik  dengan menggunakan  energi  listrik  yang  disimpan  dalam  baterai  yang  dapat  diisi  ulang  atau  perangkat  penyimpan energi  lainnya.  Mobil  listrik  praktis  pertama  dibuat  pada  tahun  1880-an.  Mobil  listrik  menggunakan  listrik sebagai sumber energinya. Energi listrik  diubah menjadi energi mekanik yang memerlukan motor listrik atau dinamo listrik. Dinamo listrik ini merupakan inti mesin atau penggerak utama kendaraan listrik. Mobil listrik hanya  menggunakan  baterai  sehingga  tidak  mengeluarkan  polutan  dan  menghasilkan  daya  sebesar  3000
watt/72 volt .  Mobil  listrik  memiliki  beberapa  keunggulan  potensial    dibandingkan  kendaraan  bermesin lainnya.  Yang terpenting, mobil listrik tidak mengeluarkan emisi mobil. Selain itu, kendaraan  jenis ini tidak memerlukan bahan bakar fosil sebagai sumber tenaga utamanya sehingga juga mengurangi emisi gas rumah kaca [1].
Peningkatan  pengguna  kendaraan  listrik  di  Indonesia  dapat  dimanfaatkan  melalui  analisis  sentimen. Analisis  sentimen  merupakan  metode  untuk  memperoleh  data  dari  berbagai  platform  yang  tersedia  di internet. Analisis sentimen berpusat terhadap analisis serta pengertian emosi dari review teks yang bertujuan untuk  prediksi,  analisis  suasana  publik,  suasana  hati,  dan  gambaran  perasaan  secara  otomatis  para  netizen pada suatu kasus [2]. Tujuan dari analisis sentimen untuk mengumpulkan polaritas dari teks atau opini pada dokumen  bersifat  positif  atau  negatif.  Media  sosial  Twitter  dipilih  karena  twitter  merupakan  media  sosial yang populer di kalangan pengguna internet saat ini.
Pada  pe l ne l li l ti l an  se l be l lumnya, me l mbandi l ngkan  algori l tma  SVM  de l ngan  algori l tma  NB  yang  di l lakukan pada  pe l ne l li l ti l an  de l ngan  judul  Se l nti l me l nt  Analysi l s  Arti l cle l Ne l ws  Coordi l nator  Mi l ni l ste l r  Of  Mari l ti l me l Affai l rs Usi l ng  Algori l thm Nai l ve l Baye l s And  Support  Ve l ctor  Machi l ne l Wi l th  Parti l cle l Swarm  Opti l mi l zati l on,  yang me l mbandi l ngkan  algori l tma  NB,  NB  (PSO),  SVM  dan  SVM  (PSO)  me l ndapatkan  hasi l l  akurasi l NB  (PSO) me l mi l li l ki l akurasi l yang le l bi l h ti l nggi l di l bandi l ngkan de l ngan SVM, SVM (PSO) dan NB, dan opti l mi l sasi l te l rbai l k adalah PSO be l rbasi l s NB [3] . P e l ne l li l ti l an    yang    di l lakukan    ole l h  Moh.Ami l nullah  Al  Fachri l dan  Ummi l Athi l yah  untuk  me l lakukan pe l rbandi l ngan  ke l dua  algori l tma    te l rse l but    dalam    me l lakukan    anali l si l s    se l nti l me l n    pada    masalah    mahalnya harga mi l nyak gore l ng me l nggunakan 9.194 datase l t di l pe l role l h akurasi l se l be l sar 81,6% untuk SVM dan 74,06% untuk  Naïve l Baye l s  [4].  Pe l ne l li l ti l an  se l be l lumnya,  pe l rbandi l ngan  me l nggunakan  pe l ndapat  pe l langgan  dari l data twe l e l t  be l rdasarkan  se l nti l me l n  posi l ti l f  atau  ne l gati l f  untuk  me l mbandi l ngkan  algori l tma  klasi l fi l kasi l Nai l ve l Baye l s (NB)  dan Support  Ve l ctor  Machi l ne l (SVM).  Ke l luaran  dari l pe l ne l li l ti l an  i l ni l yai l tu  untuk  me l nge l tahui l algori l tma te l rbai l k be l rdasarkan ni l lai l accuracy te l rti l nggi l untuk se l nti l me l n anali l si l s pe l nggunaan platform marke l tplace l [5]. Se l lanjutnya  pe l ne l li l ti l an  te l ntang  “Anali l si l s  Se l nti l me l n  Gofood”  be l rbasi l s  Twi l tte l r  de l ngan  me l nggunakan algori l tma Nai l ve l Baye l s dan  SVM  di l lakukan  de l ngan  tujuan  untuk  me l mahami l opi l ni l masyarakat  me l nge l nai l ki l ne l rja  Goje l k  (Gofood)  di l I l ndone l si l a.  Anali l si l s  Se l nti l me l n  Gofood  me l ne l ri l ma  92,8%  ni l lai l ne l tral,  5,2%  ni l lai l posi l ti l f,  dan  2,0%  ni l lai l ne l gati l f.  Se l te l lah  me l mbandi l ngkan  hasi l l  akurasi l yang  di l pe l role l h,  algori l tma  SVM me l ncapai l ni l lai l akurasi l yang  jauh  le l bi l h  ti l nggi l di l bandi l ngkan  algori l tma Nai l ve l Baye l s .  Hasi l l  akurasi l pada algori l tma  SVM  se l be l sar  83%  dan  98,5%,  se l dangkan  algori l tma Nai l ve l Baye l s me l ncapai l ni l lai l akurasi l se l be l sar 74,6% dan 91,5% [6].
Pe l ne l li l ti l an  i l ni l akan  me l mbandi l ngkan  algori l tma  klasi l fi l kasi l Nai l ve l Baye l s (NB)  dan Support  Ve l ctor Machi l ne l (SVM) dari l data twe l e l t be l rdasarkan se l nti l me l n posi l ti l f atau ne l gati l f. Tujuan dari l pe l ne l li l ti l an i l ni l adalah untuk  me l ncari l tahu  algori l tma  yang  pali l ng  bai l k  be l rdasarkan  ti l ngkat  akurasi l te l rti l nggi l dalam  me l lakukan anali l si l s se l nti l me l n te l rhadap pe l nggunaan mobi l l li l stri l k di l i l ndone l si l a.

## 2. BAHAN DAN METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Sentimen Analisis
Anali l si l s  se l nti l me l n  me l ngklasi l fi l kasi l kan  se l nti l me l n  be l rdasarkan  polari l tas  te l ks  dalam  se l buah  frasa, se l hi l ngga  dapat  di l te l ntukan  se l bagai l se l nti l me l n  posi l ti l f,  ne l gati l f,  atau  ne l tral  [7][8].  Se l nti l me l nt  analysi l s  atau anali l si l s  se l nti l me l n  dalam  Bahasa  I l ndone l si l a  adalah  se l buah  te l kni l k  atau  cara  yang  di l gunakan  untuk me l ngi l de l nti l fi l kasi l bagai l mana  se l buah  se l nti l me l n  di l e l kspre l si l kan  me l nggunakan  te l ks  dan  bagai l mana  se l nti l me l n te l rse l but bi l sa di l kate l gori l kan se l bagai l se l nti l me l n posi l ti l f maupun se l nti l me l n ne l gati l f [9].

## 2.2 Naïve Bayes
Nai l ve l Baye l s (NB)  me l rupakan  me l tode l klasi l fi l kasi l se l de l rhana  yang  me l nghi l tung  se l luruh  probabi l li l tas de l ngan me l nggabungkan kombi l nasi l ni l lai l fre l kue l nsi l dari l database l be l rdasarkan te l ore l ma Baye l s [10], Kumpulan kata  pada  dokume l n  dapat  di l gunakan  untuk  me l ne l ntukan  kate l gori l nya  kare l na  kata-kata  te l rse l but  di l ni l lai l me l mi l li l ki l makna te l rte l ntu [11][12]. Me l tode l klasi l fi l kasi l Nai l ve l Baye l s di l gunakan untuk me l ngambi l l ke l putusan de l ngan  me l lakukan  pre l di l ksi l suatu  kasus  be l rdasarkan  hasi l l  dari l klasi l fi l kasi l yang  te l lah  di l pe l role l h.  Pada pe l ne l li l ti l an  i l ni l ,  me l tode l Nai l ve l Baye l s di l gunakan  untuk  me l ne l ntukan  se l nti l me l n  dari l dokume l n  twe l e l t.  Prose l s  i l ni l be l rdasarkan me l tode l probabi l li l tas dan stati l sti l k [13][14]. Algori l tma i l ni l me l nggunakan pe l rhi l tungan probabi l li l tas dan  stati l sti l c  dalam  pe l ngope l rasi l annya  [15].  Me l tode l i l ni l me l rupakan  salah  satu  be l ntuk  se l de l rhana  untuk klasi l fi l kasi l de l ngan pe l rsamaan (1) [16].
P(x|y) = P( y | x ) P(x) P(y) (1)
Di l mana : y = data ke l las yang be l lum di l ke l tahui l x = hi l pote l si l s data y P(x|y) = probabi l li l tas hi l pote l si l s x be l rdasarkan kondi l si l y
P(x) = probabi l li l tas hi l pote l si l s x
P(y|x) = probabi l li l tas y be l rdasarkan kondi l si l pada hi l pote l si l s x P(y) = probabi l li l tas dari l y
Ke l le l bi l han Naïve l Baye l s [17] : 1. Bilsa dilpakail untuk data kuantiltatilf  maupun kualiltatilf
2. Tildak melmelrlukan jumlah data yang banyak
3. Tildak pelrlu mellakukan data trailnilng yang banyak
4. Jilka  ada  nillail  yang  hillang, maka bilsa dilabailkan dalam pelrhiltungan.
5. Pelrhiltungannya celpat dan elfilsileln dilpahamil.

## 2.3 Support Vector Machine (SVM)
Support Ve l ctor Machi l ne l (SVM) di l gunakan se l bagai l me l tode l untuk me l ncari l hype l rplane l opti l mal de l ngan me l maksi l malkan  jarak  antar  ke l las  [18]. Support  Ve l ctor  Machi l ne l (SVM)  adalah    suatu    me l tode l atau algori l tma  untuk  me l lakukan  klasi l fi l kasi l maupun pre l di l ksi l , di l mana  ti l dak  ada  se l buah  gari l s  atau  bi l dang yang    dapat    di l buat    untuk    me l njadi l pe l mi l sah  antar  ke l las  data.  Dalam  konse l p  i l ni l , Support  Ve l ctor  Machi l ne l be l rusaha  untuk  me l ncari l hype l rplane l te l rbai l k  di l antara  fungsi l yang  ti l dak  te l rbatas  jumlahnya  (Wi l ).  Pe l rsamaan dari l SVM dapat di l li l hat pada pe l rsamaan (2) [19].
𝑓(𝑥 d ) = ∑ 𝑎𝑖𝑦𝑖𝑥𝑖 ⃗⃗ 𝑛𝑠 𝑖=1 𝑥𝑑 ⃗⃗⃗ + 𝑏 (2)
Di l mana:
ns = Jumlah support ve l ctor 𝛼𝑖 = Ni l lai l bobot se l ti l ap ti l ti l k data 𝑦𝑖
= Ke l las data 𝑥 𝑖 = Vari l abe l l support ve l ctor 𝑥 𝑑 = Data yang akan di l klasi l fi l kasi l kan
b
= Ni l lai l e l rror atau bi l as
Ni l da dkk, me l nunjukkan bahwa SVM me l mpunyai l ke l unggulan dalam ge l ne l rali l sasi l data yang ti l nggi l dan dapat  me l mbangun  mode l l  klasi l fi l kasi l yang  bai l k  me l ski l pun  di l lati l h  de l ngan  data  yang  re l lati l f  se l di l ki l t.  Namun, sangat  suli l t  di l te l rapkan  pada  kumpulan  data  de l ngan  sampe l l  dan  di l me l nsi l be l sar  [20].  Hal  i l ni l me l nunjukkan bahwa SVM mampu me l nghasi l lkan pe l rforma yang bai l k me l ski l pun de l ngan jumlah data yang re l lati l f se l di l ki l t.

## 2.4 Tahap Penelitian
Gambar 1 . Tahap Pe l ne l li l ti l an
Pe l ngumpulan  data  dalam  pe l ne l li l ti l an  i l ni l me l nggunakan  data  utama  yang  di l pe l role l h  de l ngan  me l ni l njau data  kome l ntar  publi l k  di l twi l tte l r  te l rhadap  pe l nggunaan  mobi l l  li l stri l k  di l i l ndone l si l a  pada  laman  Kaggle l .com. Se l te l lah  datase l t  te l rkumpul  maka  tahapan  se l lanjutnya  yai l tu  tahapan  pe l labe l lan,  tahapan  pe l labe l lan  be l rtujuan untuk  me l ngi l de l nti l fi l kasi l data  twe l e l t  te l rse l but  te l rmasuk  be l rnada  posi l ti l f  atau  ne l gati l f  [5].  Ji l ka  data  sudah me l le l wati l tahap  pe l labe l lan  maka  tahap  se l lanjutnya  adalah  tahap pre l proce l ssi l ng, tahapan  i l ni l be l rtujuan  untuk me l mbe l rsi l hkan  data  yang  akan  di l gunakan  dalam  pe l ne l li l ti l an.  Prose l dur  yang  di l gunakan  di l antaranya  adalah Cle l ansi l ng, Toke l ni l zi l ng, Case l Transformati l on, Fi l lte l r Stopwords, Fi l lte l r Toke l ns (by Le l ngth). Tahap se l lanjutnya adalah  pe l mode l lan,  tahapan  i l ni l di l maksudkan  untuk  me l lakukan  pe l nguji l an  mode l l  klasi l fi l kasi l de l ngan me l nggunakan data twe l e l t yang te l lah me l le l wati l tahap pre l proce l ssi l ng . Pe l mode l lan i l ni l me l nggunakan klasi l fi l kasi l algori l tma  Nai l ve l Baye l s  dan Support  Ve l ctor  Machi l ne l .  Se l lanjutnya  Tahap  e l valuasi l yang  be l rtujuan  untuk me l nge l tahui l ni l lai l dari l Accuracy,  Pre l ci l si l on dan Re l call .  Tahap  i l ni l me l nggunakan  me l tode l Cross  Vali l dati l on de l ngan ni l lai l k-folds 10 [11].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  se l t  pada  pe l ne l li l ti l an  i l ni l adalah  kumpulan data  atau  i l nformasi l anali l si l s  se l nti l me l nt  twi l tte l r  te l rhadap pe l nggunaan mobi l l li l stri l k di l i l ndone l si l a yang di l dapat dari l laman Kaggle l Ope l n Datase l ts (kaggle l .com) se l banyak 1517  data.  Kumpulan  data  i l ni l me l mi l li l ki l 5  atri l but,  yai l tu:  i l d_kome l ntar,  nama_akun,  tanggal,  te l xt_cle l ani l ng, se l nti l me l nt.

## 3.2 Pelabelan
Prose l s  pe l labe l lan  di l lakukan  se l cara  manual  untuk  me l ne l tukan  twe l e l t  te l rse l but  se l nti l me l n  posi l ti l f  yang be l ri l si l puji l an  se l pe l rti l se l nang,  bahagi l a,  atau  puas,  se l dangkan  se l nti l me l n  ne l gati l f  be l ri l si l kri l ti l k,  ke l luhan,  hi l naan, ke l sal, dan ke l ce l wa. Pe l labe l lan dapat di l li l hat pada Tabe l l 1.
Tabel 1 . Pe l labe l lan Id_Komelntar Nama_Akun Tanggal Telxt_Cleaning Sentimen Ugzbll5elyrIly3- Sqn Ldr 2023-08-06 12:54:49+00:00 Saran sih bikin  harga ionic sama kayak brio Insyaalloh laris manis Posiltilf gdUUJ4AaABAg lushen acel 2023-08-04 12:16:23+00:00 Problem subsidi kualitas diturunin harga dinaikin usaha gitu cari cuan subsidi sebab ilnflasi palilng gede Nelgatilf UgzElDUilV3O- Fatilh Al- Ayyubil 2023-08-04 10:17:57+00:00 Baik kualitas kembang dulu baik kualitas motor motor pabrikan jepang Posiltilf TrV943p8p4AaABAg yp offilcel 2023-08-04 08:29:54+00:00 Model jelek kwalitas buruk harga mahal croot Nelgatilf UgwqJqu6JMF4- ElH2CsVV4AaABAg Lelmbur Kurilng 2023-08-04 07:55:37+00:00 Syarat ngaco woy anak muda blom punya rumah blom jd umkm bukan serta kur dapet ngaco sila deui sila delui nu narima subsidi teh ari aing iraha Nelgatilf 3.3 Preprocessing Pre l proce l ssi l ng adalah langkah untuk me l nghi l langkan ke l salahan dan faktor lai l n yang dapat me l ngurangi l ni l lai l hasi l l data yang di l olah  se l pe l rti l me l lakukan cle l ansi l ng kata  RT,  url, hastag,  me l nti l on ,  si l mbol,  dan me l nghapus  data  dupli l kat.  Pe l ne l li l ti l an  yang    di l lakukan  ole l h  [21]  te l ntang    tahap pre l proce l ssi l ng te l ks    yang te l rdi l ri l dari l case l foldi l ng , data cle l ani l ng, toke l ni l sasi l , stopword re l moval . Toke l ni l zi l ng be l rtujuan untuk me l mbagi l te l ks  dokume l n  dan  me l nghi l langkan  data  yang  bukan  huruf.  Se l lanjutnya  prose l s Transform  Case l yai l tu  untuk me l nye l ragamkan  huruf  me l njadi l huruf  ke l ci l l  ( lowe l r  case l )  dan  di l lanjutkan  de l ngan  prose l s Fi l lte l r  Stopwords yai l tu me l nghapus katakata yang ti l dak re l le l van de l ngan me l masukan fi l le l yang be l ri l si l li l st stopword . Prose l s Fi l lte l r Toke l ns  (by  Le l ngth) juga  di l pe l rlukan  untuk  me l nghapus  kata  de l ngan  jumlah  huruf  yang  kurang  dari l 4. Pre l poce l ssi l ng Te l xt di l tunjukan pada Tabe l l 2.
Tabel 2 . Pre l proce l ssi l ng Te l xt Tahap Preprocessing Hasil Cleansing ID Komentar Ugzbll5eyrIly3-gdUUJ4AaABAg Nama Akun Sqn Ldr Tanggal 2023-08-06 12:54:49+00:00 Text Cleanng saran sih bikin harga ionic sama kayak brio insya alloh laris manis Sentimen positif Tokenizing
Tahap Preprocessing Hasil Text Cleaning saran silh bikiln harga ilonilc sama kayak brilo ilnsya alloh larils manils Tokens ['saran', 'silh', 'bilkiln', 'harga', 'ilonilc', 'kayak', 'brilo', 'ilnsya', 'alloh', 'larils', 'manils'] Transform Case Text Cleaning saran silh bilkiln harga ilonilc sama kayak brilo ilnsya alloh larils manils Tokens ['saran', 'silh', 'bilkiln', 'harga', 'ilonilc', 'kayak', 'brilo', 'ilnsya', 'alloh', 'larils', 'manils'] Filter Stopwords Text Cleaning saran silh bilkiln harga ilonilc sama kayak brilo ilnsya alloh larils manils Tokelns ['saran', 'bilkiln', 'harga', 'ilonilc', 'kayak', 'brilo', 'ilnsya', 'alloh', 'larils', 'manils'] Filter Tokens (by Length) Text Cleaning saran silh bilkiln harga ilonilc sama kayak brilo ilnsya alloh larils manils Tokens ['saran', 'bilkiln', 'harga', 'ilonilc', 'kayak', 'brilo', 'ilnsya', 'alloh', 'larils', 'manils'] 3.4 Pemodelan dan Evaluasi Se l te l lah datase l t sudah me l lalui l pre l proce l ssi l ng tahap se l lanjutnya yang di l lakukan yai l tu pe l mode l lan. Pada tahap i l ni l pe l mode l lan yang di l gunakan yai l tu klasi l fi l kasi l Naïve l Baye l s dan Support Ve l ctor Machi l ne l . Pe l nguji l an di l jalankan se l banyak 10 kali l dan di l te l ntukan hasi l l vali l dasi l be l rupa ni l lai l rata-rata pe l nguji l an. Tahap se l lanjutnya yai l tu tahap e l valuasi l yang be l rtujuan untuk me l li l hat hasi l l vali l dasi l ni l lai l Accuracy, Class Pre l ci l ssi l on, dan Class Re l call yang di l hasi l lkan dari l prose l s klasi l fi l kasi l Naïve l Baye l s dan Support Ve l ctor Machi l ne l [22].
Tabel 3 . Ni l lai l Vali l dasi l Naïve l Baye l s Accuracy Prelcilsilon Relcall 63.02% 71.05% 70.19% Be l rdasarkan  hasi l l  vali l dasi l me l nggunakan  algori l tma Nai l ve l Baye l s (NB)  pada  Tabe l l  3  dalam  anali l si l s se l nti l me l n  twi l tte l r  pada  pe l nggunaan  mobi l l  li l stri l k  di l I l ndone l si l a  me l mi l li l ki l ni l lai l accuracy 63.02%, pre l ci l si l on 71.05% dan re l call 70.19%.
Tabel 4 . Ni l lai l Vali l dasi l Support Vector Machine Accuracy Prelcilsilon Relcall 70.83% 69.59% 95.97%
Be l rdasarkan  hasi l l  vali l dasi l me l nggunakan  algori l tma Support  Ve l ctor  Machi l ne l (SVM)  pada  Tabe l l  4 dalam anali l si l s se l nti l me l n twi l tte l r pada pe l nggunaan mobi l l li l stri l k di l I l ndone l si l a me l mi l li l ki l ni l lai l accuracy 63.02%, pre l ci l si l on 71.05%  dan re l call 70.19%.  Pe l rbandi l ngan  algori l tma  Naïve l Baye l s  dan Support  Ve l ctor  Machi l ne l dapat di l li l hat pada Gambar 2.
Gambar 4 . Pe l rbandi l ngan Algori l tma Naïve l Baye l s dan Support Ve l ctor Machi l ne l 70,83% 63,02% 0,81 0,458 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% SVM NB Akurasi AUC (Area under curve)
Be l rdasarkan  tabe l l  di l atas  hasi l l  yang  di l dapat  adalah Support  Ve l ctor  Machi l ne l de l ngan  ni l lai l accuracy 70.83% dan Naïve l Baye l s de l ngan accuracy 63.02%.

## 4. KESIMPULAN
Be l rdasarkan  pe l ne l li l ti l an  dan  pe l nguji l an  yang  di l lakukan,  pe l ne l li l ti l an  i l ni l di l gunakan  untuk  me l ne l ntukan pe l rbandi l ngan accuracy algori l tma Naïve l Baye l s dan Support Ve l ctor Machi l ne l pada Anali l si l s Se l nti l me l n Twi l tte l r te l rhadap  pe l nggunaan  Mobi l l  Li l stri l k  di l i l ndone l si l a.  Hasi l l  yang  di l pe l role l h  yai l tu  algori l tma Support  Ve l ctor Machi l ne l le l bi l h akurat dari l pada algori l tma Naïve l Baye l s de l ngan ni l lai l accuracy SVM 70.83% se l dangkan ni l lai l accuracy Naïve l Baye l s  63.02%.  Dari l be l be l rapa  pe l ne l li l ti l an  se l be l lumnya dan  pe l ne l li l ti l an  i l ni l ,  dapat  di l si l mpulkan bahwa hasi l l te l rbai l k dapat di l rai l h me l nggunakan me l tode l Support Ve l ctor Machi l ne l .
REFERENCES [1] B.  Andri l an  and  J.  Vi l te l r  Marpaung,  “Studi l Pe l rancangan  Ke l ndaraan  Li l stri l k  E l -Bsw  Yang  Ramah Li l ngkungan,” Ramah Li l ngkung. J. I l nosai l ns , vol. 14, p. 44, 2019.
[2] P. K. Gajakosh, Dyp. Vi l dyanagar, N. Mumbai l Tushar Ghorpade l , N. Mumbai l Rajashri l She l dge l , and N. Mumbai l ,  “Opi l ni l on  Mi l ni l ng  for  Multi l -Mi l x  Language l s  Hote l l  Re l vi l e l w  by  usi l ng  Fuzzy  Se l ts,” I l nt.  J. Comput. Appl. , vol. 2015, no. I l cast, p. 1, 2015, [Onli l ne l ]. Avai l lable l : http://trave l l.yahoo.com [3] N. K. Wardhani l e l t al. , “Se l nti l me l nt analysi l s arti l cle l ne l ws coordi l nator mi l ni l ste l r of mari l ti l me l affai l rs usi l ng algori l thm nai l ve l baye l s and support ve l ctor machi l ne l wi l th parti l cle l swarm opti l mi l zati l on,” J. The l or. Appl. I l nf. Te l chnol. , vol. 96, no. 24, pp. 8365–8378, 2018.
[4] M.  A.  Al  Fachri l and  U.  Athi l yah,  “Komparasi l Mode l l  Anali l si l s  Se l nti l me l n  Pada  Twi l tte l r  Te l rhadap Ke l mahalan Mi l nyak Gore l ng de l ngan Me l tode l Nai l ve l Baye l s dan Support Ve l ctor Machi l ne l ,” I l nfote l kme l si l n , vol. 14, no. 2, pp. 194–199, 2023, doi l : 10.35970/i l nfote l kme l si l n.v14i l 2.1759.
[5] I l .  Kurni l awan,  A.  Li l a  Hananto,  S.  Shofi l a  Hi l labi l ,  A.  Hananto,  B.  Pri l yatna,  and  A.  Yuni l ar  Rahman, “Pe l rbandi l ngan  Algori l tma  Nai l ve l Baye l s  Dan  SVM  Dalam  Se l nti l me l n  Anali l si l s  Marke l tplace l Pada Twi l tte l r,” J.  Te l k.  I l nform.  dan  Si l st.  I l nf. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  731–740,  2023,  [Onli l ne l ].  Avai l lable l : http://jurnal.mdp.ac.i l d [6] R. A. Huse l n, R. Astuti l , L. Marli l a, R. Rahmadde l ni l , and L. E l fri l zoni l , “Anali l si l s Se l nti l me l n Opi l ni l Publi l k pada Twi l tte l r Te l rhadap Bank BSI l Me l nggunakan Algori l tma Machi l ne l Le l arni l ng,” MALCOM I l ndone l s. J. Mach. Le l arn. Comput. Sci l . , vol. 3, no. 2, pp. 211–218, 2023, doi l : 10.57152/malcom.v3i l 2.901.
[7] A. F. Ane l e l s, A. Shai l kh, A. Shai l kh, and S. Shai l kh, “Surve l y Pape l r on Se l nti l me l nt Analysi l s : Te l chni l que l s and Challe l nge l s,” E l asyChai l r , pp. 2516–2314,
2020, [Onli l ne l ]. Avai l lable l : https://logi l n.e l asychai l r.org/publi l cati l ons/pre l pri l nt_download/Sc2h [8] W.  A.  Prabowo  and  C.  Wi l guna,  “Si l ste l m  I l nformasi l UMKM  Be l ngke l l  Be l rbasi l s  We l b  Me l nggunakan Me l tode l SCRUM,” J.  Me l di l a  I l nform.  Budi l darma ,  vol.  5,  no.  1,  p.  149,  2021,  doi l : 10.30865/mi l b.v5i l 1.2604.
[9] H.  Nurrun  Muchammad  Shi l ddi l e l qy,  S.  Paulus  I l nsap,  and W.  Wi l ng Wahyu, “Studi l Li l te l ratur  Te l ntang Pe l rbandi l ngan  Me l tode l Untuk  Prose l s  Anali l si l s  Se l nti l me l n  Di l Twi l tte l r,” Se l mi l n.  Nas.  Te l knol.  I l nf.  dan Komun. , vol. 7, no. 2, pp. 57–64, 2016.
[10] R. Rachman and R. N. Handayani l , “Klasi l fi l kasi l Algori l tma Nai l ve l Baye l s Dalam Me l mpre l di l ksi l Ti l ngkat Ke l lancaran  Pe l mbayaran  Se l wa  Te l ras  UMKM,” J.  I l nform. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  111–122,  2021,  doi l : 10.31294/ji l .v8i l 2.10494.
[11] S.  Pani l che l lla,  A.  Di l Sorbo,  E l .  Guzman,  C.  A.  Vi l saggi l o,  G.  Canfora,  and  H.  C.  Gall,  “How  can  i l i l mprove l my app? Classi l fyi l ng use l r re l vi l e l ws for software l mai l nte l nance l and e l voluti l on,” 2015 I l E l E l E l 31st I l nt.  Conf.  Softw.  Mai l nt.  E l vol.  I l CSME l 2015  -  Proc. ,  no.  Octobe l r,  pp.  281–290,  2015,  doi l : 10.1109/I l CSM.2015.7332474.
[12] S.  Pani l che l lla,  A.  Di l Sorbo,  E l .  Guzman,  C.  A.  Vi l saggi l o,  G.  Canfora,  and  H.  Gall,  “ARdoc:  App re l vi l e l ws  de l ve l lopme l nt  ori l e l nte l d  classi l fi l e l r,” Proc.  ACM  SI l GSOFT  Symp.  Found.  Softw.  E l ng. ,  vol.  13- 18-Nove l , no. Nove l mbe l r, pp. 1023–1027, 2016, doi l : 10.1145/2950290.2983938.
[13] A. R. Chri l smanto and Y. Luki l to, “I l de l nti l fi l kasi l Kome l ntar Spam Pada I l nstagram,” Lontar Komput.  J. I l lm. Te l knol. I l nf. , vol. 8, no. 3, p. 219, 2017, doi l : 10.24843/lkji l ti l .2017.v08.i l 03.p08.
[14] S. De l y, S. Wasi l f, D. S. Tonmoy, S. Sultana, J. Sarkar, and M. De l y, “A Comparati l ve l Study of Support Ve l ctor  Machi l ne l and  Nai l ve l Baye l s  Classi l fi l e l r  for  Se l nti l me l nt  Analysi l s  on  Amazon  Product  Re l vi l e l ws,” 2020  I l nt.  Conf.  Conte l mp.  Comput.  Appl.  I l C3A  2020 ,  no.  Fe l bruary,  pp.  217–220,  2020,  doi l : 10.1109/I l C3A48958.2020.233300.
[15] I l .  Kurni l awan  and  A.  Susanto,  “I l mple l me l ntasi l Me l tode l K-Me l ans  dan  Naïve l Baye l s  Classi l fi l e l r  untuk Anali l si l s Se l nti l me l n Pe l mi l li l han Pre l si l de l n (Pi l lpre l s) 2019,” E l ksplora I l nform. , vol. 9, no. 1, pp. 1–10, 2019, doi l : 10.30864/e l ksplora.v9i l 1.237.
[16] M. E l . Lasuli l ka, “Komparasi l Naïve l Baye l s, Support Ve l ctor Machi l ne l Dan K-Ne l are l st Ne l i l ghbor Untuk Me l nge l tahui l Akurasi l Te l rti l nggi l Pada Pre l di l ksi l Ke l lancaran Pe l mbayaran Tv Kabe l l,” I l lk. J. I l lm. , vol. 11, no. 1, pp. 11–16, 2019, doi l : 10.33096/i l lkom.v11i l 1.408.11-16.
[17] Rayuwati l ,  Husna  Ge l masi l h,  and  I l rma  Ni l zar,  “I l MPLE l ME l NTASI l AlGORI l TMA  NAI l VE l BAYE l S
UNTUK  ME l MPRE l DI l KSI l TI l NGKAT  PE l NYE l BARAN  COVI l D,” Jural  Ri l s.  Rumpun  I l lmu  Te l k. , vol. 1, no. 1, pp. 38–46, 2022, doi l : 10.55606/jurri l te l k.v1i l 1.127.
[18] R.  W.  Prati l wi l ,  S.  F.  H,  D.  Dai l roh,  D.  I l .  Af’i l dah,  Q.  R.  A,  and  A.  G.  F,  “Anali l si l s  Se l nti l me l n  Pada Re l vi l e l w  Ski l ncare l Fe l male l Dai l ly  Me l nggunakan  Me l tode l Support  Ve l ctor  Machi l ne l (SVM),” J. I l nformati l cs, I l nf. Syst. Softw. E l ng. Appl. , vol. 4, no. 1, pp. 40–46, 2021, doi l : 10.20895/i l ni l sta.v4i l 1.387.
[19] H.  Apri l yani l and  K.  Kurni l ati l ,  “Pe l rbandi l ngan  Me l tode l Naïve l Baye l s  Dan  Support  Ve l ctor  Machi l ne l Dalam  Klasi l fi l kasi l Pe l nyaki l t  Di l abe l te l s  Me l li l tus,” J.  I l nf.  Te l chnol.  Ampe l ra ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  133–143, 2020, doi l : 10.51519/journali l ta.volume l 1.i l sssue l 3.ye l ar2020.page l 133-143.
[20] E l .  A.  Ni l da,  “Anali l si l s  Ki l ne l rja  Algori l tma  Support  Ve l ctor  Machi l ne l (SVM)  Guna  Pe l ngambi l lan Ke l putusan Be l li l /Jual Pada Saham PT E l lnusa Tbk. (E l LSA),” J. Transform. , vol. 17, no. 2, p. 160, 2020, doi l : 10.26623/transformati l ka.v17i l 2.1649.
[21] F. Hi l dayatullah and dkk, “Pe l ne l rapan Te l xt Mi l ni l ng dalam Klasi l fi l kasi l Judul Skri l psi l ,” Se l mi l n. Nas. Apl. Te l knol. I l nf. Agustus , pp. 1907–5022, 2016.
[22] J.  Prase l tyo  and  D.  O.  Si l ahaan,  “Klasi l fi l kasi l Ulasan  Apli l kasi l Pada  Toko  Apli l kasi l Be l rge l rak  De l ngan Me l manfaatkan  I l ssue l Tracke l r  Gi l thub,” JUTI l J.  I l lm.  Te l knol.  I l nf. ,  vol.  15,  no.  2,  p.  206,  2017,  doi l : 10.12962/j24068535.v15i l 2.a666.