## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA KERETA API INDONESIA MELALUI SOSIAL MEDIA TWITTER DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Mutiara Azahri, Nina Sulistiyowati, Mohamad Jajuli
Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl.HS. Ronggoi Waluyo, Teluk jambe Timur, Karawang, Indonesia 1910631170034@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Kereta  Api  Indonesia  sekarang  ini  berhasil  menarik  minat  masyarakat  untuk  menggunakan  transportasi umum.  Peningkatan  terjadi  berhubungan  dengan  pandemi  Covid-19  yang  terus  membaik  sehingga Kereta  Api Indonesia  dapat  melayani  penumpang  hingga  100%  dari  kapasitasnya,  meningkat  dari  sebelumnya  hanya melayani 45% penumpang. Setelah pandemi COVID-19, beberapa fasilitas di stasiun dan kereta api mengalami perubahan  dan  penyesuaian,  hal  tersebut  memicu  reaksi  masyarakat  terhadap  pelayanan  yang  diberikan  oleh Kereta  Api  Indonesia  yang  di  tuangkan  di  media  sosial twitter .  Analisis  sentimen  menjadi  solusi  dalam mengekstrak  informasi  dan  mengklasifikasikan  data  opini  sesuai  sentimen  (positif  dan  negatif)  dengan memanfaatkan  algoritma  data  mining.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengklasifikasikan  sentimen pengguna layanan transportasi Kereta Api Indonesia menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier . Penelitian ini, menggunakan Metode KDD ( Knowledge Discovery in Database ) yang terdiri dari tahapan Data Selection, preprocessing, Data transformation, Data Mining dan Evaluation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa performa algoritma Naïve Bayes Classifier dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna layanan transportasi Kereta Api Indonesia  dengan nilai  akurasi sebesar  0.9215686274509803 atau setara dengan 92.15%.  Sentimen  pada opini pengguna  layanan  transportasi  Kereta  Api  Indonesia  ini  diketahui  lebih  banyak  mengandung  sentimen  negatif berdasarkan  pelabelan  manual.  Hal  ini  terlihat  bahwa  banyak  pengguna  layanan  transposrtasi  Kereta  Api Indonesia ini mengeluhkan tentang kenaikan harga, keadaan kursi khususnya untuk kereta api kelas ekonomi dan fasilitas lainnya. Dalam hal ini Kereta Api Indonesia dapat menjadikan penelitian ini sebagai acuan untuk terus menerus melakukan perbaikan terhadap pelayanan yang diberikan.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Kereta Api Indonesia, KDD (Knowledge Discovery in Database), Naïve Bayes Classifier
1. PENDAHULUAN
Dalam beberapa tahun terakhir, minat masyarakat  terhadap  penggunaan  kereta  api  sebagai moda transportasi umum meningkat secara signifikan. Peningkatan  terjadi  pada  bulan  Maret  ketika  Kereta Api  Indonesia  mengimplementasikan  operasi  dan layanan  sesuai  dengan  aturan  baru  yang  dikeluarkan oleh  pemerintah  melalui  surat  edaran  Kemenhub Nomor 25 tahun 2022. Aturan tersebut memperbolehkan  kereta  api  di  wilayah  aglomerasi untuk melayani penumpang hingga 100% kapasitasnya,  meningkat  dari  batasan  sebelumnya hanya  45%.  Peningkatan  kapasitas  ini  termasuk pengizinan  pengguna  untuk  duduk  tanpa  menjaga jarak,  mengingat  situasi  pandemi  Covid-19  yang sedang membaik  [1].
Pengguna  layanan  kereta  api  di  Indonesia menghadapi perbedaan pendapat terkait fasilitas yang disediakan. Keluhan tentang kursi yang tidak nyaman pada kereta ekonomi dan masalah lain seperti gerbong, toilet,  dan AC seringkali  diungkapkan  melalui  media sosial, seperti dilansir oleh CNN Indonesia pada tahun 2022.  Namun,  di  sisi  lain,  ada  pengguna  yang menyampaikan  komentar  positif  tentang  fasilitas tersebut.  Mereka  berpendapat  bahwa  kenyamanan bukanlah  hal  yang  utama  dalam  penggunaan  kereta api, tetapi keselamatan merupakan prioritas yang lebih
penting untuk semua jenis kelas yang ditawarkan oleh Kereta Api Indonesia (KAI). Namun, operator kereta api  terus  berupaya  memperbaiki  dan  memperbarui fasilitas demi kenyamanan dan keselamatan penumpang dan staf  [2].
Beberapa pengguna layanan kereta api seringkali mengungkapkan  keluhan  mereka  terkait  dengan kondisi di Stasiun dan dalam kereta melalui platform media social salah satunya media sosial twitter . Twitter dianggap sebagai saluran yang efektif bagi pengguna untuk  mengekspresikan  pemikiran  dan  pendapat mereka  karena  kemudahan  akses,  jumlah  pengikut yang  tidak  terbatas,  serta  batasan  jumlah  karakter hanya  280  karakter.  Dengan  demikian,  pengguna twitter dapat  dengan  jelas,  singkat,  dan  padat menyampaikan  maksud  dan  tujuan  mereka.  Oleh karena  itu twitter merupakan  salah  satu  media  sosial yang populer di mana pengguna dapat menyampaikan opini objektif mengenai berbagai topik.  [3].
Dengan melakukan analisis sentimen PT Kereta Api  Indonesia  dapat  memperoleh  gambaran  umum persepsi pengguna Kereta Api dengan cara mengelompokkan jenis opini menjadi kategori positif dan negatif terhadap kepuasan yang diberikan oleh PT Kereta  Api  Indonesia.  Namun  dilihat  dari  jumlah pengguna  yang  banyak  maka  opini  yang  dihasilkan juga semakin banyak. Sehingga membutuhkan waktu
dan usaha yang semakin banyak pula. Oleh karena itu dibutuhkan  sebuah  mesin  yang  dapat  menganalisis tweet dan mengklasifikasi tweet yang banyak tersebut kedalam sentimen negatif dan positif secara otomatis karena menganalisis tweet secara manual sudah tidak efektif lagi [3].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kereta Api Indonesia
PT.  Kereta  Api  Indonesia  (Persero)  adalah perusahaan  milik  negara  (BUMN)  yang  berada  di dalam kementerian perhubungan. Tugas utama Kereta Api Indonesia (Persero) adalah menyediakan layanan transportasi  kereta  api  untuk  memudahkan  mobilitas orang  dan  barang  secara  massal  guna  mendukung pembangunan  nasional.  Perusahaan  ini  dimiliki mayoritas oleh pemerintah Republik Indonesia dengan kepemilikan 100% saham [4].

## 2.2. Twitter
Twitter adalah sebuah platform media sosial yang terkenal di kalangan pengguna internet karena mudah digunakan  dan  sederhana.  Di  samping  itu,  pengguna dapat  mengungkapkan  pendapat  dan  opini  mereka dengan bebas di platform tersebut [5].
2.3. Data Mining
Dalam proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) data mining adalah langkah penting yang  terdiri  dari  tiga  komponen  yaitu  Asosiasi, Klasifikasi, dan Klastering. Salah satu metode utama dalam  data  mining  adalah supervised  learning ,  yang juga  dikenal  sebagai  pembelajaran  dengan  guru. Metode ini melibatkan proses pembelajaran berdasarkan  nilai  dari  indikator  target  yang  terkait dengan indikator predictor [6].

## 2.4. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  suatu  proses  yang  bertujuan untuk  menemukan  model  atau  fungsi  yang  dapat menggambarkan  dan  membedakan  data  ke  dalam kelas-kelas tertentu. Tujuan dari klasifikasi ini adalah untuk  mengidentifikasi  pola  yang  memiliki  nilai signifikan  dari  data  yang  berukuran  relatif  besar hingga sangat besar [7].

## 2.5. Naïve Bayes Classifier
Naive  Bayes  Classifier adalah  sebuah  teknik prediksi  sederhana  yang  menggunakan  pendekatan probabilistik dan didasarkan pada penerapan teorema bayes . Metode ini didasarkan pada asumsi independensi  yang  kuat  antar  fitur  yang  digunakan (naif). Dengan kata lain dalam Naive Bayes Classifier model  yang  digunakan  mengasumsikan  bahwa  fitur- fitur  yang  terlibat  adalah  independen  satu  sama  lain [7].
2.6. Knowledge Discovery in Database (KDD) Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah suatu proses yang digunakan untuk menemukan pola-
pola yang berguna dan mengambil informasi dari data besar. Proses KDD ini bertujuan untuk mengekstraksi pengetahuan  atau  informasi  yang  tersembunyi  dalam data yang sebelumnya tidak diketahui  [8].

## 2.7. Text Mining
Text  mining merupakan  sebuah  proses  mengelola data  berupa  teks  yang  didapatkan  dari  dokumen dengan tujuan  untuk mendapatkan  informasi, menemukan  pola  atau  kecenderungan  yang  berguna dari  dokumen  tersebut  dengan  cara  mengidentifikasi dan  mengeksplorasi  pola  menarik  dari  sekumpulan data berupa  teks  yang  tidak  terstruktur  agar  nantinya dapat  dilakukan  analisis  hubungan  antar  dokumen Adapun tahapan-tahapan dari metodologi KDD yaitu terdiri dari, Data Selection, Preprocessing,
Transformation, Data mining,
dan Evaluation/interpretation [9].

## 2.8. Analisis Sentimen
Analisis sentimen yang juga biasa disebut dengan opinion  mining merupakan  studi  komputasi  yang menganalisis  mengenai  opini,  sentimen,  evaluasi, perilaku, serta emosi seseorang terhadap suatu entitas. Adapun  entitas  tersebut  dapat  merupakan  gambaran dari  suatu  produk,  layanan,  peristiwa,  organisasi, individu, masalah, atau topik  [9].
2.9. Term Frequency –  Inverse  Document Frequency (TF-IDF) TF-IDF adalah sebuah teknik pembobotan yang digunakan  untuk  mengubah  data  teks  menjadi representasi numerik.   [11]. TF – IDF sendiri berasal dari  perpaduan  dua  algoritma  dengan  pembobotan yang  berbeda,  yaitu Term  Frequency  (TF) yang menyatakan  jumlah  kata  yang  muncul  dalam  suatu dokumen,  dan Inverse  Document  Frequency  (IDF) yang  menunjukkan  tingkat  kepentingan  suatu  kata yang terdapat dalam kumpulan dokumen
2.10. Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  sebuah  metode  dalam data  mining  yang  biasanya  digunakan  untuk mengevaluasi  performa  suatu  algoritma  atau  model klasifikasi,  dengan  menunjukkan  keakuratan,  presisi, dan  tingkat  kesalahan  algoritma    [12].  Metode  ini biasanya  direpresentasikan  dalam  bentuk  tabel  yang menunjukkan  empat  kemungkinan  hasil  klasifikasi, seperti beriku [9].
Gambar 1. Table confusion matrix
2.11. Tools
Python adalah suatu bahasa pemrograman tingkat tinggi,  dinamismudah  dipelajari,  dan  sederhana,
phyton  mendukung  berbagai  modul  serta  paket  yang membantu modularitas program  [13].
Scikit-learn merupakan library  python yang menggabungkan algoritma-algoritma machine learning  untuk  kasus supervised dan unsupervised pada skala menengah. Library ini bersifat efisien untuk analisis  data  serta data  mining . Scikit-learn adalah modul  analisis  data  yang  bersifat  terbuka  atau open source  untuk Machine  learning . Library ini  meliputi berbagai  algoritma  Data  mining  seperti  klasifikasi, regresi, serta klastering  [14].
Jupyter Notebook adalah proyek open source dari organisasi  nirlaba Project  Jupyte r.  Tujuannya  adalah menyediakan layanan interaksi antara berbagai bahasa pemrograman untuk komputasi yang efektif [15].

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu Knowledge Discovery in Database (KDD) yang terdapat  5  tahapan  proses  yaitu  proses Selection , Preprocessing,  Transformation,  Data  mining dan Interpretation/Evaluation.

## Gambar 2. Alur penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini,  menggunakan  algoritma Naïve Bayes  Classifier untuk  membuat  model  analisis sentimen terhadap opini pengguna layanan transportasi  Kereta  Api  Indonesia  menggunakan metode KDD (knowledge Discovey in Database) yang telah  diimplementasikan  dalam  lima  tahapan  yaitu Data Selection, Preprocessing, Transformation, Data Minning dan Evaluation .  Penelitian ini menggunakan total 1015 data tweet yang diambil dari twitter dalam rentang  waktu 10  Maret 2022  hingga  10  April  2022. Proses  penelitian  dimulai  dengan  pengumpulan  data menggunakan library twint di jupyter notebook . Data yang  dikumpulkan  adalah  dataset  opini  pengguna twitter terkait pelayanan dan fasilitas transportasi yang diberikan oleh PT. Kereta Api Indonesia. Data tersebut dikumpulkan  dengan  menggunakan  kata  kunci "@KAI121" atau "Kereta Api Indonesia".
Setelah pengumpulan data, dilakukan penyeleksian  data  dengan  memilih  atribut  "tweet" yang  berisi  informasi  langsung  tentang  sentimen  dan
opini yang diteliti, kemudian dilakukan pelabelan data secara  manual  dengan  bantuan  seorang  ahli  bahasa. Dataset kereta  api  dibagi  menjadi  dua  kelas  yaitu positif dan negatif, sesuai dengan kriteria literatur yang telah ditentukan.
Gambar 3. Presentasi jumlah label sentimen
Dapat  dilihat  pada  gambar  3  diatas  persentase dari  sentimen  kata  positif  dan  negatif  yang  terdapat pada tweet mengenai  pelayanan  dan  fasilitas transportasi  yang  di  berikan  oleh  PT.  Kereta  Api Indonesia.  Dalam  penelitian  ini,  kelas  positif mencakup  pujian,  ungkapan  puas,  ungkapan  terima kasih, dan antusiasme positif, sedangkan kelas negatif mencakup  keluhan,  kritik,  umpatan,  ancaman,  dan sarkasme. Pelabelan ini menghasilkan data lebih besar persentase  dari  sentimen tweet negatif  dibandingkan dengan sentimen tweet positif. Hasil  dari  pelabelan  data  di  lanjutkan  dengan preprocessing untuk membersihkan
dan
mempersiapkan data. Proses preprocessing
melibatkan  langkah-langkah  seperti Cleaning,  Case Folding,  Tokenizing,  Normalizing,  Filtering , dan stemming. Langkah-langkah  ini  bertujuan  untuk memastikan  data  siap  untuk  analisis.  Data  dari  hasil preprocessing dilanjutkan untuk proses data transformation menggunakan  metode TF-IDF  (Term Frequency  -  Inverse  Document  Frequency) untuk memberikan  bobot  pada  kata-kata  dalam  dataset. Metode ini menghasilkan representasi numerik untuk setiap  kata.  Selanjutnya,  algoritma Naïve  Bayes Classifier digunakan  untuk  melakukan  tahapan data mining.
Data dibagi menjadi data training dan data testing dengan  skenario  dengan  90:10,  80:20,  dan  70:30. Kemudian  evaluasi  performa  dilakukan  dengan menggunakan confusion  matrix untuk  mengetahui nilai akurasi.
Berikut  tiga  skenario  pembagian  data  yang dilakukan  dan  hasil      akurasi      yang  didapatkan  dari setiap skenario.

## 4.1 Skenario 1 (90:10)
Berikut dapat dilihat pada Gambar 4 pembagian data training dan testing dengan perbandingan 90:10
Gambar 4. Pembagian data 90:10
Gambar 5. Evaluasi Skenario 90:10
Berdasarkan  Gambar  5,  hasil  dari  klasifikasi menggunakan Naive  Bayes  Classifier dengan  seleksi fitur  TF -IDF pada  perbandingan  90:10  didapatkan hasil dengan nilai akurasi 92.15%
4.2 Skenario 2 (80:20) Berikut dapat dilihat pada Gambar 6 pembagian data training dan testing dengan perbandingan 80:20
Gambar 6. Pembagian data 80 :20
Gambar 7. Evaluasi Skenario 80:20
Berdasarkan  Gambar  7,  hasil  dari  klasifikasi menggunakan Naive  Bayes  Classifier dengan  seleksi fitur  TF-IDF  pada  perbandingan  80:20  didapatkan hasil dengan nilai akurasi 92.11%

## 4.3 Skenario 2 (70:30)
Berikut dapat dilihat pada Gambar 8 pembagian data training dan testing dengan perbandingan 70:30
Gambar 8. Pembagian Data 70:30
Gambar 9. Evaluasi skeario 70:30
Berdasarkan Gambar 9, hasil dari klasifikasi menggunakan  Naive Bayes  Classifier dengan  seleksi fitur  TF-IDF  pada  perbandingan  80:20  didapatkan hasil dengan nilai akurasi 91.14%
Gambar 10. Perbandingan akurasi masing masing skenario
Gambar  10  Perbandingan  akurasi  Setiap Skenario Pembagian Data
Dalam  gambar  10  Hasil  evaluasi  menunjukkan bahwa  pada  skenario  pertama  (90:10)  dihasilkan adalah  92.15%.  Pada  skenario  kedua  (80:20)  akurasi yang  dihasilkan  adalah  92.11%.  Sedangkan  pada skenario ketiga (70:30 akurasi yang dihasilkan adalah 91.14%.  Berdasarkan  perbandingan  hasil  pengujiam evaluasi, skenario terbaik yang untuk model klasifikasi Naïve Bayes Classifier yaitu pada skenario atau model pertama (90% data training dan 10% data) dengan nilai akurasi sebesar 92.15%. Model ini dinilai baik karena mempunyai  persentase  nilai  pengujian  yaitu  pada Akurasi  skenario  yang  diujikan  persentasenya  sudah sangat baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Analisis sentimen pengguna layanan transportasi
Kereta  Api  Indonesia  di  media  sosial twitter menunjukkan  dominasi  sentimen  negatif.  Data  set yang terdiri dari 1015 opini pengguna t witter di-labeli secara manual, menghasilkan 609 sentimen positif dan 406  sentimen  negatif.  Hasil  pelabelan  tersebut menunjukkan bahwa layanan transportasi  Kereta Api Indonesia  mendapatkan  sentimen  negatif,  terutama terlihat dari pengguna twitter yang mengeluh tentang harga tiket, kursi, dan fasilitas lainnya.
Penggunaan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier dalam  mengklasifikasikan  sentimen  ini  mencapai akurasi  sebesar  0.9215686274509803  atau  setara dengan  92.15%,  dengan  menggunakan  metode pembagian  data  latih  dan  data  uji  sebesar  90:10  dan metode  pemberian  label  secara  manual  dengan pembobotan TF-IDF.
Saran  penelitian  selanjutnya,  peneliti  dapat mengimplementasikan  metode  pembobotan  dan seleksi  fitur  seperti N-Gram , Particle  Swarm Optimization,  Chi  Square,  Stable  Mutation  Jump Strategy, dan lainnya. Selain itu, teknik SMOTE dapat digunakan untuk menangani ketidakseimbangan data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] commuterline.id,  “Layanan  KRL  Sesuai  SE Kemenhub Nomor 25 Tahun 2022 Mulai 9 Maret 2022,” KAI Commuter , Mar. 2022. https://commuterline.id/informasi- publik/berita/layanan-krl-sesuai-se-kemenhub- nomor-25-tahun-2022-mulai-9-maret-2022 (accessed Apr. 28, 2023).
[2] N.  Jatiwaluyo,  “Analisis  Fasilitas  Layanan terhadap Kepuasan Pengguna Stasiun Kereta Api Kebumen,” TEKSLING: Jurnal Teknik Sipil dan Lingkungan , vol. 01, no. 02, pp. 71–86, 2022.
[3] S.  Nurul,  J.  Fitriyyah,  N.  Safriadi,  E.  Esyudha, and  P.  #3,  “Analisis  Sentimen  Calon  Presiden Indonesia  2019  dari  Media  Sosial Twitter Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” JEPIN (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika) , vol.  5,  no.  3,  pp.  279–285,  2019,    [Online]. Available: http://dev. Twitter .com.
[4] Y.  I.  Pramana,  G.  Harahap,  and  M.  M.  Lubis, “Analisis Kepuasan Pengguna Jasa Transportasi Kereta Api,” Jurnal Ilmiah Pertanian
(JIPERTA) ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  106–111,  2019, [Online]. Available: http://jurnalmahasiswa.uma.ac.id/index.php/jipe rta
[5] A.  P.  Giovani,  A.  Ardiansyah,  T.  Haryanti,  L. Kurniawati,  and  W.  Gata,  “Analisis  Sentimen Aplikasi  Ruang  Guru  di Twitter Menggunakan Algoritma  Klasifikasi,” Jurnal  Teknoinfo ,  vol. 14, no. 2, p. 115, Jul. 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[6] G. Subroto, N. Sulistiyowati, A. A. Ridha, and U. S.  Karawang,  “Classification  of  Types  of Violence  Against  Women  And  Children  Using The  Multinomial  Naive  Bayes  Algorithm,”
Journal of Information Technology and Computer  Science  (INTECOMS) ,  vol.  5,  no.  1, 2022.
[7] H. Derajad Wijaya and S. Dwiasnati,
“Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma Naïve  Bayes  pada  Penjualan  Obat,” JURNAL
INFORMATIKA ,  vol.  7,  no.  1,  2020,    [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji
[8] Nurhachita and E. Surya Negara, “A Comparison Between  Naïve  Bayes  and  The  K-Means Clustering  Algorithm  for  The  Application  of Data  Mining  on  The  Admission  of  New Students,” Jurnal  Intelektualita:  Keislaman, Sosial, dan Sains , vol. 9, no. 1, Mar. 2020.
[9] S. Masturoh and A. Baroqah Pohan, “Sentiment Analysis Against The Dana E-Wallet On Google Play  Reviews  Using  The  K-Nearest  Neighbor Algorithm,” Jurnal Pilar Mandiri , vol. 17, no. 1, pp. 53–59, Mar. 2021, doi:
10.33480/pilar.v17i.2182.
[10] N. C. Agustina, D. Herlina Citra, W. Purnama, C. Nisa, and A. Rozi Kurnia, “The Implementation of  Naïve  Bayes  Algorithm  for  Sentiment Analysis  of  Shopee  Reviews  on  Google  Play Store,” MALCOM:  Indonesian  Journal  of Machine Learning and Computer Science , vol. 2, no. 1, pp. 47–54, Apr. 2022, Accessed: Apr. 28,
2023. [Online]. Available:
https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom/articl e/view/195
[11] N. K. Widyasanti, I. K. G. Darma Putra, and N. K.  Dwi  Rusjayanthi,  “Seleksi  Fitur  Bobot  Kata dengan Metode TFIDF untuk Ringkasan Bahasa Indonesia,” MERPATI ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  119– 127, Aug. 2018.
[12] M. A. Ramadhan and M. I. Wahyudin, “Analisis Sentimen  Mengenai  Keberhasilan  Indonesia  di Ajang  Thomas  Cup  2020  (Studi  Kasus  Media Sosial Twitter )  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  dan  Decision  Tree,” Jurnal  Teknologi Informasi dan Komunikasi) , vol. 6, no. 4, p. 2022, 2022, doi: 10.35870/jti.
[13] S.  Annisa  and  Y.  Yohana,  “  Sistem  Informasi Penarikan  Mobil  Jatuh  Tempo  Pada  Pt.Capella Multidana - Duri Menggunakan Bahasa Pemrograman Visual Basic.Net,” JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik , vol. 5, no. 1, 2021.
[14] D.  A.  Manalu  and  G.  Gunadi,  “Implementasi Metode  Data  Mining  K-Means  Clustering Terhadap Data Pembayaran
Transaksi
Menggunakan  Bahasa  Pemrograman  Python Pada Cv Digital Dimensi,” Infotech:  Journal  of Technology Information , vol. 8, no. 1, pp. 43–54, Jun. 2022, doi: 10.37365/jti.v8i1.131.
[15] N. Adi Pramono, Moh. H. Nurdiansyah, and D. Zanneta Hidayatllifa, “Rancang Bangun
Pembuatan  Sistem  Pengiriman  Sensor  Secara Real Time Menggunakan Python dan Raspberry Pi,” Risalah Fisika , vol. 3, no. 2, pp. 43–46, Sep. 2019, doi: 10.35895/rf.v3i2.154.