Sentimen Analisis Masyarakat Indonesia Terhadap Presiden Rusia Pada Komentar Media Berita Online
Ihud Hafid 1* , Windu Gata 2 , Khairunisa Hilyati 3 , Valianda Farradillah Hakim 4 , Sri Rahayu 5
1,2,3,4,5 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 30 June 2022 Received in revised form 19 October 2022 Accepted 20 November 2022 Available online January 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i1.698
Keywords: Text Mining; Vladimir Putin; Sentiment Analysis; NB; SVM; PSO.
Kata Kunci: Text Mining; Vladimir Putin; Sentimen Analisis; NB; SVM; PSO.

## a b s t r a c t
Russia's invasion of  Ukraine was criticized  by various parties, including from  Indonesia.  The attitude shown by the Indonesian government is not the same as the response of the Indonesian people  based on various comments  on online  news media  pages. Comments  by online news readers  are  used  as  an  assessment  of  the  Russian  President  who  is  involved  in  the  conflict between Russia and Ukraine in the form of sentiment analysis. This study succeeded in obtaining data as many as 352 comments from one of the online news media, the data had previously gone through the cleansing stage  to eliminate duplication. To get  basic information on comments, Text mining and Text Pre-Processing become an important part of the process. The algorithm used in this research is the Naive Bayes (NB) and Support Vector Machine (SVM) classification algorithm which is optimized using Particle Swarm Optimization  (PSO). The two algorithms were tested and gave the result that PSO-based SVM got the best accuracy, which was 79.90% and AUC 0.901.

## a b s t r a k
Tindakan Invasi Rusia ke Ukraina dikecam oleh berbagai pihak termasuk dari Indonesia. Sikap yang  ditunjukkan  oleh  pemerintah  Indonesia  ternyata  tidak  sama  dengan  respon  masyarakat Indonesia berdasarkan berbagai macam komentar pada halaman media berita online. Komentar yang  pembaca  berita  online  digunakan  sebagai  penilaian  terhadap  tokoh  Presiden  Rusia  yang terlibat dalam konflik antara Rusia dan Ukraina dalam bentuk analisis sentimen. Penelitian ini berhasil  mendapatkan  data  sebanyak  352  komentar  yang  berasal  dari  salah  satu  media  berita online, data tersebut sebelumnya telah melalui tahap cleansing untuk menghilangkan duplikasi. Untuk  mendapatkan  informasi  dasar  pada  komentar,  Text  mining  dan  Pre-Processing  Text menjadi bagian penting dalam prosesnya. Algoritma klasifikasi yang digunakan oleh peneliti yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes (NB) yang dioptimalkan menggunakan Particle Swarm  Optimization  (PSO).  Kedua  algoritma  itu  diuji  dan  memberikan  hasil  bahwa  SVM berbasis PSO mendapatkan hasil akurasi terbaik yaitu sebesar 79.90% dan AUC 0.901.
*Corresponding author. Email: 14210208@nusamandiri.ac.id 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Sehubungan  dengan  keinginan  Ukraina  yang  ingin bergabung  ke  NATO  diiringi  dengan  Rusia  yang menolaknya menjadikan Rusia dan Ukraina menjadi perhatian dunia selama beberapa bulan terakhir ini. Alasan Rusia menolak adalah jika Ukraina bergabung dengan  NATO  sebagai existential  threat akan mengancam  Rusia  dan  eksistensi Collective  Security Treaty  Organization -  aliansi  militer  yang  menaungi Rusia dan 8 negara sekutunya. Tindakan Rusia yang menempatkan pasukan di jalur perbatasannya dengan Ukraina membuat suasana semakin tegang, terlebih ketika  Rusia  mengakui  kemerdekaan  Luhanks  dan Donetsk  kemudian  pada  Kamis  24  Februari  2022 yang  lalu  membuat  pengumuman  perintah  operasi militer di timur Ukrain [1].
Ketika  Rusia  menyerang  sejumlah  kota  di  Ukraina secara  besar-besaran,  ketika  itulah  invasi  dimulai. Tindakan  invasi  itu  dikecam  oleh  berbagai  pihak, salah  satunya  adalah  Indonesia  yang  mendukung kecaman terhadap agresi Rusia melalui Resolusi PBB. Akan  tetapi  reaksi  warganet  Indonesia  tidak  sesuai dengan  sikap  pemerintah.  Masyarakat  Indonesia memberikan reaksi yang berbeda dalam menanggapi tindakan invasi Rusia ke Ukraina, ada yang cenderung mendukung  invasi  tersebut,  ada  yang  malah menyukai  sosok  pemimpin  kuat  dan  tegas  seperti Presiden  Rusia  Vladimir  Putin  yang  dinilai  sebagai tokoh yang gagah, tegas, kuat serta nasionalis, hal itu lah  yang  menjadikan  sosok  Presiden  Rusia  itu menjadi  salah  satu  tokoh  dunia  yang  ramai dipicarakan  pada  media  sosial.  Topik  ini  menarik untuk  mengklasifikasikan  sentiment  masyarakat Indonesia [2].
Analisis sentiment merupakan proses perbandingan untuk  mengkategorikan  pendapat  terhadap  suatu topik apakah positif, negatif atau netral, selain itu juga merupakan  juga  untuk  menganalisis  pendapat, sentiment dan penilaian emosional pada  topik yang dibahas [3]. Penelitian ini menerapkan Term Frequency Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  sebagai pembobot  berdasarkan  jumlah  kemunculan  istilah pada  data  [4][5].  Analisis  sentiment  yang  dilakukan pada  penelitian  ini  menggunakan  Teknik Machine Learning yang menggunakan data dari teks komentar pada media berita online di Indonesia. Text Mining adalah  penemuan  pengetahuan  baru  di  database
dalam  bentuk  tekstual  [6] .  Text  mining merupakan penerapan  konsep  dan  teknik data  mining yang bertujuan untuk memproses penganalisisan teks guna memperoleh  informasi  dengan  tujuan  tertentu kemudian akan diolah dengan berbagai metode [7].
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine (SVM)  dan Naïve  Bayes (NB)  lalu  untuk pengklasifikasian  serta  menerapkan Particle  Swarm Optimization (PSO)  untuk  mengoptimalkannya.  PSO sendiri  memiliki  konsep  sederhana,  konvergensi cepat,  mudah  diimplementasikan  dan  mudah  di terapkan diberbagai bidang untuk pengoptimalisasian [8].Penelitian ini menggunakan SVM karena memiliki konsep yang lebih matematis dan menggunakan NB karena  dikenal  dengan  kelebihannya  yaitu  cepat, sederhana  dan  memiliki  akurasi  yang  tinggi  [9][10]. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan metode terbaik untuk menganalisis sentiment dengan kombinasi tahapan preprocessing dengan menggunakan stopword yang  diharapkan  menghasilkan  peningkatan akurasi  pada  algoritma  yang  digunakan.  Selain  itu untuk  melihat  sentimen  masyarakat  Indonesia terhadap  tindakan  Vladimir  Putin  sebagai  Presiden Rusia  yang  melakukan  tindakan  invasi  Rusia  ke Ukraina  pada  komentar  pembaca  di  halaman  media berita online Kompas.com.

## 2. Metode Penelitian
Peneliti  menggunakan  metode Cross-Industry  Standard Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM) sebagai  metode penelitian  yang  terdiri  dari  6  tahapan  seperti  pada gambar berikut in [11]:
Gambar 1. Metode Penelitian
Ihud Hafid, Windu Gata, Khairunisa Hilyati, Valianda Farradillah Hakim, Sri Rahayu / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (1) 2023, 172-178
Business Understanding Pada  tahap Business  Understanding, diawali  dengan mencari informasi melalui situs Kompas.com dengan objek  yang  ditujukan  untuk  Vladimir  Putih.  Media online tidak  hanya  sebagai  media  membaca  berita, namun juga dapat digunakan untuk melihat masalah yang  terjadi  dan  untuk  menganalisis  sentimen terhadap  tokoh  tertentu  [12].  Penelitian  ini menggunakan feature  selection untuk  meningkatkan akurasi  klasifikasi.  Untuk  mengambilan  data komentar  menggunakan  teknik Web  Scraping . Tools yang  digunakan  untuk  proses  ini  yaitu  WebHarvy [13].

## Data Understanding
Pada  tahapan  ini,  data  yang  telah  di  peroleh  akan melalui  tahapan Pre-Processing  Data .  Data  diambil mulai  dari  tanggal  24  Februari  2022  hingga  31  Mei 2022  dan  berhasil  mendapatkan  644  data  dari www.kompas.com, setelah itu akan dilakukan proses cleansing dan  menyisakan  352  data  dengan  bahasa indonesia yang siap digunakan. Tahapan Pre-Processing antara  lain  adalah Transform  Case,  Tokenize,  Filter Tokenize dan Stopword [14].
Data Preparation Data  yang  siap  digunakan  akan  di  proses menggunakan Rapid Miner, aplikasi tersebut adalah aplikasi freeware yang  terdapat  berbagai  macam metode pengolahan data yang siap untuk digunakan secara  mudah  [15].  Pada  Rapid  Miner,  tahapan Transform  Case adalah  mengubah  huruf  kecil  agar mempermudah proses Tokenize nantinya. Kemudian tahapan Tokenize dimana  akan  dilakukan  proses pemotongan  string  input  berdasarkan  setiap  kata. Setelah  itu  ada  proses Filter  Tokenize dimana  akan menghilangkan  karakter  tanda  baca  dan  dibatasi panjang  teks  pada  data.  Terakhir  adalah  tahapan Stopword ,  dimana  data  sebelum  di  klasifikasikan dihilangkan  terlebih  dahulu  teks  yang  tidak berhubungan  dengan  topik  penelitian  tanpa mengurangi bobot kalimat tersebut [16].

## Modeling
Penelitian  ini  menggunakan  2  algoritma  klasifikasi yaitu, NB dan SVM dengan optimasi PSO dan untuk pemodelan  menggunakan  Rapid  Miner  versi  9.10.
Setiap model akan melalui pengujian pengklasifikasian  positif  dan  negatif  bertujuan
mendapat  nilai  akurasi  terbaik  masing-masing algoritma yang digunakan.

## Evaluation
Pada tahapan Evaluation, penelitian ini menggunakan 10 Fold-Cross Validation yang terdiri dari dua subproses yaitu  data  pelatihan  ( training  set )  dan  data  pengujian ( testing  set ).  Pada subproses  training  set ,  data  digunakan untuk  menguji  model  algoritma  yang  ditentukan dengan data  training yang  tersedia.  Setelah  seluruh model  algoritma  melalui  proses data  training ,  akan dilanjutkan proses data testing . Hal ini bertujuan untuk mendapatkan  model  algoritma  yang  sesuai  dengan tujuan penelitian.

## Deployment
Pada  tahapan  ini,  data  akan  di  implementasikan menggunakan  tools,  yaitu  Rapid  Miner.  Hal  ini mewakili  proses  yang  telah  dilakukan  sebelumnya, yaitu pemodelan dengan menggunakan Rapid Miner yang digunakan untuk penelitian.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dataset yang digunakan pada penelitian ini bersumber dari  komentar  tentang  Vladimir  Putin,  proses pengambilan  data  mentah  berdasarkan  atribut  yang diperlukan.  Pengumpulan  data  dimulai  pada  tanggal 24  Februari  2022,  hingga  31  Mei  2022  dan menghasilkan  data  primer  sebanyak  644  data komentar dari media berita online www.kompas.com Proses  selanjutnya  adalah  pembersihan  data  dan menyisakan 352 komentar. Pada penelitian ini, bahasa yang  digunakan  adalah  Bahasa  Indonesia,  maka komentar  yang  diambil  adalah  komentar  yang menggunakan Bahasa Indonesia.
Dalam  proses  mengolah  data  untuk  mendapatkan model yang sesuai dengan kasus penelitian ini yaitu, sentimen analisis Vladimir Putin dengan menggunakan  algoritma  klasifikasi NB dan SVM digunakanlah  sebuah tools Rapidminer  versi  9.10. Penelitian ini termasuk dalam bagian text mining maka dari  itu  terdapaat  tahapan  yang  perlu  di  lakukan sebelum mendapatkan model yang terbaik.
1) Pre-Processing
Pada  tahap Pre-Processing merupakan  awal pengolahan data sebelum diklasifikasikan dengan algoritma NB dan SVM kemudian dioptimasikan dengan PSO. Berikut adalah tahapan Pre-Processing
yang diterapkan pada penelitian ini:
2) Transform Cases
Tahapan ini merupakan proses mengubah teks menjadi  huruf  kecil  sehingga  saat  dilakukan proses  klasifikasi  terdapat  keseragaman  huruf untuk  menghindari  kesalahan  dalam  proses Tokenize .
3) Tokenizing
Tahapan  ini  adalah  proses  pemecahan  kalimat menjadi  potongan  karakter  sesuai  dengan kebutuhan atau biasa disebut sebagai token, kata yang diambil adalah kata-kata dengan minimal 3 karakter dan tidak lebih dari 25 karakter.
4) Filtering Tahapan Filtering merupakan
tahapan
membuang kata-kata yang kurang penting  atau merupakan  kata-kata  tidak  deskriptif  seperti “yang”, “dan”, “di”, “dari”.
5) Stopword
Pada  proses  ini,  kata-kata  yang  kurang  relevan dihilangkan  menggunakan Indonesian  Stopword Removal .
Gambar 2. Model Processing Data
3.1 Pembuatan Model Klasifikasi
Pada  tahapan  pertama  ini  dibuat  model menggunakan  algoritma  klasifikasi  berdasarkan dataset yang telah melalui tahap data preparation dan pre-processing sebelumnya.  Pembuatan  model  ini menggunakan  algoritma  klasifikasi  NB  dan  SVM untuk  mendapatkan  hasil  awal  seperti  yang  bisa
dilihat  pada  gambar  3.  Setelah  itu  dilakukan perbandingan  kedua  algoritma  tersebut  dengan menggunakan  PSO.  Tujuan  memanfaatkan  PSO dalam  proses  modelling  adalah  untuk  meningkatkan nilai akurasi pada dua klasifikasi tersebut seperti yang bisa dilihat pada gambar 4.
Gambar 3. Design Model Menggunakan Algoritma NB dan SVM
Gambar 4. Design Model Menggunakan Algoritma
NB dan SVM dengan PSO
3.2 Evaluasi
Tujuan  dari  tahapan  evaluasi  adalah  untuk menentukan  nilai  model  yang  sudah  dibuat sebelumnya,  tahapan  ini  menggunakan  10 fold-cross validation . Data yang digunakan adalah data yang telah melalui tahapan pre-processing yang berasal dari operator Read  Excel,  untuk  mengkonversi  file  menjadi dokumen  maka  perlu  di  tambahkan  Process Documents  From  Files.  Pada  proses  vadilasi, penelitian  ini  menggunakan  Set  Role  yang  memiliki fungsi  menentukan  field  pada  kelas,  kemudian memanfaatkan PSO untuk mendapatkan nilai akurasi yang  lebih  tinggi  dari  sebelumnya.  Desain  model
Ihud Hafid, Windu Gata, Khairunisa Hilyati, Valianda Farradillah Hakim, Sri Rahayu / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (1) 2023, 172-178
klasifikasi yang telah menerapkan PSO dapat dilihat pada gambar 5 berikut ini.
Gambar 5. Design Evaluasi 10-Fold Cross-Validation untuk Algoritma NB dan SVM dengan PSO
Pada tahap ini juga menggunakan Role Set pada PSO untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  lebih  tinggi. Kategori klasifikasi memiliki nilai : 1) 0.90-1.00 = sangat baik. 2) 0.80-0.90 = baik. 3) 0.70-0.80 = adil. 4) 0.60-0.70 = buruk. 5) 0.50-0.40 = gagal.
Perbandingan Accuracy dan Area Under Curve (AUC) dari hasil kedua algoritma tersebut dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Nilai Akurasi dan AUC Algoritma Accuracy AUC SVM 70.00% 0.735 SVM + PSO 79.90% 0.901 NB 67.50% 0.684 NB + PSO 75.38% 0.768 Hasil Klasifikasi Sentimen Masyarakat
Berikut  ini  adalah  hasil  klasifikasi  sentiment masyarakat terkait topik Invansi Rusia ke Ukraina:
1) Hasil akurasi dengan menggunakan algoritma NB menghasilkan  presentase  sebesar  67,50%  dan AUC 0.684 seperti pada gambar berikut ini:
Gambar 6. Akurasi Algoritma NB
Gambar 7. Hasil AUC Algoritma NB
2) Hasil akurasi dengan menggunakan algoritma SVM menghasilkan presentase sebesar 70.00% dan AUC 0.735 seperti pada gambar berikut ini:

## Gambar 8. Hasil akurasi Algoritma SVM
Gambar 9. AUC Algoritma SVM
3) Hasil akurasi dengan menggunakan algoritma NB yang  telah  dioptimalisasikan  menggunakan  PSO menghasilkan presentasi sebesar 75.38% dan AUC 0.768 seperti pada gambar berikut ini:

## 4)
Gambar 10. Akurasi Algoritma NB + PSO
4) Hasil  akurasi  dengan  menggunakan  algoritma SVM yang telah dioptimalisasikan menggunakan PSO  menghasilkan  presentasi  sebesar  79.98% dan AUC 0.901 seperti pada gambar berikut ini:

## Gambar 12. akurasi Algoritma SVM + PSO
Gambar 13. AUC Algoritma SVM + PSO .

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  menghasilkan  klasifikasi  sentimen analisis  yang  positif  untuk  Vladimir  Putih  pada komentar  media  berita  online,  penggunaan Algoritma  SVM  yang  telah  dioptimalisasikan menggunakan PSO memiliki hasil akurasi yang lebih baik dibanding dengan algoritma NB yang juga telah dioptimalisasikan dengan PSO. PSO sendiri memiliki peran  penting  dalam  meningkatkan  algoritma  SVM sehingga algoritma SVM + PSO dapat menjadi solusi pengklasifikasian  dalam  sentimen  analisis  Vladimir Putin.  Dengan  dilakukannya  penelitian  ini,  peneliti menyarankan untuk dikembangkan kembali dengan menggunakan  algoritma  yang  berbeda  seperti Deicision  Tree,  K-Means,  Neural  Network  dan algoritma  lainnya  serta  bisa  dengan  topik  yang berbeda .

## 5. Daftar Pustaka
[1] Eko,  S.  2022. Invasi  Rusia  dan  Dampaknya Terhadap  Geopolitik  Global , CNBC  Indonesia . Available at: https://www.cnbcindonesia.com/opini/2022 0307124740-14-320589/invasi-rusia-dan- dampaknya-terhadap-geopolitik-global
(Accessed: 23 June 2022).
[2] CNN  Indonesia.  2022. Mengapa  Banyak  Warga Indonesia Dukung Putin Invasi Ukraina? Available at: https://www.cnnindonesia.com/internasional /20220311071348-106-769708/mengapa- banyak-warga-indonesia-dukung-putin-invasi- ukraina (Accessed: 23 June 2022).
[3] Jannati, R., Mahendra, R., Wardhana, C.W. and Adriani,  M.,  2018,  November.  Stance classification  towards  political  figures  on  blog writing. In 2018 International Conference on Asian Language Processing (IALP) (pp. 96-101). IEEE.
DOI: 10.1109/IALP.2018.8629144.
[4] Rofiqi, M.A., Fauzan, A.C., Agustin, A.P. and Saputra,  A.A.,  2019.  Implementasi  Term- Frequency Inverse Document Frequency (TF- IDF)  Untuk  Mencari  Relevansi  Dokumen Berdasarkan  Query. ILKOMNIKA:  Journal  of Computer  Science  and  Applied  Informatics , 1 (2), pp.58-64. DOI: 10.28926/ilkomnika.v1i2.18.
[5] Baskoro,  B.B.,  Susanto,  I.  and  Khomsah,  S., 2021.  Analisis  Sentimen  Pelanggan  Hotel  di Purwokerto  Menggunakan  Metode  Random Forest  dan  TF-IDF  (Studi  Kasus:  Ulasan Pelanggan Pada Situs TRIPADVISOR). Journal of Informatics Information System Software Engineering and Applications (INISTA) , 3 (2), pp.21-29. DOI: 10.20895/INISTA.V3I2.
[6] Firdaus,  A.F.  and  Firdaus,  W.I.,  2021.  Text Mining Dan Pola Algoritma Dalam Penyelesaian Masalah Informasi:(Sebuah Ulasan). JUPITER  (Jurnal  Penelitian  Ilmu  dan Teknik Komputer) , 13 (1), pp.66-78.
[7] Munthe, C.J.E., Hasibuan, N.A. and Hutabarat, H.,  2022.  Penerapan  Algoritma  Text  Mining Dan  TF-RF  Dalam  Menentukan  Promo Produk  Pada  Marketplace. Resolusi:  Rekayasa Teknik  Informatika  dan  Informasi , 2 (3),  pp.110- 115.
DOI: https://doi.org/10.30865/resolusi.v2i3.309.
Ihud Hafid, Windu Gata, Khairunisa Hilyati, Valianda Farradillah Hakim, Sri Rahayu / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (1) 2023, 172-178
[8] Faisal, A., Alkhalifi, Y., Rifai, A. and Gata, W., 2020.  Analisis  Sentimen  Dewan  Perwakilan Rakyat Dengan Algoritma Klasifikasi Berbasis Particle  Swarm  Optimization. JOINTECS (Journal  of  Information  Technology  and  Computer Science) , 5 (2), pp.61-70. DOI:
10.31328/jointecs.v5i2.1362.
[9] Ulfah,  A.N.  and  Anam,  M.K.,  2020.  Analisis Sentimen  Hate  Speech  Pada  Portal  Berita Online  Menggunakan  Support  Vector Machine  (SVM). JATISI  (Jurnal  Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi) , 7 (1),  pp.1-10. DOI: https://doi.org/10.35957/jatisi.v7i1.196.
[10] Sinaga,  S.,  Sembiring, R.W.  and  Sumarno,  S., 2022. Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk
Klasifikasi Prediksi  Penerimaan Siswa Baru. Journal  of  Machine  Learning  and  Data Analytics , 1 (1), pp.55-64.
[11] Damayanti,  S.E.  and  Kuswayati,  S.,  2006. Analisis Dan Implementasi Framework Crisp- Dm (Cross Industry Standard Process for Data Mining)  Untuk  Clustering  Perguruan  Tinggi Swasta. Jurnal STT Bandung .
[12] Kurniawan,  S.,  Gata,  W.,  Puspitawati,  D.A., Tabrani,  M.  and  Novel,  K.,  2019.
Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Analisis Sentimen Tokoh Politik Pada Komentar Media Berita  Online. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem Dan  Teknologi  Informasi) , 3 (2),  pp.176-183. DOI: 10.29207/resti.v3i2.935.
[13] Pratama, Y. T., Bachtiar, F. A. and Setiawan, N. Y.  2018.  Analisis  Sentimen  Opini  Pelanggan Terhadap  Aspek  Pariwisata  Pantai  Malang Selatan  Menggunakan  TF-IDF  dan  Support Vector  Machine, Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya , 2(12), pp. 6244 – 6252.
[14] Satrio, R.H. and Fauzi, M.A., 2019. Klasifikasi Tweets Pada Twitter Menggunakan Metode K- Nearest Neighbour (K-NN) Dengan Pembobotan TF-IDF. vol , 3 , pp.8293-8300.
[15] Prasetyo,  V.R.,  Lazuardi,  H.,  Mulyono,  A.A. and  Lauw,  C.,  2021.  Penerapan  Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap  US  Dollar  Dengan  Metode  Regresi Linier. Jurnal  Nasional  Teknologi  dan  Sistem Informasi  (TEKNOSI) , 7 (1),  pp.8-17.  DOI: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
[16] Fadilah, E., 2018. Implementasi Metode Profile Matching  Terhadap  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Dana  Zakat  pada Badan Amil Zakat Pertamina (BAZMA). Jurnal MATICS Vol , 10 (2). DOI: 10.18860/mat.v10i2.5745.