Komparasi Algoritma Machine Learning untuk Klasifikasi Gejala Coronavirus Disease 19 (Covid-19)
Musriatun Napiah 1* , Rachmawati Darma Astuti 2 , Eka Kusuma Pratama 3
1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No.98, Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450, Indonesia
2 Program Studi Teknologi Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No.98, Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450, Indonesia
e-mail: 1 musriatun.mph@bsi.ac.id , 2 rachmawati.rcd@bsi.ac.id , 3 eka.eem@bsi.ac.id
Artikel Info : Diterima : 25-05-2023 | Direvisi : 26-06-2023 | Disetujui : 21-07-2023
Abstrak - COVID-19  atau Corona  Virus  Disease  19 adalah  anggota  keluarga  besar  virus  corona  yang menyebabkan  spektrum  penyakit  dari  ringan  hingga  parah,  termasuk  MERS  dan  SARS.  Meskipun  penyebab penularan COVID-19 belum dipastikan, diyakini bahwa virus ini ditularkan dari hewan ke manusia, menyebabkan berbagai gejala seperti batuk, pilek, demam, sakit tenggorokan, dan kehilangan penciuman. Penelitian dilakukan untuk mengklasifikasikan gejala COVID-19 menjadi kategori rendah, sedang, dan tinggi pada pasien. Penelitian ini  bertujuan  mengelompokkan  data  pasien  dan  menentukan  risiko  infeksi  COVID-19  berdasarkan  tingkat keparahan gejala, yaitu ringan, sedang, dan tinggi. Metode pembelajaran mesin, termasuk algoritma Decision Tree dan SVM, diperkenalkan dan dibandingkan dengan K-Nearest Neighbor (K-NN), Neural Network (NN), Random Forest (RF), dan Naive Bayes. Dataset yang digunakan berisi 127 catatan pasien dari kaggle.com. Hasil pengujian menunjukkan  bahwa  SVM  mencapai  akurasi  54%,  sedangkan  Decision  Tree  mencapai  98%.  Penelitian  ini memberikan wawasan penting tentang penilaian risiko infeksi COVID-19 berdasarkan tingkat keparahan gejala, dan penggunaan teknik pembelajaran  mesin diharapkan  meningkatkan  kemampuan analisis dan prediksi dalam menghadapi pandemi COVID-19.
Kata Kunci : Corona Virus Desiase19 , Klasifikasi, Decision Tree, Machine Learning, dan SVM
Abstracts - COVID-19 or Corona Virus Disease 19 is a member of the extended family of coronaviruses that cause  a  spectrum  of  illnesses  from  mild  to  severe,  including  MERS  and  SARS.  While  the  cause  of  COVID-19 transmission has not been confirmed, it is believed that the virus is transmitted from animals to humans, causing various  symptoms  such  as  cough,  runny  nose,  fever,  sore  throat  and  loss  of  smell.  Research  was  conducted  to classify COVID-19 symptoms into low, medium, and high categories in patients. This study aims to classify patient data and determine the risk of COVID-19 infection based on the severity of symptoms, namely mild, moderate, and high. Machine learning methods, including Decision Tree and SVM algorithms, are introduced and compared with K-Nearest Neighbor (K-NN), Neural Network (NN), Random Forest (RF), and Naive Bayes. The dataset used contains 127 patient records from kaggle.com. The test results showed that SVM achieved 54% accuracy, while Decision Tree achieved 98%. This research provides important insights into the risk assessment of  COVID-19 infection based on symptom severity, and the use of machine learning techniques is expected to improve analysis and prediction capabilities in the face of the COVID-19 pandemic.
Keywords : Corona Virus Desiase19, Classification, Decision Tree, Machine Learning, and SVM

## PENDAHULUAN
COVID-19 adalah bagian dari keluarga besar virus yang menjadi penyebab berbagai penyakit, mulai dari yang  ringan  seperti  common  cold  atau  radang  selaput  lendir  hingga  penyakit  serius  seperti  MERS  dan  SARS. Virus ini dapat ditularkan dari hewan ke manusia, dan penularan antarmanusia terjadi dalam tingkat yang sangat terbatas. Namun,  hingga saat  ini,  mekanisme penularan COVID-19  masih belum  sepenuhnya dipahami dengan pasti.  Banyak  yang beropini  virus ini berasal dari Wuhan,China dan bahwa penularannya dari hewan  ke  manusia
karena    banyak    kasus    yang  terjadi  disana  (PH,  Suwoso,  Febrianto,  Kushindarto,  &  Aziz,  2020).  Dengan munculnya  gejala-gejala  seperti  tenggorokan  kering,  suhu  panas  tinggi,  penciuman  terganggu,  Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menghadapi tantangan tahun Covid-19 ini dengan menerapkan langkah-langkah proteksi dasar yang dapat diambil secara mandiri. Langkah-langkah tersebut meliputi membersihkan tangan secara rutin menggunakan alkohol atau sabun dan air, menjaga jarak aman dari orang yang mengalami gejala batuk atau bersin, menerapkan  etika  batuk  atau  bersin,  dan  mencari  perawatan  medis  jika  mengalami  gejala  yang  masuk  dalam kategori suspek. Selain itu, WHO juga menyarankan untuk sementara menghindari kerumunan dan tetap tinggal di rumah untuk menjaga kesehatan dan keselamatan keluarga, karena keluarga memiliki peran yang sangat penting dalam situasi ini. (Sari, Ayu Riana et al., 2020). Pasien yang mengalami penyakit jantung dan gangguan metabolik kronis, serta mengalami peradangan akut dan penurunan fungsi organ seperti jantung, ginjal, hati, dan hematologi sejak awal perawatan, berisiko lebih tinggi  mengalami  kematian akibat infeksi  Covid-19. (Satria, Tutupoho, & Chalidyanto, 2020). Perlu adannya  penanganan khusus yang dilakukan oleh pemerintah ataupun masyarakat untuk menghadapi wabah ini agar tidak terus berlarut semakin parah.
Orang  Dalam  Pemantauan,  Pasien  Dalam  Pengawasan,  Orang  Tanpa  Gejala,  dan  Positif    merupakan penamaan  kategori  sebagai  stigma  orang  positif  covid-19  berdasarkan  panduan  WHO  dan  penelitian  (Abudi, Mokodompis, & Magulili, 2020). Banyak  dampak    yang   terasa sebagai   pencetus   masalah   pikososial yaitu makin tingginya  prevelensi terhadap kasus terkonfirmasi  positif  di berbagai wilayah  secara cepat, maraknya informasi   yang   tidak valid dan keberhasilan program perawatan dan pengobatan pasien positif Covid-19 yang tidak  pasti  maupun  ketidakjelasan  kapan  pandemi  ini  selesai,secara  langsung  memiliki  andil  terhadap  sumber ancaman menjadikan   masyarakat     menjadi mudah   gelisah, cemas, panik,  stres, merasa   tertekan,   takut   dan beraksi  maladaptif  menghadapi  situasi  pandemi  seperti  ini,  Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tiodora, ditemukan bahwa golongan berisiko tinggi terinfeksi Covid-19 adalah mereka yang memiliki penyakit bawaan, perokok, dan lansia (Siagian, 2020). Penggunaan masker masih menjadi perdebatan yang luas sejak awal pandemi Covid-19,  dan  dianjurkan  untuk  menerapkan  physical  distancing  dengan  minimal  jarak  1,8  meter  atau  6  kaki dengan orang lain atau pasien serta mengurangi dalam interaksi aktif kurang dari 30 menit. (Atmojo et al., 2020).
Pengamatan  manual  untuk  melakukan  diagnosis  terhadap  penderita  apakah  mengalami  gejala  ringan, sedang,  atau  tinggi  dengan  masing-masing  gejala  yang  dihadapi  kurang  efektif  dalam  hal  ini  untuk  dilakukan, maka dari itu dengan adanya perkembangan teknologi seperti machine learning maka bisa dilakukan diagnosis untuk  mengklasifikasi  gejala  yang  dihadapi  penderita  dengan  metode  –  metode  pengujian  yang  ada. Machine Learning bisa  digunakan  sebagai  salah  satu  sarana  yang  cocok  untuk  pemantauan,  pengelolaan  berkelanjutan, dalam pembuatan kebijakan (Pritalia, 2022)
Dari uraian diatas, penelitian ini mencoba melakukan pembaruan untuk menerapkannya pada eksperimen dengan  menggunakan  dua  metode  algoritma  baru  yaitu Decission  Tree dan  SVM,  alasan  penggunaan  metode Decision Tree dan metode SVM adalah karena memiliki kelebihan dalam generalisasi data yang tinggi, dan dapat menghasilkan  model  klasifikasi  yang  baik  meskipun  dilatih  dengan  data  yang  relatif  sedikit.  (Singgalen  et  al., 2023),  sehingga  diharapkan  dapat  memberikan  akurasi  yang  lebih  baik  dari  penelitian  yang  pernah  dilakukan sebelumnya  (Anggraini,  Akbar,  Wijaya,  Syaputra,  &  Sobri,  2021)  untuk  mengklasifikasi  Gejala Coronavirus Disease 19 .
Dalam  pengujian  metode  yang  diterapkan  menggunakan  software  Jupyter  Notebook  untuk mempermudah  dalam  menganalisis  sehingga  memberikan  hasil  yang  terbaik,  sebelum  masuk  ke  tahapan klasifikasi  data  dibagi  menjadi  3  kategori  gejala  yaitu  gejala  rendah,  gejala  sedang,  dan  gejala  tinggi.  Hasil pengujian  dengan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  memberikan  nilai  akurasi  sebesar  54%.,  sedangkan dengan menggunakan Decision Tree yang merupakan algoritma terbaik memberikan nilai akurasi sebesar 98%.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode algoritma machine learning untuk mengklasifikasikan data pasien yang terinfeksi   Covid19 dengan mencari pola data pada dataset yang diambil dari kaggle.com.
Sumber: Penelitian (2023) Gambar 1. Metode Penelitian

## 1. Pengumpulan Data
Data yang di diperoleh  dalam penelitian ini bersumber  dari situs web yang bisa diakses secara umum, alasan menggunakan dataset  ini karena data tersebut baru beberapa kali dikembangkan sehingga peneliti ingin mencoba untuk mengembangkannya dengan memaparkan tentang Covid-19.
Dataset Preprocessing Classification Output
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Dataset Covid-19 Patient Symptoms diperoleh dari negeri India dan berisi 127 data pasien yang terinfeksi Covid-19.  Dataset  ini  dapat  diunduh  dari  situs  web https://www.kaggle.com/bitsofishan/covid19-patient- symptoms dan  telah  dikelompokkan  ke  dalam  tiga  kategori  klasifikasi  berdasarkan  penelitian  sebelumnya (Anggraini et al., 2021), yaitu tingkat rendah (low risk), tingkat sedang (medium risk), dan tingkat tinggi (high risk).
a. Kategori Gejala Rendah:
Gejala ini paling umum terlihat pada pasien yang tergolong positif Covid-19 dalam klasifikasi ini. Terdapat 5 gejala, termasuk suhu tubuh ≥ 39 C, batuk kering, sakit tenggorokan, perkembangan gejala, dan perubahan pada nafsu makan. Pada dataset, sekitar 0,27% pasien melaporkan tiga gejala yang sama.
b. Kategori Gejala Sedang:
Gejala ini paling sering muncul pada data pasien yang tergolong Covid-19 dalam klasifikasi ini. Terdapat beberapa gejala, termasuk suhu tubuh pasien ≥ 39 C, batuk kering, sakit tenggorokan, rasa kantuk,  dan  memiliki  riwayat  perjalanan.  Pada  dataset,  sekitar  0,14%  pasien  melaporkan  empat gejala secara bersamaan.
c. Kategori Gejala Tinggi:
Dalam dataset, sekitar 0,16% pasien melaporkan gejala tinggi, termasuk suhu tubuh ≥ 39 C, batuk kering, sakit tenggorokan, kesulitan dalam pernapasan, dan memiliki riwayat perjalanan.

## 2. Pre-Processing
Preprocessing  merupakan  salah  satu  tahapan  pengolahan  data.  jika  data  tersebut  memiliki  berbagai permasalahan  yang  mengganggu  hasil  pengolahan  data  yang  sering    tidak  lengkap  dan  bentuknya  tidak beraturan . Pre-processing sebagai  proses  data  akan  diolah  sebelum  dilakukannya  analisis  (Diwandanu  & Wisudawati, 2023). Pada tahap ini, data mentah akan diubah menjadi format yang lebih user-friendly. Proses ini menjadi langkah awal sebelum memasuki tahap klasifikasi.
3. Arsitektur Algoritma
a. Machine Learning
Machine learning menjadi aspek yang semakin krusial dalam bidang ilmu data yang terus berkembang. Proyek-proyek  penambangan  data  menggunakan  teknik  statistik  untuk  mengajarkan  mesin  cara mengklasifikasikan  data,  memberikan  prediksi,  dan  mengungkap  pola  yang  tersembunyi.  (Qalam, Keagamaan,  Bioimaging,  Kunci,  &  Learning,  2023). Machine  learning  adalah  bentuk  kecerdasan  buatan yang bertujuan untuk menggantikan atau meniru cara manusia dalam memecahkan masalah dan otomatisasi. Konsep utama dari machine learning adalah meniru cara belajar dan generalisasi yang dimiliki oleh manusia atau makhluk cerdas lainnya. (Napiah, Purnama, Raharjo, & Bismi, 2022).
Sumber:(Napiah et al., 2022) Gambar 2. Decission Tree
b. Decission Tree
Decision  Tree adalah  sebuah  struktur  pohon  dalam  bentuk  flowchart  yang  menggunakan  node  internal
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
untuk  menggambarkan  pengujian  atribut  dan  cabang-cabangnya  merepresentasikan  hasil  dari  pengujian tersebut. Node daun pada pohon ini menggambarkan kelas atau distribusi kelas. Root node adalah node paling atas yang tidak memiliki sisi masuk tetapi memiliki beberapa sisi keluar. Internal node memiliki satu sisi masuk dan beberapa sisi keluar, sementara leaf  node hanya  memiliki satu sisi  masuk tanpa sisi  keluar. (Qadrini  L, Sepperwali A, & Aina A, 2021).
Sumber: Penelitian (2023) Gambar 3. Decission Tree
c. SVM ( Support Vector Machine)
Support Vector Machine (SVM) adalah sebuah metode yang bertujuan untuk mencari hyperplane optimal yang  dapat  memisahkan  dua  kelas  dalam  ruang  input  (input  space).  Metode  klasifikasi  SVM  menggunakan data training untuk membentuk model klasifikasi, dan model tersebut digunakan untuk memprediksi kelas data baru  yang  belum  pernah  ada  sebelumnya,  yang  dikenal  sebagai data  testing. (Suryati,  Ari  Aldino,  Penulis Korespondensi, & Suryati Submitted, 2023). SVM dapat diterapkan dalam kasus klasifikasi dan regresi, namun penggunaannya sebagian besar lebih sering untuk tujuan klasifikasi. Algoritma ini bekerja dengan membuat garis terbaik atau batas keputusan yang disebut sebagai hyperplane, yang membagi ruang n-dimensi menjadi kategori-kategori sehingga memudahkan dalam menentukan kategori data  baru (Metode et al., 2023).
4. Proses Training
Proses traning adalah suatu tahap dimana untuk mendapati hasil akurasi lebih tinggi dari hasil klasifikasi data yang dilakukan pada penelitian.
5. Proses Testing
Proses testing  adalah suatu proses klasifikasi menggunakan bias dan bobot hasil pelatihan data. Ini merupakan langkah terakhir dalam penelitian untuk menguji keakuratan klasifikasi dengan menggunakan nilai indeks yang dihasilkan oleh model CNN yang telah dilatih.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  Jupyter  Notebook  dari  dataset  yang  terdiri  dari  127 pasien menunjukkan  adanya  tiga  label  klasifikasi,  yaitu  tingkat  rendah  (low  risk),  tingkat  sedang  (medium  risk),  dan tingkat tinggi (high risk), dengan menggunakan dua algoritma yakni Decision Tree dan SVM. Sementara itu, dalam penelitian  sebelumnya,  empat  algoritma  klasifikasi  telah  digunakan,  yaitu  k-nearest  neighbor,  random  forest, neural network, dan naive bayes, pada dataset yang sama berjumlah 127 pasien..
1. Decission Tree
Pada algoritma ini ditahap awal testing dengan melakukan import pada numppy.matplot, pandas, dll, dengan menggunakan data sebanyak 127 pasien hasil akurasi yang di dapat adalah sebesar 98 % . Dapat dilihat pada Gambar 5.
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Sumber: Penelitian (2023) Gambar 4.  Model Architecture Decission Tree

## 2. SVM
Setelah  data  diuji  dengan  menggunakan  metode decision  tree, maka  untuk  metode  selanjutnya  dengan menggunakan metode svm, data sebanyak 127 pasien hasil akurasi yang di dapat adalah sebesar 54 %.
Sumber: Penelitian (2023)
Gambar 5. Model Architecture SVM
Dari  pengujian  yang  sudah  dilakukan  dengan  kontribusi  penelitian  penambahan  2  metode  baru  yaitu Decision Tree dan SVM, dimana lebih unggul metode Decission Tree dengan akurasi sebesar 98% .
Tabel 1. Hasil Penelitian
Metode Penelitian Hasil Akurasi Decission Tree 98% SVM 54% Sumber: Penelitian (2023)

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan dengan menggunakan Dataset Covid-19 Patient Symptons dari India yang dikumpulkan berjumlah 127 data pasien menggunakan 3  kelas dataset , tingkat rendah .. ( low risk ), tingkat sedang ( medium risk ), . dan tingkat tinggi ( high risk ) yang didapat dari kaggle , dengan menambahkan 2
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
metode baru yaitu algoritma Decission Tree dan SVM dimana dari penelitian sebelumnya menggunakan 4 metode yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN), Neural Network .. (NN), Random Forest (RF), dan Naive Bayes. Pada penelitian ini juga dilakukan proses pre- processing dengan  membagi data  menjadi 2 bagian  yatu data training dan testing yang kemudian di klasifikasi dengan menggunakan metode Decission Tree dan SVM. Hasil  akurasi  yang  diperoleh  untuk  metode Decission  Tree sebesar  98  %  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan menggunakan metode SVM hanya memperoleh nilai akurasi sebesar 54 %.
Hasil penelitian ini melengkapi hasil penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya (Anggraini et al., 2021) nilai akurasi tertinggi 73,68% dengan menggunakan metode neural network. Maka dapat disimpulkan bahwa hasil dari penelitian ini lebih baik yaitu dengan menghasilkan akurasi tertinggi menggunakan metode Decission Tree sebesar 98%.
Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  melakukan  proses pre-processing yang  lain  untuk  menghilangkan noise pada data, aplikasi yang lebih ringan , dan bisa juga melakukan eksperimen dengan metode yang lain untuk meningkatkan hasil akurasi.

## REFERENSI
Abudi, R., Mokodompis, Y., & Magulili, A. N. (2020). Stigma Terhadap Orang Positif Covid-19. Jambura Journal of Health Sciences and Research , 2 (2), 77–84. https://doi.org/10.35971/jjhsr.v2i2.6012
Anggraini, S., Akbar, M., Wijaya, A., Syaputra, H., & Sobri, M. (2021). Klasifikasi Gejala Penyakit Coronavirus Disease 19 (COVID-19) Menggunakan Machine Learning. Journal of Software Engineering Ampera , 2 (1), 57–68. https://doi.org/10.51519/journalsea.v2i1.105
Atmojo, J. T., Iswahyuni, S., Rejo, R., Setyorini, C., Puspitasary, K., Ernawati, H., … Mubarok, A. S. (2020).
Penggunaan  Masker  Dalam  Pencegahan  Dan  Penanganan  Covid-19:  Rasionalitas,  Efektivitas,  Dan  Isu Terkini. Avicenna : Journal of Health Research , 3 (2), 84–95. https://doi.org/10.36419/avicenna.v3i2.420 Diwandanu, M. T., & Wisudawati, L. M. (2023). ANALISIS SENTIMEN TERHADAP TWIT MAXIM PADA TWITTER  MENGGUNAKAN  R  PROGRAMMING  DAN  K  NEAREST  NEIGHBORS. Jurnal  Ilmiah Informatika Komputer, 28(1): 1-16. , 28 , 1–16. Metode, I., Vector, S., Svm, M., Citra, P., Pertiwi, A. A., & Utomo, A. N. (2023). Jurnal Rekayasa Informasi , Vol .  12  No  .  1  April  2023  FUNDUS  RETINA  MATA  UNTUK  DETEKSI  PENYAKIT  GLAUKOMA IMPLEMENTATION OF SUPPORT VECTOR MACHINE ( SVM )  METHOD  ON FUNDUS IMAGE OF RETINA OF THE EYE FOR THE DETECTION OF GLAUCOMA . 12 (1), 19–27.
Napiah, M., Purnama, R. A., Raharjo, M., & Bismi, W. (2022). Komparasi Algoritma Untuk Klasifikasi Penyakit Ispa (Infeksi Saluran Pernapasan Akut). Jurnal Infortech , 4 (2), 105–110.
PH,  L.,  Suwoso,  R.  H.,  Febrianto,  T.,  Kushindarto,  D.,  &  Aziz,  F.  (2020).  Dampak  Pandemi  Covid-19  bagi Perekonomian  Masyarakat  Desa. Indonesian  Journal  of  Nursing  and  Health  Sciences , 1 (1),  37–48. https://doi.org/10.37287/ijnhs.v1i1.225
Pritalia,  G.  L.  (2022). Analisis  Komparatif  Algoritme  Machine  Learning  pada  Klasifikasi  Kualitas  Air  Layak Minum . 2 (1), 43–55.
Qadrini  L,  Sepperwali  A,  &  Aina  A.  (2021).  Decision  Tree  dan  Adaboostpada  Klasifikasi  Penerima  Program Bantuan  Sosial. Decision  Tree  Dan  Adaboost  Pada  Klasifikasi  Penerima  Program  Bantuan  Sosial , 2 (7), 1959–1966.
Qalam, A., Keagamaan, J. I., Bioimaging, V., Kunci, K., & Learning, M. (2023). VISUALISASI BIOIMAGING DENGAN  MENGGUNAKAN  MACHINE  Fadhriz  Qadrul  Amien  Faculty  of  Engineering  Universitas Indonesia Basari Faculty of Engineering Universitas Indonesia Abstrak . 17 (1), 98–111.
Sari, Ayu Riana, F. R., Wulandari, A., Pujianti, N., Laily, N., Vina, Anhar, Y., … Muddin, F. I. I. (2020). Perilaku Pencegahan  Covid-19  Ditinjau  dari  Karakteristik  Individu  dan  Sikap  Masyarakat. Jurnal  Penelitian  Dan Pengembangan Kesehatan Masyarakat Indonesia , 1 (128), 32–37.
Satria, R. M. A., Tutupoho, R. V., & Chalidyanto, D. (2020). Analisis Faktor Risiko Kematian dengan Penyakit Komorbid Covid-19. Jurnal Keperawatan Silampari , 4 (1), 48–55. https://doi.org/10.31539/jks.v4i1.1587 Siagian,  T.  H.  (2020).  Corona  Dengan  Discourse  Network  Analysis. Jurnal  Kebijakan  Kesehatan  Indonesia , 09 (02), 98–106.
Singgalen,  Y.  A., Sudirman,  J. J., 51, N., Semanggi, K.,  Setiabudi, K., Kota, J., … Jakarta, I. (2023). Analisis Sentimen Pengunjung Pulau Komodo dan Pulau Rinca di Website Tripadvisor Berbasis CRISP-DM. Journal of Information System Research , 4 (2), 614–625. https://doi.org/10.47065/josh.v4i2.2999
Suryati,  E.,  Ari  Aldino,  A.,  Penulis  Korespondensi,  N.,  &  Suryati  Submitted,  E.  (2023). Analisis  Sentimen Transportasi  Online  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Model  Word2vec  Text  Embedding  Dan  Algoritma Support Vector Machine (SVM) . 4 (1), 96–106.