Volume 5 Nomor 1, Juni 2022 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI MOLA PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE

## SENTIMENT ANALYSIS OF MOLA APPLICATION REVIEWS ON GOOGLE PLAY STORE USING SUPPORT VECTOR MACHINE ALGORITHM
Muhammad Diki Hendriyanto 1 , Azhari Ali Ridha 2 , Ultach Enri 3 1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang muhammad.diki18199@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
MOLA is one of the video streaming platform applications on the google play store. The mola application has been downloaded 5 million times but only has a 3.2 rating. On the Google Play Store app rating is followed by user reviews of the app. There are quite a lot of  reviews that are unstructured and contain opinions from users about their satisfaction with the application so that it is often taken into consideration by potential users to choose the application used. Based on this, sentiment analysis was carried out using the  Support  Vector  Machine  algorithm  to  find  out  how  the  sentiments  of  users  towards  the  MOLA application  on  the  google  play  store  were  carried  out.  This  study  uses  the  Knowledge  Discovery  in Database  (KDD)  method.  The  data  used  is  a  review  of  the  MOLA  application  with  as  many  520  data consisting of 312 positive reviews and 208 negative reviews. The best results are obtained in scenario 1 (90:10) using the RBF (Radial Basis Function) kernel which produces 92.31% accuracy, 96.3% precision, 89.66% recall, and 92.86% f1-score.
Keywords: Sentiment Analysis, Support Vector Machine, MOLA

## ABSTRAK
MOLA  adalah  salah  satu  aplikasi  platform streaming video  di google  play  store .  Aplikasi  mola  sudah diunduh sebanyak 5 juta kali namun hanya memiliki rating 3,2. Pada google play store pemberian rating aplikasi diikuti dengan ulasan dari para pengguna terhadap aplikasi. Ulasan yang ada cukup banyak dan tidak terstruktur serta mengandung opini dari para pengguna tentang kepuasan mereka terhadap  aplikasi tersebut  sehingga  sering  dijadikan  pertimbangan  oleh  calon  pengguna  untuk  memilih  aplikasi  yang digunakan. Berdasarkan hal tersebut, maka dilakukan analisis sentimen  menggunakan algoritma Support Vector Machine untuk mengetahui bagaimana sentimen para pengguna terhadap aplikasi MOLA di google play  store .  Penelitian  ini  menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) .  Data  yang digunakan merupakan ulasan aplikasi MOLA sebanyak 520 data yang terdiri dari 312 ulasan positif dan 208 ulasan negatif. Hasil terbaik diperoleh pada skenario 1 (90:10) menggunakan kernel RBF ( Radial Basis Function ) yang menghasilkan accuracy 92,31%, precision 96,3%, recall 89,66%, dan f1-score 92,86%.
Kata Kunci : Analisis Sentimen, Support Vector Machine , MOLA

## PENDAHULUAN
Banyaknya  aplikasi  yang  telah tersedia  saat  ini  membuktikan  bahwa telah  terjadi  perkembangan  teknologi dan internet yang sangat cepat. Berdasarkan data dari Asosiasi
Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia pada  tahun  2020,  pengguna  internet  di Indonesia  hingga  akhir  tahun  2020 diperkirakan sudah mencapai 196,7 juta pengguna. Aplikasi yang sudah tersedia dapat  dengan  mudah  diunduh  melalui
Google  Play  Store pada  perangkat mobile berbasis android. Menurut databoks.katadata.co.id, unduhan
aplikasi  global  pada  kuartal  pertama tahun 2021 saja meningkat sebesar 8,7% dibandingkan  periode  yang  sama  tahun 2020, dengan Google Play Store menjadi penyumbang  unduhan  terbesar  sebesar 3,8 miliar(Rizki et al., 2020; Sarbaini et al., 2021).
MOLA  merupakan  salah  satu aplikasi  yang  terdapat  di Google  Play
Store .  MOLA  merupakan  aplikasi
platform streaming video
yang
menyajikan program hiburan dan olahraga.  Aplikasi  MOLA  dirilis  di Google  Play  Store  pada  tanggal  19  Juli 2019.  Aplikasi  MOLA  sangat  cocok digunakan saat sedang berpergian karena hanya membutuhkan koneksi internet.
Kini pengguna berbayar MOLA per Agustus 2021 sudah mencapai lebih dari 1  juta  dengan  tingkat  pertumbuhan tahunan  sebesar  100%  dalam  jumlah pengguna  di  Indonesia  (Perwitasari, 2021).  Pada  Google  Play  Store  hingga bulan Januari 2021 aplikasi MOLA telah diunduh  sebanyak  5  juta  kali  namun hanya  memiliki  rating  aplikasi  sebesar 3,2.
Pemberian rating aplikasi di Google Play  Store diikuti  dengan  ulasan  dari para pengguna terhadap aplikasi tersebut.
Ulasan  tersebut  mengandung  opini  dari para pengguna mengenai aplikasi tersebut  dan  calon  pengguna  melihat ulasan  dari  sebuah  aplikasi  sebagai pertimbangan  sebelum  memutuskan untuk  menggunakan  aplikasi  tersebut (Saputra et al., 2019). Ulasan di Google Play  Store ini  cukup  banyak  dan  tidak terstruktur  sehingga  diperlukan  suatu teknik  untuk  mengetahu  bagaimana ulasan  pengguna  terhadap  aplikasi tersebut  (Fransiska  &  Irham  Gufroni, 2020).  Oleh  karena  itu,  diperlukan analisis  sentimen  pada  data  ulasan. Analisis  sentimen  adalah  teknik  untuk mengolah data tekstual untuk memperoleh informasi pada teks (Wahyudi & Kusumawardana, 2021).
Terdapat  beberapa  algoritma  yang dapat diterapkan dalam analisis sentimen seperti K-Neirest  Neighbor  (KNN) , Naïve  Bayes ,  dan Support  Vector Machine  (SVM) .  Berdasarkan  beberapa referensi,  SVM  menghasilkan  akurasi terbaik dalam melakukan analisis
sentimen dibandingkan
algoritma klasifikasi  yang  lain.  Pada  penelitian
sebelumnya  SVM  memiliki  tingkat akurasi yang lebih tinggi sebesar 81,46% dibandingkan Naïve  Bayes sebesar 75,41%  saat  diterapkan  untuk  analisis sentimen  ulasan  Bahasa  Indonesia  di Google  Play  Store (Ilmawan  &  Mude, 2020).  Pada  penelitian  lain  yang membandingkan  SVM, Naïve  Bayes , dan KNN untuk analisis sentimen gadget , SVM  menghasilkan  rata-rata  akurasi terbaik  sebesar  96,43%  (Iskandar  & Nataliani,  2021).  SVM  mempunyai fungsi  yang  bisa  mentransformasikan data ke ruang dimensi yang lebih tinggi yaitu  ruang  kernel  yang  disebut  dengan fungsi  kernel trick sehingga  data  dapat dipisahkan dengan lebih baik dibandingkan algoritma klasifikasi lainnya  (Mukarramah  et  al.,  2021). Beberapa kernel pada SVM yaitu kernel
Linear, Radial  Basis  Function  (RBF) , Sigmoid ,  dan Polynomial (Zuriel  &
Fahrurozi, 2021). Pada penelitian analisis sentimen ulasan aplikasi Ruangguru  dengan  membandingkan  3 kernel  algoritma  SVM  diperoleh  hasil bahwa  kernel  linear  merupakan  kernel terbaik  dengan  akurasi  hingga  89,7% (Irfani  et  al.,  2020).  Sedangkan  dalam penelitian lainnya akurasi terbaik diperoleh  oleh  kernel  RBF  dalam analisis sentimen pada maskapai penerbangan sebesar 84,37% (Husada & Paramita, 2021).
Berdasarkan  penjelasan  di  atas, karena  belum  ada  hasil  pasti  mengenai akurasi kernel terbaik dalam melakukan analisis  sentimen,  maka  pada  penelitian ini akan dilakukan perbandingan akurasi antara kernel Linear , kernel RBF, kernel Sigmoid ,  dan  kernel Polynomial pada algoritma  SVM  dalam  melakukan analisis sentimen ulasan aplikasi MOLA untuk  mengetahui  bagaimana  sentimen para pengguna terhadap aplikasi MOLA di Google Play Store dan akurasi kernel terbaik.

## METODE
Penelitian ini menggunakan metode KDD ( Knowledge Discovery in Database )  karena  memiliki  keunggulan proses  pengidentifikasian  pola  yang terorganisir  dari  sekumpulan  data  yang kompleks,  sehingga  datanya  mudah untuk  dipahami  (Ramos  et  al.,  2021; Rizki et al., 2021). Gambar 1 menunjukkan  alur  penelitian  yang menerapkan metode KDD.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Alur penelitian pada gambar 1 dijelaskan sebagai berikut.
1. Data Selection Data  selection merupakan  tahapan pertama dalam KDD, pada tahap ini akan dilakukan  pengumpulan,  seleksi,  dan pelabelan  data.  Data  dikumpulkan  dari situs Google  Play  Store pada  tanggal  1 Desember 2021 sampai 31 Januari 2022.

## 2. Preprocessing
Pada  tahap  preprocessing  ini,  data mentah  yang  telah  terkumpul  akan diolah menjadi data yang dapat digunakan  pada  tahap  selanjutnya. Tahap preprocessing terdiri dari 6 proses yaitu:
a. Cleaning ,  merupakan  proses  untuk menghilangkan  atribut  yang  tidak
berpengaruh  terhadap  klasifikasi yaitu  tanda  baca,  karakter  kosong, dan emoji.
b. Case  Folding ,  merupakan  proses untuk mengubah semua huruf yang ada  pada  dokumen  menjadi  huruf kecil.
c. Tokenizing , merupakan proses untuk memisahkan kalimat menjadi beberapa bagian kata.
d. Normalization ,  merupakan  proses untuk memperbaiki kesalahan yang ada  pada  kata  seperti  ejaan  yang salah  agar  kata  yang  memiliki makna sama menjadi setara. e. Stopword Removal , merupakan proses  untuk  menghilangkan  kata- kata yang dianggap tidak berpengaruh terhadap kalimat. f. Stemming , merupakan proses untuk mengubah  kata-kata  yang  ada menjadi bentuk kata dasar. 3. Transformation
Tahap  transformation  adalah  tahap mengubah  data  menjadi  bentuk  yang dapat  diolah  pada  tahapan  data  mining. Pada tahap ini akan dilakukan pembagian  data  ke  dalam  3  skenario terlebih  dahulu  yaitu  skenario  1  (90% data training dan  10%  data  testing), skenario 2 (80% data training dan 10% data  testing),  skenario  3  (90%  data training dan  10%  data  testing).  Setelah itu  akan  dilakukan  pembobotan  kata dengan  TF-IDF  yang  berguna  untuk mengubah  data  berupa  teks  menjadi vektor  bobot.  Perhitungan  metode  TF- IDF dinyatakan dalam persamaan sebagai berikut.
𝑤 𝑡 = 𝑇𝐹 𝑡,𝑑 × 𝐼𝐷𝐹 𝑡 = 𝑇𝐹 𝑡,𝑑 × log 𝑁 𝐷𝐹 𝑡

## 4. Data Mining
Pada  tahap  data  mining  akan dilakukan  proses  klasifikasi  sentimen pada  data  ulasan  dengan  menggunakan empat  kernel  algoritma Support  Vector
Machine yaitu  Kernel Linear ,  Kernel RBF,  Kernel Sigmoid ,  dan  Kernel
Polynomial . Berikut
merupakan persamaan dari setiap kernel:
a. Kernel Linear
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥) =   𝑥 𝑖 𝑥
b. Kernel RBF
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥) = exp ( −||𝑥 𝑖 −𝑥|| 2 2𝜎 2 )
c. Kernel Polynomial
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥) = (𝑥 𝑖 𝑥) 𝑑
d. Kernel Sigmoid
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥) = tanh (𝜎(𝑥 𝑖 𝑥) + 𝑐)

## e. Evaluation
Tahap  evaluasi  akan  menggunakan confusion  matrix untuk  mengetahui performansi dari setiap kernel algoritma SVM dengan hasil evaluasi berupa nilai accuracy , precision , recall , dan f1-score .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Data Selection
Pengumpulan  data  ulasan  aplikasi MOLA  yang  dilakukan  dengan  teknik scraping pada tanggal 1 Desember 2021 sampai  31  Januari  2022  menggunakan library google play scraper menghasilkan  sebanyak  520  data.  Data yang telah terkumpul memiliki 5 atribut yaitu reviewId,  userName,  at,  content, dan score . Selanjutnya dilakukan
penyeleksian  atribut  yang  digunakan yaitu hanya content . Kemudian dilakukan  pelabelan  data  ulasan  secara manual  dan  divalidasi  oleh  ahli  Bahasa dan  Sastra  Indonesia.  Pelabelan  data tersebut menghasilkan 312 ulasan positif dan 208 ulasan negatif. Hasil pada tahap data selection dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Hasil Data Selection

## 2. Preprocessing
Pada  tahap  ini  dilakukan  untuk mengubah  data  agar  sesuai  dan  dapat diolah pada tahapan selanjutnya. Contoh hasil  dari  6  proses  pada  tahap preprocessing yang  telah  dilakukan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Contoh Hasil Preprocessing Proses Hasil Data Ulasan Aplikasi  anti  kritik,  yang  error terus tapi ga ada permintaan maaf atau ganti rugi Cleaning Aplikasi  anti  kritik  yang  error terus tapi ga ada permintaan maaf atau ganti rugi Case Folding aplikasi  anti  kritik  yang  error terus tapi ga ada permintaan maaf atau ganti rugi Tokenizing ['aplikasi',  'anti',  'kritik',  'yang', 'error',  'terus',  'tapi',  'ga',  'ada', 'permintaan', 'maaf', 'atau', 'ganti', 'rugi'] Normalization ['aplikasi',  'anti',  'kritik',  'yang', 'eror',  'terus',  'tapi',  'tidak',  'ada', 'permintaan', 'maaf', 'atau', 'ganti', 'rugi'] Stopword Removal ['aplikasi',  'anti',  'kritik',  'eror', 'permintaan', 'maaf', 'ganti', 'rugi'] Stemming ['aplikasi',  'anti',  'kritik',  'eror', 'minta', 'maaf', 'ganti', 'rugi']
3. Transformation Tahap transformation ini  diawali dengan  melakukan  pembagian  data menjadi  data training dan  data  testing dalam  3  skenario.  Pembagian  data  ini menggunakan  fungsi train  test  split
dengan  parameter random_state =42.
Tabel  2  menunjukkan  hasil  pembagian data dalam 3 skenario.
Tabel 2. Hasil Pembagian Data Skenario Rasio Perbandingan Data Training Data Testing 90:10 468 52 80:20 416 104 70:30 364 156
Setelah  data  terbagi  menjadi  data training  dan  data  testing,  selanjutnya dilakukan  pembobotan  kata  dengan metode  TF-IDF.  Gambar  3  merupakan contoh  hasil  pembobotan  kata  dengan TF-IDF  pada  data training skenario  1 (90:10).

## Gambar 3. Contoh Hasil TF-IDF
4. Data Mining
Pada tahap ini dilakukan klasifikasi sentimen dengan tiga skenario
pembagian  data  yang  telah  dilakukan menggunakan empat kernel pada algoritma Support  Vector  Machine . Hasil klasifikasi dipaparkan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Klasifikasi SVM Skenario Kernel Accuracy 90:10 Linear 88,46% RBF 92,31% Polynomial 88,46% Sigmoid 90,38% 80:20 Linear 90,38% RBF 91,35% Polynomial 90,38% Sigmoid 89,42% 70:30 Linear 89,74%
RBF 90,38% Polynomial 89,74% Sigmoid 90,38%

## 5. Evaluation
Tahap ini dilakukan evaluasi dengan confusion  matrix .  Tabel  4  memaparkan hasil perbandingan dari seluruh evaluasi menggunakan confusion matrix terhadap setiap  skenario  dari  tahap  data  mining dengan  4  kernel  algoritma Support
Vector Machine .
Tabel 4. Perbandingan Hasil Evaluasi Skenario 1 (90:10) Skenario Kernel Accura cy Precisi on Recall F1- score 90:10 Linear 88,46% 89,66% 89,66% 89,66% RBF 92,31 % 96,3% 89,66% 92,86% Polyno mial 88,46% 89,66% 89,66% 89,66% Sigmo id 90,38% 90% 93,1% 91,53% 80:20 Linear 90,38% 93,33% 90,32% 91,8% RBF 91,35% 94,92% 90,32% 92,56% Polyno mial 90,38% 93,33% 90,32% 91,8% Sigmo id 89,42% 91,8% 90,32% 91,06% 70:30 Linear 89,74% 92,13% 90,11% 91,11% RBF 90,38% 94,19% 89,01% 91,53% Polyno mial 89,74% 92,13% 90,11% 91,11% Sigmo id 90,38% 93,18% 90,11% 91,62%
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  hasil evaluasi terbaik diperoleh pada skenario 1  dengan  menggunakan  kernel  RBF yang  menghasilkan  akurasi  sebesar 92,31%, precision 96,3%, recall 89,66%, dan f1-score 92,86%. Kata-kata yang sering muncul pada data  ulasan  divisualisasikan  dalam bentuk word cloud. Gambar 4 menunjukkan  hasil  visualisasi  ulasan positif, sedangkan Gambar 5
menunjukkan  hasil  visualisasi  ulasan negatif.

## Gambar 4. Word Cloud Ulasan Positif

## Gambar 5. Word Cloud Ulasan Negatif
Berdasarkan  gambar  4  dan  5,  kata- kata  yang  sering  muncul  pada  ulasan positif yaitu “bagus”, “mola”, “mantap”, dan “gratis”. Sedangkan kata-kata yang sering muncul pada ulasan negatif yaitu “aplikasi”, “mola”, “eror”, “macet”.

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  didapat  kesimpulan sebagai  berikut.  Sentimen  pengguna terhadap  aplikasi  MOLA  menghasilkan 312  ulasan  positif  dan  208  ulasan negatif.  Pada  hasil  visualisasi  kata-kata yang  sering  muncul  pada  ulasan  positif yaitu  “bagus”,  “mola”,  “mantap”,  dan “gratis”.  Sedangkan  kata-kata  yang sering muncul pada ulasan negatif yaitu “aplikasi”,  “mola”,  “eror”,  “macet”. Pada hasil evaluasi kinerja empat kernel algoritma Support  Vector  Machine dalam  menganalisis  sentimen  ulasan aplikasi  MOLA  dengan  tiga  skenario split  data diperoleh  hasil  terbaik  pada skenario  1  dengan  rasio  perbandingan
data training 90% dan data testing 10% dengan hasil accuracy 92,31%, precision 96,3%, recall 89,66%, dan f1- score 92,86% Adapun  saran  untuk  penelitian selanjutnya yaitu: 1. Menggunakan dataset yang  lebih besar agar hasil akurasi yang didapat semakin akurat.
2. Melakukan  skenario  yang  dapat mengatasi imbalanced data . 3. Dapat  menerapkan  seleksi  fitur seperti Information  Gain , Chi-
Square , dan sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
Fransiska,  S.,  &  Irham  Gufroni,  A. (2020). Sentiment Analysis Provider by.U on Google Play Store Reviews with TF-IDF and Support
Vector  Machine  (SVM)  Method.
Scientific  Journal  of  Informatics , 7 (2), 2407–7658. http://journal.unnes.ac.id/nju/index .php/sji Husada, H. C., & Paramita, A. S. (2021). Analisis  Sentimen  Pada  Maskapai
Penerbangan  di  Platform  Twitter Menggunakan  Algoritma  Support Vector  Machine  (SVM). Teknika , 10 (1),
18–26. https://doi.org/10.34148/teknika.v1 0i1.311
Ilmawan, L. B., & Mude, M. A. (2020). Perbandingan  Metode  Klasifikasi Support Vector Machine dan Naïve Bayes  untuk  Analisis  Sentimen pada  Ulasan  Tekstual  di  Google Play  Store. ILKOM  Jurnal  Ilmiah ,
12 (2),
154–161. https://doi.org/10.33096/ilkom.v12 i2.597.154-161 Irfani,  F.  F.,  Triyanto,  M.,  Hartanto,  A. D.,  &  Kusnawi.  (2020).  Analisis Sentimen Review Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Support Vector
Machine. JBMI  (Jurnal  Bisnis,
Manajemen,  Dan  Informatika) , 16 (3), 258–266. https://doi.org/10.26487/jbmi.v16i
3.8607
Iskandar, J. W., & Nataliani, Y. (2021). Perbandingan  Naïve  Bayes,  SVM, dan k-NN untuk Analisis Sentimen
Gadget  Berbasis  Aspek. JURNAL RESTI , 5 (158), 1120–1126.
Mukarramah,  R.,  Atmajaya,  D.,  &
Ilmawan, L. B. (2021). Performance comparison of support vector  machine  (SVM)  with  linear kernel  and  polynomial  kernel  for multiclass  sentiment  analysis  on twitter. ILKOM  Jurnal  Ilmiah ,
13 (2),
168–174. https://doi.org/10.33096/ilkom.v13 i2.851.168-174 Perwitasari,  A.  S.  (2021). Tumbuh 100%, Mola kini punya lebih dari 1 juta pelanggan berbayar di Indonesia . Kontan.Co.Id. https://industri.kontan.co.id/news/t umbuh-100-mola-kini-punya-
lebih-dari-1-juta-pelanggan- berbayar-di-indonesia Ramos, S., Soares, J., Cembranel, S. S., Tavares, I., Foroozandeh, Z., Vale, Z.,  &  Fernandes,  R.  (2021).  Data mining  techniques  for  electricity customer characterization. Procedia  Computer  Science , 186 ,
475–488.
https://doi.org/10.1016/j.procs.202
1.04.168
Rizki, M., Umam, M. I. H., & Hamzah,
M. L. (2020). Aplikasi Data Mining Dengan  Metode  CHAID  Dalam Menentukan Status Kredit. SITEKIN:  Jurnal  Sains,  Teknologi dan Industri, 18 (1), 29-33.
Rinaldi,  A.,  Rahmadani,  N.,  Papilo,  P., Silvia,  S.,  &  Rizki,  M.  (2021).
Analisa  Pengambilan  Keputusan Pemilihan Bahan Dalam Pembuatan  Kemeja  Menggunakan
Metode TOPSIS. SITEKIN: Jurnal Sains,  Teknologi  dan  Industri, 18 (2), 163-172.
Sarbaini, S., Cynthia, E. P., & Arifandy,
M.  I.  (2021).  Pengelompokan Diabetic  Macular  Edema  Berbasis Citra  Retina  Mata  Menggunakan Fuzzy Learning Vector Quantization  (FLVQ). SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, 19 (1), 75-80. Saputra, S. A., Rosiyadi, D., Gata, W., &
Husain,  S.  M.  (2019).  Sentiment Analysis  Analysis  of  E-Wallet Sentiments  on  Google  Play  Using the  Naive  Bayes  Algorithm  Based on  Particle  Swarm  Optimization. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem Dan  Teknologi  Informasi) , 3 (3),
377–382.
https://doi.org/10.29207/resti.v3i3.
1118 Wahyudi,  R.,  &  Kusumawardana,  G. (2021).  Analisis  Sentimen  pada Aplikasi Grab di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine. Jurnal Informatika , 8 (2),
200–207.
https://doi.org/10.31294/ji.v8i2.96 81 Zuriel, H. P. P., & Fahrurozi, A. (2021). Implementasi Algoritma Klasifikasi Support Vector Machine  Untuk  Analisa  Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kebijakan  Psbb. Jurnal  Ilmiah Informatika Komputer , 26 (2), 149–
162.
https://doi.org/10.35760/ik.2021.v2 6i2.4289