Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 788-796 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Perbandingan Naїve Bayes Classifier Dan Support Vector Machine Dalam Mengklasifikasikan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Indonesia
Dhita Diana Dewi 1 , Ivana Lucia Kharisma 2 , Nida Aulia Salsa Bila 3 1,2,3 Fakultas Teknik Komputer dan Desain, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Nusa Putra,
Sukabumi, Indonesia
Email: Dhita.dianadewi@nusaputra.ac.id 1 , ivana.lucia@nusaputra.ac.id 2 , nida.aulia_ti20@nusaputra.ac.id 3

## Abstract
Unemployment is one of the factors of problems in the economic field, this will have an impact on the balance of the economy. A person can be said to be unemployed if the person does not meet the requirements as a workforce. Open unemployment is a workforce that does not actually have a job. Therefore, this study will classify the Open Unemployment Rate (TPT) in Indonesia in the 2020-2023 period.  This  study  will  use  the  Naїve  Bayes  Classifier  (NBC)  and  Support  Vector  Machine  (SVM) algorithms. In the SVM algorithm method, for the negative class consists of a precision value of 62%, a recall of 80%, an F1 Score of 70%. While for the positive class consists of a precision value of 87%, a recall of 72%, an F1 Score of 79%. In the NBC algorithm method, for the negative class consists of a precision value of 71%, a recall of 50%, an F1 Score of 59%. While for the positive class consists of a precision value of 76%, a recall of 89%, an F1 Score of 82%. Based on these calculations, the accuracy value of each algorithm has the same accuracy value, which is 75%.
Keywords :  Unemployment,  Open  Unemployment,  Naїve  Bayes  Classifier  and  Support  Vector Machine

## Abstrak
Pengangguran  merupakan  salah  satu  faktor  permasalahan  dalam  bidang  ekonomi,  ini  akan berdampak  pada  keseimbangan  perekonomian.  Seseorang  bisa  dikatakan  sebagai  pengangguran apabila  seseorang  tersebut  tidak  memenuhi  syarat  sebagai  angkatan  kerja.  Pengangguran  terbuka adalah angkatan kerja yang sebenarnya tidak mempunyai pekerjaan. Maka dari itu, pada penelitian ini  akan  dilakukan  pengklasifikasian  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT)  di  Indonesia  pada rentang tahun 2020-2023. Penelitian ini akan menggunakan algoritma Naїve Bayes Classifier (NBC) dan  Support  Vector  Machine  (SVM).  Pada  metode  algoritma  SVM,  untuk  kelas  negative  terdiri  dari nilai precision yaitu sebesar 62%, recall sebesar 80%, F1 Score sebesar 70%. Sedangkan untuk kelas positive terdiri dari nilai precision yaitu sebesar 87%, recall sebesar 72%, F1 Score sebesar 79%. Pada metode  algoritma  NBC,  untuk  kelas  negative  terdiri  dari  nilai  precision  yaitu  sebesar  71%,  recall sebesar 50%, F1 Score sebesar 59%. Sedangkan untuk kelas positive terdiri dari nilai precision yaitu sebesar  76%,  recall  sebesar  89%,  F1  Score  sebesar  82%.  Berdasarkan  perhitungan  tersebut,  nilai akurasi dari masing-masing algoritma mempunyai nilai akurasi yang sama yaitu 75%.
Kata  kunci :  Pengangguran,  Pengangguran  Terbuka,  Naїve  Bayes  Classifier    dan  Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Pengangguran  merupakan  salah  satu  faktor  permasalahan  dalam  bidang ekonomi, ini akan berdampak pada keseimbangan perekonomian. Seseorang bisa dikatakan  sebagai  pengangguran  apabila  seseorang  tersebut  tidak  memenuhi syarat sebagai angkatan kerja. Di negara berkembang seperti negara Indonesia ini biasanya  mendapati  masalah  yang  berhubungan  dengan  pembangunan  nasional
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 788-796 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
yaitu  pengangguran.  Jumlah  angkatan  kerja  Sakernas  pada  Agustus  2023  yaitu sebanyak  147,71  juta  orang  dan  dapat  mempengaruhi  pada  Tingkat  Partisipasi Angkatan  Kerja  (TPAK)  yang  naik  sebesar  0,85%  daripada  Agustus  2022. Komposisi angkatan kerja pada Agustus 2023 berjumlah 139,85 juta orang bekerja dan  7,86  juta  orang  menganggur.  Dibandingkan  Agustus  2022,  angkatan  kerja bertambah  3,99  juta  orang,  penduduk  bekerja  bertambah  4,55  juta  orang,  dan pengangguran berkurang 0,56 juta orang[1].
Penelitian  yang  membahas  tentang  pengangguran  sudah  pernah  dilakukan pada  penelitian  sebelumnya,  salah  satunya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Inggit Fatika DKK yang berjudul “Klasifikasi Tingkat Pengangguran Terbuka Di Indonesia Dengan Algoritma Classification And Regression Tree (Cart) Dan C4.5”. Berdasarkan hal  tersebut,  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengklasifikasian  pengangguran terbuka  dengan  menerapkan  algoritma Naїve  Bayes  Classifier (NBC)  dan Support Vector  Machine (SVM)  serta  perbandingan  antara  dua  metode  tersebut.  NBC merupakan  algoritma machine  learning untuk  pengklasifikasian,  ini  yang  paling mudah dan cepat, yang cocok untuk sejumlah besar data. NBC juga dikenal sebagai pengklasifikasi  probabilitas  karena  didasarkan  pada Teorema  Bayes .  Algoritma SVM  menawarkan  beberapa  keuntungan,  seperti  menggunakan  fungsi  kernel untuk menerapkan hyperlayer ke data masukan berdimensi tinggi yang kompleks, sehingga  meningkatkan  kinerjanya[2].  Penelitian  ini  akan  dilakukan  dengan menggunakan data pada rentang waktu 2020-2023.
Dalam  melakukan  klasifikasi  pengangguran  terbuka  ini  terdapat  berbagai macam  alat  bantu  yang  digunakan,  salah  satunya  yaitu  menggunakan  bahasa pemograman python . Python merupakan  bahasa  pemograman  yang  sering digunakan  dalam  Data Science dan Machine  Learning .  Dengan  dilakukannya penelitian  ini,  diharapkan  dapat  bermanfaat  bagi  pembaca  dan  menghasilkan klasifikasi  tingkat  pengangguran  terbuka  serta  perbandingan  antara  algoritma NBC dan SVM.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut merupakan tahapan alur dari metode penelitian:
Gambar 1. Alur Penelitian
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 788-796 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.1. Identifikasi Masalah
Pada penelitian ini, penulis akan mengidentifikasi masalah yang terjadi pada faktor tingkat pengangguran terbuka di Indonesia. Masalah yang ada tersebut akan dijadikan dasar dalam membuat solusi nantinya.

## 2.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  untuk  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  data  sekunder yang didapatkan dari situs website Badan Pusat Statistik
(https://www.bps.go.id/id).  Data  yang  dikumpulkan  yaitu  meliputi  8  (delapan) variabel faktor penyebab pengangguran, dan 1 (satu) variabel terikat yang terdiri dari 34 provinsi dari rentang tahun 2020-2023. Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut:
Tabel 1. Variabel yang digunakan dalam penelitian No Variabel Kode 1 Angka Partisipasi Sekolah (APS) X1 2 Persentase Penduduk Miskin (PPM) X2 3 Rata - Rata Lama Sekolah (RLM) X3 4 Indeks Pembangunan Manusia (IPM) X4 5 Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) X5 6 Tenaga Kerja Formal (TKF) X6 7 Proporsi Lapangan Kerja Informal (PLKI) X7 8 Upah Minimum Provinsi (UMP) X8 9 Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Y

## 2.3. Preprocessing Data
Dalam  proses  ini  dilakukan  beberapa  tahapan,  yaitu  pengumpulan  data, pembagian  data,  dan  memberikan  label  pada  data. Preprocessing data  adalah langkah  yang  sangat  penting  yang  melibatkan  persiapan  data  sebelum  melatih model.  Tujuan  pengolahan  data  adalah  untuk  menata  dan  menyiapkan  data  agar sesuai  untuk  digunakan  dalam  proses  pelatihan  dan  evaluasi  model.  Berikut gambar tahapan pada preprocessing data:
Gambar 2. Tahap Preprocessing
Data pada tahap preprocessing seperti Gambar 2, dilakukan tahapan lagi yaitu sebagai imputasi data, transformasi data, label encoding , dan split data.
2.4. Klasifikasi Data dengan Algoritma Naїve Bayes Classifier (NBC) Dalam tahapan ini dilakukan klasifikasi data dengan menggunakan algoritma NBC untuk mendapatkan hasil berupa kategori rendah atau tinggi. Pada tahap ini
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 788-796 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
akan  diketahui  berapa  besar  nilai  akurasi  yang  didapatkan  terhadap pengklasifikasian data.
Dalam  konteks  penelitian  klasifikasi,  metode  yang  sering  digunakan  yaitu metode naїve bayes [3]. Berikut rumus Naїve Bayes Classifier :
𝑃(𝐻|𝑋) =
𝑃(𝐻|𝑋)∙𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan:
X : Data dengan class yang belum diketahui
H : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
P(H|X) : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (Posterori Probabilitas) P(H)  : Probabilitas hipotesis H (Prior Probabilitas) P(X|H) : Probabilitas X berdasarkan kondisi hipotesis H P(X)  : Probabilitas X
2.5. Klasifikasi Data dengan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Dalam  tahapan  ini  akan  dilakukan  pembagian  data  menggunakan  algoritma SVM dengan kernel linear untuk membuat dan melatih model menggunakan data latih. Pada tahap ini hasil akhir dari klasifikasi yaitu berupa kategori rendah atau tinggi. Dengan dilakukan tahapan-tahapan yang dilakukan akan menghasilkan nilai akurasi dalam pengklasifikasian menggunakan algoritma svm terhadap data yang ada.  Saat  mencari hyperplane dengan  SVM,  dapat  menggunakan  persamaan berikut[4]:
(𝑤. 𝑥 𝑖 ) + 𝑏 = 0 (2)
(𝑤. 𝑥 𝑖 + 𝑏) ≤ 1, 𝑦 𝑖 = −1 (3)
(𝑤. 𝑥 𝑖 + 𝑏) ≥ 1, 𝑦 𝑖 = 1 (4)

## 2.6. Evaluasi
Tahapan  evaluasi  dilakukan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  yang  telah dilatih.  Pada  tahap  evaluasi  ini  dilakukan  menggunakan confusion  matrix yang digunakan  sebagai  metrik  evaluasi  untuk  mengukur  seberapa  baik  model melakukan  prediksi,  model  yang  digunakan  adalah  algoritma  NBC  dan  SVM. confusion  matrix akan  menghitung nilai  precision,  recall,  accuracy,  F1-Score [5]. Berikut adalah rumus perhitungan confusion matrix :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (7) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 +𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (8) Keterangan: TP : True Positive TN
: True Negative FP
: False Positive
FN
: False Negative
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 788-796 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.7. Pembuatan Website
Pada  tahap  ini  akan  dibuat website untuk  menampilkan  hasil  dari pengklasifikasian  data menggunakan algoritma NBC dan SVM. Secara garis besar alur dari sistem website yang nantinya akan menjadi tempat untuk menampilkan hasil  dari  model  latih  algoritma  NBC  dan  SVM  dalam  pengklasifikasian  TPT  di Indonesia  berdasarkan  provinsi.  Di  dalamnya  terdapat  menu-menu  serta kebutuhan  lainnya  seperti  melihat  hasil  klasifikasi  TPT  berdasarkan  provinsi algoritma NBC dan SVM.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini,  sebelum  dilakukannya  penelitian  maka  akan  dilakukan identifikasi masalah yang terjadi. Pada penelitian ini ditemukan beberapa masalah dalam tingginya TPT di berbagai provinsi di Indonesia yang dapat mempengaruhi kesejahteraan  sosial  di  Indonesia.  Berdasarkan  masalah  yang  ada,  maka  akan dilakukan  penelitian  ini  yaitu  pengklasifikasian  TPT  dan  mencari  faktor pengangguran yang mempengaruhi terhadap TPT di Indonesia.

## 3.2. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini data yang digunakan yaitu faktor pengangguran terbuka di  Indonesia  berdasarkan  provinsi  dari  rentang  tahun  2020-2023.  Setelah dilakukannya  pengumpulan  data,  kurang  lebih  data  yang  didapatkan  yaitu  136 data.

## 3.3. Preprocessing Data
Pada  tahap  ini  sebelum  data  latih,  akan  dilakukan preprocessing data  agar data lebih sesuai dengan model yang akan dilakukan. Di dalam preprocessing data terdapat 4 tahapan lagi yaitu imputasi data, transformasi data, label encoding , dan split data. Berikut tahapannya:
a) Imputasi Data
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  imputasi  data  yaitu  untuk  mengisi  data yang  hilang  dari  data  yang  telah  dikumpulkan  mulai  dari  tahun  2020- 2023. Missing  value pada  data  yang  telah  dikumpulkan,  terdapat sebanyak 34 data atau pada kolom TKF yang kosong. Setelah dilakukan imputasi  data  menggunakan  metode  median,  data  yang  kosong  sudah terisi yaitu pada kolom TKF pada tahun 2023.
b) Transformasi Data
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengubahan  data  TPT  yang  awalnya berbentuk  persentase  menjadi  kategori  rendah  atau  tinggi.  Nilai tersebut  akan  diubah  dengan  melakukan  perhitungan  median  dari seluruh data atau kolom TPT dan hasil tersebut akan menjadi landasan nilai dalam kategori TPT. Setelah dilakukan median maka akan menjadi kategori rendah atau tinggi seperti yang tertera pada kolom TPT Actual . Hasil  perhitungan  median  tersebut  yaitu  4,96%,  maka  jika  nilai  lebih
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 788-796 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
besar  dari  4,96%  maka  akan  dikategorikan  tinggi.  Sedangkan  jika kurang dari 4,96% maka akan dikategorikan rendah.

## c) Label Encoding
Pada tahap ini akan diubah nilai pada kolom ‘Kategori’ yang berisi data berupa  kategori  ‘rendah’  atau  ‘tinggi’  yang  merupakan  hasil  dari transformasi  data.  Mengubah  label  kategori  ‘rendah’  atau  ‘tinggi’  ini menggunakan LabelEncoder .  Setelah  dilakukan  label encoding menggunakan LabelEncoder maka  akan  menghasilkan  nilai  1  atau  0 seperti  yang  tertera  pada  kolom.  Nilai  1  untuk  kategori  tinggi, sedangkan 0 untuk kategori rendah.
d) Split Data
Pada tahap ini, data akan dibagi menjadi 2 subset yaitu data latih ( train ) dan data uji ( test ). Data dibagi menjadi data training sebanyak 108 dan data testing sebanyak 28 atau perbandingannya yaitu 80% : 20%.
3.4. Melatih Model Algoritma Naїve Bayes Classifier (NBC)
Setelah  melalui  tahap preprocessing ,  pada  tahap  ini  yaitu  melatih  model algoritma  NBC  terhadap  data  untuk  pengklasifikasian  TPT  di  Indonesia berdasarkan  provinsi.  Setelah  dilakukan preprocessing data,  maka  data  sudah terbagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data training 80%  dan testing 20%  untuk melakukan  pengujian  model  algoritma  NBC.  Berikut  merupakan  grafik  hasil klasifikasi:
Gambar 3. Grafik Hasil NBC
Berdasarkan grafik hasil klasifikasi TPT menggunakan algoritma NBC terlihat bahwa  kategori  TPT  tinggi  lebih  banyak  daripada  kategori  rendah.  Dari  tiap tahunnya, kategori tinggi menjadi yang lebih unggul.
3.5. Melatih Model Algoritma Support Vector Machine (SVM) Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengklasifikasian  menggunakan  algoritma SVM.  Setelah  dilakukan preprocessing data  agar  lebih  sesuai  dengan  model algoritma. Berikut merupakan grafik hasil klasifikasi:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 788-796 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 4. Grafik Hasil NBC
Berdasarkan  grafik  hasil  TPT  menggunakan  algoritma  SVM  terlihat  bahwa kategori TPT rendah yang paling banyak, seperti pada tahun 2020, 2022, dan 2023 sedangkan pada tahun 2021 TPT kategori rendah dan tinggi sama banyak.

## 3.6. Perbandingan Nilai Akurasi
Berdasarkan  perbandingan  nilai  akurasi  menggunakan  metode confusion matrix maka  menghasilkan  persentase  dari  keakuratan  metode  NBC  dan  SVM seperti berikut:
Gambar 5. Grafik Perbandingan Algoritma
Berdasarkan  gambar  bahwa  tingkat  akurasi  algoritma  NBC  dan  SVM  yaitu sama-sama  sebesar  75%.  Berdasarkan  hasil  tersebut  bahwa  pada  penelitian  ini, algoritma  SVM  dengan  algoritma  NBC  pada  penelitian  ini  nilai  akurasinya  sama, pada  penelitian  ini  digunakan  evaluasi  dengan  menggunakan  metode confusion matrix . Berikut merupakan tabel hasil dari klasifikasi TPT algoritma NBC dan SVM:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 788-796 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 2. Hasil Klasifikasi Algoritma NBC dan SVM
No. Provinsi Tahun TPT TPT Actual TPT NBC TPT SVM 1 ACEH 2020 6,59 Tinggi Tinggi Tinggi 2 SUMATERA UTARA 2020 6,91 Tinggi Tinggi Rendah 3 SUMATERA BARAT 2020 6,88 Tinggi Tinggi Rendah 4 RIAU 2020 6,32 Tinggi Tinggi Tinggi 5 JAMBI 2020 5,13 Tinggi Tinggi Rendah ... ... ... ... ... ... ... 132  SULAWESI BARAT 2023 2,27 Rendah Rendah Rendah 133  MALUKU 2023 6,31 Tinggi Tinggi Tinggi 134  MALUKU UTARA 2023 4,31 Rendah Tinggi Rendah 135  PAPUA BARAT 2023 5,38 Tinggi Rendah Tinggi 136  PAPUA 2023 2,67 Rendah Rendah Rendah

## 3.7. Website
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan deployment  website agar  hasil  perhitungan klasifikasi dari algoritma NBC dan SVM dapat dilihat umum. Website yang dibuat terdiri dari menu Home , Naїve Bayes Classifier , dan Support Vector Machine . Berikut merupakan  hasil  pencarian  untu  klasifikasi  TPT  di  Indonesia  berdasarkan provinsi:
Gambar 6. Tampilan Hasil Pencarian

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  data  yang  sudah  dilakukan  menggunakan  algoritma NBC dan SVM, maka diperoleh kesimpulan bahwa dalam mengklasifikasikan TPT di  Indonesia  pada  rentang  tahun  2020-2023  tersebut  mendapatkan  hasil keakuratan  yang  berbeda  di  setiap  variabel  kelasnya.  Seperti  pada  metode algoritma SVM, untuk kelas negative terdiri dari nilai precision yaitu sebesar 62%, recall sebesar 80%, F1 Score sebesar 70%. Sedangkan untuk kelas positive terdiri dari nilai precision yaitu sebesar 87%, recall sebesar 72%, F1 Score sebesar 79%. Pada metode algoritma NBC, untuk kelas negative terdiri dari nilai precision yaitu
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 788-796 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
sebesar  71%, recall sebesar  50%,  F1 Score sebesar  59%.  Sedangkan  untuk  kelas positive terdiri dari nilai precision yaitu sebesar 76%, recall sebesar 89%, F1 Score sebesar 82%. Berdasarkan perhitungan tersebut, nilai akurasi dari masing-masing algoritma mempunyai nilai akurasi yang sama yaitu 75%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Pusat Statistik, “Berita Resmi Statistik: Keadaan Ketenagakerjaan Indonesia Agustus 2023,” Badan Pus. Stat. , vol. 11, no. 84, pp. 1–28, 2023.
[2] H.  Andreansyah,  “Klasifikasi  Sentimen  Positif  dan  Negatif  pada  Ulasan  Aplikasi Gojek Menggunakan Metode Support Vector Machine ( SVM ),” vol. 9, pp. 329–336, 2024.
[3] H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk  Klasifikasi  Pelanggan,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  8,  no.  2,  2020,  doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[4] A. Sentimen, P. Maskapai, H. C. Husada, and A. S. Paramita, “Analisis Sentimen Pada Maskapai  Penerbangan  di  Platform  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Support Vector  Machine  (  SVM  )  Sentiment  Analysis  of  Airline  on  Twitter  Platform  Using Support  Vector  Machine  (  SVM  )  Algorithm,”  vol.  10,  no.  1,  pp.  18–26,  2021,  doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.
[5] A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan Sembako,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  8,  no.  6,  p.  219,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.