## Analisis Sentimen Terhadap Program Kampanye Desak Anies Di X Menggunakan Naïve Bayes
Dimas Arya * , Ilka Zufria
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* dimas0701202061@uinsu.ac.id, 2 ilkazufria@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: dimas0701202061@uinsu.ac.id
Abstrak− Teknologi informasi memberikan banyak pengaruh termasuk politik, ekonomi, seni, budaya, sosial, dan pendidikan. Pada tahun 2023 jumlah pengguna internet di Indonesia mencapai 215,63 juta. Peningkatan ini menunjukkan betapa pentingnya platform media  sosial  seperti  X dalam  diskusi publik. Semua  perhatian  tertuju  pada kampanye politik  menjelang  pemilu  presiden  Indonesia tahun 2024. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap kampanye dua arah seperti “Desak Anies” di X. Dengan menggunakan algoritma Naive Bayes, peneliti membagi sentimen masyarakat menjadi 3 kategori yaitu positif, negatif, dan netral. Ini menunjukkan opini publik dan efektivitas strategi kampanye, penelitian ini menganalisis opini masyrarakat sebanyak 1401 data komentar. Algoritma Naive Bayes dikenal sangat baik dalam mengklasifikasi teks, diikuti dengan pre-processing teks berguna untuk  membersihkan  data  teks  agar  bisa  diolah  lebih  lanjut.  Selanjutnya  TF-IDF  digunakan  dalam  mengekstraksi  fitur.  Dengan menggunakan algoritma Naive Bayes, klasifikasi sentimen menunjukkan distribusi opini publik terhadap kampanye “Desak Anies”. Hasilnya  memberikan  saran  yang  bermanfaat  bagi  tim  Amin  dalam  memperbaiki  strategi  mereka.  Hasil  klasifikasi  menunjukkan akurasi  sebesar  90%,  presisi  96%,  recall  93%,  dan  F1-score  95%.  Dengan  komentar  positif  lebih  banyak  dibandingakan  komentar netral dan negatif.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Algoritma Naïve Bayes; Desak Anies; X; Kampanye
Abstract− Information technology provides many influences including political, economic, artistic, cultural, social and educational. In 2023 the number of internet users in Indonesia will reach 215.63 million. This increase shows how important social media platforms like X are in public discussions. All attention is focused on political campaigns ahead of the Indonesian presidential election in 2024. This research was conducted to determine public sentiment towards two-way campaigns such as "Desak Anies" in X. Using the Naive Bayes  algorithm,  researchers  divided public  sentiment  into  3  categories, namely  positive, negative,  and  neutral.  This  shows  public opinion and the effectiveness of campaign strategies. This research analyzes public opinion as much as 1401 comment data. The Naive Bayes algorithm is known to be very good at classifying text, followed by text pre-processing which is useful for cleaning text data so that it can be processed further. Next, TF-IDF is used to extract features. Using the Naive Bayes algorithm, sentiment classification shows the distribution of public opinion towards the "Desak Anies" campaign. The results provide useful suggestions for Amin's team in improving their strategy. The classification results show an accuracy of 90%, precision of 96%, recall of 93%, and F1-score of 95%. With more positive comments than neutral and negative comments.
Keywords : Sentiment Analysis; Naïve Bayes Algorithm; Desak Anies; X; Campaign

## 1. PENDAHULUAN
Dunia digital pada era globalisasi saat ini sangat dipengaruhi oleh kemajuan teknologi informasi seperti dalam bidang ekonomi,  kebudayaan,  seni,  sosial,  pendidikan  bahkan  juga  politik[1].  Berdasarkan  hasil  survey  oleh  Asosiasi Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII)  pada  tahun  2023  pengguna  internet  di  Indonesia  meningkat  mencapai 215,63 juta pengguna atau sekitar 78,19 persen dari total penduduk di Indonesia. Media sosial sebagai wadah bagi setiap individu  maupun  komunitas  untuk  berbagi,  berkomunikasi,  berkolaborasi,  bermain  dan  dapat  menjadi  media  dalam menuangkan pendapat serta gagasan [2]. Salah satu media sosial yang kerap digunakan dalam memperdebatkan isu-isu politik adalah X yang sebelumnya bernama Twitter [3].
Media sosial yang sangat terkenal dan memiliki banyak pengguna, terutama pada masyarakat dan kalangan anak muda dalam memperoleh informasi diantaranya adalah X atau yang sebelumnya bernama Twitter [4]. X merupakan salah satu aplikasi media sosial dan microblogging online terpopuler yang memuat segala informasi yang sedang tren saat ini [5].  X  adalah  platform  yang  ideal  untuk  ekstraksi  pendapat  masyarakat  umum  pada  isu-isu  spesifik,  mengungkapkan sesuatu keluhan dan meluapkan sentimen yang negatif atau positif [6]. Pada analisis sentimen, X banyak digunakan dalam berbagai kasus atau peristiwa dalam bidang tertentu karena dapat digunakan sebagai sumber data  [7]. X memiliki fitur keunggulannya yaitu ”trending topics” dimana dari fitur ini berguna dalam mencari topik yang sedang trend saat ini baik pada wilayah tertentu maupun seluruh dunia [8].
Bertepatan  pada  tahun  2024  merupakan  tahun  pesta  demokrasi  terbesar    yang  pernah  dilakukan  oleh  rakyat Republik Indonesia, perhatian masyarakat terhadap pasangan kandidat untuk jabatan presiden dan wakil presiden menjadi subjek  utama  diskusi  publik  [9].  Salah  satu  pasangan  calon  Presiden  dan  Wakil  Presiden  Indonesia  pada  tahun  2024 dengan nomor urut 1 adalah Anies Rasyid Baswedan dengan Muhaimin Iskandar. Dalam kampanyenya Anies membuat suatu acara dengan dialog dua arah sebagai salah satu bentuk rangkaian kampanye kepada masyarakat terutama para anak muda, program kampanye tersebut diberi nama ”Desak Anies”. Desak Anies merupakan salah satu program kampanye yang  dipelopori  oleh  Anies  Rasyid  Baswedan  dalam  menyampaikan  visi  misi  serta  program  kerja  yang  digagasnya sebagai calon Presiden pada Pilpres 2024, dengan tujuan menyerap berbagai aspirasi dari anak muda serta masyarakat yang kemudian dikemas dengan suasana santai.
Desak  Anies  juga  menyampaikan  visi  misi  serta  program  kerja  yang  digagasnya  sebagai  calon  Presiden  pada Pilpres 2024, dengan tujuan menyerap berbagai aspirasi dari anak muda serta masyarakat yang kemudian dikemas dengan suasana santai. Dengan adanya program ini, diharapkan anak muda dapat menggali gagasan dan solusi pada permasalahan diberbagai bidang. Pada masa kampanye saat ini, banyak teknik yang digunakan untuk menarik pendukung, mulai dari gimmick dan branding yang menarik, serta memberikan bantuan kepada masyarakat. Namun, masyarakat menjadi terbuai atau bahkan mengesampingkan visi, misi, dan program kerja yang akan dicapai oleh para calon presiden. Perilaku seperti ini merugikan demokrasi Indonesia dan akan berdampak negatif pada masyarakat. Program kampanye dialog dua arah seperti "Desak Anies" memiliki potensi untuk mengubah cara masyarakat melihat kampanye.
Oleh karena itu, penulis akan menyelidiki sentimen masyarakat terhadap program kampanye "Desak Anies" untuk menentukan apakah sentimen masyarakat netral, positif, atau negatif dengan menggunakan machine learning yaitu dengan algoritma  Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan opini Masyarakat yang diperoleh dari aplikasi X. Machine Learning (ML) adalah ilmu yang mempelajari mengenai algoritma dan model statistik yang diterapkan pada sistem komputer dalam melakukan perintah tertentu tanpa instruksi secara eksplisit atau biasa disebut Artificial Inteligence (AI). ML bergantung pada  pola  dan  kesimpulan  [10].  Dalam  mendapatkan  pola  dan  kesimpulan,  algoritma  ML  menghasilkan  model matematika berdasarkan dari data sampel yang biasa disebut ’training data’ [11].
Penelitian  ini  adalah  text  mining  yang  merupakan  salah  satu  contoh  dari  machine  learning  atau  biasa  disebut analisis teks. Text mining adalah teknik populer pada bidang ilmu komputer, sistem informasi, matematika, dan bidang manajemen sebagai alat untuk menambang data yang besar [12]. Naïve Bayes merupakan salah satu algoritma dalam data mining  dimana  dalam  penggunaannya  yang  mudah  dan  prosesnya  yang  lebih  singkat,  dan  dapat  dikatakan  memiliki struktur yang cukup sederhana dengan tingkat efektifitas yang tinggi [13].
Styawati  dkk  melakukan  penelitian  analisis  sentimen  dengan  hasil  dari  penelitian  menyatakan  bahwa  tingkat akurasi dari Support Vector Machine dengan 302 data uji dibagi menjadi 3 kelas, netral 98,34%, negatif 0,99% dan positif 0,66%. Lalu hasil akurasi kernel linear  98,67%, precission 98%, recall 99% dan Fl-Score 98%, sedangkan hasil akurasi kernel  RBF  98,34%,  precission  97%,  recall  98%,  dan  Fl-Score  98%.  Dari  hasil  uji  dapat  disimpulkan  bahwa  opini masyarakat dari pengguna Twitter terhadap program kartu prakerja dimasa pandemi lebih condong ke netral dengan nilai 98,34% [14].
Selanjutnya penelitian dari [15], pada penelitiannya beliau mengklasifikasi data uji sebanyak 501 data opini publik, kemudian dilakukan klasifikasi dengan Naïve Bayes memperoleh 272 sentimen positif dan 229 sentimen negatif dengan akurasi  57%.  Dapat  diketahui  hasil  akurasi  dari  algoritma  Naïve  Bayes  cukup  kurang,  maka  dilakukan  evaluasi menggunakan k-fold cross validation dengan membagi dataset menjadi 5 fold dengan hasil rata-rata akurasi 60%, presisi 64%, recall 58%, dan fl-score 58%. Dapat disimpulkan bahwa evaluasi dengan k-fold memperoleh jumlah yang lebih tinggi.
Dan  pada  penelitian  [16]  dengan  data  yang  diperoleh 533 cuitan  dengan  274  cuitan dari  Ganjar  Pranowo, 120 cuitan dari Anies Baswedan, 72 cuitan dari Prabowo Subianto, dan 67 dari Ridwan Kamil. Setelah di uji, menghasilkan data yang beragam, Ridwan dengan nilai akurasi 62,5% dan AUC 0,65, Prabowo dengan akurasi 60% dan AUC 0,92, Anies dengan akurasi 71,43% dan AUC 1,0, dan Ganjar dengan akurasi 73,68% dan AUC 0,74.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  dari  masyarakat  terhadap  program  ”Desak  Anies”  pada Pemilu 2024 di aplikasi X melalui penerapan Algoritma Naïve Bayes dalam menganalisis sentimen positif, negatif dan netral  terhadap  program  ”Desak  Anies”  pada  Pemilu  2024  di  aplikasi  X.  Diharapkan  melalui  penelitian  ini  agar memperoleh kemudahan dalam mengetahui analisis sentimen masyarakat terhadap program “Desak Anies” pada Pemilu 2024 di media sosial X, serta mengetahui apakah cara berkampanye seperti program “Desak Anies” dapat diterima di masyarakat. Hasil analisis sentimen terhadap program “Desak Anies” dapat membantu evaluasi untuk tim “Amin” dalam melaksanakan program “Desak Anies” selanjutnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metodologi kuantitatif yang mana metode penelitian ini mengungkapkan fenomena secara holistik-kontekstual  dengan  cara  mengumpulkan  data  dari  fenomena  alami.  Penelitian  dengan  metode  kuantitatif menghasilkan informasi yang lebih terukur [17]. Adapun tahapan penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 berikut:
Pada gambar 1. Terdapat beberapa tahapan penelitian yang dilakukan yaitu dengan identifikasi masalah, pengumpulan data dan penerapan algoritma naive bayes serta melakukan pengujian dengan menghitung nilai akurasi, presisi, recall dan f-1 score.

## 2.1 Identifikasi Masalah
Pada aplikasi X banyak komentar terhadap suatu peristiwa, kebijakan pemerintah, maupun gaya berkampanye para calon presiden tahun 2024. Salah satunya adalah program kampanye ”Desak Anies”, membuat konsep yang berbeda dengan kampanye pada umumnya menjadi bahan perbincangan di aplikasi X. Beragamnya pendapat masyarakat tentang program tersebut, sulit untuk menyimpulkan apakah masyarakat menyukai atau tidak terhadap program kampanye tersebut. Karena itu dibutuhkan analisis sentimen dalam melakukan klasifikasi pendapat masyarakat terhadap program ”Desak Anies” di aplikasi X.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, peneliti mengumpulkan data dengan melakukan crawling data tweet yang ada di X sebanyak 1500 data menggunakan Jupyter Notebook Google Colab dengan program seperti gambar berikut.

## Gambar 2. Program Crawling Data Tweet
Pada  gambar  2.  Dilakukan  proses  crawling  data  komentar  tentang  desak  anies  yang  diperoleh  dari  aplikasi  X menggunakan bahasa pemrograman python. Dimana sentimen yang didapat selanjutnya akan dilakukan proses algoritma klasifikasi untuk menentukan sentimen komentar desak anies.

## 2.3 Penerapan Naïve Bayes
Sebelum  melakukan  algoritma  klasifikasi,  dilakukan  penerapan  TF-IDF.  TF-IDF  adalah  salah  satu  metode  dalam mengekstraksi ciri pada suatu teks. Metode ini merupakan gabungan dari metode Term Frequency (TF) dengan metode Inverse Document Frequency (IDF). Kelemahan metode TF adalah pada saat suatu kata ditemukan pada semua dokumen, maka tidak dapat dipastikan bahwa kata tersebut memiliki arti khusus yang relevan, sehingga digunakan IDF (Inverse Document Frequency) dalam menghitung jumlah dokumen yang ada [18]. Tujuan dari TF-IDF adalah memperoleh nilai pembobotan  yang  sesuai  pada  tiap  term  dalam  masing-masing  dokumen  penelitian.  TF-IDF  yang  dapat  dirumuskan sebagai berikut:
𝑡𝑓  −  𝑖𝑑𝑓  =  𝑡𝑓 𝑥 𝑙𝑜𝑔 𝑁 𝑑𝑓 (1)
Dimana tf merupakan  term frequency, idf inverse  document  frequency, n jumlah  total dokumen  dan df jumlah dokumen yang mengandung term sebuah kata. Setelah itu dilakukan klasifikasi data dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier, Dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑃(𝐴|𝐵)   = 𝑃(𝐵|𝐴) 𝑥 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) (2)
Dimana B merupakan data dengan class yang belum diketahui, A hipotesis data A yang merupakan suatu data class spesifik, P(A|B) peluang kejadian A apabila B terjadi (posterior probabilty), P(B|A) peluang kejadian B apabila A terjadi (likelihood), P(B) probabilitas dari B (prior probability), P(A) probabilitas hipotesis A.
Algoritma Naive Bayes dapat dipahami dengan menggunakan rumus conditional probabilities (probabilitas bersyarat). Flowchart dapat mempermudah dalam menemukan dan menyelesaikan suatu masalah khususnya pada masalah yang perlu dievaluasi dan diperlajari lebih dalam [19]. Untuk alur prosesnya dapat dilihat pada gambar flowchart berikut.
Adapun alur proses pada sistem analisis Sentimen [20] pada penelitian ini dapat dilihat alur flowchart pada gambar berikut.
Gambar 3. Flowchart Sistem
Pada gambar 3. Menunjukkan alur bagan atau flowchart dalam penelitian dimana menjelaskan tentang tahap-tahap yang dilakukan mulai dari crawling data sampai pada menghitung akurasi dalam mengklasifikasi kelas sentimen pada desak anies.

## 2.4 Pengujian
Tahap pengujian pada penelitian analisis sentimen ini menggunakan metode Confusion Matrix yang nantinya diperoleh nilai accuracy, precision, recall dan f-1 score dari klasifikasi yang telah dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini penulis melakukan proses pengumpulan data diambil dari aplikasi X (Twitter). Data komentar diambil dengan menggunakan proses crawling. Data yang diambil dengan proses crawling akan disimpan kedalam file berekstensi .csv, data yang diambil berjumlah 1400 data komentar, dimana komentar membahas tentang sentimen Desak Anies pada pra pemilu calon presiden dan wakil presiden 2024. Komentar nantinya akan diberikan label positif dan negatif dan netral menggunakan TextBlob dan Algoritma Naïve Bayes dalam mencari accuracy, precision, recall, dan F1-Score.
Tabel 1. Data Komentar
No. Full_text
1 Dari pada pusing mikirin cupras capres mulu mana gk ada tawaran jadi buzzer gk dapet bingkisan baliho atau bendera partai.Mending mikirin resolusi buat tahun 2024. #HappyNewYear2024 #DesakAnies #GanjarMahfud2024 #AsalBukanPrabowo
…
…
1400 merinding bakalan kangen bgttt Desak Anies
3.1 Pre-Processing Data
a. Text Cleaning, Lower Text, and Case Folding
Pada  tahap  ini  membersihkan  data  komentar  yang  sudah  diperoleh.  Komponen-komponen  yang  dibersihkan merupakan komponen yang tidak berarti atau tidak relevan untuk proses pengklasifikasian data.
Tabel 2. Proses Cleaning, Lower Text Dan Case Folding Pada Text No. Full_text Clean 1 Dari pada pusing mikirin cupras capres mulu mana gk ada tawaran  jadi  buzzer  gk  dapet  bingkisan  baliho  atau bendera partai.Mending mikirin resolusi buat tahun 2024. #HappyNewYear2024 #DesakAnies #GanjarMahfud2024 #AsalBukanPrabowo
dari pada pusing mikirin cupras capres mulu mana gk  ada  tawaran  jadi  buzzer  gk  dapet  bingkisan baliho  atau  bendera  partaimending  mikirin resolusi  buat  tahun  happynewyear  desakanies ganjarmahfud asalbukanprabowo
…
… … 1400  merinding bakalan kangen bgttt Desak Anies merinding bakalan kangen bgttt Desak Anies
b. Tokenize
Lalu  teks  dapat  dipecah  menjadi  kata-kata  atau  token  tertentu,  seperti  "desak"  (desak),  "anies"  (anies),  "yang" (yang), “sesungguhnya” (sesungguhnya) dll., dan istilah-istilah umum yang tidak memberikan banyak nilai pada teks.
Tabel 3. Tokenize
c. Text Normalization ( Slang Words )
Teks dapat diubah ke dalam Bahasa Indonesia yang baik sesuai dengan KBBI dimana terdapat perubahan kata, seperti “yg” menjadi yang, “ga” menjadi “tidak” dan lainnya. Pada penelitian menggunakan data normalisasi.csv yang diakses dari github dalam Bahasa indonesia.
Tabel 4. Penerapan Slang Words
d. Stopwords
Stopwords adalah kata-kata umum yang sering muncul dalam teks, tetapi biasanya tidak memberikan informasi yang cukup untuk menganalisis teks.
Tabel 5. Stopwords
e. Stemming
Stemming dalam konteks NLTK ( Natural Language Toolkit ) adalah salah satu langkah preprocessing yang digunakan untuk mengurangi kata-kata ke bentuk dasarnya atau akar kata (stem) [21].
Tabel 6. Steamming
No. Clean Tokens 1 dari pada pusing mikirin cupras capres mulu mana gk ada tawaran jadi buzzer gk dapet bingkisan baliho atau bendera partaimending  mikirin  resolusi  buat  tahun happynewyear  desakanies  ganjarmahfud asalbukanprabowo ['dari', 'pada', 'pusing', 'mikirin', 'cupras', 'capres', 'mulu', 'mana', 'gk', 'ada', 'tawaran', 'jadi', 'buzzer', 'gk', 'dapet', 'bingkisan', 'baliho', 'atau', 'bendera', 'partaimending', 'mikirin', 'resolusi', 'buat', 'tahun', 'happynewyear', 'desakanies', 'ganjarmahfud','asalbukanprabowo'] … … … 1400  merinding  bakalan  kangen  bgttt  Desak Anies ['merinding', 'bakalan', 'kangen', 'bgttt', 'desak', 'anies'] No. Tokens Slang Word 1 ['dari',  'pada',  'pusing',  'mikirin',  'cupras',  'capres', 'mulu', 'mana', 'gk', 'ada', 'tawaran', 'jadi', 'buzzer', 'gk', 'dapet', 'bingkisan', 'baliho', 'atau', 'bendera', 'partaimending',  'mikirin',  'resolusi',  'buat',  'tahun', 'happynewyear', 'desakanies', 'ganjarmahfud','asalbukanprabowo'] ['dari', 'pada', 'pusing', 'mikirin', 'cupras', 'capres', 'mulu', 'mana', 'tidak', 'ada', 'tawaran', 'jadi', 'buzzer', 'tidak', 'dapet', 'bingkisan', 'baliho', 'atau', 'bendera', 'partaimending', 'mikirin', 'resolusi', 'buat', 'tahun', 'happynewyear', 'desakanies', 'ganjarmahfud','asalbukanprabowo'] … … …
1400  ['merinding', 'bakalan', 'kangen', 'bgttt', 'desak', 'anies']  ['merinding', 'bakalan', 'kangen', 'Banget', 'desak',
'anies'] No. Slang Words Stopwords 1 ['dari', 'pada', 'pusing', 'mikirin', 'cupras', 'capres', 'mulu', 'mana',  'tidak',  'ada',  'tawaran',  'jadi',  'buzzer',  'tidak', 'dapet', 'bingkisan', 'baliho', 'atau', 'bendera', 'partaimending',  'mikirin',  'resolusi',  'buat',  'tahun', 'happynewyear', 'desakanies', 'ganjarmahfud', 'asalbukanprabowo'] ['pusing', 'mikirin', 'cupras', 'capres', 'mulu', 'tawaran',  'buzzer',  'dapet','bingkisan',  'baliho', 'bendera','partaimending', 'mikirin','resolusi', 'happynewyear', 'desakanies','ganjarmahfud', 'asalbukanprabowo'] … … … 1400  ['merinding', 'bakalan', 'kangen', 'bgttt', 'desak', 'anies'] ['merinding', 'kangen', 'Banget', 'desak', 'anies']
No. Stopwords Stemming 1 ['pusing', 'mikirin', 'cupras', 'capres', 'mulu', 'tawaran', 'buzzer',  'dapet',  'bingkisan',  'baliho',  'bendera', 'partaimending',  'mikirin',  'resolusi',  'happynewyear', 'desakanies', 'ganjarmahfud', 'asalbukanprabowo'] ['pusing',  'mikirin',  'cupras',  'capres',  'mulu',  'tawar', 'buzzer', 'dapet', 'bingkis', 'baliho', 'bendera', 'partaimending',  'mikirin',  'resolusi',  'happynewyear', 'desakanies', 'ganjarmahfud', 'asalbukanprabowo'] … … … 1400  ['merinding', 'kangen', 'Banget', 'desak', 'anies'] ['merinding', 'kangen', 'banget', 'desak', 'anies']
Detokenized text merupakan proses yang penggabungan kembali beberapa kata-kata menjadi bentuk kalimat lengkap dan dapat dibaca.

## Tabel 7. Detokenized Text

## 3.2 Pemberian Label Menggunakan TextBlob
Proses  pelabelan  dilakukan  dengan  cara  mengubah  data  “detokenized_text”  kedalam  Bahasa  Inggris  yang  kemudian ditentukkan  labelnya  yaitu  positif,  negatif  dan  netral.  Teks  dikatakan  positif  jika  nilai  polaritas  >  0.0,  lalu  dikatakan negatif  jika  nilai  polaritas  <  0.0  dan  dikatakan  netral  apabila  nilai  polaritas  =  0.0.    Perhitungan  analisis  sentimen menggunakan TextBlob dari kalimat :
a. Orang tiktok sulit desak anies
b. Desak anies paslon sedak
c. Rujuk survei csis program Desak Anies buka peluang amin menang putar.
Tabel 8. Nilai Polaritas TextBlob Kata Nilai Orang 0.0 Tiktok 0.0 Sulit -0.5 Desak 0.0 Anies 0.0 Paslon 0.0 Sedak 0.0 Rujuk 0.0 Survei 0.0 Csis 0.0 Program 0.0 Buka 0.1 Peluang 0.2 Amin 0.0 Menang 0.4 Putar 0.0 Menghitung polaritas rata-rata : Dokumen 1 : ”orang tiktok sulit Desak Anies” 𝑃𝑜𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎 = 0.0 + 0.0 − 0.5 + 0.0 + 0.0 5 = −0.5 5 = −0.1
Dokumen 2 : ”Desak Anies paslon sedak”
𝑃𝑜𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎 = 0.0 + 0.0 + 0.0 3 = 0.0 3 = 0.0
Dokumen 3 : ” rujuk survei csis program Desak Anies buka peluang amin menang putar”
𝑃𝑜𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 = 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.1 + 0.2 + 0.0 + 0.4 + 0.0
11 = 0.7 11 = 0.064
Dapat disimpulkan dokumen 1 merupakan negatif karena hasil polaritas yang diperoleh adalah -0.1 atau < 0, dokumen 2 merupakan netral dengan nilai 0 atau = 0 dan dokumen 3 merupakan klasifikasi positif dengan nilai 0.064 atau > 0.
Tabel 9. Hasil Pelabelan No. Detokenized Text Sentimen_score Label 1. pusing  mikirin  cupras  capres  mulu  tawar  buzzer  dapet  bingkis  baliho bendera  partaimending  mikirin  resolusi  happynewyear  desakanies ganjarmahfud asalbukanprabowo 0 Netral
No. Stemming Detokenized Text 1 ['pusing',  'mikirin',  'cupras',  'capres',  'mulu',  'tawar', 'buzzer', 'dapet', 'bingkis', 'baliho', 'bendera',
'partaimending',  'mikirin',  'resolusi',  'happynewyear',
'desakanies', 'ganjarmahfud', 'asalbukanprabowo']
pusing  mikirin  cupras  capres  mulu  tawar  buzzer dapet  bingkis  baliho  bendera  partaimending mikirin resolusi happynewyear desakanies ganjarmahfud asalbukanprabowo …. …………… ……………….. 1400  ['merinding', 'kangen', 'Banget', 'desak', 'anies']
merinding kangen banget Desak Anies
2. Desak Anies fakta rpjmd beda 0 Netral 3. gaada lightsticknya kah seru Desak Anies bawa lightstick wkwkwk lumayan cuan putar 0 Netral 4. bacabaca komen tuju ama perkara projectnya jadiin Desak Anies coba oprec hire seksi aman utama jaga kaka tim properti seleksi ketat dikit biar  tidak ada antifansfandom belah ngimpostor stay safe kakaa 0.160119047619047 Positif 5. ajar harga anies Desak Anies dunia bangun demokrasi negara hormat dunia anies hasil presiden 0 Netral 6. anieseu hadap tajam Desak Anies anieseu hadap etalase tiktok -0.125 Negatif 7. yukss Desak Anies sby gasss 0 Netral 8. dapet Desak Anies struktur emang niat cari pas live tiktok bingung kacamata etalase 0.0454545454545454 Positif 9. orang tiktok sulit Desak Anies -0.1 Negatif 10. nilai  benci  narasi  verifikasi  literasi  bentuk  dungu  orang  orang  value  nilai mudah arah kendali aniesbubble abah desakanies -0.183333333333333 Negatif … … … 1401  merinding kangen banget Desak Anies Positif
Jumlah  komentar  positif,  negatif  dan  netral  ada  pada  gambar  dibawah  dimana  proses  dilakukan  menggunakan pemrograman python di google colaboratory.

## Gambar 4. Klasifikasi Kelas Sentimen
Pada gambar 4 diperoleh jumlah hasil klasifikasi kelas sentimen positif berjumlah 1298 komentar, kelas sentimen netral berjumlah 78 komentar dan kelas sentimen negatif dengan total 25 komentar.

## 3.3 Pembobotan TF-IDF
Tahap awal yang di lakukan adalah menghitung nilai TF dari semua kata yang terdapat dalam teks (menghitung seberapa sering kata muncul). Menggunakan 3 kalimat yaitu :
a. Tertarik liat euforia Desak Anies dominasi anak muda.
b. Suka Desak Anies bendera partai dikit kampanye banget bendera partai suka.
c. Merinding kangen banget Desak Anies.
Tabel 10. Term-Frequency (TF) Kata TF DF Dokumen 1  Dokumen 2  Dokumen 3 Tertarik 1 0 0 1 Liat 1 0 0 1 Euphoria 1 0 0 1 Desak 1 0 0 1 Anies 1 0 0 1 Dominasi 1 0 0 1 Anak 1 0 0 1 Muda 0 1 0 1 Suka 0 2 0 2 Desak 0 1 0 1
Anies 0 1 0 1 Bendera 0 2 0 2 Partai 0 2 0 2 Merinding 0 0 1 1 Kangen 0 0 1 1 Banget 0 0 1 1 Desak 0 0 1 1 Anies 0 0 1 1
Tahap selanjutnya menghitung nilai IDF menggunakan persamaan :
𝑖𝑑𝑓 (𝑡,𝐷) = 𝑙𝑜𝑔 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑇𝐹 , berikut adalah proses perhitungannya
a. 𝑖𝑑𝑓 𝑡𝑒𝑟𝑡𝑎𝑟𝑖𝑘 = 𝑙𝑜𝑔 3 1 =  0.477
b. 𝑖𝑑𝑓 𝑙𝑖𝑎𝑡 = 𝑙𝑜𝑔 3 1 =  0.477
c. 𝑖𝑑𝑓 𝑒𝑢𝑓𝑜𝑟𝑖𝑎 = 𝑙𝑜𝑔 3 1 =  0.477
d. 𝑖𝑑𝑓 𝑑𝑒𝑠𝑎𝑘 = 𝑙𝑜𝑔 3 3 =  0
e. 𝑖𝑑𝑓 𝑎𝑛𝑖𝑒𝑠 = 𝑙𝑜𝑔 3 3 =  0
f. 𝑖𝑑𝑓 𝑑𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 = 𝑙𝑜𝑔 3 1 =  0.477
Tabel 11. Perhitungan IDF Kata DF IDF Tertarik 1 0.477 Liat 1 0.477 Euforia 1 0.477 Desak 3 0 Anies 3 0 Dominasi 1 0.477 Anak 1 0.477 Muda 1 0.477 Suka 1 0.477 Bendera 2 0.176 Partai 2 0.176 Dikit 1 0.477 Kampanye 1 0.477 Banget 2 0.176 Merinding 1 0.477 Kangen 1 0.477
Nilai TF dan IDF dihitung untuk masing-masing kata dalam komentar pengguna aplikasi X setelah memperoleh nilai TF dari semua kata tersebut.
Metode perhitungan TF dan IDF untuk masing-masing kata ditunjukkan di sini.
𝑡𝑓 −   𝑖𝑑𝑓 𝑡,𝑑 =   𝑡𝑓 𝑡𝑑 𝑥𝑖𝑑𝑓 𝑡
a. 𝑡𝑓 −   𝑖𝑑𝑓 (𝑡𝑒𝑟𝑡𝑎𝑟𝑖𝑘,𝐷1) =   𝑡𝑓 𝑡𝑒𝑟𝑡𝑎𝑟𝑖𝑘,𝐷1 𝑥𝑖𝑑𝑓 𝑡𝑒𝑟𝑡𝑎𝑟𝑖𝑘 = 1 7 𝑥 0.477 =  0.0681
b. 𝑡𝑓 −   𝑖𝑑𝑓 (𝑙𝑖𝑎𝑡,𝐷1) =   𝑡𝑓 𝑙𝑖𝑎𝑡.𝐷1 𝑥𝑖𝑑𝑓 𝑙𝑖𝑎𝑡 = 1 7 𝑥 0.477 =  0.0681
c. 𝑡𝑓 −   𝑖𝑑𝑓 (𝑑𝑒𝑠𝑎𝑘.𝐷2) =   𝑡𝑓 𝑑𝑒𝑠𝑎𝑘.𝐷2 𝑥𝑖𝑑𝑓 𝑑𝑒𝑠𝑎𝑘 = 1 12 𝑥 0 =  0 d. 𝑡𝑓 −   𝑖𝑑𝑓 (𝑠𝑢𝑘𝑎.𝐷2) =   𝑡𝑓 𝑠𝑢𝑘𝑎.𝐷2 𝑥𝑖𝑑𝑓 𝑠𝑢𝑘𝑎 = 2 12 𝑥 0.477 =  0.0795
e. 𝑡𝑓 −   𝑖𝑑𝑓 (𝑚𝑒𝑟𝑖𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔.𝐷3) =   𝑡𝑓 𝑚𝑒𝑟𝑖𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔.𝐷3 𝑥𝑖𝑑𝑓 𝑚𝑒𝑟𝑖𝑛 = 1 5 𝑥 0.477 =  0.0954
f. 𝑡𝑓 −   𝑖𝑑𝑓 (𝑑𝑒𝑠𝑎𝑘.𝐷3) =   𝑡𝑓 𝑑𝑒𝑠𝑎𝑘.𝐷3 𝑥𝑖𝑑𝑓 𝑑𝑒𝑠𝑎𝑘 = 1 5 𝑥 0 =  0
Tabel 12. Perhitungan TF-IDF Kata Dokumen TF-IDF Tertarik 1 0.061
Liat 1 0.061 Euforia 1 0.061 Desak 1 0 Anies 1 0 Dominasi 1 0.061 Anak 1 0.061 Muda 1 0.061 Suka 2 0.0795 Bendera 2 0.0293 Partai 2 0.0293 Dikit 2 0.0146 Kampanye 2 0.0146 Banget 2 0.0146 Bendera 2 0.0293 Partai 2 0.0293 Suka 2 0.0795 Merinding 3 0.0954 Kangen 3 0.0954 Banget 3 0.0954 Desak 3 0 Anies 3 0

## 3.4 Pengujian Algoritma Naive Bayes
Jumlah data awal pada penelitian analisis sentimen tentang ulasan Desak Anies menggunakan Algoritma Naïve Bayes adalah 1401 data. Perbandingan perbandingan antara data latih dan data uji yaitu dimana data latih berjumlah 1120 data, sedangkan data uji berjumlah 281 data. Proses pelatihan akan menghasilkan bobot setiap kata pada setiap kelas dengan menggunakan metode pembobotan TF-IDF. Dengan menggunakan 5 data sampel sebelumnya sebagai data latih, maka ditentukan  1 data  uji  sebagai berikut.  Proses  pelatihan  akan  menghasilkan  bobot  setiap kata  pada  setiap  kelas dengan menggunakan metode pembobotan TF-IDF.
Tabel 13. Sampel Data Latih Latih Komentar Label jujur Desak Anies sumba bahas bagus Positif kak  rencana  ngirim  food  truck  acara Desak Anies kah partisipasi Netral orang tiktok sulit Desak Anies Negatif
Komentar ditentukan dengan menghitung probabilitas dokumen data uji berdasarkan probabilitas kata pada data latih.  Klasifikasi  sentimen  ini  dilakukan  secara  otomatis  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes.  Proses  ini  dilakukan dengan menggunakan fungsi MultinomialNB yang membandingkan bobot setiap kata pada data uji dengan kata pada data latih. Akibatnya, setiap dokumen pelatihan akan memiliki jumlah probabilitas kata-kata positif, negative dan netral yang seimbang.
Tabel 14. Pembobotan Kata pada Data Latih No. Kosa Kata Tf(positif) Tf(Netral) Tf(Negatif) 1. Jujur 1 0 0 2. Desak 1 1 1 3. Anies 1 1 1 4. Sumba 1 0 0 5. Bahas 1 0 0 6. Bagus 1 0 0 7. Kak 0 1 0 8. Rencana 0 1 0 9. Ngirim 0 1 0 10. Food 0 1 0 11. Truck 0 1 0 12. Acara 0 1 0 15. Kah 0 1 0 16. Partisipasi 0 1 0 17. Orang 0 0 1 18. Tiktok 0 0 1 19. Sulit 0 0 1
Jumlah Term 6 10 5
Dapat disimpulkan, nilai positif = 6, netral = 10 dan negatif = 5 dengan total = 21 kata. Proses klasifikasi kelas dimulai dengan menghitung probabilitas sebelumnya, probabilitas bersyarat, dan probabilitas posterior. Berikut tahapan proses klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes pada data latih.
a. Perhitungan nilai probabilitas

## 𝑃 (𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 | 𝐾𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑋 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟
Dengan menggunakan persamaan di atas, kita akan memperoleh probabilitas setiap kelas dalam sentimen.
P (Positif | Komentar) = 1 3 = 0.3 P (Negatif | Komentar) = 1 3 = 0.3
P (Netral | Komentar) = 1 3 = 0.3
b. Perhitungan Nilai Probabilitas Bersyarat :
𝑃 (𝑇𝑒𝑟𝑚 | 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠) = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 𝑇𝑒𝑟𝑚 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 + 1 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 + 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹
Dengan menggunakan persamaan di atas, kita akan memperoleh probabilitas suku-suku di setiap kelas sentimen. Probabilitas kata “jujur”
P(Jujur | Positif) = 1+1 3+ 21 = 2 24 = 0.083
P(Jujur | Netral) = 0+1 10+ 21 = 1 31 = 0.032
P(Jujur | Negatif) = 0+1 5 + 21 = 1 26 = 0.038 Probabilitas kata “desak” P(Desak | Positif) = 1+1 3+ 21 = 2 24 = 0.083
P(Desak | Netral) = 1+1 10+21 = 2 31 = 0.064
P(Desak | Negatif) = 1+1 5 + 21 = 2 26 = 0.077 Probabilitas kata “anies” P(Anies | Positif) = 1+1 3+ 21 = 1 24 = 0.165
P(Anies | Netral) = 1+1 10+ 21 = 1 31 = 0.042
P(Anies | Negatif) = 1+1 5+ 21 = 1 26 = 0.038
Selanjutnya adalah mengambil data uji yaitu dengan klasifikasi data uji dengan mengalikan semua peluang. Nilai yang lebih tinggi merupakan kelas baru  dari data tersebut.
Tabel 15. Sampel Data Uji
Test Sentimen [“Desak”, “Anies”, “Ya”]
Pada data uji “Desak Anies ya” yang termasuk ke dalam data training adalah kata “desak” dan “anies”.
c. Perhitungan nilai probabilitas posterior 𝑃 (𝐾𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟 | 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠) =   𝑃 𝑇𝑒𝑟𝑚 1 𝑥 … 𝑥𝑃 𝑇𝑒𝑟𝑚 𝑛 𝑥 𝑃 (𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠|𝐾𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟)
P ( Uji | Positif )
= P(positif) x P(desak|positif) x P(anies|positif)
= 0.3 x 0.083 x 0.165
= 0.0041085
P ( Uji | Negatif ) = P(positif) x P(desak|negatif) x P(anies|negatif) = 0.3 x 0.077 x 0.038
= 0.0008778
P ( Uji | Netral )
= P(positif) x P(desak|netral) x P(anies|netral)
= 0.3 x 0.064 x 0.042
= 0.0008064
Kesimpulan yaitu Nilai probabilitas tertinggi yaitu sebesar 0.0041085 pada P (Uji | Positif) sehingga komentar tersebut diklasifikasikan ke dalam kelas ”Positif”.
Setelah dilakukan pengujian sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes, maka akan diperoleh hasil klasifikasi sentimen berupa label sentimen. Label hasil klasifikasi ini akan dibandingkan dengan label sebenarnya untuk mengetahui accuration, precision, recall dan nilai F1 model untuk dataset Sentimen Desak Anies yang digunakan.
Gambar 9. Confusion Matrix
Gambar 9 menunjukkan hasil klasifikasi menggunakan confusion matrix dan untuk mencari accuration , precision , recall dan F1- score mengikuti rumus berikut:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 253 + 0 + 0 253 + 7 + 3 + 18 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 𝑥 100% = 90% 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 253 253 + 7 + 3 𝑥 100% = 94% 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 253 253 + 18 + 0 𝑥 100% = 95% 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 96 + 93 96 + 93 𝑥 100% = 95%
Gambar 10. Hasil Confusion Matrix
Pada gambar 10 menunjukkan hasil confusion matrix dimana accuracy yang didapat adalah sebesar 0.90 atau 90%, precision untuk kelas positif sebesar 0.94 atau 94%, recall sebesar 0.95 atau 95% dan F1- Score sebesar 0.95 atau 95%.

## 3.5 Pembahasan
Pada  penelitian ini terhadap sentimen “desak anies” yang diperoleh melalui aplikasi X menunjukkan hasil  klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes Classifier memperoleh nilai accuracy sebesar 90%, precision 96%, recall sebesar 93% dan F1-score 95%. Berdasarkan data dan hasil analisis dapat disimpulkan bahwa masyarakat pada kampanye pemilu 2024 mendukung  program  kampanye  dua  arah  seperti  Desak  Anies  dan  nilai  sentimen  positif  adalah  yang  terbanyak.  Ini berbeda dengan penelitian Puad dkk dimana sentimen netral yang paling banyak dengan 825 sentimen. Pada penelitian ini diperoleh 331 data dengan label sentimen positif, 261 data sentimen negatif. Tingkat akurasi dengan algoritma Naïve Bayes dan diuji dengan metode Split Data dengan pembagian data menjadi 4 model, 90:10, 80:20, 70:30, dan 60:40. Dari hasil pengujian menggunakan Cofussion Matrix skor dengan pembagian 90:10 memperoleh nilai dan presisi paling tinggi. Selain itu model uji menggunakan grafik ROC menghasilkan nilai AUC tertinggi dengan perbandingan 90:10, yaitu 0,71 [22].  Dapat  disimpulkan  bahwa  kedua  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  yang  sama  dengan  hasil  yang  berbeda. Dimana pada penelitian ini didapat nilai kelas sentimen positif terbanyak dengan nilai akurasi sebesar 90%, presisi sebesar 96%, recall sebesar 93% dan F1-score sebesar 95%.

## 4. KESIMPULAN
Analisis sentimen dengan algoritma Naïve Bayes berhasil melakukan klasifikasi terhadap sentimen masyarakat di media sosial X mengenai program kampanye Desak Anies. Dari proses pengambilan data, diperoleh sebesar 1401 data dari kata kunci Desak Anies dengan rentang waktu data bulan Desember 2023 hingga Februari 2024. Berdasarkan hasil penelitian, proses pelabelan sentimen positif, negative, dan netral dilakukan  dengan menggunakan metode TextBlob dimana proses pengerjaannya adalah dengan mengubah teks yang awalnya berbahasa Indonesia menjadi Bahasa inggris dan cara kerja texblob sendiri TextBlob dapat menganalisis sentimen dari teks yang diberikan, mengembalikan skor polaritas (berkisar dari  -1  hingga  1)  dan  skor  subjektivitas  (berkisar  dari  0  hingga  1).  TextBlob  juga  mendukung  metode  klasifikasi Multinomial Naïve Bayes. Setelah dilakukan proses klasifikasi, dapat diketahui 1298 data memiliki sentimen positif, 25 sentimen negatif, dan 78 sentimen netral. Dapat disimpulkan bahwa masyarakat pada kampanye pemilu 2024 mendukung program  kampanye  dua  arah  seperti  Desak  Anies.  Hasil  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier memperoleh nilai accuracy sebesar 90%, precision 94%, recall sebesar 93% dan F1-score 95%. Berdasarkan data dan hasil analisis dapat disimpulkan bahwa masyarakat pada kampanye pemilu 2024 mendukung program kampanye dua arah seperti Desak Anies.

## REFERENCES
[1] Fuad Amirullah, Syariful Alam, and M.Imam Sulistyo S, “Analisis Sentimen Terhadap Kinerja KPU Menjelang Pemilu 2024 Berdasarkan Opini Twitter Menggunakan Naïve Bayes,” STORAGE  J.  Ilm.  Tek. dan  Ilmu  Komput. , vol. 2, no.  3, pp.  69–76, 2023, doi: 10.55123/storage.v2i3.2293.
[2] N. Rahmawati, M. Muslichatun, and M. Marizal, “Kebebasan Berpendapat Terhadap Pemerintah Melalui Media Sosial Dalam Perspektif  Uu  Ite,” Widya  Pranata  Huk.    J.  Kaji.  dan  Penelit.  Huk. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  62–75,  2021,  doi: 10.37631/widyapranata.v3i1.270.
[3] I. P. Rahayu, A. Fauzi, and J. Indra, “Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes Dan Support Vector Machine,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 296, 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5381.
[4] Rahmania Mustaqlillah, Okky Widyaningtyas, and Tri Wantoro, “Efektivitas Penggunaan Twitter Sebagai Sarana Peningkatan Berpikir  Kritis  Mahasiswa  Ilmu  Komunikasi,” MUKASI  J.  Ilmu  Komun. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  18–28,  2023,  doi: 10.54259/mukasi.v2i1.1346.
[5] U.  Surapati  and  A.  Y.  Zulkarnain,  “Implementasi  Metode  Naïve  Bayes  Untuk  Mendeteksi  Hate  Speech  Pada  Twitter,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 6, no. 2, pp. 830–837, 2023, doi: 10.31539/intecoms.v6i2.7678.
[6] Normah,  B.  Rifai,  S.  Vambudi, and  R. Maulana,  “Analisa  Sentimen  Perkembangan  Vtuber  Dengan  Metode  Support  Vector Machine Berbasis SMOTE,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[7] M.  S.  Hasibuan  and  A.  Serdano,  “Analisis  Sentimen  Kebijakan  Pembelajaran  Tatap  Muka  Menggunakan  Support  Vector Machine dan Naive Bayes,” JRST (Jurnal Ris. Sains dan Teknol. , vol. 6, no. 2, p. 199, 2022, doi: 10.30595/jrst.v6i2.15145.
[8] Alfandi  Safira  and  F.  N.  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Paylater  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” Zo. J. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 59–70, 2023, doi: 10.31849/zn.v5i1.12856.
[9] A. Handayani et al. , “Analisis Sentimen Terhadap Bakal Capres RI 2024 di Twitter Menggunakan Algoritma SVM,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 5, no. 1, pp. 53–63, 2023, doi: 10.47065/josh.v5i1.4379.
[10]  A. I. Putra and R. R. Santika, “Implementasi Machine Learning dalam Penentuan Rekomendasi Musik dengan Metode Content- Based Filtering,” Edumatic  J. Pendidik. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 121–130, 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2162.
[11]  E.  Hasibuan et  al. ,  “Implementasi  Machine  Learning  untuk  Prediksi  Harga  Mobil  Bekas  dengan  Algoritma  Regresi  Linear berbasis Web,” J. Ilm. Komputasi , vol. 21, no. 4, pp. 595–602, 2022, doi: 10.32409/jikstik.21.4.3327.
[12]  S. Kumar, A. K. Kar, and P. V. Ilavarasan, “Applications of text mining in services management: A systematic literature review,” Int. J. Inf. Manag. Data Insights , vol. 1, no. 1, p. 100008, 2021, doi: 10.1016/j.jjimei.2021.100008.
[13]  Sriani,  Suhardi,  and  Irsan  Frianda  Gultom,  “Analisis  Sentimen  Kebijakan  Pemberian  Subsidi  Motor  Listrik  Menggunakan Metode Support Vector Machine,” Fasilkom , vol. 13, no. 3, pp. 511–517, 2023.
[14]  S. Styawati, N. Hendrastuty, and A. R. Isnain, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan  Metode  Support  Vector  Machine,” J.  Inform.  J.  Pengemb.  IT ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  150–155,  2021,  doi: 10.30591/jpit.v6i3.2870.
[15]  E. Febriyani and H. Februariyanti, “Analisis sentimen terhadap program kampus merdeka menggunakan algoritma naive bayes classifier di twitter,” J. Tekno Kompak , vol. 17, no. 1, pp. 25–38, 2023.
[16]  M. R. Fais Sya’ bani, U. Enri, and T. N. Padilah, “Analisis Sentimen Terhadap Bakal Calon Presiden 2024 Dengan Algoritme Naïve Bayes,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 2, p. 265, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3989.
[17]  Hartono, Metodologi Penelitian , no. Mei. ZANAFA PUBLISHING, 2019.
[18]  D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.
[19]  K. Harefa and A. Jabbar, “Aplikasi Sistem Automated Essay Scoring Untuk Jawaban Soal Ujian Dengan Menerapkan Algoritma Jaro Winkler,” J. JIKSTRA , vol. 4, no. 02, pp. 109–119, 2022.
[20]  A.  H.  Hasugian,  M.  Fakhriza,  and  D.  Zukhoiriyah,  “Analisis  Sentimen  Pada  Review  Pengguna  E-Commerce  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J-SISKO  TECH  (Jurnal  Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Sist.  Komput.  TGD) ,  vol.  6,  no.  1,  p.  98,  2023,  doi: 10.53513/jsk.v6i1.7400.
[21]  H.  N.  Irmanda  and  Ria  Astriratma,  “Klasifikasi  Jenis  Pantun  Dengan  Metode  Support  Vector  Machines  (SVM),” J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 5, pp. 915–922, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i5.2313.
[22]  S. Puad, G. Garno, and A. Susilo Yuda Irawan, “Analisis Sentimen Masyarakat Pada Twitter Terhadap Pemilihan Umum 2024 Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  1560–1566,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i3.6920.