ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 5 No. 03 (2023), 155-162
DOI: 10.35580/variansiunm116
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

## IMPLEMENTASI ANALISIS REGRESI LOGISTIK DENGAN METODE MACHINE LEARNING UNTUK MENGKLASIFIKASI BERITA DI INDONESIA ,
Muhammad Fahmuddin, Muhammad Kasim Aidid * , Muhammad Jabbar Taslim
Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Makassar, Indonesia saja
Keywords: Text Classification, Machine Learning, Berita

## Abstract:
Perkembangan internet sangat pesat, internet menjadi sumber informasi yang mudah untuk diakses seperti halnya berita. Perkembangan ini selain membawa dampak yang positif  tentu  juga  dampak  yang  negatif  di  dalamnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  hasil  evaluasi  dan  tingkat  akurasi  klasifikasi  berita  di  Indonesia  dengan menggunakan analisis regresi logistik beserta metode supervised learning . Data yang digunakan  diperoleh  dari  data.mendeley.com  diantaranya  berita  dengan  total  berita 600.  Setelah  dilakukan preprocessing data,  diperoleh  jumlah  kata  dalam dataset sebanyak  104.020  kata.  Setelah  membagi dataset menjadi  data  latih  sebanyak  80% atau 480 data dan data uji sebanyak 20% atau 120 data,  diperoleh hasil akurasi dalam mengklasifikasi  berita  menggunakan  analisis  regresi  logistik  dengan  metode supervised learning sebesar 78,3%.

## 1. Pendahuluan *
Internet  merupakan  bagian  penting  dari  hidup  saat  ini,  sulit  untuk  bisa  lepas  dari  penggunaan  internet.  Dengan perkembangan  internet  yang  semakin  pesat,  internet  menjadi  sumber  informasi  yang  mudah  untuk  diakses  seperti halnya dengan berita.Perkembangan ini selain membawa dampak yang positif tentu terdapat juga dampak yang negatif di  dalamnya.  Perkembangan  teknelogi  informasi  seperti  media  sosial  dan  berita  yang  terdapat  di  web  turut  serta mendorong penyebaran berita palsu dengan sangat mudah dan sangat cepat (Pan & Chiou, 2011).
Dampak buruk dari penyebaran berita palsu apabila tidak dicegah sedini mungkin diantaranya adalah mengakibatkan perpecahan antar kelompok, dapat memberikan reputasi buruk akan seseorang dan ada pihak yang diuntungkan dari kejadian  tersebut,  berita  palsu  juga  dapat  menjadikan  masyarakat  menjadi  panik  dari  berita  yang  diberikan  oleh penyebar berita palsu tersebut.
Penelitian  terkait  berita  palsu  pernah  pada  tahun  2019  lalu  dengan  menggunakan  metode Decision  Stump , Logistic model  Tree dan  J48  dengan  mengklasifikasikan  antara  berita  palsu  dan  berita  asli,  penelitian  tersebut  mendapatkan persentase  hasil  berturut-turut  sebesar  56,4%  untuk  Decision  Stump,  60,7%  untuk  Logistic  Model  Tree  dan  55,8% untuk J48 (Ozbay & Alatas, 2020).
* Corresponding author.
E-mail address : kasimaidid@unm.ac.id
Fahmuddin et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 03 (2023), 155-162 156

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Machine Learning
Machine  learning merupakan  salah  satu  diantara  cabang  ilmu  yang  merupakan  kecerdasan  buatan  ( artificial intelligence ), dengan pemrograman untuk memungkinkan komputer memiliki kecerdasan dalam berperilaku sebagai mana manusia, dan dapat meningkatkan pemahamannya melalui pengalaman secara otomatis (Kusuma, 2020).

## 2.2. Regresi Logistik
Regresi logistik adalah sebuah pendekatan untuk membuat model prediksi seperti halnya regresi linear atau yang biasa disebut dengan istilah Ordinary Least Squares (OLS) Regression . Perbedaannya adalah pada regresi logistik, peneliti memprediksi variabel terikat yang berskala dikotomi. Skala dikotomi yang dimaksud adalah skala data nominal dengan dua kategori, misalnya Ya dan Tidak, Baik dan Buruk atau Tinggi dan Rendah (Ristekdik, 2018).

## 2.2.1. Fungsi Sigmoid Regresi Logistik
Fungsi sigmoid regresi  logistik  merupakan  fungsi  aktivasi  atau  bisa  disebut squashing  function ,  dimana  fungsi  ini membatasi  keluaran  prediksi  antara  0  dan  1  yang  pada  akhirnya  menjadikan  fungsi  ini  berguna  dalam  probabilitas prediksi. Berikut merupakan fungsi sigmoid dari regresi  logistik. Dapat  dilihat pada Persamaan 2.1. Fungsi sigmoid regresi logistik, sebagai berikut::
logit(𝑝) = ln 𝑝 1−𝑝 = 𝐵 0 + 𝐵 1 𝑋 1 +. . . +𝐵 𝑛 𝑋 𝑛 (2.1)
dimana:
𝑝 1−𝑝 =   𝑒 −(𝐵 0 +𝐵 1 𝑋+...+𝐵 𝑛 𝑋 𝑛 ) (2.2)
𝑝 = 1 1+ 𝑒 −(𝐵0+𝐵1𝑋+...+𝐵𝑛𝑋𝑛 ) (2.3)

## 2.1.2. Text Preprocessing
Text Preprocessing merupakan satu teknik dari text mining , dan dalam text preprocessing dilakukan untuk mengubah data  tekstual  yang  tidak  memiliki  struktur  menjadi  data  yang  terstruktur  lalu  disimpan  kedalam  basis  data  (Dewa Krisdaynata, 2022). Tahapan yang ada dalam preprocessing text , diantaranya sebagai berikut:

## 2.2.3. Case Folding
Pada tahapan ini peneliti mampu mengubah atau mengkonversi text menjadi bentuk standar. Sehingga data masukan atau data primer akan diubah menjadi lowercase atau huruf kecil (Ratnawati, 2018).

## 2.1.4. Tokenizing
Pada tahapan ini untuk memudahkan peneliti dalam preprocessing text maka peneliti membagi atau  memisahkan text menjadi token token (Yusra & Fikry, 2018).
Fahmuddin et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 03 (2023), 155-162 157

## 2.1.5.  Filtering
Pada tahap ini peneliti melakukan proses filtering dengan cara proses stopwords , proses s topwords akan menghapus kata-kata yang tidak memiliki arti yang signifikan atau biasa disebut meaning less seperti “ny”, “gk”, “dg”, “sih”, “hehe” dan lain-lain (Rian Hidayat, 2017).

## 2.1.6.  Pembobotan Kata
Pembobotan kata pada penelitian ini menggunakan nilai TF dan IDF. Term frequency (TF) adalah metode sederhana dalam pembobotan setiap kata (Kurniawati, 2016). Sedangkan Infers Document Frequency (IDF) adalah perhitungan kata yang di distribusikan dalam sebuah dokumen (Astono dkk., 2019).

## 2.1.7.  Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan hasil dari proses klasifikasi berupa visualisasi data yang benar atau salah diprediksi. Untuk mengetahui hasil akurasi klasifikasi yang sesuai dengan confusion matrix digunakan persamaan berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 𝑥 100% (2.4)

## 3. Metode Penelitian

## 3.1. Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  peneliti  adalah  eksploratif  kuantitatif.  Penelitian  eksploratif  kuantitatif  merupakan penelitian  yang  melakukan  penjelajahan  atau  mengembangkan  pengetahuan  pada  ilmu  baru  terkait  dengan  hal-hal tertentu,  demi  menyimpulkan  suatu  permasalahan  yang  rinti  ataupun  mengembangkan  hipotesis  dan  bukan  menguji hipotesis (Nderu,2021).

## 3.2. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  peneliti  dalam  penelitian  ini  berupa  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  website data.mendeley.com dengan judul “Indonesian Hoax News Detection Dataset”. Data terdiri dari 600 berita berbahasa Indonesia dari 12 topik berita yang telah diberi label valid  dan hoax dari tiga orang penilai.

## 3.3. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang dilakukan peneliti sebagai berikut:
1. Mengambil dataset yang berada di data.mendeley.com dengan judul “Indonesian Hoax News Detection Dataset”
2. Melakukan preprocessing data yang terdiri dari tiga tahapan, yaitu:
a) Case folding, mengkonfersi teks menjadi bentuk standar.
b) Tokenizing, memisah teks menjadi token token.
c) Filtering, menghapus kata yang tidak memiliki arti.
3. Melakukan klasifikasi pada dataset yang telah diperoleh.
4. Term Weighting, Melakukan pembobotan kata menggunakan TD-IDF.
5. Melakukan analisis menggunakan metode regresi logistik dengan metode supervised learnng .

## 4. Hasil dan Pembahasan
Proses  pengambilan  data  dilakukan  dengan  mengunduh  dataset  pada  situs  data.mendeley.com  sebanyak  600  dataset berita  dengan  valid  dan  hoax.  Jumlah  berita  yang  berlabel  valid  terdapat  372  dan  jumlah  berita  yang  berlabel  hoax terdapat 228.
Fahmuddin et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 03 (2023), 155-162 158

## Gambar 4.1. Dataset
Proses Preprocessing data dilakukan dengan beberapa tahapan, diantaranya,case folding, filtering tokenizing. Hasil dari tahap case folding dan filtering . Dapat dilihat pada Tabel 4.1. Hasil Case Folding dan Filtering, sebagai berikut:
Tabel 4.1. Hasil Case Folding dan Filtering
Sebelum Preprocessing Setelah Preprocesing
Iksan Korea Selatan Praktisi tusuk jarum boleh saja mengklaim  berbagai  manfaat  dari  pengobatan alternatif  tersebut.  Namun  pada  stroke  pene  litian membuktikan  ternyata  akupun-ktur  tidak  bisa memulihkan kondisi setelah terjadi serangan. Selain gagal memperbaiki kemampuan untuk me- … Dapat dilihat pada Lamprian 1
iksan korea selatan praktisi tusuk jarum mengklaim manfaat peng-obatan  alternatif  stroke  penelitian  membuktikan akupunktur memu-lihkan kondisi serangan gagal memperbaiki  kemampuan  aktvitas  sehari  akupunktur  gagal mem-perbaiki fungsi neurologis saraf … Dapat di-lihat pada Lamprian 3
Setelah preprocessing berhasil, dilakukan tahap tokenizing. Dapat dilihat pada Tabel 4.2. Hasil Tokenizing, sebagai berikut:
Tabel 4.1. Hasil Case Folding dan Filtering Sebelum Tokenizing Setelah Tokenizing
iksan korea selatan praktisi tusuk jarum mengklaim manfaat  peng-obatan  alternatif  stroke  penelitian membuktikan  akupunktur  memu-lihkan  kondisi serangan  gagal  memperbaiki  kemampuan  aktvitas sehari akupunktur gagal
['iksan', 'korea', 'selatan', 'praktisi', 'tusuk', 'jarum',
'mengklaim',  'man-faat',  'pengobatan',  'alternatif',  'stroke',
'penelitian',  'membuktikan',  'akupu-nktur',  'memulihkan',
'kondisi',  'sera-ngan',  'gagal',  'memperbaiki',  'ke-mampuan', 'aktivitas', 'sehari', '
Setelah melakukan tokenizing selsai, dilakukan proses pembobotan kata. Dapat dilihat pada Tabel 4.3. Pembobotan Kata, sebagai berikut:
Tabel 4.3. Term Frequency
Fahmuddin et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 03 (2023), 155-162 159
Kata 𝒕𝒇 𝒊𝒋 (𝒕, 𝒅) = 𝒇 𝒅 (𝒊) 𝑵𝒇 𝒅 (𝒋) 𝑡𝑓 𝑖𝑗 (“𝑗𝑎𝑘𝑎𝑟𝑡𝑎”, 163) = 2 163 = 0.012269938650306749 𝑡𝑓 𝑖𝑗 (“𝑗𝑒𝑗𝑎𝑟𝑖𝑛𝑔”, 163) = 1 163 = 0.006134969325153374 𝑡𝑓 𝑖𝑗 (“𝑠𝑜𝑠𝑖𝑎𝑙”, 163) = 1 163 0.006134969325153374
Setelah memperoleh nilai TF seluruh kata pada 600 berita, dilakukan proses IDF. Dapat dilihat pada Tabel 4.4. Infers Document Frequency, sebagai berikut:
Tabel 4.4. Infers Document Frequency Kata 𝒊𝒅𝒇(𝒕, 𝒅) =  𝐥𝐨𝐠  ( 𝑵 𝒅𝒇(𝒕) ) 𝑖𝑑𝑓 𝑖𝑗 (“𝑗𝑎𝑘𝑎𝑟𝑡𝑎”, 177) =
log  ( 600 177 ) = 0.5277312480747496 𝑖𝑑𝑓 𝑖𝑗 (“𝑗𝑒𝑗𝑎𝑟𝑖𝑛𝑔”, 33) = log  ( 600 33 ) = 1.2466723333413885 𝑖𝑑𝑓 𝑖𝑗 (“𝑠𝑜𝑠𝑖𝑎𝑙”, 222) = log  ( 600 222 ) 0.42984638733548297
Setelah memperoleh nilai TF-IDF seluruh kata pada 600 berita, dilakukan proses pembagian data dilakukan proses TF-IDF.
Tabel 4.5. Term Frequency Kata 𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓(𝑡, 𝑑, 𝐷)   =  𝑡𝑓(𝑡, 𝑑)  ×  𝑖𝑑𝑓(𝑡, 𝐷) 𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓 (“𝑗𝑎𝑘𝑎𝑟𝑡𝑎”, 177,600) = 0.012269938650306749 X 0.5277312480747496 = 0.006475230037726989 𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓 (“𝑗𝑒𝑗𝑎𝑟𝑖𝑛𝑔”, 33,600) = 0.006134969325153374 X 1.2466723333413885 = 0.007648296523566801 𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓 (“𝑠𝑜𝑠𝑖𝑎𝑙”, 222,600) = 0.006134969325153374 X 0.42984638733548297 = 0.0026370944008311838
Fahmuddin et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 03 (2023), 155-162 160
Sebelum melakukan analisis regresi logistik, peneliti membagi data latih dan data uji. Pada penelitian ini peneliti akan menggunakan data latih  80% dan data uji  20%. Data latih  akan digunakan untuk memvalidasi  model. Penelitian ini menggunakan software python  untuk  melakukan  analisis  regresi  logistik  dalam  mengklasifikasi  berita  palsu  di indonesia.
Dari  proses  klasifikasi  akan  diperoleh  hasil  yang  akan  disajikan  dalam  bentuk  confusion  matrix.  Confusion  matrix merupakan  hasil  dari  proses  klasifikasi  berupa  visualisasi  dari  berita  yang  diprediksi  (Amrin  &  Saiyar,  2018).  Pada penelitian ini berisi hasil klasifikasi berita hoax dan valid. Nilai akurasi dihitung dari perhitungan jumlah prediksi benar yang sesuai (TP) ditambah jumlah prediksi benar tidak sesuai (TN) dibandingkan dengan jumlah prediksi benar yang sesuai (TP), jumlah prediksi tidak sesuai (TF), jumlah prediksi salah yang sesuai (FP) dan jumlah prediksi salah tidak sesuai (FN) (Catur Supriyanto, 2013).
Pembagian  dataset,  menambahkan  kolom  ‘label_id’  dengan  isinya  merupakan  hasil  dari  transformasi  kolom  ‘label’ menjadi angka 0 adalah valid dan 1 adalah hoax. Dapat dilihat pada Tabel 4.6. Penambahan kolom ‘label_id’, sebagai berikut:
Tabel 4.6. Penambahan kolom ‘label_id’ No berita label label _id
1 jejaring sosial beredar informasi menyebut lele ikan jorok sesuap daging ikan lele terkandung sel  kanker  julukan  ikan  jorok  merujuk  sifat  lele  doyan  mengonsumsi  jenis  limbah  perairan artikel viral internet kotoran manusia dijadikan pakan budidaya lele kota haikou china habitat aslinya lele catfish dikenal spesies ikan tangguh ikan dilengkapi alat … Dapat dilihat pada
Lamprian 1 valid 0
jejaring sosial beredar informasi lele ikan jorok sesuap daging ikan lele terkandung sel kanker kabar pembubidaya ikan lele jawa timur jatim tersinggung terpukul julukan ikan jorok merujuk sifat  lele  doyan  mengonsumsi  jenis  limbah  perairan  artikel  viral  internet  kotoran  manusia dijadikan pakan budidaya lele … Dapat dilihat pada Lamprian 1
hoax 1
Fahmuddin et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 03 (2023), 155-162 161
Setelah  penambahan  kolom  ‘label_id’  peneliti  melakukan  analisis  regresi  logistik  dengan  menganalisis  data  latih terlebih dahulu untuk mendapatkan hasil yang baik pada langah analisis data uji. Dapat dilihat pada Tabel 4.7. Hasil confusion matrix, sebagai berikut:
Tabel 4.7. Confusion matrix training test 80:20 Kalasifikasi Prediksi Klasifikasi Aktual Valid Hoax Valid 27 13 Hoax 13 67
Berdasarkan Tabel 4.7. confusion matrix, dapat dilihat bahwa jumlah berita di indonesia dengan jumlah topik sebanyak 12  secara  keseluruhan  berhasil  diklasifikasi  secara  benar  terdapat  6,  adapun  berita  benar  terdapat  71.  Untuk mendapatkan nilai akurasi menggunakan persamaan 2.6, sebagai berikut:

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 𝑥 100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 27 + 67 27 + 13 + 13 + 67 𝑥 100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 94 120 𝑥 100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =  0.783𝑥 100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 78,3%
Dengan menggunakan persamaan untuk menghitung akurasi, didapatkan nilai akurasi sebesar 78,3%

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil evaluasi klasifikasi regresi logistik, proses pengunduhan dataset melalui situs data.mendeley.com. Dataset  terdiri  dari  600,  dimana  terdapat  372  berita  dengan  label  valid  dan  228  berita  dengan  label  hoax.  Sebelum melakukan  analisis  regresi  logistik,  dilakukan  preprocessing  terlebih  dahulu.  Preprocessing  ini  bertujuan  untuk kelayakan dataset untuk menjadi data uji dan data latih. Setelah dilakukan preprocesinng, dataset dibagi menjadi 80% data  latih  dan  20%  data  uji.  Setelah  melakukan  analaisis  regresi  logistik  dengan  metode supervised  learning berdasarkan  data  latih  dan  data  uji  diperoleh  dengan  bentuk confusion  matrix .  Berdasarkan  hasil  tingkat  akurasi diperoleh hasil akurasi dalam mengklasifikasi berita menggunakan analisis regresi logistik dengan metode supervised learning sebesar 78,3%.

## Daftar Pustaka
A. Yudi Permana. (2017). Implementasi Stemming Porter KBBI untuk Klasifikasi Topik Soal Ujian Nasional Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Journal of Chemical Information and Modeling , 7 (1), 17–24. Amrin,  A.,  &  Saiyar,  H.  (2018).  Aplikasi  Diagnosa  Penyakit  Tuberculosis  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes.
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 5 (5), 498–502.
Fahmuddin et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 03 (2023), 155-162 162
Catur Supriyanto, I. N. D. (2013). Klasifikasi Teks Pesan Spam Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Simantik 2013 , 2013 (November), 156–160.
Dewa Krisdaynata, R. (2022). Implementation of Self Training Classifier Using Logistic Regression in Classification of News Article Categories . Universitas Multimedia Nusantara.
Eaton, E. (2008). Introduction to Machine Learning What is Machine Learning. October , 1–17.
Fikriya, Z. A., Irawan, M. I., & Soetrisno, S. (2017). Implementasi extreme learning machine untuk pengenalan objek citra digital. Jurnal Sains Dan Seni ITS , 6 (1), A1–A6.
Kurniawati. (2016). Term weighting berbasis indeks kelas menggunakan metode tf.idf.ics. Term Weighting Berbasis Indeks Kelas Menggunakan Metode TF.IDF.ICSF Untuk Perengkingan Dokumen Al-Quran . http://etheses.uin- malang.ac.id/3759/1/12650009.pdf
Kusuma, P. D. (2020). Machine Learning Teori, Program, dan Studi Kasus . Deepublish.
Mabruri, A. (2018). Produksi Program TV Drama Manajemen Produksi dan Penulisan Naskah. Jakarta: PT. Gramedia Widiasarana Indonesia .
Ozbay,  F.  A.,  &  Alatas,  B.  (2020).  Fake  news  detection  within  online  social  media  using  supervised  artificial intelligence algorithms. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications , 540 , 123174.
Pan, L.-Y., & Chiou, J.-S. (2011). How much can you trust online information? Cues for perceived trustworthiness of consumer-generated online information. Journal of Interactive Marketing , 25 (2), 67–74.
Ratnawati,  F.  (2018).  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Opini  Film  Pada  Twitter.
INOVTEK Polbeng-Seri Informatika , 3 (1), 50–59.
Rian  Hidayat.  (2017). Uin  Syarif  Hidayatullah  Jakarta  Uin  Syarif  Hidayatullah  Jakarta . 95 ,  1–28. http://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/ 33026/1/NITA FITRIANI-FKIK.pdf
Ristekdik, K. (2018). Praktikum Data Mining . 1–6.
Suryawati, I. (2016). Jurnalistik Suatu Pengantar .
Trisna  Astono  Putri,  T.,  Warra,  H.  S.,  Yanti  Sitepu,  I.,  &  Sihombing,  M.  (2019).  Analysis  and  Detection  of  Hoax Contents in Indonesian News Based on Machine Learning. Journal Of Informatics Pelita Nusantara , 4 (1), 19– 26. http://e-jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/JIPN/article/view/489/291
Tsangaratos,  P.,  &  Ilia,  I.  (2016).  Comparison  of  a  logistic  regression  and  Naïve  Bayes  classifier  in  landslide susceptibility assessments: The influence of models complexity and training dataset size. Catena , 145 , 164–179. Yusra, Y., & Fikry, M. (2018). Klasifikasi Tweet E-Commerce dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine.
Jurnal  CoreIT:  Jurnal  Hasil  Penelitian  Ilmu  Komputer  Dan  Teknologi  Informasi , 4 (2),  50. https://doi.org/10.24014/coreit.v4i2.5205