## Analisis Sentimen atas Opini pada Twitter terhadap PERMENKOMINFO No.5 Tahun 2020 menggunakan Algoritma Klasifikasi

## Mohammad Amada, Munawar
Jurusan Magister Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Esa Unggul DKI Jakarta, Indonesia arabamada@gmail.com, moenawar@esaunggul.ac.id
Abstract- Social media is free to access that can be used by the public to express opinions or voice opinions on a problem that arises  and  often  becomes  a  trending  topic.  On  July  30,  2022,  viral  #BlokirKominfo  and  #PSEMelanggarHAM  for  the implementation of supervision in the implementation of private electronic systems (PSE) as regulated in PERMENKOMINFO No.5 of 2020, which imposes sanctions applied to companies that do not or have not registered their system services, which causes the community not to be able to access the company's services. The various responses that arise need to be analyzed to understand the opinions conveyed. This study uses the sentiment analysis method to understand whether the opinions that appear are positive, negative, or neutral regarding the virality of the hashtag. Sentiment labelling was carried out on a dataset of 10,869 tweets using the Lexicon-Based Approach by implementing the Indonesian Sentiment (InSet) lexical dictionary based on the research of Fajri Koto and Gemala Y Rahmaningtyas and the classification of data on sentiment analysis in this study. The research results showed that 44.82% of the public had a negative response to the implementation of this regulation, 42.21% had a positive response, and 12.97% had a neutral response. Sentiment value prediction testing was carried out using a classification method consisting of 3 methods, namely  Support  Vector  Machine  (SVM),  K-Nearest  Neighbors  (KNN),  and  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC).  The  highest classification results were obtained in the SVM method with an accuracy value of 79%, the second result was obtained in the NBC method with an accuracy value of 71%, and the lowest result was obtained in the KNN method with an accuracy value of 61%.
Keywords: Data Classification, Sentiment Analysis, Lexicon Analysis.
Abstrak- Media  sosial  merupakan  akses  bebas  yang  dapat  digunakan  masyarakat  dalam  berpendapat  atau  menyuarakan  opini terhadap  suatu  permasalahan  yang  muncul  dan  kerap  menjadi  trend  topik.  Pada  30  Juli  2022  viral  #BlokirKominfo  dan #PSEMelanggarHAM  atas diberlakukannya  pengawasan dalam  Penyelenggaraan  Sistem  Elektronik  (PSE)  Lingkup  Privat  yang diatur dalam PERMENKOMINFO No.5 Tahun 2020 yang mana pemberlakuan sanksi yang diterapkan kepada perusahaan yang tidak/belum mendaftarkan layanan sistemnya yang menyebabkan masyarakat tidak dapat mengakses layanan perusahaan tersebut. Berbagai  respon  yang  muncul  perlu  dilakukan  analisis  untuk  memahami  opini  yang  disampaikan.  Penelitian  ini  menggunakan metode Analisis Sentimen untuk mengerti apakah opini yang muncul bernilai positif, negatif, atau netral atas viralnya tagar tersebut. Labeling  Sentimen  dilakukan  pada  dataset  tweet  sebanyak  10869  menggunakan  pendekatan  Lexicon-Based  Approach  dengan mengimplementasikan kamus leksikal Indonesian Sentiment (InSet) atas penelitian Fajri Koto dan Gemala Y Rahmaningtyas serta dilakukan klasifikasi data atas analisis sentimen pada penelitian ini. Hasil Penelitian menunjukkan 44,82% masyarakat menunjukkan respon  negatif  atas  penerapan  peraturan  ini,  42,21%  menunjukkan  respon  positif,  serta  12,97%  menunjukkan  respon  netral. Pengujian prediksi nilai sentimen dilakukan dengan metode klasifikasi yang terdiri dari 3 metode, yaitu Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), dan Naïve Bayes Classifier (NBC). Hasil Klasifikasi tertinggi didapatkan pada metode SVM dengan nilai akurasi 79%, hasil kedua didapatkan pada metode NBC dengan nilai akurasi 71%, dan hasil terendah didapatkan pada metode KNN dengan nilai akurasi 61%.
Kata Kunci: Klasifikasi Data, Sentimen Analisis, Analisis Leksikal

## 1. Pendahuluan
Menteri  Kominfo  menerbitkan  kebijakan  yaitu PERMENKOMINFO  Nomor  5  tahun  2020  tentang “Penyelenggara  Sistem  Elektronik  Lingkup  Privat”. Kementerian Kominfo melalui Siaran Pers No.296 pada

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
tahun  2022  memberikan  batas  waktu  hingga  tanggal  27 Juli 2022 bagi PSE Lingkup Privat yang belum mendaftar untuk  segera  memproses  pendaftaran  agar  tidak dikenakan pemutusan akses sementara. Pada 30 Juli 2022, PSE  yang  belum  mendaftarkan  dijatuhkan  sanksi pemutusan  layanan  sementara  oleh  Kementerian Kominfo sehingga layanan dari perusahaan tersebut tidak dapat  diakses  oleh  pengguna  secara  bebas.  Penutupan akses ini memicu respon masyarakat pada berbagai media sosial, salah satunya adalah Twitter. Respon yang muncul dengan menyematkan tagar #BlokirKominfo menunjukkan berbagai tanggapan atas penerapan sanksi kepada PSE oleh Kementrian Kominfo atas sanksi yang diberlakukan  dengan  pembekukan  akses  sementara sehingga masyarakat tidak dapat mengakses layanan PSE.
Dalam memahami respon yang muncul pada Twitter, diperlukan  analisis  atas  opini  yang  disampaikan  melalui tweet  sehingga  diketahui  nilai  atas  respon  yang disampaikan, maka diperlukan analisis sentimen. Analisis sentimen merupakan proses pengolahan kata yang tidak terstruktur  yang  terdapat  didalam  sebuah  opini  atau pendapat [1] yang disampaikan sehingga dapat diketahui prediksi  nilai  ekspresif  yang  ditunjukkan  berupa  respon positif, negatif, maupun netral.
Naive Bayes adalah salah satu metode klasifikasi yang mana  cara  kerja  metode  ini  berdasarkan  pada peluang/probabilitas dan Teorema Bayesian, metode ini berasumsi  bahwa  ada  atau  tidaknya  suatu  atribut  tidak memiliki  hubungan  dengan  atribut  lainnya  [4]. Support Vector Machine (SVM) adalah sistem pembelajaran spasial hipotetis  berupa  fungsi  linier  dalam  fitur  multidimensi dan  dilatih  menggunakan  algoritma  pembelajaran berbasis  teori  teori  optimasi  [3]. K-Nearest  Neighbor (K- NN)  merupakan  metode  pengelompokan  yang mengelompokkan data baru berdasarkan jarak data baru itu ke beberapa data/tetangga (neighbor) terdekat [5].
Ridho Dwi Rahardjo dan Wiwik Afifah [2] melakukan penelitian  tentang  Kesesuaian  hak  asasi  manusia  pada konteks  kebebasan  berpendapat  atas  penerapan PERMENKOMINFO  No.5  Tahun  2020.  Penelitian berfokus  terhadap  kebebasan  atas  berpendapat  dalam penggunaan  teknologi  informasi  yang  mana  pada PERMENKOMINFO  No.  5  Tahun  2020  menurut penelitian yang telah dilakukan dianggap melanggar Hak Asasi Manusia dalam berekspresi karena konsekuensi atau sanksi  yang  ada  serta  transparasi  atas  penyelenggaraan sistem elektronik kepada pemerintah dan konten yang ada didalamnya  dapat  dirubah  sewaktu-waktu  ketika pemerintah  menyatakan  bahwa  konten  tersebut melanggar  aturan  yang  ada.  Sudut  pandang  atas penerapan  PERMENKOMINFO  No.5  Tahun  2020 pada  penelitian  tersebut  didapatkan  berdasarkan  sudut pandang ahli hukum.
Yoga Vikriansyah Wijaya, Adhitia Erfina, dan Cecep Warman  [3]  melakukan  analisis  sentimen  pada  media sosial Twitter  menggunakan algoritma klasifikasi Support Vector  Machine atas kebijakan  seputar  UU  ITE. Didapatkan hasil akurasi uji data sebesar 84%, nilai recall sebesar  65%,  serta  nilai f1-score sebesar  71%  terhadap
setiap  kelas  sentimen  dengan  hasil  mayoritas menunjukkan  74,10%  masyarakat  kontra  terhadap  UU ITE.
I Gusti Naufhal Daffa Adnyana, dkk [4] melakukan penelitian  sentimen  atas  cuitan  pada  platform  Twitter dengan mengimplementasikan algoritma klasifikasi Naïve Bayes  Classifier atas  Undang-Undang  Cipta  Kerja. Didapatkan  akurasi  80,53%,  nilai recall 84,78%,  nilai specificity 73,79%.
Elok  Nur  Hamdana  dan  Muhammad  Balya  Iqbal Alfahmi  [5]  melakukan  penelitian  analisis  sentimen dengan  mengimplementasikan  algoritma  klasifikasi  data Naïve  Bayes  Classifier dan K-Nearest  Neighbors terhadap Omnibus Law. Hasil akurasi data dengan metode K-NN didapatkan  sebesar  88%  dengan pred.  positive 94%, pred. negative 61%, dan pred. neutral 58%.
Ahmad  Syaifuddin  dan  Mohammad  Muslimin  [6] menganalisis sentimen opini pada Twitter dengan metode Lexicon  Based atas  kebijakan  PSE  Kominfo.  Didapatkan hasil  analisis  sentimen  negatif  sebesar  80,1%  atas  opini yang disampaikan masyarakat pada media sosial Twitter pada  dataset  tweet  sebanyak  3300,  sehingga  hasil penelitian  menyatakan  bahwa  masyarakat  menentang kebijakan PSE.
Pada  penelitian  ini,  akan  dilakukan  analisis  lanjutan atas  penelitian  sebelumnya  dengan  mengaplikasikan klasifikasi data atas hasil prediksi sentimen yang dilakukan dengan  menggunakan  3  metode  klasifikasi  sehingga didapatkan perbandingan nilai akurasi terhadap pengujian prediksi  sentimen  atas  opini  pada  media  sosial  Twitter guna didapatkan  gambaran  respon  penerapan PERMENKOMINFO No.5 Tahun 2020.

## 2. Metodologi
Penelitian dilakukan dengan pendekatan analisis teks. Text  Mining adalah  penerapan  konsep  dan  teknik  data mining untuk mencari pola dalam teks, yaitu menganalisis teks  untuk  mengekstrak  informasi  yang  berguna  untuk tujuan tertentu [7], [8]. Sentimen analisis merupakan salah satu  jenis  Teknik  analisis  yang  digunakan  dalam Text Mining . Analisis sentimen adalah proses dalam memahami polaritas  terhadap  suatu  teks  yang  ada  didalam  sebuah kalimat  atau  berkas  sehingga  dapat  dikategorikan terhadap sebuah sentimen apakah bernilai positif, negatif, atau netral [9]. Metode yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari beberapa proses analisis, dimulai dari proses pengambilan dataset, Text Preprocessing , labeling sentimen dengan  InSet  Lexicon,  pembobotan  kata  dengan  TF- IDF, dan klasifikasi dengan menggunakan Support Vector Machine,  Naïve  Bayes Classifier,  dan K-Nearest  Neighbors . Langkah penelitian dijelaskan pada gambar 1.
Gambar 1. Prosedur penelitian yang dilakukan

## A. Pengumpulan Data
Pada Penelitian ini, sumber data yang akan digunakan sebagai  dataset  berasal  dari  tweet  pada  media  sosial Twitter  sebanyak  10869  baris  tweet  yang  mengandung tagar#BlokirKominfo dan #PSEMelanggarHAM dengan periode  pengumpulan  data  dimulai  pada  20  Juli  2022 hingga 8 Agustus 2022.

## B. Text Preprocessing
Text Preprocessing adalah proses yang diterapkan untuk mengubah  dan  membersihkan  tesk  menjadi  terstruktur [7],  [10]  sehingga  teks  menjadi  berkualitas  ketika dianalisis. Pada tahap ini, dataset diolah guna dibersihkan terhadap  kata,  karakter,  maupun  simbol  yang  tidak memiliki  nilai  atau  pengaruh  pada  proses  analisis  dan dilakukan  normalisasi  kata  menjadi  kata/bahasa  baku. Proses ini terbagi menjadi beberapa tahapan, berikut ini tahapan yang dilakukan:

## 1. Case Folding
Case  Folding merupakan  prosedur  yang  digunakan untuk  menyamakan  bentuk  huruf  pada  sebuah  data kedalam bentuk kecil/ lowercase [9]. Output dari Case Folding dijelaskan pada tabel 1.
Tabel 1 Penerapan Case Folding Pada Dataset
Sebelum Sesudah
Kami masih disini, sampai Undang- undang Permenkominfo No.5 2020 di cabut. #BlokirGakPakeMikir #BlokirKominfo #PSEMelanggarHAM #HumanRights
kami masih disini, sampai undang-undang permenkominfo no.5 2020 di cabut. #blokirgakpakemikir #blokirkominfo #psemelanggarham #humanrights

## 2. Filtering
Filtering merupakan  proses  membuang  kata/symbol yang dinilai tidak memiliki makna ( StopWord ) [11]. Pada tahap  Filtering,  teks  yang  sudah  dilakukan  proses  Case Folding  akan  dibersihkan  dari  tanda  baca,  angka,  tanda
tagar,  mention  (semat  pengguna),  konversi  bahasa  gaul dan  perbaikan  kata  yang  salah/typo  (slang  words)  dari dataset  yang  digunakan. Output dari Filtering dijelaskan pada tabel 2.
Tabel 2 Penerapan Filtering Pada Dataset Sebelum Sesudah kami masih disini, sampai undang-undang permenkominfo no.5 2020 di cabut. #blokirgakpakemikir
#blokirkominfo #psemelanggarham #humanrights kami masih disini, sampai undang-undang permenkominfo di pergi
Tokenizing Tokenizing merupakan proses pemenggalan darisetiap kalimat yang ada menjadi potongan kata atau token [12]. Pada proses Tokenizing, seluruh dataset akan dipecah per kata  sehingga  masing-masing  kata  terpisah  dan  tidak menjadi  satu  kalimat  utuh.  Proses  ini  mempermudah dalam  selanjutnya  yaitu  proses  Stemming. Output dari Tokenizing dijelaskan pada tabel 3.
Tabel 3 Contoh Hasil Proses Tokenizing Sebelum Sesudah kami masih disini, sampai undang-undang permenkominfo di cabut [kami, masih, disini, sampai, undang, undang, permenkominfo, di, pergi]

## 3. Stemming
Pada  proses  Stemming,  dataset  yang  memiliki imbuhan  pada  setiap  katanya  akan  dikonversi  menjadi kata dasar [13]. Dalam proses ini, setiap pecahan kata dari proses  Tokenizing,  akan  dinormalisasi  kedalam  bentuk root word atau akar kata. Pada Langkah ini,  kata hubung atau  kata  sambung  akan  dihapus. Output dari Stemming dijelaskan pada tabel 4.
Tabel 4 Penerapan Stemming Pada Dataset
Sebelum Sesudah [kami, masih, disini, sampai, undang, undang, permenkominfo, di, pergi] [undang, undang, permenkominfo, pergi]

## C. Labeling Sentimen
Pemberian label sentimen dilakukan dengan lexicon- based  approach  atas  dataset  yang  telah  dilakukan  Text Preprocessing dengan menggunakan InSet Lexicon [14]. Penliaian dilakukan dengan menghitung nilai setiap kata dengan  mencocokkan  kata  yang  ada  dari  setiap  kalimat pada  dataset  kamus  kata  yang  telah  diberikan  bobot. Setelah  setiap  kata  mendapatkan  nilai  bobot,  dilakukan kalkukasi untuk mendapatkan  nilai total (polarity score) dari  masing-masing  kalimat  untuk  diberikan  label
sentimen.  Secara  umum,  label  sentimen  dinyatakan sebagai  “Negatif”  jika polarity  score  yang  didapat dibawah dari nilai 0, untuk label “Positif” diberikan jika polarity  score  yang  didapatkan  diatas  dari  nilai  0,  dan untuk label “Netral” diberikan jika polarity score memiliki nilai  0. Output dari  proses  labeling  prediksi  sentimen dengan InSet Lexicon dijelaskan pada tabel 5.
Tabel 5 Hasil Prediksi Sentimen Dengan Kamus InSet Lexicon Kalimat Polarity Score Prediksi Sentimen daftar sistem elektronik instansi selenggara negara tuju dukung bijak strategi nasional kembang government indonesia wujud kesamaann paham rempa tindak padu langkah 16 Positif nyuruh ganti metode pikir suruh nyediain metode paypal mudahin sulit -11 Negatif tolong steam epic games banned negara maju banned negara banned hibur doang main dota main fortnite kayak susah banget negara slot judi zeus loh banned please 0 Netral
Berdasarkan  pengujian  terhadap  dataset  sejumlah 10869 baris, didapatkan hasil sebanyak 44,82%  prediksi sentimen  bernilai  negatif,  42,21%  prediksi  sentimen bernilai  positif,  dan  12,97%  prediksi  sentimen  bernilai netral. Gambar 2 menampilkan grafik prediksi sentimen atas dataset dengan pengujian berdasarkan kamus InSet Lexicon.
Gambar 2. Distribusi Prediksi Sentimen Terhadap Dataset dengan InSet Lexicon
Hasil dari prediksi sentimen divisualisasikan kedalam bentuk  grafis. WordCloud merupakan  metode  dalam menvisualisasikan  kata  berdasarkan  jumlah  kemunculan
atau  frequensinya  terhadap  sebuah  dokumen  [15], semakin  sering  kata  tersebut  digunakan,  maka  akan semakin besar visualisasi terhadap kata tersebut. Berikut ini  visualisasi  kata  atas  opini  yang  muncul  pada  media social Twitter terhadap #BlokirKominfo atas reaksi dari penerapan  PERMENKOMINFO  No.5  Tahun  2020 yang ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. WordCloud Atas Tweet Dengan Tagar #BlokirKominfo Frekuensi  munculnya  kata  juga  dijelaskan  pada gambar 4 berdasarkan 15 kata dengan penggunaan paling banyak dari dataset tweet atas opini pada Twitter.
Gambar 4. Daftar Kata Populer Yang Sering Muncul
Setelah didapatkan nilai sentimen, selanjutnya dataset dilakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai frekuensi kata atas dataset sebelum dilakukan pengolahan klasifikasi untuk  memprediksi  kebenaran/menguji  sentimen  dari dataset  yang  telah  dilabeli  sebelumnya. Term  Frequency  - Inverse  Document  Frequency adalah  teknik  analisis  statistik dengan menganalisis terhadap frequensi kemunculan kata dan  digabungkan  dengan inverse [16].  Hasil  dari perhitungan TF-IDF pada dataset ditunjukkan gambar 5.
Gambar 5. Contoh Hasil Perhitungan TF-IDF Pada
Dataset Tweet

## 3. Hasil dan Pembahasan
Output  terhadap  analisis  yang  dilakukan  adalah didapatkannya nilai akurasi, recall , presisi, dan f1-score dari setiap metode klasifikasi yang digunakan untuk menguji terhadap  hasil  prediksi  sentimen  yang  dilakukan. Algoritma klasifikasi yang diterapkan meliputi pengujian dengan metode Support Vector Machine , metode K-Nearest Neighbors ,  dan  metode Naïve  Bayes Classifier .  Tujuan perbandingan  menghasilkan  nilai  akurasi  analisis  yang dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  penelitan  atau pengembangan  sistem  lanjutan  dengan  target  akurasi diatas  70%.  Penggunaan  TF-IDF  juga  diharapkan berpengaruh  dalam  meningkatkan  performa  algoritma klasifikasi  terhadap  nilai  hasil  pengujian.  Pengujian dilakukan  terhadap  10869  baris  data  tweet  yang sebelumnya telah di analisis sentimen dengan pendekatan lexicon-based .  Pengujian  dilakukan  dengan  mengambil sampel  data  secara  acak  dengan  rasio  80%  data  latih berbanding  20%  data  uji  dimana  rasio  data  latih  lebih besar  daripada  data  uji.  Pengujian  dilakukan  dengan menguji  data  secara  bertahap  antara  setiap  algoritma klasifikasi yang digunakan. Berikut ini perbandingan hasil yang didapatkan :

## A. Support Vector Machine
Hasil pengujian dengan algoritma SVM dengan rasio pengujian  80:20,  didapatkan accuracy pengujian  sebesar 79%, nilai precission sebesar 79%, nilai recall sebesar 89%, dan nilai f1-score sebesar 83% yang dijelaskan pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil Pengujian Support Vector Machine
B. Naïve Bayes Classifier Pengujian  yang  dilakukan  dengan  algoritma  NBC dengan  rasio  pengujian  80:20,  didapatkan  akurasi 71%, presisi 77%, recall 76%, dan f1-score 77% yang dijelaskan pada gambar 7.
Gambar 7. Hasil Pengujian Naive Bayes Classifier

## C. K-Nearest Neighbors
Hasil  pengujian  dengan  model  KNN  dengan  rasio pengujian  80:20,  didapatkan  nilai accuracy sebesar  61%, nilai precission sebesar  74%,  nilai recall sebesar  56%,  dan nilai f1-score sebesar 64% yang dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Hasil Pengujian K-Nearest Neighbors

## D. Komparasi  Hasil  Pengujian  Prediksi  Sentimen dengan metode klasifikasi
Berdasarkan pengujian atas prediksi sentimen dengan pola  rasio  pengujian  data    80%  berbanding  20%, didapatkan didapatkan atas setiap metode klasifikasi yang digunakan.  Hasil  perbandingan  atas  pengujian  metode dijelaskan pada tabel 6.
Tabel 6 Hasil Pengujian Setiap Metode Klasifikasi
Metode Penilaian Support Vector Machine Naïve Bayes K-Nearest Neighbors accuracy 79% 71% 61% precision 79% 77% 74% recall 89% 76% 56% f1-score 83% 77% 64%
Didapatkan  hasil  dengan  metode Support  Vector Machine memiliki  hasil  paling  tinggi  dari  setiap  kriteria penilaian accuracy, precision, recall , dan f1-score dari 3 metode klasifikasi yang diterapkan pada penelitian ini atas 10869 baris  data  pada  dataset  tweet  Twitter.  Pengujian menunjukkan  bahwa  analisis  sentimen  terhadap  dataset opini twitter dengan menerapkan metode klasifikasi data yang dilakukan terhadap algoritma Support Vector Machine , Naïve Bayes Classifier , dan K-Nearest Neighbors menghasilkan akurasi dengan nilai akurasi diatas 70% didapatkan pada algoritma  SVM  dan  NBC  sedangkan  algoritma  KNN hanya mendapatkan nilai akurasi 61%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  klasifikasi  yang dilakukan,  bahwa  44,82%  respon  yang  muncul  pada media  sosial  Twitter  bernilai  negatif  dan  menolak penerapan  PERMENKOMINFO  No.5  Tahun  2020 dengan  kata  kunci  #BlokirKominfo.  Nilai  klasifikasi tertinggi atas pengujian prediksi sentimen dengan metode klasifikasi  didapatkan  pada  algoritam Support  Vector Machine memperoleh akurasi pengujian sebesar 79%, Nilai klasifikasi  kedua  diperoleh  dari  metode Naïve  Bayes Classifier memperoleh  akurasi  pengujian  sebesar  71%, Nilai  terendah  diperoleh  dengan  metode K-Nearest Neighbors memperoleh akurasi pengujian sebesar 61%.
Saran  atas  penelitian  ini,  perlunya  dilakukan  analisis sentimen  terhadap  konten  dari  PERMENKOMINFO No. 5 Tahun 2020 serta validasi dari ahli hukum atas hasil prediksi dari analisis yang dilakukan sebagai penguat dari hasil pengujian yang dilakukan. Serta dilakukan komparasi atas  hasil  dari  analisis  sentimen  pada  opini  dan  konten atas  PERMENKOMINFO  No.5  Tahun  2020  sehingga dapat  dilihat  apakah  sentimen  yang  muncul  bernilai relevan dengan sentimen atas konten.

## 5. Daftar Pustaka
[1] P.  Arsi  and  R.  Waluyo ,  “ Analisis  Sentimen Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota  Indonesia Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine (Svm) ,” vol. 8, no. 1, pp. 147– 156, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202183944.
[2] R.  D.  Rahardjo  and  W.  Afifah,  “ Kesesuaian
Permenkominfo Nomor 05 Tahun 2020 Dengan Prinsip Kebebasan Berpendapat Dan Berekspresi  Dalam  Hak  Asasi  Manusia ,” Bureaucracy  Journal :  Indonesia  Journal  of  Law  and Social-Political  Governance ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  472 – 486, Aug. 2022, doi: 10.53363/bureau.v2i2.48.
[3] …… Yoga, V. Wijaya, Y. V ikriansyah Wijaya, A. Erfina,  and  C.  Warman,  “Analisis  Sentimen Seputar  UU  ITE  menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine”,  [Online].  Available: https://databoks.katadata.co.id/
[4] I. Gusti Naufhal Daffa Adnyana, F. Adams, and A.  Windari  Oktavia, Analisis  Sentimen  Terhadap
Undang-Undang  Cipta  Kerja  Menggunakan  Metode Naïve Bayes . 2021.
[5] E. N. Hamdana, M. Balya, and I. Alfahmi, “JIP (Jurnal  Informatika  Polinema)  Pengembangan Sistem  Analisis  Sentimen  Berbasis  Java  Pada Data  Twitter  Terhadap  Omnibus  Law Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  K- Nearst Neighbor (K- NN)”.
[6] A.  Syaifuddin  and  M.  Muslimin ,  “ Analisis Sentimen Pada Sosial Media Tentang Implementasi Kebijakan Pse Kominfo Menggunakan Algoritme Lexicon Based,” Smart City And Sustainable Development Goals , vol. 1, no.
1, 2022.
[7] A.  Rahman,  Wiranto,  and  A.  Doewes,  “Online News  Classification  Using  Multinomial  Naive Bayes.” doi: 10.20961/itsmart.v6i1.11310.
[8] R.  Rismayani,  H.  SY,  T.  Darwansyah,  and  I. Mansyur, “Implementasi Algoritma Text Mining dan  Cosine  Similarity  untuk  Desain  Sistem Aspirasi  Publik  Berbasis  Mobile,” Komputika : Jurnal Sistem Komputer , vol. 11, no. 2, pp. 169 – 176,
Aug. 2022, doi: 10.34010/komputika.v11i2.6501.
[9] Y.  Afrillia,  L.  Rosnita,  and  D.  Siska,  “ Analisis Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Isu Kesetaraan Gender Dalam Penerapan Permendikbudristek  Nomor  30  Tahun  2021 Menggunakan  Textblob  Analysis  Of  Twitter User  Sentiment  Towards  To  Issue  Of  Gender Equality In The Implementation Of Permendikbudristek Number 30 Of 2021 Using Textblob ,” Journal  of  Informatics  and  Computer Science , vol. 8, no. 2, 2022.
[10] D. S. Suparno and M. Rosyda, “Penggunaan Text Modeling Untuk Identifikasi Kesalahan
Penulisan Kata Pada Teks Pidato Bupati Banggai
Sulawesi  Tengah,” Jurnal  Media  Informatika
Budidarma ,  vol.  5,  no.  3,  p.  779,  Jul.  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i3.3051.
[11] P.  Aditiya,  U.  Enri, and  I.  Maulana,  “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Myim3 Pada Situs Google Play Menggunakan Support Vector Machine,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9,  no.  4,  p.  1020,  Aug.  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4673.
[12] S.  Mujahidin,  B.  Prasetio,  and  M.  C.  Cahyo Utomo,  “Jurnal  Vocational  Teknik  Elektronika dan Informatika”, [Online]. Available: http://ejournal.unp.ac.id/index.php/voteknika/ index
[13] O.  I.  Gifari,  M.  Adha,  I.  Rifky  Hendrawan,  F. Freddy,  and  S.  Durrand,  “Analisis  Sentimen Review Film Menggunakan TF-IDF dan Support Vector  Machine,” Jifotech  (Journal  Of  Information Technology , vol. 2, no. 1, 2022.
[14] F.  Koto  and  G.  Y.  Rahmaningtyas,  “InSet Lexicon:  Evaluation  of  a  Word  List forIndonesian
Sentiment
Analysis in Microblogs.”
[15] M.  Galih  Pradana,  “ Penggunaan  Fitur Wordcloud Dan Document Term Matrix Dalam Text Mining .”
[16] A.  M.  Priyatno  and  L.  Ningsih,  “SISTEMASI: Jurnal  Sistem  Informasi  Pembobotan  TF-IDF untuk  Mendeteksi  Akun  Spammer  di  Twitter berdasarkan  Tweet  dan  Representasi  Retweet
dari  Tweet  TF-IDF  Weighting  to  Detect Spammer Accounts on Twitter based on Tweets and  Retweet  Representation  of  Tweets.” [Online]. Available:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id