Artikel ilmiah adalah sebuah referensi yang biasanya digunakan oleh seorang mahasiswa atau peneliti untuk membuat sebuah penelitian. Artikel Ilmiah dapat dicari melalui Internet secara bebas, namun proses pencarian ini seringkali memakan waktu dikarenakan banyaknya artikel ilmiah yang ada di Internet. Pencarian ini dapat dilakukan secara otomatis dengan memanfaatkan Teknik Web Scraping sebagai teknik pengambilan data pada suatu situs web di Internet. Metode   Depth First Search (DFS) adalah metode pencarian yang dapat dimanfaatkan untuk melakukan web Scraping data di Internet. Sistem ini bekerja dengan mengolah Keyword berupa kata kunci dari topik artikel ilmiah yang akan dicari yang diberikan oleh pengguna. Kemudian sistem akan mengirimkan request kepada server untuk mencari tautan yang berhubungan dengan Keyword tersebut. Setelah hasil pencarian sudah ditemukan, sistem akan secara otomatis mengunduh dan menyimpan artikel yang berformat .pdf ke komputer pengguna. Hasil uji coba dari 134 artikel yang berhasil diunduh menggunakan sistem ini menunjukkan bahwa sistem ini dapat bekerja dengan sangat baik untuk melakukan pencarian artikel ilmiah dengan tingkat relevansi antara artikel yang dicari dengan artikel yang diunduh sebesar 99%.

Media sosial saat ini telah menjadi bagian penting dalam kehidupan sehari-hari tidak hanya untuk kebutuhan pribadi melainkan bisa di gunakan dalam bisnis, serta banyak hal yang bisa dilakukan. Media sosial yang digunakan seperti Facebook, Twitter, Youtube, Instagram, Likenid, dan Whatsapp. Dengan adanya media sosial tersebut banyaknya data yang ada berupa gambar, comment berupa text atau emoticon, video, dan lainnya, sehingga masyarakat bebas beropini. Dengan adanya analisis sentimen opini yang berkembang dan banyak di media sosial tersebut dapat menghasilkan data dan informasi yang bermanfaat. Dalam analisis sentimen diperlukannya algoritma klasifikasi data diantaranya Naive Bayes Classifier, Support Vector Machine, K-NN, RNN, C4.5, Lexicon Based, LDA Based Topic Modeling, dan beberapa algoritma lainnya. Artikel ini menelaah beberapa literature analisis sentimen pada media sosial. Saat ini media sosial yang sering digunakan dalam analisis adalah Twitter dan pengguna algoritma yang dapat meningkatkan tingkat akurasi adalah algoritma Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machine.  Hasil perhitungan akurasi klasifikasi data berbeda-beda terlihat pada data uji pada penelitian tersebut.