Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 66-76 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Sentimen Dan Topic Modelling Dalam Aplikasi Ruangguru
Muhammad Romy Firdaus 1 , Fikri Muhammad Rizki 2 , Favian Muhammad Gaus 3 , Indra Kusumajati Susanto 4 1,2,3,4 Prodi S1 MBTI, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas  Telkom Jl. Telekomunikasi Jl. Terusan Buah Batu, Sukapura, Kec. Dayeuhkolot, Bandung, Jawa Barat romyfirdaus@student.telkomuniversity.ac.id 1 , fikrimrizki@student.telkomuniversity.ac.id 2 , favianMGaus@student.telkomuniversity.ac.id 3 ,indrakusumajati@student.telkomuniversity.ac.id 4

## Abstract
This  study  aims  to  determine  and  analyze  responses  regarding  customer  satisfaction Ruangguru  Application  to  the  learning space features  in  the  Ruangguru  Application  at  every level  of  education.  This  is  useful  to  know  the  strengths  and  weaknesses  of  the  Ruangguru Application  based  on  sentiment  responses  from  Ruangguru  users.  Ruangguru  is  an  online tutoring  startup  and  a  technology-based  educational  content  service  and  provider  no.  1  in Indonesia.  So  of  course,  customer  satisfaction  is  an  important  thing  that  is  the  goal  of  the company.  So  that  when  customer  satisfaction  is  met,  that  is  where  the  company  can  realize their goals. To see how the level of customer satisfaction, sentiment analysis methods and topic modeling are used in processing the data so that responses can be seen as to what is provided by the customer so that it can be an evaluation for the Ruangguru Application.
Keywords: Ruangguru Application, Sentiment Analysis, Topic Modeling, Customer Satisfaction, Education Level.

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  dan  menganalisis tanggapan  mengenai  kepuasan pelanggan  Aplikasi  Ruangguru  terhadap  fitur  ruangbelajar  dalam  Aplikasi  Ruangguru  pada setiap  jenjang  pendidikan.  Hal  ini  berguna  untuk  mengetahui  kekuatan  dan  kelemahan  dari Aplikasi  Ruangguru  berdasarkan  respon  sentimen  dari  pengguna  Ruangguru.  Ruangguru merupakan  startup  bimbel  online  serta  penyedia  layanan  dan  konten  pendidikan  berbasis teknologi  no.  1  di  Indonesia.  Maka  dari  hal  tersebut  tentunya  kepuasan  pelanggan merupakan  hal  penting  yang  menjadi  tujuan  dari  perusahaan.  Sehingga  saat  kepuasan pelanggan terpenuhi, maka disitulah perusahaan dapat merealisasikan tujuan mereka. Untuk melihat bagaimana tingkat kepuasan dari pelanggan, digunakan metode analisis sentimen dan juga  topic  modelling dalam  pengolahan  datanya  agar  dapat  dilihat  respon  seperti  apa  yang diberikan oleh pelanggan sehingga dapat menjadi evaluasi bagi Aplikasi Ruangguru.
Kata  kunci: Aplikasi  Ruangguru,  Analisis  Sentimen,  Topic  Modelling,  Kepuasan  Pelanggan, Jenjang Pendidikan .
1. PENDAHULUAN.
Di  zaman  sekarang,  kemajuan  teknologi  sangat  berpengaruh  bagi kehidupan  masyarakat,  salah  satu  kemajuan  teknologinya  adalah  di  bidang pendidikan  di  mana  sedang  marak-maraknya  aplikasi  belajar  online  yang muncul  di  Indonesia,  seperti  aplikasi  Ruangguru,  Quipper,  Zenius,  dll,,  di mana  para  penggunanya  dari  Ruangguru  memiliki  15  Juta  pengguna  [12], Quipper  memiliki  6  Juta  pengguna  [11],  dan  Zenius  11  Juta  pengguna  [10]. Ruangguru  sebagai  salah  satu  startup  teknologi  pendidikan  terbesar  di Indonesia  dan  telah  dinobatkan  menjadi  penerima  beragam  penghargaan
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 66-76 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dari  Google  Developers,  Unicef,  Bubu  Awards,  MIT  Solve,  Atlassian Foundation, Department of Foreign Affairs and Trade Australia, KINSES, dan Rice Bowl, dan juga di tahun 2019 Ruangguru semakin booming di Indonesia, dimana hampir di setiap Televisi menyiarkan promosi Ruangguru, maka dari itu kami ingin meneliti bagaimana respon-respon mengenai Ruangguru [9].
Berdiri pada tahun 2014, Ruangguru merupakan perusahaan teknologi terbesar  dan  terlengkap  di  Indonesia  yang  berfokus  pada  layanan  berbasis pendidikan  dan  telah  memiliki  lebih  dari  6  juta  pengguna  serta  telah mengelola lebih dari 150.000 guru yang menawarkan jasa di lebih dari 100 bidang  pelajaran.  Perusahaan  ini  didirikan  sejak  tahun  2014  oleh  Belva Devara  dan  Iman  Usman,  yang  keduanya  berhasil  masuk  dalam  jajaran pengusaha  sukses  dibawah  30  tahun  melalui  Forbes  30  under  30  untuk teknologi  konsumen  di  Asia  [9].  Ruangguru  berkomitmen  untuk  menjadi mitra  bagi  pemerintah  daerah  demi  memberikan  pendidikan  berkualitas melalui  Sistem  Manajemen  Belajar  (LMS).  Tahun  lalu,  Ruangguru  berhasil bekerja  sama  dengan  32  (dari  34)  pemerintah  provinsi  dan  lebih  dari  326 pemerintah  kota  dan  kabupaten  di  Indonesia.  Selain  itu,  Ruangguru  juga menawarkan  video  belajar  berlangganan,  marketplace  les  privat,  layanan bimbingan  belajar  on-demand,  tryout  ujian  online,  dan  lain-lain  [9]. Ruangguru  bukan  hanya  hadir  sebagai  sebuah  bisnis,  tetapi  juga  bertujuan untuk meningkatkan kualitas guru dengan menciptakan lapangan pekerjaan dan  tambahan  penghasilan  bagi  guru  di  Indonesia.  Ruangguru  percaya, dengan  meningkatnya  kualitas  guru,  maka  mutu  pendidikan  di  Indonesia juga  akan  menjadi  lebih  baik  [9].  Ruangguru  juga  percaya  bahwa  teknologi dapat membantu siswa, guru, dan orang tua untuk menjalankan aktivitasnya menjadi  lebih  efektif  dan  efisien.  Untuk  itu,  kami  bertekad  untuk  terus mengembangkan  layanan-layanan  lainnya  serta  berkolaborasi  dengan berbagai pihak guna mencapai tujuan ini [9].
Respon  kepuasan  pelanggan  terhadap  produk  adalah  faktor  yang  bisa digunakan  untuk  Ruangguru  agar  dapat  menilai  bagaimana  dalam menentukan  tujuan  perusahaan  sekaligus  juga  agar  dapat  melihat  kinerja dari produk. Menurut Kotler & Keller pengertian kepuasan pelanggan adalah tingkat  keadaan  perasaan  seseorang  yang  merupakan  hasil  perbandingan antara  penilaian  kinerja/hasil  akhir  produk  dalam  hubungannya  dengan harapan  pelanggan  [4].  Dapat  disimpulkan  kepuasan  pelanggan  adalah evaluasi pasca pemakaian produk. Kepuasan pelanggan mewakili suatu fokus strategi terpusat untuk perusahaan yang berorientasi pelanggan  diberbagai industri. Sentimen  dari komentar  yang diberikan  pelanggan terhadap suatu produk dapat mencerminkan seberapa  puasnya  pelanggan terhadap produk tersebut.  Sehingga  dapat  diketahui  seberapa  besar  kepuasan  pelanggan setelah atau selama menggunakan produk tersebut.
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 66-76 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1.Kajian Literasi
2.1.1. Sentiment Analysis
Sentiment adalah informasi tekstual yang berada di dalam  web  dan berisi    tentang  fakta  dan  opini. Sentiment merupakan  pernyataan  subjektif yang  mencerminkan  persepsi  seseorang  terhadap  suatu  peristiwa  (Dave, Lawrence,  &  Pennock,  2003)  [1].  Penelitian  lain  menyatakan sentiment analysis adalah  studi  komputasi  yang  berhubungan  dengan  pendapat  dan berorientasi dengan pengolahan bahasa alami (Kumar & Sebastian, 2012)[2]. Secara  umum,  Sentiment  analysis  ini  dibagi  menjadi  2  kategori  umum (Schneider, 2005) [3] :
a. Coarse-grained sentiment analysis
b. Fined-grained sentiment analysis
Coarse-grained  sentiment  analysis –  kategori  ini  melakukan  proses analisis  pada  level  dokumen.  Singkatnya  adalah  kita  mencoba mengklasifikasikan orientasi sebuah dokumen secara keseluruhan. Orientasi ini  ada  3  kategori  :  Positif,  Netral,  Negatif.  Akan  tetapi,  ada  juga  yang menjadikan  nilai  orientasi  ini  bersifat  kontinu  atau  tidak  diskrit. Fined- grained sentiment analysis - kategori kedua ini yang sedang populer sekarang. Maksudnya  adalah  para  peneliti  sebagian  besar  fokus  pada  jenis  ini.  Obyek yang ingin diklasifikasi bukan berada pada level dokumen melainkan sebuah kalimat pada suatu dokumen.

## 2.1.2. Kepuasan Pelanggan
Menurut  Kotler  (2002)  kepuasan  pelanggan  adalah    perasaan  senang atau  kecewa  seseorang  yang  muncul  setelah  membandingkan  antara persepsi  atau  kesannya  terhadap  kinerja  berada  di  bawah  harapan, pelanggan tidak puas [4]. Tapi, jika kinerja melebihi harapan, pelanggan amat puas  dan  senang.  Jika  kinerja  yang  dirasakan  di  bawah  harapan,  pelanggan tersebut  akan  merasa  dikecewakan,  jika  kinerja  memenuhi  harapan pelanggan,  pelanggan  akan  merasa  puas,  sedangkan  jika  kinerja  melebihi harapan maka pelanggan akan merasa sangat puas. Kepuasan ini tentu akan dapat  dirasakan  setelah  pelanggan  yang  bersangkutan  mengkonsumsi produk tersebut.

## 2.1.3. Data
Data berasal dari kata “Datum” yang berarti fakta atau bagian dari fakta yang  mengandung  arti  yang  dihubungkan  dengan  kenyataan  yang  dapat digambarkan  dengan  simbol,  angka,  huruf  dan  sebagainya.  Atau  dapat dikatakan  data  adalah  merupakan  fakta  atau  bagian  dari  fakta  yang  belum tersusun  yang  mempunyai  arti  yang  dihubungkan  dengan  kenyataan  yang benar-benar  terjadi,  fakta  dapat  dinyatakan  dengan  gambar  (grafik),  kata- kata, angka, huruf dan lain sebagainya.
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 66-76 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.1.4. Topic Modelling
Konsep topic  modelling menurut  Blei  terdiri  dari  entitasentitas  yaitu “kata”,  “dokumen”,  dan  “corpora”.  “Kata”  dianggap  sebagai  unit  dasar  dari data diskrit dalam dokumen, didefinisikan sebagai item dari kosa kata yang diberi  indeks  untuk  setiap  kata  unik  pada  dokumen.  “Dokumen”  adalah susunan  N  kata-kata.  Sebuah  corpus  adalah  kumpulan  M  dokumen  dan corpora  merupakan  bentuk  jamak  dari  corpus.  Sementara  “topic”  adalah distribusi  dari  beberapa  kosakata  yang  bersifat  tetap.  Secara  sederhana, setiap  dokumen  dalam  corpus  mengandung  proporsi  tersendiri  dari  topik- topik  yang  dibahas  sesuai  kata-kata  yang  terkandung  di  dalamnya  [5].  Ide dasar dari Topic Modelling adalah bahwa sebuah topik terdiri dari kata-kata tertentu  yang  menyusun  topik  tersebut,  dan  dalam  satu  dokumen  memiliki kemungkinan  terdiri  dari  beberapa  topik  dengan  peluang  masing-masing. Namun  secara  pemahaman  manusia,  dokumen-dokumen  merupakan  objek yang  dapat  diamati,  sedangkan  topik,  distribusi  topik  per-dokumen,  dan penggolongan  setiap  kata  pada  topik  perdokumen  merupakan  struktur tersembunyi,  maka  dari  itu  topic  modelling  bertujuan  untuk  menemukan topik dan katakata yang terdapat pada topik tersebut [6].

## 2.1.5. Jenjang Pendidikan
Menurut  Andrew  E.  Sikula  dalam  Mangkunegara  tingkat  pendidikan adalah suatu proses jangka panjang yang menggunakan prosedur sistematis dan  terorganisir,  yang  mana  tenaga  kerja  manajerial  mempelajari pengetahuan konseptual dan teoritis untuk tujuan-tujuan umum [7]. Dengan demikian  Hariandja    menyatakan  bahwa  tingkat  pendidikan  seorang karyawan  dapat  meningkatkan  daya  saing  perusahaan  dan  memperbaiki kinerja perusahaan.
Menurut  UU  RI  No.  20  Tahun  2003  pasal  1,  pada  dasarnya  jenjang pendidikan adalah tahapan pendidikan yang ditetapkan berdasarkan tingkat perkembangan  peserta  didik,  tujuan  yang  akan  dicapai,  dan  kemampuan yang  dikembangkan  [8].  Pendidikan  adalah  aktivitas  dan  usaha  untuk meningkatkan  kepribadian  dengan  jalan  membina  potensi-potensi pribadinya,  yaitu  rokhani  (pikir,  cipta,  rasa,  dan  hati  nurani)  serta  jasmani (panca indera dan keterampilan-keterampilan).

## 2.2. Metode Penelitian
Pada  kegiatan  ini  metode  yang  digunakan  adalah Sentiment  Analysis . Kegiatan ini meneliti respon konsumen yang menggunakan fitur ruangbelajar dari Ruangguru melalui komentar yang ada di situs YouTube yang dilihat di berbagai  Jenjang  Pendidikan  (SD,  SMP,  SMA)  sehingga  bisa  didapatkan Sentimen  dari  komentar  pelanggan  yang  ada  di YouTube sehingga  dapat diketahui bagaimana respon konsumen menggunakan fitur ruangbelajar dari Ruangguru.
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 66-76 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 1. Video Ruangguru yang termuat pada situs YouTube .com
2.3. Sumber Data
Data  yang  didapatkan  adalah  sebanyak  2.287  komentar.  Data  diambil dari website YouTube.com dengan video-video ruangbelajar yang berbeda di setiap  jenjang  pendidikan.  Lalu  setelah  data  di cleaning didapatkan  412 komentar.  Data  komentar  tersebut  kami  ambil  dengan  rentang  waktu  3 minggu.  Yang  dimulai  pada  tanggal  4  November  2019  hingga  tanggal  25 November 2019.

## 2.4.Teknik dan Alat Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara scraping dan  kami mengunakan  aplikasi  ScrapeStorm  untuk  memudahkan  kami  mendapatkan data  yang  valid  dan  akurat  sehingga  tidak  ada  data  yang  rusak,  dan  kami menganalisis/data  dengan  menggunakan  aplikasi  Orange.  Alat  yang digunakan  untuk  mengumpulkan  dan  menganalisis  data  adalah  sebuah laptop.
Gambar 2. Tools pengambilan data menggunakan Scrapestrom
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 66-76 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  data  yang  didapatkan,  sampel  diolah  untuk pengambilan kesimpulan dan pembahasan. Data sampel berisikan sentimen yang diberikan oleh konsumen. Kemudian diklasifikasikan kedalam beberapa jenjang pendidikan untuk melihat kecenderungan kepuasan pemakaian fitur ruangbelajar  dari  Ruangguru  berasal  dari  kelas  mana.  Berikut  adalah  hasil dari 412 data sampel yang telah diambil dari website YouTube .
Gambar 3. Data training yang telah diberikan label
Komentar  yang  didapat  dari  hasil scrapping data,  di cleaning terlebih dahulu  lalu  diberikan  label  sentimen  positif  atau  negatif  untuk  setiap komentarnya, setelah itu komentar diklasifikasikan berdasarkan jenjang usia.
Gambar 4. Topic Modelling tanggapan pelanggan Ruangguru
Setelah itu, data hasil cleaning diolah  menggunakan topic modelling di aplikasi  Orange  untuk  mengidentifikasi  topik-topik  yang  dibicarakan  oleh pengguna di komentar YouTube Ruangguru mengenai respon terhadap fitur video ruangbelajar.
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 66-76 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 5. Topic Modelling tanggapan positif pelanggan Ruangguru
Gambar 6. Topic Modelling tanggapan negatif pelanggan Ruangguru
Untuk  lebih  spesifik  dalam  mengidentifikasi  topik-topik  apa  saja  yang dibicarakan  oleh  pengguna  di  komenar YouTube ,  kami  membagi Topic Modelling menjadi  dua  berdasarkan  sentimennya,  yaitu  berdasarkan sentimen negatif dan positif, dimana topik yang paling banyak dibicarakan di sentimen  negatif  adalah  mengenai;  belajar,  pengajarannya,  contoh, penjelasannya,  dll,  sedangkan  di  sentimen  positif  topik  yang  paling  banyak dibicarakan adalah mengenai; nilai, terimakasih, belajar, video, dll.
Gambar 7. Word cloud Ruangguru
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 66-76 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Setelah itu, data hasil cleaning diolah lagi menggunakan word cloud di aplikasi  Orange  untuk  untuk  mengidentifikasi  kata-kata  yang  dibicarakan oleh pengguna di komentar YouTube Ruangguru mengenai respon terhadap fitur  video  ruangbelajar.  Untuk  lebih  spesifik  dalam  mengidentifikasi  kata- kata  apa  saja  yang  dibicarakan  oleh  pengguna  di  komenar YouTube ,  kami membagi word  cloud menjadi  dua  berdasarkan  sentimennya,  yaitu berdasarkan  sentimen  negatif  dan  positif,  dimana  kata  yang  paling  banyak muncul  di  sentimen  negatif  adalah  kata;  penjelasannya,  paham,  bayar, tulisan,  aplikasi,  buram,  dll,  sedangkan  di  sentimen  positif  kata  yang  paling banyak  muncul  adalah  kata;  nilai,  terimakasih,  belajar,  keren,  membantu, mengerti, dll.
Gambar 8. Word cloud negatif pelanggan Ruangguru Gambar 9. Word cloud  positif pelanggan Ruangguru Selain  itu,  kami  juga  membagi  pengolahan  data  menggunakan topic modelling dan word  cloud berdasarkan  jenjang  pendidikan  untuk  melihat topik-topik yang paling sering dibicarakan dan kata-kata yang paling sering muncul di jenjang pendidikan tertentu.
Gambar 10. Topic Modelling jenjang pendidikan SMA Gambar 11. Word cloud jenjang pendidikan  SMA
Di jenjang SMA, topik yang paling banyak dibicarakan adalah mengenai; nilai,  terimakasih,  belajar,  video,  dll,  dan  kata  yang  paling  banyak  muncul adalah kata;  nilai, ipa, terimakasih, belajar, keren, mtk, dll.
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 66-76 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 12. Topic Modelling jenjang pendidikan SMP Gambar 13. Word cloud jenjang pendidikan SMP
Di jenjang SMP, topik yang paling banyak dibicarakan adalah mengenai; terimakasih, belajar, sekolah, nilai, dll, dan kata yang paling banyak muncul adalah kata;  terimakasih, nilai, belajar, aplikasi, paham, pelajaran, dll.
Gambar 14. Topic Modelling jenjang pendidikan SD Gambar 15. Word cloud jenjang pendidikan SD
Di  jenjang  SD,  topik  yang  paling  banyak  dibicarakan  adalah  mengenai; membantu,  terimakasih,  belajar,  kelas,  dll,  dan  kata  yang  paling  banyak muncul  adalah  kata;    terimakasih,  membantu,  belajar,  nilai,  suka,    paham, aplikasi, dll.

## Gambar 10. Plot tanggapan pelanggan berdasarkan jenjang pendidikan
Setelah  data  di  analisis  menggunakan  Orange,  dapat  dilihat  dari  data plot telah terbentuk 3 klasifikasi yang berdasarkan jenjang pendidikan, yaitu kelas SD, kelas SMP, dan kelas SMA.
Analisis Grafik :
a) Di kelas SD, yang memberi komentar dengan sentimen positif sebesar (180 orang), dan komentar dengan sentimen negatif (2 orang).
b) Di  kelas  SMP,  yang  memberi  komentar  dengan  sentimen  positif sebesar  (84  orang),  dan  komentar  dengan  sentimen  negatif  (12 orang).
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 66-76 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
c) Di  kelas  SMA,  yang  memberi  komentar  dengan  sentimen  positif sebesar  (113  orang),  dan  komentar  dengan  sentimen  negatif  (20 orang).
4.  SIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  di  atas,  respon  di  komentar YouTube terhadap fitur  ruangbelajar  dari  Ruangguru  kebanyakan  pengguna  memberikan respon  dengan  sentimen  positif,  ini  berarti  para  penggunanya  merasa  puas dengan fitur ruangbelajar yang diberikan oleh Ruangguru, dimana pengguna yang  memberikan  respon  dengan  sentimen  positif  membicarakan  tentang bagaimana fitur ruangbelajar dapat membuat mereka mengerti lebih mudah tentang  suatu  pelajaran  dan  juga  membantu  mereka  dalam  mendapat  nilai yang  lebih  bagus  dalam  pelajaran,  videonya  yang  menarik,  dll.  Selain  itu, meskipun Ruangguru mendapatkan banyak respon dengan sentimen positif, masih  ada  pengguna  yang  memberikan  respon  sentimen  negatif  seperti penjelasannya  yang  terlalu  lama  dan  banyak  menggunakan  kata-kata  yang tidak  perlu,  tulisan  di  video  kurang  jelas  atau  terlalu  kecil  untuk  beberapa orang,  dll.  Karena  itu,  Ruangguru  perlu  meningkatkan  lagi  fitur ruangbelajarnya  agar  dapat  memenuhi  kepuasan  dari  pengguna  fitur tersebut.
Saran dari kami Ruangguru dapat meningkatkan fitur ruangbelajarnya dengan  cara memperbesar tulisan yang ada di video mereka, menggunakan diksi  yang  sesuai  dengan  jenjang  pendidikannya,  meningkatkan  kualitas videonya,  memberikan  penjelasan  dengan  lebih  singkat  danj  jelas,  dan  juga lebih banyak memberikan contoh soal agar lebih mudah dimengerti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Dave,  Lawrence,  &  Pennock.,  “ Mining  the  Peanut  Gallery:  Opinion  Extraction and  Semantic  Classification  of  Product  Reviews ”,  WWW  2003, Computer Science , 775152, pp 519-528, Oktober 2003.
[2]  Akshi Kumar and  Teeja  Mary Sebastian.,  “ Sentiment  Classification  of  Tweets with  Non-Language  Features ”, Prodecia  Computer  Science ,  Vol.  143,  pp.  426- 433, Oktober 2018.
[3]  Schneider Friedrich, “ Shadow economies around the world: what do we really know? ” European Journal of Political Economy , Vol. 21, pp. 598-642, July 2006.
[4]  Philip Kotler, “Manajemen Pemasaran”, Jilid 2, Prenhallindo, Jakarta, 2002.
[5]  D. M. Blei, “ Latent Dirichlet Allocation ”, Machine Learning Research 3, 2003.
[6]  D. M. Blei, “ Probabilistic Topic Model ”, vol. 55, 2012.
[7]  Andrew  E.  Sikula,  “Manajemen  Sumber  Daya  Manusia”,  Erlangga,  Bandung, 2000.
[8]  UU RI No. 20, “Tentang Sistem Pendidikan Nasional”, Pasal 1, 2003.
[9]  Ruangguru,  “Tentang  Ruangguru”,  2019.  [Online], Tersedia:  https://ruang guru.com/general/about,.
[10]  Rizal,  Adam,  “Pengguna  Tembus  11  Jutaan,  Inilah  3  Keunggulan  Aplikasi Zenius  App”,  2019.  [Online],  Tersedia:  https://infokomputer.  grid.id/read/ 121788970/pengguna-tembus-11-jutaan-inilah-3-keunggulan-aplikasi- zenius-app?page=all,.
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 66-76 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[11]  Simamora,  Novita  Sari,  “Pengguna  Quipper  Indonesia  Capai  6  Juta  Pelajar”,
2019. [Online],
Tersedia: https://teknologi.bisnis.com/read/2019
0715/280/1124052/pengguna-quipper-indonesia-capai-6-juta-pelajar,.
[12]  Nabila, Marsya, “Miliki 15 Juta Pengguna, Ruangguru Siapkan Debut Ekspansi Ke  Luar  Negeri”,  2019.  [Online],  Tersedia:  https://dailysocial.id /post/ruangguru-siapkan-ekspansi-ke-luar-negeri,.