## Analisis Sentimen Terhadap Rangka E-SAF Honda Pada Media Sosial X Dengan Algoritma Naïve Bayes
Akbar Cleary Syafi’i, Ade Davy Wiranata *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika , Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia Email: 1 syafiicleary26@gmail.com, 2,* adedavy@uhamka.ac.id, Email Penulis Korespondensi: adedavy@uhamka.ac.id
Abstrak− Sepeda motor adalah kendaraan terbaik untuk bepergian ketika lalu lintas padat karena sepeda motor memungkinkan orang menghemat waktu saat melakukan perjalanan sehari-hari karena ukurannya yang kecil dan kemampuan untuk bergerak di jalanan yang sempit. Komponen penting dalam sepeda motor adalah rangka sepeda motor, rangka sepeda motor adalah suatu bagian yang berguna untuk menopang bobot komponen-komponen tersebut dalam sistem kendaraan sepeda motor. Namun di isukan bahwa suatu rangka sepeda  motor  dengan  jenis  E-SAF  memiliki  kualitas  kurang  baik  maka  diperlukanlah  analisis  sentimen.  Riset  ini  bertujuan  untuk menghimpun jumlah komentar baik bermuatan positif maupun bermuatan negatif dari pengguna media sosial X tentang rangka E-SAF, dan juga mengetahui keakuratan penerapan metode Naive Bayes. Dataset yang di himpun dari media sosial X berjumlah 756 dataset. Kemudian setelah melewati tahapan pembersihan data seperti cleansing, tokenize, dan filter stopword, data yang dapat digunakan untuk penelitian ini berjumlah 696 dataset. Tahapan berikutnya adalah pelabelan data yaitu dengan membagi dataset dengan perbandingan 60:40  yaitu  data  latih  sebesar  60%  berjumlah  417  dataset  yang  sudah  dilabeli  secara  manual  dengan  hasil  data  bermuatan  negatif sebanyak 224  data, data  bermuatan  positif  sebanyak  193  data  sedangkan  data  uji  sebesar  40% dengan  berjumlah  279  dataset  yang nantinya dilabeli secara otomatis dengan implementasi metode Naive Bayes. Tahapan selanjutnya adalah data uji melewati tahapan processing data supaya data uji tersebut siap di implementasikan ke dalam metode Naive Bayes. Setelah mengimplementasikan metode Naive Bayes, hasil akurasi yang diperoleh sebesar 70,27% dengan jumlah precision sebesar 76% dan juga jumlah recall sebesar 79,17%. Di dapatkan juga data true Positif sebesar 57 dan data true Negatif sebesar 21. Dalam Visualisasi Data juga menampilkan kata yang sering muncul dalam dataset. Disini menunjukkan bahwa metode Naive Bayes cukup efektif untuk klasifikasi analisis sentimen.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Rangka; E-SAF; Naive Bayes; Rapidminer
Abstract− Motorcycles are the best vehicles for traveling when traffic is heavy because motorcycles allow people to save time while going about their daily commute due to their small size and ability to move on narrow streets. An important component in a motorcycle is the motorcycle frame, the motorcycle frame is a useful part to support the weight of these components in the motorcycle vehicle system. However, it is rumored that a motorcycle frame with the E-SAF type has poor quality, so a sentiment analysis is needed. This research aims to collect the number of comments, both positive and negative, from social media users X about the E-SAF framework, and also to determine the accuracy of the application of the Naive Bayes method. The datasets collected from social media X amounted to 756 datasets. Then after going through the stages of data cleaning such as cleansing, tokenize, and stopword filters, the data that can be used for this research amounted to 696 datasets. The next stage is data labeling, namely by dividing the dataset with a ratio of 60:40, namely 60% of the training data totaling 417 datasets that have been manually labeled with the results of 224 negatively charged data, 193 positively charged data while the test data is 40% with a total of 279 datasets which will later be automatically labeled with the implementation of the Naive Bayes method. The next stage is that the test data goes through the data processing stage so that the test data is ready to be implemented into the Naive Bayes method. After implementing the Naive Bayes method, the accuracy obtained was 70.27% with a precision of 76% and also a recall of 79.17%. There was also a true Positive data of 57 and a true Negative data of 21. Data Visualization also displays words that appear frequently in the dataset. Here it shows that the Naive Bayes method is quite effective for the classification of sentiment analysis.
Keywords : Sentiment Analysis; Frame; E-SAF; Naïve Bayes; Rapidminer

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan transportasi sepeda motor di Indonesia tumbuh dari tahun ke tahun. Ini adalah kesempatan yang bagus bagi perusahaan  yang  bekerja  dalam  sektor  kendaraan  roda  dua  atau  sepeda  motor  untuk  memasarkan  barang  mereka  dan meningkatkan statistik penjualan mereka dengan berbagai cara. Banyak bisnis menggunakan taktik untuk menjual produk kendaraan  beroda  dua  ini.  Beberapa  metodenya  termasuk  penetapan  harga,  strategi  kualitas,  dan  inovasi  produk. Memahami  kebutuhan  pelanggan  dalam barang-barang yang  mereka  butuhkan  telah  menjadi  prioritas  dalam berbagai bisnis, termasuk industri otomotif. Saat ini, kebutuhan kendaraan, khususnya sepeda motor maju dengan pesat[1] . Rangka merupakan komponen terpenting dari sebuah kendaraan bermotor karena memegang andil bagi banyak komponen serta menopang  bobot  komponen-komponen  tersebut  dalam  sistem  kendaraan.  Menghitung  kekuatan  suatu  rangka  sepeda motor itu penting dilakukan untuk memastikan bahwa rangka dapat menahan beban. Perhitungan kekuatan rangka sepeda motor dapat dilakukan secara manual (tangan) atau menggunakan sistem analisis elemen hingga (FEA)[2] . Rangka  e-SAF  Enhanced  Smart  Architecture  Frame  (eSAF)  menggunakan  teknik  manufaktur  mutakhir  seperti pengelasan press dan laser. Konstruksinya dirancang untuk meningkatkan stabilitas penanganan, membuat sepeda motor lebih mudah dikendarai, lebih ringan, dan lebih nyaman saat menikung. Kapasitas area bagasi 14 L dan kapasitas tangki bahan bakar 4,2 L menunjukkan bahwa rangka eSAF ini dapat memberikan penggunaan ruang yang lebih efektif. Struktur ini tidak lagi terbuat dari pipa, tetapi dari pelat baja yang ditekuk dan didorong sebelum dilas laser untuk membuat lipatan atau tulang di sisinya. Penggabungan ini menghapus 34 komponen, membuat rangka tampak lebih sederhana. Rangka hanya  terdiri  dari  rangka  utama  (underbones)  dan  dua  tulang  tambahan  di  belakangnya  (sub-kerangka).  Hasilnya, rangkanya  8%  lebih  ringan  dibandingkan  rangka  skutik  Honda  sebelumnya.  “Rangka  yang  lebih  ringan  membuat

## Akbar Cleary Syafi’i, Analisis Sentimen Terhadap Rangka E-SAF Honda Pada Media Sosial X Dengan Algoritma Naïve
berkendara semakin nyaman dan mudah, terutama saat bermanuver.” “Bobot motor juga berkurang atau tidak seberat itu,”  kata  Endro  Sutarno,  Technical  Service  Department  PT  Astra  Honda  Motor[3] . Media  sosial  telah  berkembang menjadi saluran vital bagi industri otomotif, terutama yang memproduksi sepeda motor, untuk berkomunikasi dengan pelanggan dan mempelajari bagaimana perasaan mereka tentang kendaraan yang dipakai.
Analisis sentimen adalah proses pengumpulan, pengolahan, dan penilaian pendapat publik tentang suatu hal atau topik  tertentu[4].  Metode  pemecahan  Naive  Bayes  dipilih  karena  metode  pembagian  terstruktur  ini  memiliki  formula yang  sederhana dan  mudah  dipraktikkan  dan  juga  cukup  tepat  dibandingkan  dengan  metode  lainnya[5].  Di  dalam hal ketepatan dan komputasi, Naive Bayes dianggap sebagai metode pemrosesan klasifikasi data tersusun yang mungkin lebih baik daripada metode klasifikasi tersusun lainnya[6]. Studi terdahulu yang dilakukan oleh Gusti Agung Indrawan, Ayu Indah Cahya Dewi, dan Ida Ayu Putu Ananda Wisdantini menemukan bahwa akurasi pengujian pemecahan metode Naive Bayes Classifier adalah 88,01 persen[7]. Dan juga Penelitian yang dilakukan oleh Duei Putri dengan judul yaitu ”Analisis Sentimen  Kinerja  Dewan  Perwakilan  Rakyat  (DPR)  Pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier” mendapatkan hasil akurasi sebesar 80%[8]. Selanjutnya Penelitian yang dilakukan oleh Irfan Ricky dengan judul yaitu ” Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Terkait  Pelayanan  Jasa  Ekspedisi  Anteraja  Dengan  Metode  Naive  Bayes” mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  85,06%[9].  Hal  ini  membuktikan  bahwa  metode  Naive  bayes  dapat  memberikan akurasi tinggi dalam Evaluasi sentimen.
Analisis  sentimen  media  sosial  memberikan  industri  kemampuan  untuk  menilai  kebahagiaan  konsumen, memahami  opini  publik,  dan  dengan  cepat  dan  efektif  mengatasi  masalah  yang  muncul[10].  Dengan  cara  yaitu mengidentifikasi pola sentimen yang dominan terkait dengan Rangka e-SAF Honda di Media Sosial X, termasuk aspek positif, dan negatif yang paling menonjol. Produsen sepeda motor terkemuka brand Honda menyadari nilai riset sentimen media sosial dalam melacak reputasi merek dan meningkatkan kepuasan konsumen. Dibandingkan dengan melakukan survei  secara  langsung,  pengumpulan  data  melalui  media  sosial  dinilai  lebih  efisien  dalam  semua  aspek.  Efisiensi  ini mencakup mengurangi biaya yang diperlukan untuk mendapatkan data, memiliki kemampuan untuk mendapatkan data secara real time , dan menghasilkan data yang lebih rinci yang menggambarkan pendapat masyarakat[11]. Maka dari itu, analisis sentimen di rasa sangat efektif dalam kepuasan konsumen sepeda motor honda dikarenakan adanya isu terkait rangka  yang  digunakan  dalam  sepeda  motor  honda  memiliki  kualitas  yang  kurang  baik  meskipun  pihak  honda  telah klarifikasi bahwa pihak Honda memberikan garansi selama 5 tahun tanpa batasan jarak kilometer motor Honda tersebut digunakan.  Sebuah  penelitian  dilakukan  tentang  analisis  sentimen  berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan sebelumnya.  Dengan  menggunakan  teknik  Naive  Bayes,  peneliti  akan  melakukan  penelitian  tentang  analisis  sentimen rangka E-SAF Honda di media sosial X.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini. Metode yang digunakan adalah Naïve Bayes untuk analisis setntimen ini.  Berdasarkan penerapan teorema Bayes, atau aturan Bayes, dan dengan asumsi naif, atau independensi, yang kuat, naive Bayes adalah metode prediksi sederhana yang berbasis probabilitas.[12]. Berikut tahapan metode penelitian yang ditampilkan pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Gambar  1  menunjukkan  proses  penelitian.  Proses  penelitian  dimulai  dengan  pengumpulan  data  menggunakan website  Google  Colab  yang  terhubung  ke  media  sosial  X  dengan  Kata  kunci  "esaf"  digunakan  untuk  mengumpulkan dataset. Tahapan berikutnya adalah Pembersihan Data, data yang telah dikumpulkan kemudian dibersihkan melalui fase pembersihan data yang terdiri dari beberapa tahapan yaitu menyambungkan operator replace seperti Replace URL link,, Replace @nama pengguna, Replace simbol dan terakhir adalah Trim (Pengurangan jarak berlebih antar teks). Selanjutnya, proses pelabelan manual pada data latih digunakan sebagai pembelajaran mesin untuk klasifikasi. Data Uji yang telah dibersihkan kemudian disiapkan melalui fase processing data yang terdiri dari beberapa tahap tambahan, seperti tokenize, transform  cases,  filter  stopword  dan  filter  token.  Setelah  dataset  tersebut  disiapkan,  dataset  tersebut  kemudian dikelompokkan menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji, sementara pelabelan pada data uji tersebut dilakukan dengan mesin, yaitu dengan mengklasifikasikan data sentimen menjadi positif atau negatif dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Evaluasi dan visualisasi data adalah langkah akhir dari penelitian ini, nantinya hasilnya berupa accuracy,

## Akbar Cleary Syafi’i, Analisis Sentimen Terhadap Rangka E-SAF Honda Pada Media Sosial X Dengan Algoritma Naïve
precision, recall dan juga kata kata yang sering keluar dari dataset tersebut. Dan berikut penjelasan tahapan metodelogi penelitian sebagai berikut.

## 2.1 Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini,  peneliti  menggunakan  metode  crawling data  pada  platform  media  sosial  X.  Pengumpulan data  adalah proses mengumpulkan atau mengambil data dari website atau platform media sosial melalui API (Aplication Program Interface) yang disediakan oleh platform tersebut[13]. langkah pertama adalah memperoleh kunci API web developer X dan memasukkannya ke dalam script file crawling yang berisi kode menggunakan bahasa pemrograman python dengan menggunakan kata kunci “e-saf”. API X berfungsi untuk menghubungkan sistem X. Dan dataset tersebut di simpan ke dalam format file .csv ekstensi.

## 2.2 Pembersihan Data
Pembersihan data atau cleansing data merupakan langkah penting dalam memastikan kualitas data sebelum analisis lebih lanjut.  RapidMiner  mencakup  sejumlah  alat  dan  operator  untuk  membantu  pengguna  menemukan,  memperbaiki,  dan memvalidasi  data  dengan  cepat[14].  Membersihkan  data  memungkinkan  pengguna  untuk  meningkatkan  kualitas  dan keandalan hasil analitik mereka, membuat keputusan berdasarkan data lebih akurat dan mendasar.

## 2.3 Pelabelan Data
Pelabelan  data  dilakukan  setelah  melewati  preprocessing  data.  Tujuan  pelabelan  dataset  adalah  untuk  membuat representasi dari objek data yang dimiliki oleh ulasan dan membantu dalam pemahaman tentang cara mengidentifikasi sentimen data baik manual maupun otomatis dengan aplikasi rapidminer. Pelabelan data harus sesuai dengan rasio yang ditentukan dengan data latih dan data uji.

## 2.4 Processing Data
Processing data adalah langkah penting dalam siklus analisis data yang memastikan data mentah diubah menjadi format yang sesuai untuk analisis lebih lanjut[15]. RapidMiner menyediakan berbagai alat dan operator untuk mendukung setiap langkah dalam processing data, dari pembersihan dan transformasi data hingga penggabungan dan pengurangan dimensi. Pengguna dapat memastikan bahwa data yang dianalisis berkualitas tinggi dan siap memberikan wawasan yang akurat dan bermakna dengan melakukan proses pengolahan data yang efektif.

## 2.5 Naive Bayes Klasifikasi
Naive  Bayes  adalah  algoritma  klasifikasi  berbasis  probabilistik  yang  sangat  efektif dan efisien,  terutama  untuk  tugas- tugas  dengan  data  berukuran  besar[16].  Dalam  aplikasi  RapidMiner,  proses  membangun  dan  mengaplikasikan  model Naive Bayes sangat mudah dan intuitif, berkat berbagai operator yang mendukung setiap tahap proses klasifikasi. Dengan menggunakan Naive Bayes di RapidMiner, pengguna dapat dengan cepat membangun model yang akurat dan melakukan prediksi pada data baru, membantu pengambilan keputusan berbasis data yang lebih baik.

## 2.6 Evaluasi
Evaluasi  data  adalah  langkah  krusial  dalam  siklus  analisis  data  yang  melibatkan  penilaian  kinerja  model  berdasarkan metriks tertentu[17]. Untuk memastikan bahwa model yang dibangun memiliki akurasi yang tinggi dan mampu membuat prediksi yang andal ketika diterapkan pada data baru, evaluasi data dilakukan. Evaluasi ini membantu dalam memahami kelebihan dan kekurangan model serta dalam membuat keputusan untuk perbaikan model lebih lanjut. Dalam penelitian ini, ada 3 rumus yang digunakan yaitu Precision , Recall , dan Accuracy berikut rumusnya
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (1) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3)

## 2.7 Visualisasi Data
Visualisasi data adalah tahap terakhir dari penelitian ini. Visualisasi data dimaksudkan untuk menganalisis sentimen kata- kata yang sering muncul dalam dataset[18]. Ini pasti akan menjadi lebih mudah untuk menganalisis pendapat pengguna sepeda motor Honda tanpa harus membaca semua ulasan satu-satu.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada tahap ini, saya sebagai peneliti mengumpulkan dataset menggunakan aplikasi google colab dan kami menggunakan teknik  crawling  data.  Melalui  proses crawling,  Google  Colab membantu  mendapatkan  dataset  menggunakan  bahasa
Akbar Cleary Syafi’i, Analisis Sentimen Terhadap Rangka E-SAF Honda Pada Media Sosial X Dengan Algoritma Naïve Bayes
Python. [19].  Data  total  yang  dikumpulkan  mencapai  756  dataset.  Berikut  gambar  2.  yang  menjelaskan  alur  dari pengumpulan data penelitian ini.

## Gambar 2. Alur Pengumpulan Dataset
Pada  gambar  2  tersebut,  peneliti  harus  mengakses  situs  media  sosial  “X”  untuk  mendapatkan  token  dari  akun tersebut, setelahnya token tersebut di masukan kedalam google collab supaya website google collab bisa menarik data tersebut menggunakan akun sosial media X. Dan tahapan selanjut nya, Kata kunci digunakan oleh peneliti yaitu ”esaf” untuk menyaring dataset yang diperoleh dari platform media sosial X. Riset ini menggunakan data yang dihimpun yang mencakup  periode  dari  1-7-2023  hingga  1-11-2023  dan  dataset  tersebut  menggunakan  bahasa  Indonesia.  sesuai  yang terdapat pada gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Peng a mbilan dataset menggunakan Google Colab
Gambar  3  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel  kode  “data”  berguna  untuk  menentukan  nama  file  untuk disimpan setelah hasil crawling. Variabel kode “search_keyword” berguna untuk menemukan data terkait rangka e-SAF sebagai kata kunci pencarian, keterangan “esaf lang:id” berfungsi menetapkan kata kunci pencarian sebagai esaf dengan dataset  yang  menggunakan    bahasa  Indonesia.  Variabel  “limit”  berguna  untuk  mengontrol  jumlah  dataset  yang  akan dikumpulkan dari internet. Selain itu, baris terakhirnya berisi kode yang menjelaskan bahwa program yang digunakan adalah “tweet-harvest” dengan versi 2.2.8.

## 3.2 Pembersihan Data
Setelah tahap pengumpulan data. Peneliti melanjutkan proses selanjutnya yaitu Pembersihan Data yang dilakukan untuk mengolah  data  dengan  beberapa  tahapan  menjadi  data  yang  lebih  siap  digunakan  untuk  sesuai  kebutuhan  pada  tahap lanjut. Pada tahapan ini, peneliti menggunakan aplikasi Rapidminer. Selain itu, beberapa operator digunakan ditunjukkan pada gambar 4 berikut. :

## Gambar 4. Operator untuk Pembersihan data
Pada gambar 4 tersebut, tahap pembersihan data dilakukan dengan empat operator replace dan satu operator trim. Pertama,  operator  replace  digunakan  untuk  menghapus  URL  yang  ada  di  awal  kalimat;  kedua,  operator  replace  2 menghapus URL di akhir kalimat; ketiga, operator replace 3 menghapus semua keberadaan @nama pengguna dalam teks; dan keempat, Operator replace 4 sangat berguna dengan menghapus simbol atau karakter yang tidak relevan dari teks. Terakhir,  Untuk menghilangkan  jarak baris yang berlebih dalam teks,  peneliti dapat menggunakan operator trim, teks dapat diubah sesuai kebutuhan. Setelah pembersihan data selesai, Table 1 menunjukkan proses pembersihan tweet yang dilakukan RapidMiner.
Tabel 1. Hasil Pembersihan Data Sebelum Sesudah
Halo  @AstraHondaCare  ,  rangka  motor  saya  mendadak Krispy  dan  karatan.  Apakah  saya  dapat  ganti  rangka  gratis yang lebih bagus kualitasnya? Saya tidak mau diganti rangka Esaf Krispy.. @honda @HondaJP @KNKT_RI
https://t.co/mztBFKDsn1
Halo rangka motor saya mendadak Krispy dan karatan Apakah  saya  dapat  ganti  rangka  gratis  yang  lebih bagus kualitasnya? Saya tidak mau diganti rangka Esaf Krispy.
@afiiitz10  @welovehonda  yaelahhh,  update  bangg,  jangan cuma nongki nungguin honda posting trus hujat, KNKT dah jelasin klo esaf dan rangkanya dah aman
yaelahhh update bangg jangan cuma nongki nungguin honda  posting  trus  hujat  KNKT  dah  jelasin  klo  esaf dan rangkanya dah aman,
Akbar Cleary Syafi’i, Analisis Sentimen Terhadap Rangka E-SAF Honda Pada Media Sosial X Dengan Algoritma Naïve Bayes
@dimzz78  @AndyHuskyyy  Rangka  esaf  ku  kupakai  buat kesana  kemari.  Kadang  sama  suamiku  dipakai  buat  bawa peralatan kerja. Dan hingga sekarang aman2 aja tuh.
Rangka  esaf  ku  kupakai buat  kesana  kemari  Kadang sama suamiku dipakai buat bawa peralatan kerja Dan hingga sekarang aman2 aja tuh
Tabel 1 kolom bagian sebelah kiri merupakan dataset yang belum melewati proses pembersihan data, terlihat masih adanya @nama pengguna dan juga URL. Sedangkan pada Tabel  1 di kolom bagian sebelah kanan merupakan dataset yang  telah  melewati  proses  pembersihan data,  terlihat  bahwa  hilangnya  @nama pengguna  dan  link  URL  di  komentar dataset tersebut.

## 3.3 Pelabelan Data
Tahap pembersihan data sudah dilakukan. Selanjutnya masuk ke tahap pelabelan data yaitu sentiment untuk rangka ”e- saf” Honda. Data uji dan data latih adalah dua komponen data ini. Data latih dilabelkan sebagai ilustrasi untuk pengolahan data uji berikutnya[20]. Dari 756 data yang telah dihimpun yang bersumber dari dunia maya, hanya sebanyak 696 yang akan  digunakan  untuk  tujuan  penelitian  ini.  Data  yang  tidak  sesuai  dengan  konteks  tidak  akan  digunakan  untuk meningkatkan akurasi penelitian. Dari 696 data, peneliti membagi 417 sebagai data latih dan 279 sebagai data uji. Jika data latih mengandung pendapat positif, mereka diberi label positif, dan jika pendapat negatif, mereka diberi label negatif, seperti yang ditunjukkan dalam tabel 2 berikut:
Tabel 2. Pelabelan Data Text Sentimen Gak perlu takut kali sama rangka esaf tidak seperti yang diberitakan Buktinya motor aku baik2 aja tuh Positif Kalau merasa punya malu ya recall dulu rangka esaf kemarin jangan merasa market leader semua gue Negatif kata siapa rangka esaf kopong dan rapuh bg coba lu googling bang terkait rangka esaf KNKT udh bilang aman kali dan udah sesuai standar global
Positif
Pada  tabel  2  diatas  menunjukkan  bahwa  dataset  komentar  yang  bermuatan  positif  diberi  sentimen  positif, sedangkan komentar yang bermuatan negatif diberi sentimen negatif. Setelah dilakukan pelabelan data latih secara manual didapatkan  dari  417  dataset,  dataset  yang  bermuatan  sentimen  positif  berjumlah  193  data  sedangkan  dataset  yang bermuatan negatif berjumlah 224 data.

## 3.4 Processing Data
Selanjutnya, sisa datanya sebanyak 279 diubah menjadi data uji untuk diproses oleh RapidMiner, seperti yang ditunjukkan pada gambar 5:

## Gambar 5. Operator Processing Data
Pada  gambar  5  terdapat  beberapa  operator  yang  digunakan.  Pertama,  untuk  membuka  dan  memindai  file  CSV yang telah disiapkan, gunakan operator "Read CSV". Data latihdisimpan dalam file CSV yang digunakan. Selanjutnya dihubungkan dengan operator “Filter Example”.  Operator ini bertujuan untuk  memilah data  sesuai  kebutuhan.  Untuk mencapai hal ini, kondisi digunakan memilah sentimen yang tidak hilang dengan menggunakan opsi “is not missing”. Oleh  operator  “Filter  Examples”  selanjutnya  akan  dikaitkan  oleh  operator  “Process  Document  from  Data”,  tetapi diperlukan  operator  “Nominal  to  Text”  Sebelum  mengubah  nilai  nominal  menjadi  teks,  untuk  operator  ”Process Document from Data”  mampu membaca data  dan beroperasi. Di dalam operator ”Process Document from Data”  ada beberapa operator yang digunakan, misalnya dapat dilihat pada gambar 6 berikut. Penjelasan gambar 6 dalam poin – poin berikut:

## 3.4.1 Tokenize
Tokenize adalah suatu operator yang berfungsi untuk memilah kalimat menjadi kata - kata yang bersifat individual yang berfungsi untuk memudahkan dalam proses Filter Stopwords [21] . Tabel 3 berikut menampilkan sebelum proses tokenize dan sesudah proses tokenize
Akbar Cleary Syafi’i, Analisis Sentimen Terhadap Rangka E-SAF Honda Pada Media Sosial X Dengan Algoritma Naïve Bayes
Tabel 3. Hasil Dari Tokenize
Sebelum Proses Tokenization Sesudah Proses Tokenization
Soal  rangka  eSAF  Honda  yang  viral  tidak  perlu khawatir Hasil penelitian Ditjen Hubdat dan KNKT ketebalan  teknik  coating  secara  dipping  sudah sesuai standar manufaktur global
‘Soal’,  ‘rangka’,  ‘eSAF’,  ‘Honda’,  ‘yang’,  ‘viral’,  ‘tidak’, ‘perlu’,  ‘khawatir’,  ‘Hasil’,  ‘penelitian’,  ‘Ditjen’,  ‘Hubdat’, ‘dan’,  ‘KNKT’,  ‘ketebalan’,  ‘teknik’,  ‘coating’,  ‘secara’, ‘dipping’, ‘sudah’, ‘sesuai’, ‘standar’, ‘manufaktur’, ‘global’
Pada tabel 3 diatas proses tokenize dilakukan dengan cara yaitu memilahkan bagian per bagian kata dalam satu kalimat. Setuap dataset diproses dengan cara memilah  beberapa potongan kata dengan operator tokenize di aplikasi Rapidminer.

## 3.4.2 Transform Cases
Tahapan  selanjutnya  adalah  Transform  Cases.  Dengan  menggunakan  Transform  Cases,  Teks  mengubah  semua  huruf kapital menjadi huruf kecil[22]. Operator ini diatur kedalam “lower case” supaya berjalan dengan baik. Tabel 4 berikut menampilkan sebelum proses Transform Cases dan sesudah proses Transform Cases.
Tabel 4. Hasil dari Transform Cases Sebelum Proses Transform Cases Sesudah Proses Transform Cases
Yang salah rangka esaf coba ngelipet duluan pas masih di rumah pasti nggak jadi insiden yang salah rangka esaf coba ngelipet duluan pas masih di rumah pasti nggak jadi insiden Emangnya  kenapa  kalo  rangka  eSAF  motor  yang  pake rangka eSAF kuat kuat kok emangnya  kenapa  kalo  rangka  esaf  motor  yang  pake rangka esaf kuat kuat kok
Dari Tabel  4 tersebut menunjukkan bahwa kolom bagian sebelah kiri merupakan dataset yang belum melewati proses  Transform  Cases  sehingga  masih  ada  huruf  kapital  di  awal  kalimat.  Sedangkan  kolom  bagian  sebelah  kanan merupakan dataset yang sudah melewati proses Transnform Cases sehingga huruf di kolom tersebut merupakan huruf kecil semua.

## 3.4.3 Filter Stopwords
Tahapan berikutnya adalah Filter Stopword. Filter Stopword adalah merupakan tahap dimana menghimpun semua kata sambung dihapus dari dataset. Peneliti  berpedoman pada kamus stopwords yang tersedia di situs web kaggle. Tabel 5 berikut menampilkan hasil dari filter stopwords.
Tabel 5. Hasil dari Filter Stopword
Sebelum Proses Filter Stopwords Sesudah Proses Filter Stopwords
Emang  jadi  faktor  penting  juga  ya  soal  perawatan  rangka eSAF  Karena  apapun  mereknya  kalo  gagal  merawat  bisa dipastikan akan patah juga Emang  jadi  faktor  penting  juga  ya  soal  perawatan rangka  eSAF  Karena  apapun  mereknya  kalo  gagal merawat dipastikan akan patah
Pada tabel 5 menunjukkan bahwa ada perbedaan antara kolom bagian kiri dengan kolom bagian kanan, perbedaan yang paling terlihat adalah hilangnya kata “juga” di akhir kalimat, karena kata “juga” merupakan kata sambung bagian dari kamus filter stopword.

## 3.4.4 Filter Tokens
Berikutnya adalah tahapan dengan operator Filter tokens. Menghapus atau menghilangkan sejumlah kata tertentu adalah tugas  dari  operator  Filter  Tokens  ini[23].  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  maksimal  25  karakter,  dengan minimum 4 karakter. Tabel 6 merupakan hasil dari Filter Tokens.
Tabel 6. Hasil Dari Filter Tokens
Sebelum Proses Filter Tokens Sesudah Proses Filter Tokens
kata siapa rangka esaf kopong dan rapuh bg coba lu googling bang  terkait  rangka  esaf  KNKT  udh  bilang  aman  kali  dan udah sesuai standar global kata siapa rangka esaf kopong dan rapuh coba googling bang terkait rangka esaf KNKT bilang aman kali udah sesuai standar global
Pada tabel 6 di atas menunjukkan ada perbedaan antara kolom bagian kiri dengan kolom bagian kanan, yaitu hilangnya kata tertentu yang jumlahnya kurang dari 4 karakter.

## 3.5 Naïve Bayes Klasifikasi
Setelah melakukan tahap processing data. Selanjutnya adalah tahap Naïve Bayes klasifikasi. Untuk kategorisasi, metode Naive  Bayes  Classifier  digunakan,  dimaksudkan  untuk  menentukan  apakah  tanggapan  dari  seseorang  tentang  sebuah objek atau masalah yang cenderung berkategori negatif atau positif.[24]. Operator Naive Bayes kemudian berhubungan dengan dua operator "Store". Operator "Store" pertama mampu menyimpan hasil proses output operator "Naive Bayes"
Akbar Cleary Syafi’i, Analisis Sentimen Terhadap Rangka E-SAF Honda Pada Media Sosial X Dengan Algoritma Naïve Bayes
yang sebelumnya disebut "Store Data Uji". Operator "Store" kedua disebut "Store Data Latih" untuk menyimpan hasil dari data latih, seperti yang ditunjukkan pada gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7. Operator simpan Data Uji & Data Latih
Setelah menyimpan data uji dan data latih seperti di gambar 7 diatas lalu mempersiapkan model Naïve Bayes, data uji, dan data latih. Langkah berikutnya adalah menerapkan algoritma Naive Bayes untuk melakukan klasifikasi. Pertama, data uji yang memuat sentimen dari aplikasi X disaring untuk memilih data yang tidak memiliki label sentimen. Setelah itu,  proses  preprocessing  dilakukan  dengan  memanfaatkan  operator  “Process  Document”.  Hasil  dari  proses  ini digabungkan dengan data latih dengan operator union. Mengingat bahwa setiap kata dapat berbeda di antara kedua dataset, penggabungan  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menyelaraskan  atribut  yang  ada  di  antara  keduanya.  Setelah digabungkan, data disaring lagi untuk memastikan bahwa sentimen tidak ada padanya. Setelah data uji selesai,  langkah berikutnya adalah menerapkan prosedur klasifikasi. Dengan memanfaatkan operator apply pada data uji, model Naive Bayes memungkinkan klasifikasi sentimen dilakukan secara otomatis. Algoritma Naive Bayes menghasilkan data yang dilabeli secara otomatis setelah langkah-langkah klasifikasi selesai. Proses pemberian label secara otomatis ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8. Operator untuk Pelabelan Otomatis (Dengan Algoritma Naive Bayes)
Hasil  dari  algoritma  Naive  Bayes  untuk  otomatisasi  label  sentimen  adalah  prediksi  sentimen  menggunakan algoritma. Data latih yang telah disiapkan sebelumnya oleh peneliti digunakan untuk melatih algoritma Naive Bayes pada tahap pelabelan otomatis. Data latihan ini pada awalnya telah diberi label secara manual. Algoritma Naive Bayes memiliki kemampuan  untuk  memahami  pola  data  latih  setelah  menyelesaikan  tahap  pelatihan.  Dengan  mengetahui  hal  ini, algoritma Naive Bayes dapat memperkirakan bahwa sentimen data baru dari dua kelas akan bersifat positif atau negatif. Gambar 9 di bawah ini menunjukkan hasil pemberian label otomatis yang dihasilkan oleh metode algoritma Naive Bayes.

## Gambar 9. Hasil Pelabelan Otomatis Data Uji
Gambar 9 di atas menunjukan bahwa algoritma naïve bayes sangat efektif dalam melakukan pelabelan otomatis seperti dataset pertama merupakan dataset bermuatan sentiment negatif dan juga prediksi sentimen dari naive bayes pun juga memprediksi bahwa sentiment itu bermuatan sentiment negatif.
Akbar Cleary Syafi’i, Analisis Sentimen Terhadap Rangka E-SAF Honda Pada Media Sosial X Dengan Algoritma Naïve Bayes

## 3.5 Evaluasi
Setelah dataset penelitian dievaluasi dengan metode Naive Bayes, pengujian  Confusion Matrix dilakukan. Tujuan dari pengujian ini adalah untuk menghitung tingkat akurasi dengan memanfaatkan evaluasi dan validasi. Confusion Matrix dilakukan. Tujuan dari uji ini adalah untuk menghitung tingkat akurasi yang dihasilkan dari evaluasi dan validasi[25]. Confusion Matrix menghitung tingkat akurasi berdasarkan tiga parameter yaitu accuracy, precission, dan recall. Aplikasi RapidMiner lainnya juga digunakan untuk melakukan perhitungan ini. Gambar 10 menunjukkan operator-operator yang digunakan dalam proses evaluasi dan validasi dibawah ini.

## Gambar 10. Operator Untuk Confusion Matrix
Dari  gambar  10  yang  digunakan  dalam  proses  evaluasi  diatas.  Perhitungan  Confusion  Matrix  dimulai  dengan operator "Read CSV", yang memuat data latihan. Kemudian, operator "Set Role" mengubah kolom yang mengubah tipe data hasil sentimen dengan atribut label. Selanjutnya, operator "Split Data" memilah data dengan klasifikasi pembagian 60:40. Pemilahan data Confusion Matrix ditunjukkan pada gambar 11 berikut.

## Gambar 11. Memilah Data di Operator Split Data
Setelah memilah data di operator split data seperti pada gambar 11 diatas. Selanjutnya memilih opsi "automatic" untuk  parameter  "Sampling  type",  yang  menunjukkan  bahwa  data  digunakan  secara  acak.  Setelah  itu,  disambungkan kembali  ke  operator  "Naïve  Bayes"  dan  "Apply  Model",  dan  proses  diakhiri  dengan  menyambungkan  operator "Performance"  untuk  menampilkan  hasil  pengukuran  akurasi.  Hasil  confusion  matrix  dengan  nilai  akurasi  sebesar 70.27%, dengan 57 nilai positif asli dan 21 nilai negatif asli, seperti yang ditunjukkan pada gambar 12 di bawah ini.

## Gambar 12. Hasil dari Confusion Matrix
Penjabaran penghitungan confusion matrix pada gambar 12 dapat dilihat dibawah ini sebagai berikut:
Precision  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 57 57+18 = 57 75 = 0,76 𝑎𝑡𝑎𝑢 76%
Recall  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 57 57+15 = 57 72 =  0.7916666666666667 𝑎𝑡𝑎𝑢 79,17%
Acurracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 57+21 57+21+18+15 = 78
111 = 0,7027 𝑎𝑡𝑎𝑢 70,27%
Akbar Cleary Syafi’i, Analisis Sentimen Terhadap Rangka E-SAF Honda Pada Media Sosial X Dengan Algoritma Naïve Bayes

## 3.6 Visualisasi Data
Visualisasi  data  disandingkan  untuk  mendapatkan  opini  apa  saja  yang  sering  diutarakan  oleh  konsumen  dalam menggunakan sepeda motor dengan rangka e-SAF. Hanya 21 kata yang paling sering digunakan dalam penelitian dipilih oleh peneliti. Semakin sering kata tersebut muncul, semakin jelas visualisasinya. Gambar 13 di bawah ini menunjukkan hasil visualisasi data (wordcloud).
Gambar 13. Hasil dari Visualisasi Data Wordcloud
Gambar 13 diatas menyajikan visualisasi data (wordcloud) yang menunjukan kata dengan runtut dari 1 sampai 21 setelah data dijabarkan secara descending (dari besar ke kecil). Pada wordcloud terlihat kata ‘motor’ adalah kata yang paling banyak digunakan dengan jumlah kemunculan sebanyak 99 kali. Kemudian di posisi kedua yang memiliki jumlah kemunculan 71 kali adalah kata ‘pake’. Dan di posisi ketiga yang muncul sebanyak 51 kali adalah kata ‘aman’. Posisi keempat kata ini muncul sebanyak 43 kali yaitu ‘patah’.

## 4. KESIMPULAN
Data  yang  diolah  untuk  penelitian  analisis  sentimen  ini  berasal  dari  komentar  pengguna  media  sosial  “X”  dengan menghimpun dataset tersebut melalui teknik crawling data. Hasil crawling data media sosial “X” terkait rangka E-SAF ini  sebanyak  756  dataset  dalam  rentang  waktu  1-7-2023  hingga  1-11-2023,  setelah  melalui  tahap  preprocessing  yang terdiri dari cleansing, tokenizing dan filtering stopwords, data yang siap diteliti untuk penelitian selanjutnya sebanyak 696 dataset. Dari dataset tersebut, peneliti melakukan pelabelan dataset secara manual sebanyak 417 dataset atau 60% dari  data  keseluruhan.  Didapati  sentimen  bermuatan  positif  dengan  jumlah  193  dan  sentimen  negatif  224.  Tahapan pelabelan dataset ini dilakukan agar Naive Bayes dapat melabeli dataset secara otomatis dengan mempelajari pola dataset yang telah dilabeli secara manual. Hasilnya adalah algoritma Naive bayes ini memberikan hasil akurasi sebesar 70,27% dengan precision sebesar 76% dan juga recall sebesar 79,17%. Visualisasi data tersebut menunjukkan bahwa peringkat kata  yang  sering  muncul  di  dataset  ini  adalah  “motor”  sebanyak  99  kali  selanjutnya  adalah  kata  “pake”  dengan kemunculan kata sebanyak 71 kali, berikutnya adalah kata “aman” dengan kemunculan data sebanyak 51 kali, dan terakhir adalah kata “patah” dengan jumlah kemunculan 43 kali. Meskipun rangka E-SAF di-isukan rangka sepeda motor dengan kualitas  yang  kurang  begitu  baik  yang  membuat  sentimen  negatif  bermunculan  di  sosial  media,  tetapi  dengan diberikannya garansi rangka sepeda motor tersebut selama 5 tahun dan tanpa batasan jarak kilometer membuat netizen sosial media meyakini bahwa sepeda motor dengan menggunakan rangka E-SAF aman untuk berkendara yang membuat sentimen positif bermunculan di sosial media.

## REFERENCES
[1] S.  Anwar  and  Mujito,  “Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Keputusan  Pembelian  Motor  Merek  Yamaha  Di  Kota  Bogor,” JIMKES Jurnal Ilmiah Manajemen Kesatuan, vol. 9, no. 1, pp. 189–202, 2021.
[2] R.  Setiawan,  D.  Sugiyanto,  and  ari  Daryus,  “ANALISIS  SIMULASI  KEKUATAN  DAN  PEMBUATAN  RANGKA KENDARAAN  SEPEDA  MOTOR  LISTRIK  Analysis  of  Strength Simulation  and  Frame  Fabrication  of  Electric Motorcycle Vehicle,” Jurnal Konversi Energi dan Manufaktur, vol. 8, no. 1, pp. 58–66, 2023.
[3] Endro  Sutarno,  “Mengenal  Rangka  eSAF  Pada  Sepeda  Motor  Honda,”  HERONUSA  HONDA.  Accessed:  Nov.  01,  2023. [Online]. Available: https://heronusahonda.com/?p=1467
Akbar Cleary Syafi’i, Analisis Sentimen Terhadap Rangka E-SAF Honda Pada Media Sosial X Dengan Algoritma Naïve Bayes
[4] Y. Akbar and T. Sugiharto, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter di Indonesia Terhadap ChatGPT Menggunakan Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes (Yuma Akbar 1*, Tri Sugiharto 2 ) Analisis Sentimen Pengguna Twitter di Indonesia Terhadap ChatGPT Menggunakan  Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes,”  Jurnal  Sains  dan  Teknologi,  vol.  5,  no.  1,  pp.  115–122,  2023,  doi: 10.55338/saintek.v4i3.1368.
[5] A.  Safira,  A.  S.  Masyarakat… ,  and  F.  N.  Hasan,  “ANALISIS  SENTIMEN  MASYARAKAT  TERHADAP  PAYLATER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER,” Jurnal Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, 2023.
[6] D. P. Ray, F. N. Hasan, and A. R. Dzikrillah, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Analisis Sentimen Terhadap KPU 2024 Berdasarkan Tweet Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Media Online, vol. 4, no. 4, pp. 2235–2243, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1587.
[7] I. Gusti, A. Indrawan, D. Ayu, I. Cahya Dewi, I. A. Putu, and A. Wisdantini, “Analisis Sentimen Terhadap Presidensi G20 2022 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 1, pp. 553–561, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1104.
[8] D. Duei Putri, G. F. Nama, and W. E. Sulistiono, “Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 10, no. 1, Jan. 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[9] I. R. Afandi, F. Noor, H. #2, A. A. Rizki, N. Pratiwi, and Z. Halim, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terkait Pelayanan Jasa Ekspedisi  Anteraja  Dengan  Metode  Naive  Bayes,”  Jurnal  Linguistik  Komputasional  (JLK),  vol.  5,  no.  2,  pp.  63–70,  2022, [Online]. Available: https://t.co/2HAdwg1drL
[10]  R. Hidayat, A. B. Hakim, and R. Nugraha, “Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan Decision Tree C4.5 untuk Analisis Sentimen Produk Es Teh Indonesia di Media Sosial Twitter,” Jurnal Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan, vol. 7, no. 2, pp. 88–98, 2024.
[11]  F. F. Rachman and S. Pramana, “Analisis Sentimen Pro dan Kontra Masyarakat Indonesia tentang Vaksin COVID-19 pada Media Sosial Twitter,” 2020.
[12]  H.  Derajad  Wijaya  and  S.  Dwiasnati,  “Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  pada  Penjualan  Obat,” JURNAL INFORMATIKA, vol. 7, no. 1, 2020, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji
[13]  Y. Severianus and S. Kolo, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP OPINI MASYARAKAT TERKAIT PERUBAHAN CUACA DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE,” 2024.
[14]  D.  Ismiyana  Putri  and  M.  Yudhi  Putra,  “KOMPARASI  ALGORITMA  DALAM  MEMPREDIKSI  PERUBAHAN  HARGA SAHAM GOTO MENGGUNAKAN RAPIDMINER,” Jurnal Khatulistiwa Informatika, vol. 11, no. 1, 2023, [Online]. Available: https://www.kaggle.com/,
[15]  Z. Setiawan et al., BUKU AJAR DATA MINING. Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia., 2023.
[16]  R. Ardiansyah Yudhanegara, N. Aliya Hana, S. Yonanda Mahfiridho, and A. Rosadi Kardian, “Perbandingan Resident Set Size dan  Virtual  Memory  Size  Algoritma  Machine  Learning  dalam  Analisis  Sentimen,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i1.7201.
[17]  P. W. Rahayu et al., Buku Ajar Data Mining, Cetakan Pertama. Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia., 2024.
[18]  S. Syafrizal, M. Afdal, and R. Novita, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PLN Mobile Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 4, no. 1, pp. 10–19, Dec. 2023, doi: 10.57152/malcom.v4i1.983.
[19]  J.  S.  Gea  and  H.  Budiati,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Direktorat  Jenderal  Pajak,”  JURNAL  SAINS  DAN KOMPUTER, vol. 8, no. 01, pp. 30–36, Jan. 2024, doi: 10.61179/jurnalinfact.v8i01.466.
[20]  A. T. Mukti and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Warganet Terhadap Keberadaan Juru Parkir Liar Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , pp. 644–653, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i1.6982.
[21]  E. Dwi Nugraha and G. Gata, “Penerapan Algoritma KNN Pada Twitter Untuk Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Event MotoGP  Di  Sirkuit  Mandalika,”  Seminar  Nasional  Mahasiswa  Fakultas  Teknologi  Informasi  (SENAFTI)  Jakarta-Indonesia, 2022.
[22]  C.  Cahyaningtyas,  Y.  Nataliani,  and  I.  R.  Widiasari,  “Analisis  sentimen  pada  rating  aplikasi  Shopee  menggunakan  metode Decision Tree berbasis SMOTE,” AITI: Jurnal Teknologi Informasi, vol. 18, no. Agustus, pp. 173–184, 2021.
[23]  N. Luh, P. P. Dewi, I. Nyoman Purnama, and N. W. Utami, “Penerapan Data Mining Untuk Clustering Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: STMIK Primakara),” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, vol. 16, no. 2, 2022.
[24]  Hartati, H. Deni, M. Akhsanal, Z. Wahyudi, A. Ariyanto, and D. D. Saputra, “Optimasi Analisis Sentimen Pada Twitter Olshop Tokopedia Menggunakan Textmining Dengan Algoritma Naïve Bayes & Adaboost,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J- SAKTI), vol. 6, no. 2, pp. 821–828, 2022.
[25]  Syahril Dwi Prasetyo, Shofa Shofiah Hilabi, and Fitri Nurapriani, “Analisis Sentimen Relokasi Ibukota Nusantara Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan KNN,” Jurnal KomtekInfo, vol. 10, no. 1, pp. 1–7, Jan. 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.