Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 335-343 E- ISSN 2503-2933 335

## Sentimen Analisis Review Aplikasi Skorlife Pada Google Play Store Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes
Suwanda Aditya Saputra* 1 , Beni Rahmatullah 2 , Pungkas Budiyono 3 1,2,3 Universitas Bina Sarana Informatika; Jakarta
1,2,3 Fakultas Teknik & Informatika, Jurusan Teknologi Informasi e-mail: * 1 suwanda.sdz@bsi.ac.id, 2 beni.brh@bsi.ac.id, 3 pungkas.pby@bsi.ac.id

## Abstrak
Lembaga  keuangan  yang  memiliki  nilai  strategis  dalam  perekonomian  Indonesia adalah  Lembaga  Perbankan.  Hubungan  antara  bank  dan  nasabah  sebagai  penyimpan  dana adalah  kontrak  antara  pemberi  pinjaman  dan  penerima  pinjaman  yang  didasari  oleh  prinsip kehati-hatian,  dengan  tujuan  agar  bank  yang  menggunakan  uang  nasabah  dapat mengembalikan  dana  yang  disimpan  oleh  masyarakat.  Aplikasi  Skorlife  BI  Checking  hadir sebagai  solusi  untuk  memberikan  akses  yang  lebih  baik  terhadap  data  kredit  dan  laporan keuangan bagi pengguna. Dengan menggunakan Aplikasi Skorlife BI Checking, pengguna bisa dengan  cepat  memantau  dan  mengelola  kondisi  keuangan  mereka  serta  memeriksa  riwayat kredit.  Masukan  dan  kritik  dari  pelanggan  sangat  diperlukan  untuk  meningkatkan  sistem  dan pelayanan  yang  diberikan.  Dalam  konteks  ini,  penulis  mengumpulkan  data  dari  ulasan  di Google Playstore dan menggunakan algoritma Naive Bayes. Dari hasil akurasi yang diperoleh, terbukti bahwa komentar negatif memiliki akurasi tertinggi sebesar 72.27% dan  AUC sebesar 0.706.
Kata kunci — Analisis Sentimen, BI Checking, Naïve Bayes

## Abstract
The  financial  institution  that  holds  strategic  value  in  the  Indonesian  economy  is  the Banking Institution. The relationship between banks and customers as depositors is a contract between  lenders  and  borrowers  based  on  the  principle  of  prudence,  with  the  aim  of  ensuring that banks utilizing customers' funds can return the funds deposited by the public. The Skorlife BI Checking application is presented as a solution to provide better access to credit data and financial  reports  for  users.  By  using  the  Skorlife  BI  Checking  application,  users  can  quickly monitor  and  manage  their  financial  conditions  and  check  credit  histories.  Feedback  and criticism  from  customers  are  crucial  for  improving  the  system  and  services  provided.  In  this context,  the  author  collects  data  from  reviews  on  the  Google  Play  Store  and  uses  the  Naive Bayes algorithm. From the accuracy results obtained, it is proven that negative comments have the highest accuracy of 72.27% and an AUC of 0.706.
Keywords — Sentiment Analysis, BI Checking, Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Semakin  pentingnya  perbankan  bagi  masyarakat,  karena  perbankan  dapat  membantu dalam  mendanai  usaha  dan  memfasilitasi  untuk  menciptakan  pendapatan  lebih  atau  yang dikenal  sebagai  surplus  [1].  Salah  satu  lembaga  keuangan  yang  memiliki  nilai  strategis  dalam
336 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 335-343 E-ISSN 2503-2933
perekonomian  negara  Indonesia  adalah  Lembaga  Perbankan.  Lembaga  ini  berfungsi  sebagai perantara  antara  pihak-pihak  yang  memiliki  kelebihan  dana  dengan  pihak-pihak  yang kekurangan  dana.  Hubungan  antara  bank  dan  nasabah  yang  menyimpan  dana  adalah  kontrak antara  peminjam  dan  pemberi  pinjaman  yang  didasari  oleh  prinsip  kehati-hatian.  Tujuannya adalah agar bank yang menggunakan uang nasabah dapat membayar kembali dana masyarakat yang disimpan kepada mereka ketika diminta oleh nasabah. Sama halnya dengan itu, hubungan antara  bank  dan  debitur  memiliki  sifat  sebagai  hubungan  kepercayaan.  Ini  dikarenakan  bank hanya  akan  memberikan  kredit  kepada  debitur  dengan  keyakinan  bahwa  debitur  mampu  dan bersedia  untuk  membayar  kembali  kredit  tersebut  [2].  Bank  memiliki  kepentingan  untuk menjaga  tingkat  kepercayaan  masyarakat  agar  tetap  tinggi,  mengingat  bank  menjadi  bagian penting  dalam  sistem  keuangan  dan  pembayaran  yang  berhubungan  erat  dengan  kepentingan masyarakat  terhadap  kesehatan  sistem  perbankan.  Jadi,  bisa  dikatakan  bahwa  kepercayaan masyarakat  terhadap  bank  adalah  hal  yang  sangat  penting  untuk  keberlangsungan  bank  itu sendiri,  sehingga  mempertahankan  kepercayaan  masyarakat  terhadap  lembaga  perbankan  juga merupakan kepentingan masyarakat secara umum[3].
Aplikasi Skorlife BI Checking hadir sebagai solusi untuk memberikan akses yang lebih baik terhadap data kredit dan laporan keuangan bagi pengguna. Dengan menggunakan Aplikasi Skorlife  BI Checking ,  pengguna  dapat  dengan  praktis  mengawasi  dan  mengelola  keuangan mereka,  mengecek  riwayat  kredit,  dan  mendapatkan  informasi  penting  untuk  membuat keputusan finansial yang lebih baik. Memiliki akses yang mudah dan cepat terhadap informasi keuangan menjadi hal yang penting bagi banyak orang dan perusahaan.
Beberapa  studi  telah  dilakukan  dalam  mengkategorikan  sentimen  baik  dalam  ulasan maupun  dalam  komentar  secara online .  Salah  satunya  adalah Sentiment  Analysis  of  Public Opinions on the Effectiveness of Online Learning Using Naïve Bayes Algorithm [4]. Sentiment Analysis User Ajaib Application Using Naïve Bayes Algorithm [5]. Sentimen Analisis Aplikasi Ferizy  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes [6].  Menurut  penelitian  sebelumnya,  algoritma Naïve Bayes adalah algoritma klasifikasi yang sering digunakan oleh para peneliti dalam bidang text mining . Dalam menentukan corak sentimen yang mungkin ada di ulasan pengguna, apakah ulasannya lebih cenderung positif atau negatif. Dengan cara ini, penerapan metode Naïve Bayes dapat  memberikan  landasan  analisis  yang  kuat  dalam  memahami  pandangan  dan  respons pengguna terhadap aplikasi Skorlife BI Checking . Metode Naïve Bayes adalah salah satu teknik yang  banyak  digunakan  dalam  analisis  sentimen  karena  kemampuannya  dalam mengelompokkan  teks  berdasarkan  probabilitas  kemunculan  kata-kata  tertentu  dalam  kategori sentimen  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Memahami  perasaan  pengguna  terhadap  aplikasi Skorlife  BI Checking bisa  menjadi  dasar  yang  penting  bagi  pengembang  untuk  meningkatkan pengalaman pengguna dan kualitas aplikasi secara keseluruhan. Dengan cara melakukan analisis terhadap ulasan pengguna menggunakan metode Naïve Bayes.
Pengembang  memiliki  kemampuan  untuk  mengenali  masalah  umum  yang  mungkin dihadapi  oleh  pengguna,  memperbaiki  fitur-fitur  yang  kurang  optimal,  dan  merancang  strategi pembaruan  yang  lebih  efektif.  Ini  akan  tidak  hanya  meningkatkan  kepuasan  pengguna,  tetapi juga  akan  meningkatkan  daya  saing  aplikasi  Skorlife  BI Checking di  pasar  yang  semakin kompetitif dalam industri perbankan digital.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kualitatif  sebagai  pendekatannya.  Dan  informasi yang digunakan dalam studi ini adalah sekumpulan komentar terhadap ulasan pengguna aplikasi Skorlife di Google Play . Maka penelitian ini mencakup pengumpulan data hingga hasil analisis.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 335-343 E- ISSN 2503-2933 337
Suwanda, et., al [Sentimen Analisis Review Aplikasi Skorlife pada Google Play Store Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes]
and clear, implies research results (First Author)
Pengumpulan Data Labeling Preprocessing Cross Validation Hasil Pemprosesan
Gambar 1. Metode Penilitian

## 2.1   Data Mining
Data mining adalah proses yang menggunakan kecerdasan buatan, matematika, statistik, dan  metode machine  learning untuk  mengidentifikasi  dan  mengekstrak  data  yang  bermanfaat dari berbagai database besar [7]. Data mining adalah proses otomatis dari informasi yang sangat besar dengan tujuan untuk menemukan hubungan atau pola yang bermanfaat. Data mining dapat dianggap  sebagai  proses  pendukung  pengambilan  keputusan  yang  mencari  pola  data  dalam informasi [8].

## 2. 2   Labeling
Di tahap ini, data akan ditandai menggunakan bahasa pemrograman python untuk data yang akan diproses. Label ini akan dipisahkan menjadi dua kategori, yaitu kategori positif dan kategori negatif.

## 2. 3   Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  suatu  proses  yang  bertujuan  untuk  menempatkan  suatu  objek  ke dalam suatu kelas atau jenis yang telah ditetapkan sebelumnya. Klasifikasi adalah proses yang melibatkan  pembangunan  model  untuk  mengelompokkan  suatu  objek  berdasarkan  atribut- atributnya  [9].  Klasifikasi  informasi  dan  dokumen  dapat  dimulai  dengan  membuat  aturan klasifikasi  khusus  yang  menggunakan  data  pelatihan  yang  sering  disebut  sebagai  tahap pembelajaran dan pengujian digunakan sebagai data uji coba [10]. Dalam penelitian ini, hanya satu algoritma yang digunakan, yaitu Naïve Bayes.
338 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 335-343 E-ISSN 2503-2933

## 2. 4   Naive Bayes
Metode ini menggunakan teorema Bayes , yang dikembangkan oleh Thomas Bayes pada abad ke-18 [11]. Klasifikasi Naïve Bayes (NB) ialah suatu metode statistik yang  dapat dipakai untuk  memprediksi  probabilitas  keanggotaan  dalam  suatu  kelas.  Untuk  Wu  dan  Kumar, algoritma Naïve Bayes dianggap sebagai salah satu metode klasifikasi yang paling terkenal dan termasuk  dalam  10  algoritma  terbaik  dalam  data mining . Naïve  Bayes menggunakan  konsep matematika  yang  dikenal  sebagai  teori  probabilitas  untuk  menciptakan  klasifikasi  terbaik dengan mempertimbangkan frekuensi masing-masing klasifikasi dalam data latih [12].

## 2. 5   Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah proses untuk menentukan atau mengkategorikan sentimen atau komentar seseorang yang diekspresikan dalam bacaan sebagai sentimen positif atau negatif[13]. Analisis  sentimen  merujuk  pada  bidang  yang  luas  dalam  pengolahan  bahasa  alami,  linguistik komputasi,  dan  penambangan  teks  yang  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen,  komentar, perilaku,  penilaian,  evaluasi,  dan  emosi  dari  pembicara  atau  penulis  terkait  dengan  produk, topik,  layanan,  organisasi,  orang,  atau  aktivitas  lainnya[14].  Analisis  sentimen  juga  dapat diartikan sebagai data teks yang bersifat universal yang terbagi menjadi data faktual (objektif) dan  opini  (subjektif)  [15].  Analisis  sentimen  adalah  penelitian  komputasi  dari  pendapat, sentimen, dan emosi yang diungkapkan secara tertulis[16].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  memanfaatkan  data  dari  ulasan  pengguna  aplikasi  yang  didapat  dari Playstore atau Google  Play sebagai  sumber  informasi.  Data  dari  ulasan  aplikasi  skorlife  di google  play  store diambil  menggunakan  teknik scraping dengan  menggunakan  bahasa pemrograman python .  Jumlah  total  data  komentar  yang  diambil  adalah  220  data.  Setelah  itu, pada awalnya data akan disaring dan diberi label positif 110 data dan negatif 110 data. Dalam tahap  awal,  kami  mengumpulkan  data  sebanyak  220  komentar  yang  sudah  diberi  label  untuk digunakan sebagai dataset dalam penelitian ini.

## 3.1   Preprocessing
Di  dalam text  mining ,  langkah  awal  yang  perlu  dilakukan  adalah preprocessing untuk membersihkan teks yang mungkin memiliki missing data, data tidak valid, atau kesalahan ketik. Furthermore , there are also irrelevant data attributes . Data tersebut sebaiknya dihapus karena adanya  dapat  mengurangi  kualitas  atau  akurasi.  Teks  yang  belum  diolah  umumnya  memiliki dimensi  yang  tinggi,  terdapat noise pada  data,  dan  struktur  teks  yang  kurang  baik.  Berikut adalah langkah-langkah yang dilakukan dalam preprocessing:
a . Case Folding
Pada tahap  ini,  kita sedang  melakukan  proses  untuk  mengubah  teks  yang  tidak  teratur dalam  penggunaan  huruf  saat  menulis  komentar,  agar  teks  komentar  yang  ditulis  menjadi konsisten.  Proses case  folding secara  khusus  berguna  untuk  mengonversi  huruf  dalam  teks komentar ke dalam format standar, yakni huruf kecil secara keseluruhan.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 335-343 E- ISSN 2503-2933 339
Suwanda, et., al [Sentimen Analisis Review Aplikasi Skorlife pada Google Play Store Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes]
and clear, implies research results (First Author)
Tabel 1. Case Folding Sebelum Sesudah Srudah di update tapi tidak ada yang berubah dan  jumlah  pinjaman  saya  masi  ada  padahal sudah lunas semua sudah  di  update  tapi  tidak  ada  yang  berubah dan  jumlah  pinjaman  saya  masi  ada  padahal sudah lunas semua Aplikasi  ga  mutu    sudah  satu  minggu  lebih masih belum dapet Email aplikasi  ga  mutu    sudah  satu  minggu  lebih masih belum dapet email Masuk  daftar  tunggu  trs  stiap  masuk  kapan kedaftarnya klo gtu  ga  guna gini. Ganti la IT nya klo.ga bisa bkin sistem masuk  daftar  tunggu  trs  stiap  masuk  kapan kedaftarnya  klo  gtu  ga  guna  gini    ganti  la  it nya klo ga bisa bkin sistem b . Tokenizing
Tahap Tokenizing merupakan proses memotong string input berdasarkan kata-kata yang membentuknya. Proses ini akan menghapus simbol khusus dari kalimat yang dihasilkan.
Tabel 2. Tokenizing Sebelum Sesudah email  baru  pun  ada  notice  email  sudah pernah dibuat??? email  baru  pun  ada  notice  email  sudah pernah dibuat setiap  mau  masuk  pasti  disuruh  masuk kedaftar tunggu trs ya ....??? setiap  mau  masuk  pasti  disuruh  masuk kedaftar tunggu trs ya keterangan  nya  selalu  "  skorlife  dalam keadaan terbatas " . Perlu banyak peningkatan lagi dari sistemnya keterangan nya selalu skorlife dalam keadaan terbatas  Perlu  banyak  peningkatan  lagi  dari sistemnya c . Filter Token
Filter Token digunakan untuk mengatur jumlah kata yang minimal dan maksimal dalam kalimat  setelah  diproses.  Jika  jumlah  kata  yang  muncul  berada  di  bawah  batas  minimum  dan maksimum, maka tidak akan ditampilkan.
d. Indonesian Stemming
Proses  penyulingan  bahasa  Indonesia  adalah  proses  untuk  menemukan  kata  dasar  dari setiap kata yang dihasilkan dari proses penyaringan yang ada dalam sebuah dokumen. Mencari akar kata dapat mengurangi jumlah hasil pencarian tanpa menghilangkan artinya.
e . Stopwords Removal Saat ini, stopword sedang dihapus untuk menentukan apakah sebuah kata termasuk ke dalam stopword atau  tidak  sesuai. Term yang  diperoleh  dari  tahap  tokenisasi  akan  diperiksa dalam  daftar stopword .  Jika  kata  tersebut  terdapat  dalam  daftar stopword ,  maka  kata  tersebut tidak akan diproses lebih lanjut.

## 3.2   Modelling
Adalah tahap dalam pemilihan teknik penambangan data dengan menentukan algoritma yang  akan  digunakan.  Alat  yang  digunakan  adalah RapidMiner .  Pengujian  model  dilakukan dengan  melakukan  klasifikasi  data review aplikasi  skorelife  menggunakan  algoritma Naive Bayes .
340 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 335-343 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 2. Modelling

## 3. 3   Model Evaluasi
Tujuan dari tahap evaluasi adalah untuk menilai manfaat dari model yang telah berhasil dibuat  pada  langkah  sebelumnya.  Untuk  keperluan  evaluasi,  dilakukan  validasi  silang  10  kali lipat.  Menurut  hasil  uji  coba  model,  algoritma  yang  dipakai  menghasilkan  nilai  Akurasi (Confusion Matrix) dan AUC (Area Under Curve) . Maka, grafik ROC menghasilkan nilai AUC (Area Under Curve).

## 3. 4   Hasil nilai Algoritma Naive Bayes
Dari  hasil  uji  coba  menggunakan  data  ulasan  pengguna  aplikasi  Skorelife  di Google Play .  Dalam  eksperimen  ini,  algoritma Naive  Bayes digunakan  dengan  500  data  ulasan pengguna yang menghasilkan nilai akurasi (Confusion Matrix) sebagai berikut:
a . Nilai accuracy

## Gambar 3. Nilai Accuracy
Jumlah True Positive (TP) adalah 87 record yang tergolong positif dan False Positive (FP) sebanyak  23 record yang  tergolong  Negatif.  Selanjutnya,  38  catatan  Negatif  Benar  (TN) diklasifikasikan  sebagai  Negatif  dan  72  catatan  Negatif  Palsu  (FN)  diklasifikasikan  sebagai Negatif.  Berdasarkan  gambar  tabel  diatas  terlihat  bahwa  tingkat  akurasi review pengguna aplikasi Skorelife menggunakan algoritma Naive Bayes adalah 72,27%.
b . Nilai Precision
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 335-343 E- ISSN 2503-2933 341
Suwanda, et., al [Sentimen Analisis Review Aplikasi Skorlife pada Google Play Store Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes]
and clear, implies research results (First Author)
Terdapat 87 True Positive (TP) yang tergolong positif dan False Positive (FP) sebanyak 23 record yang  tergolong  Negatif  pada  nilai  akurasi.  Selanjutnya,  32  Negatif  Benar  (TN) diklasifikasikan  sebagai  Negatif  dan  72  catatan  Negatif  Palsu  (FN)  diklasifikasikan  sebagai Negatif.  Berdasarkan  gambar  tabel  diatas  terlihat  bahwa  tingkat  akurasi review pengguna aplikasi Skorelife menggunakan algoritma Naive Bayes adalah 75.49%.
c . Nilai Recall

## Gambar 5. Nilai
Recall
Terdapat 87 True Positive (TP) yang tergolong positif dan False Positive (FP) sebanyak 23 record yang  tergolong  Negatif  pada  nilai  akurasi.  Selanjutnya,  38  Negatif  Benar  (TN) diklasifikasikan  sebagai  Negatif  dan  72  catatan  Negatif  Palsu  (FN)  diklasifikasikan  sebagai Negatif.  Berdasarkan  gambar  tabel  diatas  terlihat  bahwa  tingkat  akurasi review pengguna aplikasi skorelife menggunakan algoritma Naive Bayes adalah 65.45%.
d. Nilai AUC Aplikasi Skorelife
Gambar 6. Nilai AUC Aplikasi Skorelife
342 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 335-343 E-ISSN 2503-2933
Kurva ROC  Naive  Bayes dengan  nilai AUC  (Area  Under  Curve) yang  dihasilkan  dari gambar 6 diatas sebesar 0.706 dimana diagnosa hasilnya adalah fair classification .

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  analisis  sentimen  aplikasi  Skorelife  pada komentar  di Google  Playstore menggunakan  Algoritma Naive  Bayes memiliki  tingkat  akurasi 72.27%,  nilai recall 65.45%,  dan  nilai precision 75.49%.  Kesimpulan  dari  proses  yang  telah dilakukan adalah bahwa sentiment positif lebih dominan daripada sentimen negatif.

## 5. SARAN
Diperlukan  studi  lanjutan  untuk  menganalisis  sentimen  aplikasi  skorelife  dengan menggunakan  algoritma  lain  seperti  SVM  atau  K-NN,  agar  dapat  dibandingkan  dengan  hasil sentimen komentar pengguna aplikasi skorelife.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami ingin mengucapkan terima kasih kepada Beny Rahmatullah dan Pungkas Budiono atas pembiayaan dan dukungan mereka selama penelitian ini berlangsung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rahmawati,  A.  T,  Saifi,  M,  and  Hidayat,  R,  R., “Analisis  Keputusan  Pemberian  Kredit Dalam  Langkah  Meminimalisir  Kredit  Bermasalah,” Jurnal  Administrasi  Bisnis (JAB)|Vol. 35 No. 1 Juni 2016.
[2]   Etty Mulyati, 2016, “Kredit Perbankan. Bandung,” PT. Refika Aditama, hlm. 69.
[3] Takasenseran,  M.  P., “Perjanjian  Antara  Bank  Dengan  Nasabah  Menurut  Undang- Undang Nomor 10 Tahun 1998”, Lex et Societatis, Vol. IV/No.7/Juli 2016.
[4]   R.  P.  B.  Dakhi  and  A.  M.  B.  Aji, "Sentiment  Analysis  of  Public  Opinions  on  the Effectiveness of Online Learning Using Naïve Bayes Algorithm," Journal of Information System, Informatics and Computing, pp.273-279, Vol.6 No.1, June 2022
[5]   S.  A.  Saputra,  B.  Rahmatullah,  and  P.  Budiyono, “Sentiment  Analysis  User  Ajaib Application Using Naïve Bayes Algorithm,” Journal of  Information System,  Informatics and Computing, pp. Vol.6 No.2, 497–505, Dec. 2022.
[6]   B.  Rahmatullah,  P.  Budiyono,  and  S.  A.  Saputra, "Sentimen  Analisis  Aplikasi  Ferizy menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes," Jurnal  Ilmu  Komputer,  JIK,  Vol.  VI  No.  03 November 2023
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 335-343 E- ISSN 2503-2933 343
Suwanda, et., al [Sentimen Analisis Review Aplikasi Skorlife pada Google Play Store Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes]
and clear, implies research results (First Author)
[7] J. Ipmawati, Kusrini, and E. Taufiq Luthfi., “Komparasi Teknik Klasifikasi Teks Mining pada Analisis Sentimen,” Indonesian Journal on Networking and Security, Vol. 6 No 1, 2017.
[8] Sari,  Eka  Novita., “Analisa  Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan  Merek  Pakaian  yang Paling Diminati pada Mode Fashion Group Medan.” Pelita Informatika Budi Darma IV No 3: 35–39, 2013.
[9]   Susilowati, Elly, et al., “Implementasi Metode Support Vector Machine Untuk Melakukan Klasifikasi Kemacetan Lalu Lintas pada Twitter.” E-Proceeding of Engineering, Vol. 2, No. 1, pp.  1–7, 2015.
[10]  Raharjo,  Suwanto,  and  Edi  Winarko., “Klasterisasi,  Klasifikasi  dan  Peringkasan  Teks Berbahasa Indonesia.” Kommit 2014 Vol. 8, pp. 391–401, Oktober 2014.
[11]  Suyanto.,  2017, “Data  Mining  untuk  Klasifikasi  dan  Klasterisasi  Data.” Bandung: Informatika Bandung.
[12]  A.  Mukminin  and  D.  Riana., “Komparasi  Algoritma  C4  .  5  ,  Naïve  Bayes  dan  Neural Network Untuk Klasifikasi Tanah,” Jurnal Informatika,Vol. 4, No 1, 2017.
[13]   N.  Muchammad  Shiddieqy  Hadna,  P.  Insap  Santosa,  and  W.  Wahyu  Winarno., “Studi Literatur  Tentang  Perbandingan  Metode  Untuk  Proses  Analisis  Sentimen  di  Twitter,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun, 2016.
[14]   U. M. Boy .,“Analisis Sentimen pada Twitter Menggunakan Text Mining Skripsi,” 2014.
[15]   C. B. Safari., 2012, “Skripsi Analisis Sentimen Menggunakan Metode Klasifikasi SVM.” Jakarta: Universitas Pendidikan Indonesia.
[16]   J. Ipmawati, Kusrini, and E. Taufiq Luthfi., “Komparasi Teknik Klasifikasi Teks Mining pada Analisis Sentimen,” Indonesian Journal on Networking and Security, Vol. 6 No 1, 2017.