Vol. 12 No. 1, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i1.3628

## ANALISIS  SENTIMEN  ULASAN  PENGGUNA  APLIKASI JASA  OJEK  ONLINE  MAXIM  PADA  GOOGLE  PLAY DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Anisa Nur Hasanah 1* , Betha Nurina Sari 2 1,2 Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS. Ronggo Waluyo, Pseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, 41361.
Riwayat artikel:
Received: 3 Oktober 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024

## Keywords:
Analisis Sentimen; Maxim, Naïve Bayes Classifier; TF- IDF; Confusion Matrix; Text Mining; Google Play Store; Scraping.
Corespondent Email: hasanah.02anisa@gmail.com
Abstrak. Di  zaman  digitalisasi  ini,  transportasi  umum  sudah  semakin berkembang, seperti terciptanya Transportasi Online atau yang biasa disebut Ojek Online .  Transportasi Online merupakan bukti nyata dari perkembangan teknologi yang berbasis aplikasi. Kini dengan adanya jasa ojek Online dapat memberikan  kemudahan  dalam  memesan  ojek.  Saat  ini  semakin  banyak perusahaan  layanan  ojek Online yang  bermunculan,  salah  satunya  adalah Maxim.  Maxim  sudah  dinikmati  kurang  lebih  47  kota  di  Indonesia.  Maxim pun  terkenal  dengan  harganya  yang  relatif  terjangkau.  Dengan  banyaknya peminat  dari  aplikasi  Maxim  membuat  penulis  tertarik  untuk  melakukan Analisis Sentimen pada aplikasi ini. Analisis Sentimen yang dilakukan yaitu dengan menganalisis ulasan pengguna dari aplikasi Maxim pada Google Play Store dengan metode Naïve Bayes Classifier . Penulis melakukan penelitian ini yakni untuk mengetahui opini atau pendapat dari para pengguna yang nantinya dapat  dijadikan  sebuah  masukan  bagi  pengembang  aplikasi  agar  nantinya aplikasi Maxim dapat terus ditingkatkan dari segi kualitasnya. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  aplikasi  Maxim  mendapat  banyak  komentar  positif, namun ada juga beberapa komentar negatif yang dapat menjadi bahan evaluasi bagi pihak pengembang aplikasi.
Abstract. In this age of digitalization, public transportation has developed, such  as  the  creation  of  Online  Transportation  or  commonly  called  Online Ojek.    Online  transportation  is  clear  evidence  of  the  development  of application-based technology. Now with the Online ojek service can provide convenience in ordering ojek. Currently, more and more online ojek service companies are emerging, one of which is Maxim. Maxim has been enjoyed by approximately 47 cities in Indonesia. Maxim is also famous for its relatively affordable  price.  With  the  many  enthusiasts  of  the  Maxim  application,  the author  is  interested  in  conducting  Sentiment  Analysis  on  this  application. Sentiment Analysis is done by analyzing user reviews of the Maxim application on the Google Play Store with the Naïve Bayes Classifier method. The author conducts this research, namely to find out the opinions or opinions of users which can later be used as input for application developers so that later the Maxim application can continue to be improved in terms of quality. The results showed  that  the  Maxim  application  received  many  positive  comments,  but there  were  also  some  negative  comments  that  could  be  used  as  evaluation material for the application developer.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
1. PENDAHULUAN
Transportasi  merupakan  suatu  sarana  yang biasa  digunakan  dalam  mengangkut  barang maupun  manusia  dari  satu  tempat  ke  tempat yang  lainnya[1].  Transportasi  sangatlah  erat kaitannya  dengan  kehidupan  sehari-hari,  baik itu  transportasi  roda  dua  maupun  roda  empat. Namun  semakin  banyaknya  masyarakat  yang menggunakan transportasi dapat menyebabkan tingkat  kemacetan  di  Indonesia,  khususnya  di kota-kota besar tengah mengalami peningkatan yang  cukup  signifikan.  Maka  dari  itu  kini pemerintah  menghimbau  masyarakat  untuk menggunakan transportasi umum.
Saat  ini  di  zaman  digitalisasi,  transportasi umum  sudah  semakin  berkembang,  seperti terciptanya Transportasi Online atau yang biasa disebut Ojek Online .  Transportasi Online atau Ojek Online merupakan  bukti  nyata  dari perkembangan teknologi yang berbasis aplikasi. Jenis transportasi ini disambut dengan cukup  baik  mulai  dari  awal  kemunculannya hingga  saat  ini  dikarenakan  masyarakat menggangap  hal  ini  sebagai  bentuk  inovasi terbaik[1].  Ojek Online ini  merupakan  bentuk transformasi  dari  ojek  konvensional  yang sebelumnya  hanya  singgah  di  suatu  tempat tertentu  (pangkalan)  untuk  menunggu  dan mendapatkan  pelanggan.  Kini  dengan  adanya jasa ojek Online dapat memberikan kemudahan dalam memesan ojek. Pemesanan bisa dilakukan  pada smartphone masing  –  masing dan nantinya driver ojek akan mendatangi titik jemput  dari  pemesanan  yang  tertera  pada aplikasi layanan ojek Online tersebut.
Kemudahan  ini  lah  yang  menyebabkan  ojek Online semakin ramai di minati saat ini.
Kini  semakin  banyak  juga  perusahaan layanan  ojek Online yang  bermunculan.  Salah satunya  adalah  Maxim.  Maxim  merupakan perusahaan  layanan  jasa  ojek Online yang berasal  dari  Rusia.  Ciri  dari  aplikasi  ini  yaitu berwarna  kuning,  begitu  pula  dengan  warna jaket  yang  digunakan  oleh  para  mitra  driver- nya.  Maxim  sudah  dinikmati  kurang  lebih  47 kota di Indonesia. Maxim pun terkenal dengan harganya  yang  relatif  terjangkau.  Seperti  di sejumlah  kota,  yaitu  Semarang,  Solo  dan Yogyakarta  yang  harga  dasarnya  masih dibawah Rp.10.000.
Google  Play sebagai  wadah  pengunduh aplikasi  ini  memiliki  fitur  yang  menarik  yaitu sebuah  fitur  yang  berisi  ulasan  dari  para
pengguna  aplikasinya.  Fungsi  dari  adanya ulasan  tersebut,  yaitu  bisa  digunakan  sebagai tolak ukur yang cukup efektif dan efisien guna menemukan  informasi  pada  suatu  produk tertentu.  Ulasan  tersebut  bisa  bersifat  saran positif  maupun  keluhan  yang  bersifat  negatif. Untuk memantau dan menyortir ulasan tersebut sangat sulit dilakukan apabila dilakukan secara manual.  Maka  dari  itu  dibutuhkan  sebuah metode  yang  bisa  melakukan  pekerjaan tersebut.
Metode yang dapat diimplementasikan yaitu Analisis Sentimen. Analisis Sentimen merupakan teknik yang dapat mendeteksi opini terhadap sebuah subjek dalam suatu kumpulan data.  Salah satu metode yang biasa digunakan yakni Naïve  Bayes  Classifier (NBC).  Metode ini  adalah  metode  yang  cukup  sederhana, namun  tingkat  akurasi  dan  performansinya cukup  tinggi  dalam  proses  klasifikasi  suatu teks.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Analisis Sentimen merupakan teknik dalam mengekstrak suatu data dalam bentuk teks yang digunakan  untuk  mendapatkan  informasi mengenai  sebuah  sentimen  yang  didalamnya dapat  bernilai  positif,  netral,  atau  bahkan negatif. Salah satu manfaat dari teknik Analisis Sentimen  ini  yaitu  agar  dapat  memberi penilaian  maupun  opini  pribadi  terhadap postingan yang ada di media sosial[2]. Analisis Sentimen  ini  nantinya  akan  mengklasifikasi sebuah  polaritas  dari  teks  yang  terdapat  pada kalimat  maupun  dokumen  guna  mengetahui pendapat  yang  diberikan  didalamnya  apakah termasuk kedalam pendapat positif, netral, atau negatif.  Polaritas  yang  disebut  dalam  artian apakah  teks  yang  ada  pada  kalimat  maupun dokumen  tersebut  memiliki  kecenderungan kedalam  aspek  positif,  netral,  atau  negatif tersebut[3].
Google Play Store menyediakan fitur seperti ulasan dan peringkat pengguna, yang membantu  pengguna  dalam  memilih  aplikasi atau  konten  yang  paling  sesuai  dengan kebutuhan mereka. Google Play Store merupakan sebuah aplikasi multiplatform yang dimana  dapat  diakses  baik  secara mobile maupun website [4] .
Sejak pertama kali kemunculan dari aplikasi Maxim  pada  tahun  2018,  jasa  layanan transportasi ini terus mengembangkan  layanan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
mereka, yang dimana akhirnya saat ini MAXIM sudah hadir di 47 kota di Indonesia.

## 3. METODE PENELITIAN
Penulis  menggunakan  metode  penelitian, yakni Knowledge Discover in Database (KDD).
Tahapannya yaitu Data Selection , Preprocessing , Transformation , Data  Mining , dan Evaluasi[5]. Berikut merupakan gambaran lebih  rinci  mengenai  alur  tahapan  metodologi penelitian.
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Dalam  tahapan  ini  penulis  mengumpulkan sejumlah  data  yang  digunakan  sebagai dataset nantinya.  Data  yang  digunakan  yaitu  data ulasan  aplikasi  Maxim  yang  diambil  dalam website Google  Play dengan  teknik scraping oleh  bantuan  tools Google  Colab yang merupakan  sebuah  alat  atau platform dengan bahasa pemrograman Python. Hasil dari proses teknik scraping ini  memperoleh  data  ulasan sebanyak  1000  ulasan  dengan  kategori  paling relevan.

## 3.2. Pelabelan Otomatis
Data  ulasan  yang  sudah  dikumpulkan tersebut  selanjutnya  akan  masuk  ke  dalam proses  pelabelan  yang  dilakukan  secara otomatis.  Untuk  score  ulasan  yang  bernilai  1 dan  2  termasuk  ke  dalam  sentimen  negatif, sedangkan  score  ulasan  yang  bernilai  4  dan  5 termasuk kedalam sentimen positif. Pada ulasan yang  memiliki  score  bernilai  3  sengaja  tidak dianggap  atau  bernilai  kosong  (null)  karena dinilai  masuk  kedalam  sentimen  netral, sehingga  dilakukan  tahapan Handling  Missing Value-Ignore  Tuple yang  berguna  untuk membersihkan nilai null tersebut.
3.3.

## Preprocessing
Tahapan preprocessing merupakan tahapan yang  diperlukan  untuk  mengoptimalkan  hasil Analisis Sentimen. Berikut merupakan gambar dari alur tahapan preprocessing .

## Gambar 2. Tahap Preprocessing

## 3.4. Pembobotan TF-IDF
Pembobotan  TF-IDF  ( Term  Frequency- Inverse  Document  Frequency )  adalah  sebuah proses  hasil  transformasi  dari  data  tekstual  ke dalam  bentuk  data  numerik.  Proses  ini berfungsi  untuk  memberikan  bobot  pada  tiap kata  ataupun  fitur  yang  ada.  Tahapan  ini  juga dilakukan untuk memberikan informasi mengenai  seberapa  penting  sebuah  kata  yang ada  dalam  setiap  dokumen.  Hasilnya  nanti adalah bentuk perkalian antara TF dengan IDF. Ketika  sebuah  kata  memiliki  bobot  yang semakin besar maka akan sering muncul dalam sebuah  dokumen,  lalu  jika  bobotnya  semakin kecil maka akan muncul di banyak dokumen[6].

## 3.5. Pembuatan Data Uji dan Data Latih
Pembuatan  data  uji  dan  data  latih  adalah tahapan  yang  tak  kalah  penting  dalam  proses data  mining .  Data  tersebut  digunakan  untuk melatih  model  dan  menguji  kinerjanya.  Pada proses  training  akan  dilakukan  proses  training set  yang  label-labelnya  sudah  diketahui  untuk membangun  model  tersebut.  sedangkan  pada proses testing akan dilakukan guna mengetahui keakuratan  model  yang  telah  dibangun  pada proses training sebelumnya.

## 3.6. Klasifikasi Naïve Bayes
Klasifikasi Naive  Bayes adalah  adalah sebuah  metode  yang  memiliki  algoritma sederhana  tetapi  dalam  segi  kecepatan  dan akurasinya cukup tinggi[7]. Metode klasifikasi ini  menggunakan  sebuah  perhitungan  dari probabilitas yang menggunakan konsep pendekatan  Bayes.  Cara  menghitungnya  yaitu dengan  menggabungkan prior  probability dan conditional  probability yang  ada  pada  suatu rumus untuk menghitung probabilitas di setiap kemungkinan pada klasifikasi yang ada[8].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 3.7. Evaluasi
Pada  tahapan  evaluasi  merupakan  tahap mengukur validitas hasil dari klasifikasi dengan cara menghitung nilai accuracy , precision , dan recall .  Parameter  yang  akan  digunakan  dalam tahap ini adalah accuracy , precision , dan recall yang  dimana  perhitungannya  dari confusion matrix dengan 4 nilai acuan dalam perhitungannya,  yaitu true  positive  rate  (TP rate), true negative rate (TN rate), false positive rate  (FP  rate), dan false  negative  rate  (FN rate) [9] . Evaluasi  ini  dilakukan  dengan  cara membandingkan  hasil  klasifikasi  mengunakan seleksi  fitur  TF-IDF  dan  juga  hasil  dari klasifikasi tanpa menggunakan seleksi fitur TF- IDF tersebut.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  untuk  Analisis Sentimen  yang  sudah  dilakukan  yakni  sebagai berikut.

## 4.1. Scraping Data
Pertama  yang  dilakukan  yakni  proses scraping data dengan menyantumkan link dari aplikasi  maxim  yang  ada  di Google  Play . Penulis  mengambil  1000  data  ulasan.  Berikut merupakan hasil dari proses scraping ini.

## Gambar 3. Hasil Scraping Data

## 4.2. Pelabelan Otomatis
Selanjutnya yaitu melakukan pelabelan pada aplikasi MAXIM. Skor 1-2 dinyatakan sebagai sentiment  negatif,  skor  4  dan  5  dinyatakan sebagai  sentiment  positif.  Adapun  hasil pelabelannya yakni sebagai berikut.

## Gambar 4. Hasil Pelabelan
Pada ulasan yang memiliki score bernilai 3 sengaja  tidak  dianggap  atau  bernilai  kosong (null)  karena  dinilai  masuk  kedalam  sentimen netral,  sehingga  dilakukan  tahapan Handling Missing  Value-Ignore  Tuple yang  berguna untuk  membersihkan  nilai  null.  Adapun  hasil dari  tahapan Handling  Missing  Value-Ignore Tuple , yakni sebagai berikut.

## Gambar 5. Hasil Tahapan Handling Missing Value-
Ignore Tuple

## 4.3. Preprocessing
Selanjutnya merupakan tahap preprocessing karena  pada  dasarnya,  suatu  dataset  yang didapat  dari  proses text  mining maka  akan memiliki  struktur  yang  tak  beraturan[10]. Tahapan ini diawali dengan mengambil ulasan awal  hasil  dari  proses scraping ,  lalu  dilanjut dengan  tahapan Case  Folding , Stopword Removal , tokenizing ,  dan Stemming .  Berikut merupakan data mentah sebelum dilakukannya proses preprocessing .
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gambar 6. Data Mentah

## 4.3.1. Case Folding
Tahapan selanjutnya yakni tahap Case Folding yang  merupakan  suatu  proses  untuk mengubah  kata-kata  atau  kalimat  menjadi huruf  kecil  secara  keseluruhan.  Berikut merupakan hasil dari tahapan Case
Folding [11].

## Gambar 7. Hasil Case Folding

## 4.3.2. Stopword Removal
Tahap  ini  merupakan  proses  untuk menghapus  atau  menghilangkan  kata  yang dianggap  tidak  terlalu  memiliki  makna  atau bahkan tidak penting dalam sebuah teks agar fokus  pada  kata-kata  pentingnya  saja[12]. Berikut  merupakan  hasil  dari  tahapan Stopword Removal .
4.3.3. Tokenizing Selanjutnya masuk ke tahap Tokenizing .  Tahapan  ini  bisa  memisahkan setiap  kata  yang  menyusun  di  suatu dokumen[13].  Berikut  merupakan  hasil  dari proses tokenizing .
Gambar 9. Hasil Tokenizing

## 4.3.4. Stemming
Lalu  dilanjutkan  dengan  tahapan
Stemming, yang  dimana  tahapan  ini  dapat memproses  sebuah  pemetaan  dan  penguraian dari sebuah kata menjadi bentuk dasarnya. Jadi pada tahap ini kata-kata yang memiliki imbuhan akan  difilter  ke  dalam  bentuk  baku  dari  kata tersebut[14]. Adapun hasil dari proses ini yakni sebagai berikut.
Table 1.  Hasil Stemming Kata Asli Hasil Stemming Membantu Bantu Menurunkan Turun Melebihi Lebih Mengecewakan Kecewa 4.4. Hasil Akurasi
Dengan tahapan-tahapan yang sudah dilakukan  sebelumnya,  maka  dihasilkan  nilai prediksi  untuk  akurasinya,  yakni  sebagai berikut.
Table 2. Hasil Akurasi Accuracy 84% Precision 83% Recall 93% f1-score 88%
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Adapun  hasil  lebih  rincinya  yakni  sebagai berikut.
Table 3. Hasil Rinci Akurasi

## KESIMPULAN
Berdasarkan dari  penelitian yang telah dilakukan  ini,  penulis  mendapat  beberapa kesimpulan, yakni sebagai berikut.
1. Tahap  klasifikasi  ulasan  atau  komentar dari  pengguna  aplikasi  ojek Online MAXIM pada Google Play dengan metode
Naïve Bayes Classifier mempunyai beberapa  tahapan,  yakni Data  Selection , Preprocessing , Transformation , Data Mining , dan Evaluasi.
2. Berdasarkan  dari  klasifikasi  yang  telah dilakukan  menghasilkan  beberapa  hasil yakni akurasi sebesar 84%, presisi sebesar 83%, recall sebesar  93%,  dan f1-score sebesar 88%.
3. Data latih yang digunakan dalam proses ini sebanyak  709  dan  data  uji  sebanyak  178. Data latih dan data uji tersebut diambil dari total data sebanyak 1000 data ulasan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan rasa  syukur  dan  juga terima  kasih  sebesar-besarnya  kepada  seluruh pihak  yang  telah  memberikan  dukungan  serta kontribusi dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. Wahyusetyawati, “Dilema
pengaturan  transportasi  online,” Jurnal RechtsVinding.  ISSN ,  pp.  2089–9009, 2017.
[2] F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online Jd. Id Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier  Berbasis  Konversi  Ikon Emosi,” Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer , vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019.
[3] A. Z. Amrullah, A. S. Anas, and M. A. J.  Hidayat,  “Analisis  Sentimen  Movie Review  Menggunakan  Naive  Bayes
Classifier  Dengan  Seleksi  Fitur  Chi Square,” Jurnal  Bumigora  Information Technology (BITe) , vol. 2, no. 1, pp. 40– 44, 2020.
[4] A.  I.  Tanggraeni  and  M.  N.  N.
Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,”
JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 785–
795, 2022. [5] N.  A.  Rahma,  G.  Garno,  and  N.
Sulistiyowati, “Analisis Sentimen
Tempat Wisata Di Jakarta Pasca Covid- 19  Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes,” Jurnal  Pendidikan  dan  Konseling (JPDK) ,  vol.  4,  no.  6,  pp.  5894–5908, 2022.
[6] J.  A.  Septian,  T.  M.  Fachrudin,  and  A. Nugroho, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Polemik Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan TF-IDF dan
K-Nearest Neighbor,” INSYST: Journal of  Intelligent  System  and  Computation , vol. 1, no. 1, pp. 43–49, 2019.
[7] L.  B.  Ilmawan  and  M.  A.  Mude, “Perbandingan metode klasifikasi Support  Vector  Machine  dan  Naïve Bayes  untuk  analisis  sentimen  pada ulasan  tekstual  di  Google  Play  Store,”
Ilk.  J.  Ilm ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  154–161, 2020.
[8] W. Yulita, “Analisis sentimen terhadap opini  masyarakat  tentang  vaksin  covid- 19 menggunakan algoritma naïve bayes classifier,” Jurnal  Data  Mining  dan Sistem Informasi , vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021.
[9] M.  R.  A.  Nasution  and  M.  Hayaty, “Perbandingan  Akurasi  dan  Waktu Proses  Algoritma  K-NN  dan  SVM dalam  Analisis  Sentimen  Twitter,” J. Inform , vol. 6, no. 2, pp. 226–235, 2019.
[10] F.  F.  Irfani,  M.  Triyanto,  and  A.  D. Hartanto,  “Analisis  Sentimen  Review Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine,”
JBMI  (Jurnal  Bisnis,  Manajemen,  dan Inform., vol. 16, no. 3, p. 258, 2020, doi: 10.26487/jbmi. v16i3. 8607 , 2020.
[11] D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes
Precision  Recall   f1-score support Negatif 0.83 0.93 0.88 114 Positif 0.84 0.67 0.75 64 Accuracy 0.84 178 Macro avg 0.84 0.80 0.81 178 Weighted avg 0.84 0.84 0.83 178
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Anisa  dkk
Untuk  Analisis  Sentimen  Review  Data Twitter Bmkg Nasional,” Jurnal  Tekno Kompak ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  131–145, 2021.
[12] S. Khairunnisa, A. Adiwijaya, and S. Al Faraby,  “Pengaruh  Text  Preprocessing terhadap  Analisis  Sentimen  Komentar Masyarakat  pada  Media  Sosial  Twitter
(Studi  Kasus  Pandemi  COVID-19),” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , vol. 5, no. 2, pp. 406–414, 2021.
[13] N.  Fitriyah,  B.  Warsito,  and  I.  M.  Di Asih,  “Analisis  Sentimen  Gojek  Pada Media Sosial Twitter Dengan Klasifikasi  Support  Vector  Machine
(SVM),” Jurnal Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 376–390, 2020.
[14] A.  Santosa,  I.  Purnamasari,  and  R. Mayasari, “Pengaruh Stopword Removal  dan  Stemming  Terhadap Performa  Klasifikasi  Teks  Komentar
Kebijakan  New  Normal  Menggunakan Algoritma  LSTM,” J-SAKTI  (Jurnal Sains  Komputer  dan  Informatika) ,  vol.
6, no. 1, pp. 81–93, 2022.