## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TIK TOK SHOP MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM
Qois Al Qorni 1*) , Tata Sutabri 2)
1,2 Magister Teknik Informatika, Universitas Bina Darma email: 1 qoisalqorni501@gmail.com, 2 tatasutabri@gmail.com

## Abstract
In  today's  digital  landscape,  social  media  platforms  like  TikTok  Shop  have  gained  immense popularity as online shopping hubs. This study advocates the utilization of Support Vector Machine (SVM) methodology to assess customer sentiment concerning products  available on TikTok Shop. The  primary  objective  is  to  assess  SVM's  efficacy  in  categorizing  customer  sentiments  (positive, negative)  based  on  their  responses  to  product  reviews.  The  research  findings  revealed  a classification  accuracy  of  78.66%,  precision  of  78.01%,  recall  of  99.09%,  and  an  F1  score  of 87.30%. While these results showcase a commendable performance, the study recognizes room for improvement.  Consequently,  further  enhancements  are  recommended,  particularly  in  refining preprocessing  techniques  for  both  data  and  modeling.  These  additional  preprocessing  steps  are anticipated  to  significantly  enhance  sentiment  classification  accuracy,  ensuring  more  reliable outcomes  and  providing  deeper  insights  into  customer  preferences  within  the  realm  of  online shopping.
Keywords:  Analisis, Sentimen, SVM, TikTok, Shop

## 1. PENDAHULUAN
Di era komputerisasi yang berkembang pesat ini, hiburan  online  telah  menjadi  bagian  penting  dari rutinitas  rutin  banyak  orang,  membentuk  cara  kita bekerja  sama,  berbagi  data,  dan  berbelanja. Dorongan dalam inovasi data melibatkan kelompok usia  yang  berbeda-beda,  termasuk  anak  muda, remaja,  orang  dewasa,  dan,  yang  mengejutkan, orang tua yang tetap terdorong untuk mengikuti dan mengetahui  kemajuan  dalam  inovasi  data.  Hal  ini terutama  terlihat  di  bidang  hiburan  virtual,  bisnis online,  dan  kemajuan  komputer  lainnya  yang sepenuhnya  terhubung  melalui  web  [1].  Salah  satu media informasi yang banyak digunakan adalah Tik Tok.
Sistem Informasi merupakan sebuah sistem yang membantu menghasilkan informasi yang dibutuhkan dengan cara yang terbaik. Sistem ini mengelola data dengan  efisien  dan  menghasilkan  informasi  yang berkualitas.  Ini  berarti  membantu  organisasi  untuk melakukan  kegiatan  atau  proses  mereka  dengan lebih baik dan efisien [2], [3].
Aplikasi  TikTok  adalah  platform  hiburan berbasis  web  terbaru  yang  memungkinkan  klien untuk membuat perkamen dan menawarkan rekaman  menarik,  serta  berkolaborasi  melalui segmen  komentar  dan  pertemuan  rahasia.  Aplikasi ini menawarkan berbagai hiasan menarik dan mudah digunakan,  memungkinkan  siapa  pun  membuat
rekaman kreatif. Variabel ini membuat Tik-Tok menjadi  sangat  populer,  dengan  banyak pengguna  yang  menggunakannya.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  tingginya  penilaian  yang diperoleh aplikasi ini di toko aplikasi Play Store, mencapai 4,6 dari 5 bintang, dan mendapatkan dukungan  dari  sekitar  27.827  klien  di  seluruh dunia.  Pemeriksaan  dengan  aplikasi  serupa, Musicaly,  menunjukkan  perbedaan  ketenaran yang  luar  biasa,  dengan  peringkat  3,5  dari  5 bintang,  skenario  kasus  terbaik,  dan  hanya 4.100  klien.  Tik  Tok  pastinya  akan  memikat klien  dengan  beragam  elemen  imajinatifnya, menjadikannya  salah  satu  aplikasi  utama  di ranah hiburan berbasis web saat ini. [4].
Dari banyaknya inovasi teknologi informasi di  bidang  media  sosial,  Tik  Tok  merupakan salah satu aplikasi media sosial yang sekaligus merangkap  menjadi  e-commerce  (Tik  Tok Shop).  Dalam  konteks  TikTok  Shop,  Sistem Informasi membantu mengelola produk, memproses  pembayaran,  dan  memberikan informasi  relevan  kepada  pengguna.  Dengan cara  ini,  TikTok  Shop  dapat  membantu pengguna  menemukan  produk  yang  mereka inginkan  dan  membantu  pedagang  mengelola inventaris  dan  penjualan  mereka  dengan  lebih baik.  Sistem  Informasi  di  TikTok  Shop  juga dapat memberikan analisis data untuk
memahami  preferensi  pelanggan,  memperbaiki pengalaman pengguna, dan mengoptimalkan proses bisnis  secara  keseluruhan.  Dari  fungsional  dan efektifitas  yang  sangat  banyak  itu  mengakibatkan berbagai opini dan komentar miring dari masyarakat sekitar.  Semenjak  tingginya  minat  masyarakat berbelanja  online,  toko  offline  terutama  pasar merasakan dampak sepinya pembeli.
Analisis  sentimen  adalah  cabang  studi  yang mengkaji  pendapat,  sikap,  penilaian,  dan  emosi individu terhadap topik, layanan, produk, organisasi, atau  kegiatan  tertentu  [5].  Analisis  sentimen bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan  konten  teks  dalam  dataset sebagai  positif,  negatif,  atau  netral  [6].  Proses analisis  sentimen  bertujuan  untuk  mengevaluasi apakah  opini  atau  komentar  terhadap  suatu  isu cenderung  positif  atau  negatif.  Hasil  analisis sentimen ini dapat digunakan sebagai panduan untuk meningkatkan  layanan  atau  memperbaiki  kualitas produk,  serta  memberikan  wawasan  yang  berharga terhadap persepsi publik terhadap suatu entitas atau topik tertentu.
Untuk membantu sistem pengelompokan informasi  survei  penilaian  pada  aplikasi  Tik  Tok Shop, diperlukan strategi AI yang dapat menginteraksikan informasi tersebut. Support Vector  Machine  (SVM)  adalah  kerangka  kerja  AI yang  melibatkan  spekulasi  sebagai  elemen  lurus dalam kemampuan berlapis dan disiapkan menggunakan perhitungan pembelajaran sehubungan  dengan  perampingan  hipotesis.  [7]. Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  salah  satu dari  sekian  banyak  teknik  yang  sering  diterapkan untuk  berbagai  jenis  pemeriksaan  di  bidang penanganan  informasi  dan  penambangan  teks, karena  mampu  menunjukkan  kinerja  yang  efektif dan lebih baik. [8].
Maka  pada  pengujian  kali  ini  strategi  tersebut akan  dijalankan  dan  diikuti  hasil  ketepatannya dengan  menggunakan  model  Support  Vector Machine  (SVM)  menggunakan  peralatan  Google Colab dengan bahasa pemrograman Python dan hasil karakterisasinya  dapat  membantu  menentukan  dan mengatur  jenis  perasaan  dengan  menggunakan perhitungan AI.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Analisis Sentimen
Analisis  merupakan  tindakan  belajar  mencari contoh  atau  strategi  anggapan  yang  dihubungkan dengan  pengujian  logis  terhadap  informasi  untuk menentukan klasifikasi, hubungan antar bagian, dan
mengikat keseluruhan. [9].
Analisis  sentimen  ialah  cara  paling  umum untuk  menentukan  perspektif  atau  perasaan komentator  dan  mengumpulkan  kata-kata ekstrem  dalam  laporan  atau  kalimat,  sehingga kelas tidak sepenuhnya menganggap opini baik atau  pesimistis.  Saat  ini,  para  ilmuwan  secara luas  menggunakan  pemeriksaan  opini  sebagai bagian dari eksplorasi dalam rekayasa perangkat  lunak.  Organisasi  hiburan  online, seperti Twitter, sebagian besar digunakan dalam menguji perasaan untuk menentukan kebijaksanaan publik [10].

## 2.2 Text Mining
Text  Mining  merupakan  interaksi  untuk memisahkan  data  unggulan  dari  pesan.  Data yang baik seringkali diperoleh dengan memperhatikan  contoh  dan  pola  melalui penyelidikan  faktual.  Pada  proses  text  mining terdapat  langkah  pembobotan  kata  yang diharapkan  dapat  memberikan  nilai  atau  bobot pada  kata-kata  yang  ada  pada  suatu  record. Bobot  yang  diberikan  pada  kata-kata  ini bergantung pada teknik yang digunakan. Dalam proses  pembobotan  kata  terdapat  perhitungan yang  berbeda-beda  seperti  TF,  IDF,  RF,  TF- IDF,  TF.RF,  dan  WIDF.  Penghitungan  ini berperan  penting  dalam  menentukan  relevansi dan makna kata dalam kumpulan data teks [11].

## 2.3 Algoritma Machine Learning
Machine  Learning  ialah  salah  satu  cabang dari  ilmu  kecerdasan  buatan,  spesialnya  yang menekuni  tentang  gimana  komuputer  sanggup belajar dari informasi buat tingkatkan kecerdasannya.  Machine  learning  mempunyai fokus  pada  pengembangan  suatu  sistem  yang sanggup belajar sendiri buat memutuskan suatu, tanpa  wajib  kesekian  kali  deprogram  oleh manusia.  Dengan  begitu  mesin  tidak  Cuma dapat  menciptakan  ketentuan  buat  perlikau maksimal dalam pengambilan keputusan, tetapi pula dapat menyesuaikan diri dengan pergantian yang terjalin [12].
Dalam eksplorasi ini digunakan perhitungan karakterisasi  Support  Vector  Machine  (SVM). SVM adalah perhitungan AI terarah yang dapat digunakan  untuk  kesulitan  karakterisasi  dan relaps.  Meskipun  demikian,  ini  terutama digunakan  dalam  masalah  pengaturan.  Dalam perhitungan  SVM,  kita  dapat  mengalamatkan setiap data yang diinginkan sebagai sebuah titik dalam ruang berlapis n (di mana n adalah jumlah sorotan eksplisit yang kita miliki), di mana nilai setiap komponen merupakan nilai arah tertentu. Kemudian,  pada  saat  itu,  kami  melakukan pengurutan  dengan  mencari  hyperplane  yang mampu mengisolasi kedua kelas dengan baik.
Cara  kerja  SVM,  Pengoperasian  algoritma SVM  dapat  dipahami  dengan  sebuah  contoh.
Misalnya,  ada  Kumpulan  data  dengan  odua  label, positif  dan  negative,  Kumpulan  data  tersebut memiliki dua fitur x1 dan x2. Kita akan melakukan proses  klasifikasi  terhadap  sepasang  koordinat  x1 sebagai  positif  dan  x2  sebagai  negative.  Dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Ruang 2D
Gambar  1  merupakan  ruang  2D,  dapat  dengan mudah memisahkan data menggunakan garis. Dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Garis Pemisah
Gambar  diatas  merupakan  contoh  peanfaatan garis  untuk  memisahkan  2  data.  Akan  tetapi,  data yang  dipisahkan  tidak  optimal  atau  tidak  terbagi dengan  merata.  Algoritma  SVM  berperan  penting dalam mencari garis keputusan terbaik (Hyperplane) dengan mencari titik terdekat dari garis kedua data. Titik-titik ini disebut vektor dukungan. Jarak antara vektor dan hyperplane disebut margin. Tujuan SVM adalah memaksimalkan margin tersebut. Hyperplane dengan tepi maksimum disebut hyperplane optimal. Dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hyperplane SVM

## 2.4 Data Mining
Data  merupakan  sekumpulan  fakta  atau informasi  yang  dapat  diukur,  dihitung,  atau diolah.  Data  dapat  berupa  angka,  kata-kata, gambar,  atau  bentuk  lainnya.  Dalam  konteks komputasi, data adalah representasi digital dari informasi,  yang  dapat  disimpan,  diolah,  dan ditransmisikan oleh computer.
Sedangkan  data  mining,  merupakan  proses yang  mencakup  pengumpulan  dan  penggunaan data  historis  untuk  mengidentifikasi  pola, keteraturan, atau hubungan dalam dataset besar. Hasil  dari  data  mining  ini  dapat  digunakan untuk meningkatkan pengambilan keputusan di masa  mendatang.  Saat  ini,  istilah  pengenalan pola  (pattern  recognition)  jarang  digunakan karena konsep ini sudah termasuk dalam ranah data mining [13].

## 2.5 Confusion Matrix
Confusion  Matrix  adalah  denah  meja  yang menggunakan empat perpaduan berbeda antara kualitas  yang  diantisipasi  dan  asli.  Penilaian pelaksanaan  penanganan  ini  memanfaatkan kemampuan  F1  Score  dan  ketepatan.  Skor  F1 adalah  kemampuan  yang  melihat  tinjauan  dan keakuratan, sedangkan ketepatan menggambarkan  seberapa  tepat  model  saat  ini mengkarakterisasi informasi secara akurat. Kisi kekacauan  adalah  strategi  yang  biasanya digunakan untuk melakukan cara paling umum dalam menghitung ketepatan dalam ide penambangan  informasi  [14].  Contoh  desain Confusion Matrix terdapat pada Tabel 1. Tabel 1. Confusion Matrix Predict Class Actual Class Positif Negatif Positif True Positif False Negatif Negatif False Negatif True Negatif
Diperoleh  empat  nilai  keluaran  berdasarkan Tabel 1:

## Recall
Fungsi  yang  digunakan  unotuk  Perhitungan dalam  mengetahui  berapa  besar  persentase  studi kasus data yang benar diidentifikasi sebagai benar.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 / 𝑇𝑃 + 𝐹 N (1)

## Accuracy
Hasil  akhir  akurasi  prediksi  yang  diklasifikasi menggunakan  data  lainnya  untuk  mengetahui keakuratan permodelan yang digunakan.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 / 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇 N  (2)

## Precision
Fungsi  perbandingan  diantara  hasil  akhir klasifikasi  TP  di  klasifikasi  sebagai  nilai  positif dengan semua prediksi  nilai positif pula.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹 P  (3)
F1 - Score
Fungsi  perbandingan  perhitungan  rata-rata precision dan recall yang dibobotkan
𝐹 1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 / 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜 n  (4)

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  tahap  proses mulai  dari  pengambilan  data,  pemrosessan  data  hingga test performance menggunakan algoritma SVM, terlihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Alur Penelitian
Langkah pertama yang dilakukan adalah
pengumpulan data. Pada penelitian ini data berasal dari  komentar  twitter  terhadap  tutupnya  Tik  Tok Shop,  data  yang  dicari  menggunakan  kata  kunci “Tik  Tok  Shop  Tutup”  yang  dilakukan  pada  1 Oktober  2023  dan  data  yang  didapatkan  sebanyak 500  data.  Pengambilan  data  dilakukan  dengan memanfaatkan API Token Twitter, kemudian data di  crawling  menggunakan  Tools  Google  Colab, setelah proses crawling dataset selesai, selanjtunya proses penyimpanan data dengan format CSV.
Selanjutnya,  dataset  yang  telah  didapatkan  di olah  kembali  dengan  hanya  memanfaatkan  kolom text  atau  komentar  saja.  Setelah  memiliki  data dengan  kolom  text,  ditambahkan  lagi  kolom  baru dengan nama label untuk memberi sentiment positif atau negative dari komentar yang ada.
Tahap  ketiga  Preprosesing  Data,  suatu  proses cleaning  data.  Adapun  tahapan  dari  preprosesing data  adalah  Tokenize,  proses  untuk  memecah karakter atau frasa menjadi potongan-potongan kata yang  terpisah.  Selanjutnya  Case  Folding,  proses merubah  kata  atau  kalimat  yang  memiliki  huruf besar  akan  disama  ratakan  menjadi  huruf  kecil semua.  Kemudian  Filtering,  proses  membuang beberapa kata yang tidak diperlukan setelah proses tokenize. Dan terakhir Stemming, proses membuang kata tambahan seperti dan, atau, namun, akan, tetapi, dll. Karena kata tersebut tidak memiliki makna khusus.
Tahap  selanjutnya  TF-IDF,  melakukan  proses konfersi  perhitungan  kemunculan  kata.  TF-IDF berguna  menentukan  frekuensi  sebuah  kata  dalam dokumen dan memberikan bobot, setelah kata diberi bobot, kata yang memiliki bobot tertinggi dikatakan sebagai kata yang sering muncul.
Terakhir menggunakan SVM sebagai algoritma classification  untuk  membuat  model  dan  melihat hasil performa akurasi klasifikasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  merupakan  Langkah-langkah  untuk melakukan  proses  pengujian  algoritma  SVM menggunakan google colab.

## 1. Memanggil library
Library  yang  digunakan  adalah  sklearn.  Dapat dilihat pada gambar 5

## Gambar 5. memanggil library

## 2. Memanggil Dataset
Data yang dipanggil adalah data excel.
Gambar 6. memanggil data excel
len(data)  digunakan  untuk  menghitung  total keseluruhan data yang dimiliki.

## 3. Melakukan Pre-Prosesing Data
Proses  pertama  yaitu  casefolding,  proses  yang digunakan  untuk  menghilangkan  atribut  yang tidak penoting. Dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. casefolding
Selanjutnya  proses  Tokenize,  proses  pemisahan antar frasa. Dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Tokenize
Kemudian proses  Filtering, yang digunakan untuk  menghilangkan  kata  hubung  seperti yang,  dan,  apa,  dll.  Dapat  dilihat  pada gambar 9.
Gambar 9. Filtering
Dan proses pre-prosesing terakhir Stemming, pemilihan kata baku saja. Dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Stemming

## 4. TF-IDF
Menghitung  jumlah  kemunculan  data,  kode dapat dilihat pada Gambar 11.

## Gambar 11. TF-IDF

## 5. WordCloud
Data  yang  memiliki  kemunculan  yang  sangat sering  akan  dipresentasikan  kedalam  bentuk WordCloud seperti gambar berikut.

## Gambar 12. WordCloud

## 6. Pembagian Data Latih dan Uji
Dataset  dibagi  menggunakan  metode  splitting dengan pembagian 70% data latih dan 30% data uji.

## Gambar 13. Pembagian Data

## 7. Pengujian SVM
Setelah proses pembagian data, tahap selanjutnya modeling dan test performa dengan menggunakan algoritma SVM. Dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Hasil Perfoma
Dan  didapati  hasil  confusion  matrix  sebagai
berikut :
Tabel 2. Hasil Matrix Positif Negatif Positif 110 1 Negatif 31 8 Gambar  14  menunjukkan  akurasi  model
SVM sebesar 78,66%, presisi 78.01%, recall 99.09% dan f1 score 87.30%.

## 5. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  didapati  hasil  akurasi klasifikasi  yang  dilakukan  menggunakan  algoritma SVM sebesar 78.66%, presisi senilai 78.01%, recall senilai  99.09%  dan  f1  score  senilai  87.30%.  hasil yang didapat dirasa kurang memuaskan, maka dari itu peniliti selanjutnya disarankan untuk melakukan pre-prosesing  tambahan  baik  untuk  data  maupun permodelan  untuk  menunjang  akurasi  yang  lebih tinggi.

## 6. REFERENSI
[1] M.  R.  Sholihin,  W.  Arianto,  D.  F. Khasanah, S. Widya, and G. Lumajang,
“Prosiding  4th  Seminar  Nasional  dan Call  for  Papers  Fakultas  Ekonomi Universitas  Muhammadiyah  Jember Hal.” [2] Tata Sutabri, “Analisis Sistem Informasi  -  Google  Books,” Cv  Andi Offset , 2012.
[3] T. Sutabri, “Konsep Sistem Informasi - Tata Sutabri - Google Books,” Penerbit
Andi . 2012.
[4] D. Deriyanto, F. Qorib, J. I. Komunikasi,  U.  Tribhuwana,  and  T. Malang,  “PERSEPSI  MAHASISWA UNIVERSITAS TRIBHUWANA TUNGGADEWI MALANG TERHADAP PENGGUNAAN APLIKASI TIK TOK,” 2018. [Online]. Available: www.publikasi.unitri.ac.id [5] B.  Liu  and  L.  Zhang,  “A  survey  of opinion mining and sentiment
analysis,”  in Mining  Text  Data ,  vol. 9781461432234,  Springer  US,  2012, pp. 415–463. doi: 10.1007/978-1-4614-
3223-4_13.
[6] E. Kontopoulos, C. Berberidis, T. Dergiades, and N. Bassiliades, “Ontology- based  sentiment  analysis  of  twitter  posts,”
Expert Syst Appl , vol. 40, no. 10, pp. 4065– 4074, Aug. 2013, doi: 10.1016/j.eswa.2013.01.001. [7] A. R. Isnain, A. I. Sakti, D. Alita, and N. S. Marga, “SENTIMEN ANALISIS PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN LOCKDOWN PEMERINTAH JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM,” Jurnal Data Mining dan Sistem Informasi , vol. 2, no. 1, 2021, doi: 10.33365/jdmsi.v2i1.1021.
[8] D.  Alita,  Y.  Fernando,  and  H.  Sulistiani,
“IMPLEMENTASI ALGORITMA MULTICLASS SVM

## PADA OPINI
PUBLIK  BERBAHASA  INDONESIA  DI TWITTER,” Jurnal  Tekno  Kompak ,  vol. 14, no. 2, 2020, doi: 10.33365/jtk.v14i2.792.
[9] G.  Buana  Putri,  A.  Khoir  Diaz,  and  T. Sutabri,  “Algoritma  Machine  Learning Untuk Klasifikasi Review Film ada IMDB 25 ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK  KLASIFIKASI  REVIEW  FILM PADA IMDB,” Dinamika Informatika , vol.
15, no. 1, 2023.
[10]  S. Samsir, A. Ambiyar, U. Verawardina, F. Edi,  and  R.  Watrianthos,  “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter  di  Masa  Pandemi  COVID-19 Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA
BUDIDARMA ,  vol.  5,  no.  1,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2580.
[11]  A.  Deolika  and  E.  Taufiq  Luthfi, “ANALISIS PEMBOBOTAN KATA

## PADA  KLASIFIKASI  TEXT  MINING,”
Jurnal  Teknologi  Informasi ,  vol.  3,  no.  2,
2019.
[12]  Putri Ramayanti and Tata Sutabri, “PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE  BAYES  DAN  SVM  UNTUK ANALISIS PENYALAHGUNAAN KEJAHATAN CARDING,” Jurnal
Informatika Teknologi dan Sains , vol. 5, no.
1, 2023, doi: 10.51401/jinteks.v5i1.2231.
[13]  D.  Novianti,  “Implementasi  Algoritma
Naïve  Bayes  Pada  Data  Set  Hepatitis Menggunakan Rapid Miner,” Paradigma  -  Jurnal  Komputer  dan Informatika ,  vol.  21,  no.  1,  2019,  doi: 10.31294/p.v21i1.4979. [14]  M. F. Rahman,
M. Ilham Darmawidjadja,  and  D.  Alamsah, “KLASIFIKASI UNTUK DIAGNOSA DIABETES MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN REGULARIZATION NEURAL  NETWORK  (RBNN),” 2017.