Comparative Sentiment Analysis of Election News Articles with Smote using Classification Algorithm Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen

## Comparative Sentiment Analysis of Election News Articles with Smote using Classification Algorithm
Fathir Fathir 1* , Afsa Rizki 1 , Yuliyanti Yuliyanti 1 , Siti Mutmainah 1
1 Universitas Muhammadiyah Bima, Bima, Indonesia
fathirpuncak@gmail.com *
Received: 23/07/2024
Revised: 29/07/2024 Accepted: 30/07/2024
Copyright©2024 by authors, all rights reserved. Authors agree that this article remains permanently open access under the terms of the Creative Commons Attribution License 4.0 International License

## Abstrak
Penelitian  ini  berfokus  pada  analisis  sentimen  terhadap  artikel  pemberitaan mengenai  pemilihan  umum  terutama  presiden  dan  wakil  presiden  dengan membandingkan  performa  algoritma  klasifikasi,  khususnya Decision  Tree dan K- Nearest Neighbors (KNN), serta mengevaluasi efektivitas teknik SMOTE ( Synthetic Minority Over-sampling Technique ) dalam mengatasi masalah ketidakseimbangan data  atau  dataset  menunjukan  bahwa  jumlah  data  yang  memiliki  sentimen  positif lebih  banyak  dari  pada  sentimen  berupa  negatif.  Tujuan  utama  dari  penelitian  ini adalah untuk menentukan algoritma yang lebih unggul dalam klasifikasi sentimen dan melihat bagaimana SMOTE dapat meningkatkan kinerja model tersebut. Dataset di  scraping  dan  dilakukan  untuk  normalisasi  teks,  penghapusan stop  words ,  dan ekstraksi  fitur.  SMOTE  diterapkan  untuk  menyeimbangkan  kelas  dalam  dataset, sehingga  mengatasi  ketidakseimbangan  yang  sering  terjadi  pada  data  sentimen. Algoritma digunakan Decision Tree dan KNN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Decision Tree secara konsisten memberikan performa yang lebih baik dibandingkan KNN  dalam hal  akurasi  sebesar  85%,  presisi  44%, recall  47%,  dan  skor  F1 45%. Penerapan  SMOTE  terbukti  meningkatkan  kinerja  kedua  algoritma,  namun pengaruhnya lebih signifikan pada Decision Tree. Dengan demikian, penelitian ini menyimpulkan bahwa Decision Tree , dikombinasikan dengan SMOTE, merupakan pendekatan yang lebih efektif dan andal untuk analisis sentimen artikel pemilihan umum dibandingkan dengan KNN. Hasil ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan  metode  analisis  sentimen  yang  dapat  diterapkan  untuk  memahami dinamika opini publik dalam konteks politik.
Kata kunci: Analisis sentiment, SMOTE, KNN, decision tree .

## Abstract
This research focuses on sentiment analysis of news articles about general elections, especially  the  president  and  vice  president  by  comparing  the  performance  of classification algorithms, especially Decision Tree and K-Nearest Neighbors (KNN), and evaluating the effectiveness of the SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) technique in overcoming the problem of data imbalance or the dataset shows  that  the  amount  of  data  that  has  positive  sentiment  is  more  than  negative sentiment.  The  main  objective of this research  is  to  determine  which  algorithm is
Comparative Sentiment Analysis of Election News Articles with Smote using Classification Algorithm Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
superior  in  sentiment  classification  and  see  how  SMOTE  can  improve  the performance  of  the  model.  The  dataset  was  scraped  and  subjected  to  text normalization, stop words removal, and feature extraction. SMOTE was applied to balance the classes in the dataset, thus overcoming the imbalance that often occurs in sentiment data. Decision Tree and KNN algorithms were used. The results showed that  Decision  Tree  consistently  performed  better  than  KNN  in  terms  of  85% accuracy, 44% precision, 47% recall, and 45% F1 score. The application of SMOTE is  proven  to  improve  the  performance  of  both  algorithms,  but  the  effect  is  more significant  on  Decision  Tree.  Thus,  this  study  concludes  that  Decision  Tree, combined  with  SMOTE,  is  a  more  effective  and  reliable  approach  for  sentiment analysis of election articles than KNN. These results make an important contribution to the development of sentiment analysis methods that can be applied to understand the dynamics of public opinion in a political context.
Keywords: sentiment analysis, SMOTE, KNN, decision tree.

## 1. Pendahuluan
Media  pemberitaan  online  menjadi  konsumsi  utama  masyarakat  dalam  pergerakan informasi dan komunikasi yang ada di indonesia, sehingga informasi mengalami pergerakan yang cepat  di  kalangan  masyarakat,  terutama,  pemberitaan  seputar  pelaksanaan  pemilu  serentak presiden dan dewan perwakilan rakyat(Mudjiyanto & Dunan, 2020). Konsumsi berita online yang meningkat  pesat  dan  tidak  terkendali  menyebabkan  asumsi  masyarakat  menjadi  sulit terkendalikan(Eddyono,  2021)(Keputusan  Dirjen  Penguatan  Riset  dan  Pengembangan  Ristek Dikti  et  al.,  2017;  Mudjiyanto  &  Dunan,  2020),  baik  mencakup  berita-berita  bersifat  positif maupun  negatif  atau  pemberitaan  yang  mencakup  fakta  dan  berita  palsu(Habibah,  2021). Dampaknya terlihat pada pemahaman masyarakat terhadap politik, khususnya terkait pelaksanaan pemilu serentak(Al-Azani & El-Alfy, 2017).
Oleh  karena  itu,  media  penyampai  informasi  perlu  memberikan  berita  yang  independen  dan disampaikan  dengan  baik  tanpa  unsur-unsur  yang  dapat  merugikan  masyarakat.  Perlu  ada pendidikan politik di tengah masyarakat untuk mencegah penyebaran berita online yang bersifat hoaks  yang  dapat  menyebabkan  perpecahan.  Hal  ini  penting  agar  beberapa  topik  pembahasan dapat  diklasifikasikan  oleh  algoritma  machine  learning  berdasarkan  sentimen  positif  dan negatif(Lazuardi & Juarna, 2023; Surya Gemilang et al., 2024; Toruan et al., 2023).
Sentimen analisis sering digunakan untuk melihat pandangan positif dan negatif terhadap sebuah topik yang dibahas, khususnya pemodelan topik pemberitaan untuk kebutuhan sentimen analisis  topik-topik  hangat,  pemberitaan  menjadi  sangat  diminati,  bukan  hanya  sebagai  sarana untuk menyampaikan informasi terkait kebijakan politik dan ekonomi suatu pemerintahan, tetapi juga sebagai bagian dari ekspresi masyarakat luas(Supriatna & Rohman, 2024). Pemberitaan di negara  demokrasi  dianggap  sebagai  wujud  dari  kebebasan  berpendapat  yang  dijamin  oleh undang-undang  kebebasan  pers,  khususnya  Pasal  28F.  Undang-undang  ini  melibatkan  hak masyarakat dan media pers untuk mencari, memperoleh, memiliki, menyimpan, mengolah, dan menyampaikan  informasi(Setiawan  &  Isnain,  2024).  Meskipun  demikian,  perlu  dicatat  bahwa beberapa media mungkin melakukan tindakan sebaliknya demi kepentingan tertentu(Satrio et al., 2024).
Comparative Sentiment Analysis of Election News Articles with Smote using Classification Algorithm Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Algoritma  KNN  juga  sering  digunakan  dalam  model  klasifikasi(A’yuniyah  &  Reza, 2023; Loka & Marsal, 2023), hasilnya sangat baik di beberapa dataset yakni 96% dengan jumlah dataset 3500, sehingga model ini patut untuk di coba pada beberapa dataset pemberitaan mengenai pemilu(Yani et al., 2020). Dan Model lexicon based sering digunakan pada penelitian machine learning  dalam mengoptimasi hasil-hasil opini dalam analisis sosial media baik di twet sosial media lainnya(Azhar, 2017, 2018; Ibrahim et al., 2022; Kholifah et al., 2024), dipadukan dengan model Latent Dirichlet Allocation (LDA) memadukan topik-topik hangat yang di bahas dalam struktur  oponi  yang  diteliti  sehingga  beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa  pendekatan identifikasi dan pelabelan topik yang digunakan cukup dinamis dan efektif dalam menghasilkan akurasi(Winarso et al., 2021).
Algoritma K-Nearest Neighbor juga digunakan dalam beberapa sentimen analisis seperti pada  penelitian  Yuniah  dalam  klasifikasi,  dimana  hasil  yang  di  dapatkan  akurasi  maksimal sejumlah nilai k=3 dengan akurasi optimal 93% dan rata-rata presisi 88% jumlah itu menjadi nilai paling tinggi yang dapatkan(A’yuniyah & Reza, 2023; Loka & Marsal, 2023; Putra et al., 2024; Yani et al., 2020).
Penerapan smote pada beberapa dataset yang tidak seimbang sering kali menjadi alternatif untuk memperbaiki model algoritma yang dihasilkan berupa akurasi dan presisi algoritma(Hasan, 2024; Lase et al., 2021; Nooryuda Prasetya et al., 2021; Winarso et al., 2021), sehingga pada penelitian ini penting untuk menerapkan algoritma smote tanpa merubah jumlah dataset mayoritas(Shahriar et  al.,  2023),  ketidakseimbangan  yang  terjadi  di  akibatkan  kelas  positif  dan  negatif  dengan menghasilkan  sampel  sintetis  untuk  kelas  minoritas  sehingga  distribusi  kelas  menjadi  lebih seimbang(Mohasseb et al.,2018).
Sehingga  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  memahami  pola-pola  sentimen  dalam beberapa  artikel  tentang  pemilu,  dengan  membandingkan  algoritma  klasfikasi  yang  digunakan dengan beberapa teknik smote atau teknik Synthetic Minority Over-sampling Technique dalam menyelesaikan  data-data  yang  tidak  seimbang  bisa  mengukur  pengaruh  distribusi  data  dan performas sebuah model yang dihasilkan.

## 2. Metodologi Penelitian
Pada bagian ini ada beberapa tahapan-tahapan penelitian yang akan di dijelaskan pada diagram alir pada gambar 2.1 berikut ini.
DATA COLLECTION PREPROCESSING LABELLING DATA EVALUASI FEATURE EXTRACTION PEMODELAN TOPIK ANALISIS SENTIMEN
Comparative Sentiment Analysis of Election News Articles with Smote using Classification Algorithm Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen

## 2.1. Data Collection
Pada  penelitian  ini  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  web  scraping  yakni mengambil data artikel berita, data artikel berita yang di scraping berjumlah 5900 data, dengan periode  pengambilan  mulai  dari  agustus  2023  sampai  dengan  desember  2023,  selanjutnya melakukan preprocessing dan menganalisis dengan algoritma klasifikasi.
Metode scraping yang dilakukan menggunakan python dengan google colab, proses pengambilan data sebagai berikut:
No content 1 Ketua Umum Partai NasDem Surya Paloh menanggap...
2 Masa jabatan Anies Baswedan menjadi Gubernur D...
3 Gubernur Jawa Tengah (Jateng) Ganjar Pranowo m...
4 Ketua Umum Partai NasDem Surya Paloh mengungki...
5 Wakil Ketua Umum Partai Gelora Fahri Hamzah be...
6
………

## 2.2. Preprocessing
Pada  tahap  preprocessing  dilakukan  untuk memahami  dan  meningkatkan  kualitas  data yang  digunakan  seperti  membersihkan  data  dan  mengembalikan  kata  dalam  data  ke  bentuk standar sehingga dapat mempermudah komputer dalam memproses data.
1) Pembersihan  Teks:  Melakukan  penghapusan  tanda  baca,  emotikon,  angka, tautan/URL,  dan  pengonversian  huruf  kecil  untuk  menyamakan  huruf  pada  umpan balik.
2) Tokenisasi Teks: Memisahkan kalimat pada umpan balik menggunakan karakter spasi menjadi kata-kata.
3) Normalisasi:  Mengubah kata  dalam  umpan balik  dari  bentuk  singkatan, slang,  atau bahasa alay menjadi kata standar menggunakan kamus slang berbahasa Indonesia.
4) Penghapusan  Stopword:  Menghapus  kata-kata  yang  umumnya  besar  dan  sering muncul tetapi tidak memiliki makna.
5) Stemming: Mereduksi awalan dan akhiran kata pada umpan balik.

## 2.3. Labelling
Setelah  melakukan  pengumpulan  data  dan  preprocessing  proses  selanjutnya  dalam penelitian  ini  yaitu  melakukan  pelabelan  data.  Lexicon  based  merupakan  metode  feature klasifikasi data yang dapat digunakan pada data yang tidak memiliki label(Utomo et al., 2024). Proses labelisasi menggunakan algoritma lexicon based. Pada proses pelabelan didapatkan hasil bawah konten yang termasuk dalam class positif sebanyak 5000 content class negatif sebanyak 900 konten berita.

## 2.4. Feature Extraction
Penelitian ini memanfaatkan Word2Vec untuk melakukan embedding kata. Word2Vec mengonversi teks menjadi representasi dalam bentuk vektor(Mustasaruddin et al., 2023). Hasil
Comparative Sentiment Analysis of Election News Articles with Smote using Classification Algorithm Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
dari proses ini adalah vektor representasi kata-kata dalam feedback yang akan digunakan untuk melatih model.

## 2.5. Analisis Sentimen
Pembagian dataset untuk traning dan testing pada penerapa algorima Decision Tree(Es- Sabery  et  al.,  2021;  Syamala  &  Nalini,  2020)  dan  algoritma  Algoritma  K-Nearest Neighbor(Harun & Putri Ananda, 2021; Putu et al., 2021) yakni sejumlah 80/20 sampel dataset, menggunakan data yang sudah diproses untuk membangun model machine learning yang dapat mengklasifikasikan sentimen teks.

## 2.6. Evaluasi
Pada  tahap  evaluasi  atau  tahap  terahir  akan  di  uji  model  yang  dibangun.  Algoritma tersebut  kemudian  dievaluasi  menggunakan  metrik  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1-score  untuk perbandingan yang lebih komprehensif. Pada parameter yang prediksi yaitu TP = Jumlah kelas Positive yang diprediksi benar, TN = Jumlah kelas yang diprediksi Negative benar, Tn = Jumlah kelas Neutral yang diprediksi benar, FN = Jumlah kelas Positif yang diprediksi salah, FP = Jumlah Kelas Negative yang diprediksi salah.
Adapun rumus confusion matrix yang digunakan adalah sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (2.1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2.2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2.3) 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 (2.4) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2𝑇𝑃 2𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2.5)

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Fokus  penelitian  ini  adalah  pada  uji  coba  algoritma  dengan  membandingkan  dengan penggunaan  algoritma  smote  sebagai  pembanding,  melihat  dan  menilai  hasil  evaluasi  dengan confusion matriks berupa akurasi, presisi dari algoritma klasifikasi tersebut.
Comparative Sentiment Analysis of Election News Articles with Smote using Classification Algorithm Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen

## Gambar 2 mapping intertopik media
Berdasarkan gambar 2 diatas menggambarkan atau menghitung ukuraran dan visualisasi jarak antara kata atau kalimat untuk memahami titik dan objek dalam suatu domain tertentu, dari gambar tersebut kita pahami bahwa sentimen yang paling banyak di bahas adalah persoalan tunda pemilu  dan  beberapa  nama  tokoh  politisi  yang  berpartisipasi  dalam  ajang  pemilihan  presiden 2024, term kata-kata tertinggi yang dibahas dan di filter menjadi 30 kata paling populer.
Gambar 3 presentasi kata-kata sentimen
Gambar 4 presentasi kata-kata sentimen
Comparative Sentiment Analysis of Election News Articles with Smote using Classification Algorithm Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Pada  gambar  3  dan  gambar  4  di  atas  menggambarkan  jumlah  kata  yang  di  tampilkan menggunakan  visualisasi  berupa  partai  politik  menjadi  keyword  yang  banyak  di  bahas  dalam artikel  pemberitaan.  Persebaran  kata  sentimen  dapat  dilihat  dari  visualisasi  wordcloud  pada Gambar  3.2  dan  Gambar  3.3  berdasarkan  kalimat-kalimat  yang  menggandung  tunda  pemilu misalnya,  dan  pada  feedback  sentimen  positive  menggambarkan  wordcloud  sentimen  positif berdasarkan data preprocessing(Yang, 2018; Zelina & Afiyati, 2024).

## Gambar 5 presentasi cloud sentimen
Sentimen dalam teks, seperti ulasan, komentar media sosial, artikel berita, dan berbagai bentuk teks lainnya. Analisis sentimen adalah proses mengidentifikasi dan mengkategorikan opini yang diekspresikan dalam sepotong teks.

## 3.2 Evaluasi Performa
Pengukuran  performa  peningkatan  kinerja  berdasarkan  memberikan  umpan  balik konstruktif untuk meningkatkan kinerja algoritma, pertama menggunakan algoritma smote dan yang kedua yakni tanpa menggunakan algoritma smote, seperti di bawah ini:
a. Smote
Algoritma decicsion tree dalam mengklasifikasi membagi data menjadi beberapa subset dengan  membuat  keputusan  berdasarkan  fitur-fitur  data  pada  setiap  node  sampai  pada  proses selanjutnya, sedangkan KNN dalam mengklasifikasi data baru harus menentukan nilai “K” dari data terdekat dan menggunakan suara mayoritas dari kelas tetangga terdekat.

## Tabel 1 algoritma decision tree
True class Positif Negatif Predict Positif 44 60 Negatif 92 965 Decision Tree Accuracy 85% Decision Tree Precision 44% Decision Tree Recall 47% Decision Tree f1_score 45%
Comparative Sentiment Analysis of Election News Articles with Smote using Classification Algorithm Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Dari tabel tersebut maka nilai akurasi dari algoritma Decision Tree adalah 85%, kemudian hasil precision adalah 44%, dan nilai recall 47%, nilai f1-score adalah 45%. Pada penelitian ini juga digambarkan dari matrik di atas, dimana nilai true positive (TP) adalah 35 data, dan nilai sebaliknya adalah false positive (FP) 74 data, dan nilai true negative (TN) 1054 dan nilai false negative (FN) yakni 10 data.

## Tabel 2 algoritma knn
True class Positif Negatif Predict Positif 55 21 Negatif 82 501 KNN Accuracy 47% KNN Precision 89% KNN Recall 47% KNN f1_score 60%
Dari tabel tersebut maka nilai akurasi dari algoritma K-Nearest Neighbor adalah 47%, kemudian  hasil  precision  adalah  89  %,  dan  nilai  recall  47%,  nilai  f1-score  adalah  60%.  Pada penelitian ini juga digambarkan dari matrik di atas, dimana nilai true positive (TP) adalah 55 data, dan nilai sebaliknya adalah false positive (FP) 21 data, dan nilai true negative (TN) 82 dan nilai false negative (FN) yakni 501 data.
b. Without smote

## Tabel 3 algoritma decision tree
True class Positif Negatif Predict Positif 47 61 Negatif 55 1004 Decision Tree Accuracy 88% Decision Tree Precision 88% Decision Tree Recall 89% Decision Tree f1_score 89%
Comparative Sentiment Analysis of Election News Articles with Smote using Classification Algorithm Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Dari tabel tersebut maka nilai akurasi dari algoritma Decision Tree adalah 88%, kemudian hasil precision adalah 88%, dan nilai recall 89%, nilai f1-score adalah 89%. Pada penelitian ini juga digambarkan dari matrik di atas, dimana nilai true positive (TP) adalah 47 data, dan nilai sebaliknya  adalah  false  positive  (FP)  61  data,  dan  nilai  true  negative  (TN)  55  dan  nilai  false negative (FN) yakni 1004 data.

## Tabel 4 algoritma knn
True class Positif Negatif Predict Positif 26 36 Negatif 25 564 KNN Accuracy 50% KNN Precision 89% KNN Recall 50% KNN f1_score 64%
Dari tabel tersebut maka nilai akurasi dari algoritma K-Nearest Neighbor adalah 50 %, kemudian  hasil  precision  adalah  89%,  dan  nilai  recall  50%,  nilai  f1-score  adalah  64%.  Pada penelitian ini juga digambarkan dari matrik di atas, dimana nilai true positive (TP) adalah 26 data, dan nilai sebaliknya adalah false positive (FP) 36 data, dan nilai true negative (TN) 25 dan nilai false negative (FN) yakni 564 data.

## 4. Kesimpulan
Komparasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yakni  dengan  menggunakan  algoritma decision tree  dan algoritma K-Nearest Neighbor, dimana dataset mengalami ketidakseimbangan sehingga  perlu  menerapan  smote  (Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique),  pembagian datanya 80% training dan data testing 20% sehingga menghasilkan eksperimen pertama tampa menggunakan  algoritma  smote  adalah  88%  akurasi  pada  algoritma  decision  tree,  sedangkan algoritma knn menghasilkan akurasi sebesar 50% dan eksperimen kedua menggunakan algoritma smote  47% dengan algoritma knn, sedangkan algoritma decision tree menghasilkan akurasi 85%, Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi antara analisis sentimen dan teknik klasifikasi memiliki potensi besar dalam menghasilkan pemahaman yang lebih akurat mengenai sikap publik terhadap pemilihan umum. Sehingga perlu menerapkan parameter lain seperti fitur ektraksi dan mencoba dengan algoritma meachine learning atau deep learning lainnya.

## Daftar Pustaka
A’yuniyah,  Q.  A.,  &  Reza,  M.  (2023).  Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk Klasifikasi Jurusan Siswa Di Sma Negeri 15 Pekanbaru. Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering (IJIRSE) , 3 (1), 39–45.
Comparative Sentiment Analysis of Election News Articles with Smote using Classification Algorithm Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
https://doi.org/10.57152/ijirse.v3i1.484
Al-Azani, S., & El-Alfy, E. S. M. (2017). Using Word Embedding and Ensemble Learning for Highly Imbalanced Data Sentiment Analysis in Short Arabic Text. Procedia Computer Science , 109 , 359–366. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.05.365
Azhar,  Y.  (2017).  METODE  LEXICON-LEARNING  BASED  UNTUK  IDENTIFIKASI TWEET  OPINI  BERBAHASA  INDONESIA.  In Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik Informatika | (Vol. 6, Issue 3).
Azhar, Y. (2018). Metode Lexicon-Learning Based Untuk Identifikasi Tweet Opini Berbahasa Indonesia. Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika  (JANAPATI) , 6 (3),  237. https://doi.org/10.23887/janapati.v6i3.11739
Eddyono,  A.  S.  (2021).  Pers  Alternatif  pada  Era  Orde  Baru:  Dijinakkan  hingga  Dibungkam.
Komunika , 8 (1), 53–60.
Es-Sabery, F., Es-Sabery, K., Qadir, J., Sainz-De-Abajo, B., Hair, A., García-Zapirain, B., & De La Torre-Díez, I. (2021). A MapReduce Opinion Mining for COVID-19-Related Tweets Classification  Using  Enhanced  ID3  Decision  Tree  Classifier. IEEE  Access , 9 ,  58706– 58739. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3073215
Habibah, A. F. (2021). Era masyarakat informasi sebagai dampak media baru. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis , 3 (2), 350–363.
Harun, A., & Putri Ananda, D. (2021). Analisa Sentimen Opini Publik Tentang Vaksinasi Covid- 19 di Indonesia Menggunakan Naïve bayes dan Decission Tree. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science , 1 (1), 58–64.
https://doi.org/10.57152/malcom.v1i1.63
Hasan, F. N. (2024). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Fenomena Childfree ( Kehidupan Tanpa  Anak  )  Pada  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes . 5 (3),  853–861. https://doi.org/10.47065/josh.v5i3.5064
Ibrahim, N. M., Yafooz, W. M. S., Emara, A. H. M., & Abdel-Wahab, A. (2022). Utilizing Deep Learning  in  Arabic  Text  Classification  Sentiment  Analysis  of  Twitter. International Journal  of  Advanced  Computer  Science  and  Applications , 13 (12),  830–838. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2022.0131297
Keputusan  Dirjen  Penguatan  Riset  dan  Pengembangan  Ristek  Dikti,  S.,  Ari  Kristanto,  A., Harjoseputro,  Y.,  Eric  Samodra,  J.,  &  Jaya  Yogyakarta  yuliusharjoseputro,  A.  (2017). Terakreditasi  SINTA  Peringkat  2  Implementasi  Golang  dan  New  Simple  Queue  pada Sistem Sandbox Pihak Ketiga Berbasis REST API. Masa Berlaku Mulai , 1 (3), 745–750.
Kholifah, B., Thoib, I., Sururi, N., & Kurnia, N. D. (2024). Analisis Sentimen Warganet Terhadap Isu  Layanan  Transportasi  Online  Berbasis  InSet  Lexicon  Menggunakan  Logistic Regression . 11 (1), 14–25.
Lase,  S.  M.  N.,  Adinda,  A.,  Yuliantika,  R.  D.,  &  Al,  E.  (2021).  Kerangka  Hukum  Teknologi Blockchain Berdasarkan Hukum Siber di Indonesia. Padjajaran Law Review , 9 (1), 1–20. https://hbr.org/2017/02/a-brief-history-of-
Lazuardi, J. U. S., & Juarna, A. (2023). Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Joox Pada
Comparative Sentiment Analysis of Election News Articles with Smote using Classification Algorithm Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Android Menggunakan Metode Bidirectional Encoder Representation From Transformer (Bert). Jurnal Ilmiah Informatika Komputer , 28 (3), 251–260.
https://doi.org/10.35760/ik.2023.v28i3.10090
Loka,  S.  K.  P.,  &  Marsal, A.  (2023).  Perbandingan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan  Naïve Bayes Classifier untuk Klasifikasi Status Gizi Pada Balita. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science , 3 (1), 8–14. https://doi.org/10.57152/malcom.v3i1.474
Mohasseb,  A.,  Bader-El-Den,  M.,  Cocea,  M.,  &  Liu,  H.  (n.d.). IMPROVING  IMBALANCED QUESTION  CLASSIFICATION  USING  STRUCTURED  SMOTE  BASED  APPROACH . http://trec.nist.gov/data/qa/t2007_qadata.html
Mudjiyanto, B., & Dunan, A. (2020). Media mainstream jadi rujukan media sosial. Majalah Semi Ilmiah Populer Komunikasi Massa , 1 (01).
Mustasaruddin, M., Budianita, E., Fikry, M., & Yanto, F. (2023). Klasifikasi Sentiment Review Aplikasi  MyPertamina  Menggunakan  Word  Embedding  FastText  dan  SVM  (Support Vector  Machine). Jurnal  Sistem  Komputer  Dan  Informatika  (JSON) , 4 (3),  526. https://doi.org/10.30865/json.v4i3.5695
Nooryuda Prasetya, Y., Winarso, D., & Syahril. (2021). Penerapan Lexicon Based Untuk Analisis Sentimen Pada TwiterTerhadap Isu Covid-19. Jurnal Fasilkom , 11 (2), 97–103.
Putra,  F.,  Tahiyat,  H.  F.,  Ihsan,  R.  M.,  Rahmaddeni,  R.,  &  Efrizoni,  L.  (2024).  Penerapan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Menggunakan  Wrapper  Sebagai  Preprocessing  untuk Penentuan Keterangan Berat Badan Manusia. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science , 4 (1), 273–281.
https://doi.org/10.57152/malcom.v4i1.1085
Putu,  N.  L.  P.  M.,  Ahmad  Zuli  Amrullah,  &  Ismarmiaty.  (2021).  Analisis  Sentimen  dan Pemodelan Topik Pariwisata Lombok Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Latent Dirichlet  Allocation. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) , 5 (1), 123–131. https://doi.org/10.29207/resti.v5i1.2587
Satrio, B., Dahlan, B. F., Fathan, F., Muwafa, F. Z., & Reyhan, M. (2024). Klasifikasi Sentimen Emosi Pada Dataset Goemotion Menggunakan LSTM . 7 (1), 21–25.
Setiawan, S. B., & Isnain, A. R. (2024). Sentimen Analisis Masyarakat Terhadap Pembangunan IKN Menggunakan Algoritma Lexicon Based Approach dan Naïve Bayes . 8 (April 2019), 1019–1030. https://doi.org/10.30865/mib.v8i2.7605
Shahriar, K. T., Islam, M. N., Moni, M. A., & Sarker, I. H. (2023). A dynamic topic identification and  labeling  approach  for  COVID-19  tweets. Applied  Intelligence  for  Industry  4.0 , December 2019 , 227–239. https://doi.org/10.1201/9781003256083-18
Supriatna,  R.,  &  Rohman,  D.  (2024). PENERAPAN  NATURAL  LANGUAGE  PROCESSING DALAM  ANALISIS  SENTIMEN  CAWAPRES  2024  MENGGUNAKAN  ALGORITMA NAIVE BAYES . 8 (1), 1109–1115.
Surya  Gemilang,  W.,  Purwantoro,  P.,  &  Carudin,  C.  (2024).  Analisis  Sentimen  Pengguna Instagram Pada Calon Presiden 2024 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine.
Comparative Sentiment Analysis of Election News Articles with Smote using Classification Algorithm Vol. 6 No.02 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 7 (4), 2849–2855.
https://doi.org/10.36040/jati.v7i4.7256
Syamala, M., & Nalini, N. J. (2020). A filter based improved decision tree sentiment classification model  for  real-time  amazon  product  review  data. International  Journal  of  Intelligent Engineering and Systems , 13 (1), 191–202. https://doi.org/10.22266/ijies2020.0229.18
Toruan,  C.  R.  A.,  Yudistra,  N.,  &  Perdana,  R.  S.  (2023).  Analisis  Sentimen  Tokocrypto  pada Twitter  menggunakan  Metode  Long  Short-Term  Memory. Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 7 (2), 719–726. http://j-ptiik.ub.ac.id
Utomo,  P.  B., Wahyudi,  D.,  &  Nalendra,  A.  K. (2024). Implementasi  Convolution-Augmented Transfomer Berbasis Kecerdasan Buatan dalam Analisis Sentimen Teks Hasil Konversi Suara ke Teks . 8 (1), 63–71.
Winarso, D., Yanda Noor Yudha, & Syahril. (2021). Analisis Sentimen Masyarakat Pada Twiter Terhadap  Isu  Covid-19  Menggunakan  Metode  Lexicon  Based. Jurnal  Fasilkom , 11 (2), 97–103. https://doi.org/10.37859/jf.v11i2.2772
Yang, S. (2018). Text Mining of Twitter Data Using a Latent Dirichlet Allocation Topic Model and Sentiment Analysis. International Journal of Computer and Information Engineering , 12 (7), 525–529.
Yani,  S.,  Jumeilah,  F.  S.,  &  Kadafi,  M.  (2020).  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk Menentukan  Kelayakan  Keluarga  Penerima  Bantuan Pangan  Non  Tunai  (Studi Kasus : Kelurahan  Karya  Jaya). Journal  of  Information  Technology  Ampera , 1 (2),  75–87. https://doi.org/10.51519/journalita.volume1.isssue2.year2020.page75-87
Zelina,  N.,  &  Afiyati,  A.  (2024). Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  M-  Banking Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Decision Tree . 7 (1), 31–37.