Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062                http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4192

## ANALISIS  SENTIMEN  ULASAN  PENGGUNA  APLIKASI SIREKAP
PADA

## PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST CLASSIFER
Muhamad Fajar Yudhistira Herjanto 1 , Carudin 2 1,2 Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl.HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361, Telp.(0267) 641177
Riwayat artikel:
Received: 11 Maret 2024 Accepted: 30 Maret 2024
Published: 2 April  2024

## Keywords:
Analisis Sentimen, SIREKAP, Random Forest Classifier, Ulasan
Corespondent Email: fajaryudhistiraherjanto@gmai l.com
Abstrak. Pemilihan  umum  di  Indonesia  merupakan  aspek  krusial  dari demokrasi  yang  memerlukan  partisipasi  warga  negara.  Dalam  era  digital, Badan  Penyelenggara  Pemilu  meluncurkan  aplikasi  SIREKAP  untuk membantu  mempercepat  proses  rekapitulasi  pemilihan  umum.  Tujuan penelitian  ini  menganalisis  sentimen  ulasan  aplikasi  SIREKAP  pada  Play Store  untuk  memperoleh  pemahaman  yang  lebih  mendalam  mengenai pandangan dan evaluasi pengguna. Metode yang digunakan adalah knowledge discovery  in  database (KDD)  meliputi  tahap data  selection , preprocessing , transformation , data mining dan evaluation . Algoritma yang digunakan untuk klasifikasi adalah Random Forest Classifier terhadap 5000 data ulasan. Hasil penelitian menunjukkan akurasi 74%, presisi 75%, recall 74%, dan f1-score 74%.  Selain  itu  hasil  dari  pelabelan  data  menunjukkan  ulasan  negatif mendapatkan  terbanyak  sebanyak  4002  ulasan  dibandingkan  dengan  ulasan positif    hanya  762  ulasan  dan  234  ulasan  netral.  Kesimpulannya  aplikasi SIREKAP perlu ditingkatkan kualitasnya untuk mengatasi permasalahan yang sering  ditemui  pengguna  berdasarkan  ulasan  pengguna.  Hasil  penelitian  ini dapat  menjadi  evaluasi  bagi  pengembang  untuk  meningkatkan  pengalaman pengguna.
Abstract. General elections in Indonesia are a crucial aspect of democracy that  require  the  participation  of  citizens.  In  the  digital  era,  the  General Election Commission launched the SIREKAP application to help expedite the process of election recapitulation. The purpose of this study is to analyze the sentiment of SIREKAP application reviews on the Play Store to gain a deeper understanding of user views and evaluations. The method used is knowledge discovery  in  the  database  (KDD),  including  stages  such  as  data  selection, preprocessing,  transformation,  data  mining,  and  evaluation.  The classification algorithm used is the random forest classifier applied to 5000 review  data.  The  research  findings  show  an  accuracy  of  74%,  precision  of 75%, recall of 74%, and an f1-score of 74%. Additionally, the data labeling results indicate that negative reviews are the most prevalent, comprising 4002 reviews  compared to  only 762 positive reviews  and 234 neutral  reviews.  In conclusion, the SIREKAP application needs to improve its quality to address the issues frequently encountered by users based on their reviews. The results of  this  study  can  serve  as  an  evaluation  for  developers  to  enhance  user experience .

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan umum adalah bentuk konkret dari demokrasi  prosedural  di  mana  warga  negara memiliki  peran  penting  dalam  menentukan jalannya  pemerintahan.  Ini  merupakan  aspek krusial  dari  demokrasi  yang  harus  dilakukan dengan  cara  yang  demokratis  pula.  Melalui pemilihan  umum,  negara  Indonesia  secara langsung  melibatkan  seluruh  rakyatnya  untuk berpartisipasi  dalam  menetapkan  arah  dan kebijakan pemerintahan suatu negara[1].
Di era digital saat ini Badan Penyelenggara Pemilu meluncurkan aplikasi SIREKAP dengan tujuan  durasi  masa  rekapitulasi  lebih  cepat, menghindari  kesalahan  dan  kelelahan  petugas, Mesin  bekerja  tanpa  emosi  dan  kepentingan parsial  sehingga  hasilnya  lebih  kredibel demikian  pula  penerapan  teknologi  informasi [2].  Aplikasi  SIREKAP  sebagai  salah  satu aplikasi yang tersedia di Play Store, juga tidak terkecuali  dari  ulasan  pengguna.  Ulasan merupakan  bentuk  respon  dari  pengguna aplikasi  seperti  kepuasan  atau  kekecewaan pengguna atau opini terhadap aplikasi tersebut[3].    Analisis  sentimen  pada  aplikasi SIREKAP  menjadi  penting  untuk  mengetahui seberapa  baik  persepsi  dan  respon  pengguna terhadap  aplikasi  tersebut.  Terutama  karena aplikasi  SIREKAP  menjadi  alat  yang  vital dalam proses pemilihan umum, memiliki peran krusial  dalam  memfasilitasi  partisipasi  warga negara dalam proses demokrasi.
Untuk melakukan analisis sentimen memerlukan  algoritma  yang  dapat  memproses teks  dan  mengklasifikasikannya  kedalam kategori  sentimen  yang  sesuai.  Algoritma Random Forest  Classifier telah terbukti efektif untuk  melakukan  klasifikasi  otomatis.  Pada penelitian  sebelumnya  oleh  [4],  penggunaan algoritma  Random  Forest  Classifier  telah terbukti  memberikan  hasil  akurasi  tertinggi. Jumlah pohon yang terbentuk dalam algoritma ini  mempengaruhi  tingkat  akurasi  secara signifikan.  Dengan  demikian,  Diharapkan bahwa  penggunaan  Random  Forest  Classifier dalam  penelitian  ini  mampu  menghasilkan analisis  sentimen  yang  akurat  dan  dapat dipercaya.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan analisis  sentimen  terhadap  ulasan  yang diberikan oleh pengguna aplikasi SIREKAP di platform  Play  Store,  dengan  memanfaatkan algoritma  Random  Forest.  Dengan  melakukan
analisis  sentimen  ini,  diharapkan  dapat memperoleh pemahaman yang lebih mendalam mengenai  pandangan  dan  evaluasi  pengguna terhadap aplikasi SIREKAP.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis Sentimen Analisis sentimen adalah proses mengidentifikasi  arah  polaritas  teks  dalam dokumen  atau  jenis  dokumen  lainnya,  dengan fokus  pada  pengelompokan  sentimen  sebagai positif,  negatif,  atau  netral.  Pendekatan  ini melibatkan  pengumpulan  data  dengan  merinci dan  mengorganisir  teks  ke  dalam  entitas tertentu  seperti  layanan,  produk,  individu, fenomena,  dan  objek  lainnya.  Metode  ini bertujuan  untuk  menganalisis  pemikiran  dan perasaan  individu  dengan  maksud  menilai sejauh  mana  mereka  menyetujui  atau  tidak setuju terhadap topik yang dibahas [5].

## 2.2. Web Scraping
Web  scraping  adalah  teknik  pengambilan otomatis dokumen semi-terstruktur dari internet,  terutama  dari  halaman  web  yang menggunakan markup seperti HTML. Tujuannya  adalah  untuk  mengekstrak  data tertentu  dari  halaman  tersebut.  Dengan memanfaatkan  teknik  ini,  informasi  dapat diambil dari situs tanpa perlu intervensi manual. Web  scraping  memungkinkan  pengumpulan data  yang  terfokus,  mempermudah  pencarian informasi  yang  diinginkan  dengan  efisiensi waktu [6].

## 2.3. Random Forest Classifier
Random  Forest  Classifier  adalah  evolusi dari  algoritma  decision  tree,  di  mana  setiap pohon  keputusan  dilatih  menggunakan  data individu,  dan  setiap  atribut  dipilih  secara  acak pada setiap pembentukan pohon. Algoritma ini memiliki keunggulan karena mampu meningkatkan  akurasi  hasil,  terutama  dalam menghadapi  data  yang  hilang,  serta  memiliki ketahanan  terhadap  data  outlier  dan  efisiensi dalam  pengelolaan  penyimpanan  data.  Selain itu,  proses  seleksi  fitur  yang  cermat  dapat mengidentifikasi fitur-fitur terbaik, yang secara keseluruhan  dapat  meningkatkan  performa model klasifikasi[7].
2.4. K-Fold Cross Validation
.  ``K-Fold  adalah  suatu  teknik  dalam  data mining  yang  digunakan  untuk  mendapatkan akurasi  optimal  dengan  membagi  dataset menjadi subset data uji dan latih secara iteratif. Teknik  ini  melibatkan  pembagian  dataset menjadi  partisi-partisi  secara  acak  sebanyak nilai K yang ditentukan. Pada setiap iterasi, satu partisi  dijadikan  data  uji,  sementara  partisi lainnya menjadi data latih. Proses ini diulangi K kali hingga selesai sesuai dengan jumlah K yang digunakan dalam penelitian [8].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). Terdiri  dari  beberapa  tahapan  seperti data selection , preprocessing , transformation , data mining dan evaluation untuk  lebih  jelas  dapat dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.1. Data Selection
Pada  tahap  ini  penulis  menghimpun sejumlah  data  yang  berperan  sebagai  dataset. Data ini diperoleh melalui teknik web scraping dari  ulasan  yang  diberikan  oleh  pengguna aplikasi SIREKAP di platform Play Store.

## 3.2. Preprocessing
Pada tahap Preprocessing penulis
mempersiapkan  kumpulan  data  mentah  yang sebelumnya  telah  dikumpulkan  agar  dapat diolah  lebih  lanjut.  Preprocessing  melibatkan
beberapa tahapan yaitu Cleaning, Case Folding Tokenizing, Filtering dan Stemming[9] .

## 3.3. Data Transformation
Data  transformation merupakan  suatu proses  mengubah  data  dari  format  asalnya  ke format yang lebih sesuai seperti  mengubah data bertipe  nominal  menjadi  data  numerik.  Tahap ini bertujuan untuk mengubah data yang dipilih agar  sesuai  dan  mempermudah  proses  data mining.[10]

## 3.4. Data Mining
Data  Mining merupakan  proses  pencarian pola  atau  informasi  penting  dalam  kumpulan data  yang  telah  dipilih,  dengan  menggunakan teknik,  metode,  atau  algoritma  tertentu  yang relevan  dengan  tujuan  yang  telah  ditentukan [11].  Algoritma  Random  Forest  Classifier dipilih  untuk  melakukan  analisis  sentimen karena  merupakan  teknologi  pre-processing dalam  klasifikasi  fitur  yang  meningkatkan skalabilitas,  akurasi,  dan  efisiensi,  terutama dalam  proses  klasifikasi  teks  seperti  pohon. Oleh  karena  itu,  Random  Forest  dianggap efisien  dan  sederhana,  serta  sensitif  dalam pemilihan fitur, sehingga mudah dan sederhana dalam penggunaannya [12].

## 3.5. Evaluation
Tahap evaluation merupakan  langkah terakhir  yang  dilakukan  untuk  menilai  kinerja algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  dalam penelitian.  Performa  model  diukur  melalui empat metrik, yaitu [13]:
1. Accuracy merupakan proporsi dari keseluruhan  data  yang  diprediksi  dengan tepat.
2. Recall adalah  metrik  yang  menunjukkan seberapa banyak data dari kelas positif yang diprediksi dengan akurat.
3. Precision adalah  indikator  seberapa  tepat model  dalam  memprediksi  data  dari  kelas positif.
4. F- measure adalah  sebuah  nilai  yang diperoleh dengan menggabungkan rata-rata dari precision dan recall .

## 4. HASIL DAN PEMBAsHASAN
Hasil  dan  pembahasan  analisis  sentimen pada aplikasi SIREKAP menggunakan metode klasifikasi Random Forest sebagai berikut.
4.1. Web Scraping
Pengumpulan  data  menggunakan  teknik web  scraping  pada  Play  Store  dengan mengumpulkan  sebanyak  5000  data  ulasan pada aplikasi  SIREKAP dengan menggunakan skrip sebagai berikut.
Web Scraping result, continuation_token = reviews( "id.go.kpu.sirekap2024", lang='id', country='id', sort=Sort.NEWEST, count=10000 ) result, _ = reviews( "id.go.kpu.sirekap2024", continuation_token=continuation_token )
Hasil  output  dari  skrip  tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Data hasil web scrapping
Selanjutnya,  data  diberi  label  dalam  tiga kelompok  yaitu  positif,  netral,  dan  negatif. Berikut  adalah  skrip  untuk  memberi  label secara otomatis pada data.
Pelabelan g_df2['label'] =   g_df2['rating'].apply(lambda x: 'positif' if x  3 else 'negatif' if x  3 else 'netral' )
Setelah  melakukan  pelabelan  otomatis, didapatkan  sebanyak  4004  label  negatif,  762 label positif, dan 234 label netral dalam dataset. Untuk menghindari overfitting, penulis membatasi  jumlah  data  yang  akan  digunakan
dalam penelitian ini, yaitu 500 label negatif dan 500 label positif.

## 4.2. Preprocessing
Selanjutnya merupakan tahap preprocessing, pada tahap ini data yang telah di kumpulikan melalui web scrapping dibersihkan melalui beberapa tahapan yaitu Data Cleaning ,
Case  Folding,  Tokenizing,  Filtering dan Stemming .

## 4.2.1 Data Cleaning
Pada  tahap data  cleaning ,  dilakukan penghapusan    elemen-elemen  yang  tidak relevan seperti simbol dan emotikon. Proses ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas data dan membersihkan  data  dari  noise.  Berikut  skrip dan hasil dari proses data cleaning dapat dilihat pada Tabel 1 .
Data Cleaning cleaning_text = re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', text) return cleaning_text
Tabel 1. Hasil Data Cleaning Sebelum Sesudah Terobosan baru. Selamat  untuk  KPu yang  aplikasinya  gak bisa dipakai oleh iPhone Terobosan baru Selamat  untuk  Kpu yang  aplikasinya  gak bisa dipakai oleh iPhone Perbaiki dong aplikasinya, masak gagal login terus. Perbaiki dong aplikasinya masak gagal login terus Mohon  dibantu  agar dapat login. Mohon  dibantu  agar dapat login

## 4.2.2 Case Folding
Pada  tahap  case  folding  data  yang  telah dibersihkan  dari  noise  diubah  ke  bentuk  yang seragam kedalam lowercase. Berikut ini adalah skrip  dan  hasil  dari  case  folding  yang  dapat dilihat pada Tabel 2.
Case Folding text_lower = text.lower() return text_lower
Tabel 2 . Hasil Case Folding Sebelum Sesudah Terobosan baru Selamat  untuk  Kpu yang  aplikasinya  gak terobosan baru selamat untuk kpu yang aplikasinya  gak  bisa dipakai oleh iphone
bisa dipakai oleh iPhone Perbaiki dong aplikasinya masak gagal login terus perbaiki dong aplikasinya masak gagal login terus Mohon  dibantu  agar dapat login mohon  dibantu  agar dapat login 4.2.3 Tokenizing
Pada tahap tokenizing data dipisahkan dalam bentuk  unit-unit  kecil  yang  disebut  sebagai token,  berikut  skrip  dan  hasil  dari  tahap tokenizing dapat dilihat pada Tabel 3.
Tokenizing word_token = word_tokenize(text) return word_token
Tabel 3. Hasil Tokenizing Sebelum Sesudah terobosan baru selamat untuk kpu yang aplikasinya  gak  bisa dipakai oleh iphone 'terobosan', 'baru', 'selamat',  'untuk',  'kpu', 'yang', 'aplikasinya', 'gak',  'bisa',  'dipakai', 'oleh', 'iphone' perbaiki dong aplikasinya masak gagal login terus ‘perbaiki’, ‘dong’ ‘aplikasinya’,  ‘masak’ ‘gagal’, ‘login’, ‘terus’
mohon  dibantu  agar dapat login ‘mohon’, ‘dibantu’, ‘agar’, ‘dapat’, ‘login’
4.2.4 Filtering Pada tahap filtering setelah data di tokenisasi langkah  berikutnya  menghapus  kata-kata  yang tidak  revelan,  berikut  script  dan  hasil  dari filtering dapat dilihat pada Tabel 4.

## Filtering
filtered_text = [word for word in word_token if word.lower() not in stop_words]
Tabel 4. Hasil Filtering
Sebelum Sesudah 'terobosan', 'baru',
'selamat', 'untuk', 'kpu', 'yang', 'aplikasinya',
'gak',  'bisa',  'dipakai', 'oleh', 'iphone' terobosan  selamat  kpu aplikasinya gak dipakai iphone ‘perbaikan’,
‘dong’
‘aplikasinya’,  ‘masak’
‘gagal’, ‘login’, ‘terus’
Perbaiki aplikasinya masak  gagal login ‘mohon’,
‘dibantu’, ‘agar’, ‘dapat’, ‘login’ mohon dibantu login

## 4.2.5 Stemming
Dalam tahap ini, data diubah menjadi bentuk dasarnya  dengan  menghapus  imbuhan  atau akhiran,  sehingga  hanya  kata  dasarnya  yang tersisa.  Berikut  adalah  skrip  dan  hasil  dari proses stemming dapat dilihat pada Tabel 5.

## Stemming
stemmer = PorterStemmer() words = [stemmer.stem(word) for word in words]
Tabel 5. Hasil Stemming Sebelum Sesudah ‘terobosan’,  ‘selamat’, ‘kpu’, ‘aplikasinya’, ‘gak’,
‘dipakai’,
‘iphone’ terobosan  selamat  kpu aplikasinya gak dipakai iphon ‘perbaiki’,
‘aplikasinya’,  ‘masak’, ‘gagal’, ‘login’
perbaiki aplikasinya masak gagal login ‘mohon’, ‘dibantu’, ‘login’
mohon dibantu login

## 4.3. Data Transformation
Setelah melalui proses preprocessing , data kemudian ditransformasikan menjadi representasi  vektor  dengan  menggunakan metode  TD-IDF,  Representasi  vektor  yang dihasilkan  dari  transformasi  tersebut  akan diproses oleh model. Berikut merupakan script dari  metode TD-IDF dan hasil dari perubahan data dapat dilihat pada Gambar 3.

## Metode TD-IDF
X_preprocessed = X.apply(preprocessing_text) vectorizer = TfidfVectorizer() X_tfidf = vectorizer.fit_transform(X_preprocessed)
Gambar 3. Hasil Data Transformation

## 4.4. Data Mining
Kemudian penulis menginialisasikan model Random Forest yang nantinya digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan fitur -fitur yang terdapat didalam data yang telah di transformasikan sebelumnya.

## Random Forest Classifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf_model = RandomForestClassifier()

## 4.5. Evaluation
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  evaluasi model  dengan  menggunakan  metode  cross- validation dengan teknik K-Fold. Setiap iterasi menggunakan  pembagian  dataset  ke  dalam  10 bagian  yang  seimbang,  kemudian  model diprediksi  menggunakan  TF-IDF  yang  telah diproses.  Berikut  merupakan  skrip  dari  tahap evaluation .

## Evaluation Predict
stratified_kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)
y_predict = cross_val_predict(rf_model, X_tfidf, y, cv=stratified_kfold)
print(classification_report(y,y_predict))
Evaluation Score y_score = cross_val_score(rf_model, X_tfidf, y, cv=stratified_kfold)
print(np.mean(y_score))
Gambar 4. Hasil Accuracy
Dapat  dilihat  pada  Gambar  4,  hasil  akurasi dari  penerapan  algoritma  Random  Forest Classifer pada aplikasi SIREKAP menunjukkan tingkat akurasi sebesar 74%, presisi 75%, recall 74%,  dan  f1-score  sebesar  74%,  dengan  rata- rata skor sebesar 74%.
Untuk memperoleh gambaran atau
informasi  umum  tentang  ulasan  pengguna aplikasi  SIREKAP  di  Play  Store,  kami menggunakan  visualisasi  word  cloud.  Berikut adalah hasil visualisasi data menggunakan word cloud.
Gambar 5. Hasil Word Cloud
Hasil  dari  word  cloud  dapat  dilihat  pada Gambar 5 menunjukkan bahwa kata "aplikasi", "login",  "masuk",  "error",  dan  "tolong"  adalah kata-kata  yang  paling  sering  muncul  dalam ulasan aplikasi SIREKAP dalam penelitian ini.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan,  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan sebagai berikut:
1. Tahap  klasifikasi  ulasan  dari  pengguna aplikasi  SIREKAP  di  Play  Store  dengan menggunakan  algortima  Random  Forest Classifier  mempunyai  beberapa  tahapan seperti Data  Collection , Preprocessing , Data  Transformation , Data  Mining dan Evaluation .
2. Hasil  klasifikasi  menunjukkan  akurasi sebesar  74%,  presisi  75%,  recall  74%,  f1- score 74%, dan rata-rata skor sebesar 74% dari  1000  data  yang  diuji  dari  total  5000 data.  Data  tersebut  terdiri  dari  500  ulasan dengan label negatif dan 500 ulasan dengan label positif.
3. Deskripsi  atau  informasi  umum  mengenai ulasan  pengguna  aplikasi  SIREKAP  yang diperoleh  dari  visualisasi  menggunakan word  cloud  menyoroti  kata-kata  dengan frekuensi  tertinggi,  seperti  "aplikasi",
"login", "masuk", "error", dan "tolong".

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Handita  and  L.  Dewi  A,  “Penerapan Pemilu Online Berbasis Aplikasi
Smarthphone  di  Era    Pandemi  Covid-19”,
Prosiding Seminar Nasional Desain Sosial , pp. 848-851, 2021.
[2] Fitriyah,  F.  Herawati,  N.  R.,  and  Herawati. R,  “Challenges and Obstacles KPU in The
Use  of  E-Recapitulation  SIREKAP  in  The 2024 General Elections”, ICISPE
(International  Conference  Proceeding) ,  pp. 1-7, 2022.
[3] A.  Erfina,  E.  S.  Basyrah et  al ,  “Analisis Sentimen  Aplikasi  Pembelajaran  Online  di Play  Store  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19 Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine  (SVM), SEMANIF (Seminar
Nasional Informatik a), pp. 146-152, 2020.
[4] I.  Agustina,  Y.  Mulyani et  al ,  “Analisis Pengembangan  Model  Prediksi  Kesuksesan Kickstarter Menggunakan Algoritma
Backpropagation  dan  Random  Forest”,
JITET ( Jurnal  Informatika  dan  Teknik Elektro  Terapan ),  vol.  10,  no.  3,  pp.  173- 182, 2022.
[5] Dedi  P.,  M.  Afdal,  Mustakim  and  I. Permana,  “Analisis  Sentimen  Terhadap
Pemindahan Ibu Kota Negara Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  dan  K- Nearest Neightbors”, Jurnal Media Informatika  Budidarma,  vol.  7,  no.  3, pp.1306-1314, 2023.
[6] D. F. Sari, A. Kusjani, D. Kurniawati and I. Setiawan,  “Pencarian  Data  Quick  Count Pilpres dengan Teknik Web Scraping”, JIRK (Journal  of  Innovation  Research  and Knowledge) ,  vol.3,  no.  5,  pp.  1025-1033, 2023.
[7] O. Manullang, C. Prianto and N. H. Harani, “Analisis  Sentimen  untuk  Menampilkan Hasil Calon Pemilu Presiden Menggunakan
Lexicon  Based  dan  Random  Forest”, JIF
(Jurnal  Ilmiah  Informatika) ,  vol.  11,  no.  2, pp. 159-169, 2023.
[8] Nurainun,  E.  Haerani,  F.  Syafria  and L.Oktavia,”Penerapan  Algoritma  Naïve Bayes  Classifier  Dalam  Klasifikasi  Status Gizi Balita dengan Pengujian K-Fold Cross
Validation”, JoSYC  (Journal  of  Computer System  and  Informatics) ,  vol.  4,  no.  4,  pp. 578-586, 2023.
[9] R.  Q.  Rohmansa,  N.  Pratiwi  and  M.  J. Palepa,”Analisis Sentimen Ulasan Pengguna
Aplikasi  Discord Menggunakan Metode K- Nearest  Neighbor”, JIPI  (Jurnal  Ilmiah Penelitian  dan  Pembelajaran  Informatika) , vol.9, no.1, pp. 330-348, 2024.
[10] S.  Pujiono,  R.  Astuti  and  F.  M.  Basysyar, ”Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan Produk Menggunakan Algoritma K-Means Clustering”, JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik
Informatika) , vol.8, no.1, pp. 615-620, 2024.
[11] S. Asyuti and A. Aji. S,”Data Mining Dalam Penggunaan  Presensi  Karyawan  Dengan Cluster  Means”, Jurnal  Ilmiah  Sains Teknologi dan Informasi , vol.1, no.1, pp. 01- 10, 2023.
[12] Farras and L.  Trisnawati,  “Analisis
Sentimen  Pendapat  Masyarakat  Terhadap Aksi  People  Power  (22  Mei  2019)  Melalui Media Sosial Twitter Menggunakan
Algoritma  Random  Forest”, Jurnal  Teknik Informatika , vol. 3, no. 3, pp. 1-12, 2023.
[13] F.  Nufairi,  N.  Pratiwi  and  F.  Herlando, ”Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi Threads di  Google Playstore Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine”, JIPI (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan  Pembelajan Informatika) ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  339-348, 2024.
.