Publikasi

Andrian, E., & Isnain, A. R. (2024). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Tiktok Shop di Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Jurnal Media Informatika Budidarma, 8(2), 788. https://doi.org/10.30865/mib.v8i2.7530

Athira Luqyana, W., Cholissodin, I., & Perdana, R. S. (2018). Analisis Sentimen Cyberbullying pada Komentar Instagram dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(11), 4704–4713. http://j-ptiik.ub.ac.id

Darwis, D., Siskawati, N., & Abidin, Z. (2021). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional. Jurnal Tekno Kompak, 15(1), 131. https://doi.org/10.33365/jtk.v15i1.744

Ernayanti, T., Mustafid, M., Rusgiyono, A., & Hakim, A. R. (2023). Penggunaan Seleksi Fitur Chi-Square Dan Algoritma Multinomial Naïve Bayes Untuk Analisis Sentimen Pelangggan Tokopedia. Jurnal Gaussian, 11(4), 562–571. https://doi.org/10.14710/j.gauss.11.4.562-571

Farros, M., Haq, I., Rosyadi, I., Nasir, M., & Khambali, A. (2024). Sentiment Analisis Ulasan Aplikasi Livin Pada Google Play Store. 14(1), 24–29.

Fauzianto, R. A., & Supatman. (2023). Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Tech Winter Pada Twitter Menggunakan Natural Language Processing. Jurnal Syntax Admiration, 3(9), 1577–1585. https://doi.org/10.46799/jsa.v3i9.909

Karsito, & Santi, S. (2019). Klasifikasi Kelayakan Peserta Pengajuan Kredit Rumah Dengan Algoritma Naïve Bayes Di Perumahan Azzura Residencia. Jurnal Teknologi Pelita Bangsa, 9, 43–48.

Kholilullah, M., Martanto, M., & Hayati, U. (2024). Analisis Sentimen Pengguna Twitter(X) Tentang Piala Dunia Usia 17 Menggunakan Metode Naive Bayes. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(1), 392–398. https://doi.org/10.36040/jati.v8i1.8378

LING, J., N. KENCANA, I. P. E., & OKA, T. B. (2014). Analisis Sentimen Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square. E-Jurnal Matematika, 3(3), 92. https://doi.org/10.24843/mtk.2014.v03.i03.p070

Manullang, O., Prianto, C., & Harani, N. H. (2023). Analisis Sentimen Untuk Memprediksi Hasil Calon Pemilu Presiden Menggunakan Lexicon Based Dan Random Forest. Jurnal Ilmiah Informatika, 11(02), 159–169. https://doi.org/10.33884/jif.v11i02.7987

Mas Pintoko, B., & Muslim, K. (2018). Analisis Sentimen Jasa Transportasi Online pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. E-Proceeding of Engineering, 5(3), 8121–8130.

Munawaroh, A., Ridhoi, R., & Rudiman, R. (2024). Sentiment Analysis Dengan Naïve Bayes Berbasis Orange Terhadap Resiko Pembangunan Ikn. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(1), 587–592. https://doi.org/10.36040/jati.v8i1.8454

Mutiara, Z., Antonius, B., & Leviane, J. H. L. (2020). Twitter Sebagai Media Mengungkapkan Diri Pada Kalangan Milenial. Fakultas Ilmu Sosial Dan Politik, Universitas Sam Ratulangi, 1–8. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/actadiurnakomunikasi/article/view/31979/30381

Nadhifah, S., Nur Aini, F., Handayani K, H., & Febriyanto, M. Y. (2024). Analisis Sentiment Ulasan Aplikasi Gopay Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Shafa. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Pembelajaran Informatika), 9(1), 339–348. https://doi.org/10.29100/jipi.v9i1.4929

Obey Al Farobi. (2021). Implementasi Metode Support Vector Machine ( Svm ) Untuk Mengetahui Respon Masyarakat Indonesia Terhadap Implementasi Metode Support Vector Machine ( Svm ) Untuk Mengetahui Respon Masyarakat Indonesia Terhadap. Repository.Uinjkt.Ac.Id, 82. https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/65151%0Ahttps://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/65151/1/OBEY AL FAROBI-FST.pdf

Prasetyo, V. R., Erlangga, G., & Prima, D. A. (2023). Analisis Sentimen untuk Identifikasi Bantuan Korban Bencana Alam berdasarkan Data di Twitter Menggunakan Metode K-Means dan Naive Bayes. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 10(5), 1055–1062. https://doi.org/10.25126/jtiik.20231057077

Puspitasari, A. N., Findawati, Y., & Rahmawati, Y. (2024). Analisis sentimen. 9(3), 1123–1132.

Rismawan, S. A., & Syahidin, Y. (2023). Implementasi Website Berita Online Menggunakan Metode Crawling Data Dengan Bahasa Pemrograman Python. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 10(3), 167–178. http://jurnal.mdp.ac.id

Sari, F. V., & Wibowo, A. (2019). Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online Jd.Id Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi. Jurnal SIMETRIS, 10(2), 681–686.

Subowo, E., Fath, H. Al, & Haryanto, J. N. (2024). Algoritma Support Vector Machine dalam Analisis Sentimen Aplikasi Primer League Pada Google Play Store. 14(1), 13–17.

Subowo, E., & Ribowo, T. J. (2021). Sentiment Embeddings Word2Vec Pada Klasifikasi Kepuasan Karyawan Pada Manajemen Rto Group. Jurnal Surya Informatika: Membangun …, 10(1), 44–48. https://jurnal.umpp.ac.id/index.php/surya_informatika/article/view/1122%0Ahttps://jurnal.umpp.ac.id/index.php/surya_informatika/article/download/1122/852

Supriyatna, S., & Fahrudin, E. (2024). Pemanfaatan Algoritma Text Mining Dalam Menemukan Pola Risiko Bencana Sebagai Pengetahuan Kebencanaan Dari Dokumen Kajian Risiko Bencana (Krb) 1*. Jurnal Informatika Utama, 2(1), 35–42. https://doi.org/10.55903/jitu.v2i1.xx

Toy, K. V. S., Sari, Y. A., & Cholissodin, I. (2021). Analisis Sentimen Twitter menggunakan Metode Naive Bayes dengan Relevance Frequency Feature Selection (Studi Kasus: Opini Masyarakat mengenai Kebijakan New Normal). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(11), 5068–5074. http://j-ptiik.ub.ac.id

unairnews. (n.d.). Kejatuhan Start Up dan Fenomena Tech Winter yang Berkelanjutan - Universitas Airlangga Official Website. Https://Unair.Ac.Id/Kejatuhan-Start-up-Dan-Fenomena-Tech-Winter-Yang-Berkelanjutan/.

Zidan, M. (2022). Analisis Sentimen Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak (BBM) Berdasarkan Respon Pengguna Media Sosial Twitter Di Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes. In Skripsi. Semarang: UIN Walisongo.